Uji Validitas dan Reliabilitas a. Uji Validitas

H. Teknik Analisis Data 1. Uji Gregory

2. Uji Validitas dan Reliabilitas a. Uji Validitas

Validitas Instument adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat kesahihan atau kevalidan instrumen. Suatu instrumen yang valid atau sahih mempunyai Validitas tinggi. Sebuah instrumen dikataikan valid

apabila instrumen tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur.

Pengujian validitas setiap item tes dihitung menggunakan persamaan berikut:

𝛾_𝑝𝑏_𝑖𝑠 = 𝑀_𝑝− 𝑀_𝑡 𝑆_𝑡 √𝑝

𝑞

(Ananda dan fadhli, 2018: 146) Keterangan :

𝛾_𝑝𝑏_𝑖 = koefesien korelasi point biserial

Mp = mean skor dari subjek yang menjawab betul bagi item yang dicari korelasinya dengan tes

Mt = mean skor total (skot rata-rata seluruh pengikut test) St = standar deviasi skor total

P = proporsi peserta didik yang menjawab benar

q = Proporsi peserta didik yang menjawab salah (q = 1 - p) valid tidaknya item ke-i ditentukan dengan membandingkan nilai rbis (i) dengan nilai rtabel pada taraf signifikan α = 0,05 dengan kriteria sebagai berikut:

- Jika nilai rbis (i) ≥ rtabel item dinyatakan valid - Jika nilai rbis (i) < rtabel item dinyatakan invalid

Item yang memenuhi kriteria dan mempunyai validitas tes yang tinggi selanjutnya digunakan untuk tes hasil belajar fisika..

Dari hasil analisis instrumen yang terdapat pada pada lampiran 3 halaman 87, maka diperoleh sejumlah item dari instrument tes hasil belajar

fisika yang dapat digunakan pada penelitian ini b. Uji Reabilitas

Untuk mengetahui apakah instrumen yang digunakan dalam penelitian ini dapat dipercaya sebagai alat pengumpul data, maka harus

ditentukan reabilitasnya. Untuk perhitungan reliabilitasnya tes, maka digunakan rumus Kuder dan Richardson (KR-20) yang dirumuskan:

𝑟_𝑖𝑖= 𝑘

𝑘 − 1[1 −∑ 𝑝𝑞 𝑆_𝑡² ]

Ananda dan Muhammad Fadhli (2018: 146-147) Keterangan:

rii = Koefisien reliabilitas k = Banyaknya butir p = Proporsi jawaban benar q = Proporsi jawaban salah 𝑆_𝑡² = Variansi total

∑ 𝑝𝑞 = Jumlah hasil perkalian antara p dan q Tabel 3.4 Kriteria Reliabilitas Reliabilitas (𝑟_𝑖𝑖) Kriteria

> 0,80 Sangat Tinggi

0,70 < 𝑟_𝑖≤ 0,80 Tinggi

0,40 < 𝑟_𝑖≤ 0,70 Sedang

0,20 < 𝑟_𝑖≤ 0,40 Rendah

≤ 0,20 Sangat Rendah

(Sugiyono, 2017: 186)

Berdasarkan hasil uji reliabilitas yang dipaparkan pada lampiran 4 halaman 95 untuk instrumen tes hasil belajar fisika diperoleh nilai r11 = 0,9205 maka instrumen ini memiliki angka reliabilitas yang sangat tinggi

Setalah melakukan tahap tersebut, maka diperoleh instrumen tes gaya belajar dan tes hasil belajar fisika. Untuk tes gaya belajar berjumlah 30 nomor item pernyataan dan untuk tes hasil belajar terdapat 23 jumlah

item butir soal. Jumlah item tiap indikator dapat dilihat pada tabel 3.5 dan 3.6 dapat dilihat pada lampiran 3 halaman 83:

Tabel 3.5 Jumlah item tiap dimensi gaya belajar pada instrumen Angket gaya belajar

No Gay Belajar Nomor soal jumlah

1 Visual 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 2 Auditorial 11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 30 3 Kinestetik 21,22,23,24,25,26,27,28,29,30

Tabel 3.6 Jumlah item tiap indikator pada instrumen tes hasil belajar

No Indikator Nomor soal jumlah

1 Mengetahui (C1) 1,7,9,17,20,22,25,28

23 2 Memahami (C2) 2,10,14,16,20,23,26,29

3 Menerapkan (C3) 5,6,11,12,19,24,27 3. Analisis Statistik

a. Angket

Analisis data angket gaya belajar tentang kecenderungan gaya belajar pesertadidik. Angket ini terdiri dari 30 butir soal dan memuat 4 butir pilihan jawaban : Sangat Setuju, setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju. Setiap item soal memiliki skor yang berbeda sesuai dengan jawaban yang dipilih seperti pada tabel berikut.

