Uji Hipotesis - ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

D. Uji Hipotesis

1. Analisis Regresi Ganda

Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui

ketergantungan suatu variabel dependen yaitu hasil belajar terehadap

variabel independen yaitu metode pembelajaran saintifik dan fasilitas

belajar, sehingga diperoleh koefisien untuk masing-masing variabel

independen. Berikut hasil analisis regresi berganda untuk data penelitian ini

Tabel 26. Uji Hipotesis Analisis Regresi Ganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 26,911 1,430 18,819 0,000 METODE SAINTIFIK ^0,112 ^0,056 ^-0,154 ^3,197 ^0,065 FASILITAS BELAJAR ^0,049 ^0,015 ^0,257 ^4,234 ^0,054

a. Dependent Variable: HASIL BELAJAR Sumber: Data penelitian diolah 2018

Berdasarkan hasil analisis regresi berganda pada tabel 29. di atas

diperoleh koefisien untuk variabel bebas yaitu X₁ =0,112 X₂=0,049 , dengan

konstanta sebesar 26,911. Dengan demikian dapat dihasilkan persamaan

regresi berganda, sebagai berikut:

Y= 26,911+0,112X₁+0,049X₂

2. Hasil Uji Simultan (Uji F)

Uji ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh positif metode

pembelajaran saintifik dan fasilitas belajar terhadap hasil belajar secara

simultan. Adapun hasil uji hipotesis secara simultan dapat dilihat pada tabel

30 berikut ini.

Tabel 27. Hasil Uji F ANOVA^a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 4,365 2 2,183 8,189 0,000^b Residual 40,782 153 0,267 Total 45,147 155

a. Dependent Variable: HASIL BELAJAR

b. Predictors: (Constant), FASILITAS BELAJAR, METODE SAINTIFIK Sumber: Data penelitian diolah 2018

Berdasarkan hasil uji simultan (F) pada tabel 30 di atas, maka untuk

menguji hipotesis 1 (H1), telah diperoleh nilai F hitung 8,189 dengan

signifikansi 0,000. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari α (0,05), maka hipotesis 1 (H₁) diterima, yang artinya bahwa metode pembelajaran saintifik

dan fasilitas belajar secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap

hasil belajar peserta didik.

3. Hasil Uji Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menenrangkan variabel dependen (hasil belajar).

Nilai koefisien determinasi adalah anatar nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel independen (metode pembelajaran saintifik dan

fasilitas belajar) dalam menjelaskan variasi variabel dependen (hasil belajar)

amat terbatas. Nilai yang mendeteksi satu berarti variabel-variabel

independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk

memprediksi variasi variabel dependen. Pada tabel 31. berikut disajikan

hasil uji determinasi simultan pada penelitian ini.

Tabel 28. Hasil Uji Determinasi (R²) Variabel Metode Pembelajaran Saintifik

Model Summary Mode

R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 0,177^a 0,031 0,025 0,533

a. Predictors: (Constant), METODE SAINTIFIK Sumber: Data Penelitian diolah 2018

Pada tabel 34 di atas, besarnya R square adalah 0,031. Hal ini berarti

pembelajaran saintifik, sedangkan peserta didik 96,9% (100%-3,1%)

dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.

Tabel 29. Hasil Uji Determinasi (R²) Variabel Fasilitas Belajar Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 0,271^a 0,073 0,067 0,521

a. Predictors: (Constant), FASILITAS BELAJAR Sumber: Data Penelitian diolah 2018

Pada tabel 32 di atas, besarnya R square adalah 0,073. Hal ini berarti

7,3% variabel hasil belajar mampu dijelaskan oleh variabel fasilitas

belajar, sedangkan peserta didik 92,7% (100%-7,3%) dijelaskan oleh

sebab-sebab lain di luar model.

Tabel 30. Hasil Uji Determinasi (R²) Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 ,311^a 0,097 0,085 0,516

a. Predictors: (Constant), FASILITAS BELAJAR, METODE SAINTIFIK

Sumber: Data Penelitian diolah 2018

Pada tabel 33 di atas, besarnya R square adalah 0,097. Hal ini berarti

9,7% variabel hasil belajar mampu dijelaskan oleh variabel fasilitas

belajar, sedangkan peserta didik 90,3% (100%-9,7%) dijelaskan oleh

sebab-sebab lain di luar model.

1. Hasil Uji Parsial (Uji t)

Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh positif masing-masing

variabel bebas, yakni metode pembelajaran saintifik (X1), dan fasilitas

bantuan program SPSS, diperoleh hasil sebagaimana yang telah tersaji

pada tabel 37 berikut ini.

Tabel 31. Hasil Uji Parsial (Uji t) Coefficients^a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 26,911 1,430 18,819 0,000 METODE SAINTIFIK ^0,112 ^0,056 ^-0,154 ^3,197 ^0,005 FASILITAS BELAJAR ^0,049 ^0,015 ^0,257 ^3,327 ^0,000

a. Dependent Variable: HASIL BELAJAR Sumber: Data penelitian diolah

Berdasarkan uji parsial (t) pada tabel 37 di atas, maka untuk menguji

hipotesis 2 (H2), telah diperoleh hasil berupa t hitung untuk variabel metode

pembelajaran saintifik sebesar 3,197 dengan signifikansi 0,005. Jika

dibandingkan dengan t tabel dapat diperoleh angka sebesar 1,97549 maka

dapat disimpulkan untuk variabel metode pembelajaran saintifik

berpengaruh terhadap hasil belajar siswa, yang artinya H0 ditolak dan H1

diterima, karena nilai t hitung > t tabel dan signifikansi kurang dari 0,05.

