Pengertian Prestasi Belajar

LANDASAN TEORI

2.9 Pengertian Prestasi Belajar

Prestasi belajar merupakan hasil yang dicapai seseorang ketika tugas atau kegiatan tertentu. Prestasi mahasiswa adalah hasil belajar yang dicapai mahasiswa ketika mengikuti kegiatan pembelajaran dikampus yang ditunjukkan melalui nilai atau angka evaluasi yang dilakukan oleh dosen terhadap tugas dan ujian yang

ditempuh. Ada beberapa hal yang mempengaruhi prestasi belajar mahasiswa baik secara internal maupun eksternal, diantaranya:

1. Minat Belajar

Minat belajar sering diartikan sebagai keinginan untuk melakukan sesuatu.

Dalam hal belajar tidak akan tercapai jika tidak didasari oleh miat dari diri dalam seseorang, karena minat merupakan hal utamanya. Minat berhubungan erat dengan prestasi karena minat merupakan hal utamanya. Minat

berhubungan erat dengan prestasi belajar, karena belajar tanpa minat sama saja dengan tidak memahami apa yang diajarkan.

2. Motivasi Belajar

Motivasi adalah perubahan energy dalam diri seseorang yang ditandai timbulnya suatu rekasi atau perasaan untuk mencapai sebuah tujuan. Hasil belajar akan menjadi optimal jika memiliki motivasi.

3. Disiplin Belajar

Disiplin belajar merupakan suatu kondisi yang sangat penting menentukan keberhasilan pelajar dalam proses belajarnya. Tanpa disiplon hasil dari apa yang telah di pelajari kurang optimal. Dimana disiplin sendiri merupakan upaya pengendalian diri dari sikap mental indvidu atau masyarakat dalam mengembangkan kepatuhan dan ketaatan terhadap peraturan dan tata tertib berdasarkan dorongan kesadaran yang muncul dalam dirinya.

4. Lingkungan Belajar

Manusia tumbuh dan besar dalam lingkungan Lingkungan belajar merupakan segala sesuatu yang berhubungan dengan tempat proses pembelajaran.

Dimana dengan adanya lingkungan belajar yang baik maka akan mempengaruhi disiplin belajar seseorang.

5. Dukungan Keluarga

Dukungan keluarga merupakan salah satu yang dapat meningkatkan motivasi dari belajar mahasiswa itu sendiri. Dimana orangtua sendiri memiliki respon positif untuk setiap hal yang dilakukan oleh anaknya dalam pembelajarannya.

BAB 3

HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Populasi

Populasi adalah keseluruhan objek penelitian. Dari penelitian yang akan menjadi populasi adalah mahasiswa D3 Statistika USU angkatan 2015 yang berjumlah sebanyak 132 orang.

3.2 Sample dan Teknik Sampling

Sample adalah bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian. Pengambilan sample dilakukan dengan Stratified Random Sampling. Jumlah populasinya adalah 132 orang dengan persisi 10% maka untuk menentukan jumlah samplenya dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin:

n =

Sehingga diperoleh banyaknya sample adalah:

n =

56,90

n =

57 responden

Dari jumlah sample yang didapat, ditentukan jumlah masing-masing sample menurut kelasnya secara propotional random sampling dengan rumus:

Stat A 2015 =

x 57 = 32 responden

Stat B 2015 =

x 57 = 25 responden 3.3 Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan studi lapangan yaitu dengan memperoleh data secara langsung dengan sumber informasi dan studi pustaka dengan mencari buku-buku yang berkaitan dengan penelitian. Model pengumpulan data dilakukan dengan pemberian kuisoner kepada responden . Dimana kuisoner sendiri merupakan metode pengumpulan data dengan cara membuat daftar pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawab sesuai dengan penilaian mereka terhadap atribut-atribut dalam kuisoner. Tipe kuisoner yang digunakan adalah tipe kuisoner tertutup dengan jawaban yang disediakan dengan pilihan jawabannya adalah Sangat Tidak Setuju (STS), Tidak Setuju (TS), Kurang Setuju (KS), Setuju (S), Sangat Setuju (SS).

3.4 Uji Validitas dan Reliabilitas

Setelah kuisoner disebarkan dan terkumpul, sebelum data diolah maka perlu dilakukan uji validitas dan reliabiltas pada data.

1. Uji validitas dan reliabilitas dari minat belajar

Pengujian validitas tiap item pertanyaan dilakukan dengan menggunakan rumus product moment pearson.

