Hipotesis Penelitian

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA DAN HIPOTESIS PENELITIAN

E. Hipotesis Penelitian

Berdasarkan kajian dan kerangka berfikir maka diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:

1. Hipotesis Pertama

𝐻₀ : Tidak ada hubungan pekerjaan orang tua dengan minat mahasiswa menjadi guru

𝐻₁ : Ada hubungan pekerjaan orang tua dengan minat mahasiswa menjadi guru

2. Hipotesis Kedua

𝐻₀ : Tidak ada hubungan motivasi belajar dengan minat mahasiswa menjadi guru

𝐻₁ : Ada hubungan motivasi belajar dengan minat mahasiswa menjadi guru

3. Hipotesis Ketiga

𝐻₀ : Tidak ada hubungan prestasi belajar dengan minat mahasiswa menjadi guru

𝐻₁ : Ada hubungan prestasi belajar dengan minat mahasiswa menjadi guru

BAB III

METODE PENELITIAN

Pada bab ini diuraikan jenis penelitian, tempat dan waktu penelitian, subjek dan objek penelitian, populasi dan sampel penelitian, variabel penelitian dan pengukuran, teknik pengumpulan data, penyusunan kuesioner variabel minat menjadi guru dan motivasi belajar, uji validitas dan uji reliabilitas, dan teknik analisis data.

A. Jenis Penelitian

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode deskriptif, yaitu suatu metode penelitian dengan tujuan utama untuk menggambarkan atau mendeskripsi suatu keadaan serta memecahkan suatu masalah dengan cara pencarian data-data mengenai masalah yang diteliti sesuai dengan prosedur penelitian. Seperti yang dikemukan oleh Arikunto (2010:3) metode penelitian deskriptif adalah penelitian yang dimaksudkan untuk menyelidiki keadaan, kondisi atau hal lain-lain yang sudah disebutkan, yang hasilnya dipaparkan dalam bentuk laporan.

Metode deskriptif yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini yaitu metode deskripsi korelasional. Penggunaan korelasional ini digunakan oleh peneliti untuk mengetahui hubungan antara variabel pekerejaan orang tua, motivasi belajar, dan prestasi belajar dengan minat menjadi guru mahasiswa Program Studi Pendidikan Ekonomi 2016.

B. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di Universitas Sanata Dharma tepatnya di program studi Pendidikan Ekonomi dengan Keahlian Khusus Pendidikan Ekonomi dan Keahlian Khusus Pendidikan Akuntansi angkatan 2016 pada bulan Mei hingga Juni 2019.

C. Subjek dan Objek Penelitian 1. Subjek Penelitian

Dalam pelaksanaa penelitian ini yang menjadi subjek penelitian adalah Mahasiswa Prodi Pendidikan Ekonomi BKK Pendidikan Ekonomi angkatan 2016 dan Pendidikan Ekonomi BKK Pendidikan Akuntasi angkatan 2016.

2. Objek Penelitian

Dalam penelitian ini yang menjadi objek penelitian adalah minat menjadi guru, pekerjaan orang tua, motivasi belajar, dan prestasi belajar.

D. Populasi dan Sampel Penelitian 1. Populasi Penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh mahasiswa pendidikan ekonomi. Jumlah dari seluruh mahasiswa pendidikan ekonomi adalah 446 mahasiswa dengan rincian 269 mahasiswa Pendidikan Ekonomi BKK Pendidikan Akuntansi dan 177 mahasiswa

Pendidikan Ekonomi BKK Pendidikan Ekonomi. Sebaran mahasiswa Pendidikan Ekonomi yang menjadi populasi sebagai berikut:

Tabel 3.1

Sebaran Populasi Mahasiswa Pendidikan Ekonomi

Prodi Angkatan Tidak Registrasi

Dalam penelitian ini teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah teknik pertimbangan atau purposif. Berdasarkan pertimbangan perorangan atau pertimbangan peneliti sampel yang diambil hanya angkatan 2016 dengan alasan sudah mengambil dan mengalami sebagian besar mata kuliah kependidikan, angkatan 2017 dan angkatan 2018 masih mencari jati diri, dan angkatan 2015 sedang sibuk mempersiapkan skripsi. Dengan pertimbangan tersebut peneliti menganggap bahwa angkatan 2016 merupakan angkatan yang paling siap untuk dijadikan sampel.

