HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.5 Uji Hipotesis
Sig. (2-tailed) ,806 . ,000 N 177 177 177 Lingkungan Sekolah Correlation Coefficient ,006 ,555 ** 1,000 Sig. (2-tailed) ,936 ,000 . N 177 177 177
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Berdasarkan tabel 4.15 tersebut, dapat diketahui bahwa korelasi antara kebiasaan belajar dengan Unstandardized Residual menghasilkan nilai signifikansi 0,806 dan korelasi antara lingkungan sekolah dengan Unstandardized Residual menghasilkan nilai signifikansi 0,936. Karena nilai signifikansi lebih dari 0,05, dapat dinyatakan bahwa dalam penelitian ini tidak ditemukan adanya masalah heteroskedastisitas pada model regresi. Untuk hasil uji heteroskedastisitas secara lengkap dapat dilihat pada lampiran 21 hal 253.
4.1.5 Uji Hipotesis
Pada bagian ini uji hipotesis akan diuraikan tentang analisis korelasi sederhana, analisis regresi sederhana, analisis korelasi ganda, analisis regresi ganda, analisis koefisien determinasi, dan analisis koefisien regresi secara bersama (uji F). Uraiannya sebagai berikut.
4.1.5.1Analisis Korelasi Sederhana
Analisis korelasi digunakan untuk mencari hubungan antara variabel bebas (X) dengan variabel terikat (Y) dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi. Analisis ini dilakukan dengan teknik korelasi pearson product moment. Perhitungan uji korelasi menggunakan program SPSS versi 20. Korelasi antara dua variabel dapat diketahui dengan melihat nilai signifikansi dan nilai Pearson Correlation. Untuk mengetahui tingkat hubungan yang terjadi antara dua variabel dapat dilihat pada tabel pedoman interpretasi koefisien korelasi menurut Priyatno (2010: 65). Dasar pengambilan keputusan korelasi yaitu jika nilai Sig˃0,05, maka
H0 diterima. Namun jika Sig<0,05, maka H0 ditolak (Priyatno (2012: 109). Hasil perhitungan analisis dapat dilihat pada tabel 4.16 dan 4.17 berikut:
Tabel 4.16 Hasil Analisis Korelasi Sederhana X1 dan Y Correlations Kebiasaan Belajar Prestasi Belajar Kebiasaan Belajar Pearson Correlation 1 ,468** Sig. (2-tailed) ,000 N 177 177 Prestasi Belajar Pearson Correlation ,468** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 177 177
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Berdasarkan tabel 4.16 tersebut dapat diketahui bahwa kebiasaan belajar dan prestasi belajar memiliki korelasi positif, hal ini dilihat dari Pearson Correlation sebesar 0,468 dan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Karena nilai signifikansi kurang dari 0,05 (0,000 < 0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak artinya terdapat hubungan positif antara variabel kebiasaan belajar dan
variabel prestasi belajar. Variabel kebiasaan belajar dan prestasi belajar terjadi hubungan yang sedang karena 0,468 berada di rentang antara 0,40 – 0,599.
Tabel 4.17 Hasil Analisis Korelasi Sederhana X2 dan Y
Correlations Lingkungan Sekolah Prestasi Belajar Lingkungan Sekolah Pearson Correlation 1 ,548** Sig. (2-tailed) ,000 N 177 177 Prestasi Belajar Pearson Correlation ,548** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 177 177
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Berdasarkan tabel 4.17 tersebut dapat diketahui bahwa lingkungan sekolah dan prestasi belajar memiliki korelasi positif, hal ini dilihat dari Pearson Correlation sebesar 0,548 dan tingkat signifikansi sebesar 0,000, sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak artinya terdapat korelasi positif antara variabel lingkungan sekolah dan variabel prestasi belajar (0,000<0,05). Variabel lingkungan sekolah dan prestasi belajar terjadi hubungan yang sedang karena berada di rentang 0,40 – 0,599. Hasil analisis korelasi pearson product moment secara lengkap terdapat pada lampiran 22 hal 254.