= ^∑ ^∑ ^∑

√ ∑ ∑ ∑ ∑

a. Menghitung besarnya koefisien korelasi pada item 1 Tabel 3.1 Data Variabel , , , , , dan Y

b. Menghitung besarnya koefisien korelasi pada item 2 Tabel 3.2 Data Variabel , , , , , dan Y

Dari data diatas maka dapat kita hitung korelasinya sebagai berikut:

b. Menghitung besarnya koefisien korelasi pada item 3 Tabel 3.3 Data Variabel , , , , , dan Y

√

=

√

=

0,564

Mencari nilai pada item 2 dengan rumus:

= ^√

√

= √

√

= ^√

= 6,142

Tabel 3.4 Rangkuman Analisis Validitas dan Minat Belajar

Item Keterangan

1 0,521 5,582 1,667 Valid

2 0,74 8,166 1,667 Valid

3 0,564 6,142 1,667 Valid

Setelah menguji validitas dari setiap item, maka selanjutnya dilakukan uji reabilitas dengan menggunakan rumus Cronbach Alpha:

= (

) (

^∑

)

Dan untuk mencari dan digunakan rumus:

=

^∑

∑

=

^∑

∑

Dengan demikian dapat dihitung varians masing-masing item pertanyaan tersebut.

Untuk item 1:

=

^∑

∑

=

= 0

,611

Untuk item 2:

=

^∑

∑

=

0,773

Untuk item 3:

=

^∑

∑

=

0,845

Untuk item total:

∑ ^∑

=

2,509

Kemudian menjumlahkan varians semua item instrument dengan rumus:

∑

+ +

∑

=

0,611

+

0,773

+

0,845

∑ = 2,229

Dengan demikian dapat dicari nilai Cronbach Alpha

= (

) (

^∑

)

= (

) (

)

= (

)

=

0,765

Untuk melihat apakah instrument tersebut realible atau tidaknya maka diperlukan pengujian. Dengan kriteria jika nilai Cronbach Alpha 0,70 maka instrument tersebut reliable, sebaliknya jika nilai Cronbach Alpha < 0,70 maka instrument tersebut tidak reliable. Dari hasil yang telah diperoleh maka dapat dilihat bahwa nilai Cronbach Alpha yang diperoleh lebih besar daripada 0,70, ini berarti instrument tersebut reliable.

2.Uji validitas dan reliabilitas untuk motivasi belajar

Dengan mengikuti langah-langkah diatas, demikian juga dilakukan pada minat belajar dan diperoleh hasil seperti pada tabel dibawah.

Tabel 3.5 Rangkuman Analisis Validitas Motivasi Belajar

Item Keterangan dengan kriteria yang telah ditetapkan maka dapat disimpulkan bahwa instrument tersebut reliable.

3.Uji validitas dan reliabilitas untuk disiplin belajar

Dengan mengikuti langah-langkah diatas, demikian juga dilakukan pada minat belajar dan diperoleh hasil seperti pada tabel dibawah.

Tabel 3.6 Rangkuman analisis validitas Disiplin Belajar

Item Keterangan

1 0,797 10,377 1,667 Valid

2 0,776 9,999 1,667 Valid

3 0,765 8,569 1,667 Valid

Dari tabel dapat dilihat bahwa setiap itemnya itu valid, kemudian setelah dilakukan uji realibilitas dengan mencari nilai Cronbach Alpha dan diperoleh sebesar 0,789. Dan dengan kriteria yang telah ditetapkan maka dapat disimpulkan bahwa instrument tersebut reliable.

4.Uji validitas dan reliabilitas untuk lingkungan belajar

Dengan mengikuti langah-langkah diatas, demikian juga dilakukan pada minat belajar dan diperoleh hasil seperti pada tabel dibawah.

Tabel 3.7 Rangkuman Analisis Validitas Lingkungan Belajar

Item Keterangan

1 0,736 9,158 1,667 Valid

2 0,831 12,612 1,667 Valid

3 0,800 9,483 1,667 Valid

Dari tabel dapat dilihat bahwa setiap itemnya itu valid, kemudian setelah dilakukan uji realibilitas dengan mencari nilai Cronbach Alpha dan diperoleh sebesar 0,805. Dan dengan kriteria yang telah ditetapkan maka dapat disimpulkan bahwa instrument tersebut reliable.

5.Uji validitas dan reliabilitas untuk dukungan keluarga

Dengan mengikuti langah-langkah diatas, demikian juga dilakukan pada minat belajar dan diperoleh hasil seperti pada tabel dibawah.