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan sampel seluruh mahasiswa program studi pendidikan ekonomi angkatan 2016 bidang studi keahlian khusus pendidikan akuntansi dan pendidikan ekonomi sebanyak 100 orang mahasiswa. Sebaran jumlah sample tersebut seperti berikut:

Tabel 3.2

Sebaran Mahasiswa Pendidikan Ekonomi 2016 Angkatan Mahasiswa Aktif

Jumlah

PAK PE

2016 59 41 100

Dengan ukuran sampel tersebut maka margin erornya adalah 8,6% dengan perhitungan sebagai berikut:

𝑆 = 𝑥²𝑁𝑃(1 − 𝑃)

𝑆 = Besarnya sampel yang ditentukan

𝑥² = Harga 𝑥² pada tabel derajat kebebasan (db) 1 pada tingkat signifikan yang ditentukan (chi kuadrat)

N = Ukuran Populasi

P = Populasi-populasi yang diasumsikan denga P=0,5 akan menghasilkan ukuran sampel maksimum

𝑑 = Margin eror (degree of Precision

)

E. Variabel Penelitian dan Pengukuran

Penelitian ini melibatkan empat variabel yang dapat dibagi menjadi tiga variabel bebas dan satu variable terikat. Adapun variabel-variabel dalam penelitian ini adalah:

1. Variabel Bebas

a. Perkerjaan Orang Tua (X1) b. Motivasi Belajar (X2) c. Prestasi Belajar (X3) 2. Variabel Terikat

Variabel terikat dalam penelitian ini adalah minat menjadi guru.

3. Pengukuran Variabel

Pengukuran variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Variabel Bebas

1) Perkerjaan Orang Tua

Variabel pekerjaan orang tua merupakan variabel nominal yang dikelompokan menjadi dua yaitu guru dan bukan guru, dimana masing-masing pekerjaan tersebut memiliki latar belakang yang berbeda-beda. Pemberian skor untuk variabel pekerjaan orang tua sebagai berikut:

Tabel 3.3

Operasional Variabel Pekerjaan Orang Tua Pekerjaan orang tua Skor

Guru 1

Non-Guru 2

2) Prestasi belajar

Variabel prestasi belajar merupakan variabel interval yang diukur berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa program studi pendidikan ekonomi angkatan 2016.

3) Motivasi Belajar

Pengukuran variabel Motivasi Belajar digunakan skala sikap dari Likert. Untuk menentukan skor variabel motivasi belajar disajikan dalam tabel berikut:

b. Variabel Terikat

Pengukuran variabel minat menjadi guru digunakan skala sikap dari Likert. Untuk menentukan skor variabel minat menjadi guru disajikan dalam table berikut:

Tabel 3.5

F. Teknik Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang tepat sangat penting karena menentukan baik buruknya suatu penelitian. Pengumpulan data merupakan usaha untuk memperoleh bahan-bahan keterangan serta kenyataan yang benar-benar nyata dan dapat dipertanggung jawabkan. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner.

G. Penyusunan Kuesioner Variabel Minat Menjadi Guru dan Motivasi Belajar Untuk menyusun kuesioner yang memiliki validitas konstrak dan isi dimintakan pendapat dari para ahli (Sugiyono 2010:177). Dalam hal ini instrument dikontruksi tentang aspek-aspek yang akan diukur dengan berlandaskan teori tertentu, maka selanjutnya di konsultasikan dengan ahli.

