TINJAUAN PUSTAKA A.Prestasi Belajar
METODE PENELITIAN
H. Teknik Pengujian Instrumen
I. Alat Analisis Data
Untuk mengetahui hubungan variabel X dalam hal ini motivasi belajar (X1), kebiasaan belajar (X2), perhatian orang tua (X3), dengan variabel Y dalam hal ini prestasi belajar ekonomi, digunakan uji prasyarat analisis digunakan uji normalitas untuk rumusan motivasi belajar dengan prestasi belajar ekonomi, kebiasaan belajar dengan prestasi belajar, perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi. Sedangkan hubungan motivasi belajar, kebiasaan belajar, perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi menggunakan uji asumsi klasik. Untuk uji hipotesis digunakan Untuk alat analisis korelasi Pearson Product Moment dan analisis korelasi berganda.
1. Uji Normalitas
Salah satu asumsi pemakaian uji – t, baik sampel independen maupun sampel berpasangan. Jika asumsi tersebut tidak dipenuhi, maka validitas kesimpulan yang akan dihasilkan oleh uji – t menjadi berkurang. Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah data pada variabel berdistibusi normal atau tidak. Oleh karena itu perlu dilakukan pengujian normalitas data.
Jika data tidak berdistribusi normal, maka metode alternatif yang bisa digunakan adalah statistik nonparametrik, Pada penelitian ini menggunakan uji One Sample Kolmogorof-Smirnov. Uji ini merupakan pengujian tingkat kesesuaian antara sebaran serangkaian nilai sampel/skor yang diamati dengan suatu sebaran tertentu. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi lebih besar dari 0,05 (Suciptawati, 2010:24).Pengujian normalitas data dilakukan pada data hasil interaksi antar variabel penelitian antara lain motivasi belajar, kebiasaan belajar, perhatian orang tua, dan prestasi belajar . Langkah-langkah penggunaan uji sampel Kolmogorof-Smirnov:
a. Tentukan nilai teotitis kumulatif menurut .
b. Susunlah nilai pengamatan dalam sebaran kumulatif sesuai dengan pasangan dari (X) dan (X).
c. Gunakan rumus untuk menghitung D dimana (X) adalah Proporsi harapan yang nilainya sama atau lebih kecil dari X sedangkan (X) adalah sebaran kumulatif yang diamati dari suatu sampel acak dengan N pengamatan.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik ini biasanya menggunakan SPSS, ada tiga uji asumsi klasik yaitu :
a. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas adalah keadaan dimana terjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam regresi.Bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel – variabel ini tidak orthogonal, atau variabel tersebut tidak memiliki nilai korelasi
sama dengan nol.Pilihan metode pengujian yang dapat
dipergunakan antara lain adalah uji VIF (Variance Inflation Factor) pada model regresi, membandingkan nilai koefisien determinasi individual ( dengan nilai determinasi secara serentak ( ), dan melihat nilai Eigenvalue dan ConditionIndex. (Priyatno, 2013:37)
Pada penelitian ini dilakukan mengunakan uji multikorelasi dengan Uji VIF, nilai VIF ini menggambarkan kenaikan varians dari dugaan parameter antar peubah penjelas. Apabila nilai VIF lebih dari 10, nilai 10 adalah (a) alpha/toleransi yang diberikan = 10% sehingga dapat dikatakan VIF = 10. maka taksiran parameter kurang baik atau dapat dikatakan terjadi multikolinieritas.
Menentukan multikolinieritas uji VIF, yaitu dengan :
1. Nilai tolerance adalah besarnya tingkat kesalahan yang dibenarkan secara statistik (a). a = 1/VIF
2. Nilai variance inflation factor (VIF) adalah faktor inflasi
penyimpangan baku akurat. VIF = 1/a
3. Variabel bebas tidak mengalami multikolinieritas jika a hitung > a dan VIF hitung < VIF.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t -1).Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu satu sama lainnya.
Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lain.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homokedastisitas.
Heteroskedastisitas menunjukan bahwa varian dalam setiap
error harus bersifat homogen. Model regresi yang baik adalah yang
tidak adanya masalah heteroskendastisitas.
Ada beberapa pengujian yang dapat digunakan antara lain uji
Glejser, Uji Spearman’s, uji Park, dan melihat pola grafik regresi. Pada penelitian ini akan dilakukan uji heteroskendastisitas dengan menggunakan uji Glejser, yaitu mengkorelasikan nilai absolut residual dengan masing-masing variabel independen yaitu motivasi belajar (X1), kebiasaan belajar (X2), dan perhatian orang tua (X3). Jika signifikansi pada uji t kurang dari 0,05, maka pada model regresi terjadi masalah heteroskendastisitas.
3. Uji Hipotesis a. Hipotesis pertama
= Tidak ada hubungan motivasi belajar dengan prestasi belajar ekonomi.
= Ada hubungan motivasi belajar dengan prestasi belajar ekonomi.
b. Hipotesis kedua
= Tidak ada hubungan kebiasaan belajar dengan prestasi belajar ekonomi.
= Ada hubungan kebiasaan belajar dengan prestasi belajar ekonomi.
c. Hipotesis ketiga
= Tidak ada hubungan perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi.
= Ada hubungan perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi.
d. Hipotesis keempat
= Tidak ada hubungan motivasi belajar, kebiasaan belajar, perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi.
= Ada hubungan motivasi belajar, kebiasaan belajar, perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi.
Untuk menguji hipotesis pertama, kedua, ketiga, dan keempat tentang hubungan motivasi belajar siswa, kebiasaan belajar siswa, dan perhatian orang tua dengan prestasi belajar ekonomi menggunakan metode statistik koefisien korelasi Pearson Product Moment yang dinyatakan dalam bentuk berikut (Arikunto, 2013:317) :
Analisis Korelasi Pearson Product Moment Rumus :
√{ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ } { ∑ ∑ }
Keterangan :
r = koefisien kolerasi antara Xi terhadap Y Y = variabel prestasi belajar ekonomi
Xi = variabel kelompok motivasi belajar, kebiasaan belajar, dan perhatian orang tua.
Pada hakikatnya nilai kolerasi dapat bervariasi dari -1 melalui 0 hingga 1. a. Bila r = 0 atau r mendekati 0, berarti bahwa antara kedua varabel
tidak terdapat variabel sangat lemah
b. Bila r = +1, berarti bahwa kedua variabel mempunyai hubungan positif dan sempurna ( mendekati = 1 hubungan sangan kuat dan positif )
c. Bila r = -1, berarti kedua variabel mempunyai hubungan negatif dan sempurna ( mendekati -1 hubungan sangat kuat dan negatif)
Langkah selanjutnya memberikan interpretasi koefisien korelasi dengan menggunakan pedoman sebagai berikut :
Tabel 3.11
Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval koefisien Tingkat hubungan
0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat kuat (Sugiyono, 2011:183)
Untuk menguji signifikan atau tidaknya koefisien korelasi tersebut digunakan uji t. Dalam hal ini, untuk menilai apakah masing –
masing variabel yaitu motivasi belajar (X1), kebiasaan belajar (X2), dan perhatian orang tua (X3) mempunyai hubungan yang signifikan dengan prestasi belajar ekonomi (Y).Pengujian hipotesis dengan cara menilai probabilitas distribusi hasil perhitungan dengan besarnya tingkat
signifikan (α) yang digunakan adalah 5 %. Pengujian hipotesis ini akan
dilakukan dengan menghitung nilai t (Sugiyono, 2001:292) Rumus :
√ √
Keterangan :
t = t hitung yang dicari r = koefisien korelasi
r2 = koefisien determinan n = jumlah sampel
jika (α = 0,05 ; n-2), maka H0 diterima dan Ha ditolak.
jika ( α = 0,05 ; n-2), maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Untuk menguji koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui prosentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai koefisien determinasi dilakukan dengan uji F. Menurut Imam Ghozali (2006:84) Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Kriteria pengujian dimana membandingkan F hitung > F tabel dan melihat taraf signifikansinya maka H0 ditolak dan Ha diterima.
78