HASIL PENELITIAN
A. Deskripsi Data
Agar sampel penelitian memenuhi batas minimal jumlah sampel yang ditetapkan, pengambilan sampel dilakukan dengan cara menambah jumlah sampel yang diambil sebanyak 10% sehingga jumlah sampel keseluruhan adalah 180 siswa. Penambahan jumlah sampel ini bermanfaat untuk mengantisipasi apabila terjadi data hilang (missing data) dan data ekstrem (outlier).
Pada saat pertemuan pertama kegiatan belajar mengajar, ternyata enam siswa yang tidak hadir dan lima siswa yang menjawab kuesioner strategi-strategi metakognitif secara tidak syah karena ada pernyataan yang belum dijawab. Kesebelas siswa ini dikeluarkan dari sampel penelitian sehingga selanjutnya sampel penelitian tinggal 169 siswa. Jumlah ini dianggap cukup memadai untuk keperluan generalisasi hasil penelitian karena masih di atas batas minimal sampel yang harus diambil yaitu 164 siswa sehingga harus dipertahankan sampai kegiatan penelitian selesai.
1. Kecerdasan
Skor tertinggi yang diperoleh sampel penelitian pada variabel ini sebesar 114 sedangkan skor terrendahnya adalah 86. Rata-rata skor 100,124 dengan simpangan baku sebesar 4,664 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan menggunakan rumus
n k =1+3,322log dan
k S S
menjadi delapan kelas. Distribusi frekuensi kedelapan kelas ini dideskripsikan oleh tabel 4.1 (halaman 110).
Tabel 4.1 Distribusi Frekuensi Skor Kecerdasan
Skor
Kecerdasan Frekuensi Kumulatif Frekuensi Frekuensi Kumulatif Persentase
114 – 117 110 – 113 106 – 109 102 – 105 98 – 101 94 – 97 90 – 93 86 – 89 1 5 20 29 67 40 5 2 169 168 163 143 114 47 7 2 100 99,41 96,45 84,62 67,46 27,81 4,14 1,18 Jumlah 169 - -
Sampel yang ada di kelas dengan skor tertinggi yaitu 114 – 117 hanya ada satu siswa sedangkan yang ada di kelas dengan skor terrendah yaitu 86 – 89 ada dua siswa. Sebagian besar sampel mempunyai kecerdasan yang relatif normal yaitu 98 – 101 sebanyak 67 siswa. Skor kecerdasan 114 - 118 110 - 114 106 - 110 102 - 106 98 - 102 94 - 98 90 - 94 86 - 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 5 20 29 67 40 5
(halaman 110). Siswa yang memiliki skor kecerdasan di atas normal lebih banyak daripada yang dibawah rata-rata. Ini membuktikan bahwa kecerdasan yang dimiliki oleh sampel penelitian relatif baik.
2. Strategi-strategi Metakognitif
Ada tiga kali pertemuan kegiatan belajar mengajar dan pada setiap akhir kegiatan belajar mengajar, siswa harus menjawab kuesioner strategi-strategi metakognitif sehingga ada tiga data tentang variabel ini. Skor strategi-strategi metakognitif berskala 60 – 240. Pada pertemuan pertama, rata-rata skor metakognitif yang diperoleh siswa adalah 183,343 dengan simpangan baku 19,399. Pada pertemuan kedua dan ketiga rata-rata skornya menurun yaitu 182,296 dengan simpangan baku 19,747 menjadi 181,562 dengan simpangan baku 21,562 (lihat lampiran 10 halaman 204). Jika dibandingkan ketiga data ini dengan menggunakan uji-t amatan ulangan, hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada setiap pasang ketiga data itu seperti tampak pada tabel 4.2 (halaman 111). Ini membuktikan kuesioner strategi-strategi metakognitif sudah sangat reliabel.
Tabel 4.2 Hasil Analisis Uji-t Amatan Ulangan Skor Strategi-strategi Metakognitif Ulangan t P A1 – A2 A1 – A3 A2 – A3 1,127 1,555 0,963 0,260 0,118 0,661
Untuk keperluan analisis data lanjutan, ketiga data itu dirata-rata per sampel (lihat lampiran 11 halaman 205-208). Rata-rata skor inilah yang dijadikan skor strategi-strategi metakognitif. Skor tertinggi yang diperoleh siswa adalah 226 sedangkan yang terrendah adalah 102. Rata-rata skor semua sampel untuk variabel ini 182,278 dengan simpangan baku 19,030 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan rumus k =1+3,322logn dan
k S S
i= H − L , keseluruhan skor strategi-strategi
metakognitif dikelompokkan menjadi sembilan kelas. Distribusi frekuensi kesembilan kelas ini dideskripsikan oleh tabel 4.3 (halaman 112).
