bab iii metode penelitian a. metode dan desain...

Gin Gin Ginanjar, 2014 HUBUNGAN CARA BELAJAR DENGAN HASIL BELAJAR MAHASISWA JURUSAN PENDIDIKAN TEKNIK MESIN KONSENTRASI OTOMOTIF DALAM MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN DI FPTK UPI BANDUNG Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Metode dan Desain Penelitian

Metode penelitian digunakan untuk menjawab rumusan masalah dan

menguji hipotesis, untuk itu diperlukan adanya metode penelitian pada penelitian

ini. Metode merupakan salah satu cara yang digunakan untuk menjawab suatu

permasalahan yang dihadapi dalam suatu penelitian agar tercapai suatu tujuan

yang diinginkan. Suharsimi Arikunto (2006: 151) mengatakan bahwa “Metode

merupakan cara yang dilakukan oleh seseorang dalam mencapai tujuan”. Metode

penelitian menurut Nana Syaodih Sukmadinata (2005: 52) mengatakan bahwa

“Metode penelitian merupakan rangkaian cara atau kegiatan pelaksanaan

penelitian yang didasari oleh asumsi-asumsi dasar, pandangan-pandangan filosofis

dan ideologis, pertanyaan dan isu-isu yang dihadapi”.

Bertitik tolak pada uraian di atas serta perumusan masalah, maka

penentuan pendekatan dan metode pada penelitian ini sangat penting untuk

membantu mengarahkan peneliti dalam mengumpulkan, mengolah dan

menganalisis data. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah

pendekatan kuantitatif, yaitu pendekatan yang menggunakan data yang

dikualifikasikan atau dikelompokkan dan menganalisisnya dengan analisis

statistik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif,

yang di dalamnya menyangkut hal gambaran dan telaah cara belajar yang biasa

dilakukan oleh mahasiswa dalam mata kuliah Statistika Terapan.

Metode penelitian deskriptif adalah penelitian yang berusaha

mendeskriptifkan atau menggambarkan suatu gejala, peristiwa, kejadian yang

terjadi pada masa sekarang dan dilanjutkan dengan penganalisisan data-data

hingga diperolehnya suatu jawaban tentang hipotesis penelitian. Adapun pendapat

para ahli mengenai metode penelitian deskriptif yaitu menurut Muhamad Ali

(2008: 20) mengemukakan bahwa:

50


Metode penelitian deskriptif digunakan untuk memecahkan atau

menjawab permasalahan yang sedang dihadapi pada situasi sekarang.

Dilakukan dengan menempuh langkah-langkah pengumpulan, klasifikasi, dan

analisis/pengolahan data, membuat kesimpulan dan laporan, dengan tujuan

utama untuk membuat penggambaran tentang suatu keadaan secara objektif

dalam suatu deskriptif situasi.

Selain itu menurut Sanafiah Faisal (1982: 42) penelitian deskriptif bertujuan

sebagai berikut:

Penelitian deskriptif, tujuannya untuk mendeskripsikan apa-apa yang

terjadi saat ini. Isinya terdapat upaya deskripsi, pencatatan, analisis, dan

menginterpretasikan kondisi-kondisi yang sekarang ini terjadi atau ada.

Penelitian deskriptif ini, di dalamnya termasuk berbagai tipe perbandingan

dan mungkin juga sampai usaha menemukan hubungan yang terdapat diantara

variabel-variabel.

Metode penelitian ini dipilih untuk memecahkan masalah yang ada pada

masa sekarang, sebagaimana menurut pendapat Surakhmad Winarno (1999: 132),

“Metode deskriptif analitik digunakan untuk: (1) Mengumpulkan data; (2)

Mengidentifikasi pada masalah-masalah yang sekarang dan yang aktual; dan (3)

Menganalisa data”. Adapun ciri-siri metode deskriptif menurut Surakhmad

Winarno (1999: 40) antara lain sebagai berikut: (1) Memusatkan diri pada

pemecahan masalah-masalah yang ada pada masa sekarang dan pada masalah

aktual; dan (2) Data yang dikumpulkan mula-mula disusun, dijelaskan dan

kemudian dianalisis.

Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian deskriptif ini adalah

desain Correlation Study (Studi Korelasi). Studi korelasi memiliki tujuan untuk

mengungkap hubungan korelatif antara dua variabel atau lebih, walaupun tidak

diketahui apakah hubungan tersebut merupakan hubungan sebab-akibat atau

bukan. Pengertian hubungan korelasi adalah hubungan yang menyatakan adanya

perubahan pada suatu variabel yang diikuti oleh perubahan pada variabel lain.

Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa dalam hubungan korelasi,

yang dilihat adalah keeratan hubungan antara kedua variabel, oleh karena itu

dalam penelitian ini harus melibatkan paling sedikit dua variabel.

51


Hubungan korelasi pada pada penelitian ini menyelidiki keterkaitan antara

unsur penyumbang (variabel X) dan unsur yang disumbang (variabel Y).

Penyumbang merupakan penyebab perubahan situasional, yakni cara belajar

mahasiswa mengakibatkan yang disumbang memperoleh perubahan, yakni hasil

belajar mahasiswa pada mata kuliah Statistika Terapan. Berdasarkan pemaparan

pengertian dan ciri-ciri deskriptif di atas, penelitian ini berfungsi untuk

membuktikan hipotesis dan membahas permasalahan untuk kemudian dianalisis.