Pengujian hipotesisi yang ketiga (H₃) dengan menggunakan uji

parsial, diperoleh hasil nilai t hitung untuk variabel fasilitas belajar sebesar

3,327 dengan signifikansi 0,000. Jika dibandingkan dengan t tabel dapat

diperoleh angka sebesar 1,97549 maka dapat disimpulkan untuk variabel

fasilitas belajar mempuanyai pengaruh positif terhadap hasil belajar siswa,

yang artinya H0 ditolak dan H1 diterima, karena nilai t hitung > t tabel dan

88 5. Sumbangan Efektif

Sumbangan efektif (SE) adalah ukuran sumbangan suatu variabel

independen terhadap variabel dependen dalam analisis regresi. Penjumlahan

dari sumbangan efektif adalah sama dengan jumlah nilai yang ada pada

koefisien determinasi atau R square. Adapun hasil rangkuman dari hasil

analisis korelasi dan regresi dalam tabel 38 sebagai berikut.

Tabel 32. Rangkuman Hasil Analisis Korelasi dan Regresi

Variabel ^{Koefisien Regresi}

(Beta)

Koefisien

Korelasi (r) ^{R square}

X1 0,112 0,09 0,015

X2 0,049 0,177 0,015

Sumber: Data penelitian diolah 2018

Berdasarkan rangkuman diatas maka dapat diperoleh sumbangan efektif

sebesar 9,7% artinya sama dengan R square. Angka tersebut diperoleh dari

total sumbangan efektif dari X1 dan X2. Adapun sumbangan dari

masing-masing variabel diperoleh dari rumus : SE (X)% = Beta X x RXY x 100%

Berdasarkan rumus tersebut, masing-masing sumbangan efektif untuk X₁

dan X2 yaitu:

i. Sumbangan Efektif Variabel Metode Pembelajaran Saintifik (X1) dan

Hasil Belajar (Y)

SE (X₁)% = Beta X₁ x RX₁Y x 100%

SE (X1)% = 0,112 x 0,090 x 100%

SE (X₁)% = 1,008 %

ii. Sumbangan Efektif Variabel Failitas Belajar (X₂) dan Hasil Belajar

(Y)

SE (X₂)% = Beta X₂ x RX₂Y x 100%

SE (X2)% = 0,049 x 0,117x 100%

SE (X₂)% = 0,5733%

SE (X₂)% = 0,57%

iii. Sumbangan Efektif Total

SE Total = SE (X₁) + SE (X₂)

SE Total = 1% + 0,57%

SE Total = 1,57%

Kesimpulannya, berdasarkan hasil perhitungan di atas dapat diketahui

bahwa sumbangan efektif variabel metode pembelajaran saintifik (X1)

terhadap hasil belajar (Y) adalah sebesar 1%. Sementara sumbangan efektif

fasilitas belajar (X2) terhadap hasil belajar (Y) adalah sebesar 0,57%.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel X₂ memiliki pengaruh

lebih dominan terhadap variabel Y daripada variabel X1. Untuk total SE

adalah sebesar 1,5% atau sama dengan koefisien determinasi (R square)

analisis regresi sebsar 1,5%.

6. Sumbangan Relatif

Sumbangan relatif (SR) merupakan suatu ukuran yang menunjukkan

besarnya sumbangan suatu variabel independent terhadap jumlah kuadrat

regresi. Jumlah sumbangan relatif (SR) dari semua variabel independen

adalah 100% atau sama dengan 1. Adapun rumus yang digunakan untuk

Berdasarkan rumus tersebut besarnya SR dari masing- masing variabel

yaitu: i. SR (X1)% = SE (X1)% : R² SR (X₁)% = 1 : 0,015 SR (X1)% = 66,67% ii. SR (X2)% = SE (X2)% : R² SR (X2)% = 0,5 : 0,015 SR (X₂)% = 33,33% iii. SR (X)% = SE (X1)% + SE (X2)% SR (X)% = 66,67%+ 33,33% SR (X)% = 100%

Kesimpulannya, berdasarkan perhitungan di atas dapat diketahui bahwa

sumbangan relatif (SR) variabel metode pembelajaran saintifik sebesar

66,67%, sedangkan untuk variabel fasilitas belajar sebesar 33,33%. Untuk

total SR adalah sebesar 100% atau 1.

Dalam dokumen Pengaruh Persepsi Siswa tentang Metode Pembelajaran Saintifik dan Fasilitas Belajar Terhadap Hasil Belajar Pada Mata Pelajaran Ekonomi Kelas XI Jurusan IPS di SMA Negeri 1 Kota Mungkid, Kabupaten Magelang Tahun Ajaran 2017/2018 (Halaman 99-106)