Tabel 4.3 Distribusi Frekuensi Skor Strategi-strategi Metakognitif
Skor Strategi-
Startegi Metakognitif Frekuensi Frekuensi Kumulatif Frekuensi Kumulatif Persentase
214 – 227 200 – 213 186 – 199 172 – 185 158 – 171 144 – 157 130 – 143 116 – 129 102 – 115 5 23 53 42 32 9 3 1 1 169 164 141 88 46 14 5 2 1 100 97,04 83,43 52,07 27,22 8,28 2,96 1,18 0,59 Jumlah 169 - -
Kelas tertinggi dengan skor 214 – 227 ditempati oleh lima siswa sedangkan hanya satu siswa yang ada di kelas terrendah yaitu 102 – 115. Sebagian besar siswa memiliki skor strategi-strategi metakognitif sebesar 186 – 199. Oleh karena itu distribusi skor strategi-strategi metakognitif ini memiliki bentuk yang hampir juling negatif seperti yang tampak pada gambar 4.2 (halaman 113). Ini menunjukkan strategi-strategi metakognitif yang dimiliki sampel penelitian relatif baik.
Skor Strategi-strategi Metakognitif 214 - 228 200 - 214 186 - 200 172 - 186 158 - 172 144 - 158 130 - 144 116 - 130 102 - 116 50 40 30 20 10 0 5 23 53 43 31 9 3
Gambar 4.2 Histogram Skor Strategi-strategi Metakognitif (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri)
3. Pengetahuan Awal
Skor pengetahuan awal berskala 0 – 52. Skor tertinggi yang diperoleh sampel penelitian adalah 50 sedangkan skor terrendahnya 10. Rata-rata skornya 31,633 dengan simpangan baku 8,393 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan rumus
n
k =1+3,322log dan
k S S
i= H − L , keseluruhan skor pengetahuan awal
dikelompokkan menjadi sembilan kelas (lihat tabel 4.4 halaman 114).
Kelas dengan skor tertinggi hanya diduduki oleh satu siswa sedangkan yang terrendah ditempati oleh tiga siswa. Sebagian besar siswa memiliki skor pengetahuan awal 30 – 34 yaitu sebanyak 36 siswa. Namun demikian, ada 35 siswa lagi yang memiliki skor pengetahuan awal 35 – 39. Secara keseluruhan, ada sebanyak 37,87%
siswa yang memiliki skor di bawah kelas rata-rata. Ini menunjukkan pengetahuan awal yang dimiliki sampel penelitian relatif baik.
Tabel 4.4 Distribusi Frekuensi Skor Pengetahuan Awal
Skor
Pengetahuan Awal Frekuensi Kumulatif Frekuensi Frekuensi Kumulatif Persentase
50 – 54 45 – 49 40 – 44 35 – 39 30 – 34 25 – 29 20 – 24 15 – 19 10 – 14 1 6 27 35 36 31 18 12 3 169 168 162 135 100 64 33 15 3 100 99,41 95,86 79,88 59,17 37,87 19,53 8,88 1,78 Jumlah 169 - -
Oleh karena itu distribusi skor pengetahuan awal memiliki bentuk yang hampir membentuk lonceng sempurna (lihat gambar 4.3 halaman 114).
Skor Pengetahuan Awal
50 - 55 45 - 50 40 - 45 35 - 40 30 - 35 25 - 30 20 - 25 15 - 20 10 - 15 40 30 20 10 0 6 27 36 35 31 18 12 3
Gambar 4.3 Histogram Skor Pengetahuan Awal (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri)
Skor hasil belajar mata pelajaran ekonomi berskala 0 – 36. Skor tertinggi yang diperoleh siswa pada tes ini adalah 33 sedangkan yang terrendah adalah 11. Rata-rata skor seluruh sampel adalah 23,391 dengan simpangan baku 4,823 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan rumus k =1+3,322logn dan
k S S
i= H − L , keseluruhan skor
hasil belajar mata pelajaran ekonomi dikelompokkan menjadi delapan kelas. Distribusi frekuensi kedelapan kelas ini dideskripsikan oleh tabel 4.5 (halaman 115).