Setelah itu diketahui seberapa kuat hubungan dan keterkaitan antara dua variabel

tersebut.

B. Variabel dan Paradigma Penelitian

1. Variabel Penelitian

Suharsimi Arikunto (2006: 94) mengemukakan bahwa, “Variabel adalah

gejala yang bervariasi, atau variabel adalah objek penelitian yang bervariasi”.

Sependapat dengan pengertian tersebut, bahwa yang dimaksud dengan variabel

adalah sesuatu yang akan menjadi objek dalam pengamatan atau penelitian,

sedangkan menurut Nana Sudjana & Ibrahim (2001: 10) mengemukakan bahwa,

“Variabel adalah ciri atau karakteristik dari individu, objek, peristiwa yang

nilainya bisa berubah-ubah”. Menurut Sanafiah Faisal (1982: 82) menyatakan

bahwa, variabel dibagi menjadi 2 bagian yaitu:

a) Variabel bebas (independent variable) ialah kondisi atau karakteristik yang diperoleh pengeksperimen dimanipulasikan dalam rangka untuk

menerangkan hubungannya dengan fenomena yang diobservasi.

b) Variabel terikat (dependent variable) ialah kondisi atau karakteristik yang berubah, muncul atau tidak muncul ketika pengeksperimen mengintroduksi,

merubah atau mengganti variabel bebas.

Variabel penelitian dikatakan sebagai faktor yang berperan dalam peristiwa atau

gejala yang akan diteliti, maka variabel dari judul penelitian ini adalah sebagai

berikut:

a) Cara belajar mahasiswa pada mata kuliah Statistika Terapan adalah variabel

bebas atau independent variable. (Variabel X)

52


b) Hasil belajar mahasiswa pada mata kuliah Statistika Terapan adalah variabel

terikat atau dependent variable. (Variabel Y)

2. Paradigma Penelitian

Paradigma penelitian adalah gambaran antara variabel bebas (X) dengan

variabel terikat (Y). Sebagaimana yang diungkapkan Sugiyono (2012: 8) bahwa

“Paradigma penelitian merupakan pola pikir yang menunjukan hubungan antar

variabel yang akan diteliti”. Paradigma penelitian ini digambarkan sebagai

berikut:

Gambar 3.1 Hubungan Antara Variabel Bebas dengan Variabel Terikat

C. Definisi Operasional

Adapun definisi opersional dalam penelitian ini antara lain sebagai berikut:

1. Hubungan adalah keadaan berhubungan, kontak, ikatan, sangkut paut. (Kamus

Besar Bahasa Indonesia, 2005: 409). Cara mengukur hubungan dalam

penelitian ini adalah dengan menghitung secara statistika yaitu keterkaitan

antara cara belajar dengan hasil belajar mahasiswa pada mata kuliah Statistika

Terapan.

2. Cara belajar (Variabel X) adalah adalah jalan atau langkah yang ditempuh

secara teratur dan terus menerus, serta menuju perkembangan seutuhnya.

(Hamalik, O., 1993: 30). Cara mengukur cara belajar dalam penelitian ini yaitu

dengan menggunakan angket yang berisi tentang cara belajar menurut M.

Dalyono (2009: 218) yang terdiri dari belajar dengan cara menyimak, belajar

dengan cara membaca, belajar dengan cara mencatat, belajar dengan cara

mengingat dan berpikir dan belajar dengan cara latihan atau praktek. Hasil dari

angket tersebut dirubah ke dalam data berupa angka.

3. Hasil belajar (Variabel Y) adalah hasil pengaruh individu itu sendiri dalam

interaksi dengan lingkungannya. (M. Surya, 1992: 23). Berdasarkan definisi

X Y

53


tersebut, untuk mengukur hasil belajar dalam penelitian ini adalah

menggunakan nilai akhir untuk mata kuliah Statistika Terapan.

D. Data dan Sumber Data Penelitian

1. Data Penelitian

Suatu penelitian pasti membutuhkan catatan-catatan sebagai sumber atau

bukti untuk menyusun suatu informasi. Menurut Suharsimi Arikunto (2006: 96)

menyatakan bahwa, “Data adalah hasil pencatatan peneliti, baik yang berupa fakta

ataupun angka yang dapat dijadikan bahan untuk menyusun suatu informasi,

sedangkan informasi adalah hasil pengolahan data yang dipakai untuk suatu

keperluan”. Data yang diperlukan pada penelitian ini adalah:

a. Data tentang cara belajar mahasiswa, yaitu cara belajar dengan aktifitas belajar

yang efektif seperti diungkapkan M. Dalyono (2009: 218) terdiri dari: (1)

Menyimak; (2) Membaca; (3) Menulis atau mencatat; (4) Mengingat dan

berpikir; (5) Latihan atau praktek.

b. Data tentang hasil belajar mahasiswa yaitu berupa nilai akhir pada mata kuliah

Statistika Terapan.

2. Sumber Data Penelitian

Bahan untuk menyusun suatu informasi diperoleh dari sumber data.