Metode angket ini digunakan untuk memperoleh informasi mengenai minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016 dan

motivasi belajar. Agar kuesioner memenuhi validitas konstrak dan validitas isi maka dalam penyusunan kuesioner terlebih dahulu disusun kisi-kisi sebagai berikut:

Table 3.6

Kisi-kisi penyusunan kuesioner variabel minat menjadi guru dan motivasi belajar

Variabel

Penelitian Dimensi Indikator Nomor Item

Minat

Kesadaran dari dalam diri sendiri dan ada dorongan dari luar

Rasa senang untuk belajar 18, 19, 20, 21 Mempunyai rasa ingin

Lingkungan keluarga 30, 31 Lingkungan kampus 32

H. Uji Validitas dan Reliabilitas 1. Uji Validitas

Validitas empiris dilakukan untuk menguji validitas butir instrument. Pengujian validitas butir instrument dilakukan dengan menggunakan rumus korelasi Pearson Product Moment.

𝑟

_𝑥𝑦

=

𝑛(∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) {(𝑛.∑ 𝑋²−(∑ 𝑋²)}{(𝑛,∑ 𝑌²−(∑ 𝑌)

Keterangan:

𝑟

_𝑥𝑦= korelasi n = jumlah data

X = variabel independent yaitu skor item Y = variabel dependen yaitu skor total

Dalam penelitian ini uji validitas konstrak digunakan alat bantu komputer program SPSS versi 21.

Untuk mengetahui validitas setiap butir instrument maka perlu dibandingkan antara r hitung dengan r tabel. Jika r hitung lebih besar dari rtabel

maka validitas butir instrument tersebut dikatakan valid begitu pula sebaliknya jika r hitung lebih kecil dari r tabel maka validitas butir instrument tersebut dikatakan tidak valid. Dalam penelitian ini, uji validitas dilakukan pada variabel minat menjadi guru dan variabel motivasi belajar.

a. Uji Validitas Minat Menjadi Guru

Berikut ini adalah hasil pengujian validitas butir instrument yang telah diuji, kemudian digunakan untuk penelitian terhadap 100 responden sebagai sampel dan validitasnya diperiksa dengan hasilnya sebagai berikut:

Tabel 3.7

Tabel Uji Validitas Butir Kuesioner Minat Menjadi Guru No. Item R hitung R tabel Keterangan

No. Item R hitung R tabel Keterangan

Berdasarkan tabel 3.7 hasil pengujian validitas instrumen penelitian variabel minat menjadi guru yang dilakukan pada mahasiswa Pendidikan Ekonomi 2016 sebanyak 100 orang dengan derajat kebebasan sebesar 98 (df = 100-2) dan taraf signifikansi 5%

menunjukkan bahwa

𝑟

tabel sebesar 0,197 sedangkan

𝑟

hitung untuk semua butir lebih besar dari 0,197 sehingga 12 pernyataan variabel minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016 dapat dikatakan valid.

b. Uji Validitas Motivasi Belajar

Berikut ini adalah hasil pengujian validitas butir instrument motivasi belajar yang telah diuji dan diurutkan kembali, kemudian digunakan untuk penelitian terhadap 100 responden sebagai sampel dan validitasnya diperiksa hasilnya sebagai berikut:

Tabel 3.8

Tabel Uji Validitas Butir Kuesioner Motivasi Belajar No. Item R hitung R tabel Keterangan

No. Item R hitung R tabel Keterangan

Berdasarkan tabel hasil pengujian validitas variabel motivasi belajar yang dilakukan pada mahasiswa Pendidikan Ekonomi angkatan 2016 sebanyak 100 orang dengan derajat kebebasan sebesar 98 (df = 100-2) dan taraf signifikansi 5% menunjukkan bahwa

𝑟

tabel sebesar 0,197 sedangkan

𝑟

hitung untuk semua butir lebih besar dari 0,197 sehingga 20 pernyataan variabel motivasi belajar dapat dikatakan valid.

2. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui instrument tersebut reliabel atau tidak. Menurut Sudaryono (2015:170) Reliabilitas yang berasal dari kata reliability berarti sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat di percaya. Untuk mengetahui instrumen tersebut reliabelnya tinggi maka dilakukan pengukuran dan memperoleh hasil yang stabil meski telah diukur berkali-kali dengan subjek dan objek yang sama.

