ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
O. Uji Regresi
1 Pengujian Hipotesis pertama (H1) a. Rumuan Hipotesis pertama (H1)
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara metode mengajar guru akuntansi dengan minat, motivasi, dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi serta sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi. H1: ada hubungan yang signifikan antara metode mengajar guru akuntansi dengan minat, motivasi, dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi serta sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi.
b. Kriteria
Tabel V.3 Kriteria Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria
Chi-square P
Nilai yang kecil P > 0,05
NCP Interval
Nilai yang kecil Interval yang sempit
p (close fit) P ≥ 0,50 GFI GFI ≥ 0,90 AGFI AGFI ≥ 0,90 NFI NFI ≥ 0,90 NNFI NNFI ≥ 0,90 CFI CFI ≥ 0,90
ECVI Nilai yang kecil dan dekat
dengan ECVI saturated
IFI IFI ≥ 0,90
RFI RFI ≥ 0,90
CN CN ≥ 200
RMR Standardized RMR ≤ 0,05
c. Hasil
Tabel V.4 Hasil Tingkat Kecocokan Ukuran
GOF
Kriteria Hasil Tingkat
kecocokan Chi-square
P
Nilai yang kecil P > 0,05
23,43 0,44
Baik (good fit)
NCP Interval
Nilai yang kecil
Interval yang sempit
0,43 0,0 ; 16,13
Baik (good fit)
p (close fit) P ≥ 0,50 0,93
GFI GFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit) AGFI AGFI ≥ 0,90 0,96 Baik (good fit) NFI NFI ≥ 0,90 0,97 Baik (good fit) NNFI NNFI ≥ 0,90 1,00 Baik (good fit) CFI CFI ≥ 0,90 1,00 Baik (good fit) ECVI Nilai yang kecil
dan dekat dengan ECVI saturated
M = 0,26 S = 0,35 I = 3,45
Baik (good fit)
IFI IFI ≥ 0,90 1,00 Baik (good fit) RFI RFI ≥ 0,90 0,96 Baik (good fit) CN CN ≥ 200 463,38 Baik (good fit)
RMR Standardized RMR
≤ 0,05
0,03 Baik (good fit)
d. Penarikan Kesimpulan
Kriteria validitas yang digunakan adalah chi-square. Jika χ2 rendah dan significance level lebih besar atau sama dengan 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Jika χ2 besar dan significance level lebih kecil dari 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas.
Dari output di atas terlihat jelas bahwa Chi-square sebesar 23,4301 dan p = 0,4359. Dapat disimpulkan bahwa dari Chi-square, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Goodness-of-Fit Index. Jika GFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan GFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H1 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output di atas terlihat jelas bahwa GFI sebesar 0,9800. Dapat disimpulkan bahwa dari GFI, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Root Mean Square Error of Approximation. Jika RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0.05 merupakan close fit, jika RMSEA antara 0.05 sampai 0.08 merupakan good fit, dan jika RMSEA antara 0.08 ssampai 0.10 merupakan mediocre (marginal) fit, sedangkan nilai RMSEA lebih besar dari 0.10 merupakan poor fit. Pengujian hipotesis H1 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai RMSEA = 0,008564 < 0,05 yang menunjukkan kecocokan keseluruhan model yang kurang baik. 90% confident interval dari RMSEA = (0,0 ; 0,05244), dan nilai RMSEA = 0,008564 berada di dalam interval tersebut. Hal ini berarti bahwa estimasi nilai RMSEA mempunyai presisi yang baik (good degree of
precision). P – Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0,9345; menunjukkan kecocokan keseluruhan model adalah baik. Kriteria validitas yang digunakan adalah Adjusted Goodness-of-Fit Index. Jika AGFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan AGFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H1 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai AGFI = 0,9609 > 0,90 ; menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Gb. V. 7 Model Pengujian Hipotesis 1
Tabel V. 5 Hasil Hipotesis 1
Hubungan t tabel (5%) t hitung (5%) Keterangan
X1 X2 1.96 5.24 Signifikan X1 X3 1.96 3.81 Signifikan X1 X4 1.96 0.85 Tidak Signifikan X1 X5 1.96 0.33 Tidak Signifikan X1 X5 X4 X3 X2
Berdasarkan data di atas maka untuk hipotesis pertama yang signifikan hanya hubungan antara metode mengajar guru akuntansi dengan minat siswa dalam belajar akuntansi dan hubungan metode mengajar guru akuntansi dengan sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi. Sedangkan yang tidak signifikan adalah hubungan antara metode mengajar guru akuntansi dengan motivasi siswa terhadap pelajaran akuntansi dan hubungan antara metode mengajar guru akuntansi dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