4.1.5.2Analisis Regresi Sederhana
Riduwan (2010: 96) menyatakan “regresi sederhana adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling mungkin terjadi di masa yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki
agar kesalahannya dapat diperkecil”. Analisis regresi sederhana digunakan untuk menjawab hipotesis nomor 1 dan 2. Hasil analisis regresi sederhana secara lengkap terdapat pada lampiran 23 hal 255 dan lampiran 24 hal 256. Hasil
penghitungan analisis regresi sederhana dapat dilihat pada tabel 4.18 dan 4.19 berikut:
Tabel 4.18 Hasil Analisis Regresi Sederhana X1 terhadap Y
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 46,324 3,636 12,740 ,000 Kebiasaan Belajar ,358 ,051 ,468 7,015 ,000
a. Dependent Variable: Prestasi Belajar
Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan SPSS versi 20 maka dapat dianalisis sebagai berikut:
1. Merumuskan Hipotesis
H01 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara kebiasaan belajar terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal (p = 0).
Ha1 : Terdapat pengaruh yang signifikan antara kebiasaan belajar terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan
Margasari Kabupaten Tegal (p ≠ 0).
2. Kriteria Pengujian
Jika nilai -ttabel≤ thitung ≤ ttabel, maka H0 diterima. Jika nilai -thitung < - ttabel atau thitung ˃ ttabel maka H0 ditolak. Berdasar signifikansi, jika nilai signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima. Namun, jika nilai signifikansi > 0,05 maka H0
3. Pengambilan Keputusan
Tabel Coefficients menunjukkan bahwa nilai thitung = 7,015, sedangkan ttabel dengan taraf kesalahan 5% dan df = N-2 = 177 - 2 = 175 diperoleh nilai ttabel sebesar 1,973. Dengan demikian nilai thitung ˃ ttabel atau 7,015 ˃ 1,973, maka H0 ditolak. Berdasarkan kolom sig. pada tabel Coefficients diketahui bahwa nilai signifikansinya sebesar 0,000. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000<0,05 maka H01 ditolak dan Ha1 diterima. Dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kebiasaan belajar terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal.
Untuk mengetahui analisis persamaan regresi linear sederhana, nilai-nilai pada tabel Coefficient pada Unstandardized Coefficients B: constant dan kebiasaan belajar, selanjutnya dimasukkan ke dalam rumus berikut ini.
Ŷ = a + bX
Ŷ = 46,324 + 0,358 X Keterangan:
Ŷ = prestasi belajar yang diperoleh X = variabel kebiasaan belajar a = konstanta
b = koefisien regresi
Persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta (a) sebesar 46,324 berarti jika kebiasaan belajar (X) nilainya 0, maka prestasi belajar (Y) nilainya 46,324.
2. Nilai koefisien regresi variabel kebiasaan belajar (b) sebesar 0,358, artinya jika kebiasaan belajar mengalami kenaikan sebesar 1, maka prestasi belajar akan mengalami peningkatan sebesar 0,358. Sebaliknya, jika kebiasaan belajar mengalami penurunan sebesar 1, maka prestasi belajarnya diprediksi mengalami penurunan sebesar 0,358. Tanda koefisien regresi positif (+) menyatakan arah hubungan yang searah dimana kenaikan atau penurunan variabel independen (X) akan mengakibatkan kenaikan atau penurunan variabel dependen (Y). Koefisien regresi bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara kebiasaan belajar dengan prestasi belajar siswa. Semakin baik kebiasaan belajar, maka semakin baik pula prestasi belajar yang diraih siswa.
Tabel 4.19 Hasil Analisis Regresi Sederhana X2 terhadap Y Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 35,985 4,136 8,701 ,000 Lingkungan Sekolah ,462 ,053 ,548 8,666 ,000
a. Dependent Variable: Prestasi Belajar
Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan SPSS versi 20 maka dapat dianalisis sebagai berikut:
1. Merumuskan Hipotesis
H02 :Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara lingkungan sekolah terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal (p = 0).
Ha2 :Terdapat pengaruh yang signifikan antara lingkungan sekolah terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan
Margasari Kabupaten Tegal (p ≠ 0).
2. Kriteria Pengujian
Jika nilai -ttabel ≤ thitung ≤ ttabel, maka H0 diterima. Jika nilai -thitung < - ttabel
atau thitung ˃ ttabel maka H0 ditolak. Berdasar signifikansi, jika nilai signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima. Namun, jika nilai signifikansi > 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak (Priyatno 2012: 126).