Pada penelitian ini, peneliti menggunakan cara one shot yaitu pengukuran hanya sekali dan hasilnya di bandingkan dengan pertanyaan lain. Ada suatu nilai ketentuan untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik cronbach’s alpha.

𝑟

₁₁

= [ 𝑘

𝑘 − 1 ] [1 − ∑ 𝜎

²

𝑏 𝜎

²

𝑡 ]

Keterangan:

𝑟₁₁ = reliabilitas instrumen k = banyaknya item pertanyaan ∑𝜎²𝑏 = jumlah varians butir

𝜎²𝑡 = varians total

Suatu konstruk dikatakan reliabel jika memiliki cronbach’s alpha lebih besar dari 0,60 (Nunnally dalam Kurniwan 2014:103).

Untuk melakukan uji reliabilitas digunakan bantuan program SPSS versi 21. Arikunto (2002:5) mengklasifikasikan tingkat reliabilitas berdasarkan tingkat interpretasi indeks reliabilitas sebagai berikut:

Tabel 3.9

Kriteria Koefisien Reliabilitas Nilai Reliabilitas Kriteria

0,800-1,000 Sangat Tingi

0,600-0,799 Tinggi

0,400-0,599 Sedang

0,200-0,399 Rendah

<0,200 Sangat Rendah (sumber: Chirstianto, 2016:79)

Tabel 3. 10

Tabel Uji Reliabilitas Instrumen Minat Menjadi Guru

Reliability Statistics

Tabel Uji Reliabilitas Instrumen Motivasi Belajar

Reliability Statistics

Berdasarkan tabel hasil pengujian reliabilitas instrument pada variabel minat menjadi guru dan variabel motivasi belajar terdapat nilai cronbach’s alpha sebesar 0,925 dan 0,890. Nilai cronbach’s alpha tersebut menunjukan bahwa kedua variabel tersebut reliabel

karena memiliki koefisien cronbach’s alpha yang lebih besar dari 0,60. koefisien cronbach’s alpha sebesar 0,890 terletak pada rentang 0,800-1,000 sehingga dapat diartikan bahwa kuesioner variabel minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016 dan variabel motivasi belajar adalah handal dan memeiliki reliabilitas yang sangat tinggi.

3. Teknik Analisis Data a. Analisis Data Deskriptif

Menurut Sugiyono (2014:29) statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendiskripsikan atau memberikan gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sempel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku umum.

Pada penelitan ini data dianalisis dengan menggunakan teknik analisis deskriptif yaitu dengan menghitung nilai-nilai statistiknya, antara lain: mean, median, dan modus. Kemudian untuk menginterprestasikan kualitas dari variabel motivasi belajar digunakan Penilaian Acuan Patokan (PAP) tipe II. PAP tipe II dihitung dengan skor minimal 0 dan skor maksimal 100. Peneliti lebih memilih menggunakan PAP tipe II dibandingkan dengan PAP tipe I karena PAP tipe II memiliki passing score yang lebih rendah dari pada PAP tipe I yaitu 56%. PAP tipe II biasanya batas yang paling rendah adalah 56%

dari total skor yang seharusnya dicapai dan diberi nilai cukup. Rumus yang PAP II yang digunakan yaitu nilai terendah + [nilai persentil (nilai tertinggi-nilai terendah)]. Berikut ini perhitungan PAP II variabel minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016 dan motivasi belajar:

1) Variabel Minat Menjadi Guru Mahasiswa Program Studi Pendidikan Ekonomi 2016

Skor tertinggi yang mungkin dicapai 5 x 12 = 60 Skor terendah yang mungkin dicapai 1 x 12 = 12

Kategori kecenderungan untuk variabel minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016 sebagai berikut:

Panduan Acuan Patokan (PAP) tipe II (Masidjo, 1995:153)

2) Variabel Motivasi Belajar

Skor tertinggi yang mungkin dicapai 5 x 20 = 100 Skor terendah yang mungkin dicapai 1 x 20 = 20

Kategori kecenderungan untuk variabel motivasi belajar sebagai berikut:

Sangat tinggi : 20 + 81% (100-20) = 84  84 - 100

Tinggi : 20 + 66% (100-20) = 72  72 - 83 Cukup : 20 + 56% (100-20) = 64  64 - 71 Rendah : 20 + 46% (100-20) = 36  36 - 63 Sangat Rendah : 20 + 0% (100-20) = 20  20 - 35

Tabel 3.13

Panduan Acuan Patokan (PAP) tipe II (Masidjo, 1995:153)

Nilai Presentil Interval Skor Kategori Skor

81%-100% 84 – 100 Sangat tinggi 5

66%-80% 72 – 83 Tinggi 4

56%-65% 64 – 71 Cukup 3

46%-55% 36 – 63 Rendah 2

<45% 20 – 35 Sangat rendah 1

Kemudian untuk menginterprestasikan kualitas dari variabel prestasi belajar maka menggunakan panduan peraturan akademik program sarjana 2018 Universitas Sanata Dharma.

Skor:

Panduan Peraturan Akademik Program Sarjana 2018

(Pasal 27)

Nilai Presentil Interval Kategori Skor 80% ≤ PS ≤ 100% 3.20 – 4.00 Sangat tinggi 5

70% ≤ PS ≤ 80% 2.80 – < 3.20 Tinggi 4

Nilai Presentil Interval Kategori Skor 56% ≤ PS ≤ 70% 2.24 – < 2.80 Cukup 3 50% ≤ PS ≤ 56% 2.00 – < 2.24 Rendah 2 PS < 50% 0.00 – < 2.00 Sangat rendah 1

Kemudian untuk menginterprestasikan kualitas dari variabel jenis pekerjaan orang tua maka menggunakan proporsi prosentase.

b. Uji Prasyarat Analisis

Pada bagian ini akan diuraikan uji normalitas data dan pengujian hipotesis.

1) Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang ada berdistribusi normal, sehingga analisis untuk menguji hipotesis dapat dilakukan. Pengujian tersebut didasarkan pada pengujian normalitas bivariat. Pengujian tersebut dapat dilakukan dengan bantuan komputer dengan program SPSS versi 21 dengan ketentuan sebagai berikut:

a) Jika R Square lebih besar ( > ) dari 0,8 maka data tersebut berdistribusi normal.

b) Jika R Square lebih kecil ( < ) dari 0,8 maka data tersebut berdistribusi tidak normal.

2) Pengujian Hipotesis a) Rumusan Hipotesis

Dalam penelitian ini, peneliti merumuskan empat hipotesis sebagai berikut:

(1) Hipotesis pertama

𝐻₀ = Tidak ada hubungan antara pekerjaan orang tua dengan minat menjadi guru

𝐻₁ = Ada hubungan antara pekerjaan orang tua dengan minat menjadi guru

(2) Hipotesis kedua

𝐻₀ = Tidak ada hubungan antara motivasi belajar dengan minat menjadi guru

𝐻₁ = Ada hubungan antara motivasi belajar dengan minat menjadi guru

(3) Hipotesis ketiga

𝐻₀ = Tidak ada hubungan antara prestasi belajar dengan minat menjadi guru

𝐻₁ = Ada hubungan antara prestasi belajar dengan minat menjadi guru

b) Pengujian Hipotesis (1) Hipotesis Pertama

Untuk pengujian hipotesis pertama digunakan analisis Chi-Square. Uji Chi-Square (𝑥²) digunakan untuk menguji perbandingan variabel. Adapun rumus

yang digunakan untuk menguji Chi-Square adalah sebagai berikut (Siregar, 2010:231):

𝑥² = ∑(𝑓₀ − 𝑓_𝑒)² 𝑓_𝑒 Keterangan :

𝑓₀ = Frekuensi Observasi 𝑓_𝑒 = Frekuensi yang diharapkan 𝑥² = Chi – Square

Jika frekuensi harapan (𝑓_𝑒) tidak diketahui maka dapat dicari dengan persamaan sebagai berikut:

𝑓_𝑒 = ∑𝑓₀ 𝑛 Keterangan :

𝑓₀ = Frekuensi Observasi 𝑓_𝑒 = Frekuensi yang diharapkan 𝑛 = Jumlah Data

(2) Hipotesis Kedua dan Ketiga

Untuk pengujian hipotesis kedua dan ketiga digunakan uji korelasi Product Moment Pearson.