2 Pengujian Hipotesis Kedua (H2) a. Rumuan Hipotesis Kedua (H2)
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara minat siswa dalam belajar akuntansi dengan Motivasi siswa dalam belajar akuntansi, dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
H2: ada hubungan yang signifikan antara minat siswa dalam belajar akuntansi dengan Motivasi siswa dalam belajar akuntansi, dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
b. Kriteria
Tabel V.6 Kriteria Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria
Chi-square P
Nilai yang kecil P > 0,05
NCP Interval
Nilai yang kecil Interval yang sempit RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 GFI GFI ≥ 0,90 AGFI AGFI ≥ 0,90 NFI NFI ≥ 0,90 NNFI NNFI ≥ 0,90 CFI CFI ≥ 0,90
ECVI Nilai yang kecil dan dekat
dengan ECVI saturated
IFI IFI ≥ 0,90
RFI RFI ≥ 0,90
CN CN ≥ 200
RMR Standardized RMR ≤ 0,05
c. Hasil
Tabel V.7 Hasil Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria Hasil Tingkat kecocokan Chi-square
P
Nilai yang kecil P > 0,05
18,21 0,15
Baik (good fit)
Interval Interval yang sempit 0,0 ; 20,63 RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 0,04 0,62
Baik (good fit)
GFI GFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit) AGFI AGFI ≥ 0,90 0,96 Baik (good fit) NFI NFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit) NNFI NNFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) CFI CFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) ECVI Nilai yang kecil
dan dekat dengan ECVI saturated
M = 0,19 S = 0,22 I = 3,51
Baik (good fit)
IFI IFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) RFI RFI ≥ 0,90 0,96 Baik (good fit) CN CN ≥ 200 367,95 Baik (good fit)
RMR Standardized RMR
≤ 0,05
0,02 Baik (good fit)
d. Penarikan Kesimpulan
Kriteria validitas yang digunakan adalah chi-square. Jika χ2 rendah dan significance level lebih besar atau sama dengan 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Jika χ2 besar dan significance level
lebih kecil dari 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Dari output di atas terlihat jelas bahwa Chi-square sebesar 18,2053 dan p = 0,1499. Dapat disimpulkan bahwa dari Chi-square, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Goodness-of-Fit Index. Jika GFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan GFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H2 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output di atas terlihat jelas bahwa GFI sebesar 0,9800. Dapat disimpulkan bahwa dari GFI, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Root Mean Square Error of Approximation. Jika RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0.05 merupakan close fit, jika RMSEA antara 0.05 sampai 0.08 merupakan good fit, dan jika RMSEA antara 0.08 ssampai 0.10 merupakan mediocre (marginal) fit, sedangkan nilai RMSEA lebih besar dari 0.10 merupakan poor fit. Pengujian hipotesis H2 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai RMSEA = 0,03963 < 0,05 yang menunjukkan kecocokan keseluruhan model yang kurang baik. 90% confident interval dari RMSEA = (0,0 ; 0,07888), dan nilai RMSEA = 0,03963 berada di dalam interval tersebut. Hal ini berarti bahwa estimasi nilai
RMSEA mempunyai presisi yang baik (good degree of precision). P – Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0,6200; menunjukkan kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Adjusted Goodness-of-Fit Index. Jika AGFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan AGFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H2 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai AGFI = 0,9569 > 0,90 ; menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Gb. V. 8 Model Pengujian Hipotesis 2
Tabel V. 8 Hasil Hipotesis 2
Hubungan t tabel (5%) t hitung (5%) Keterangan
X2 X4 1.96 2,41 Signifikan
X2 X5 1.96 0.91 Tidak Signifikan X5
X4 X2
Berdasarkan data di atas maka untuk hipotesis kedua yang signifikan hanya hubungan antara minat siswa dalam belajar akuntansi dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi. Sedangkan yang tidak signifikan adalah hubungan antara minat siswa dalam belajar akuntansi dengan motivasi siswa terhadap pelajaran akuntansi.
