Downloaded 23 times
Uploaded byPandega Wynalda Sujanarko
Tesis bab iv
Dokumen tersebut merangkum hasil penelitian mengenai pengaruh kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa terhadap hasil belajar IPA siswa. Data hasil penelitian diolah menggunakan uji statistik seperti uji normalitas, linieritas, dan regresi untuk menguji tiga hipotesis penelitian. Hasilnya menunjukkan pengaruh signifikan antara kompetensi guru dan prestasi siswa serta kemampuan mate
More Related Content
Tesis bab iv
- 1. 85 BAB IV HASIL PENELITIAN A.Deskripsi data hasil penelitian Pada bagian ini akan diuraikan mengenai deskipsi data hasil penelitian mengenai tiga variabel, yaitu hasil belajar IPA siswa (Y), Kompetensi kepribadian guru (X1) dan kemampuan matematika siswa (X2). Adapun penelitian yang dilakukan pada siswa SMK kelas XII di kecamatan Ciracas Jakarta Timur, yakni pada SMK Mahadhika 1 dan SMK Mahadhika 3 Jakarta dengan jumlah siswa yang dipilih secara acak sebagai responden dalam penelitian . Berikut ini adalah hasil penelitian untuk 3 ( tiga ) variabel: 1. Data dari Tes Hasil Helajar IPA ( Y ). Berdasarkan data yang diperoleh dari tes hasil belajar, nilai tertinggi 97,50 dan nilai terendah 37,25 dengan rentang nilai 57,25 sedangkan total nilai teoritik 0 sampai 100. Dari hasil perhitungan statistik deskriptif melalui SPSS 17 hasil belajar IPA diperoleh rataan nilai 67,09 dengan nilai tengah 70, sedangkan nilai modus adalah 75. Deskriptif statistik juga meliputi varians sampel sebesar 222,03 dan standar deviasi sebesar 14,90, secara lengkap dapat dilihat pada tabel 9, berikut ini :
- 2. 86 Tabel 9. Diskriptifstatistic variabel Hasil belajar IPA Y ( Hasil belajar IPA) N Valid 160 Missing 47 Mean 67,0922 Median 70,0000 Mode 75,00 Std. Deviation 14,90042 Variance 222,023 Kurtosis -,817 Std. Error of Kurtosis ,381 Minimum 37,25 Maximum 97,50 Sum 10734,75 Percentiles 25 55,0000 50 70,0000 75 79,1875
- 3. 87 2. Data HasilAngket Kompetensi Kepribadian Guru ( X1 ) Data hasil pengukuran terhadap kompetensi kepribadian guru didapatkan melalui penyebaran angket sehingga didapatkan data berbentuk data ordinal sehingga sebelum dilakuakan pengolahan statistic data tersebut dirubah menjadi data interval dengan langkah sebagai berikut : 1. Konversi skala kualitatif menjadi skala numeric : jika data ordinal berbentuk kualitatif. Misal : Sangat Sering = 5 Sering = 4 Kadang-kadang = 3 Pernah = 2 Tidak Pernah = 1 2. Tentukan skor x dari hasil pengukuran data ordinal. 3. Sajikan data ordinal (X) dalam tabel distribusi frekwensi. 4. Hitung mean x : x = n xf . 5. Hitung simpangan baku : s = 1 ).( 2 n xxf 6. Konversi setiap data ordinal (x) menjadi data interval : Ti = X o + S s xxi Ti = 50 + 10 s xxi o
- 4. 88 7. Data Tisudah berbentuk data interval yang berpola distribusi normal Setelah data berubah menjadi data interval dilakukan proses perhitungan statistic diskriptif dengan SPSS 17. Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif data variabel kompetensi kepribadian guru sebagaimana disajikan pada tabel 10 diperoleh rataan nilai 50, nilai median 50 sedangkan nilai yang paling sering muncul adalah 34,73. Nilai varians sampel adalah 100,00 dengan standard deviasi 10,00. Selanjutnya distribusi frekuensi data variabel kebiasaan belajar selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 10. Statistik Diskriptif Kompetensi Kepribadian Guru X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) N Valid 160 Missing 47 Mean 50,000000 Median 50,052013 Mode 34,7393 Std. Deviation 10,0000000 Variance 100,000 Kurtosis -1.070 Std. Error of Kurtosis ,381 Minimum 33,0748 Maximum 69,0265 Sum 8000,0000
- 5. 89 3. Data Hasiltes Kemampuan Matematika Siswa ( X2 ) Data hasil pengukuran terhadap variabel kemampuan matematika siswa, diperoleh melalui instrumen tes kemampuan matematika siswa, setelah diolah dengan program SPSS didapatkan data dengan nilai tertinggi 90 dan terendah 43 dengan rentang nilai 47. Nilai teoritik terendah 20 sampai 100 dengan hasil lebih lengkap dapat dilihat melalui tabel 11 sebagai berikut :
- 6. 90 Tabel.11. Data DiskriptifKemampuan Matematika Siswa X2 ( Kemampuan Matematika ) N Valid 160 Missing 47 Mean 66,38 Median 69,00 Mode 75 Std. Deviation 14,775 Variance 218,286 Kurtosis -,770 Std. Error of Kurtosis ,381 Minimum 35 Maximum 98 Sum 10620 Percentiles 25 55,00 50 69,00 75 77,25