Tabel 3.8 Rangkuman Analisis Validitas Dukungan Keluarga

Item Keterangan

1 0,736 9,158 1,667 Valid

2 0,831 12,612 1,667 Valid

3 0,800 9,483 1,667 Valid

Dari tabel dapat dilihat bahwa setiap itemnya itu valid, kemudian setelah dilakukan uji realibilitas dengan mencari nilai Cronbach Alpha dan diperoleh sebesar 0,835. Dan dengan kriteria yang telah ditetapkan maka dapat disimpulkan bahwa instrument tersebut reliable.

6.Uji validitas dan reliabilitas untuk prestasi mahasiswa

Dengan mengikuti langah-langkah diatas, demikian juga dilakukan pada prestasi mahasiswa dan diperoleh hasil seperti pada tabel dibawah.

Tabel 3.9 Rangkuman Analisis Validitas Prestasi Mahasiswa

Item Keterangan

1 0,744 9,390 1,667 Valid

2 0,677 7,756 1,667 Valid

3 0,854 8,770 1,667 Valid

Dari tabel dapat dilihat bahwa setiap itemnya itu valid, kemudian setelah dilakukan uji realibilitas dengan mencari nilai Cronbach Alpha dan diperoleh sebesar 0,813. Dan dengan kriteria yang telah ditetapkan maka dapat disimpulkan bahwa instrument tersebut reliable.

3.5 Analisis Data

Berdasarkan data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuisoner maka diperoleh data untuk setiap masing-masing variabel berikut:

Tabel 3.10 Skor data tiap variabel

No Y

39 13 13 12 14 12 14

3.5.1 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Dalam pengerjaan dalam analisis jalur, pertama sekali kita membuat gambar model jalur dan kemudian membuat persamaan strukturalnya.

Gambar 3.1 Model Diagram Jalur

Dari gambar diatas dapat dibuat persamaan strukturalnya:

Persamaan Substruktur 1

Y =

Persamaan Substruktur 2

Persamaan Substruktur 3

Persamaan Substruktur 4

𝑋

𝑋 Y

𝑒

𝑒 𝑒 𝑒

3.5.2. Menghitung korelasi antar Variabel

Menghitung korelasi antar setiap variabel adalah dengan menggunakan product moment pearson dengan rumus:

= ∑ ∑ ∑

√ ∑ ∑ ∑ ∑ Menghitung korelasi dari dan Y

= ∑ ∑ ∑

√ ∑ ∑ ∑ ∑ =

√

= = 0,319

= ∑ ∑ ∑

√ ∑ ∑ ∑ ∑ =

√

= 1,490

= ∑ ∑ ∑

Demikianlah sampai seterusnya hingga hubungan korelasi sampai pada Y. Dan untuk lebih ringkasnya maka hasil yang diperoleh untuk matrik korelasinya adalah:

R =

3.5.3. Menghitung Koefisien Jalur Persamaan Substruktur 1 1. Model Diagram Jalur

Gambar 3.2 Diagram Jalur Substruktur 1

2. Persamaan strukturnya

Y =

3. Matriks korelasi dan perhitungan koefsien jalur

R= (

)

R= (

Invers matriks korelasi sebagai berikut:

= ( +

𝑋

𝑋 Y

𝑋

Kemudian dapat dihitung korelasinya sebagai berikut:

Maka diperoleh nilai masing-masing koefisien jalurnya sebagai berikut:

(

Setelah mempeoleh nilai koefisien jalurnya, kemudia mencari nilai R square

( ) (

Setelah memperoleh nilai R square , maka kita dapat menghitung koefisien residunya dengan cara:

= √

= √ = 1,010

Sehingga dari seluruhnya didapatlah persamaan substruktural 1 sebagai berikut:

Y =

Y= 0,319

1,490

1,679

4. Pengujian Hipotesis Secara Simultan

Menguji hipotesis secara bersama-sama variabel minat belajar, motivasi belajar terhadap prestasi mahasiswa.

Untuk menguji hipotesis, dilakukan dengan uji F

F = variabel terhadap pengaruh dari kesulurahan variabel terhadap prestasi mahasiswa.

