Kategorisasi Data - PROSEDUR PENELITIAN - PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BEL

PROSEDUR PENELITIAN

G. Kategorisasi Data

Azwar (Lestari, 2011: 56) mengemukakan bahwa, Kategorisasi data merupakan usaha untuk menempatkan individu ke dalam kelompok-kelompok yang terpisah secara berjenjang menurut suatu kontinum berdasar atribut yang diukur. Kategorisasi data juga digunakan untuk melihat gambaran umum atau profil karakteristik dari Interaksi sosial kelas (variabel X) dan prestasi belajar siswa (variabel Y).

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Langkah yang dilakukan untuk mengkategorikan data variabel X adalah sebagai berikut:

1) Menghitung rata-rata dan simpangan baku dari variabel X, serta rata-rata dan simpangan baku dari sub variabel X.

2) Menentukan skala data sebagai berikut:

3) Menentukan frekuensi dan membuat presentase untuk menafsirkan kategorisasi data variabel dan kategorisasi data sub variabel.

Untuk mengkategorikan data variabel Y digunakan cara yang berbeda dengan variabel X. Data variabel Y dikonsultasikan dengan standar baku yang dimiliki SMK N 1 Sukabumi sebagai berikut:

Skala Data Kategori

> Xrata-rata + 1.5 SD Sangat Baik

Xrata-rata + 0.5 SD < Xrata-rata + 1.5 SD Baik Xrata-rata – 0.5 SD < Xrata-rata + 0.5 SD Cukup Baik Xrata-rata – 1.5 SD < Xrata-rata – 0.5 SD Kurang Baik

Xrata-rata – 1.5 SD Sangat Rendah

Skala Nilai Kategori

≥ 87,50 Sangat Memuaskan 82,50 ≤ < 87,50 Memuaskan 77,50 ≤ < 82,50 Baik 72,00 ≤ < 77,50 Cukup Baik < 72,00 Rendah Tabel 3.4

Skala Interval Kategorisasi Data Variabel X

Keterangan: Xrata-rata = Nilai rata-rata (median) SD = Standar Deviasi

Tabel 3.5

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu H. Pengujian Instrumen

Instrumen penelitian yang telah dibuat diuji coba pada tanggal 19 Desember 2013 kepada 31 siswa kelas XI TGB SMA N 1 Sukabumi tahun ajaran 2013/2014. Pengujian instrumen uji coba dilakukan dengan uji validitas dan uji reliabilitas.

1. Uji Validitas Instrumen Uji Coba

Hamzah dan Koni (2012 : 37) “Validitas berarti menilai apa yang

seharusnya dinilai dengan menggunakan alat yang sesuai untuk mengukur kompetensi. Uji validitas digunakan untuk mengetahui kevalidan suatu instrumen. Instrumen yang valid memiliki validitas yang tinggi, begitu pula sebaliknya”.

Pada penelitian ini pengujian validitas instrumen menggunakan korelasi Bivariate Pearson (Product Moment Pearson) dengan bantuan software IBM SPSS Statistics version 21.0. Pengujian dilakukan dengan cara analisis butir sehingga perhitungannya merupakan perhitungan setiap item. Hasil perhitungan tersebut kemudian dikonsultasikan ke dalam tabel harga kritik dari rtabel dengan taraf signifikansi atau pada tingkat kepercayaan 95%. Jika hasil yang diperoleh lebih besar dari r_tabel (r_hitung > r_tabel) maka item tersebut dinyatakan valid, dan sebaliknya jika hasil yang diperoleh lebih kecil dari r_tabel (r_hitung < r_tabel) maka item tersebut tidak valid (Raharjo, 2013 : 5).

Berdasarkan data yang didapat dari uji validitas diatas, hasil r hitung tiap-tiap item akan dibandingkan dengan nilai r tabel. Besar r tabel pada taraf signifikansi 95% untuk jumlah item sebanyak 40 adalah 0.312. Dari hasil perbandingan tersebut dapat diketahui item yang valid dan yang tidak valid. Pada uji validasi kali ini didapatkan 29 item valid dan 11 item tidak valid. Berikut adalah rincian item-item tersebut :

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Item-item yang valid akan digunakan sebagai instrumen penelitian untuk mengukur interaksi sosial, yang kemudian hasilnya digunakan dalam proses pengolahan data. Sedangkan item-item yang tidak valid tidak diikut sertakan kedalam instrumen penelitian, karena pernyataan pada item yang tidak valid sudah terwakilkan oleh pertanyaan lain pada aspek yang sama.