- 7. 91 B. Pengujian PersyaratanAnalisis 1. Uji Normalitas Persyaratan dalam menganalisis data yang pertama dilakukan adalah uji normalitas, uji ini dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya distribusi data yang akan dianalisis dengan menggunakan bantuan SPSS 17. Untuk menguji normal tidaknya distribusi data digunakan uji Lilifors ( Kolmogorov-Sumirnov ) pada taraf signifikansi α = 0,05. Tabel.12 Tabel Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) X2 ( Kemampuan Matematika ) Y ( Hasil belajar IPA) N 160 160 160 Normal Parametersa,,b Mean 50,000000 66,38 67,0922 Std. Deviation 10,0000000 14,775 14,90042 Most Extreme Differences Absolute ,073 ,100 ,104 Positive ,073 ,072 ,074 Negative -,051 -,100 -,104 Kolmogorov-SmirnovZ ,919 1,265 1,317 Asymp. Sig. (2-tailed) ,367 ,081 ,062 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Dari pengolahan data SPSS untuk variabel X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) diperoleh nilai sig 0.367 > 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data variabel kompetensi kepribadian guru berdistribusi normal. Untuk data kemampuan matematika siswa diperoleh nilai sig 0.081 > 0.05 sehingga dapat disimpulkan data variabel
- 8. 92 kemampuan matematika siswaberdistribusi normal, sedangkan data hasil belajar IPA siswa mempunyai nilai sig 0.062 > 0.05 maka juga dapat disimpulkan data variabel hasil belajar IPA berdistribusi normal. 2. Uji Linearitas Uji prasyarat analisis yang kedua adalah uji linieritas, uji linieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai pengaruh yang linear atau tidak secara signifikan. Pengujian ini dilakukan dengan bantuan pengujian pada SPSS 17 dengan langkah klik analyze – regression – linier kemudian dalam box persamaan regresi masukan variabel bebas kompetensi kepribadian guru (X1) pada kolom independen dan variabel terikat hasil belajar IPA siswa ( Y ) pada kolom dependen. Dua variabel dikatakan mempunyai pengaruh linier jika signifikansi ( linearity ) kurang dari 0,05. a. Uji linear antara X1 dengan Y Dari hasil perhitungan uji linearitas menunjukkan bahwa antara variabel kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA siswa terdapat hubungan yang linear, seperti yang terdapat pada tabel.13 berikut ini :
- 9. 93 Tabel. 13. TabelUji Linieritas Variabel X1 terhadap Y Dari hasil perhitungan yang terdapat pada tabel.13. dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada linearity sebesar 0,000, karena signifikansi kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa antara variabel kompetensi kepribadian guru dengan variabel hasil belajar IPA siswa terdapat hubungan yang linear. b. Uji Linear antara X2 dengan Y Dari hasil perhitungan uji linearitas menunjukkan bahwa antara variabel kemampuan matematika siswa dengan hasil belajar IPA siswa terdapat hubungan yang linear, seperti yang terdapat pada tabel.14 berikut ini : Tabel 14. Tabel Uji Linieritas X2 terhadap Y Dari hasil perhitungan yang terdapat pada tabel 14. dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada linearity sebesar 0,000, karena
- 10. 94 signifikansi kurang dari0,05 maka dapat disimpulkan bahwa antara variabel kemampuan matematika siswa dengan variabel hasil belajar IPA siswa terdapat hubungan yang linear. 3. UJI ASUMSI PELANGGARAN KLASIK Uji Asumsi Pelanggaran Klasik adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah variabel – variabel dapat dianalisis menggunakan korelasi dan regresi ganda. a. Uji Multikolineritas Uji Multikolinieritas adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah ada korelasi yang kuat antara variabel-variabel bebas yang diteliti. Jika terjadi multikolineritas maka analisis dengan regresi ganda tidak layak dilakukan. Pengujian Multikolinieritas dilakukan dengan bantuan SPSS 17 dengan langkah klik Analyze – Regresion – Linier, kemudian masukan variabel sesuai tipenya klik tab statistic dan beri centang pada pilihan Collinerity Diagnostic, Dua variabel bebas dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika nilai tolerance > 0.1 dan VIF < 10. Dari hasil perhitungan SPSS 17 didaptkan output sebagai berikut : Tabel 15. Tabel Uji Multikolinieritas
- 11. 95 Dari hasil perhitunganyang didapat pada tabel 15. diperoleh nilai tolerance 0.374 > 0,1 dan nilai VIF 2,674 < 10 maka dapat disimpulkan bahwa antara variabel bebas kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa tidak terjadi multikolinieritas b. Uji Heterokedastissitas Uji Heterokedastisitas adalah uji untuk menentukan kondisi dimana varians residual tidak sama pada semua pengamatan di dalam model regresi. Untuk melakukan uji heterokedasitisitas dilakukan dengan bantuan SPSS 17 dengan kriteria jika sig korelasi > 0,05 tidak terjadi heterokedasitisitas dan jika nilai sig korelasi < 0,05 terjadi heterokedastisitas dengan langkah kerja klik analyze – regression – linier, masukan data, klik tab SAVE dan pilih unstandardized pada tab residual – continue – ok, abaikan output dan kembali ke data, muncul variabel baru (Residual). Klik analyze – correlate – bivariate – ganti pilihan Pearson dengan Spearman Brown – masukan variabel independen dan residual – ok. Dari proses SPSS didapat output sebagai berikut :