3 Pengujian Hipotesis Ketiga (H3) a. Rumuan Hipotesis Ketiga (H3)
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi dengan motivasi siswa dalam belajar akuntansi, dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
H3: ada hubungan yang signifikan antara sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi dengan motivasi siswa dalam belajar akuntansi, dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
b. Kriteria
Tabel V. 9 Kriteria Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria
Chi-square P
Nilai yang kecil P > 0,05
NCP Interval
Nilai yang kecil Interval yang sempit RMSEA
p (close fit)
RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50
GFI GFI ≥ 0,90
AGFI AGFI ≥ 0,90
NFI NFI ≥ 0,90
NNFI NNFI ≥ 0,90
CFI CFI ≥ 0,90
ECVI Nilai yang kecil dan dekat
dengan ECVI saturated
IFI IFI ≥ 0,90
RFI RFI ≥ 0,90
CN CN ≥ 200
RMR Standardized RMR ≤ 0,05
c. Hasil
Tabel V. 10 Hasil Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria Hasil Tingkat kecocokan Chi-square
P
Nilai yang kecil P > 0,05
34,79 0,07
Baik (good fit)
NCP Interval
Nilai yang kecil
Interval yang sempit
10,79 0,0 ; 30,60
Baik (good fit)
RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 0,04 0,64
GFI GFI ≥ 0,90 0,97 Baik (good fit) AGFI AGFI ≥ 0,90 0,94 Baik (good fit) NFI NFI ≥ 0,90 0,95 Baik (good fit) NNFI NNFI ≥ 0,90 0,97 Baik (good fit) CFI CFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit) ECVI Nilai yang kecil
dan dekat dengan ECVI saturated
M = 0,30 S = 0,35 I = 2,56
Baik (good fit)
IFI IFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit) RFI RFI ≥ 0,90 0,92 Baik (good fit) CN CN ≥ 200 320,93 Baik (good fit)
RMR Standardized RMR
≤ 0,05
0,03 Baik (good fit)
d. Penarikan Kesimpulan
Kriteria validitas yang digunakan adalah chi-square. Jika χ2 rendah dan significance level lebih besar atau sama dengan 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Jika χ2
besar dan significance level lebih kecil dari 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Dari output di atas terlihat jelas bahwa Chi-square sebesar 34,7871
dan p = 0,07162. Dapat disimpulkan bahwa dari Chi-square, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Goodness-of-Fit Index. Jika GFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan GFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H3 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output di atas terlihat jelas bahwa GFI sebesar 0,9706. Dapat disimpulkan bahwa dari GFI, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Root Mean Square Error of Approximation. Jika RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0.05 merupakan close fit, jika RMSEA antara 0.05 sampai 0.08 merupakan good fit, dan jika RMSEA antara 0.08 ssampai 0.10 merupakan mediocre (marginal) fit, sedangkan nilai RMSEA lebih besar dari 0.10 merupakan poor fit. Pengujian hipotesis H3 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai RMSEA = 0,04198 < 0,05 yang menunjukkan kecocokan keseluruhan model yang kurang baik. 90% confident interval dari RMSEA = (0,0 ; 0,07072), dan nilai RMSEA = 0,04198 berada di dalam interval tersebut. Hal ini berarti bahwa estimasi nilai RMSEA mempunyai presisi yang baik (good degree of precision). P – Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0,6422; menunjukkan kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Adjusted Goodness-of-Fit Index. Jika AGFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan AGFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H3 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai AGFI = 0,9448 > 0,90 ; menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Gb. V. 9 Model Pengujian Hipotesis 3
Tabel V. 11 Hasil Hipotesis 3
Hubungan t tabel (5%) t hitung (5%) Keterangan
X3 X4 1.96 2.64 Signifikan
X3 X5 1.96 5.13 Signifikan
Berdasarkan data di atas, maka H3 diterima (thitung > t tabel). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hubungan antara sikap
X5 X4
siswa terhadap pelajaran akuntansi dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi dan motivasi siswa dalam belajar akuntansi memiliki hubungan yang signifikan.