Tabel 4.5 Distribusi Frekuensi Skor Hasil Belajar Mata Pelajaran Ekonomi
Skor Hasil
Belajar Frekuensi Kumulatif Frekuensi Frekuensi Kumulatif Persentase
32 – 34 29 – 31 26 – 28 23 – 25 20 – 22 17 – 19 14 – 16 11 – 13 5 19 41 34 34 18 15 3 169 164 145 104 70 36 18 3 100 97,04 85,80 61,54 41,42 21,30 10,65 1,78 Jumlah 169 - -
Siswa yang ada di kelas tertinggi yaitu 32 – 34 ada lima siswa sedangkan yang ada di kelas terrendah yaitu 11 – 13 ada tiga siswa. Sebagian besar siswa memiliki skor 26 – 28 dan ada 41,42% siswa yang memiliki skor di bawah kelas rata-rata. Ini menunjukkan hasil belajar mata pelajaran ekonomi yang dimiliki sampel penelitian relatif baik.
Bentuk distribusi frekuensi skor hasil belajar mata pelajaran ekonomi ini ditunjukkan oleh gambar 4.4 (halaman 116). Ada dua kelas yang memiliki frekuensi
sama yaitu kelas 20 – 22 dan 23 – 25 sehingga sekilas bentuk kurvenya kurang beraturan.
Skor Hasil Belajar
32 - 35 29 - 32 26 - 29 23 - 26 20 - 23 17 - 20 14 - 17 11 - 14 50 40 30 20 10 0 5 19 41 34 34 18 15 3
Gambar 4.4 Histogram Skor Hasil Belajar Mata Pelajaran Ekonomi (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri)
B. Uji Asumsi
1. Data Hilang (Missing Data)
Setelah pertemuan pertama, ternyata ada 169 siswa yang dipertahankan menjadi sampel penelitian sedangkan 11 siswa yang lain dikeluarkan dari keanggotaannya sebagai sampel penelitian. Pada pertemuan kedua, sampel nomor 21 tidak hadir sehingga data tentang strategi-strategi metakognitif sampel ini tidak bisa diketahui. Pada pertemuan ketiga, sampel nomor 112 dan 155 yang tidak hadir sehingga data tentang strategi-strategi metakognitif dan hasil belajar mata pelajaran
yang belum tepilih menjadi sampel penelitian. Dengan pengambilan secara acak, ternyata anggota populasi yang terpilih sebagai pengganti ketiga sampel itu adalah anggota populasi nomor 56, 117, dan 215. Dengan demikian semua data yang diperlukan dalam penelitian ini dapat diketahui secara lengkap.
2. Data Ekstrem (Outlier)
Berdasarkan deteksi univariat dengan simpangan baku sebesar ± 3,0, ada tiga outlier yaitu data tentang kecerdasan sampel nomor 50 dan data tentang strategi-strategi metakognitif sampel nomor 70 dan 160 (lihat lampiran 12 halaman 209-212). Tidak ada satu pun outlier pada variabel pengetahuan awal dan hasil belajar mata pelajaran ekonomi.
Skor kecerdasan sampel nomor 50 sebenarnya adalah 86. Skor ini memiliki z-skor sebesar –3,028. Dengan rata-rata z-skor kecerdasan sebesar 100,124, z-skor yang diperoleh sampel nomor 50 berada jauh di bawah rata-rata. Oleh karena itu sampel nomor 50 adalah outlier pada variabel kecerdasan.
Pada dasarnya, sampel nomor 70 dan 160 sudah menjadi outlier baik pada pertemuan kedua maupun ketiga. Pada pertemuan kedua, sampel nomor 70 dan 160 masing-masing memiliki skor strategi-strategi metakognitif sebesar 117 dan 102. skor ini jauh di bawah rata-ratanya yaitu 182,296. Pada pertemuan ketiga, sampel nomor 70 memiliki skor 109 dan sampel nomor 160 memiliki skor hanya 75. Ini pun jauh di bawah rata-rata skor strategi-strategi metakognitif pada pertemuan kedua yaitu 181,562. Oleh karena itu kedua sampel ini tidak memiliki karakteristik
strategi-strategi metakognitif yang dicerminkan populasinya sehingga tidak merepresentasikan populasinya.
Walaupun ada tiga sampel yang merupakan outlier, ketiganya hanya muncul pada satu variabel. Artinya, untuk ketiga variabel yang lain mereka masih memiliki karakteristik yang dicerminkan populasinya. Oleh karena itu ketiga sampel itu tidak dikeluarkan dari keanggotaannya sebagai sampel penelitian.
