commit to user
Apabila
hitung
r
tabel
r atau
hitung
r
0,361 , maka angket tersebut reliabel. Sedangkan apabila
hitung
r
tabel
r atau
hitung
r 0,361 ,maka
angket tersebut tidak reliabel.
E. Teknik Analisis Data
Pemilihan teknik analisa data dalam suatu penelitian berorientasi pada bentuk hipotesis dan tujuan penelitian yang telah dirumuskan sebelumnya. Setelah
data dikumpulkan, maka data tersebut perlu dianalisis dalam rangka uji kebenaran hipotesis dan juga untuk memperoleh suatu kesimpulan. Semua data dari hasil
penyebaran instrumen penelitian diberi skor dan dianalisis dengan menggunakan uji statistik. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
teknik korelasi dan regresi, yaitu dengan korelasi sederhana untuk menentukan hubungan masing-masing variabel X dan Y, regresi sederhana, untuk menentukan
kontribusi masing-masing variabel X dan Y, korelasi ganda untuk menentukan hubungan variabel
1
X dan
2
X secara bersama-sama terhadap variabel Y, dan regresi ganda untuk menentukan kontribusi variabel
1
X dan
2
X secara bersama-
sama terhadap variabel Y. Untuk menggunakan analisis regresi, terdapat beberapa prasyarat yang
harus dipenuhi, yaitu : sampel diambil secara acak, variabelnya berhubungan secara linear, variabelnya berdistribusi normal atau mendekati normal, dan data
juga harus berskala interval. Adapun langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut : 1. Mengolah skor dari tiga instrument penelitian ke dalam bentuk penyebaran
data yang disajikan dalam bentuk pengelompokan data yang dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
a. Rentang Range = data terbesar – data terkecil Suryatna Rafi’i, 1990: 15
b. Banyaknya Kelas k = 1 + 3,3 log n aturan Sturges Suryatna Rafi’i, 1990: 14
commit to user
R Rentang range c. Panjang Kelas Interval =
K Banyaknya Kelas Suryatna Rafi’i, 1990: 15
d. Perhitungan Mean denngan rumus : =
Mean X =
n X
∑
1
Keterangan : X
= mean skor X
= skor nilai tengah n
= banyaknya variabel Suryatna Rafi’i, 1990: 30
e. Perhitungan Modus dengan rumus ;
−
+ =
2 1
1 b
b b
p b
Mo Keterangan :
b = batas bawah kelas interval
p = panjang kelas interval
b1 = frekuensi interval dikurangi frekuensi dibawahnya
b2 = frekuensi interval dikurangi frekuensi diatasnya
Suryatna Rafi’i, 1990: 41 f. Perhitungan Median dengan rumus :
− −
= f
F n
p b
Me 2
1 Keterangan :
b = batas bawah kelas median
p = panjang kelas median
n = ukuran sampel
F = jumlah semua frekuensi di bawah median
f = frekuensi kelas median
Suryatna Rafi’i, 1990: 39
commit to user
g. Perhitungan Standar Deviasi :
2 2
1 1
2 1
1 2
1 s
s n
n x
f x
f n
s =
− −
=
∑ ∑
Keterangan : s
= standar deviasi s²
= varians simpangan baku s adalah akar dari varians
xi = tanda kelas
fi = frekuensi
n =
∑
fi
Suryatna Rafi’i, 1990: 59 2.
Pengujian persaratan analisis data, yaitu uji normalitas dengan menggunakan rumus Kolmogorov Smirnov, uji validitas instrumen dan uji
reliabilitas instrumen. 3.
Menentukan persamaan regresi sederhana, dengan menggunakan rumus :
1
bX a
Y +
= Keterangan :
a = konstanta
b = beta Elastisitas variabel
1
X = variabel
1
X 4.
Menghitung keberartiannya positif dihitung dengan rumus F yang notasinya adalah sebagai berikut :
2 2
Sy Sx
F =
Keterangan : Sx²
= jumlah kuadrat variabel x Sy²
= jumlah kuadrat variabel y 5.
Menghitung koefisien korelasi sederhana antara X
1
dengan Y dan X
2
dengan Y.
commit to user
a Koefisien korelasi X1 dengan Y dengan rumus :
{ }
{ }
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
− −
− =
2 2
1 2
1 1
1 1
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n ry
Apabila dari penghitungan tabel
ry
1
maka dapat diartikan bahwa antara
1
X dengan Y ada hubungan yang signifikan. Melakukan uji keberartian koefisien korelasi sederhana
1
X dengan Y, dengan rumus :
2
1 2
r n
r t
− −
= Sudjana, 1992 : 62
b Koefisien korelasi X
2
dengan Y dengan rumus :
{ }
{ }
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
− −
− =
2 2
2 2
2 1
2 2
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n ry
Apabila dari hasil penghitungan diperoleh tabel
ry
2
maka dapat diartikan bahwa antara
2
X dan Y ada hubungan yang signifikan. Sudjana, 1996 :47.
Melakukan uji keberartian korelasi sederhana
2
X dengan Y, dengan rumus :
2
1 2
r n
r t
− −
= Sudjana, 1992 : 62
6. Menghitung koefisien korelasi ganda antara predictor
1
X dan prediktor
2
X dengan Y denngan rumus :
2 12
12 2
1 2
2 2
1 2
, 1
1 .
2 r
r r
r r
r Ry
Y Y
Y Y
Y
− −
+ =
Sudjana, 1996 : 385
commit to user
Dimana :
12
Ry
: koefisien korelasi antara Y dengan
1
X dan
2
X .
1 Y
r : koefisien korelasi antara Y dan
1
X
2 Y
r : koefisien korelasi antara Y dan
2
X
12
r : koefisien korelasi antara
1
X dan
2
X . 7.
