Pengaruh Faktor Lingkungan Terhadap Konsentrasi Belajar Mahasiswa Menggunakan Analisis Jalur (Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN TERHADAP KONSENTRASI BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN ANALISIS JALUR

(Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

SKRIPSI

BENDANG ARMEMILA 130823001

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN TERHADAP KONSENTRASI BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN ANALISIS JALUR

(Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains

BENDANG ARMEMILA 130823001

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

i

Judul : Pengaruh Faktor Lingkungan Terhadap Konsentrasi Belajar Mahasiswa Menggunakan Analisis Jalur (Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

Kategori : Skripsi

Nama : Bendang Armemila

Nomor Induk Mahasiswa : 130823001

Program Studi : Sarjana (S1) Matematika

Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Diluluskan di Medan, Agustus 2015

Komisi Pembimbing : Pembimbing 2,

1. Drs. Pengarapen Bangun, M.Si NIP. 19560815 198503 1 005

Pembimbing 1,

Drs. Gim Tarigan, M.Si NIP. 19550202 198601 1 001

Disetujui Oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Prof. Dr. Tulus, M.Si, Ph.D NIP. 19620901 198803 1 002

ii

PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN TERHADAP KONSENTRASI BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN ANALISIS JALUR

(Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Agustus 2015

BENDANG ARMEMILA 130823001

iii

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan

penyusunan skripsi ini dengan judul “Pengaruh Faktor Lingkungan Terhadap

Konsentrasi Belajar Mahasiswa Menggunakan Analisis Jalur (Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)”.

Terima kasih penulis sampaikan kepada Drs. Gim Tarigan, M.Si selaku pembimbing 1 dan Drs. Pengarapen Bangun, M.Si selaku pembimbing 2 yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan skripsi ini. Terima kasih kepada Dr. Pasukat Sembiring, M.Si dan Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si selaku penguji skripsi ini. Terima kasih kepada Prof. Dr. Tulus, M.Si, Ph.D selaku ketua Departemen Matematika dan Dr. Mardiningsih, M.Sc selaku sekretaris Departemen Matematika, Dekan dan Wakil Dekan FMIPA USU, seluruh Staff dan Dosen Matematika FMIPA USU, beserta pegawai FMIPA USU.

Terima kasih kepada kedua orang tua tercinta, adik dan keluarga besar yang selama ini memberikan bantuan, motivasi dan doanya dalam menyelesaikan skripsi ini, semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya. Rekan-rekan kuliah, rekan-rekan di kontrakan dan rekan-rekan lainnya yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terima kasih atas bantuan dan semangat yang diberikan dalam menyelesaikan skripsi ini. Semoga segala bentuk bantuan yang telah diberikan mendapat balasan yang jauh lebih baik dari Tuhan Yang Maha Esa. Sebagai seorang mahasiswa, penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan di dalam menyelesaikan skripsi ini. Untuk itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan demi perbaikan tulisan ini.

iv

(Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

ABSTRAK

Permasalahan yang ada pada mahasiswa adalah mereka sering kurang mampu berkonsentrasi atas apa yang dipelajarinya. Entah memikirkan pekerjaan rumah, orang lain, atau sesuatu yang akan dikerjakan dan sebagainya. Kemampuan untuk memusatkan pikiran terhadap suatu hal atau pelajaran itu pada dasarnya ada pada setiap orang, hanya besar atau kecilnya kemampuan itu berbeda-beda. Penelitian ini membahas tentang faktor lingkungan yang mempengaruhi konsentrasi belajar mahasiswa, yaitu lingkungan fisiologis, lingkungan psikologis, lingkungan keluarga dan teman, lingkungan tempat tinggal, serta lingkungan akademik dan organisasi. Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh faktor lingkungan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa, maka digunakan analisis jalur. Analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisa hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung, tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung. Model persamaan struktural yang diperoleh adalah:

Secara simultan, lingkungan keluarga dan teman (X3), serta lingkungan akademik dan organisasi (X5) berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa (X6).