Menurut Suharsimi Arikunto (2006: 107), “Yang dimaksud dengan sumber data

dalam penelitian adalah subjek dari mana data itu diperoleh”. Permasalahan dalam

penelitian ini supaya dapat diungkap secara lebih jelas dan mendalam, maka

penulis melakukan studi di lingkungan Jurusan Pendidikan Teknik Mesin FPTK

UPI. Sebagai sumber data utama dalam penelitian ini adalah mahasiswa Jurusan

Pendidikan Teknik Mesin konsentrasi otomotif angkatan 2012 sebagai responden

yang mengisi angket penelitian mengenai cara belajar yang biasanya dilakukan

ketika menghadapi mata kuliah Statistika Terapan. Kemudian yang menjadi

sumber data untuk hasil belajar adalah dokumentasi berupa blangko nilai akhir

mahasiswa dalam mata kuliah Statistika Terapan yang bersumber dari dosen mata

kuliah Statistika Terapan.

54


E. Lokasi Penelitian

Lokasi penelitian pada penelitian ini adalah di ruang kuliah mahasiswa

Jurusan Pendidikan Teknik Mesin Fakultas Pendidikan Teknik dan Kejuruan

kampus Universitas Pendidikan Indonesia (UPI) Bandung, yang beralamatkan di

Jl. Dr. Setiabudhi No. 207 Bandung, Telephon/Fax (022) 2020162.

Gambar 3.2 Gedung Ruang Kuliah Mahasiswa JPTM FPTK UPI

F. Subjek Penelitian

1. Populasi

Suharsimi Arikunto (2006: 108) mengatakan bahwa, “Populasi adalah

keseluruhan objek penelitian, apabila seseorang ingin meneliti semua elemen yang

ada di wilayah penelitian, maka penelitian merupakan penelitian populasi”.

Populasi yang dijadikan sumber data pada penelitian ini adalah mahasiswa S-1

Jurusan Pendidikan Teknik Mesin (JPTM) konsentrasi otomotif angkatan 2012

Fakultas Pendidikan Teknologi dan Kejuruan (FPTK) Universitas Pendidikan

Indonesia (UPI) yang sudah mengontrak mata kuliah Statistika Terapan yang

berjumlah kurang lebih 32 orang mahasiswa.

55


2. Sampel

Berdasarkan dari lingkup penelitian, populasi atau wilayah data yang

menjadi subjek penelitian adalah mahasiswa JPTM konsentrasi otomotif angkatan

2012 FPTK UPI. Berdasarkan hasil observasi, jumlah populasi dalam penelitian

ini sebanyak 32 orang mahasiswa. Menurut Suharsimi Arikunto (2006: 120)

mengenai penarikan sampel adalah sebagai berikut:

Untuk sekedar ancer-ancer, apabila subjeknya kurang dari 100, lebih baik

diambil semuanya, sehingga penelitian merupakan penelitian populasi,

selanjutnya apabila subjeknya besar, dapat diambil antara 10%-20% dan 20%-

25% atau lebih.

Jumlah mahasiswa yang mengontrak mata kuliah Statistika Terapan sebanyak 32

orang, sesuai dengan pernyataan diatas, maka seluruh populasi akan dijadikan

subjek penelitian.

G. Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data diperlukan untuk mengumpulkan data yang

digunakan dalam menjawab permasalahan yang sedang diteliti. Data merupakan

suatu bahan yang sangat diperlukan untuk diteliti atau dianalisis, maka dari itu

diperlukan suatu teknik untuk mengumpulkan data yang relevan dengan tujuan

penelitian. Banyak teknik untuk mengumpulkan data yang diperlukan, masing-

masing cara mempunyai tujuan-tujuan tertentu serta kelemahan dan kelebihan

masing-masing. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini

adalah teknik angket dan dokumentasi.

1. Teknik Angket

Menurut Suharsimi Arikunto (2006: 151) mengemukakan bahwa, “Angket

adalah sejunlah pernyataan tertulis yang digunakan untuk memperoleh data

informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya atau hal-hal yang

ia ketahui”. Pengumpulan data dengan teknik ini digunakan untuk mendapatkan

data variabel bebas (Variabel X) yaitu cara belajar mahasiswa pada mata kuliah

Statistika Terapan.

56


2. Teknik Dokumentasi

Menurut Suharsimi Arikunto (2006: 158) mengemukakan bahwa, “Dalam

metode dokumentasi, peneliti menyelidiki benda-benda tertulis seperti buku-buku,

majalah, dokumen, peraturan-peraturan, notulen rapat, catatan harian dan

sebagainya”. Teknik dokumentasi yang dilakukan dalam penelitian ini untuk

mendapatkan variabel terikat (Variabel Y) yaitu mengenai hasil belajar mahasiswa

pada mata kuliah Statistika Terapan melalui daftar nilai akhir atau blangko nilai

yang didapatkan dari dosen mata kuliah Statistika Terapan.