Tabel 3.7 Angket Chek List

No Jawaban Skor

1. Sangat setuju 4

2. Setuju 3

3. Tidak setuju 2

4. Sangat tidak setuju 1

Dengan penyebaran indikator gaya belajar peserta didik pada soal, maka angket ini terbagi menjadi 3 bagian yaitu :

• No 1-10 menunjukkan aspek Visual

• No 11-20 menunjukkan aspek Auditorial

• No 21-30 menunjukkan aspek Kinestetik

Adapun rumus yang digunkan untunk menghitung besarnya peresentas kecenderungan gaya belajar peserta didik yaitu rumus peresentase.

P = ^𝐹

𝑁 𝑋 100%

Keterangan:

P : Presentase

F : frekuensi yang dicari peresentasenya N : Number of cases (Jumlah subjek)

Setelah dilakukan penghitungan skor maka dilakukan penggolongan kecenderungan gaya belajar peserta didik, masing-masing gaya belajar dihitung jumlah peserta didik dan dibandingkan dengan jumlah peserta didik seluruhnya, dilakukan pemberian tingkatan gaya belajar perta didik (viual, auditorial, dan kinestetik).

b. Hasil Belajar

1. Menentukan skor rata-rata peserta didik dengan menggunakan rumus:

𝑥̅ =

^{∑ 𝑓}^𝑖^𝑥^𝑖

∑ 𝑓_𝑖

dengan:

𝑥̅ = Skor rata-rata

∑ 𝑓_𝑖𝑥_𝑖 = Jumlah skor total peserta didik

∑ 𝑓_𝑖 = Jumlah peserta didik

2. Persamaan mencari standar deviasi

=√∑𝑓^𝑖𝑥_𝑖²−(∑𝑓_𝑖𝑥_𝑖)² 𝑛 𝑛 − 1 dengan:

S = Standar deviasi

∑ 𝑓_𝑖𝑥_𝑖 = Jumlah skor total peserta didik n = Banyaknya peserta didik

Darwis (2018: 331) 3. Kategori Hasil Belajar

Kategori skor hasil belajar fisika diperoleh berdasarkan skor ideal yang dicapai menggunakan skala lima yaitu seperti pada tabel 3.8 berikut:

Tabel 3.8 Kategori Hasil Belajar Peserta Didik Interval (%) Kategori

0 – 20 Sangat Rendah

21 – 40 Rendah

41 – 60 Sedang

61 – 80 Tinggi

81 – 100 Sangat Tinggi (Riduwan,2013: 41)

Berdasarkan kriteria interpretasi hasil belajar yang dikemukakan oleh riduwan pada tabel 3.8 di atas maka apabila disesuaikan dengan skor hasil belajar fisika peserta didik, diperoleh.

Tabel 3.9 Pengkategorian Nilai Hasil Belajar Fisika Peserta Didik

Interval (%) Interval skor Kategori

0 – 20 0 – 4 Sangat Rendah

21 – 40 5 – 9 Rendah

41 – 60 10 – 14 Sedang

61 – 80 15 – 19 Tinggi

81 – 100 20 – 24 Sangat Tinggi (diadaptasi dari Riduwan, 2013: 41) 4. Analisis Inferensial

a. Uji Normalitas

Uji prasyarat analisis pada penelitian ini menggunakan uji normalitas, bertujuan untuk mengetahui sebaran data pada variable gaya belajar dan hasil belajar fisika. Uji normalitas dilakukan menggunakan uji Chi Kuadrat. Adapun rumus yang digunakan adalah :

X² = ∑ ^(𝐸^𝑜^−𝐸^𝑖⁾²

𝐸𝑖 𝑘𝑖=1

Dengan :

Eo = Frekuensi observasi Ec = Frekuensi harapan

Jika nilai X² hitung < nilai X² tabel maka data tersebut terdistribusi normal. Dengan dk = (1 – α) (dk = k – 1), dimana dk = derajat kebebasan, dan k = banyak kelas pada distribusi frekuensi (Siregar. 2015:304).

b. Uji Linearitas

Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel memiliki mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan.

Uji tersebut digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi ataupun regresi linear. Rumus utama pada uji linieritas yaitu uji-F Trijono (2015:67-68).