3. Normalitas Data
Hasil analisis dengan program SPS menunjukkan keempat variabel penelitian ini mempunyai sebaran data yang normal (lihat lampiran 13 halaman 213-217) sehingga dari sisi multivariat, hubungan keempat variabel tersebut dapat dikatakan normal.
Koefisien khi kuadrat pada variabel kecerdasan adalah 5,463. Dengan db = 8, data variabel ini memiliki sebaran normal pada taraf signifikansi 5%. Data pada variabel pengetahuan awal mempunyai koefisien khi kuadrat sebesar 15,860. Dengan db = 9, p<0,070 sehingga data pada variabel ini mempunyai sebaran normal pada taraf signifikansi 5%. Koefisien khi kuadrat untuk data variabel strategi-strategi metakognitif adalah 14,899. Dengan db = 9, p<0,094 sehingga sebaran datanya normal pada taraf signifikansi 5%. Variabel hasil belajar mata pelajaran ekonomi juga memiliki sebaran normal. Dengan koefisien khi kuadrat sebesar 9,925 dan db = 9, p<0,357. Dengan demikian data pada variabel ini memiliki sebaran yang normal pada taraf signifikansi 5%.
Ada dua variabel independen: kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif sedangkan variabel dependennya adalah pengetahuan awal dan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Oleh karena itu ada dua tahap pengujian kolinieritas. Tahap pertama menguji kolinieritas antara kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal, dan tahap kedua menguji kolinieritas antara kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi.
Pada tahap pertama, koefisien korelasi parsial kecerdasan dengan pengetahuan awal adalah 0,454 sedangkan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal sebesar 0,249. Koefisien ini signifikan pada taraf signifikansi 5%. Koefisien determinasi kedua hubungan ini juga signifikan di mana R2 = 0,250 (lihat lampiran 14 halaman 218-221) sehingga pada tahap pertama hasil pengujian menunjukkan terjadi nirkolinieritas kecerdasan dengan stratregi-strategi metakognitif.
Dengan koefisien korelasi parsial sebesar 0,374 dan 0,166, korelasi kecerdasan dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi dan strategi-strategi metakognitif dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi signifikan pada taraf signifikansi 5%. Koefisien determinasi kedua hubungan ini juga signifikan pada taraf 5% di mana R2 = 0,163 sehingga terjadi nirkolinieritas kecerdasan dengan stratregi-strategi metakognitif.
5. Linieritas Hubungan
Tujuan penelitian ini adalah mencari hubungan antara dua variabel eksogenus dan satu variabel mediasi dengan satu variabel endogenus sehingga uji linieritas
hubungan dilakukan melalui dua tahap. Tahap pertama menguji linieritas hubungan kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal. Tahap ketiga menguji linieritas hubungan kecerdasan, strategi-strategi metakognitif, dan pengetahuan awal dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi.
Hasil analisis dengan program SPS (lihat lampiran 15 halaman 222-226) mendeskripsikan bahwa pada tahap pertama, hubungan kecerdasan dengan pengetahuan awal memiliki F sebesar 0,007 sehingga kedua variabel ini mempunyai hubungan yang linier pada taraf signifikansi 5% dengan p<0,933. Di samping itu, hubungan yang linier juga terjadi antara strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal dengan F = 0,922. Pada tahap kedua, ada tiga hubungan yang diuji hubungan linieritasnya di mana hasil belajar mata pelajaran ekonomi sebagai variabel dependennya. Kecerdasan, strategi-strategi metakognitif, dan pengetahuan awal memiliki hubungan linier dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Masing-masing mempunyai nilai F sebesar 0,059, 2,733, dan 0,358 sehingga ketiga hubungan ini linier pada taraf signifikansi 5%.
C. Pengujian Hipotesis
1. Interkorelasi Antarvariabel
Berdasarkan tabel 4.6 (halaman 121), hanya ada satu korelasi variabel yang tidak signifikan pada taraf signifikansi 5% yakni korelasi antara kecerdasan dengan strategi-strategi metakognitif. Kedua variabel ini merupakan variabel eksogenus sehingga dari perhitungan korelasi lugas, hubungan ini nirkolinier sama seperti hasil analisis uji asumsi pada halaman 119. Untuk korelasi yang lain, semuanya signifikan
menggunakan koefisien jalur dapat dilakukan.