- 12. 96 Tabel 16. TabelUji Heterokedasitisitas Correlations X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) X2 ( Kemampuan Matematika ) Unstandardize d Residual Spearman's rho X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) Correlation Coefficient 1,000 ,799** -,001 Sig. (2- tailed) . ,000 ,988 N 160 160 160 X2 ( Kemampuan Matematika ) Correlation Coefficient ,799** 1,000 -,044 Sig. (2- tailed) ,000 . ,581 N 160 160 160 Unstandardized Residual Correlation Coefficient -,001 -,044 1,000 Sig. (2- tailed) ,988 ,581 . N 160 160 160 **. Correlation is significantatthe 0.01 level (2-tailed). Dari Tabel 16. Untuk variabel kompetensi kepribadian guru diperoleh nilai sig 0,988 lebih besar dari 0,05 ( sig 0,988 > 0,05) maka dapat disimpulkan tidak terjadi heterokedastisitas dan untuk variabel kemampuan matematika diperoleh nilai sig 0, 581 lebih besar dari 0,05 (sig 0,581 > 0,05) dapat disimpulkan tidak terjadi heterokedastisitas.
- 13. 97 C. Pengujian hipotesispenelitian Dalam penelitian ini terdapat tiga hipotesis dan diuji dengan metode statistik melalui pengujian regresi sederhana, data yang dipakai dalam pengujian ini adalah data hasil belajar IPA siswa (Y), kompetensi kepribadian guru (X1) dan kemampuan matematika siswa (X2). Hipotesis penelitian ini secara berturut-turut adalah hipotesis pertama “terdapat pengaruh positif kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA siswa”, Hipotesis kedua “terdapat pengaruh positif kemampuan matematika siswa terhadap hasil belajar IPA siswa”, Hipotesis ketiga ”terdapat pengaruh positif kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama terhadap hasil belajar IPA siswa” 1. Pengujian Hipotesis Pengaruh Persepsi Siswa Pada Kompetensi Kepribadian Guru terhadap Hasil Belajar IPA Siswa Ho = Tidak terdapat pengaruh kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA pada siswa SMK kelas XII di Kecamatan Ciracas Jakarta Timur. H1 = Terdapat pengaruh yang positif kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA pada siswa SMK kelas XII di Kecamatan Ciracas Jakarta Timur
- 14. 98 Untuk mengetahui keeratanhubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi dilakukan analisis korelasi sederhana. Koefisien korelasi sederhana menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara dua variabel. Dalam perhitungan ini menggunakan Product Moment Pearson. Nilai korelasi ( r ) berkisar antara 1 atau -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya apabila nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah, nilai positif menunjukkan hubungan searah dan nilai negatif menunjukkan arah terbalik atau berlawanan. Dari hasil perhitungan yang terdapat pada tabel 17, yaitu tentang hasil korelasi Bivariat Pearson, yang merupakan korelasi sederhana ( r ) didapat korelasi antara kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA adalah 0,975. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang sangat kuat antara kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA. Sedangkan arah hubungan adalah positif karena nilai korelasi positif, berarti semakin tinggi nilai matematika maka semakin tinggi pula hasil belajar IPA Dari hasil perhitungan yang terdapat pada tabel 17, yaitu tentang hasil korelasi Bivariat Pearson, yang merupakan korelasi sederhana ( r ) dengan bantuan SPSS 17 didapat output sebagai berikut :
- 15. 99 Tabel 17. TabelKorelasi X1 dengan Y Correlations X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) Y ( Hasil belajar IPA) X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) Pearson Correlation 1 ,975** Sig. (2-tailed) ,000 N 160 160 Y ( Hasil belajar IPA) Pearson Correlation ,975** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 160 160 **. Correlation is significantatthe 0.01 level (2-tailed). Untuk menguji koefisien regresi pada hipotesis ini, terlebih dahulu melakukan perhitungan analisis regresi sederhana untuk variabel hasil belajar IPA dan variabel kompetensi kepribadian guru. Analisis regresi sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen dengan variabel dependen, apakah positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen jika nilai independen mengalami kenaikan atau penurunan. Dari hasil analisis regresi sederhana seperti tercantum pada tabel 18 yang disajikan berikut : Tabel 18. Tabel Keberartian X1 terhadap Y Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,975a ,951 ,951 3,30663 a. Predictors:(Constant),X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru )
- 16. 100 Berdasarkan tabel 18,diperoleh angka 𝑅2 ( R Square ) sebesar 0,951 atau ( 95,1 % ). Hal ini menunjukkan bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independen ( kompetensi kepribadian guru) terhadap variabel dependen ( hasil belajar IPA ) sebesar 95,1 % sedangkan 4,9 % dipengaruhi oleh faktor lain. Berikut ini adalah tabel 19, merupakan hasil perhitungan analisis regresi sederhana dari variabel hasil belajar IPA atas kompetensi kepribadian guru. Tabel 19. Analisis Regresi Sederhana Y terhadap X 1 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.B Std. Error Beta 1 (Constant) -5,564 1,337 -4,162 ,000 X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) 1,453 ,026 ,975 55,414 ,000 a. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Kemudian untuk perhitungan analisis regresi sederhana untuk variabel kompetensi kepribadian guru dengan variabel hasil belajar IPA menunjukkan bahwa koefisien regresi sebesar 1,453 dan konstanta sebesar – 5,564 sehingga persamaan regresinya adalah Y = - 5,564 + 1,453 X1. Setelah diperoleh persamaan regresi sederhana sebagaimana tercantum pada tabel 19. di atas, maka langkah selanjutnya menguji keberartian dan
- 17. 101 kelinearan dari persamaanregresi tersebut. Uji keberartian ini perlu dilakukan untuk meyakinkan pengambilan kesimpulan. Untuk uji keberartian dari persamaan regresi Y = - 5,564 + 1,453 X1 digunakan uji F. derajat keberartian persamaan regresi sederhana tersebut dapat dilihat dalam Tabel 20, berikut ini: Tabel 20. Tabel Signifikan Regresi Y dengan X1 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 33574,038 1 33574,038 3070,666 ,000a Residual 1727,540 158 10,934 Total 35301,578 159 a. Predictors:(Constant),X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) b. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Dari hasil perhitungan pada tabel 20, diperoleh nilai signifikansi 0,000, hal ini berarti bahwa nilai signifikansi hitung lebih kecil dibanding dengan nilai α = 0,01, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa regresi Y atas X1 adalah sangat signifikan pada taraf α = 0,05 dan α = 0,01 sehubungan dengan hasil ini maka dapat dikatakan bahwa koefisien arah regresi nyata sifatnya, sehingga persamaan regresi sederhana yang diperoleh memiliki keberartian. Persamaan regresi Y = - 5,564 + 1,453 X1 menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor kompetensi kepribadian guru akan menyebabkan kenaikan 1,453 skor hasil belajar IPA pada konstanta - 5,564.. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA, dengan kata lain
- 18. 102 semakin baik kompetensikepribadian guru maka akan semakin baik/tinggi pula hasil belajarnya dalam mata pelajaran IPA. Dari hasil analisis regresi di atas dapat diketahui nilai t hitung seperti pada tabel 19 , yaitu sebesar 55,414. Nilai t tabel pada taraf α = 0,05: 2 ( uji 2 sisi ) dengan derajat kebebasan ( df ) = n – k – 1 atau 160 – 2 – 1 = 157. Dengan pengujian 2 sisi ( signifikansi = 0,025 ) hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 1,975. Kriteria pengujian adalah : H0 diterima jika T hitungl ≤ T tabel dan Ho ditolak jika T hitung > T tabel. Nilai t hitung > t tabel ( 55.414 > 1,975 ), dengan demikian maka H0 ditolak. Kurva Distribusi F Untuk Variabel X1Terhadap Variabel Y Sumber: Hasil Penelitian, 2011 2. Pengujian Hipotesis Pengaruh Kemampuan Matematika Siswa terhadap Hasil Belajar IPA Ho = Tidak terdapat pengaruh kemampuan matematika terhadap hasil belajar IPA pada siswa SMK kecamatan Ciracas Jakarta Timur. Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho 1,975 α = 0,05
- 19. 103 H1 = Terdapatpengaruh kemampuan matematika terhadap hasil belajar IPA pada siswa SMK kecamatan Ciracas Jakarta Timur. Untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi dilakukan analisis korelasi sederhana. Koefisien korelasi sederhana menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara dua variabel. Dalam perhitungan ini menggunakan Product Moment Pearson. Nilai korelasi ( r ) berkisar antara 1 atau -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya apabila nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah, nilai positif menunjukkan hubungan searah dan nilai negatif menunjukkan arah terbalik atau berlawanan. Dari hasil perhitungan yang terdapat pada tabel 23, yaitu tentang hasil korelasi Bivariat Pearson, yang merupakan korelasi sederhana ( r ) didapat korelasi antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA adalah 0,806. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang kuat antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA. Sedangkan arah hubungan adalah positif karena nilai korelasi positif, berarti semakin tinggi nilai matematika maka semakin tinggi pula hasil belajar IPA.