Kata kunci: Konsentrasi Belajar, Faktor Lingkungan, Analisis Jalur, Model Persamaan Struktural.

v ABSTRACT

Most of student’s problem in learning is their less concentration on what they

learn. There are many causes of this condition such as they are thinking about homework, thinking about someone or they are thinking about what they have to do. Basicly, everybody has ability to concentrate mind for something or a subject, but the amount of this ability is different for each person. This research discusses

about environmental factors which influence student’s concentration in learning,

the factors are physiology, psychology, family and friends, neighbourhood, academic and organization environment. To know how specific the influence of

environmental factors on the student’s concentration, this research uses path

analysis. Path analysis is a technique which is used to analyze the relationship of cause and effect that occurs on multiple regression if the independent variable affects the dependent variable, both direct and indirect. Structural equation model obtained is:

Simultaneously, family and friends factor (X3), and academic and organization factor (X5) give positive and significance influence on students’s concentration (X6).

Keywords: Learning Concentration, Environmental Factors, Path Analysis, Structural Equation Model.

vi

Halaman

PERSETUJUAN i

PERNYATAAN ii

PENGHARGAAN iii

ABSTRAK iv

ABSTRACT v

DAFTAR ISI vi

DAFTAR TABEL viii

DAFTAR GAMBAR ix

DAFTAR LAMPIRAN x

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 4

1.5 Kontribusi Penelitian 4

1.6 Tinjauan Pustaka 4

1.7 Metodologi Penelitian 5

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Konsentrasi Belajar 7

2.1 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Konsentrasi Belajar 7

2.2.1 Faktor Intern 7

2.2.2 Faktor Ekstern 8

2.3 Data 8

2.4 Dimensi Skala Pengukuran 9

2.5 Populasi dan Sampel Penelitian 10

2.6 Teknik Penarikan Sampel 11

2.6.1 Probability Sampling 11

2.6.2 Non Probability Sampling 11

2.7 Instrumen Pengumpulan Data 12

2.8 Model Skala Sikap 13

2.9 Uji dalam Pengolahan Data 14

2.10 Transformasi Data Ordinal menjadi Data Interval 15

2.11 Pengertian Analisis Jalur 16

2.12 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural 16

vii

3.1 Populasi dan Sampel 23

3.2 Deskripsi Data 24

3.2.1 Variabel Penelitian 25

3.2.2 Karakteristik Responden 25

3.3 Pengolahan Data 27

3.3.1 Uji Validitas 27

3.3.2 Uji Reliabilitas 31

3.3.3 Transformasi Data Ordinal menjadi Data Interval 32

3.4 Asumsi Analisis Jalur 35

3.4.1 Uji Normalitas 35

3.4.2 Uji Multikolinearitas 36

3.5 Analisis Data 37

3.5.1 Diagram Jalur 37

3.5.2 Koefisien Jalur 37

3.6 Pengujian Koefisien Jalur 46

3.7 Model Analisis Jalur 48

3.8 Model Trimming 48

BAB 4 KESIMPULAN DAN SARAN

4.1 Kesimpulan 50

4.2 Saran 51

DAFTAR PUSTAKA 52

viii Nomor

Tabel

Judul Halaman

2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Product Moment 20

3.1 Data Mahasiswa FMIPA Angkatan 2013 23

3.2 Data Responden dari Hasil Kuesioner 24

3.3 Data Karakteristik Responden dari Hasil Kuesioner 25 3.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin 25

3.5 Karakteristik Responden Berdasarkan IPK 26

3.6 Karakteristik Responden Berdasarkan Jam Belajar Perhari

26 3.7 Karakteristik Responden Berdasarkan Uang

Kebutuhan Perbulan

26 3.8 Perhitungan Korelasi Product Moment antara Item 1

(X1) dengan Total Item (Y)

