BAB III METODE PENELITIAN
H. Teknik Pengujian Instrumen
I. Teknik Analisis Data
1. Analisis Deskriptif
Menurut Purwanto & Sulistyastuti (2007:94), analisis deskripstif
adalah teknik analisis yang memberikan informasi hanya mengenai data
yang diamati dan tidak bertujuan menguji hipotesis serta menarik
kesimpulan yang digeneralisasikan terhadap populasi, sedangkan menurut
Kountur (2003:104), penelitian deskriptif adalah jenis penelitian yang
memberikan gambaran atau uraian atas suatu keadaan sejelas mungkin
tanpa ada perlakuan terhadap objek yang diteliti.
Data yang diperoleh dari hasil kuesioner dianalisis dengan
menggunakan analisis deskriptif atau pemaparan. Data hasil kuesioner
dideskripsikan dengan penilaian Acuan Patokan tipe II (PAP II), karena
lebih rendah yaitu pada persentil 56. Tuntutan pada persentil 56 sering
disebut sebagai presentil minimal, karena passing score pada persentil 56
dianggap merupakan batas penguasaan kompetensi minimal yang paling
rendah. Perlu kiranya diperhatikan bahwa passing score pada persentil
kurang dari 56 dan lebih dari 65 biasanya tidak disarankan, mengingat
kedua passing score tersebut telah keluar dari persentil minimal dan
maksimal. Namun terbuka kesempatan untuk menentukan passing score
pada daerah persentil 56 dan 65, asalkan penentuan passing score tertentu
itu masih tetap memperhitungkan keadaan.
Nilai persentil PAP tipe II adalah sebagai berikut (Masidjo,
1995:157):
Tabel 3.7
Nilai Persentil PAP Tipe II
Nilai Persentil Kategori Kecendrungan Variabel 81%-100% Sanggat Tinggi 66%-80% Tinggi 56%-65% Cukup 46%-55% Rendah < 46% Sangat rendah
PAP tipe II pada umumnya merupakan cara untuk menghitung
prestasi siswa di kelas dengan skor minimal 0 dan skor maksimal 100.
Dalam hal ini data penelitian yang ditetapkan sebelumnya memiliki skor
tertinggi 5 dan skor terendah 1, oleh karena itu untuk mendeskripsikan
kategori kecenderungan variabel yang harus dilakukan adalah menentukan
Skor terendah yang mungkin dicapai + [nilai persentil x (skor tertinggi
yang mungkin dicapai item – skor rendah yang mungkin dicapai)] Perhitungan untuk setiap variabel adalah sebagai berikut:
a. Variabel Kompetensi Guru Ekonomi
Jumlah pertanyaan/pernyataan = 36; jumlah opsi = 5
Skor tertinggi = 5; skor terendah = 1
Skor tertinggi yang mungkin dicapai : 5 x 36 = 180
Skor terendah yang mungkin dicapai : 1 x 36 = 36
Skor: 36 + 81% (180-36) = 152,64 dibulatkan 153 36 + 66%(180-36) = 131,04 dibulatkan 131 36 + 56% (180-36) = 116,64 dibulatkan 117 36+ 46% (180-36) = 102,24 dibulatkan 102 36 + 0% (180-36)= 36
Data perhitungan di atas dapat disimpulkan kategori kecenderungan
variabel berikut:
Tabel 3.8
Rentang Kompetensi Guru Ekonomi
No. Interval Skor Kategori
1. 153 - 180 Sangat Tinggi
2. 131 - 152 Tinggi
3. 117 - 130 Cukup
4. 102-116 Rendah
b. Variabel Motivasi Belajar Ekonomi
Jumlah pertanyaan/pernyataan = 15; jumlah opsi = 5
Skor tertinggi = 5; skor terendah = 1
Skor tertinggi yang mungkin dicapai : 5 x 15 = 75
Skor terendah yang mungkin dicapai : 1 x 15 = 15
Skor: 15 + 81% (75-15) = 63,6 dibulatkan 64 15 + 66% (75-15) = 54,6 dibulatkan 55 15 + 56% (75-15) = 48,6 dibulatkann 49 15+ 46% (75-15) = 42,6 dibulatkan 43 15 + 0% (75-15) = 15
Data perhitungan di atas dapat disimpulkan kategori kecenderungan
variabel berikut:
Tabel 3.9
Rentang Motivasi Belajar Ekonomi
No Interval Skor Kategori
1 64-75 Sangat Tinggi
2 55-63 Tinggi
3 49-54 Cukup
4 43-48 Rendah
5 15-42 Sangat Rendah
2. Pengujian Prasyarat Analisis
Pengujian normalitas digunakan untuk mengetahui apakah
distribusi data normal atau tidak. Pengujian normalitas menggunakan
Kolmogorov Smirnov Test dengan bantuan program SPSS versi 17.0 for
Windows. Kriteria pengujian data adalah jika nilai Asymptotic Sig. (2-
3. Pengujian Hipotesis dan Penarikan Kesimpulan
a. Hipotesis
Hipotesis I
H01 : Tidak ada pengaruh yang positif dan signifikan kompetensi
guru ekonomi terhadap motivasi belajar ekonomi siswa kelas
XII IPS di SMA Pangudi Luhur Yogyakarta.