Melakukan uji signifikansi korelasi antara kriterium dengan prediktor- prediktornya, dengan menggunakan rumus :
1 1
2 2
− −
− =
k n
R k
R F
Sudjana, 1996 : 108 Dimana :
k : menyatakan banyaknya variabel bebas
n : menyatakan ukuran sampel
Uji signifikansi untuk memeriksa keberartian apakah regresi berbentuk linier yang didapat dan untuk membuat kesimpulan mengenai pertautan
jumlah yang didapat dan untuk membuat kesimpulan mengenai pertautan sejumlah variabel yang sedang dipelajari. Tingkat signifikansi yang
digunakan adalah 5, jika nilai
tabel hitung
F F
, maka dapat dikatakan bahwa hipotesis alternatif diterima dan koefisien korelasi adalah berarti.
8. Menghitung Sumbangan Relatif
1
X dan
2
X terhadap Y, dengan rumus : untuk
100
1 1
1
x JK
Y X
a x
reg
∑
=
untuk 100
2 2
2
x JK
Y X
a x
reg
∑
= Keterangan :
∑ ∑
+ =
y x
a y
x a
JK
reg 2
2 1
1 1
a = koefisien prediktor
1
X
2
a = koefisien prediktor
2
X
commit to user
Sumbangan ini untuk mengetahui seberapa besar sumbangan masing- masing prediktor terhadap kriteriumnya.
9. Menentukan Sumbangan Efektif
1
X dan
2
X terhadap Y, dengan menggunakan rumus :
100
2
x JK
JK SE
R
T reg
= =
Mencari Sumbangan Efektif
1
X dengan Y, dengan rumus :
2 1
1
R X
SR X
SE =
Mencari Sumbangan Efektif
2
X dengan Y, dengan rumus :
2 2
2
R X
SR X
SE =
Dimana R² = SE adalah efektivitas garis regresi Sutrisno Hadi, 1983 : 46
10. Menentukan Hipotesis Statistik Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan
masalah penelitian, di mana rumusan masalah penelitian telah dinyatakan dalam bentuk kalimat pertanyaan. Hipotesis Statistik hanya digunakan
dalam metode penelitian kuantitatif. Hal ini dikarenakan hipotesis statistik ada, bila penelitian dengan menggunakan sampel.
Menurut Kartini Kartono 1990: 78’ ”penerimaaan atau penolakan terhadap suatu hipotesis tergantung pada hasil pengolahan data yang
relevan”. Oleh karena itu, hipotesis merupakan dugaan yang mungkin benar atau mungkin juga salah. Hipotesis yang dirumuskan dengan tepat
tidak berarti harus diterima. Dapat terjadi hipotesis yang dirumuskan dengan tepat tetapi ditolak setelah diuji. Hal ini berarti bahwa hipotesis
tersebut dapat ditolak jika ternyata salah atau palsu, dan dapat diterima jika fakta-fakta membenarkannya. Adapun hipotesis statistik dalam
penelitian ini adalah : 1.
Hipotesis pertama H
: rX
1
.Y = 0 ; Tidak ada hubungan positif yang signifikan antara minat menjadi guru dengan prestasi akademik.
commit to user
H
1
: rX
1
.Y ≠ 0 ; Ada hubungan positif yang signifikan antara minat menjadi guru dengan prestasi akademik.
2. Hipotesis kedua
H : rX
2.
Y = 0 ; Tidak ada hubungan positif yang signifikan antara lingkungan keluarga dengan prestasi akademik.
H
1
: rX
2
.Y ≠ 0 ; Ada hubungan positif yang signifikan antara lingkungan keluarga dengan prestasi akademik.
3. Hipotesis ketiga
H : rX
1.2.
Y = 0 ; Tidak ada hubungan positif yang signifikan antara minat menjadi guru dan lingkungan keluarga secara
bersama-sama dengan prestasi akademik. H
1
: rX
1.2.
Y ≠ 0 ; Ada hubungan positif yang signifikan antara minat menjadi guru dan lingkungan keluarga secara
bersama-sama dengan prestasi akademik.
commit to user
56
BAB IV HASIL PENELITIAN
A. Deskripsi Data
Penelitian yang berjudul “Hubungan Antara Minat Menjadi Guru dan Lingkungan Keluarga dengan Prestasi Akademik Pada Mahasiswa Pendidikan
Sejarah FKIP UNS” terdiri dari dua variabel bebas dan satu variabel terikat. Berkaitan dengan masalah yang diteliti, maka dalam penelitian ini dibutuhkan tiga
macam data, yaitu : 1. Data minat menjadi guru sebagai variabel bebas X
1
2. Data lingkungan keluarga sebagai variabel bebas X
2
3. Data prestasi akademik sebagai variabel terikat Y Data tersebut dikumpulkan dengan menggunakan teknik angket dan teknik
dokumentasi. Teknik angket digunakan untuk mengumpulkan data minat menjadi guru dan data lingkungan keluarga. Sedangkan teknik dokumentasi digunakan
untuk mengumpulkan data prestasi akademik. Data yang telah diperoleh dapat dideskripsikan sebagai berikut :
1. Deskripsi Data Minat Menjadi Guru
Minat mahasiswa menjadi guru merupakan variabel bebas pertama X
1
dalam penelitian ini. Data variabel ini dikumpulkan dengan menggunakan teknik angket yang disebarkan kepada 120 responden, yaitu mahasiswa Pendidikan
Sejarah FKIP UNS. Dari data yang telah terkumpul dapat diketahui :
Nilai tertinggi = 129
Nilai terendah = 59
Nilai rata-rata = 101,1333
Median = 102
Modus = 105
Standar deviasi = 8,93669