27 3.9 Hasil Output SPSS Korelasi Product Moment 30

3.10 Hasil Output Uji Reliabilitas 32

3.11 Hasil Output Kenormalan Data 36

3.12 Hasil Output Uji Multikolinearitas 36

3.13 Perhitungan Korelasi antara Variabel Eksogen terhadap Variabel Endogen

38 3.14 Hasil Output SPSS Korelasi antara Variabel Eksogen

terhadap Variabel Endogen

41

3.15 Matriks Invers antar Variabel Eksogen 43

3.16 Hasil Output Koefisien Jalur 44

3.17 Hasil Output Koefisien Determinasi 45

ix Nomor

Gambar

Judul Halaman

2.1 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1 Sebagai Penyebab ke X2 Sebagai Akibat

17 2.2 Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal

dari X1, X2, X3, ke X4

17 2.3 Hubungan Kausal dari X1, X2, ke X3 dan dari X3 ke

X4

18

2.4 Hubungan Kausal dari X1, X2, ke X3 19

3.1 Diagram Jalur Persamaan Struktural 37

3.2 Diagram Jalur Sub-Struktural Sederhana 42

3.3 Diagram Jalur Hubungan Kausal X3 dan X5 terhadap X6

x Nomor

Lampiran

Judul Halaman

Surat Keterangan Telah Melaksanakan Penelitian Kuesioner

1 Data Hasil Kuesioner dalam Bentuk Data Ordinal 54 2 Perhitungan Varian Tiap-tiap Item untuk Uji

Reliabilitas

61 3 Hasil Perhitungan Transformasi Skala Ordinal ke

Skala Interval

69 4 Data Hasil Kuesioner yang telah Ditransformasi

ke Data Interval

71 5 Data Hasil MSI yang telah di Jumlahkan

Berdasarkan Masing-masing Variabel

79 6 Hasil Trimming dari Masing-masing Variabel

Eksogen

82 Tabel Nilai Kritis untuk Korelasi r Product

Moment

Tabel Distribusi Normal (Area Under the Standard Normal Density From 0 to z) Titik Persentase Distribusi t

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05

iv

(Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)

ABSTRAK

Permasalahan yang ada pada mahasiswa adalah mereka sering kurang mampu berkonsentrasi atas apa yang dipelajarinya. Entah memikirkan pekerjaan rumah, orang lain, atau sesuatu yang akan dikerjakan dan sebagainya. Kemampuan untuk memusatkan pikiran terhadap suatu hal atau pelajaran itu pada dasarnya ada pada setiap orang, hanya besar atau kecilnya kemampuan itu berbeda-beda. Penelitian ini membahas tentang faktor lingkungan yang mempengaruhi konsentrasi belajar mahasiswa, yaitu lingkungan fisiologis, lingkungan psikologis, lingkungan keluarga dan teman, lingkungan tempat tinggal, serta lingkungan akademik dan organisasi. Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh faktor lingkungan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa, maka digunakan analisis jalur. Analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisa hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung, tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung. Model persamaan struktural yang diperoleh adalah:

Secara simultan, lingkungan keluarga dan teman (X3), serta lingkungan akademik dan organisasi (X5) berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa (X6).

Kata kunci: Konsentrasi Belajar, Faktor Lingkungan, Analisis Jalur, Model Persamaan Struktural.

v ABSTRACT

Most of student’s problem in learning is their less concentration on what they

learn. There are many causes of this condition such as they are thinking about homework, thinking about someone or they are thinking about what they have to do. Basicly, everybody has ability to concentrate mind for something or a subject, but the amount of this ability is different for each person. This research discusses

about environmental factors which influence student’s concentration in learning,

the factors are physiology, psychology, family and friends, neighbourhood, academic and organization environment. To know how specific the influence of

environmental factors on the student’s concentration, this research uses path

analysis. Path analysis is a technique which is used to analyze the relationship of cause and effect that occurs on multiple regression if the independent variable affects the dependent variable, both direct and indirect. Structural equation model obtained is:

Simultaneously, family and friends factor (X3), and academic and organization factor (X5) give positive and significance influence on students’s concentration (X6).