H. Instrumen Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah dan untuk menguji hipotesis yang diajukan

dalam penelitian ini, maka diperlukan adanya alat pengumpul data. Alat

pengumpul data digunakan agar dapat menggali keterangan dan memperoleh data

mengenai variabel-variabel dalam penelitian ini, yaitu:

1. Angket penelitian variabel bebas (Variabel X), dimana variabel ini diperoleh

dari mahasiswa mengenai cara belajar yang paling dominan dari masing-

masing individu. Angket yang digunakan adalah angket tertutup, dalam arti

alternatif jawaban sudah tersedia, dimana responden hanya tinggal memilih

jawaban yang telah disediakan. Angket dibuat berdasarkan kisi-kisi yang telah

ditetapkan sebelumnya. Angket ini digunakan untuk mengungkapkan data

mengenai variabel bebas (Variabel X). Adapun alasan penulis menggunakan

teknik angket, yaitu:

a. Angket mudah dibuat dan ditafsirkan, bersifat luas dan fleksibel.

b. Mempunyai reliabilitas yang tinggi.

c. Digunakan dalam mengukur pada tingkat skala ordinal.

d. Hasil pengukuran variabel yang diteliti dapat dianalisis dan diolah secara

statistik dengan tingkat ketelitian yang dapat diandalkan.

e. Data yang diperoleh kemungkinan bersifat objektif.

f. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan mudah dan hemat, baik ditinjau

dari segi biaya, waktu dan tenaga.

57


2. Dokumentasi untuk variabel terikat (Variabel Y), dimana data variabel ini

diperoleh dari dosen yang mengajar pada mata kuliah Statistika Terapan

mengenai hasil belajar mahasiswa JPTM konsentrasi otomotif angkatan 2012

FPTK UPI yang berupa blangko nilai akhir untuk mata kuliah Statistika

Terapan.

I. Pengujian Instrumen

Pengujian ini dilakukan agar alat ukur penelitian atau angket yang

diajukan diharapkan dapat mencapai keberhasilan atau setidaknya mendekati

kebenaran data yang diharapkan. Suatu alat ukur dikatakan valid apabila alat ukur

tersebut dapat mengukur apa yang hendak diukur. Instrumen yang valid

mempunyai validitas yang tinggi, sedangkan instrumen yang kurang berarti

memiliki validitas yang rendah. Tinggi rendahnya validitas instrumen

menunjukan sejauh mana data yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran

tentang variabel yang dimaksud.

Adapun angket yang digunakan dalam penelitian ini disusun menurut

Skala Likert. Menurut Ridwan (2007: 87) mengemukakan bahwa:

Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, persepsi,

seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial. Dengan Skala

Likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel,

kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-

item instrumen yang dapat berupa pertanyaan atau pernyataan.

Jawaban setiap item instrumen yang menggunakan Skala Likert

mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif. Berdasarkan

keperluan analisis kuantitatif, maka jawaban itu dapat diberi skor sebagai berikut:

Tabel 3.1

Skala Jawaban pada Skala Likert

Pernyataan Sl Sr Kd P TP

Skor Positif 5 4 3 2 1

Keterangan:

(Sl) = Selalu (Kd) = Kadang-kadang (TP) = Tidak Pernah

(Sr) = Sering (P) = Pernah

58


Pertimbangan penulis menggunakan Skala Likert adalah sebagai berikut:

1. Penentuan skor lebih mudah dibandingkan dengan pengukuran lainnya, karena

tiap jawaban diberi bobot berupa angka yang dapat memudahkan dalam

penjumlahannya.

2. Skala Likert mempunyai reliabilitas yang tinggi dalam mengurutkan

mahasiswa berdasarkan intensitas tertentu.

3. Skala Likert ini lebih fleksibel dibandingkan dengan alat ukur lainnya.

Keakuratan data dalam penelitian ini dapat dicapai dengan membuat

instrumen sebaik mungkin, dalam arti memiliki tingkat kesahihan (validitas) yang

tinggi, serta keandalan (reliabilitas). Hal tersebut sejalan dengan pendapat

Suharsimi Arikunto (2006: 144) menyatakan bahwa, “Instrumen yang baik harus

memenuhi dua persyaratan penting yaitu valid dan reliabel”.

1. Uji Validitas Angket

Suharsimi Arikunto (2006: 136) mengemukakan bahwa validitas adalah

suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan dan kesahihan suatu

instrumen. Berdasarkan keperluan perhitungan koefisien r, dari sekumpulan data

(Xi, Yi) berukuran n dapat digunakan rumus Product Momen sebagai berikut:

rhitung = n.(∑ Xi.Yi)− (∑ Xi).(∑ Yi)

√(n.∑ Xi2− (∑ Xi)

2).(n.∑ Yi2−(∑ Yi)

2)

(S. Syafarudin, 2004: 61)

dimana: rhitung = koefisien korelasi

xi = jumlah skor item x

yi = jumlah skor item y

xiyi = jumlah hasil perkalian dari skor x dan skor y

n = jumlah responden

xi2 = jumlah kuadrat dari skor item x

Yi2 = Jumlah kuadrat dari skor item Y

Nilai rhitung diartikan sebagai koefisien korelasi skor tiap item dengan skor total

individu (responden), sehingga kriteria yang digunakan dapat dilihat pada tabel di

bawah ini.

59


Tabel 3.2

Harga Koefisien Korelasi

Besarnya Nilai rhitung Interpretasi

0,80 ≤ rhitung < 1,00 Sangat Tinggi

0,60 ≤ rhitung < 0,80 Tinggi

0,40 ≤ rhitung < 0,60 Cukup

0,20 ≤ rhitung < 0,40 Rendah

0,00 ≤ rhitung < 0,20 Sangat Rendah

(Sumber: Riduwan, 2007: 98)

Pengujian validitas instrumen dilakukan dengan cara analisis butir (anabut)

sehingga perhitungannya merupakan perhitungan item, hasil perhitungan tersebut

kemudian dikonsultasikan ke dalam tabel r-Product Momen dengan (dk) = (n – 2)

pada taraf keberartian (signifikan) α = 0,05 dan pada tingkat kepercayaan 95%.