4 Pengujian Hipotesis Keempat (H4) a. Rumuan Hipotesis Keempat (H4)
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi dengan prestasi belajar akuntansi siswa. H4: ada hubungan yang signifikan antara kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi dengan prestasi belajar akuntansi siswa.
b. Kriteria
Tabel V. 12 Kriteria Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria
Chi-square P
Nilai yang kecil P > 0,05
NCP Interval
Nilai yang kecil Interval yang sempit RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 GFI GFI ≥ 0,90 AGFI AGFI ≥ 0,90 NFI NFI ≥ 0,90 NNFI NNFI ≥ 0,90
CFI CFI ≥ 0,90
ECVI Nilai yang kecil dan dekat
dengan ECVI saturated
IFI IFI ≥ 0,90
RFI RFI ≥ 0,90
CN CN ≥ 200
RMR Standardized RMR ≤ 0,05
c. Hasil
Tabel V. 13 Hasil Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria Hasil Tingkat kecocokan Chi-square
P
Nilai yang kecil P > 0,05
34,21 0,08
Baik (good fit)
NCP Interval
Nilai yang kecil
Interval yang sempit
10,21 0,0 ; 29,84
Baik (good fit)
RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 0,04 0,66
Baik (good fit)
GFI GFI ≥ 0,90 0,97 Baik (good fit) AGFI AGFI ≥ 0,90 0,95 Baik (good fit) NFI NFI ≥ 0,90 0,97 Baik (good fit) NNFI NNFI ≥ 0,90 0,98 Baik (good fit)
CFI CFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) ECVI Nilai yang kecil
dan dekat dengan ECVI saturated
M = 0,30 S = 0,35 I = 4,47
Baik (good fit)
IFI IFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) RFI RFI ≥ 0,90 0,95 Baik (good fit) CN CN ≥ 200 314,15 Baik (good fit)
RMR Standardized RMR
≤ 0,05
0,03 Baik (good fit)
d. Penarikan Kesimpulan
Kriteria validitas yang digunakan adalah chi-square. Jika χ2
rendah dan significance level lebih besar atau sama dengan 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Jika χ2 besar dan significance level lebih kecil dari 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Dari output di atas terlihat jelas bahwa Chi-square sebesar 34,2129 dan p = 0,08096. Dapat disimpulkan bahwa dari Chi-square, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Goodness-of-Fit Index. Jika GFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan GFI antara 0.80 dan 0.90
merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H4 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output di atas terlihat jelas bahwa GFI sebesar 0,9710. Dapat disimpulkan bahwa dari GFI, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Root Mean Square Error of Approximation. Jika RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0.05 merupakan close fit, jika RMSEA antara 0.05 sampai 0.08 merupakan good fit, dan jika RMSEA antara 0.08 ssampai 0.10 merupakan mediocre (marginal) fit, sedangkan nilai RMSEA lebih besar dari 0.10 merupakan poor fit. Pengujian hipotesis H4 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai RMSEA = 0,04085 < 0,05 yang menunjukkan kecocokan keseluruhan model yang kurang baik. 90% confident interval dari RMSEA = (0,0 ; 0,06983), dan nilai RMSEA = 0,04085 berada di dalam interval tersebut. Hal ini berarti bahwa estimasi nilai RMSEA mempunyai presisi yang baik (good degree of precision). P – Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0,6641; menunjukkan kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Adjusted Goodness-of-Fit Index. Jika AGFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan AGFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H4 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai
AGFI = 0,9457 > 0,90 ; menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Gb. V. 10 Model Pengujian Hipotesis 4
Tabel V. 14 Hasil Hipotesis 4
Hubungan t tabel (5%) t hitung (5%) Keterangan
X4 Y 1.96 6.25 Signifikan
Berdasarkan data di atas, maka H4 diterima (thitung > t tabel). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hubungan antara kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi dengan prestasi belajar akuntansi siswa signifikan.
5 Pengujian Hipotesis Kelima (H5) a. Rumuan Hipotesis Kelima (H5)
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara motivasi siswa dalam belajar akuntansi dengan prestasi belajar akuntansi siswa.
H5: ada hubungan yang signifikan antara motivasi siswa dalam belajar akuntansi dengan prestasi belajar akuntansi siswa.