Keywords: Learning Concentration, Environmental Factors, Path Analysis, Structural Equation Model.

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Mahasiswa didefinisikan sebagai individu yang sedang menuntut ilmu di tingkat perguruan tinggi, baik negeri maupun swasta atau lembaga lain yang setingkat dengan perguruan tinggi. Mahasiswa dinilai memiliki tingkat intelektualitas yang tinggi, kecerdasan dalam berpikir dan perencanaan dalam bertindak. Berpikir kritis dan bertindak dengan cepat dan tepat merupakan sifat yang cenderung melekat pada diri setiap mahasiswa, yang merupakan prinsip yang saling melengkapi.

Salah satu kebutuhan pokok bagi seorang mahasiswa adalah belajar. Belajar merupakan suatu proses yang dilakukan individu untuk memperoleh suatu perubahan tingkah laku yang baru secara keseluruhan, sebagai hasil pengalaman individu itu sendiri dalam interaksi dengan lingkungannya. Dalam proses pembelajaran membutuhkan konsentrasi belajar. Tanpa konsentrasi belajar, maka peristiwa belajar itu sesungguhnya tidak ada atau tidak berlangsung.

Permasalahan yang ada pada mahasiswa adalah mereka sering kurang mampu berkonsentrasi atas apa yang dipelajarinya. Entah memikirkan pekerjaan rumah, orang lain, sesuatu yang akan dikerjakan, dll. Salam (2004: 12) menyatakan bahwa konsentrasi adalah pemusatan pikiran terhadap sesuatu hal dengan menyampingkan semua hal lain yang berhubungan. Konsentrasi merupakan salah satu hal yang dibutuhkan dalam diri setiap manusia yang berfungsi untuk pengambilan pelajaran maupun keputusan. Akibat dari ketidak konsentrasian mahasiswa, maka hasil belajar pun tentu sangat rendah atau tidak optimal.

Berdasarkan penelaahan para ahli pendidikan, penyebab rendahnya kualitas dan prestasi belajar seseorang, sebagian besar disebabkan oleh lemahnya kemampuan orang tersebut untuk dapat melakukan konsentrasi belajar. Padahal,

bermutu atau tidaknya suatu kegiatan belajar atau optimalnya hasil belajar seseorang sangat bergantung pada intensitas kemampuan konsentrasi belajar dirinya. Slameto (2003: 54) menyatakan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi konsentrasi belajar adalah:

1. Faktor intern, yaitu faktor yang ada dalam diri individu yang sedang belajar. 2. Faktor ekstern, yaitu faktor yang ada di luar diri individu.

Menurut Hamalik (2001: 194) belajar pada hakikatnya adalah suatu interaksi antara individu dan lingkungan. Lingkungan menyediakan rangsangan (stimulus) terhadap individu dan sebaliknya individu memberikan respons terhadap lingkungan. Dalam interaksi itu dapat terjadi perubahan pada diri individu berupa perubahan tingkah laku dan lingkungan, baik yang positif atau bersifat negatif. Hal ini menunjukkan, bahwa fungsi lingkungan merupakan faktor yang penting dalam proses belajar. Di mana lingkungan belajar terdiri dari:

a. Lingkungan personal meliputi individu-individu sebagai suatu pribadi berpengaruh terhadap individu pribadi lainnya.

b. Lingkungan sosial adalah lingkungan masyarakat, baik kelompok besar atau kelompok kecil.

c. Lingkungan alam (fisik) meliputi sumber daya alam yang dapat diberdayakan sebagai sumber belajar.

d. Lingkungan kultural mencakup hasil budaya dan teknologi yang dapat dijadikan sumber belajar dan yang dapat menjadi faktor pendukung pengajaran.

Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melihat, mendeskripsikan dan memprediksi hubungan dan pengaruh antara faktor lingkungan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013. Dalam penelitian ini peneliti fokus pada mahasiswa angkatan 2013 karena aktivitas perkuliahan mereka yang padat dituntut untuk serius dan fokus untuk belajar, maka dibutuhkan konsentrasi yang lebih karena pada masa inilah banyak faktor yang mempengaruhi mereka, baik dari luar maupun dari dalam diri mereka sendiri.