Tabel 4.6 Koefisien Korelasi Antarvariabel
r X1 X2 Y1 Y2 X1 p X1 p Y1 p Y2 p 1,000 0,000 0,029 0,706 0,448 0,000 0,373 0,000 0,029 0,706 1,000 0,000 0,236 0,002 0,165 0,030 0,448 0,000 0,236 0,002 1,000 0,000 0,602 0,000 0,373 0,000 0,165 0,030 0,602 0,000 1,000 0,000
2. Identifikasi Koefisien Jalur
Untuk mengetahui koefisien jalur, analisis data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi secara bertahap. Sesuai dengan konstelasi variabel-variabel penelitian ini, ada dua tahap analisis regresi yang harus dilakukan. Tahap pertama menghubungkan secara simultan kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal, dan tahap kedua menghubungkan secara simultan kecerdasan, strategi-strategi metakognitif , dan pengetahuan awal dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi.
Hasil analisis regresi dengan program SPS (lihat lampiran 16 halaman 227) menunjukkan koefisien korelasi jalur sebagai berikut.
a. Regresi tahap 1: Beta X1 = 0,441 = ρY1X1
b. Regresi tahap 2: Beta X1 = 0,133 = ρY2X1
Beta X2 = 0,035 = ρY2X2
Beta Y1 = 0,534 = ρY2Y1
3. Identifikasi Koefisien Jalur dengan Residual
Dengan menggunakan rumus
(
1−R2)
dapat dihitung koefisien korelasi jalurdengan residual yang dilambangkan dengan euntuk setiap variabel dependen. a.
(
1 2)
(
1 0.250)
0,866 . 1 2 1 1 = − Y X X = − = eY R ρ b.(
1 2)
(
1 0.377)
0,789 .1 1 2 2 2 = − Y YXX = − = eY R ρ4. Signifikansi Koefisien Jalur
Pengujian signifikansi koefisien jalur dilakukan dengan cara membandingkan nilai t dengan t tabel pada taraf signifikansi 5%. Tabel 4.7 (halaman 122) mendeskripsikan signifikansi koefisien jalur yang dihitung dengan rumus
2 1 2 r N r t − − = .
Tabel 4.7 Signifikansi Koefisien Jalur
Jalur Koefisien Jalur (Beta) t hitung t tabel p Keterangan
1 1X Y ρ 2 1X Y ρ 1 2X Y ρ 2 2X Y ρ 1 2Y Y ρ 0,441 0,223 0,133 0,035 0,534 6,559 3,318 1,932 0,556 7,526 1,974 1,974 1,974 1,974 1,974 0,000 0,001 0,052 0,586 0,000 Signifikan Signifikan Tidak Signifikan Tidak Signifikan Signifikan
membandingkan nilai Freg dengan nilai F tabel pada taraf signifikansi 5%. Freg dihitung dengan rumus 2
(
(
2)
)
1 1 R m m N R Freg − − − = .
Tabel 4.8 Signifikansi Koefisien Jalur dengan Residual
Jalur Koefisien Jalur F hitung F tabel p Keterangan
1 Y e ρ 2 Y e ρ 0,866 0,789 27,681 33,290 3,05 2,66 0,000 0,000 Signifikan Signifikan
5. Pengujian Spesifikasi Model Analisis
Berdasarkan perhitungan koefisien jalur di atas, konstelasi variabel penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut.
X1 0,441 0,133 0,029 Y1 0,534 Y2 0,223 0,035 X2 0,866 0,789
Gambar 4.5 Koefisien Jalur di Dalam Konstelasi Variabel-variabel Penelitian
Dengan demikian secara lengkap keseluruhan koefisien jalur dapat dijelaskan sebagai berikut.
a. Jalur ρY1X1 mempunyai koefisien sebesar 0,441 dan nilai t sebesar 6,559. Pada
taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05.
b. Jalur ρY1X2 mempunyai koefisien sebesar 0,223 dan nilai t sebesar 3,318. Pada
taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05.
c. Jalur ρY2X1 mempunyai koefisien sebesar 0,133 dan nilai t sebesar 1,932. Pada
taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,052. Jadi jalur ini tidak signifikan karena p>0,05.
d. Jalur ρY2X2 mempunyai koefisien sebesar 0,035 dan nilai t sebesar 0,556. Pada
taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,586. Jadi jalur ini tidak signifikan karena p>0,05.
e. Jalur ρY2Y1 mempunyai koefisien sebesar 0,534 dan nilai t sebesar 7,526. Pada
taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05.
f. Jalur ρeY1 mempunyai koefisien sebesar 0,866 dan nilai F sebesar 27,681. Pada
taraf signifikansi 5% dengan db = 2 lawan 166, F tabel adalah 3,05 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05.