2. Uji Reliabilitas Instrumen Uji Coba

Hamzah dan Koni (2012 : 37) “Reliabilitas berkaitan dengan konsistensi

(keajegan) hasil penilaian. Penilaian yang reliable (ajeg) memungkinkan

perbandingan yang reliable dan menjamin konsistensi”. Muslich (2011: 92)

“Instrumen dikatakan memiliki reliabilitas yang tinggi apabila instrumen tersebut

dapat menghasilkan pengukuran yang ajeg. Keajegan/ketetapan di sini tidak

diartikan selalu sama, tetapi mengikuti perubahan secara ajeg”.

Untuk menguji instrumen interaksi sosial dalam penelitian ini, digunakan teknik formula Alpha Cronbach dengan menggunakan software IBM SPSS Statistics version 21.0. Nilai koofisien reliabilitas (Alpha Cronbach) berkisar antara nol hingga satu. Nantinya parameter yang digunakan untuk menafsirkan tinggi rendahnya koefisien reliabilitas instrumen. Menurut kriteria Gulidford (Lestari, 2011 : 61) koefisien reliabilitas Alpha Cronbach terbagi menjadi berikut:

Item Valid Item tidak Valid

r hitung > 0.312 r hitung < 0.312 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 20, 23, 24, 25, 26, 27, 29, 30, 31, 34, 35, 36, 37, 39 8, 10, 12, 18, 21, 22, 28, 32, 33, 38, 40 Tabel 3.6

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, pada instrumen interaksi sosial, didapatkan indeks reliabilitas sebesar 0.885 . Berdasarkan kriteria koofisien Alpha Cronbach pada tabel 3.7, besaran indeks tersebut menunjukkan bahwa instrumen yang digunakan reliabel dan dapat digunakan dalam penelitian ini.

3. Uji Normalitas Data

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data yang digunakan berdistribusi frekuensi normal atau tidak. Hal ini penting untuk menentukan jenis statistik yang nantinya akan digunakan untuk mengolah data. Jika data berdistribusi normal, maka statistik yang digunakan adalah statistik parametrik, Sedangkan apabila data berdistribusi tidak normal maka menggunakan statistik non parametrik (Sugiyono, 2012 : 241).

Pada penelitian ini, uji normalitas dilakukan dengan metode uji Shapiro-Wilk, metode ini dipilih karena jumlah responden dalam penelitian ini kurang dari 50 subjek dan menggunakan jenis data interval (Fatmawati, 2013). Pengujian dilakukan dengan bantuan software IBM SPSS Statistics version 21.0. Metode uji normalitas tersebut akan menghasilkan nilai Sig., besaran nilai tersebut yang nantinya akan dibandingkan dengan tingkat signifikansi (α) 5% yaitu 0.05 . Jika nilai Sig. > 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal, begitu pula jika nilai Sig. < 0.05, maka data dinyatakan berdistribusi tidak normal (Matondang, 2012 : 6).

Kriteria Koefisien Reliabilitas α Sangat Reliabel > 0.900 Reliabel 0.700 - 0.900 Cukup Reliabel 0.400 - 0.700 Kurang Reliabel 0.200 - 0.400 Tidak Reliabel < 0.200 Tabel 3.7

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Dari hasil perhitungan Sig. dengan metode Shapiro-Wilk diperoleh nilai variabel interaksi sosial sebesar 0.129 dan nilai variabel prestasi belajar sebesar 0.379 . Nilai probablilitas variabel interaksi sosial 0.129 > 0.05, begitu pula nilai variabel prestasi belajar 0.379 > 0.05, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa kedua variabel tersebut berdistribusi normal. Langkah selanjutnya yang digunakan dalam teknik statistik penelitian ini adalah statistik parametrik karena, kedua variabel berdistribusi normal.

4. Uji Linearitas

Uji linearitas digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat, mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan.

