bab iv hasil dan pembahasan 4.1 deskripsi hasil...
TRANSCRIPT
26
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Hasil Penelitian
4.1.1 Analisa Deskripsi Variabel Disiplin Belajar (X1)
4.1.1.1 Disiplin Belajar di kampus (X1.1)
Hal yang diukur dalam disiplin belajar mahasiswa ketika berada di kampus
yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi angkatan 2012 yang
ditunjukan dalam setiap perilakunya yang selalu taat dan mau melaksanakan tata
tertib kampus, ketaatan masuk kelas, keaktifan serta tertib di dalam kelas.
Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan
setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator
disiplin belajar di kampus (X1.1) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat
berdasarkan Tabel 4.1 sebagai berikut:
Tabel 4.1. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat
Kedisplinan Mahasiswa Biologi angkatan 2012 di Kampus.
Sumber : Data Peneliti
Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 4,21 – 5,00 yaitu sebesar 67,8%
mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki sikap dan perilaku disiplin di kampus
yang sangat tinggi dan sebanyak sekitar 28,81% memiliki sikap dan perilaku
disiplin di kampus yang tinggi, sisanya 3,39% memiliki sikap dan perilaku
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 0 0,00
Sedang 2,61 - 3,40 2 3,39
Tinggi 3,41 - 4,20 17 28,81
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 40 67,80
59 100
Variabel Disiplin (Kampus)
Jumlah
27
disiplin yang sedang. Hal ini dapat menggambarkan bahwa tingginya tingkat
kedisiplinan belajar mahasiswa biologi angkatan 2012 ketika berada di kampus.
4.1.1.2 Disiplin belajar di rumah (X1.2)
Hal yang diukur dalam disiplin belajar mahasiswa ketika berada di rumah
yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi yang ditunjukan dalam
setiap perilakunya yang selalu membuat jadwal belajar dan menaati segala agenda
belajar yang telah dijadwalkan serta selalu mengerjakan tugas atau laporan
praktikum.
Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan
setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator
disiplin belajar di rumah (X1.2) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat
berdasarkan Tabel 4.2 sebagai berikut:
Tabel 4.2. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat
Kedisplinan Mahasiswa Biologi angkatan 2012 di Rumah.
Sumber : Data Peneliti
Dari tabel diatas terlihat bahwa tingkat kedisiplinan belajar dirumah yang
dimiliki mahasiswa biologi angkatan 2012 cukup beragam. Sekitar 8,47%
mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki sikap dan perilaku disiplin belajar
dirumah/kos berkategori rendah, 42,37% berkategori sedang, 38,98% berkategori
tinggi dan 10,17% berada pada kategori sangat sangat tinggi.
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 5 8,47
Sedang 2,61 - 3,40 25 42,37
Tinggi 3,41 - 4,20 23 38,98
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 6 10,17
59 100
Variabel Disiplin (Rumah)
Jumlah
28
4.1.2 Analisa Deskripsi Variabel Motivasi Belajar (X2)
4.1.2.1 Ketekunan Belajar (X2.1)
Hal yang diukur dalam ketekunan belajar yaitu keseluruhan sikap dan
tindakan mahasiswa biologi yang menunjukan keseriusan dalam belajar.
Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah
diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari
ketekunan (X2.1) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan
Tabel 4.3 sebagai berikut:
Tabel 4.3. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat
Ketekunan Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012.
Sumber : Data Peneliti
Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 4,21 – 5,00 yaitu sebanyak
sebesar 96,61% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat ketekunan
belajar yang sangat tinggi, dan sisanya sekitar 3,39% masuk dalam kategori
tinggi. Hal ini dapat diartikan bahwa tingkat ketekunan belajar mahasiswa biologi
angkatan 2012 cenderung sangat tinggi.
4.1.2.2 Keuletan Belajar (X2.2)
Hal yang diukur dalam keuletan belajar yaitu keseluruhan sikap dan
tindakan mahasiswa biologi yang menujukan sikap tidak mudah menyerah jika
mengalami hambatan atau menemui kesulitan dalam belajar. Berdasarkan tabulasi
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 0 0,00
Sedang 2,61 - 3,40 0 0,00
Tinggi 3,41 - 4,20 2 3,39
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 57 96,61
59 100Jumlah
Variabel Motivasi (Tekun)
29
data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka
diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari keuletan belajar
(X2.2) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.4
sebagai berikut:
Tabel 4.4. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat
Keuletan Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012.
Sumber : Data Peneliti
Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 3,41 – 4,20 yaitu sebesar
44,07% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat keuletan belajar yang
cenderung tinggi, sekitar 28,81% kategori sangat tinggi, dan sisanya sekitar
27,12% kategori sedang. Hal ini dapat diartikan bahwa tingkat keuletan belajar
mahasiswa biologi angkatan 2012 cenderung tinggi.
4.1.2.3 Minat Belajar (X2.3)
Hal yang diukur dalam Minat yaitu keseluruhan sikap dan tindakan
mahasiswa biologi untuk terlibat langsung dalam seluruh kegiatan belajar
mengajar. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden
dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator
dari minat (X2.3) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan
Tabel 4.5 sebagai berikut:
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 0 0,00
Sedang 2,61 - 3,40 16 27,12
Tinggi 3,41 - 4,20 26 44,07
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 17 28,81
59 100
Variabel Motivasi (Ulet)
Jumlah
30
Tabel 4.5. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Minat
belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012.
Sumber : Data Peneliti
Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 3,41 – 4,20 yakni sebesar
44,07% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat ketekunan belajar
yang cenderung tinggi, sekitar 27,12 % kategori sedang, 23,73% kategori sangat
tinggi, dan siasanya sekitar 5,09 % berada pada kategori rendah. Dengan demikian
dapat diartikan bahwa secara keseluruhan minat belajar mahasiswa biologi
angkatan 2012 berada dalam kategori tinggi.
4.1.2.4 Kemandirian Belajar (X2.4)
Hal yang diukur dalam kemandirian belajar yaitu keseluruhan sikap dan
tindakan mahasiswa biologi dalam hal mengatur diri untuk belajar sendiri,
mendiagnosa kebutuhan belajarnya, serta mengevaluasi hasil belajarnya.
Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah
diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari
kemandirian (X2.4) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan
Tabel 4.6 sebagai berikut:
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 3 5,08
Sedang 2,61 - 3,40 16 27,12
Tinggi 3,41 - 4,20 26 44,07
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 14 23,73
59 100
Variabel Motivasi (Minat)
Jumlah
31
Tabel 4.6. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat
kemandirian belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012.
Sumber : Data Peneliti
Dapat dilihat frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 2,61 – 3,40 yaitu
sebesar 50,85% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat kemandirian
belajar masuk dalam kategori sedang, 30,51 % kategori tinggi, 15,25 % berada
pada kategori rendah dan sisanya 3,39 % kategori sangat tinggi. Hal ini dapat
diartikan bahwa tingkat kemadrian belajar mahasiswa biologi angkatan 2012
cenderung sedang.
4.1.2.5 Prestasi Belajar (X2.5)
Hal yang diukur dalam prestasi belajar yaitu keseluruhan hasrat atau
tendensi mahasiswa biologi untuk mengerjakan sesuatu yang sulit dengan secepat
dan sebaik mungkin. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh
responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari
indikator dari prestasi belajar (X2.5) sesuai dengan jawaban responden dapat
dilihat berdasarkan Tabel 4.7 sebagai berikut:
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 9 15,25
Sedang 2,61 - 3,40 30 50,85
Tinggi 3,41 - 4,20 18 30,51
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 2 3,39
59 100
Variabel Motivasi (Mandiri)
Jumlah
32
Tabel 4.7. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Prestasi
Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012.
Sumber : Data Peneliti
Dapat dilihat frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 3,41 – 4,20 yaitu
sebesar 40,68% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat prestasi
belajar masuk ke dalam kategori tinggi, 30,51% kategori sangat tinggi, 20,34 %
berada pada kategori sedang dan sisanya sekitar 8,47 % rendah. Dengan demikian
dapat diartikan bahwa prestasi belajar mahasiswa biologi angkatan 2012
cenderung tinggi.
4.1.3 Analisa Deskripsi Variabel Hasil Belajar (Y)
4.1.3.1 IPK (Y.1)
Berdasarkan tabulasi data yang telah disisi oleh respnden dan setelah
diolah maka diperoleh nilai dari indikator IPK (Y.1) dapat dilihat pada tabel 4.8
sebagai berikut.
Tabel 4.7. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Prestasi
Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012.