- 20. 104 Tabel 21. TabelKorelasi Kemampuan Matematika dengan Hasil Belajar IPA Correlations X2 ( Kemampuan Matematika ) Y ( Hasil belajar IPA) X2 ( Kemampuan Matematika ) Pearson Correlation 1 ,806** Sig. (2-tailed) ,000 N 160 160 Y ( Hasil belajar IPA) Pearson Correlation ,806** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 160 160 **. Correlation is significantatthe 0.01 level (2-tailed). Untuk menguji koefisien regresi pada hipotesis ini, terlebih dahulu melakukan perhitungan analisis regresi sederhana untuk variabel hasil belajar IPA dan variabel kemampuan matematika. Analisis regresi sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen dengan variabel dependen, apakah positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen jika nilai independen mengalami kenaikan atau penurunan. Dari hasil analisis regresi sederhana seperti tercantum pada tabel 22, yang disajikan berikut diperoleh angka 𝑅2 ( R Square ) sebesar 0,650 atau ( 65 % ). Hal ini menunjukkan bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independen ( kemampuan matematika ) terhadap variabel dependen ( hasil belajar IPA ) sebesar 65 % sedangkan 35 % dipengaruhi oleh faktor lain.
- 21. 105 Tabel.22. Tabel KeberartianX2 terhadap Y Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,806a ,650 ,648 8,84034 a. Predictors:(Constant),X2 ( Kemampuan Matematika ) Selanjutnya untuk tabel 23, merupakan hasil perhitungan analisis regresi sederhana dari variabel hasil belajar IPA atas kemampuan matematika. Tabel 23. Tabel Perhitungan analisis regresi Y atas X2 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.B Std. Error Beta 1 (Constant) 13,114 3,226 4,065 ,000 X2 ( Kemampuan Matematika ) ,813 ,047 ,806 17,138 ,000 a. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Pada perhitungan analisis regresi sederhana untuk variabel kemampuan matematika dengan variabel hasil belajar IPA menunjukkan bahwa koefisien regresi sebesar 0,813 dan konstanta sebesar 13,114 sehingga diperoleh persamaan regresi : Y = 13,114 + 0,813 X2. Setelah diperoleh persamaan regresi sederhana sebagaimana tercantum pada tabel diatas, maka langkah selanjutnya menguji keberartian dan
- 22. 106 kelinearan dari persamaanregresi tersebut. Uji keberartian ini perlu dilakukan untuk meyakinkan pengambilan kesimpulan. Untuk uji keberartian dari persamaan regresi Y = 13,114 + 0,813 X2 digunakan uji F dan derajat keberartian persamaan regresi sederhana tersebut dapat dilihat dalam Tabel 24, berikut ini. Tabel 24. Tabel Uji Sifnifikan persamaan regresi Y atas X2 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 22953.626 1 22953.626 293.706 .000a Residual 12347.952 158 78.152 Total 35301.578 159 a. Predictors:(Constant),X2 ( Kemampuan Matematika ) b. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Dari hasil perhitungan pada tabel 24, diperoleh nilai signifikansi 0,000, hal ini berarti bahwa nilai signifikansi hitung lebih kecil dibanding dengan nilai α = 0,01, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa regresi Y atas X2 adalah sangat signifikan pada taraf α = 0,05 dan α = 0,01 sehubungan dengan hasil ini maka dapat dikatakan bahwa koefisien arah regresi nyata sifatnya, sehingga persamaan regresi sederhana yang diperoleh memiliki keberartian. Persamaan regresi Y = 13,114 + 0,813 X2 menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor kemampuan matematika akan menyebabkan kenaikan 0,813 skor hasil belajar IPA pada konstanta 13,114.
- 23. 107 Dengan demikian dapatdisimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif antara kemampuan matematika siswa dengan hasil belajar IPA, dengan kata lain semakin baik/tinggi kemampuan matematika siswa maka akan semakin baik/tinggi pula hasil belajarnya dalam mata pelajaran IPA. Dari hasil analisis regresi di atas dapat diketahui nilai T hitung seperti pada tabel 23 , yaitu sebesar 17,138. Nilai t tabel pada taraf α = 0,05: 2 ( uji 2 sisi ) dengan derajad kebebasan ( df ) = n – k – 1 atau 160 – 2 – 1 = 157. Dengan pengujian 2 sisi ( signifikansi = 0,025 ) hasil diperoleh untuk T tabel sebesar 1,975. Kriteria pengujian adalah : H0 diterima jika T hitung ≤ T tabel, H0 ditolak jika hitung > T tabel. Nilai t hitung > t tabel ( 17,138 > 1,975 ), dengan demikian maka H0 ditolak. Kurva Distribusi F Untuk Variabel X2Terhadap Variabel Y Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho 17, 1381,975 α 0,05