Widhiarso (2010 : 2), baik korelasi maupun regresi linier dibangun berdasarkan asumsi bahwa variabel-variabel yang dianalisis memiliki hubungan linier, strategi untuk memverifikasi hubungan linier tersebut dapat dilakukan dalam berbagai cara, misalnya bivariate plot (Azwar, 2000), linearity test dan curve estimation (SPSS Inc, 2007), atau analisis residual (Pedhazur & Kerlinger, 1982).

Dalam penelitian ini dilakukan uji linearitas menggunakan tabel ANOVA dengan bantuan software IBM SPSS Statistics version 21.0. Dengan menggunakan tabel ANOVA pada SPSS, akan dilihat nilai Sig. Linearity & Sig. Deviation from Linearity dari setiap variabel bebas dengan variabel terikat dibandingkan dengan tingkat signifikansi (α).

Kriteria

Nilai Probablilitas > 0.05 Berdistribusi normal Nilai Probablilitas < 0.05 Berdistribusi tidak normal

Tabel 3.8

Kriteria Uji Normalitas Metode Shapiro Wilk

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Nilai Sig. Linearity menunjukkan sejauh mana variabel bebas berbanding tepat di garis lurus. Apabila nilai Sig. Linearity lebih kecil dari tingkat signifikansi (α), maka regresi linier dapat dipergunakan untuk menjelaskan pengaruh antara variabel-variabel yang ada. Sedangkan nilai Sig. Deviation from Linearity menunjukkan selinier apa data yang dipergunakan. Apabila nilai Sig.

Deviation from Linearity lebih besar dari tingkat signifikansi (α), maka regresi

linier dapat dipergunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel-variabel yang ada (Widhiarso, 2010 : 4). Kriteria hubungan linier diatas dapat dijelaskan pada tabel 3.10 berikut, dengan menggunakan tingkat signifikansi (α) 5% atau 0.05.

Kriteria Sig. Deviation from

linearity

Nilai Probablilitas > 0.05 Berhubungan linier Nilai Probablilitas < 0.05 Berhubungan tidak linier

Sig. Linearity ^{Nilai Probablilitas < 0.05} ^{Berhubungan linier}

Nilai Probablilitas > 0.05 Berhubungan tidak linier

Dari hasil perhitungan Sig. dengan tabel ANOVA (lihat lampiran) diperoleh nilai Sig. Linearity sebesar 0.025 dan nilai Sig. Deviation from Linearity sebesar 0.249. Nilai probablilitas nilai Sig. Linearity 0.025 < 0.05 , begitu pula Sig. Deviation from Linearity 0.249 > 0.05 , berdasarkan kriteria yang dijelaskan pada tabel 3.9 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel bebas (interaksi sosial) dan variabel terikat (prestasi belajar) berhubungan linier dan data yang dipergunakan dapat dijelaskan oleh regresi linier dengan cukup baik.

Tabel 3.9

Kriteria Uji Linieritas Tabel ANOVA

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu I. Teknik Analisis Data

1. Uji Korelasi

Teknik analisis korelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan atau korelasi antara variabel yang satu dengan variabel yang lain, serta guna mengetahui kuat lemahnya hubungan antar dua variabel tersebut (Sudijono, 2009 : 188). Berdasarkan jenisnya, teknik analisis korelasi pada penelitian ini tergolong kepada Teknik Analisis Korelasional Bivariat karena hanya terdiri dari dua buah variabel. Dari hasil uji normalitas dan linearitas, diketahui bahwa seluruh data dalam penelitian ini berdistribusi normal dan berhubungan linier, maka uji korelasi yang dipilih adalah uji Pearson Correlation. Penggunaan uji Pearson Correlation juga dikarenakan data yang digunakan pada penelitian adalah jenis data interval. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan software IBM SPSS Statistics version 21.0.

Ada dua langkah menginterpretasikan hasil dari Uji Pearson Correlation. 1.) Setelah diperoleh besarnya koefisien korelasi, maka koefisien korelasi tersebut dikonsultasikan dengan nilai r_tabel(korelasi tabel). Apabila koefisien korelasi lebih dari r_tabel(r_hitung > r_tabel) maka dapat dinyatakan bahwa kedua variabel memiliki korelasi yang signifikan (H_a diterima), begitu pula sebaliknya. 2.) Apabila nilai Sig. Kurang dari 0.05 (Sig. < 0.05) maka dapat disimpulkan bahwa ada korelasi yang signifikan (H_a diterima), begitu pula sebaliknya (Sami’an, 2013 : 16).