Y
b. Kriteria
Tabel V. 15 Kriteria Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria
Chi-square P
Nilai yang kecil P > 0,05
NCP Interval
Nilai yang kecil Interval yang sempit RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 GFI GFI ≥ 0,90 AGFI AGFI ≥ 0,90 NFI NFI ≥ 0,90 NNFI NNFI ≥ 0,90 CFI CFI ≥ 0,90
ECVI Nilai yang kecil dan dekat
dengan ECVI saturated
IFI IFI ≥ 0,90
RFI RFI ≥ 0,90
CN CN ≥ 200
c. Hasil
Tabel V. 16 Hasil Tingkat Kecocokan
Ukuran GOF Kriteria Hasil Tingkat kecocokan Chi-square
P
Nilai yang kecil P > 0,05
10,57 0,23
Baik (good fit)
NCP Interval
Nilai yang kecil
Interval yang sempit
2,57 0,0 ; 15,24
Baik (good fit)
RMSEA p (close fit) RMSEA ≤ 0,08 P ≥ 0,50 0,04 0,62
Baik (good fit)
GFI GFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) AGFI AGFI ≥ 0,90 0,96 Baik (good fit) NFI NFI ≥ 0,90 0,97 Baik (good fit) NNFI NNFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) CFI CFI ≥ 0,90 0.99 Baik (good fit) ECVI Nilai yang kecil
dan dekat dengan ECVI saturated
M = 0,14 S = 0,16 I = 1,73
Baik (good fit)
IFI IFI ≥ 0,90 0,99 Baik (good fit) RFI RFI ≥ 0,90 0,95 Baik (good fit) CN CN ≥ 200 476,28 Baik (good fit) RMR Standardized RMR 0,03 Baik (good fit)
≤ 0,05
d. Penarikan Kesimpulan
Kriteria validitas yang digunakan adalah chi-square. Jika χ2
rendah dan significance level lebih besar atau sama dengan 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Jika χ2 besar dan significance level lebih kecil dari 0.05, berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berhubungan secara signifikan terhadap variabel tidak bebas. Dari output di atas terlihat jelas bahwa Chi-square sebesar 10,5738 dan p = 0,2270. Dapat disimpulkan bahwa dari Chi-square, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Goodness-of-Fit Index. Jika GFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan GFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H5 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output di atas terlihat jelas bahwa GFI sebesar 0,9864. Dapat disimpulkan bahwa dari GFI, kecocokan baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Root Mean Square Error of Approximation. Jika RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0.05 merupakan close fit, jika RMSEA antara 0.05 sampai 0.08 merupakan good fit, dan jika RMSEA antara 0.08 ssampai 0.10
merupakan mediocre (marginal) fit, sedangkan nilai RMSEA lebih besar dari 0.10 merupakan poor fit. Pengujian hipotesis H5 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai RMSEA = 0,03552 < 0,05 yang menunjukkan kecocokan keseluruhan model yang kurang baik. 90% confident interval dari RMSEA = (0,0 ; 0,08642), dan nilai RMSEA = 0,03552 berada di dalam interval tersebut. Hal ini berarti bahwa estimasi nilai RMSEA mempunyai presisi yang baik (good degree of precision). P – Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0,6172; menunjukkan kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Kriteria validitas yang digunakan adalah Adjusted Goodness-of-Fit Index. Jika AGFI lebih besar atau sama dengan 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik), sedangkan AGFI antara 0.80 dan 0.90 merupakan marginal fit. Pengujian hipotesis H5 akan dikerjakan dengan bantuan LISREL. Dari output diatas terlihat bahwa nilai AGFI = 0,9642 > 0,90 ; menunjukkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik.
Gb. V. 9 Model Pengujian Hipotesis 5
X5
Tabel V. 17 Hasil Hipotesis 5
Hubungan t tabel (5%) t hitung (5%) Keterangan
X5 Y 1.96 2.19 Signifikan
Berdasarkan data di atas, maka H5 diterima (thitung > t tabel). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hubungan antara motivasi siswa dalam belajar akuntansi dengan prestasi belajar akuntansi siswa signifikan.