3. Pengambilan Keputusan
Tabel Coefficients menunjukkan bahwa nilai thitung = 8,666, sedangkan ttabel dengan taraf kesalahan 5% dan df = N-2 = 177 - 2 = 175 diperoleh nilai ttabel sebesar 1,973. Dengan demikian nilai thitung ˃ ttabel atau 8,666 ˃ 1,973, maka H0 ditolak. Berdasarkan kolom sig. pada tabel Coefficients diketahui bahwa nilai signifikansinya sebesar 0,000. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000<0,05 maka H02 ditolak dan Ha2 diterima. Dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara lingkungan sekolah terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal.
Untuk mengetahui analisis persamaan regresi linear sederhana, nilai-nilai pada tabel Coefficient pada Unstandardized Coefficients B: constant dan lingkungan sekolah, selanjutnya dimasukkan ke dalam rumus berikut ini.
Ŷ = a + bX
Ŷ = 35,985 + 0,462X Keterangan:
Ŷ = prestasi belajar yang diperoleh X = variabel lingkungan sekolah a = konstanta
b = koefisien regresi
Persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta (a) sebesar 35,985 berarti jika lingkungan sekolah (X) nilainya 0, maka prestasi belajar (Y) nilainya 35,985.
2. Nilai koefisien regresi variabel lingkungan sekolah (b) sebesar 0,462 artinya jika lingkungan sekolah mengalami kenaikan sebesar 1, maka prestasi belajar akan mengalami peningkatan sebesar 0,462. Sebaliknya, jika lingkungan sekolah mengalami penurunan sebesar 1, maka prestasi belajarnya diprediksi mengalami penurunan sebesar 0,462. Tanda koefisien regresi positif (+) menyatakan arah hubungan yang searah dimana kenaikan atau penurunan variabel independen (X) akan mengakibatkan kenaikan atau penurunan variabel dependen (Y). Koefisien regresi bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara lingkungan sekolah dengan prestasi belajar siswa. Semakin baik lingkungan sekolah, maka semakin baik prestasi belajar siswa.
4.1.5.3Analisis Regresi Berganda
Regresi berganda digunakan untuk meramalkan atau memprediksi nilai variabel terikat (Y) apabila variabel bebas (X) minimal dua atau lebih (Riduwan 2015: 155). Dalam penelitian ini, analisis regresi ganda digunakan untuk menjawab hipotesis nomor 3. Hasil analisis regresi berganda secara lengkap terdapat pada lampiran 25 hal 257. Hasil penghitungan analisis regresi berganda dapat dilihat pada tabel 4.20 berikut:
Tabel 4.20 Hasil Analisis Regresi Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 31,654 4,245 7,456 ,000 Kebiasaan Belajar ,182 ,056 ,239 3,233 ,001 Lingkungan Sekolah ,351 ,062 ,416 5,636 ,000
a. Dependent Variable: Prestasi Belajar
Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan SPSS versi 20 maka dapat dianalisis sebagai berikut:
Dalam penelitian ini digunakan hipotesis berbentuk kalimat sebagai berikut. H03 :Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara kebiasaan belajar dan
lingkungan sekolah terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal (p = 0).
Ha3 :Terdapat pengaruh yang signifikan antara kebiasaan belajar dan lingkungan sekolah terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri
di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal (p ≠ 0).
Untuk mengetahui analisis persamaan regresi linear berganda, nilai-nilai pada tabel Coefficient pada Unstandardized Coefficients B: constant, kebiasaan belajar, dan lingkungan sekolah, selanjutnya dimasukkan ke dalam rumus berikut.
Ŷ = a + b1X1 + b2X2
Ŷ = 31,654+ 0,182X1 + 0,351X2
Keterangan:
Ŷ = prestasi belajar yang diperoleh X1 = variabel kebiasaan belajar X2 = variabel lingkungan sekolah
a = konstanta
b = koefisien regresi
Persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta (a) sebesar 31,654 yang berarti jika kebiasaan belajar (X1) dan lingkungan sekolah (X2) nilainya 0, maka prestasi belajar (Y) nilainya 31,654. 2. Nilai koefisien regresi (b) variabel kebiasaan belajar (X1) sebesar 0,182 yang artinya jika kebiasaan belajar mengalami kenaikan sebesar 1, maka prestasi belajar (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0,182 dengan asumsi variabel independen lain bernilai tetap. Tanda koefisien regresi positif (+) menyatakan arah hubungan yang searah dimana kenaikan atau penurunan variabel independen (X) akan mengakibatkan kenaikan atau penurunan variabel dependen (Y). Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan yang positif antara kebiasaan belajar dengan prestasi belajar. Semakin baik kebiasaan belajar, semakin baik pula prestasi belajar siswa.