Apabila persyaratan normalitas data tidak terpenuhi maka akan digunakan teknik korelasi dari Spearman dengan rumus korelasi sebagai berikut:

𝑟 = 1 − 6 ∑ 𝐷

²

N (𝑁

²

− 1)

Keterangan:

r = Koefesien korelasi antara X dan Y

∑ = Jumlah D = perbedaan

N = Banyaknya responden (jumlah frekuensi) 6 = Bilangan konstan

Berikut ini disajikan tabel tentang korelasi dan kekuatan hubungan variabel menurut Siregar (2013: 251):

Tabel 3.15

Tingkat Korelasi dan Kekuatan Hubungan Nilai Korelasi Tingkat Hubungan

0,00 – 0,199 Sangat Lemah

0,20 – 0,399 Lemah

0,40 – 0,599 Cukup

0,60 – 0,799 Kuat

0,80 – 0,100 Sangat Kuat

c) Penarikan Kesimpulan Hipotesis (1) Uji Hipotesis Chisquare

Jika nilai Asymp. Sig. lebih besar dari 0,05 maka 𝐻₀ diterima. 𝐻₀ tersebut menunjukan tidak ada hubungan pekerjaan orang tua dengan minat menjadi guru, maka tidak perlu dilakukan penentuan derajat asosiasi. Jika nilai Asymp. Sig. lebih kecil dari 0,05 maka 𝐻₁ diterima, artinya menunjukkan ada hubungan pekerjaan orang tua dengan minat menjadi guru maka langkah selanjutnya adalah mencari derajat asosiasi.

Untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, maka koefisien kontingensi 𝐶 dibandingkan dengan koefisien kontingensi maksimum (𝐶_max) dapat dicari dengan rumus sebagai berikut (Sudjana, 2002:282):

𝐶 = √ 𝑥²

𝐶

max : Koefisien Kontingensi maksimum 𝑥²: Koefisien Chi-Square

m : jumlah minimum antara baris dan kolom n : banyaknya sampel

Secara umum kriteria rasio C/Cmax adalaah sebagai berikut:

Tabel 3.16

Kriteria Rasio

𝑪/ 𝑪

max

𝑪

^/

𝑪

max Interpretasi

>0,80 Sangat Kuat

0,60 – 0,80 Kuat

0,40 – 0,60 Sedang

0,20 – 0,40 Lemah

< 0,20 Sangat Lemah

Untuk mencari Chi-Square hitung dan koefisien kontingensi dalam penelitian ini menggunakan bantuan program SPSS versi 21.

(2) Uji Korelasi Spearman Rank

(a) Jika Jika nilai Sig. (2-tailed) < α = 0,01 maka 𝐻₁ diterima dan menolak 𝐻₀. Hal itu berarti ada

hubungan yang positif dan signifikan antara motivasi belajar dan prestasi belajar pada minat menjadi guru.

(b) Jika nilai Sig. (2-tailed) > α = 0,01 maka 𝐻₀ diterima dan menolak 𝐻₁. Hal itu berarti tidak ada hubungan yang positif dan signifikan antara motivasi belajar dan prestasi belajar pada minat menjadi guru.

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini diuraikan deskripsi data penelitian, pengujian prasyarat analisis data, pengujian hipotesis, dan pembahasan.

