54
Penentuan valid atau tidaknya suatu butir berdasarkan nilai koefisien korelasi yang harus cukup kuat dan bernilai positif serta peluang
kesalahannya tidak terlalu besar. Item dinyatakan sahih apabila hasil hitungan koefisien korelasi
lebih besar atau sama dengan r 5 pada tabel, sebaliknya bila hasil yang didapatkan koofisien korelasi
lebih kecil dari r tabel, maka item dikatakan tidak valid dan dikatakan gugur
Sarifuddin Azwar, 2003. Uji validitas dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan program SPSS for windows versi 16. Hasil dari uji
validitas ini yaitu variable dikatakan valid jika nilai r-hitung Corrected Item-Total Correlation r-tabel untuk n=30 dan alpha = 5 nilai r-
tabelnya sebesar 0,361. Berdasarkan hasil uji validitas dengan teknik alpha cronbach tersebut terdapat 5 item yang tidak valid diberi tanda
merah yaitu nomor item: 2, 4, 9, 21, dan 27. Print out dari hasil uji validitas dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Uji Validitas Skala Perilaku Mengganggu Siswa di Kelas
Teknik Indikator Distribusi
Nomor Item dan Koefisien Korelasi
Item-Total Indeks
Diskriminasi ,r
iX
a. Kegiatan yang tidak relevan
dengan pembelajaran
1 0,399; 2 0,165; 3 0,556; 4 0,246; 5 0,404; 6 0,748;
7 0,564; dan 8 0,449
b. Tidak ikut
serta dalam aktivitas kelas
9 0.172; 10 0.465; 11 0.564; 12 0.516; 13 0.561; 14 0.472;
15 0.541; dan 24 0.488
c. Kegiatan
mengganggu pembelajaran di
kelas 16 0.628; 17 0.557; 18 0.419;
19 0.684; 20 0.610; 21 0.216; 22 0.514; 23 0.785; 25 0.657;
26 0.703; 27 0.059; dan 28 0.660
d. Keterlambatan
dan ketidakhadiran
29 0.444; dan 30 0.449
item dengan koefisien item-total r
iX
0,361
55
2. Uji Reliabilitas Instrumen
Reliabilitas adalah istilah yang dipakai untuk menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila alat ukur digunakan
berulang kali. Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui keadaan instrumenalat ukur. Suatu alat ukur dikatakan reliabel jika alat tersebut
menghasilkan hasil-hasil yang konsisten sehingga instrumen ini dapat dipakai dengan aman karena dapat bekerja dengan baik pada waktu yang
berbeda. Untuk menghitung reliabilitas instrumen penelitian ini digunakan rumus Cronbach Alpha Suharsimi Arikunto, 2010: 239 :
Keterangan: : koefisien reliabilitas instrumen
k : jumlah butir pertanyaan banyaknya soal
: jumlah varians butir : varians total
Suatu atributkuesioner dikatakan raliabel jika nilai cronbach’s Alpha-nya 0,6. Hasil uji reliabilitas dengan bantuan program SPSS for
Windows adalah 0, 955 sehingga angket ini dapat dikatakan reliabel
sangat kuat. Hasil perhitungan yang diperoleh, diinterpretasikan
dengan menggunakan pedoman koefisien reliabel yang menurut Sugiyono 2010: 257 dapat dilihat pada table 6.
56
Table 5. Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Terhadap Koefisien Reliabilitas
No Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
1. 2.
3. 4.
5. 0,0 – 0,199
0,20 – 0,399 0,40 – 0,599
0,60 – 0,799 0,80 – 1,000
Sangat Rendah Rendah
Sedang Kuat
Sangat Kuat
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Skala Perilaku Menggangu Siswa Teknik
Distribusi Nomor Item dan Koefisien
Keterangan
Alpha Cronbach Estimasi-
Reliabilitas, r
XX’
30 item = 0,900 sangat tinggi 25 item = 0,913 sangat tinggi
Sebelum di Uji Setelah di Uji
H. Teknik Analisis Data
Penggunaan kriteria dalam penelitian ini dengan menggunakan pendapat yang dikemukakan oleh Suharsimi Arikunto 2002: 352, bahwa
data yang bersifat kuantitatif dan berwujud angka-angka hasil perhitungan dan pengukuran dapat ditafsirkan Sangat Tinggi 76 - 100, Tinggi 51
- 75, Rendah 26 - 50, dan Sangat Rendah 0-23. Untuk mengidentifikasi suatu perilaku dapat diketahui dari frekuensi,
intensitas, dan tingkat perilaku tersebut. Dengan demikian, peneliti menetapkan pedoman untuk menganalisis perilaku mengganggu siswa di
kelas dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1.
