Setelah dilakukan pengumpulan data, kemudian penulis melakukan pengolahan data dengan tahapan:
1. Editing, yaitu proses pemeriksaan pada jawaban responden.
2. Coding, yaitu pemberian kode pada jawaban responden untuk diklasifikasikan.22
3. Interval =
4. Tabulasi, yaitu memasukkan data ke dalam tabel.23 5. Mencari Mean/ rata-rata, dengan rumus sebagai berikut :
X = ∑ Keterangan :
X = Rata-rata hitung
22Amir Hadi, “Metode Penelitian Pendidikan, (Bandung: Pustaka Setia, 1998), p. 144
23Ibid., p. 148
∑FX= Jumlah dari hasil perkalian antara masing-masing skor dengan frekuensi
N = banyak subjek24
6. Pengujian Persyaratan analisis a) Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependent, variabel independent atau keduanya mempunyai distribusi normal, ataukah tidak. Model regresi dikatakan baik apabila ditribusinya normal atau mendekati normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan software SPSS V 17 dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Siapkan lembar kerja SPSS
2) Isikan semua data pada kolom yang tersedia.
3) Klik menu Analyze, Nonparametriks Test, pilih 1-Sample K-S.
Sehingga muncul kotak dialog.
4) Blok semua label, klik ikon panah, sehingga seluruhnya akan berpindah ke kotak variables.
5) Klik Options sehingga muncul kotak dialog, kemudian centang Descriptive lalu klik Continue.
24Suharsimi Arikunto, “Manajemen Pendidikan”, (Jakarta : Rineka Cipta, 1998), p. 266
6) Klik exact Pilih Asymplotic Only lalu klik Continue, maka akan muncul Output.
Untuk menafsirkan hasil uji validitas, kriteria yang digunakan adalah:
i. Jika nilai probabilitas ≥ 0,05, maka distribusi data normal
ii. Jika nilai probabilitas < 0,05, maka data berdistribusi tidak normal.
b) Uji Linearitas
Untuk pengujian Linearitas data dalam penelitian ini, penulis melakukan perhitungan dengan menggunakan SPSS 17 dengan menggunakan software SPSS V 17 dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Siapkan lembar kerja SPSS
2) Isikan semua data pada kolom yang tersedia.
3) Klik menu Analyze, Compare Means, pilih Means. Sehingga muncul kotak dialog.
4) Masukkan variabel pemanfaatan produk (X) ke kotak independent list dan variabel hasil belajar (Y) ke kotak dependent list.
5) Klik Options sehingga muncul kotak dialog, pada statistik for first layer, pilih test of linearity, kemudian klik Continue
6) Klik ok, maka akan muncul Output.
Untuk menafsirkan hasil uji linearitas, kriteria yang digunakan adalah:
i. Jika nilai probabilitas ≥ 0,05, maka hubungan kedua variabel linear
ii. Jika nilai probabilitas < 0,05, maka hubungan kedua variabel tidak linear.
c) Pengujian Hipotesis 1) Uji Korelasi
Mengkorelasikan data antara dua variabel yaitu dengan menggunakan rumus product moment. Berikut rumus korelasi
“pearson- r” (the pearson produck moment correlation coeffision).25
r = ∑ (∑ )(∑ )
∑ –(∑ ) { ∑ (∑ ) }
Keterangan :
r : Indeks korelasi “r” product moment N : Number of cases
∑XY : Jumlah hasil perkalian antara skor X dan hasil nilai Y
∑X : Jumlah seluruh skor X
∑Y : Hasil nilai Y
Dalam penelitian terdapat dua variabel yaitu:
X = Pemanfaatan Produk Teknologi Informasi Y = Hasil Belajar
25Husaini Usman dan Purnomo setiady akbar, Pengantar Statistika, (Jakarta: BUMI AKSARA, 2009), p.203
Variabel X adalah variabel bebas yang mempengaruhi variabel lain. Dengan analisis ini, peneliti akan melihat seberapa besar hubungan yang timbul dari variabel tersebut. Selanjutnya memberikan interpretasi terhadap rxydengan menggunakan cara:
a. Interpretasi dengan menggunakan tabel nilai r product moment dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Merumuskan hipotesis alternatif (Ha) dan hipotesis nihil (H0):
Hipotesis Alternatif (Ha) : Terdapat hubungan dalam pemanfaatan produk teknologi informasi terhadap hasil belajar pada mata kuliah sistem operasi mahasiswa jurusan pendidikan teknik informatika dan komputer (PTIK) IAIN Bukittinggi.
Hipotesis Nihil (H0) : Tidak terdapat hubungan dalam pemanfaatan produk teknologi informasi terhadap hasil belajar pada mata kuliah sistem operasi mahasiswa jurusan pendidikan teknik informatika dan komputer (PTIK) IAIN Bukittinggi.
Untuk menafsirkan hasil uji korelasi, kriteria yang digunakan adalah:
i. Jika rhitung≥ rtabelmaka Haditerima dan H0ditolak ii. Jika rhitung< rtabelmaka Haditolak dan H0diterima
b. Interprestasi secara kasar (sederhana) berdasarkan pedoman JP.
Guilford berikut tabelnya : Tabel 3.4 Interpretasi rxy
Besarnya “r” Product
Moment (rxy) Interpretasi
0 Tidak berkorelasi
0.01-0.199 Antara variabel X dan variabel Y memang terdapat korelasi, akan tetapi korelasi itu sangat lemah atau sangat rendah sehingga korelasi itu diabaikan (dianggap tidak ada korelasi antara variabel X dan variabel Y).
0.20-0.399 Antara variabel X dan variabel Y terdapat korelasi yang lemah atau rendah.
0.40-0.599 Antara variabel X dan variabel Y terdapat korelasi sedang atau cukup.
0.60-0.799 Antara variabel X dan variabel Y terdapat korelasi yang kuat atau tinggi.
0.80-1.00 Antara variabel X dan variabel Y terdapat korelasi yang sangat kuat atau sangat tinggi.
2) Mencari koefisien determinasi
Untuk menyatakan besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y dapat ditentukan dengan menghitung koefisien determinannya dengan rumus26:
KD = r2x 100 % Keterangan :
KD : Koefisien Determinasi r2 : Indeks Korelasi dikuadratkan
26 Jonathan Sarwono, Analisis Data Penelitian Menggunakan SPSS, (Yogyakarta: ANDI, 2006), p.89
55
Data penelitian yang dideskripsikan terdiri dari variabel bebas dan variabel terikat, variabel bebasnya (X) adalah pemanfaatan produk teknologi informasi dan variabel terikatnya (Y) adalah hasil belajar mata kuliah sistem operasi mahasiswa jurusan pendidikan teknik informatika dan komputer. Data yang didapatkan berasal dari hasil penelitian yang dilaksanakan di IAIN Bukittinggi pada Fakultas Tarbiyah dan Ilmu Keguruan tepatnya di Jurusan PTIK IAIN Bukittinggi.
Berikut rincian deskripsi data dalam penelitian ini : 1. Pemanfaatan Produk Teknologi Informasi
Data mengenai pemanfaatan produk teknologi informasi mencakup tentang pemanfaatannya sebagai sarana belajar oleh mahasiswa jurusan PTIK IAIN Bukittinggi. Data dikumpulkan menggunakan angket yang penulis sebarkan kepada sampel penelitian sejumlah 30 orang mahasiswa. Sampel diambil dari mahasiswa angkatan 2013, 2014, 2015 dan 2016 Jurusan PTIK IAIN Bukittinggi yang dipilih dengan metode pemilihan sampel yang telah ditentukan.
Angket disebarkan dengan menggunakan skala Likert yang terdiri dari pernyataan positif dan negatif, dengan memilih salah satu dari lima item jawaban. Jawaban yang tertera dalam angket tersebut yaitu selalu (SL), Sering (SR), Kadang-kadang (K), Jarang (J), Tidak pernah (TP).