P. Pembahasan
1 Hasil pengujian hipotesis pertama (H1) yang ditunjukkan tabel V.5, dapat disimpulkan bahwa untuk hubungan antara metode mengajar guru akuntansi dengan minat siswa belajar akuntansi dan metode mengajar guru akuntansi dengan sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi adalah signifikan. Sedangkan hubungan antara metode mengajar guru akuntansi dengan motivasi siswa belajar akuntansi dan metode mengajar guru akuntansi dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi adalah tidak signifikan. Dari hipotesis yang signifikan dapat diartikan bahwa ada keinginan atau niat siswa dalam belajar akuntansi. Keinginan atau niat tersebut dapat muncul dari dalam diri siswa baik itu kesadaran diri sendiri maupun dorongan dari pihak luar. Selain itu juga, ada kecenderungan untuk menerima berbagai kegiatan yang berkaitan
dengan akuntansi. Kecenderungan tersebut dapat terlihat dari keinginannya untuk tahu atau belajar lebih banyak, dari kemauannya untuk lebih terlibat atau melibatkan diri dalam belajar akuntansi.
Metode mengajar adalah cara yang sistematik yang digunakan untuk mencapai tujuan pengajaran. Cara ini merupakan bentuk konkrit dari penerapan petunjuk-petunjuk umum pengajaran pada proses pengajaran tertentu. Metode mengajar, selain berpegang pada prinsip-prinsip umum juga harus merumuskan petunjuk khusus sesuai dengan kekhususan mata pelajaran (Pasaribu dan Simanjuntak, 1983:13). Dalam penelitian yang dilakukan oleh Nurani (2004), ditemukan bahwa metode mengajar guru akuntansi mempunyai hubungan yang signifikan dengan minat siswa belajar akuntansi dan sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi. Penelitian yang dilakukan oleh Yohana Dwi Ningrum (2008), ditemukan bahwa metode mengajar guru akuntansi tidak mempunyai hubungan yang signifikan dengan motivasi siswa belajar akuntansi dan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
2 Hasil pengujian hipoteisi kedua (H2) yang ditunjukkan tabel V.8, dapat disimpulkan bahwa hubungan antara minat siswa dalam belajar akuntansi dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi adalah signifikan. Sedangkan hubungan antara minat siswa dalam belajar akuntansi dengan motivasi siswa terhadap pelajaran
akuntansi adalah tidak signifikan. Dari hipotesis yang signifikan dapat diartikan bahwa ada kecenderungan yang menetap untuk tertarik pada bidang akuntansi. Kecenderungan tersebut membuat siswa memiliki kebiasaan yang baik dalam belajar akuntansi. Minat siswa adalah kecenderungan yang menetap dalam subyek untuk merasa tertarik pada bidang atau hal tertentu dan merasa senang berkecimpung dalam bidang itu. Minat siswa memiliki peranan yang besar terhadap kebiasaan belajar dan sikap siswa. Minat siswa yang tinggi membuat siswa lebih giat dalam belajar atau menjadi terbiasa dan memiliki sikap yang menerima terhadap akuntansi. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Wahyudi (2000), ditemukan bahwa minat siswa dalam belajar akuntansi mempunyai hubungan yang signifikan dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi.
3 Hasil pengujian hipotesis ketiga (H3) diperoleh kesimpulan Ho ditolak. Artinya sikap siswa terhadap pelajaran akuntansi memiliki hubungan yang signifikan dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi dan motivasi siswa dalam belajar akuntansi. Sikap siswa yang menerima pelajaran akuntansi akan membuat siswa terbiasa dalam belajar akuntansi dan lebih termotivasi dalam belajar. Sikap siswa adalah kecenderungan untuk menerima atau menolak pelajaran akuntansi. Kecenderungan tersebut dapat terlihat dari keinginannya untuk tahu atau belajar lebih banyak, dari
kemauannya untuk lebih terlibat atau melibatkan diri dalam belajar akuntansi. Sikap siswa memiliki peranan yang besar terhadap prestasi belajar akuntansi. Sikap yang menerima akan membuat siswa untuk lebih termotivasi dalam belajar akuntansi dan memiliki kebiasaan belajar akuntansi, begitu juga sebaliknya. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Suryantono (2004), ditemukan bahwa sikap belajar siswa mempunyai hubungan yang positif dan signifikan dengan kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi dan motivasi siswa dalam belajar akuntansi.
4 Hasil pengujian hipotesis keempat (H4) diperoleh kesimpulan Ho ditolak. Artinya kebiasaan siswa dalam belajar akuntansi memiliki