Selain itu, pada masa inilah seorang mahasiswa harus bisa menyikapi bagaimana mereka melakukan pilihan dalam menggunakan waktu luangnya maupun terkait dengan apa-apa yang dikonsumsinya karena mereka tidak ada yang mengawasi dan pengaruh interaksi mereka dengan mahasiswa lain atau dengan masyarakat sekitar. Misalnya, mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013 beberapa diantaranya mengikuti organisasi kemahasiswaan yang memiliki program kerja, sehingga anggotanya memiliki kegiatan organisasi yang padat sesuai dengan program kerjanya. Oleh karena itu, mereka harus bijak menyikapinya supaya konsentrasi belajar mereka tidak terganggu, serta mereka berada pada situasi harus memilih mendahulukan kepentingan organisasi atau perkuliahannya.

Berdasarkan uraian di atas, maka peneliti tertarik untuk meneliti tentang “PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN TERHADAP KONSENTRASI BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN ANALISIS JALUR (Studi Kasus Mahasiswa FMIPA USU Angkatan 2013)”.

1.2 Rumusan Masalah

Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah variabel apa yang paling berpengaruh terhadap konsentrasi belajar mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013.

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah bertujuan untuk memperjelas arah dan tujuan dari suatu masalah yang akan diteliti, sehingga tidak menimbulkan kekeliruan untuk mengarahkan agar penelitian tidak menyimpang dari tujuan yang diinginkan. Untuk itu peneliti membatasi masalahnya, yaitu:

a. Analisis data yang digunakan adalah analisis jalur dan teknik penarikan sampel yang digunakan adalah proportionate stratified random sampling.

b. Dalam penelitian ini yang dijadikan responden adalah mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013.

c. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor fisiologis, psikologis, keluarga dan teman, tempat tinggal, akademik dan organisasi, yang mempengaruhi konsentrasi belajar mahasiswa.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh faktor lingkungan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa khususnya mahasiswa Fakultas MIPA USU angkatan 2013 yang diinterpretasikan melalui analisis jalur.

1.5 Kontribusi Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat, yaitu:

1. Dapat menambah wawasan peneliti dan pembaca tentang analisis jalur.

2. Dapat menambah referensi bagi pembaca dalam penelitian sejenis di masa yang akan datang.

3. Dapat menambah wawasan peneliti dan pembaca sekalian dalam proses mendapatkan data di lapangan melalui penelitian survei.

4. Sebagai bahan pertimbangan bagi mahasiswa dalam menghadapi kondisi lingkungan yang sering dihadapi dalam pencapaian belajar yang baik.

1.6 Tinjauan Pustaka

Analisis jalur (Path Analysis) adalah keterkaitan hubungan/ pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat di mana peneliti mendefinisikan secara jelas bahwa suatu variabel akan menjadi penyebab variabel lainnya yang biasanya disajikan dalam bentuk diagram. Di dalam diagram ada gambar panah-panah yang menunjukkan arah pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat dengan tanda panah satu arah. Teknik analisis jalur (Path Analysis) pertama kali dikembangkan oleh Sewall Wright pada tahun 1939 (Noor, 2011: 225).

Analisis jalur merupakan pengembangan dari analisis regresi, sehingga analisis regresi dapat dikatakan sebagai bentuk khusus dari analisis jalur (regression is special case of path analysis). Analisis jalur digunakan untuk

melukiskan dan menguji model hubungan antar variabel yang berbentuk sebab akibat (bukan bentuk hubungan interaktif/ reciprocal). Dengan demikian dalam model hubungan antar variabel tersebut, terdapat variabel independen yang dalam hal ini disebut variabel eksogen (Exogenous), dan variabel dependen yang disebut variabel endogen (Endogenous).