A. Deskripsi Data Penelitian

Penelitian ini telah dilaksanakan pada bulan Mei 2019 sampai dengan Juni 2019 dengan responden penelitiannya adalah 100 orang mahasiswa Program Studi Pendidikan Ekonomi angkatan 2016 Universitas Sanata Dharma. Hasil penelitian ini dapat didiskripsikan sebagai berikut:

1. Deskripsi Responden Penelitian

Pada bagian ini akan didiskripsikan mengenai jumlah data responden dan sebaran data jenis kelamin responden.

a) Data Jumlah Mahasiswa

Berikut ini adalah data jumlah mahasiswa yang menjadi responden penelitian:

Tabel 4.1

Data Jumlah Mahasiswa Pendidikan Ekonomi 2016 Angkatan Mahasiswa Aktif

Jumlah

PAK PE

2016 59 41 100

b) Jenis Kelamin

Berikut ini adalah sebaran frekuensi jumlah mahasiswa berdasarkan jenis kelamin:

Tabel 4.2

Data Jenis Kelamin Mahasiswa Pendidikan Ekonomi 2016 No Jenis Kelamin Frekuensi Persentase

1 Laki – Laki 23 23%

2 Perempuan 77 77%

Jumlah 100 100%

Berdasarkan pada tabel 4.2 diatas menunjukkan bahwa mahasiswa yang berjenis kelamin laki-laki berjumlah 23 (23%) orang mahasiswa, sedangkan mahasiswa yang berjenis kelamin perempuan berjumlah 77 (77%) orang mahasiswa. Jadi, total seluruh mahasiswa Pendidikan Ekonomi angkatan 2016 berjumlah 100 (100%) orang mahasiswa.

2. Deskripsi Variabel Penelitian

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan 1 variabel terikat yaitu minat menjadi guru dan 3 variabel bebas yaitu pekerjaan orang tua, motivasi belajar, prestasi belajar yang akan dideskripsikan sebagai berikut:

a) Minat Menjadi Guru

Berikut ini adalah sebaran frekuensi jumlah mahasiswa berdasarkan minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016.

Tabel 4.3

Interval Skor dan Distribusi Frekuensi Minat Menjadi Guru

Berdasarkan tabel 4.3 minat mahasiswa untuk menjadi guru terdapat 13% dengan kategori sangat tinggi, 22% tinggi, 28%

cukup, 22% rendah, dan 15% sangat rendah. Dari data tersebut maka dapat disimpulkan bahwa sebagian besar mahasiswa memiliki minat menjadi guru yang cukup yaitu dengan jumlah 28 (28%) mahasiswa.

Tabel 4.4

Tabel Deskriptif Statistik Minat Menjadi Guru Deskriptif

Standar Devisiasi 8,599

Range 44

Nilai Maksimum 60

Nilai Minimum 16

Selain itu, pada tabel 4.4 ditunjukkan pula nilai mean sebesar 40,47, median sebesar 41,00, dan modus sebesar 42 berada pada interval 39 - 43 dengan intepretasi cukup.

b) Pekerjaan Orang Tua

Berikut ini adalah sebaran frekuensi jumlah mahasiswa berdasarkan pekerjaan orang tua.

Tabel 4.5

Distribusi Frekuensi Pekerjaan Orang Tua

No Pekerjaan Orang Tua Frekuensi Persentase

1 Guru 39 39%

2 Non Guru 61 61%

Jumlah 100 100%

Berdasarkan tabel 4.5 dapat dilihat bahwa jumlah responden yang orang tuanya bekerja sebagai guru terdapat 39 (39%) mahasiswa dan 61 (61%) mahasiswa orang tuanya bekerja sebagai non guru. Dari data tersebut maka dapat disimpulkan bahwa sebagian besar orang tua mahasiswa yang menjadi responden bekerja sebagai non-guru yaitu sebesar 61%.

c) Motivasi Belajar

Berikut ini adalah sebaran frekuensi jumlah mahasiswa berdasarkan motivasi belajar.

Tabel 4.6

Interval Skor dan Distribusi Frekuensi Motivasi Belajar

Berdasarkan tabel 4.6 motivasi belajar terdapat 9% dengan kategori sangat tinggi, 27% tinggi, 39% cukup, 24% rendah dan 1% sangat rendah. Dari data tersebut maka dapat disimpulkan bahwa sebagian besar mahasiswa memiliki motivasi belajar yang cukup yaitu dengan jumlah 39 (39%) mahasiswa.