Dengan jumlah sampel sebanyak 35 responden, maka besar r_tabel adalah 0.334 (Suzanna, 2011 : 1). Kriteria interpretasi koefisien korelasi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

Kriteria

Koefisien korelasi ^r^hitung^{> r}^tabel ^{Korelasi signifikan}

r_hitung < r_tabel Korelasi tidak signifikan

Sig. ^{Nilai Probablilitas < 0.05} ^{Korelasi signifikan}

Nilai Probablilitas > 0.05 Korelasi tidak signifikan

Tabel 3.10

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Cara lain untuk menginterpretasikan hasil dari Uji Pearson Correlation adalah dengan memberikan interpretasi terhadap angka indeks korelasi secara kasar (sederhana) seperti yang dijelaskan Sudijono (2009 : 193). Dalam memberikan interpretasi secara sederhana terhadap angka indeks korelasi, pada umumnya digunakan pedoman sebagai berikut:

Dari hasil analisis uji korelasi menggunakan metode Pearson Correlation, yang telah dilakukan dengan bantuan software IBM SPSS Statistics

version 21.0 diperoleh hasil korelasi/rhitung sebesar 0.366 dan besar Sig. 0.031.

Diketahui jumlah sampel sebanyak 35 responden, maka besar rtabel adalah 0.334.

Nilai probablilitas nilai korelasi 0.366 > r_tabel=0.344 , begitu pula besar Sig. 0.031 < 0.05 , dari kedua nilai di atas berdasarkan kriteria yang dijelaskan pada tabel 3.10 dapat ditarik kesimpulan bahwa kedua variabel dalam penelitian kali ini memiliki korelasi yang signifikan. Bila nilai probablilitas dikonsultasikan berdasarkan kriteria pada tabel 3.11, maka dapat disimpulkan bahwa korelasi antar variabel tergolong lemah atau rendah. Korelasi yang signifikan antar variabel menunjukkan adanya hubungan yang berarti antara variabel X dengan variabel Y, dalam hal ini interaksi sosial kelas memiliki hubungan yang berarti dengan prestasi belajar siswa. Hasil perhitungan uji Pearson Correlation dapat dilihat pada lampiran.

Untuk mengetahui besar signifikansi antara variabel X dengan Y, dilakukan pengujian lebih lanjut dengan menghitung Koefisien Determinasi (KD).

Interval Koefisien Interpretasi 0,00 – 0,19 Sangat rendah 0,20 – 0,39 Lemah atau rendah 0,40 – 0,69 Sedang atau cukup 0,70 – 0,89 Kuat atau tinggi 0,90 – 1,00 Sangat kuat atau sangat tinggi

Tabel 3.11

Kriteria Interpretasi Koefisien Korelasi Secara Kasar (Sederhana)

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

2. Uji Regresi

Pada penelitian ini analisis regresi yang digunakan tergolong kedalam analisis regresi linier sederhana, karena hubungan antara variabel yang linier dan hanya terdiri dari satu variabel bebas dan satu variabel bebas. Analisis regresi sederhana merupakan salah satu metode yang dapat dipakai sebagi alat inferensi statistik untuk menentukan pengaruh sebuah variabel bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen) (Sarwono, 2013 : 1).

Pengujian regresi linier akan dilakukan dengan menggunakan software IBM SPSS Statistics version 21.0 untuk mendapatkan empat hasil sekaligus, diantaranya; 1). Nilai korelasi, 2). Koefisien Determinasi (KD), 3). Nilai Signifikansi, dan 4). Persamaan Regresi (Sarwono, 2013 : 4).

Pada tabel Coeficients^a di kolom “Unstandardized Coefficients B” (lihat lampiran) yang didapatkan dari hasil uji regresi yang telah dilakukan, diketahui bahwa persamaan regresi yang dihasilkan adalah:

Y = 52.987 + 0.326 X atau dapat dibaca,

Prestasi belajar = 52.987 + 0.326 Interaksi Sosial.