Mengukur tingkat perilaku mengganggu pada siswa Madrasah Aliyah Negeri MAN 1 Magelang dengan menghitung rata-rata pada skala
perilaku mengganggu siswa di kelas.
57
2. Mengukur frekuensi dan intensitas perilaku mengganggu siswa Madrasah
Aliyah Negeri MAN 1 Magelang dengan menghitung frekuensi yang dipilih oleh siswa pada skala perilaku mengganggu siswa di kelas.
3. Memberikan skor pada tiap-tiap item dalam skala perilaku mengganggu
siswa di kelas. 4.
Memberikan persentase setiap item pernyataan yang diperoleh. 5.
Menjumlahkan skor pada tiap-tiap aspek yang diperoleh. 6.
Perhitungan dengan menggunakan standar deviasi. 7.
Memberikan persentase pada tiap-tiap aspek. 8.
Dari persentase yang didapatkan kemudian dibandingkan dengan tolak ukur yang telah ditetapkan.
9. Dari tolak ukur yang didapatkan melalui persentase dapat dilakukan
interpretasi, dengan interpretasi akan terlihat intensitas, frekuensi, dan tingkat perilaku mengganggu siswa di kelas.
Untuk mendeskripsikan data penelitian ini dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif, yaitu mengukur frekuensi, persentase, harga
mean M, rentang nilai range, dan simpangan baku atau standar deviasi SD. Untuk mengetahui frekuensi dan intensitas perilaku mengganggu
menggunakan frekuensi dan persentase pilihan jawaban siswa terhadap 6 rentang nilai pada skala perilaku mengganggu dimana semakin besar angka
yg dipilih menunjukkan kesesuaian antara siswa dengan aspek yang diteliti dan semakin kecil angka yang dipilih menunjukkan ketidaksesuaian antara
siswa dengan aspek yang diteliti.
58
Sedangkan untuk mengetahui tingkat perilaku mengganggu menggunakan perhitungan rerata. Rerata atau Mean M merupakan teknik
penjelasan yang didasarkan atas nilai rata-rata kelompok tersebut Sugiyono, 2007: 42. Mean adalah nilai rata-rata suatu kelompok yang diteliti, dan
perhitungannya dapat menggunakan rumus:
M =
i
Keterangan : M = Mean atau rata-rata
X
i
= Nilai x ke i sampai ke n n = Jumlah individu
Rentang nilai adalah nilai perbedaan antara skor yang paling tinggi dengan skor paling rendah pada suatu distribusi. Rentang nilai dapat
diketahui dengan jalan mengurangi data tertinggi atau terbesar dengan data terendah atau terkecil. Perhitungan median dapat menggunakan rumus :
R=Xt-Xr Keterangan :
R = Rentang Xt = Data terbesar dalam kelompok
Xr = Data terkecil dalam kelompok
Sugiyono, 2007: 48
Distribusi frekuensi disajikan dalam bentuk tabel frekuensi yang digunakan untuk membantu dalam perhitungan rata-rata skor mean M,
rentang nilai range, dan simpangan baku atau standar deviasi SD.
59
Distribusi frekuensi adalah pengelompokan data ke dalam beberapa kelas dan kemudian dihitung banyaknya pengamatan yang masuk kedalam tiap kelas.
Data yang disajikan dalam bentuk sebaran frekuensi dikatakan sebagai data yang telah dikelompokan. Penentuan kelas untuk distribusi frekuensi
menggunakan aturan struges Sugiyono, 2007: 27. Adapun aturan struges ini sebagai berikut : Banyaknya kelas = 1+3.3 log n.
n tersebut di atas adalah jumlah sampel penelitian yang masing-masing jenis skala berbeda, sehingga banyak kelas pada masing-masing skala
tentunya berbeda pula. Analisis data dilakukan dengan cara menentukan variabel idealnya yang dapat dihitung dengan acuan norma sebagai berikut :
Keterangan : ST
= Skor tertinggi SR
= Skor terendah M
ideal
= Skor rerata ideal SD
ideal
= Skor deviasi ideal Dengan harga rerata tersebut, maka dapat dikategorikan sesuai
pandangan Djemari Mardapi 2008: 123 sebagai berikut:
Rumus Hitungan Rentang
Skor Kategori
X
Mi – 1,5Sdi
X
2,25 1,00 – 2.24
Rendah R Mi – 1,5Sdi
≤
X
Mi + 1,5Sdi 2,25
≤
X
4.75 2,25 – 4.74
Sedang S Mi + 1,5Sdi
≤
X
4.75 ≤
X
4.75 – 6,00 Tinggi T
M
ideal
= 12ST + SR SD
ideal
=16 ST - SR