5. Pengujian Hipotesis secara individual

* Pengujian koefisien jalur hubungan pengaruh teman dan lingkungan belajar.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara minat belajar terhadap prestasi mahasiswa

: 0, artinya terdapat pengaruh antara minat belajar terhadap prestasi mahasiswa

Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan rumus:

t =

√( *

t =

 Pengujian koefisien jalur hubungan motivasi belajar terhadap prestasi mahasiswa.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara motivasi belajar dan prestasi

Kriteria pengujiannya sendiri adalah ditolak apabila nilai lebih besar dari

* Pengujian koefisien jalur hubungan disiplin belajar dan prestasi mahasiswa.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara disiplin belajar dan prestasi mahasiswa.

: 0, artinya terdapat pengaruh antara disiplin belajar dan prestasi mahasiswa.

Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan rumus:

t =

Gambar 3.3 Diagram Jalur Persamaan Substruktur 1 Hasil Trimming

Dengan demikian didapat persamaan substruktural yang baru.

Y = + +

Perhitungan koefisien jalurnya adalah sebagai berikut:

(

Maka diperoleh nilai masing-masing koefisien jalurnya sebagai berikut:

(

Untuk nilai nya sendiri adalah ( ) (

) ( ) = (0,133 0,023) (

) ( ) = 0,019

Koefisien residunya sendiri adalah:

= √

= 0,990

Maka, persamaan substruktural 1 yang baru adalah:

Y = + + Y = 0,133 + 0,023 +

Gambar 3.4 Diagram Jalur Persamaan Substruktur 2

𝑋

2. Persamaan strukturnya

3. Matriks korelasi dan perhitungan koefsien jalur

R= (

Kemudian dapat dihitung korelasinya sebagai berikut:

( )= (

Maka diperoleh nilai masing-masing koefisien jalurnya sebagai berikut:

(

)= ( )

Setelah mempeoleh nilai koefisien jalurnya, kemudia mencari nilai R square

( ) (

)

(1,218 ( ) 7,606

Setelah memperoleh nilai R square , maka kita dapat menghitung koefisien residunya dengan cara:

= √

= ^√

= - 6,6061

Sehingga dari seluruhnya didapatlah persamaan substruktural 2 sebagai berikut:

= 1,218

4. Pengujian Hipotesis Secara Simultan

Menguji hipotesis secara bersama-sama variabel lingkungan belajar dan dukungan keluarga terhadap minat belajar.

Untuk menguji hipotesis, dilakukan dengan uji F

F = variabel terhadap lingkungan belajar dan dukungan keluarga terhadap minat belajar.

5. Pengujian Hipotesis secara individual

* Pengujian koefisien jalur hubungan pengaruh teman dan lingkungan belajar.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara pengaruh lingkungan belajar terhadap

minat belajar.

: 0, artinya terdapat pengaruh lingkungan belajar terhadap minat belajar.

Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan rumus:

t = tidak ada pengaruh lingkungan belajar terhadap minat belajar.

 Pengujian koefisien jalur hubungan dukungan kelaurga terhadap minat belajar.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh dukungan kelaurga terhadap minat belajar.

: 0, artinya terdapat pengaruh dukungan kelaurga terhadap minat belajar.

t =

√( *

t =

√( )

t =

√

t = t = 12,925

Kriteria pengujiannya sendiri adalah ditolak apabila nilai lebih besar dari

. Dengan tingkat alpha 5% untuk . Dengan tingkat alpha 5% untuk sendiri yaitu:

( ) = ( ) 1,995. Jika dilihat maka nilai lebih besar daripada nilai , sehingga dapat disimpulkan bahwa ditolak, yang artinya ada pengaruh pengaruh dukungan kelaurga terhadap minat belajar .

Gambar 3.5 Diagram Jalur Persamaan Substruktural 2 Hasil Trimming

Dengan demikian didapat persamaan substruktural yang baru.

Demikian matriks korelasinya adalah 𝑋

𝑋

R =

Invers matriksnya sendiri adalah

= (1)

Perhitungan koefisien jalurnya adalah sebagai berikut:

( ) = (1) ( ) ( ) = (1,679)

Untuk nilai nya sendiri adalah ( = ( ) ( )

( = (0,679) (0,679) ( = 0,461

Koefisien residunya sendiri adalah:

= √

= √ = 0,787

Maka, persamaan substruktural 2 yang baru adalah =

= 0,679

+

0,787

Gambar 3.6 Diagram Jalur Persamaan Substruktur 3

2. Persamaan strukturnya

3. Matriks korelasi dan perhitungan koefsien jalur

R= (

)

R= (

)

Invers matriks korelasi sebagai berikut:

= ( )

Kemudian dapat dihitung korelasinya sebagai berikut:

( )= ( )⁽

)

(

) = (

)⁽ ) 𝑋

𝑋

Maka diperoleh nilai masing-masing koefisien jalurnya sebagai berikut:

(

)= ( )

Setelah mempeoleh nilai koefisien jalurnya, kemudia mencari nilai R square

( ) (

)

(0,015 ( ) 0,047

Setelah memperoleh nilai R square , maka kita dapat menghitung koefisien residunya dengan cara:

= √

= 0,976

Sehingga dari seluruhnya didapatlah persamaan substruktural 3 sebagai berikut:

4. Pengujian Hipotesis Secara Simultan

Menguji hipotesis secara bersama-sama variabel lingkungan belajar dan dukungan keluarga.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh lingkungan belajar dan dukungan keluarga.

: 0, artinya terdapat pengaruh lingkungan belajar dan dukungan belajar.

Untuk menguji hipotesis, dilakukan dengan uji F

F =

F = lingkungan belajar dan dukungan belajar terhadap motivaasi belajar.

5. Pengujian Hipotesis secara individual

* Pengujian koefisien jalur hubungan pengaruh teman dan lingkungan belajar.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara motivasi belajar terhadap

Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan rumus:

t =

Kriteria pengujiannya sendiri adalah ditolak apabila nilai lebih besar dari

. Dengan tingkat alpha 5% untuk . Dengan tingkat alpha 5% untuk sendiri yaitu:

( ) = ( ) = 1,995 Jika dilihat maka nilai lebih besar daripada nilai , sehingga dapat disimpulkan bahwa ditolak, yang artinya ada pengaruh dari motivasi belajar terhadap lingkungan belajar.

 Pengujian koefisien jalur hubungan motivasi belajar terhadap pengaruh teman.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara motivasi belajar dan dukungan ada pengaruh dari motivasi belajar terhadap pengaruh teman.

Gambar 3.7 Diagram Jalur Persamaan Substruktur 3 Hasil Trimming

Dengan demikian didapat persamaan substruktural yang baru.

Demikian matriks korelasinya adalah R =

Invers matriksnya sendiri adalah

= (1)

Perhitungan koefisien jalurnya adalah sebagai berikut:

( ) = (1) ( ) ( ) = (0,059)

Untuk nilai nya sendiri adalah ( = ( ) ( )

( = (0,059) (0,059) ( = 0,003

Koefisien residunya sendiri adalah:

= √

= √ = 0,998

𝑋

Maka, persamaan substruktural 2 yang baru adalah =

= 0,059 +

Gambar 3.8 Diagram Jalur Persamaan Substruktur 4

2. Persamaan strukturnya

3. Matriks korelasi dan perhitungan koefsien jalur

R= (

)

R= (

)

Invers matriks korelasi sebagai berikut:

= ( )

𝑋

Kemudian dapat dihitung korelasinya sebagai berikut:

Maka diperoleh nilai masing-masing koefisien jalurnya sebagai berikut:

(

)= ( )

Setelah mempeoleh nilai koefisien jalurnya, kemudia mencari nilai R square

( ) (

)

(0,062 ( ) 0,044

Setelah memperoleh nilai R square , maka kita dapat menghitung koefisien residunya dengan cara:

= akar 1- ( , )

= akar 1 – 0,044

= 0,978

Sehingga dari seluruhnya didapatlah persamaan substruktural 4 sebagai berikut:

4. Pengujian Hipotesis Secara Simultan

Menguji hipotesis secara bersama-sama variabel lingkungan belajar dan dukungan keluarga.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh lingkungan belajar dan dukungan keluarga terhadap disiplin belajar.

: 0, artinya terdapat pengaruh lingkungan belajar dan dukungan keluarga terhadap disiplin belajar.

Untuk menguji hipotesis, dilakukan dengan uji F

* Pengujian koefisien jalur hungan pengaruh teman dan lingkungan belajar.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara disiplin belajar terhadap

lingkungan belajar

: 0, artinya terdapat pengaruh antara disiplin belajar terhadap lingkungan belajar

Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan rumus:

t =

Kriteria pengujiannya sendiri adalah ditolak apabila nilai lebih besar dari

. Dengan tingkat alpha 5% untuk . Dengan tingkat alpha 5% untuk sendiri yaitu:

( ) = ( ) = 1,995 Jika dilihat maka nilai lebih besar daripada nilai , sehingga dapat disimpulkan bahwa diterima, yang artinya tidak ada pengaruh antara disiplin belajar terhadap lingkungan belajar.

