Gambar 4.7 : Grafik persentase hasil belajar
Berdasarkan hasil dari tabel dan gambar dapat diketahui bahwa dari 64 siswa kelas VIII mata pelajaran matematiak diperoleh hasil belajar yaitu: 8 siswa
13 mendapatkan hasil nilai dalam kategori sangat baik, 34 siswa 53 mendapatkan hasil nilai dalam kategori kriteria baik, 22 siswa 34
mendapatkan hasil nilai dalam kategori cukup, dan 0 siswa 0 mendapatkan hasil nilai dalam kategori tidak baik. Sesuai dari hasil penelitian tersebut diperoleh
rata-rata hasil nilai pada siswa kelas VIII mata pelajaran matematika SMP Negeri 4 Semarang sudah mencapai kategori baik sebesar 77.
4.3 ANALAISIS KUANTITATIF
4.3.1 Uji Normalitas Teknik statistik ini adalah teknik nonparametris, oleh karena itu sebelum
melakukan uji normalitas maka peneliti harus membuktikan terlebih dahulu apakah data yang akan dianalisis itu berdistribusi normal atau tidak. Uji
normalitas data dibawah ini menggunakan kolmogorov sminov dengan menggunakan perhitungan komputasi melalui SPSS 16 yang hasilnya dapat dilihat
dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.8 : Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 64
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 5.59828887
Most Extreme Differences
Absolute .160
Positive .160
Negative -.124
Kolmogorov-Smirnov Z 1.279
Asymp. Sig. 2-tailed .076
Sumber: Data Penelitian, diolah 2016 Analisis data hasil output:
1. Hasil uji normalitas data digunakan dengan hipotesis sebagai berikut: Ho : Jika data berdistrinusi normal
Ha : Jika data tidak berdistribusi normal 2. Kriteria penerimaan Ho
Ho diterima jika hasil dari nilai sig. 2-tailed 5 Berdasarkan hasil dari tabel 4.8 diperoleh nilai sig = 0,076 0,05 maka Ho
diterima. Analisisnya uji normalitas variabel Unstandardized Residual berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Linearitas Salah satu asumsi dari analisis regresi adalah linearitas. Analisis regresi
merupakan alat statistik yang memanfaatkan hubungan antara dua variabel atau
lebih. Tujuannya yaitu membuat perkiraan yang dapat dipercaya untuk nilai suatu variabel terikat, jika nilai variabel lain yang berhubungan dengannya diketahui
biasanya disebut variabel bebas. Qudratullah, Sri dan Ephan, 2012: 144
Tabel 4.9 : Hasil Uji Linearitas ANOVA Table
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. HasilBelajar
MediaQuipper Between
Groups Combined
568.649 22 25.848 .689 .823
Linearity 131.277
1 131.277 3.502 .068 Deviation
from Linearity
437.372 21 20.827 .556 .925
Within Groups 1537.10
1 41 37.490
Total 2105.75
63 Sumber: Data Penelitian, diolah 2016
Hipotesis yang digunakan: Ho
: Jika model regresi linear Ha
: Jika model regresi tidak linear Kaidah pengambilan keputusan:
Jika F hitung ≤ F tabel atau sig ≥ 0,05 maka Ho diterima Jika F hitung F tabel atau sig 0,05 maka Ha diterima
Berdasarkan hasil tabel 4.9 diatas dengan tingkat kepercayaan 95 atau sig. 0,05 diperoleh f hitung = 3,502 dengan taraf sig 0,068 ≥ 0,05 yang artinya
terdapat hubungan linear secara signifikan antar variabel X dan Y maka dari hasil uji linearitas maka Ho diterima
4.3.3 Pengujian Hipotesis Penelitian ini menggunakan uji t untuk mengetahui apakah antara variabel
X penggunaan media pembelajaran quipper school mempengaruhi variabel Y hasil belajar atau tidak. Maka dapat dilihat hasil dari output SPSS 16 sebagai
berikut:
Tabel 4.10 : Hasil Uji t Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
96.031 9.246
10.386 .000
MediaQuippe r
-.246 .121
-.250 -2.030
.047 a. Dependent Variable: HasilBelajar
Sumber: Data Penelitian, diolah 2016 Hipotesis
Ho : Tidak ada pengaruh yang signifikan variabel X terhadap variabel Y Ha : Ada pengaruh yang signifikan variabel X terhadap variabel Y
Dari output di atas dapat diketahui nilai t hitung= -2,030 dengan nilai signifikan 0,0470,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada
pengaruh signifikan variabel X terhadap variabel Y
Tabel 4.11 Hasil Uji F ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig.
1 Regression
131.277 1
131.277 4.122
.047
a
Residual 1974.473
62 31.846
Total 2105.750
63 a. Predictors: Constant, MediaQuipper
b. Dependent Variable: HasilBelajar Sumber: Data Penelitian, diolah 2016
Pada bagian ini untuk menjelaskan apakah ada pengaruh yang nyata signifikan variabel X terhadap variabel Y. Dari output tersebut terlihat bahwa F
hitung= 4,112 dengan tingkat signifikan probablitas 0,047 0,05, maka model regresi dapat dipakai untuk memprediksi variabel Y. Jadi dapat diputuskan bahwa
hipotesis penelitian Ha diterima dan menyatakan “ada pengaruh signifikan antara penggunaan media pembelajaran quipper school terhadap hasil belajar
siswa ke las VIII mata pelajaran matematika SMP Negeri 4 Semarang”.
4.3.4 Koefisien Determinasi R
2
Untuk mengetahui hasil analisis koefisien determinasi, maka harus diketahui berapa persen pengaruh signifikan antara penggunaan media
pembelajaran quipper school terhadap hasil belajar kelas VIII mata pelajaran matematika SMP Negeri 4 Semarang sesuai dengan tabel di bawah ini:
Tabel 4.12 : Hasil uji deterimnasi R
2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.250
a
.062 .047
5.643 a. Predictors: Constant, MediaQuipper
b. Dependent Variable: HasilBelajar Sumber: Data Penelitian, diolah 2016
Tabel di atas menjelaskan besarnya nilai korelasihubungan R yaitu sebesar 0,250 dan dijelasakn besarnya presentase pengaruh variabel penggunaan
media pembelajaran quipper school terhadap variabel hasil belajar yang disebut koefisien determinasi yang merupakan hasil dari pengudartan R. Dari output
tersebut diperoleh koefisien determinasi R
2
sebesar 0,062, yang mengandung pengertian bahwa pengaruh variabel penggunaan media pembelajaran quipper
school terhadap hasil belajar kelas VIII mata pelajaran matematika SMP Negeri 4 Semarang sebesar 0,062, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel yang
lain.
4.4 DESKRIPSI PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN
