79
Selanjutnya, setelah perhitungan di atas maka dapat dibuat tabel distribusi kecenderungan variabel sebagai berikut:
Tabel 21. Distribusi Kecenderungan Variabel Reward Transactional No
Kategori I nterval
Frekuensi 1
Rendah 24
12 27
2 Sedang
24 – 29 16
36 3
Tinggi
≥
30 16
36 Total
44 100
Sumber: Data yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel di atas, dapat digambarkan dalam Pie Chart seperti berikut:
Gambar 9. Pie Chart Kecenderungan Variabel Reward Transactional Berdasarkan gambar di atas, dapat diketahui bahwa Reward
Transactional pada kategori tinggi sebanyak 36 atau sej umlah 16 responden, pada kategori sedang yaitu 36 atau sejumlah 16 responden, dan pada kategori
rendah yaitu 27 atau sejumlah 12 responden. Jadi dapat disimpulkan, bahwa kecenderungan variabel fasilitas belajar kelas X SMK Nasional Berbah berada
pada kategori tinggi sebesar 37 atau sejumlah 16 responden.
Rendah 27
Sedang 37
Tinggi 36
Reward Transact ional
Rendah Sedang
Tinggi
80
d. Variabel Hasil Belajar
Data variabel Hasil Belajar dari hasil dokumentasi nilai rapor siswa semester satu dengan jumlah responden 44 siswa. Berdasarkan data yang diolah
menggunakan bantuan perangkat lunak komputer SPSS 21 for windows, variabel Hasil Belajar memiliki skor tertinggi sebesar 81,00 dan skor terendah 50,00;
mean sebesar 74,31; median sebesar 77,00; modus sebesar 78,00 dan standar deviasi sebesar 6,839. Kemudian disusun tabel distribusi frekuensi dengan
langkah-langkah sebagai berikut: 1
Menentukan jumlah kelas interval Jumlah kelas interval dapat ditentukan dengan menggunakan rumus
sturges sturges rule, yaitu jumlah kelas = 1+ 3,3 log n. dimana jumlah responden penelitian yang berjumlah 44 siswa.
K = 1 + 3,3 log n K = 1 + 3,3 log 44
K = 1 + 3,3 1,64 K = 1 + 5,423
K = 6,423 = 6 dibulatkan 2
Rentan kelas Rentan kelas dapat dihitung dengan mengurangi skor maksimum
dikurangi skor minimum. Rentan kelas = Skor maksimum – skor minimum
Rentan kelas = 81 – 50 Rentan kelas = 31
81
3 Panjang kelas interval
Panj ang kelas interval dapat diketahui dengan membagi rentan kelas dengan jumlah kelas interval.
Panjang kelas interval = rentan kelas interval jumlah kelas interval Panjang kelas interval = 31 6
Panjang kelas interval = 5,1 = 5 dibulatkan Tabel 22. Distribusi Frekuensi Variabel Hasil Belajar
No I nterval
Frekuensi 1
50 – 54 1
2,27 2
55 – 59 1
2,27 3
60 – 64 2
4,55 4
65 – 69 3
6,82 5
70 – 74 6
13,64 6
75 – 81 31
70,45 Tot al
44 100
Sumber: Data yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel di atas, dapat digambarkan bentuk hist ogram sebagai berikut:
Gambar 10. Histogram Data Variabel Hasil Belaj ar
1 1
2 3
6 31
5 10
15 20
25 30
35
50-54 55-59
60-64 65-69
70-74 75-81
Hasil Belajar
Frekuensi Present ase
82
Berdasarkan gambar di atas, diketahui bahwa frekuensi terbesar berada pada interval 75 – 81 dengan frekuensi sebesar 31, sedangkan frekuensi terkecil
terletak pada interval 50 – 54 dan 55 – 59 dengan masing-masing frekuensi sebesar 1.
Hasil Belaj ar dikategorikan menj adi empat kategori berdasarkan klasifikasi kecenderungan variabel hasil belajar sesuai dengan ketentuan
penilaian pada SMK Nasional Berbah, kemudian dapat dibuat tabel distribusi kecenderungan.
Adapun distribusi kecenderungan variabel Hasil Belaj ar dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 23. Distribusi Kecenderungan Variabel Hasil Belaj ar No
Kategori I nterval
Frekuensi 1
Kurang
0,00 – 6,99
8 18
2 Cukup
7,00 – 7,99
34 77
3 Baik
8,00 – 8,99
2 5
4 Amat baik
9,00 - 10,00
Total 44
100 Sumber: Data yang diolah, 2016
83
Berdasarkan tabel di atas, dapat digambarkan dalam Pie Chart seperti berikut:
Gambar 11. Pie Chart Kecenderungan Hasil Belajar Berdasarkan gambar di atas, dapat diketahui bahwa hasil belajar pada
kategori Kurang sebanyak 18 atau sejumlah 8 responden, pada kategori Cukup sebanyak 77 atau sejumlah 34 responden, pada kategori Baik sebanyak 5
atau sejumlah 2 responden, dan pada kategori Amat Baik yaitu 0 atau sejumlah 0 responden. Jadi dapat disimpulkan, bahwa kecenderungan variabel
hasil belajar kelas X SMK Nasional Berbah berada pada kategori Cukup sebesar 77 atau sej umlah 34 responden.
B. Uji Prasarat Analisis
1. Uji Normalitas
Uj i Normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak komputer SPSS 21 for Windows dengan menggunakan dengan
metode uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Dasar pengambilan keputusan yang digunakan untuk mengetauhi apakah suatu data berdistribusi normal atau
tidak adalah sebagai berikut:
Kurang 18
Cukup 77
Baik 5
Amat Baik
Hasil Belajar
Kurang Cukup
Baik Amat Baik