Selanjutnya item pertanyaan atau pernyataan diuji ke dalam rumus t dengan

kriteria apabila thitung > ttabel, maka dinyatakan valid, sedangkan jika thitung < ttabel,

maka dinyatakan tidak valid dengan rumus:

thitung = rhitung √n−2

1−rhitung2 (S. Syafaruddin, 2004: 61)

dimana: thitung = nilai t hitung

r = koefisien korelasi


Uji coba validitas ini dilakukan untuk setiap angket item dengan ketentuan apabila

item pernyataan angket setelah dihitung dengan rumus di atas (thitung), kemudian

dibandingkan dengan ttabel dengan (dk) = (n – 2) pada taraf keberartian (signifikan)

α = 0,05 dan pada tingkat kepercayaan 95%, berarti item tersebut valid. Apabila

setelah dicocokan hasilnya tidak termasuk taraf signifikan, berarti item tersebut

tidak valid. Maka dengan kata lain ketentuannya adalah sebagai berikut:

Jika thitung > ttabel → Valid

thitung < ttabel → Tidak Valid

60


2. Uji Reliabilitas Angket

Pengujian reliabilitas instrumen dilakukan untuk mengetahui tingkat

keandalan dari alat ukur tes dan non tes yang digunakan. Suatu instrumen dapat

dikatakan reliabilitas apabila instrumen tersebut dapat digunakan pada waktu dan

kesempatan berbeda dengan hasil yang sama. Menurut Suharsimi Arikunto (2006:

170) menyatakan, bahwa:

“Reliabilitas menunjuk pada satu pengertian bahwa sesuatu instrumen

cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena

instrumen itu sudah baik. Instrumen yang baik tidak akan bersifat tendesius

mengarahkan responden untuk memilih jawaban-jawaban tertentu. Instrumen

yang sudah dapat dipercaya, yang reliabel akan menghasilkan data yang dapat

dipercaya juga.

Uji reliabilitas yang digunakan adalah menghitung reliabilitas dengan

menggunakan rumus Alpha Cronbach, dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Menghitung Varians skor tiap-tiap item dengan rumus:

Si = ∑ Xi

2− (∑ Xi)

2

N

N (Riduwan, 2007: 115)

dimana: Si = Varians skor tiap-tiap item

Xi2 = jumlah kuadrat item Xi

(Xi)2 = jumlah item Xi dikuadratkan

N = jumlah responden

2. Kemudian menjumlahkan Varians semua item dengan rumus berikut ini:

Si = S1 + S2+ S3 + ..... + Sn (Riduwan, 2007: 116)

dimana: Si = jumlah Varians semua item

S1, S2, S3,.. Sn = Varians item ke-1, 2, 3, sampai ke-n

3. Menghitung Varians total dengan rumus berikut ini:

St = ∑ Xi

2− (∑ Xi)

2

N

N (Riduwan, 2007: 116)

dimana: St = Varians total

Xi2 = jumlah kuadrat Xi total

61


(Xi)2 = jumlah Xi total dikuadratkan

N = jumlah responden

4. Masukan nilai Alpha dengan rumus berikut ini:

r11 = [𝑘

𝑘−1] [1 −

∑ 𝑆𝑖

𝑆𝑡] (Riduwan, 2007: 116)

dimana: r11 = nilai reliabilitas

k = jumlah item angket

Si = jumlah Varians skor tiap item

St = Varians total

Selanjutnya untuk mengetahui koefisien korelasinya signifikan atau tidak, maka

hasil perhitungan r11 dikonsultasikan dengan nilai (tabel r Product Momen)

dengan derajat kebebasan (dk = n – 2) pada taraf keberartian (signifikan) α = 0,05

dan pada tingkat kepercayaan 95%. Kemudian untuk membuat keputusan, maka

kaidah perhitungan (r11) dibandingkan dengan rtabel. Maka kaidah keputusannya

adalah: Jika r11 > rtabel → Reliabel

r11 < rtabel → Tidak Reliabel

Tabel 3.3

Harga Reliabilitas Instrumen

Besarnya Nilai r11 Interpretasi

0,80 ≤ r11 < 1,00 Sangat Tinggi

0,60 ≤ r11 < 0,80 Tinggi

0,40 ≤ r11 < 0,60 Cukup

0,20 ≤ r11 < 0,40 Rendah

0,00 ≤ r11 < 0,20 Sangat Rendah


J. Teknik Analisis Data

1. Langkah-Langkah Analisis Data

Prosedur yang ditempuh dalam menganalisis data pada penelitian ini

antara lain sebagai berikut:

a. Persiapan, meliputi:

62


1) Mengecek kelengkapan instrumen pengumpul data yaitu angket yang berisi

item pernyataan dan lembar isian dokumentasi.