3. Koefisien regresi (b) variabel lingkungan sekolah (X2) sebesar 0,351 artinya jika lingkungan sekolah mengalami kenaikan sebesar 1, maka prestasi belajar (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0,351 dengan asumsi variabel independen lain bernilai tetap. Tanda koefisien regresi positif (+) menyatakan arah hubungan yang searah dimana kenaikan atau penurunan variabel independen (X) akan mengakibatkan kenaikan atau penurunan variabel dependen (Y). Koefisien regresi bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara lingkungan sekolah dengan prestasi belajar. Semakin baik lingkungan sekolah, maka semakin baik pula prestasi belajar siswa.
4.1.5.4Analisis Korelasi Ganda
Analisis korelasi ganda berfungsi untuk mencari besarnya pengaruh atau hubungan antara dua variabel bebas (X) atau lebih secara simultan (bersama-sama) dengan variabel terikat (Y). Hasil perhitungan analisis korelasi ganda dapat dilihat pada tabel 4.21 berikut:
Tabel 4.21 Hasil Analisis Korelasi Ganda
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 ,583a ,340 ,332 5,401
a. Predictors: (Constant), Lingkungan Sekolah, Kebiasaan Belajar
Berdasarkan tabel 4.21, diperoleh angka R sebesar 0,583. Karena nilai korelasi ganda terletak diantara 0,40 – 0,599, dapat dinyatakan bahwa terjadi hubungan yang sedang antara kebiasaan belajar dan lingkungan sekolah secara bersama-sama terhadap prestasi belajar.
4.1.5.5Analisis Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi adalah kuadrat dari koefisien korelasi yang dikalikan dengan 100%. Hal ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel X mempunyai sumbangan atau ikut menentukan seberapa besar nilai variabel Y. Hasil perhitungan koefisien determinasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.22 Hasil Analisis Koefisien Determinasi X1 terhadap Y Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,468a ,219 ,215 5,856
Berdasarkan tabel 4.22, nilai koefisien korelasi pada kolom R sebesar 0,468 dan nilai kuadrat koefisien korelasi pada kolom R Square sebesar 0,219. Besarnya koefisien determinasinya yaitu 0,219 x 100% = 21,9%. Jadi, besarnya pengaruh kebiasaan belajar terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal yaitu 21,9% dan 78,1% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.
Tabel 4.23 Hasil Analisis Koefisien Determinasi X2 terhadap Y Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,548a ,300 ,296 5,544
a. Predictors: (Constant), Lingkungan Sekolah
Berdasarkan tabel 4.23 tersebut, nilai koefisien korelasi pada kolom R sebesar 0,548 dan nilai kuadrat koefisien korelasi pada kolom R Square sebesar 0,300. Besarnya koefisien determinasinya yaitu 0,300 x 100%= 30%. Jadi, besarnya pengaruh lingkungan sekolah terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal yaitu 30% dan 70% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.
Tabel 4.24Hasil Analisis Koefisien Determinasi X1 dan X2 terhadap Y Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,583a ,340 ,332 5,401
a. Predictors: (Constant), Lingkungan Sekolah, Kebiasaan Belajar
Berdasarkan tabel 4.24 tersebut, nilai koefisien korelasi pada kolom R sebesar 0,583 dan nilai kuadrat koefisien korelasi pada kolom R Square sebesar
0,340. Besarnya koefisien determinasinya yaitu 0,340 x 100%= 34%. Jadi, besarnya pengaruh kebiasaan belajar dan lingkungan sekolah secara bersama terhadap prestasi belajar siswa kelas V SD Negeri di Dabin II Kecamatan Margasari Kabupaten Tegal yaitu 34% dan 66% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.
4.1.5.6Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F)
Uji F atau uji koefisien regresi secara bersama-sama digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Uji F digunakan untuk menjawab hipotesis 3. Hasil uji F dapat dilihat pada output ANOVA atau F test dari hasil analisis regresi berganda. Dasar pengambilan keputusan adalah apabila Fhitung≤Ftabel, maka H0 diterima. Namun apabila Fhitung ˃ Ftabel, maka H0 ditolak (Priyatno 2012: 138). Hasil uji F dapat dilihat pada tabel 4.25 berikut.