Menurut Riduwan dan Engkos (2007: 116) pada diagram jalur digunakan dua macam anak panah, yaitu:

a. Anak panah satu arah yang menyatakan pengaruh langsung dari sebuah variabel eksogen (variabel penyebab X) terhadap sebuah variabel endogen (variabel akibat Y), misal: X1 Y.

b. Anak panah dua arah yang menyatakan hubungan korelasional antara variabel eksogen, misal: X1 X2.

Menurut Sarwono (2007: 2) sebelum melakukan analisis jalur, hendaknya diperhatikan beberapa asumsi sebagai berikut:

1. Hubungan antara peubah-peubah dalam model adalah linier dan aditif.

2. Data setiap variabel yang dianalisis adalah data interval dan berasal dari sumber yang sama.

3. Variabel residual (yang tidak diukur) tidak boleh berkorelasi dengan salah satu variabel dalam model.

4. Sebaiknya hanya terdapat multikoliniearitas yang rendah.

5. Adanya rekursivitas, artinya semua anak panah mempunyai satu arah, tidak boleh terjadi pemutaran kembali (looping).

6. Terdapat ukuran sampel yang memadai.

1.7Metodologi Penelitian 1. Pengumpulan Data

Jenis data yang digunakan adalah data primer, yaitu data yang diambil langsung dari sampel yang diteliti, yang diperoleh melalui survei menggunakan kuesioner/ angket dan pengukuran variabelnya menggunakan skala likert.

2. Pengolahan Data

Setelah data terkumpul dari kuesioner yang diisi oleh responden, maka dilakukan tahap pengolahan data meliputi:

a. Editing, yaitu meneliti jawaban-jawaban yang telah diberikan oleh responden, apakah telah sesuai dengan petunjuk pengisian kuesioner. b. Tabulasi, yaitu memberikan skor terhadap jawaban responden berdasarkan

skala pengukuran yang telah ditentukan.

c. Menguji validitas dan reliabilitas data hasil kuesioner. d. Melakukan transformasi data ordinal menjadi data interval.

3. Analisis Data

a. Uji asumsi: normalitas dan multikolinearitas.

b. Merumuskan dan menggambarkan diagram jalur dengan persamaan strukturalnya.

c. Menghitung koefisien korelasi antar variabel. d. Menghitung koefisien jalur.

e. Menghitung koefisien determinasi. f. Menguji koefisien jalur:

a) Untuk melihat pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen digunakan Uji t.

b) Untuk melihat pengaruh variabel eksogen secara keseluruhan terhadap variabel endogen digunakan Uji F.

g. Model analisis jalur. h. Kesimpulan.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1Pengertian Konsentrasi Belajar

Menurut pengertian secara psikologis belajar dapat didefinisikan sebagai suatu proses usaha yang dilakukan seseorang untuk memperoleh suatu perubahan tingkah laku yang baru secara keseluruhan, sebagai hasil pengalamannya sendiri dalam interaksi dengan lingkungannya.Sedangkan konsentrasi adalah pemusatan pikiran terhadap suatu hal dengan menyampingkan semua hal lainnya yang tidak berhubungan.

Dalam belajar, konsentrasi berarti pemusatan pikiran terhadap suatu mata pelajaran dengan menyampingkan semua hal lainnya yang tidak berhubungan dengan pelajaran (Slameto, 2003: 86).Kemampuan untuk memusatkan pikiran terhadap suatu hal atau pelajaran itu pada dasarnya ada pada setiap orang, hanya besar atau kecilnya kemampuan itu berbeda-beda. Hal ini dipengaruhi oleh keadaan orang tersebut, lingkungan dan latihan/ pengalaman.

2.2Faktor-faktor yang Mempengaruhi Konsentrasi Belajar 2.2.1Faktor Intern

Faktor intern adalah faktor yang ada dalam diri individu yang sedang belajar, yang dikelompokkan kedalam dua bagian:

1. Fisiologis

Fisiologis merupakan keadaan baik segenap badan beserta bagian-bagiannya/ bebas dari penyakit. Karena belajar memerlukan tenaga, maka untuk mencapai hasil yang baik diperlukan keadaan jasmani yang sehat, seperti kualitas tidur dan nutrisi yang cukup.

