Team Assisted Individualization (TAI) merupakan salah satu model pembelajaran kooperatif yang menawarkan kegiatan belajar mengajar dengan mengkombinasikan keunggulan pembelajaran kooperatif dan individual. Dalam setiap kegiatan pembelajaran, hal yang pasti untuk mengukur kesuksessan suatu proses belajar mengajar adalah hasil belajar peserta didik. Namun dibalik sebuah hasil belajar, hal yang perlu diamati adalah aktivitas belajar peserta didik. Penilaian aktivitas dalam kegiatan belajar mengajar sangat dibutuhkan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh aktivitas belajar terhadap hasil belajar peserta didik. Dalam menganalisis pengaruh aktivitas belajar terhadap peningkatan hasil belajar peserta didik, maka diperlukan sebuah pola atau analisis jalur yang dapat menunjukkan kedua variabel tersebut. Salah satu teknik analisis yang dapat digunakan dalam proses analisis jalur adalah Structural Equation Model (SEM). Akan tetapi, jumlah sampel yang dibutuhkan dalam analisis SEM harus besar, sehingga dibutuhkan suatu pendekatan yang dapat menekan jumlah sampel. Pendekatan yang dapat digunakan untuk menekan jumlah sampel adalah pendekatan Bayesian. Penggunaan analisis SEM Bayesian perlu digunakan untuk analisis hubungan antara aktivitas belajar dengan hasil belajar karena jumlah sampel yang digunakan hanya 35 sampel. Proses analisis hubungan antara pengaruh peningkatan aktivitas belajar terhadap hasil belajar dengan menggunakan SEM Bayesian menunjukkan hasil probabilitas yang cukup baik yaitu 0,85 dimana nilai probabilitas maksimal adalah 1. Dari beberapa uji yang mendukung proses analisis dengan menggunakan SEM Bayesian juga menunjukkan hasil yang positif. Sehingga dengan menggunakan analisis SEM Bayesian, terbukti dapat digunakan untuk analisis jalur hubungan antara variabel yang memiliki jumlah sampel kecil.

Team Assisted Individualization (TAI) is one of the cooperative learning models that offers teaching and learning activities by combining the advantages of cooperative and individual learning. On every learning activity, which is used to measure the success of a teaching and learning process is the learning outcomes of learners. But behind a learning outcome, learning activity is a process that must be observed. Assessment of activities of teaching and learning activities is needed to determine how much influence learning activities on student learning outcomes. Required a pattern or path analysis that can analyze the effect of improving learning outcomes on learning activities of learners, so the pattern or path analysis can be showing the relationship between the two variables. One of the analytical techniques that can be used in the path analysis process in the Structural Equation Model (SEM). However, the number of samples required in SEM analysis must be large, so an approach is needed that can suppress the number of samples. The approach that can be used to reduce the number of samples is the Bayesian approach. The SEM Bayesian analysis should be used to analyze the relationship between learning activities and learning outcomes as the number of samples used was only 35 samples. The process of analyzing the relationship between the effect of increased learning activity on learning outcomes by using SEM Bayesian showed a good probability result that is 0,85 from the maximum probability value is 1. From some test that supports the analysis process by using SEM Bayesian also showed a positive result. So, by using SEM Bayesian analysis, it can be proved to be used for path analysis of the relationship between variables that have small sample quantities.

Kata Kunci : Team Assisted Individualization, kooperatif, Structural Equation Model, Bayesian