 Pengujian koefisien jalur hubungan motivasi belajar terhadap pengaruh teman.

: = 0, artinya tidak terdapat pengaruh antara dukungan keluarga terhadap ada pengaruh antara disiplin belajar terhadap lingkungan belajar.

Gambar 3.9 Diagram Jalur Persamaan Substruktur 4 Hasil Trimming

Dengan demikian didapat persamaan substruktural yang baru.

Demikian matriks korelasinya adalah R =

Invers matriksnya sendiri adalah

= (1)

Perhitungan koefisien jalurnya adalah sebagai berikut:

( ) = (1) ( ) ( ) = (0,101)

Untuk nilai nya sendiri adalah ( = ( ) ( )

( = (0,101) (0,101) ( = 0,010

Koefisien residunya sendiri adalah:

= √

= √ = 0,995

𝑋

Maka, persamaan substruktural 2 yang baru adalah =

= 0,101 +

3.5.11 Model Diagram Jalur Hasil Trimming

Berdasarkan hasil dari koefisien jalur pada substruktur 1 sampai substruktur 4, maka dapat digambarkan secara keseluruhan sebagai berikut:

Gambar 3.10. Model Diagram Jalur Hasil Trimming

Dengan persamaan strukturalnya yang baru Struktural 1

Y = + +

Y = 0,133 + 0,023 +

Struktural 2

= 0,679

+

^0,787

𝑋

𝑋 𝑋

Y 𝑒

𝑒 𝑒 𝑒

Struktural 3

= = 0,059 + Struktural 4

= = 0,101 +

3.5.12. Pengujian Kesesuaian Model

Uji kesesuaian model dimaksud untuk menguji apakah model yang diusulkan memiliki kesesuaian dengan data atau tidak. Model yang diusulkan dikatakan sesuai apabila matriks korelasi sampel tidak jauh beda dengan matriks korelasi estimasi.

Hipotesis kesesuaian model:

: R R ( ), matriks korelasi estimasi berbeda dengan matriks korelasi sampel : R R ( ), matriks korelasi estimasi tidak berbeda dengan matriks korelasi sampel

Rumus yang digunakan untuk kesesuaian model:

Q =

Dimana:

= 1 – (1 - ) (1 - ) (1 - ) (1 - ) = 1 – (0,990) (0,787) (0,998) (0,995) = 0,774

= 1 – (1- ) (1 - ) (1 - ) (1 - )

= 1 – (1- 0,019) (1- 0,213) (1 - 0,003) (1 - 0,010) = 1 – (0,981) (0,787) (0,997) (0,99)

= 1 – 0,762 = 0,238

Maka dapat di hitung koefisien Q Q =

Q =

Q = 0,297

Dengan ukuran sampel 54 dan d = 4, maka dihitung nilai W

= - (n-d) lnQ

= - (54 – 4) ln 0,891

= - (50) (- 0,115)

= 5,98

Dicari dari tabel distribusi chi-square dengan dk = 4 dan a= 5%, maka diperoleh nilai

= 9,488.

Ternyata atau 5,98 9,488 maka ditolak yang berarti matriks korelasi sampel berbeda dengan matriks korelasi estimasi.

Besar Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung

Besarnya masing-masing pengaruh baik secara langsung dan tidak langsung dapat dilihat dibawah ini.

1. Pengaruh langsung minat belajar ) terhadap prestasi mahasiswa (Y) x = 0,133 x 0,133 = 0,018

2. Pengaruh disiplin belajar ) terhadap prestasi mahasiswa ) x = 0,023 x 0,023 = 0,005

3. Pengaruh lingkungan belajar ) terhadap motivasi belajar ) x = 0,059 x 0,059 = 0,003

4. Pengaruh lingkungan belajar ) terhadap disiplin belajar ) x = 0,101 x 0,101 = 0,010

5. Pengaruh tidak langsung lingkungan belajar ) terhadap prestasi mahasiswa (Y) melalui motivasi belajar )

x = 0,059 x 0,133 = 0,090

6. Pengaruh tidak langsung lingkungan belajar ) melalui disiplin belajar ) terhadap prestasi mahasiswa (Y)

x = 0,679 x 0,023= 0,016

BAB 4

Dalam dokumen ANALISA JALUR MODEL TRIMMING TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRESTASI MAHASISWA STATISTIKA D3 USU ANGKATAN 2015 SKRIPSI (Halaman 31-73)