2) Mengecek kelangkapan instrumen pengumpul data yang telah kembali dari

responden.

b. Tabulasi, meliputi:

1) Memberikan bobot nilai untuk setiap jawaban yaitu skor 5 sampai 1 untuk

pernyataan positif (skor 5 untuk jawaban Sl, skor 4 untuk jawaban Sr, skor 3

untuk jawaban Kd, skor 2 untuk jawaban P dan skor 1 untuk jawaban TP).

2) Menghitung skor mentah yang diperoleh dari tiap responden.

3) Merubah skor mentah dari data hasil penyebaran angket menjadi skor

standar.

c. Penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian secara kuantitatif,

meliputi:

1) Mengolah data dengan uji statistika.

2) Analisis data dan pengujian hipotesis merupakan dasar dari penarikan

kesimpulan.

2. Pengolahan Skor Mentah Menjadi T-Skor

Pengolahan data dari skor mentah menjadi skor standar, dapat

dilaksanakan melalui langkah-langkah sebagai berikut:

a. Menghitung skor rata-rata (Mean), yaitu dengan rumus:

X̅ = ∑ X

n Y̅ =

∑ Y

n (S. Syafaruddin, 2004: 17)

dimana: X̅ = mean untuk variabel X

Y̅ = mean untuk variabel Y

∑ X = jumlah skor item variabel X

∑ Y = jumlah skor item variabel Y


b. Menghitung harga simpangan baku, yaitu dengan rumus:

63


SD = √∑ 𝑓𝑖 (𝑋𝑖− 𝑋 )

2̅̅ ̅̅ ̅̅

𝑛−1 (S. Syafaruddin, 2004: 24)

dimana: Xi = nilai tengah kelas interval

Xi - �̅� = deviasi data

c. Mengkonversikan skor mentah Z dan skor T, yaitu dengan rumus:

Z = 𝑋𝑖− �̅�

𝑆𝐷 (S. Syafaruddin, 2004: 24)

T = (10 x Z) + 50

Hasil perhitungan selanjutnya digunakan hasil perhitungan dari T-skor.

3. Uji Normalitas

Uji normalitas dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:

a. Menentukan Rentang/Range Skor (R)

R = skor terbesar – skor terkecil (S. Syafaruddin, 2004: 24)

b. Menentukan banyaknya Kelas Interval (i) dengan menggunakan aturan

Sturgess, yaitu:

i = 1 + 3,3 log n (S. Syafaruddin, 2004: 24)

dimana: i = banyaknya kelas interval

n = jumlah data

c. Menentukan panjang kelas interval (p):

p = R

i (S. Syafaruddin, 2004: 25)

dimana: R = rentang skor; i = banyaknya kelas

d. Menghitung nilai median (Me):

Me = (n+1)

2 (S. Syafaruddin, 2004: 22)

64


Me = b + p (1

2 n−F

f)

e. Membuat tabel distribusi frekuensi:

Tabel 3.4

Distribusi Frekuensi

Kelas Interval Xi fi Xi . fi (Xi – M)2 fi (Xi – M)2

Jumlah - fi fi . Xi - fi (Xi – M)2

Rata-rata M

Standar Deviasi S

f. Menghitung nilai rata-rata/mean (M):

M = ∑(𝑓𝑖. 𝑋𝑖)

∑ 𝑓𝑖 (S. Syafaruddin, 2004: 22)

dimana: M = rata-rata/mean skor

fi = frekuensi yang sesuai dengan tanda kelas

fi = jumlah frekuensi total

g. Mencari simpangan baku (standar deviasi):

S = √∑(Xi− M)

2

n−1 (S. Syafaruddin, 2004: 26)

h. Membuat Tabel Distribusi Frekuensi untuk nilai-nilai yang diperlukan dalam

Uji Chi-Kuadrat (χ2).

Tabel 3.5

Tabel Distribusi Chi-Kuadrat (χ2)

No Kelas

Interval fi Bk Z Lo Li ei χ2

- - - - -

Mean

S

1) Menentukan Batas Atas (Ba) dan Batas Bawah (Bb) Kelas Interval (Xin).

65


dimana:

Batas bawah (Bb) kelas interval sama dengan ujung bawah dikurangi 0,5.

Batas atas (Ba) kelas interval sama dengan ujung atas ditambah 0,5.

2) Menentukan simpangan baku (Z) dengan rumus:

Z = (Xi− M)

𝑆 (S. Syafaruddin, 2004: 86)

3) Mencari batas luas kelas interval (Lo) dengan menggunakan daftar F (luas di

bawah lengkung normal standar normal dari 0 ke Z).

4) Mencari luas tiap kelas interval (Li)

Li = Lo1 – Lo2 (S. Syafaruddin, 2004: 87)

5) Mencari harga Frekuensi Harapan (ei)

ei = Li . fi (S. Syafaruddin, 2004: 87)

6) Menghitung nilai Chi-Kuadrat (χ2)

χ2 = (𝑓𝑖− 𝑒𝑖)

2

𝑒𝑖 (S. Syafaruddin, 2004: 87)

7) Kriteria pengujian normalitas yang dilakukan adalah: jika χ2hitung ≤ χ2tabel,

artinya data berdistribusi normal pada taraf kepercayaan 95% (α = 0,05)

dengan derajat kebebasan (dk = k – 3), dimana k = banyaknya kelas interval,

maka data yang diuji berditribusi normal. Berdasarkan hasil perhitungan uji

normalitas distribusi ini akan diketahui apakah variabel X berdistribusi normal

atau tidak. Jika tidak berdistribusi normal, maka dilanjutkan pada statistik non

parametrik.