- 24. 108 3. Pengujian HipotesisPengaruh Persepsi Siswa Pada Kompetensi Kepribadian Guru dan Kemampuan Matematika Secara Bersama- Sama Terhadap Hasil Belajar IPA. Ho = Tidak terdapat pengaruh kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama terhadap hasil belajar IPA pada siswa SMK kelas XII kecamatan Ciracas Jakarta Timur. H1 = Terdapat pengaruh kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama terhadap hasil belajar IPA pada siswa SMK kelas XII kecamatan Ciracas Jakarta Timur. Untuk mengetahui hubungan antara dua variabel independen ( X1, X2 ) terhadap variabel dependen ( Y ) secara serentak. Koefisien korelasi akan menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara variabel independen ( X1, X2 ) secara serentak terhadap variabel dependen ( Y ). Nilai R berkisar 0 sampai 1, nilai semakin mendekati 1 berarti hubungan yang terjadi semakin kuat, sebaliknya nilai semakin mendekati 0, maka hubungan yang terjadi semakin lemah. Berikut ini hasil analisis regresi ganda model summary seperti yang disajikan pada tabel 25, di bawah ini :
- 25. 109 Tabel 25, TabelKorelasi Ganda Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,977a ,954 ,954 3,20603 2,047 a. Predictors:(Constant),X2 ( Kemampuan Matematika ),X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) b. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Berdasarkan tabel 25, di atas diperoleh angka R sebesar 0,977, hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan antara kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika terhadap hasil belajar IPA. Berdasarkan tabel 25, di atas diperoleh angka 𝑅2 ( R Square ) sebesar 0,954. Hal ini menunjukkan bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independen ( kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika) terhadap hasil belajar IPA sebesar 95,4 %, sedangkan sisanya 4,6 % dipengaruhi oleh variabel lain. Hipotesis ketiga berbunyi “terdapat pengaruh positif kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama terhadap hasil belajar IPA”. Untuk meguji hipotesis ini digunakan analisis regresi linear berganda dan korelasi ganda. Model persamaan regresi linear berganda adalah Y = a +b1X1 + b2X2
- 26. 110 Tabel 26. TabelRegresi linier berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig.B Std. Error Beta 1 (Constant) -6,306 1,315 -4,794 ,000 X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) 1,344 ,042 ,902 32,316 ,000 X2 ( Kemampuan Matematika ) ,094 ,028 ,093 3,327 ,001 a. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Berdasarkan hasil perhitungan dengan program SPSS.17 pada tabel 26, diatas diperoleh nilainya masing-masing adalah; a = - 6,306 b1 = 1,344 dan b2 = 0,094 Sehingga model persamaan regresi linear berganda adalah sebagai berikut: Y = - 6,306 + 1,344 X1 + 0,094 X2 Setelah diperoleh persamaan regresi sederhana sebagaimana tercantum diatas, maka langkah selanjutnya menguji keberartian dan kelinearan dari persamaan regresi berganda tersebut. Uji keberartian ini perlu dilakukan untuk meyakinkan pengambilan kesimpulan. Untuk uji keberartian dari persamaan regresi Y = - 6,306 + 1,344 X1 + 0,094 X2. digunakan uji F. derajat keberartian persamaan regresi ganda tersebut dapat dilihat dalam Tabel 27. berikut ini:
- 27. 111 Tabel 27. TabelUji keberartian persamaan regresi ganda ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 33687,838 2 16843,919 1638,737 .000a Residual 1613,740 157 10,279 Total 35301,578 159 a. Predictors:(Constant),X2 ( Kemampuan Matematika ),X1 ( Kompetensi Kepribadian Guru ) b. DependentVariable:Y ( Hasil belajar IPA) Dari hasil perhitungan pada tabel 27, diperoleh nilai signifikansi 0,000, hal ini berarti bahwa nilai signifikansi hitung lebih kecil dibanding dengan nilai α = 0,05 maupun 0,01 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa regresi Y atas X12 adalah sangat signifikan pada taraf α = 0,05 dan α = 0,01 sehubungan dengan hasil ini maka dapat dikatakan bahwa koefisien arah regresi nyata sifatnya, sehingga persamaan regresi linier berganda yang diperoleh memiliki keberartian. Persamaan regresi Y = - 6,306 + 1,344 X1 + 0,094 X2 menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor kompetensi kepribadian guru akan menaikkan 1,344 skor hasil belajar IPA dan setiap kenaikan 1 skor kemampuan matematika akan menaikkan 0,094 skor hasil belajar IPA dengan konstanta – 6,306. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika terhadap hasil belajar IPA, dengan kata lain semakin baik kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa maka akan semakin baik/tinggi pula hasil belajar IPA.