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 0,00
Rendah 1,81 - 2,60 5 8,47
Sedang 2,61 - 3,40 12 20,34
Tinggi 3,41 - 4,20 24 40,68
Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 18 30,51
59 100
Variabel Motivasi (Prestasi)
Jumlah
Kategori Rentang Skor Frekwensi Persentase
Rendah 1,00 - 1,99 0 0,00
Memuaskan 2,00 - 2,75 2 3,39
Sangat Memuaskan 2,76 - 3,50 50 84,75
Terpuji 3,51 - 4,00 7 11,86
59 100,00
Variabel Hasil Belajar (IPK)
Jumlah
33
4.2 Uji Asumsi dan Prasyarat Analisis
Analisis terhadap data untuk uji validitas dan reabilitas instrumen
penelitian dilakukan melalui uji Alpha Cronbach. Hasil nalisis menunjukan bahwa
seluruh pernyataan dalam instrumen telah memenuhi kriteria valid dan reliabel
yang ditunjukan dengan nilai mendekati 1,00. Hasil analisis uji validitas dan
reliabilitas instrumen selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2.
Setelah dilakukan analisis uji validitas den reabilitas instrumen, langkah
selanjutnya adalah pengujian moralitas data. Dalam pengujiannya sebuah data
dikatakan berdistribusi normal jika nilai cr skewness atau angka cr kurtosis ada
diantara -2,58 sampai +2,58 (nilai z pada tingkat kepercayaan 99%). Berikut hasil
uji analisis normalitas data.
Tabel 4.9. Hasil Uji Normalitas Data
Variable Saw c.r. kurtosis c.r.
Rumah -,046 -,146 -,481 -,754
Kampus -,835 -2,619 ,005 ,008
IPK ,318 ,996 -,051 -,080
Ketekunan -,462 -1,584 ,586 1,087
Keuletan -,245 -,767 -,883 -1,384
Minat -,122 -,383 -,163 -,255
Kemandirian -,042 -,130 -,072 -,113
Berprestasi -,321 -1,006 -,739 -1,159
Multivariate
7,102 2,419
Sumber : Output AMOS
Dari tabel diatas, terlihat bahwa secara keseluruhan (multivariat)
berdistribusi normal, karena angka multivariat (2,419)< 2,58. Sementara jika
ditinjau pada setiap variabel, semuanya berdistribusi normal karena memiliki nilai
c.r dibawah dari 2.58, maka data penelitian ini dapat diasumsikan berdistribusi
normal. Selanjutnya data dapat dianalisis dengan menggukan Analisis SEM.
34
4.3 Analisis Data Hasil Penelitian
Analisis data penelitian ini menggunakan analisis struktur equation model
(SEM) dengan bantuan Aplikasi AMOS 22. Tujuan analisis SEM adalah menguji
apakah model tersebut fit dengan data yang ada. Dasar pengujian adalah
penghitungan kovarians untuk mengetahui hubungan antar variabel. Analisis
SEM dibagi menjadi dua tahapan yang pertama adalah Uji Measurement Model
dan dilanjutkan dengan Uji Struktural Model.
4.3.1 Uji Measurement model
Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui seberapa tepat variabel-
variabel manifest dapat menjelaskan variabel laten yang ada. Namun langkah awal
dalam pengujian measurement model adalah terlebih dahulu menguji apakah
model yang kita gunakan fit. Alat uji model yang digunakan adalah Absolute Fit
Indices yaitu membandingkan secara langsung matriks kovarians sampel dengan
estimasi menggunakan Chi-Square (X2). Dari hasil analisis output Amos pada
degree of freedom diperoleh X2
hitung sebesar 35,267 lebih kecil dari nilai X2
tabel (df
=32 , a=0,05) yaitu sebsar 43,9. Dan nilai p (probability level) adalah 0,271 >0,05.
Dengan demikian matriks kovarians sampel model data penelitian ini tidak
berbeda dengan matriks kovarians estimasi. Atau dengan kata lain model fit
dengan data yang ada.
Setelah model fit dengan data, selanjutnya uji measurement model
dilanjutkan dengan menganalisis hubungan indikator dengan variabel laten.
Proses tersebut dinamakan uji validitas konstruk (variabel laten). Uji validitas
konstruk ini dilakukan dengan uji convergen validity. dengan melakukan analisis
35
kekuatan hubungan antara setiap indikator terhadap konstruknya. Hal ini penting
untuk menentukan apakah masing-masing indikator memiliki hubungan yang
signifikan pada variabel konstruk. Jika tidak, maka indikator tersebut harus
dikeluarkan atau dibuang karena tidak memiliki pengaruh yang berarti terhadap
variabel konstruk.
Tabel 4.10. Regression Weights
Estimate S.E. C.R. P Label
Berprestasi <--- MotivasiBelajar 1,000
Minat <--- MotivasiBelajar ,624 ,109 5,720 ***
Keuletan <--- MotivasiBelajar ,546 ,098 5,589 ***
Ketekunan <--- MotivasiBelajar ,126 ,027 4,627 ***
IPK <--- HasilBelajar ,323 ,045 7,124 ***
Kampus <--- DisiplinBelajar ,663 ,094 7,049 ***
Rumah <--- DisiplinBelajar 1,000
Kemandirian <--- MotivasiBelajar ,639 ,111 5,733 ***
Sumber : Output AMOS
Angka estimate pada tabel di atas menunjukkan hubungan antara variabel
konstruk dan indikatornya. Terlihat bahwa hubungan antara indikator Kampus
dengan konstruk Disiplin Belajar adalah 0,663 nilai ini signifikan secara statistik
karena nilai probability (P) lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan hal tersebut dapat
dikatakan bahwa indikator Kampus dapat dikatakan memang ada hubungan yang
nyata diantara keduanya.
Pada tabel 4.10. juga terlihat bahwa semua nilai probabilitas (P) memiliki
nilai *** atau 0,000 yang berarti nilai probabilitas semua indikator yang ada
dalam penelitian ini kurang dari 0,05, maka dapat dikatakan bahwa keseluruhan
indikator dapat menjelaskan semua variabel konstruk yang ada. Jika memang
sebuah indikator menjelaskan sebuah konstruk, maka indikator tersebut akan
mempunyai factor loading yang tinggi dengan konstruk tersebut dan total
36
indikator akan mempunyai variance extracted yang cukup tinggi. Dibawah ini
tabel nilai factor loading dari setiap indikator terhadap konstruk dalam penelitian
ini :
Tabel 4.13 Tabel Standardized Regression Weights dari setiap indikator
terhadap konstruk
Estimate
Berprestasi <--- MotivasiBelajar ,669
Minat <--- MotivasiBelajar ,581
Keuletan <--- MotivasiBelajar ,553
Ketekunan <--- MotivasiBelajar ,303
IPK <--- HasilBelajar ,754
Kampus <--- DisiplinBelajar ,712
Rumah <--- DisiplinBelajar ,780
Kemandirian <--- MotivasiBelajar ,584
Sumber : Output AMOS
Angka pada kolom Estimate menunjukkan factor loading dari setiap
indikator terhadap konstruk yang terkait. Karena variabel konstruk Disiplin
Belajar mempunyai dua indikator yaitu Rumah dan Kampus, maka ada dua faktor
loading masing masing Kampus sebesar 0,712 dan Rumah sebesar 0.780
keduanya memiliki nilai yang tinggi. Sehingga disiplin belajar dirumah dan di
kampus dapat menjelaskan variabel konstruk disiplin belajar. Sedangkan nilai
angka variance extracted di diperoleh dari rata-rata kuadrat faktor loading
variabel konstruk Disiplin Belajar yaitu sebesar 0,558 nilai ini menunjukkan
adanya konvergensi antar indikator untuk menjelaskan variabel konstruk Disiplin
Belajar.
Variabel konstruk motivasi belajar memiliki lima faktor loading yaitu
berprestasi 0,669, minat 0,581, keuletan 0,553, ketekunan 0,303 dan kemandirian
0,584, dari kelima indikator yang dimiliki variabel Motivasi belajar, indikator
37
ketekunan memiliki nilai factor loading yang paling kecil. Namun secara
keseluruhan indikator yang ada dapat menjelaskan variabel konstruk motivasi
belajar. Adapun nilai angka variance extracted variabel konstruk motivasi belajar
yaitu sebesar 0,304 nilai ini menunjukkan adanya konvergensi antar indikator
untuk menjelaskan variabel konstruk motivasi.
Variabel konstruk hasil belajar memiliki satu factor loading yaitu IPK
sebesar 0,574. Adapun nilai angka variance extracted variabel kosntruk hasil
belajar yaitu sebesar 0,329 nilai ini menjelaskan adanya konvergensi antar
indikator untuk menjelaskan variabel konstruk hasil belajar.
Dari nilai variance extracted masing-masing variabel konstruk karena
keseluruhan indikatornya dalam penelitian ini dapat menjelaskan variabel
konstruknya. Maka analisis selanjutnya adalah mencari seberapa besar indikator-
indikator tersebut dapat menjelaskan variabel konstruk yang ada. Berikut ini tabel
Squared multiple Correlations yang menampilkan hasil analisis tersebut:
Tabel 4.12 Tabel Squared multiple Correlations
Estimate
Rumah
,608
Kampus
,506
IPK
,569
Ketekunan
,092
Keuletan
,306
Minat
,338
Kemandirian
,341
Berprestasi
,447
Sumber : Output AMOS
Nilai estimate yang terdapat pada tabel di atas merupakan hasil kuadrat
dari factor loading. Angka 0,608 pada indikator rumah dapat diartikan bahwa
0,608 x 100 % = 60,8 % variasi dari indikator rumah memberikan konstribusi
38
terhadap konstruk disiplin belajar, sedangkan sisanya 39,2 % dijelaskan oleh
unique faktor. Indikator kampus mempunyai nilai 0,506 atau variasi yang ada
pada indikator kampus memberikan konstribusi sebesar 50,6 % pada variabel
konstruk disiplin belajar.
Indikator ketekunan memberikan kontribusi sebesar 9,2 % terhadap
variabel konstruk motivasi belajar, indikator keuletan memiliki kontribusi sebesar
30,6% pada motivasi belajar. Indikator minat memberikan kontribusi sebesar
33,8% pada belajar. Indikator kemandirian memberikan kontribusi sebesar 34,1
%. Sementara berprestasi memiliki kontribusi sebesar 44,7% kepada motivasi
belajar. Sementara indikator IPK memberikan kontribusi sebesar 56,9% terhadap
hasil belajar.
Dari uji measurement model dapat disimpulkan bahwa semua indikator-
indikator yang ada dianggap mampu menjelaskan konstruk-konstruk yang ada.
Walaupun pada konstruk motivasi belajar salah satu indikatornya yakni ketekunan
memiliki hubungan yang sangat lemah yakni sebesar 0,092, namun secara
keseluruhan, baik konstruk disiplin belajar, konstruk motivasi belajar dan
konstruk hasil belajar berhubungan secara signifikan dengan indikator-
indikatornya.
4.3.2 Uji Struktural model
Uji Struktural Model merupakan tahap lanjutan setelah Uji Measurement
Model. Pada tahap ini peneliti akan menguji structural parameter estimate, yakni
hubungan di antara konstruk atau variabel independen-dependen yang ada dalam
39
struktural model. Disiplin belajar dan motivasi belajar merupakan variabel
independen, sedangkan hasil belajar merupakan variabel dependent.
Untuk melihat ada tidaknya hubungan yang signifikan dan keeratan antara
variabel independent (disiplin belajar dan motivasi belajar) dengan variabel
dependent (hasil belajar), maka syarat utamanya adalah semua nilai harus positif.
Hal ini disebabkan secara teori disiplin belajar dan hasil belajar tidak akan
berhubungan secara negatif, dalam arti semakin tinggi tingkat kedisiplinan belajar
seseorang maka makin tinggi pula hasil belajarnya, demikian pula hubungan
motivasi belajar dengan hasil belajar. Selanjutnya untuk kepraktisan dalam
pengambilan keputusan, maka peneliti akan melihat langsung nilai pada kolom P
(probability) jika p > 0,05 maka tidak ada hubungan antara konstruk yang ada,
dan jika p < 0,05 maka ada hubungan antara konstruk yang ada.
Berikut ini adalah tabel output estimate regression weight yang akan
menggambarkan hubungan antar konstruk (variabel independen-vaiabel
dependent).
Tabel 4.13. Output Estimate Regression Weight
Estimate S.E. C.R. P Label
HasilBelajar <--- DisiplinBelajar ,475 ,216 2,197 ,028
HasilBelajar <--- MotivasiBelajar ,645 ,217 2,975 ,003
Sumber : Output AMOS
Tabel di atas yang menjelaskan hubungan antar konstruk:
o Hubungan Disiplin Belajar Hasil Belajar
Angka p pada baris pertama pada tabel 4.15 adalah 0,028; angka ini berada
dibawah 0,05 sehingga ada hubungan yang signifikan antara disiplin belajar
40
dengan hasil belajar, atau disiplin belajar mahasiswa memiliki hubungan
dengan hasil belajarnya.
o Hubungan Motivasi Belajar Hasil Belajar
Angka p pada baris kedua pada tabel 4.13 adalah 0,003; angka ini juga berada
jauh dibawah 0,05 sehingga bisa dikatakan bahwa antara motivasi belajar
dengan hasil belajar mempunyai hubungan yang signifikan.