4. Metode Statistik Parametrik

a. Uji Linieritas dan Keberartian Regresi

1) Analisis Regresi Linier Sederhana

Regresi sederhana linier sederhana digunakan untuk mengetahui apakah

terdapat hubungan yang linier antara dua variabel (variabel X dan variabel Y).

model regresi linier sederhana berbentuk sebagai berikut:

Y = a + b.X (Sugiyono, 2012: 262)

dimana: Y = variabel terikat

66


X = variabel bebas

a dan b = koefisien regresi

Koefisien regresi a dan b dapat dicari berdasarkan metode kuadrat terkecil

dari pasangan dua variabel data X dan Y yang diperoleh dari hasil penelitian

dengan menggunakan rumus:

a = (∑ 𝑌𝑖) (∑ 𝑋𝑖

2)−(∑ 𝑋𝑖) (∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖)

(𝑛 ∑ 𝑋𝑖2)−(∑ 𝑋𝑖)

2

b = n (∑ Xi Yi)−(∑ Xi)(∑ Yi)

(n ∑ Xi2)− (∑ Xi)

2 (Sugiyono, 2012: 262)

Regresi yang didapat dari perhitungan sederhana tersebut dapat digunakan

untuk menghitung harga Y bila X diketahui. Dengan syarat regresi tersebut harus

mempunyai kelinieran dan keberartian regresi pada taraf signifikan (α = 0,05).

2) Analisis Linieritas dan Keberartian Regresi

Uji kekeliruan dapat dilakukan dengan menghitung jumlah kuadrat.

Jumlah kuadrat yang disebut adalah sumber variansi. Sumber variansi yang perlu

dihitung menurut Ridwan (2007: 152) adalah sebagai berikut:

a. Menghitung jumlah kuadrat total (JK(T)) dengan rumus:

JK(T) = Y2

b. Mencari jumlah kuadrat regresi (JK(a)) dengan rumus:

JK(a) = ∑ Y2

n

c. Mencari jumlah kuadrat regresi (JK(b/a)) dengan rumus:

JK(b/a) = b {∑ XY − (∑ X) (∑ Y)

n}

d. Mencari jumlah kuadrat residu (JK (r)) dengan rumus:

JK(r) = JK (T) – JK (a) – JK (b/a)

e. Mencari rata-rata jumlah kuadrat regresi (RJK(a)) dengan rumus:

RJK(a) = JK(a)

f. Mencari rata-rata jumlah kuadrat regresi (RJK(b/a)) dengan rumus:

RJK(b/a) = JK(b/a)

67


g. Mencari rata-rata jumlah kuadrat residu (R JK(r)) dengan rumus:

RJK(r) = JK(r)

𝑛−2

h. Menguji signifikan dengan rumus:

Fhitung = RJK(b/a)

RJK(r)

Kaidah pengujian signifikansi:

Jika: Fhitung ≥ Ftabel, maka terima Ho, artinya tidak signifikan.

Fhitung ≤ Ftabel, maka tolak Ho, artinya signifikan.

Dengan taraf signifikan (α = 0,05)

Mencari nilai Ftabel menggunakan Tabel F dengan rumus:

Ftabel = F{(1- α)(dk Reg(b/a)), (dk Res)}

f (F)

Ho diterima α Ho ditolak

F

Ftabel

Gambar 3.3 Kurva F Statistik

i. Menghitung jumlah kuadrat kekeliruan (JK (E)) dengan rumus:

68


JK(E) = {∑ Y2 − (∑ Y2

n)}

Dengan membuat tabel penolong Pasangan Variabel X dan Y untuk mencari

(JK(E)).

Tabel 3.6

Penolong Pasangan Variabel X dan Y untuk Mencari (JK(E))

No Responden X Y

Diurutkan dari

Data X Terkecil

Hingga Data

Terbesar

Kelompok n Y (JK(E))

j. Mencari rata-rata jumlah kuadrat kekeliruan (RJK(E)) dengan rumus:

RJK(E) = JK(E)

n−k

k. Mencari jumlah kuadrat Tuna Cocok (JK(TC)) dengan rumus:

JK(TC) = JK(r) - JK(E)

l. Mencari rata-rata jumlah kuadrat Tuna Cocok (RJK(TC)) dengan rumus:

RJK(TC) = JK(TC)

k−2

m. Mencari nilai Fhitung dengan rumus:

Fhitung = RJK(TC)

RJK(E)

n. Menentukan keputusan pengujian linieritas:

Jika: Fhitung ≤ Ftabel, maka Ho ditolak artinya data berpola Linier.

Fhitung ≥ Ftabel, maka Ho diterima artinya data tidak berpola Linier.

