Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan instrumen pengukuran
belonging supportive deep learning inverotment (BSDLE), BSDLE sebagai suatu
lingkungan belajar yang mengintegrasikan dukungan rasa memiliki (sense of
belonging) dengan penerapan pada pembelajaran deep learning, serta belum
tersedianya instrumen pengukuran BSDLE yang valid dan reliabel.
Sebanyak 149 butir instrumen disusun berdasarkan kajian literature
kemudian dikurangi menjadi 49 item setelah melalui uji validitas isi oleh ahli
menggunakan metode content validity ratio (CVR) dan content validity index
(CVI). penelitian ini melibatkan 825 responden dari 5 universitas yaitu Universitas
Negeri Jakarta, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Universitas
Pamulang, Universitas Terbuka dan Universitas Teknologi Nusantara.
Berdasarkan hasil uji Confirmatory Factor Analysis (CFA) menunjukkan
hasil kecocokan model yang sangat baik (RSMEA = 0,049; CFI = 0,97; NFI =
0,95; RFI=0,95). Analisis Multidimentional Item Response Theory (MIRT)
menunjukkan bahwa model dengan enam faktor memberikan kesesuaian yang baik
terhadap data empiris yaitu: Student Cohesiveness (SC), Task Orientation (T),
Investigation (IN), Involvement (IV), Cooperative (CO), serta Faculty and Staff
Relations (FR). Secara umum, keenam dimensi tersebut menunjukkan kontribusi
signifikan dalam menjelaskan konstruk lingkungan belajar yang mendukung
belongingness mahasiswa, dengan pola nilai loading factor dan parameter
diskriminasi yang mengindikasikan validitas konstruk yang baik. analisis
Differential Item Functioning (DIF) menunjukkan bahwa sebagian besar butir
bebas dari bias kelompok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa intrumen yang
dikembangkan valid dan reliabel dalam mengukur BSDLE, Instrumen ini dapat
digunakan untuk diagnosis pembelajaran, evaluasi mutu dan perumusan
kebijakan di Universitas.
Kata kunci: Belonging Supportive Deep Learning Inverotment, Deep Learning,
Belonging, CFA, MIRT

2026000208okt

PEP/sin OKT 2026

Perpustakaan Sekolah Pascasarjana UNJ

Available