Untuk pernyataan positif diberikan skor yaitu, SL=5, SR=4, K=3, J=2, TP=1. Sedangkan untuk pernyataan negatif diberikan skor yaitu, SL=1, SR=2, K=3, J=4, TP=5. Untuk variabel pemanfaatan produk teknologi informasi sendiri terdapat dua indikator yang meliputi intensitas penggunaan produk teknologi informasi dan frekuensi penggunaan produk teknologi informasi. Adapun skor yang didapatkan dari angket pemanfaatan produk teknologi informasi (dapat dilihat pada lampiran 8, halaman 97), kemudian untuk mendapat hasil penelitian yang rinci berkenaan dengan pemanfaatan produk teknologi informasi sebagai sarana belajar oleh mahasiswa, maka skor yang diperoleh dimasukkan ke dalam tabel distribusi frekuensi dengan Langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menentukan banyak kelas, dengan menggunakan rumus sturges:
B = 1 + 3,3 log n B = 1 + 3,3 log 30 B = 1 + 3,3 (1,477) B = 5,874 (dibulatkan)
B = 6 (untuk mendapatkan kelas interval yang sesuai dijadikan 6 kelas)
b) Menentukan interval kelas, dengan menggunakan rumus:
Interval =
skor tertinggi = 98 skor terendah = 65
interval = = = 5,6667 (dibulatkan) interval = 6
c) Menentukan ujung bawah dan ujung atas kelas:
Ujung bawah = 65
Ujung atas = ujung bawah + interval – 1 Ujung atas = 65 + 6 - 1 = 70
Dari perhitungan di atas maka dapat dimasukkan ke dalam tabel distribusi frekuensi, adapun tabel distribusi frekuensi yang penulis buat adalah tabel distribusi frekuensi data kelompok, karena data yang penulis peroleh (data skor angket) memiliki frekuensi yang berpencar atau tidak beraturan. adapun tabelnya dapat dilihat berikut ini :
Tabel. 4.1
Klasifikasi Interval Variabel (X)
Interval Frek.(F) Mid.Point(X) F.X
95-100 2 97,5 195
89-94 3 91,5 274,5
83-88 12 85,5 1026
77-82 10 79,5 795
71-76 2 73,5 147
65-70 1 67,5 67,5
N=30 ∑FX=2505
d) Mencari Mean/ rata-rata, dengan rumus sebagai berikut :
X = ∑
X =
= 83,5
Dari perhitungan diatas, diketahui bahwa variable pemanfaatan produk teknologi informasi memiliki jumlah rata-rata yang didapatkan dari perhitungan ∑FX=2505 dibagi jumlah responden (N=30) dan didapatkan hasilnya adalah 83,5.
2. Hasil Belajar
Data mengenai hasil belajar didapatkan dari Kartu Hasil Studi (KHS) yang diterima oleh mahasiswa. Hasil belajar tersebut didapatkan oleh setiap mahasiswa yang telah mengikuti proses perkuliahan pada matakuliah sistem operasi, adapun nilai yang diperoleh oleh mahasiswa yang bersangkutan (dapat dilihat pada lampiran 9, halaman 99), kemudian untuk mendapat hasil penelitian yang rinci berkenaan dengan hasil belajar mahasiswa, maka nilai yang diperoleh dimasukkan ke dalam tabel distribusi frekuensi dengan Langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menentukan banyak kelas, dengan menggunakan rumus : B = 1 + 3,3 log n
B = 1 + 3,3 log 30 B = 1 + 3,3 (1,477) B = 5,874 (dibulatkan)
B = 6 (untuk mendapatkan kelas interval yang sesuai dijadikan 6 kelas)
b) Menentukan interval kelas, dengan menggunakan rumus : Interval =
skor tertinggi = 96 skor terendah = 68
interval = = = 4,8334 (dibulatkan) interval = 5
c) Menentukan ujung bawah dan ujung atas kelas:
Ujung bawah = 68
Ujung atas = ujung bawah + interval – 1 Ujung atas = 68 + 5 - 1 = 72
Dari perhitungan di atas maka dapat dimasukkan ke dalam tabel distribusi, sebagai berikut :
Tabel 4.2
Klasifikasi Interval Variabel (Y)
Interval Frek.(F) Mid.Point(X) F.X
93-97 3 95 285
88-92 9 90 810
83-87 9 85 765
78-82 5 80 400
73-77 2 75 150
68-72 2 70 140
N=30 ∑FX=2550
d) Mencari Mean/ rata-rata, dengan rumus sebagai berikut :
X = ∑
X =
= 85
Dari perhitungan diatas, diketahui bahwa variable hasil belajar mata kuliah sistem operasi mahasiswa memiliki jumlah rata-rata yang didapatkan dari perhitungan ∑FX=2550 dibagi jumlah responden (N=30) dan didapatkan hasilnya adalah 85.
B. Analisis Data Penelitian