- 28. 112 Kemudian berdasarkan tabelyang diperoleh pada tabel 26, harga F hitung sebesar 16388,737. Selanjutnya nilai F tabel dengan menggunakan tingkat keyakinan 95 %, α = 5 % ( 0,05 ), df 1 ( jumlah variabel – 1 ) = 2 dan df 2 (n-k-1) atau 160-2-1 = 157 dimana n adalah banyak data dan k jumlah variabel independen. Hasil F tabel diperoleh 3,90. Kriteria pengujian dalam hal ini adalah bahwa H0 diterima bila F hitung < F tabel, dan H0 ditolak bila F hitung > F tabel ( 16888,737 > 3,90 ) Kurva Distribusi F Untuk Variabel X12Terhadap Variabel Y Atas dasar tersebut maka hipotesis nol ditolak sedangkan hipotesis penelitian diterima. Dengan kata lain berdasarkan uji hipotesis penelitian dapat dikatakan terdapat pengaruh kompetensi kepribadian dan kemampuan matematika secara bersama-sama terhadap hasil belajar IPA. Artinya semakin baik kompetensi kepribadian guru dalam mengajar dan semakin tinggi kemampuan matematika siswa, maka akan semakin tinggi pula hasil belajar yang dicapai oleh siswa dalam mata pelajaran IPA, atau sebaliknya, apabila Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho 16888,7373,90 α 0,05
- 29. 113 kompetensi kepribadian gurutidak baik (buruk) dan tingkat kemampuan matematika siswa rendah maka akan semakin rendah pula hasil belajar yang dicapai oleh siswa dalam mata pelajaran IPA. Berdasarkan persamaan regresi tersebut analisis regresi linear berganda Y atas X1 dan X2 menghasilkan konstanta a sebesar -6,306 koefisien b1 sebesar 1,344 dan b2 sebesar 0,094 hal ini berarti perubahan satu skor kompetensi kepribadian guru dan perubahan satu unit skor kemampuan matematika secara bersama-sama akan diikuti sebesar 1,344 dan 0,094 unit skor hasil belajar siswa dalam mata pelajaran IPA. D. Pembahasan hasil penelitian Pada bagian ini pembahasan hasil penelitian meliputi tiga hal, yaitu: 1. Pembahasan tentang pengaruh persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA Berdasarkan teori persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dapat mempengaruhi kualitas pencapaian hasil belajar siswa dalam bidang studi tertentu, kompetensi kepribadian guru akan menyebabkan kepercayaan dan kenyamanan dalam mengikuti pelajaran, ditandai dengan lebih giat belajar, dan akhirya mencapai prestasi yang diinginkan. Dengan kompetensi kepribadian yang baik seorang guru akan menjadi suri tauladan bagi siswa dan hal ini merupakan rangsangan psikologis dalam diri siswa yang dapat membangkitkan gairah siswa untuk mengikuti
- 30. 114 pelajaran serta akanmenjadi dorongan motivasi, untuk lebih mendalami konsep – konsep IPA. Guru IPA dengan kompetensi kepribadian yang baik akan memudahkan dirinya untuk menguasai kelas dalam proses pembelajaran. Dengan kemampuan pendekatan yang baik karena dimata siswa guru dengan kepribadian baik memiliki kejujuran dan kedekatan emosional akan sangat membantu memotivasi siswa untuk mencintai dan menanamkan minat yang positif terhadap IPA yaitu dengan menyadari akan pentingnya IPA, baik dalam melanjutkan studi maupun dalam kehidupan sehari-hari yang selalu diwarnai oleh IPA. Pengertian-pengertian diatas cukup jelas menerangkan bahwa kompetensi kepribadian guru mempunyai hubungan dan dapat mempengaruhi serta meningkatkan perhatian siswa terhadap IPA, jika siswa menghornmati guru ia akan belajar dengan senang dan gembira serta perhatiannya terpusat pada materi yang sedang dipelajari, lebih giat, dan akhirya mencapai prestasi yang diinginkan. Berdasarkan hasil penelitian secara empiris mengenai hubungan dan pengaruh antara kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA yang dilakukan terhadap siswa-siswi kelas XII SMK Mahadhika 1 dan SMK Mahadhika 3 di Kecamatan Ciracas, Kotamadya Jakarta Timur menunjukkan bahwa : a. Terdapat hubungan positif antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA.
- 31. 115 b. Hubungan antarapersepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA adalah searah. c. Hubungan antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA tergolong kuat hal ini terlihat dari nilai korelasinya sebesar 0,975. d. Hubungan antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dengan hasil belajar IPA signifikan atau berarti. e. Pengaruh persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru terhadap hasil belajar IPA sebesar 95,1 %, artinya hanya 95,1% kompetensi kepribadian guru dapat mempengaruhi atau meningkatkan hasil belajar IPA sedangkan 4,9 % lainnya dipengaruhi oleh variabel lain. f. Model persamaan regresi yang dapat dipakai adalah : Ŷ = - 55,564 + 1,453X1, persamaan regresi tersebut artinya, jika skor persepsis siswa pada kompetensi kepribadian guru (X1) mengalami kenaikan satu poin, maka skor hasil belajar IPA (Y) akan mengalami kenaikan sebesar 1,453 pada konstanta – 55,564. 2. Pembahasan tentang pengaruh kemampuan matematika siswa terhadap hasil belajar IPA Kemampuan matematika terwujud dari kecakapan seseorang dalam menyelesaikan problema set ( masalah ) yang terkait dengan konsep-konsep matematis. Dengan kemampuan matematika yang baik siswa akan mudah untuk memahami konsep-konsep pelajaran IPA.