1) Menghitung jumlah kuadrat regresi

𝐽𝐾_{𝑟𝑒𝑔(𝑎)}= (∑ 𝑌)² 𝑁

2) Menghitung jumlah kuadrat regresi b/a JK_{reg (b/a)}= 𝑏(∑ 𝑋𝑌) 3) Menghitung jumlah kuadrat residu

𝐽𝐾_𝑟𝑒𝑠= ∑ 𝑌² − 𝐽𝐾_(𝑎)− 𝐽𝐾_{(𝑏 𝑎}_{⁄ )}

4) Menghitung rata-rata jumlah kuadrat regresi a 𝑅𝐽𝐾 _{𝑟𝑒𝑔 (𝛼)} 𝑅𝐽𝐾 _{𝑟𝑒𝑔 (𝛼)}= 𝐽𝐾_{𝑟𝑒𝑔(𝛼)}

5) Rumus menghitung rata-rata jumlah kuadrat regresi b/a (RJK(b/a)):

𝑅𝐽𝐾_{𝑟𝑒𝑔 (𝑏 𝑎)}_⁄ = 𝐽𝐾_{𝑟𝑒𝑔(𝑏 𝑎)}_⁄

6) Menghitung rata-rata jumlah kuadrat residu 𝑅𝐽𝐾_𝑟𝑒𝑠 𝑅𝐽𝐾_𝑟𝑒𝑠 = 𝐽𝐾_𝑟𝑒𝑠

𝑁 − 2 7) Menghitung jumlah kuadrat error (𝐽𝐾_𝐸)

𝐽𝐾_𝐸 = ∑{∑ 𝑌² −(∑ 𝑌)² 𝑁 }

𝑘

𝑖

8) Rumus menghitung jumlah kuadrat tuna cocok (𝐽𝐾_𝑇𝐶) 𝐽𝐾_𝑇𝐶 = 𝐽𝐾_𝑟𝑒𝑠− 𝐽𝐾_𝐸

9) Rumus menghitung rata-rata jumlah kuadrat tuna cocok (𝑅𝐽𝐾_𝑇𝐶) 𝑅𝐽𝐾_𝑇𝐶 = 𝐽𝐾_𝑇𝐶

𝑘 − 2

10) Rumus menghitung rata-rata jumlah kuadrat error (𝑅𝐽𝐾_𝐸) 𝑅𝐽𝐾_𝐸 = 𝐽𝐾_𝐸

𝑁 − 𝑘 11) Rumus nilai uji F

𝐹 =𝑅𝐽𝐾_𝑇𝐶 𝑅𝐽𝐾_𝐸

Ciri pengukuran: jika nilai uji F < nilai table F, maka distribusi berpola linier. Rumus Ftabel = F(1-α) (db TC, db E) di mana db TC = k – 2 dan db E

= n – k

c. Pengujian Hipotesis

Pengujian selanjutnya yaitu Uji Hipotesis yang berfungsi untuk mencari makna hubungan antara variabel X terhadap Y, maka hasil korelasi tersebut diuji dengan rumus Korelasi Product Moment yang diungkapkan Pearson sebagai berikut.

𝑟 = 𝑛∑𝑋_1𝑖𝑌_𝑖 − (∑𝑋_1𝑖)(∑𝑌_𝑖)

√{𝑛∑𝑋 −_𝑖² + ∑(𝑌₁)²}{𝑛∑𝑌 −_𝑖² + ∑(𝑌₁)²)

Keterangan:

r = Angka indeks korelasi r productmoment.

n = Jumlah sampel.

ΣXY = Jumlah hasil perkalian antara skor X dan Y ΣX = Jumlah keseluruhan skor X.

ΣY = Jumlah keseluruhan skor Y.

Nilai koefisien korelasi adalah -1< r < 1. Jika dua variabel

berkorelasi negatif maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati -1, jika dua variabel tidak berkorelasi maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati 0, sedangkan jika dua variabel berkorelasi positif maka nilai koefisien korelasinya akan mendekati 1.

Untuk lebih mengetahui seberapa jauh derajat antara variabel- variabel tersebut, dapat dilihat perumus berikut dalam tabel:

Tabel 3.10 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r Besarnya nilai r Interpretasi

0,00 < 0,20 Tidak ada hubungan 0,20 – 0,40 Hubungan rendah

0,40 – 0,70 Hubungan sedang atau cukup 0,70 – 0,80 Hubungan tinggi atau kuat

0,90 < Hubungan tinggi atau sangat kuat Sudjana dan Ibrahim (2014 : 78) d. Uji Regresi sederhana

Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secra linear antara satu variabel independent (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apabila nilai posistif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai dari variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan.

Rumus regresi linear sederhana sebagai berikut:

Ŷ = a + bX

Keterangan :

Ŷ : Variabel dependen ( Hasil Belajar) X : Variabel Independen ( Gaya Belajar) a : Konstanta (nilai Y apabila X = 0

b : Konstanta regresi sederhana (nilai peningkatan ataupun penurunan.

Trijono (2015:63)

37 BAB IV

HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian

Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 13 Takalar. Penelitian bertujuan untuk mengetahui Hubungan Gaya Belajar Terhadap Hasil Belajar pada mata pelajaran fisika peserta didiki kelas XI IPA di SMA Negeri 13 Takalar.

1. Analisis Statistik Deskriptif

Dalam dokumen hubungan gaya belajar dengan hasil belajar peserta (Halaman 42-53)