Setelah diketahui bahwa antara variabel konstruk memiliki hubungan yang
signifikan, peneliti akan melihat seberapa erat hubungan tersebut. Untuk
mengetahui keeratan hubungan antar konstruk dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.14. Standar Regression Weight
Estimate
HasilBelajar <--- DisiplinBelajar ,437
HasilBelajar <--- MotivasiBelajar ,619
Sumber : Output AMOS
Pada tabel di atas Disiplin Belajar Hasil Belajar mempunyai korelasi
positif sebesar 0,437, sedangkan Motivasi Belajar Hasil Belajar mempunyai
korelasi positif sebesar 0,619. Selain hubungan antar variabel independen dan
dependent, ada pula hubungan yang juga akan diuji yakni hubungan antara kedua
variabel independen dalam hal ini hubungan antar disiplin belajar dengan motivasi
belajar. Untuk melihat hubungan tersebut dapat dilihat dalam tabel kovarians dan
seberapa erat hubungan tersebut dapat dilihat pada tabel correlation.
41
Tabel 4.15. Covarians
Estimate S.E. C.R. P Label
MotivasiBelajar <--> DisiplinBelajar ,364 ,086 4,250 ***
Sumber : Output AMOS
Tabel 4.16. Correlation
Estimate
MotivasiBelajar <--> DisiplinBelajar ,728
Sumber : Output AMOS
Kovarians adalah hubungan dua variabel yang bersifar dua arah (berbeda
dengan regression weights yang besifat searah). Pada penelitian ini hanya ada satu
kovarians, yakni hubungan antara dua variabel independent Disiplin Belajar
dengan Motivasi Belajar. Pada tabel 4.15, hubungan tersebut mempunyai nilai p
***. Hal ini menunjukan angka p adalah 0,000 yang jauh di bawah 0,05,
karenanya dapat dikatakan bahwa terdapat hubungan dua arah yang signifikan
antara Disiplin Belajar dengan Motivasi Belajar, dan hubungan tersebut
mempunyai keeratan sebesar 0,728 (tabel 4.16).
4.4 Pembahasan
4.4.1 Hubungan Indikator dengan Variabel
4.4.1.1 Hubungan indikator-indikator disiplin belajar dengan variabel disiplin
belajar.
Untuk mengukur kedisiplinan mahasiswa, peneliti menetapkan dua
indikator untuk mengukur disiplin belajar tersebut. Indikator pertama yaitu
disiplin belajar mahasiswa biologi ketika berada di kampus dan indikator kedua
yaitu disiplin belajar mahasiswa biologi ketika berada di rumah atau kost. Dari
hasil analisis data dengan menggunakan SEM (Structural Equation Modelling)
diketahui bahwa disiplin belajar mahasiswa ketika berada dirumah memberikan
42
variasi kontribusi sebesar 60,8 % pada disiplin belajar mahasiswa, sedangkan
untuk disiplin belajar mahasiswa ketika berada di kampus memberikan variasi
konstribusi sebesar 50,6% pada disiplin belajar mahasiswa. Dalam SEM setiap
indikator diukur tersendiri sehingga hasilnya tidak memiliki hubungan dengan
indikator lainnya walaupun berada dalam satu variabel konstruk, namun masing-
masing indikator secara bersamaan memberikan konstribusi terhadap keberadaan
variabel konstruk.
Menurut Alex dalam Indrawan (2008) tingkat kedisiplinan seseorang
mempunyai konstribusi terhadap hasil yang dicapai seseorang dalam
melaksanakan suatu pekerjaan atau kegiatan. Artinya semakin tinggi tingkat
kedisiplinan seseorang dalam melaksanakan pekerjaannya, maka hasil yang
dicapai akan semakin baik, sebaliknya semakin rendah tingkat kedisiplinan
seseorang dalam melaksanakan pekerjaannya, maka hasil yang dicapai akan
semakin kurang baik.