Persamaan regresi tersebut mempunyai makna sebagai berikut: Konstanta sebesar 52.927 berarti bahwa tanpa adanya interaksi sosial yang terjadi, maka prestasi belajar akan sebesar 52.987 . Jika variabel interaksi sosial (X) naik maka akan menyebabkan kenaikan (karena tanda positif) sebesar 0.326 pada prestasi belajar.

3. Menghitung Koefisien Determinasi

Koefisien Determinasi (KD) berguna untuk menunjukkan seberapa bagus model regresi yang dibentuk oleh interaksi variabel bebas dan variabel terikat (Sarwono, 2013 : 3). Dalam penelitian ini koefisien determinasi digunakan untuk menunjukkan besar pengaruh interaksi sosial kelas (variabel X) terhadap prestasi belajar siswa (variabel Y).

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Penghitungan koefisien determinasi secara manual dapat menggunakan rumus dari Sudjana sebagai berikut (Melati, 52 : 2013) :

KD = r² x 100%

Keterangan:

KD = Koefisien Determinasi r² = Kuadrat koefisien korelasi

Besar koefisien korelasi yang diketahui adalah 0,366, maka penghitungan koefisien determinasi selanjutnya adalah sebagai berikut:

KD = r² x 100%

KD = (0,366)² X 100% KD = 0,134 x 100% KD = 13,4%

Penghitungan koefisien determinasi dengan menggunakan software IBM SPSS Statistics version 21.0 dengan melihat besar R Square yang dihasilkan dari perhitungan uji regresi, juga menghasilkan besaran yang sama dengan penghitungan manual.

Pada tabel Model Summary^b di kolom “R Square” (lihat lampiran) yang didapatkan dari hasil uji regresi, diketahui bahwa koefisien determinasi sebesar 0.134 selanjutnya, dengan di kalikan 100% maka besar koefisien determinasi adalah 13,4%. Ini berarti bahwa bahwa nilai prestasi belajar dipengaruhi oleh interaksi sosial sebesar 13.40%, dan sisanya dipengaruhi faktor lain selain interaksi sosial.

4. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui hipotesis mana yang akan diterima dalam penelitian ini. Terlebih dahulu kita mengasumsikan H0 atau hipotesis nol dan Ha atau hipotesis penelitian sebagai berikut:

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

H₀ : ”Tidak terdapat pengaruh antara interaksi sosial dengan prestasi

belajar siswa kelas XI SMKN 1 Sukabumi”

Ha : ”Terdapat pengaruh yang positif antara interaksi sosial dengan

prestasi belajar siswa kelas XI SMKN 1 Sukabumi”

Pengujian Hipotesis kali ini akan dilakukan dengan menggunakan software IBM SPSS Statistics version 21.0 dengan melihat besar nilai signifikansi (Sig.) yang dihasilkan dari perhitungan uji regresi. Kriteria yang diambil dalam intepretasi nilai Sig. adalah, jika probablilitas lebih dari 0.05 (Sig. > 0.05) maka H0 diterima, sedangkan jika probablilitas lebih kecil dari 0.05 (Sig. < 0.05) maka Ha diterima (Hendry, 2013 : 7).

Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, pada tabel ANOVA^a di

kolom “Sig.” (lihat lampiran), diketahui bahwa besar Sig. adalah 0.31 . Tabel

ANOVA^adapat dari pengujian regresi dapat dilihat pada gambar berikut:

Berdasarkan kriteria yang telah dijelaskan sebelumnya, jika probablilitas

Sig. = 0.031 < 0.05 , maka H0 ditolak dan Ha diterima. Artinya, Ha yang

menyatakan ”Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara interaksi

sosial dengan prestasi belajar siswa kelas XII SMKN 1 Sukabumi” telah teruji

kebenarannya berdasarkan perhitungan statistik yang telah dilakukan. Kebenaran hipotesis alternatif ini teruji dengan taraf kepercayaan 95%.

Andi Siswoko, 2014

PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB V

Dalam dokumen PENGARUH INTERAKSI SOSIAL KELAS TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA. (Halaman 30-42)