Dengan taraf signifikan (α = 0,05)

Mencari Ftabel = F {(1- α)(dkTC), (dkE)}

69


o. Semua besaran diatas dapat diperoleh dari dalam Tabel Analisis Varians

(ANAVA), langkah berikutnya membuat Tabel ANAVA seperti pada tabel

berikut ini:

Tabel 3.7

Analisis Varians (ANAVA) Regresi

Sumber

Varians

Derajat

Kebebasan

(dk)

Jumlah Kuadrat (JK)

Rata-rata

Jumlah

Kuadrat

(RJK)

Fhitung

Total n JK(T) = Y2 - -

Regresi (a) 1 JK(a) = ∑ Y2

n RJK(a) = JK(a)

RJK(b/a)

RJK(r)

Regresi

(b/a) 1 JK(b/a) = b {∑ XY −

(∑ X) (∑ Y)

n} RJK(b/a) = JK(b/a)

Residu (r) n - 2 JK(r) = JK (T) – JK (a) – JK (b/a) RJK(r) = JK(r)

𝑛−2

Tuna

Cocok k -2 JK(TC) = JK(r) - JK(E) RJK(TC) =

JK(TC)

k−2 RJK(TC)

RJK(E)

Kekeliruan

/Error (E) n - k JK(E) = {∑ Y2 − (

∑ Y2

n)} RJK(E) =

JK(E)

n−k

p. Membuat grafik linieritas variabel X dan Y

Y = a + bX

Variabel Y

Variabel X

70


Gambar 3.4 Grafik Linieritas

b. Analisis Korelasi

1. Perhitungan Koefisien Korelasi Data Berdistribusi Normal

Apabila hubungan X dan Y linier, maka perhitungan koefisien korelasi

dapat dihitung dengan menggunakan rumus “Pearson Product Moment” di bawah

ini:

rxy = n.(∑ Xi.Yi)− (∑ Xi).(∑ Yi)

√(n.∑ Xi2− (∑ Xi)2).(n.∑ Yi2−(∑ Yi)2) (S. Syafaruddin, 2004:

173)

Selanjutnya harga koefisien korelasi (rxy) yang diperoleh diinterpretasikan pada

indeks korelasi, seperti pada tabel berikut ini.

Tabel 3.8

Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai rxy

Interval Koefisien Interpretasi

0,00 ≤ rxy < 0,20 Sangat Rendah

0,20 ≤ rxy < 0,40 Rendah

0,40 ≤ rxy < 0,60 Sedang

0,60 ≤ rxy < 0,80 Tinggi

0,80 ≤ rxy ≤ 1,00 Sangat Tinggi


2. Perhitungan Koefisien Korelasi Data Berdistribusi Tidak Normal

Perhitungan koefisien korelasi untuk data yang berdistribusi tidak normal

menggunakan statistik non parametrik dengan menggunakan rumus korelasi tata

jenjang atau Rank Spearman. Adapun prosedur pengujiannya adalah sebagai

berikut:

a. Buat tabel rangking variabel X dan Y, susun rangking variabel bebas (X)

secara berurutan.

71


Tabel 3.9

Ranking Korelasi Spearman

No Xi Yi Rxi Ryi bi bi2

1

2

2

-

-

-

n

X1

X2

X3

-

-

-

Xn

Y1

Y2

Y3

-

-

-

Yn

Rx1

Rx2

Rx3

-

-

-

Rxn

Ry1

Ry2

Ry3

-

-

-

Ryn

(Rx1 - Ry1)

(Rx2 - Ry2)

(Rx3 - Ry3)

-

-

-

(Rxn - Ryn)

(Rx1 - Ry1)2

(Rx2 - Ry2)2

(Rx3 - Ry3)2

-

-

-

(Rxn - Ryn)2

Jml - - Rxn Ryn - (Rxn - Ryn)2

b. Buat ranking variabel Y sesuai keadaannya.

c. Hitung selisih rangking b = Rxi – Ryi.

d. Hitung bi2 = (Rxi - Ryi)2 dan jumlahkan bi2 = (Rxn - Ryn)2

dimana: Rxi = variabel X

Ryi = variabel Y

bi2 = kuadrat selisih ranking

e. Gunakan rumus:

rs = 1 - 6 ∑ b2

n(n2− 1) ; Bila tidak ada ranking yang sama.

rs = ∑ Rx

2+ ∑ Ry2− ∑ bi

2

2 √∑ Rx2 .∑ Ry

2 ; Bila ada ranking yang sama.

Tabel 3.10

Interpretasi Koefisien Korelasi

Interval Koefisien Interpretasi

0,00 ≤ rs < 0,20 Sangat Rendah

0,20 ≤ rs < 0,40 Rendah

0,40 ≤ rs < 0,60 Sedang

0,60 ≤ rs < 0,80 Tinggi

0,80 ≤ rs ≤ 1,00 Sangat Tinggi


72


5. Pengujian Hipotesis

Cara untuk menguji kebenaran dari hipotesis yang dilengkapi pada bab dua

akan diuji dengan rumus uji t-student, yaitu:

thitung = rxy√n−2

1−rxy2 (S. Syafaruddin, 2004: 170)

dimana: rxy = koefisien korelasi


Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah menerima hipotesis kerja

(H1). Pengujian hipotesis dilakukan dengan membandingkan thitung dengan ttabel

untuk distribusi t pada taraf kepercayaan 97,5% (taraf signifikan α = 0,025)

dengan dk = n – 2.

Kriteria pengujian: Jika thitung > ttabel, maka tolak Ho dan terima H1

Jika thitung < ttabel, maka terima Ho dan tolak H1

bab iii metode penelitian a. metode dan desain...

Documents