Angka sebesar 60,8 % pada indikator disiplin belajar di rumah
menandakan bahwa mahasiswa biologi angkatan 2012 lebih tinggi tingkat
kedisiplinan belajarnya ketika berada di rumah/kost jika dibandingkan ketika
mereka berada di kampus yang memiliki angka sebesar 50,6%. Data ini cukup
relevan dengan fakta yang ada, karena jika sedang berada di rumah atau kost
mahasiswa dapat mengerjakan berbagai macam tugas yang di dapat pada saat
perkulihan serta mengerjakan beberapa laporan baik itu untuk praktikum maupun
PKL . Hal lain yang menjadi penyebab tingginya tingkat kedisiplinan belajar
mahasiswa ketika berada di rumah adalah adanya beberapa kalangan dari
43
mahasiswa yang tidak sempat mengikuti perkuliahan, namun mereka selalu
mengerjakan tugas-tugas yang diberikan.
4.4.1.2 Hubungan indikator-indikator motivasi belajar dengan variabel motivasi
belajar.
Untuk mengukur motivasi belajar mahasiswa, peneliti menetapkan lima
indikator yaitu tekun, ulet, minat, mandiri dan prestasi. Dari kelima indikator
tersebut hanya ketekunan yang memiliki variasi kontribusi paling rendah pada
konstruk motivasi belajar yakni sebesar 9,2%, dengan besaran nilai yang cukup
rendah, Hal ini tentu sangat kontras bila kita melihat distribusi perolehan nilai
(tabel 4.4) yang didapatkan peneliti, di mana sekitar 96,61% responden memiliki
ketekunan sangat tinggi dan sekitar 3,39% ketekunan yang tinggi. Namun setelah
dianalisis menggunakan SEM (Structural Equation Modelling) hasil yang di dapat
sangat rendah, dalam SEM hasil seperti itu bisa saja terjadi karena dalam SEM
memperhitungkan Unique Factor atau faktor lain di luar kendali peneliti.
Rendahnya variasi kontribusi indikator ketekunan belajar pada variabel konstruk
motivasi belajar, disebabkan oleh korelasi antara indikator ketekunan belajar
dengan empat indikator lainnya sangat lemah. Dapat dilihat dalam data penelitian
perbedaan nilai yang sangat besar nilai antara nilai indikator tekun dengan empat
indikator lainnya atau data tidak sejajar (contoh responden 6 dalam lampiran 3).
Indikator prestasi atau keinginan mahasiswa biologi angkatan 2012 untuk
mengerjakan sesuatu yang sulit dengan sebaik mungkin memberikan variasi
konstribusi 44,7 % pada motivasi belajar. Indikator kemandirian atau sikap
mahasiswa biologi angkatan 2012 untuk belajar sendiri, mendiagnosa kebutuhan
44
belajarnya serta mengevaluasi hasil belajarnya, memberikan variasi konstribusi
sebesar 34,1 % pada motivasi belajar. Indikator minat atau keterlibatan langsung
mahasiswa biologi angkatan 2012 dalam kegiatan belajar mengajar, memberikan
variasi konstribusi sebesar 33,8 % pada motivasi belajar. Indikator keuletan atau
sikap yang ditunjukan oleh mahasiswa biologi angkatan 2012 untuk tidak mudah
menyerah jika mengalami kesulitan hambatan atau kesulitan belajar, memberikan
konstribusi variasi sebesar 30,6 % pada motivasi belajar.
Motivasi berhubungan erat dengan kebutuhan, motif, dan tujuan.
Pemuasan kebutuhan merupakan tujuan dari motif yang menggerakkan seseorang,
motif tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dapat disimpulkan dengan
melihat usaha seseorang dalam melakukan sesuatu. Menurut Suryabrata (dalam
Rustanto, 2009) tiap aktivitas yang dilakukan oleh seseorang itu didorong oleh
sesuatu kekuatan dari dalam diri seseorang itu; kekuatan pendorong inilah yang
kita sebut motif. Motivasi belajar adalah syarat mutlak dalam mencapai tujuan
belajar, hal ini ditegaskan oleh Lubis (dalam Rustanto, 2009) motivasi belajar
adalah semangat yang memiliki kekuatan dalam diri yang mendorong seseorang
berbuat atau melakukan sesuatu agar tujuan belajar tercapai.
4.4.1.3 Hubungan indikator-indikator hasil belajar dengan variabel hasil belajar.
Untuk Hasil belajar ada tiga indikator yaitu, kognitif, psikomotor dan
afektif. Ketiga indikator ini memberikan konstribusi variasi terhadap hasil
belajar. Afektif memberikan variasai konstribusi sebesar 100% pada hasil belajar
mahasiswa biologi angkatan 2012, hal ini berarti sikap dan perilaku merupakan
hal terpenting dalam menunjang hasil belajar. Sarwono (2006) mendefinisikan
45
sikap adalah kecenderungan atau kesediaan seseorang untuk bertingkah laku
tertentu, kalau ia menghadapi suatu rangsangan tertentu. Seseorang memiliki
sikap tertentu terhadap berbagai hal, baik secara positif maupun negatif. Sikap
positif menjadi pilihan untuk dikembangkan/ditanamkan kepada seseorang
sehingga dapat bersikap positif terhadap rangsangan yang diterima yang pada
gilirannya akan mengoptimalkan hasil belajar yang optimal. Psikomotor
memberikan variasi konstribusi sebesar 72% pada hasil belajar dan kognitif
memberikan variasi konstribusi sebesar 56% pada hasil belajar mahasiswa biologi
angkatan 2012.
4.4.2 Hubungan antara Variabel Independent dengan Variabel Dependent
4.4.2.1 Hubungan variabel disiplin belajar belajar dengan variabel hasil belajar.
Terlihat hubungan signifikan antara disiplin belajar dengan hasil belajar
memiliki korelasi sebesar 0,43. Hubungan yang signifikan ini menandakan bahwa
disiplin sangat penting bagi siapapun dan di manapun, tak terkecuali bagi
mahasiswa dia harus disiplin belajar baik di kampus maupun di rumah, sehingga
akan dicapai hasil belajar yang optimal. Menurut Tu’u (2004) disiplin sangat
penting dengan disiplin yang muncul dari kesadaran diri, ini merupakan jalan bagi
individu untuk sukses dalam belajar.
4.4.2.2 Hubungan variabel motivasi belajar belajar dengan variabel hasil belajar.
Hubungan antara motivasi belajar dengan hasil belajar memiliki korelasi
sebesar 0,619, hubungan ini dapat dikatakan signifikan, karena dengan adanya
motivasi akan meningkatkan, memperkuat dan mengarahkan proses belajarnya,
sehingga akan diperoleh keefektifan dalam belajar. Hal ini senanda dengan
46
Suprijono (2009) yang menyatakan dengan motivasi belajar adalah keseluruhan
daya penggerak di dalam diri yang menimbulkan kegiatan serta memberi arah
pada kegiatan belajar.
4.4.2.3 Hubungan variabel disiplin belajar belajar dengan variabel motivasi
belajar.
Hubungan dua arah antara disiplin belajar dengan motivasi belajar dengan
keeratan sebesar 0,728 (Tabel 4.16). Hal ini terjadi karena disiplin akan
membentuk sebuah tingkah laku yang selalu taat terhadap aturan, dan ditunjang
oleh motivasi yang selalu mengarahkan ke mana dan bagaimana seseorang akan
berproses.
Gambar 4.1
Hubungan Disiplin Belajar dan Motivasi Belajar terhadap Hasil Belajar
Hubungan selengkapnya dapat dilihat dalam lampiran 5, hubungan
variabel independent dengan variabel dependen secara matematis dapat dikatakan
bahwa :
Hasil Belajar = 0,43 Disiplin Belajar + 0, 61 Motivasi Belajar
Hasil penjumlahan antara konstanta disiplin belajar dengan motivasi belajar tidak
menunjukan angka 1,00 atau 100%. Hal tersebut disebabkan oleh adanya
beberapa eror of term atau faktor lain di luar kendali peneliti, misalnya intelegensi
Disiplin
Belajar
Motivasi
Belajar
Hasil
Belajar
0,43
0,61
47
dan faktor faktor eksternal yang dialami oleh responden. Hal tersebut sesuai
dengan persamaan regresi :
Ý = β1X1 + β2X2 + ε
dimana X1 adalah disiplin belajar dengan nilai konstanta sebesar 0,43, X2 adalah
motivasi belajar dengan nilai konstanta sebesar 0,61 dan ε atau epsilon adalah
eror of term dengan nilai -0,04.