- 32. 116 Konsep matematika berkenaandengan ide-ide, struktur-struktur, dan pengaruh-pengaruh, diatur menurut aturan yang logis, dengan pemahaman matematika yang baik siswa akan mudah untuk memecahkan permasalahan terkait pelajaran IPA karena memiliki proses pemikiran yang sama yakni penalaran logis. Berdasarkan hasil penelitian secara empiris mengenai hubungan dan pengaruh kemampuan matematika terhadap hasil belajar IPA yang dilakukan terhadap siswa-siswi kelas XII SMK Mahadhika 1 dan SMK Mahadhika 3 di Kecamatan Ciracas, Kotamadya Jakarta Timur menunjukkan bahwa : a. Terdapat hubungan positif antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA. b. Hubungan antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA adalah searah. c. Hubungan antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA tergolong kuat dengan ditunjukan nilai korelasinya sebesar 0,806 d. Hubungan antara kemampuan matematika dengan hasil belajar IPA signifikan atau berarti. e. Pengaruh kemampuan matematika terhadap hasil belajar IPA tersebut hanya 65 %, artinya 65 % kemampuan matematika dapat mempengaruhi atau meningkatkan hasil belajar IPA, sedangkan 35 % lainnya dipengaruhi oleh variabel lain. f. Model persamaan regresi yang dapat dipakai adalah : Ŷ = 13,114 + 0,813 X2, Model regresi tersebut diatas artinya, jika skor
- 33. 117 kemampuan matematika (X2)mengalami kenaikan satu poin maka skor hasil belajar IPA (Y) akan mengalami kenaikan sebesar 0,813 pada konstanta 13,114. 3. Pembahasan tentang terdapat pengaruh antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama dengan hasil belajar IPA siswa Pencapaian tujuan pembelajaran IPA merupakan hasil belajar IPA baik pengetahuan, pemahaman, keterampilan, dan nilai sikap siswa terhadap pelajaran IPA siswa dapat dicapai bila ada 1) kompetensi kepribadian guru baik sehingga siswa akan menaruh hormat dan proses pembelajaran akan menyenangkan serta dengan kepribadian yang baik guru akan mudah untuk memberikan motivasi kepada siswa untuk memahami konsep-konsep IPA sehingga hasil belajar siswa mengalami peningkatan, 2) kemampuan matematika siswa yang baik, dengan kemampuan matematikanya siswa akan mudah memecahkan permasalahan dalam pelajaran IPA. Kepribadian guru yang baik dan kemampuan matematika siswa yang tinggi merupakan kolaborasi yang ideal bagi siswa dalam mengikuti dan memahami pelajaran IPA. Berdasarkan hasil penelitian secara empiris mengenai hubungan dan pengaruh antara kompetensi kepribadian guru, dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama terhadap hasil belajar IPA yang dilakukan terhadap siswa-siswi kelas XII SMK Mahadhika 1 dan SMK
- 34. 118 Mahadhika 3 KecamatanCiracas, Kotamadya Jakarta Timur menunjukkan bahwa : a. Terdapat hubungan positif antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama- sama dengan hasil belajar IPA. b. Hubungan antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama dengan hasil belajar IPA adalah hubungan searah. c. Hubungan persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama dengan hasil belajar IPA tergolong kuat. d. Hubungan antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama dengan hasil belajar IPA signifikan. e. Pengaruh antara persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama dengan hasil belajar IPA tersebut menggambarkan 95,4 % artinya 95,4% persepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru dan kemampuan matematika siswa secara bersama-sama dengan hasil belajar IPA sedangkan 4,6 % lainnya dipengaruhi oleh variabel lainnya. f. Model persamaan regresi ganda yang dapat dipakai adalah : Ŷ = - 6,306 + 1,344 X1+0,094 X2, persamaan regresi ganda tersebut diatas menjelaskan bahwa;
- 35. 119 1) jika skorpersepsi siswa pada kompetensi kepribadian guru mengalami kenaikan satu poin sedangkan variabel lain tetap, maka skor hasil belajar IPA akan mengalami kenaikan sebesar 1,344 pada konstanta – 6,306. 2) jika skor kemampuan matematika mengalami kenaikan satu poin sedangkan variabel lain tetap, maka skor hasil belajar IPA akan mengalami kenaikan sebesar 0,094 pada konstanta – 6,306. E. Keterbatasan penelitian Keterbatasan utama yang dapat diidenfikasikan dalam pelaksanaan penelitian ini adalah: 1. Keterbatasan waktu Dikarenakan penelitian mengambil populasi untuk kelas XII yang sedang mempersiapkan diri untuk mengikuti ujian nasional mengakibatkan waktu melakukan penelitian hanya terbatas selama lebih kurang 2 (dua) bulan. Dengan adanya keterbatasan waktu ini pula maka sampel penelitian itu hanya diambil pada dua sekolah SMK di kecamatan Ciracas Jakarta Timur yang dianggap mewakili. 2. Keterbatasan instrument penelitian Walaupun tiap butir instrument telah dikembangkan sesuai dengan prosedur yang diharuskan serta telah di analisis berdasarkan hasil uji coba dan telah
- 36. 120 memperoleh skor koefisienyang baik, namun hal tersebut belum menjamin bahwa instrumen yang dikembangkan tersebut benar-benar menggali aspek- aspek dalam penelitian ini. Hal ini mengingat adanya keterbatasan peneliti dalam mendefinisikan konstruk yang tepat dan dapat diukur. 3. Keterbatasan dana Dana merupakan sumber untuk seluruh kegiatan penelitian, dengan adanya keterbatasan dana sangat berpengaruh dalam pengambilan banyaknya sampel.