Tabel 4.7

Tabel Deskriptif Statistik Motivasi Belajar Deskriptif

Standar Devisiasi 9,838

Range 56

Nilai Maksimum 91

Nilai Minimum 35

Selain itu, pada tabel 4.7 ditunjukkan pula nilai mean sebesar 69,65, median sebesar 69,00, dan modus sebesar 69 berada pada interval 64 – 71 dengan intepretasi cukup.

d) Prestasi Belajar

Berikut ini adalah sebaran frekuensi jumlah mahasiswa berdasarkan prestasi belajar:

Tabel 4.8

Interval Skor dan Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar

Interval

Kelas F Presentase Kategori

3.20 – 4.00 34 34% Sangat tinggi

2.80 – < 3.20 30 30% Tinggi

Interval

Kelas F Presentase Kategori

2.24 – < 2.80 32 32% Cukup

2.00 – < 2.24 1 1% Rendah

0.00 – < 2.00 3 3% Sangat rendah

Jumlah 100 100%

Berdasarkan tabel 4.8 prestasi belajar mahasiswa terdapat 34% dengan kategori sangat tinggi, 30% tinggi, 32% cukup, 1%

rendah, dan 3% sangat rendah. Dari data tersebut maka dapat disimpulkan bahwa sebagian besar mahasiswa memiliki prestasi belajar yang tinggi dan sangat tinggi yaitu dengan jumlah 30 (30%) mahasiswa dan 34 (34%) mahasiswa. Selain itu, apabila dilihat nilai mean sebesar 2,9701, median sebesar 2,9950, dan modus sebesar 2,85 berada di interval 2,80 - < 3,20 dengan intepretasi tinggi.

Tabel 4.9

Tabel Deskriptif Statistik Prestasi Belajar Deskriptif

Standar Devisiasi 0,45389

Range 2,22

Nilai Maksimum 3,93

Nilai Minimum 1,71

B. Pengujian Prasyarat Analisis Data

Pada pengujian prasyarat analisis data ini akan diuraikan uji normalitas data variabel motivasi belajar dan prestasi belajar dengan minat menjadi guru mahasiswa program studi pendidikan ekonomi 2016 sebagai berikut:

a) Variabel Motivasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru Tabel 4.10

Tabel Uji Normalitas Bivariat

Motivasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru

Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable: chisquare

Equation Model Summary Parameter Estimates

R Square F df1 df2 Sig. Constant b1

Linear .485 92.224 1 98 .000 .039 .012

The independent variable is Mahalanobis Distance.

Berdasarkan tabel hasil pengujian normalitas bivariat untuk variabel Motivasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru maka diperoleh nilai R Square sebesar 0, 485. Nilai R Square tersebut lebih kecil dari 0,8 maka

dapat ditarik kesimpulan bahwa data Motivasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru berdistribusi tidak normal.

b) Variabel Prestasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru Tabel 4.11

Tabel Uji Normalitas Bivariat

Prestasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru

Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable: chisquare

Equation Model Summary Parameter Estimates

R Square F df1 df2 Sig. Constant b1

Linear .644 177.294 1 98 .000 .033 .019

The independent variable is Mahalanobis Distance.

Berdasarkan tabel hasil pengujian normalitas bivariat untuk variabel Prestasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru maka diperoleh nilai R Square sebesar 0, 644. Nilai R Square tersebut lebih kecil dari 0,8 maka

dapat ditarik kesimpulan bahwa data Prestasi Belajar dengan Minat Menjadi Guru berdistribusi tidak normal.

C. Pengujian Hipotesis

1. Uji Hipotesis Pertama tentang “Hubungan Pekerjaan Orang Tua dengan Minat Menjadi Guru”

Hipotesis yang diuji sebagai berikut:

𝐻₀ = Tidak ada hubungan antara pekerjaan orang tua dengan minat menjadi guru

𝐻₁ = Ada hubungan antara pekerjaan orang tua dengan minat menjadi guru

Variabel minat menjadi guru dibagi dalam tiga kategori,

Variabel minat menjadi guru dibagi dalam tiga kategori,