Ha1 : Ada pengaruh yang positif dan signifikan kompetensi guru
ekonomi terhadap motivasi belajar ekonomi siswa kelas XII
IPS di SMA Pangudi Luhur Yogyakarta.
Hipotesis II
H02 : Tidak ada pengaruh yang positif dan signifikan kompetensi
guru ekonomi terhadap prestasi belajar siswa kelas XII IPS
di SMA Pangudi Luhur Yogyakarta.
Ha2 : Ada pengaruh yang positif dan signifikan kompetensi guru
ekonomi terhadap prestasi belajar siswa kelas XII IPS di
SMA Pangudi Luhur Yogyakarta.
b. Taraf Nyata (Significant Level)
Taraf nyata (Significant Level) adalah besarnya batas toleransi
dalam menerima kesalahan hasil hipotesis terhadap nilai parameter
populasinya (Basilius, 2015: 37). Taraf nyata dilambangkan dengan alpa
(α), semakin tinggi taraf nyata yang digunakan , semakin tinggi pula
penolakan hipotesis nol atau hipotesis yang diuji. Besarnya taraf nyata
c. Daerah Kritis Pengujian
Daerah kritis pengujian adalah bentuk pembuatan keputusan dalam
hal menerima atau menolak hipotesis nol (Ho) dengan cara
membandingkan hasil uji statistik dengan nilai kritis (nilai alpa tabel dan
distribusinya), (Basilius, 2015: 37). Hipotesis nol (Ho) diterima apabila
hasil uji statistiknya berada di luar nilai kritisnya. Sebaliknya, apabila hasil
uji statistiknya berada dalam nilai-nilai kritisnya maka hipotesis nol (Ho)
ditolak.
d. Rumus Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis menggunakan analisis Chi-square (x2), langkah-langkah yang digunakan untuk uji hipotesis adalah sebagai
berikut:
1) Mencari Nilai Chi-Square (x2)
Uji Chi- Square (x2) digunakan untuk menguji perbandingan
variabel. Rumus yang digunakan untuk menguji Chi-squre (x2)
adalah sebagai berikut (Siregar, 2010: 231):
=
Keterangan:
fo: Frekuensi Observasi
fe : Frekuensi yang diharapkan
jika frekuensi harapan (fe) tidak diketahui maka dapat dicari
dengan persamaan sebagai berikut:
fe =
keterangan:
fo: Frekuensi Observasi
fe : Frekuensi yang diharapkan
n : jumlah data
2) Kriteria Pengujian Hipotesis
Jika nilai Asymp. Sig > 0,05 maka Ho diterima. Hal tersebut
menunjukkan tidak ada pengaruh kompetensi guru ekonomi
terhadap motivasi dan prestasi belajar siswa kelas XII IPS di SMA
Pangudi Luhur Yogyakarta, maka tidak perlu dilakukan penentuan
derajat asosiasi. Jika Ha, diterima artinya menunjukkan pengaruh
koefisien kontingensi (C) maka langkah selanjutnya adalah mencari
derajat asosiasi.
3) Menentukan Besarnya Derajat Asosiasi
Apabila Ha diterima, selanjutnya untuk mengetahui derajat
hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, maka
koefisien kontingensi (C) dibandingkan dengan koefisien
kontingensi maksimum (Cmax) dapat dicari dengan persamaan
Cmax =
rasio = C/Cmax
Keterangan:
C : koefisien kontingensi
Cmax : koefisien kontingensi maksimum
: koefisien Chi-Square
m : jumlah minimum antara baris dan kolom
n : banyaknya sampel
secara umum kriteria rasio C/ Cmax adalah sebagai berikut:
Tabel 3.10 Kriteria Rasio C/ Cmax
C/ Cmax Interpretasi 0,80 – 1,000 Sangat Tinggi 0,60 – 0,799 Tinggi 0,40 – 0,599 Sedang 0,20 – 0,399 Rendah 0,00 – 0,199 Sangat Rendah
Untuk mencari Chi-Square hitung dan koefisien kontingensi
dalam penelitian ini menggunakan bantuan program SPSS versi
17.0 for windows.
e. Perhitungan Chi-Square
Persyaratan perhitungan Chi – Square yang harus dipenuhi pada tabel kontingensi menurut Siregar (2004:296) adalah frekuensi yang
diharapkan dibawah Ho, setiap sel tidak boleh kurang dari 1, tidak boleh
Apabila terjadi hal yang demikian dianjurkan agar baris atau kolom
(kategori) yang berdekatan digabungkan, sehingga frekuensi harapan pada
sel-sel gabungan lebih besar dari 5.
f. Penarikan Kesimpulan Hipotesis
Jika nilai Sig < α = 0,05, maka Ha diterima. Artinya ada pengaruh kompetensi guru ekonomi terhadap motivasi dan prestasi belajar siswa
kelas XII IPS di SMA Pangudi Luhur Yogyakarta. Sebaliknya jika nilai
Sig > α = 0,05 maka Ho diterima. Artinya tidak ada pengaruh kompetensi guru ekonomi terhadap motivasi dan prestasi belajar siswa kelas XII IPS
55