2. Psikologis

Faktor psikologis yang mempengaruhi belajar adalah inteligensi, perhatian, minat, bakat, motif dan kesiapan untuk memberikan respon dalam belajar. 2.2.2Faktor Ekstern

Faktor ekstern adalah faktor yang ada di luar diri individu. Faktor ekstern yang berpengaruh terhadap konsentrasi belajar dapat dikelompokkan menjadi 3 faktor:

1. Keluarga dan teman

Keluarga merupakan kelompok sosial yang pertama dalam kehidupan manusia, tempat ia belajar dan menyatakan diri sebagai manusia sosial dalam hubungan interaksi dengan kelompoknya.Setelah keluarga pergaulan antar sesama mahasiswa dapat membentuk sikap dan watak, serta dapat mendorong dan membantu peningkatan kegiatan akademik, atau sebaliknya.

2. Tempat tinggal

Dalam konteks tertentu tempat tinggal memiliki arti yang sama dengan rumah, kediaman, akomodasi, perumahan dan arti-arti yang lain. Tempat tinggal bagi kebanyakan mahasiswa adalah tinggal bersama keluarga, asrama, kontrakan, atau kost yang masing-masing lingkungan tersebut memiliki pengaruh tersendiri terhadap pengembangan mahasiswa.

3. Akademik dan organisasi

Akademik adalah keadaan orang-orang bisa menyampaikan dan menerima gagasan, pemikiran, dan ilmu pengetahuan. Sedangkan organisasi mahasiswa adalah organisasi yang beranggotakan mahasiswa. Organisasi ini dapat berupa organisasi kemahasiswaan intra kampus, organisasi kemahasiswaan ekstra kampus ataupun ikatan mahasiswa kedaerahaan yang pada umumnya beranggotakan lintas kampus.

2.3Data

Data dalam bentuk jamak yaitu datum, diartikan sebagai informasi yang diterima yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau dalam bentuk lisan dan

tulisan lainnya (Supangat, 2007: 2). Menurut cara memperolehnya data terbagi dua, yaitu:

1. Data primer

Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari objek yang diteliti, baik dari objek individual (responden) maupun dari suatu instansi yang mengolah data untuk keperluan dirinya sendiri. Contoh: hasil wawancara dengan responden.

2. Data sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung untuk mendapatkan informasi (keterangan) dari objek yang diteliti, biasanya data tersebut diperoleh dari tangan kedua baik dari objek secara individual (responden) maupun dari suatu badan (instansi) yang dengan sengaja melakukan pengumpulan data dari instansi-instansi atau badan lainnya untuk keperluan penelitian dari para pengguna.

2.4Dimensi Skala Pengukuran

Skala pengukuran ini untuk mengklasifikasikan variabel yang akan diukur supaya tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan langkah penelitian selanjutnya. Menurut Usman dan Nurdin Sobari (2013: 4) dimensi ini membagi data berdasarkan skala pengukuran yang dibagi menjadi empat, yaitu:

1. Skala nominal

Skala nominal, yaitu data yang tidak mempunyai tingkatan untuk setiap kategori atau hanya merupakan label saja. Misal: jenis kelamin: (1) laki-laki, (2) perempuan. Data di atas tidak menunjukkan tingkatan, sehingga jika letak data diubah (1) perempuan, (2) laki-laki tidak menimbulkan dampak apa-apa dalam perhitungan atau analisis.

2. Skala ordinal

Skala ordinal, yaitu data yang menunjukkan urutan (ranking), sehingga urutan data tidak boleh dibolak-balik. Misal: tingkat pendidikan: (1) tidak/ belum

bersekolah, (2) sekolah dasar, (3) sekolah menengah pertama, (4) sekolah menengah atas, (5) perguruan tinggi. Urutan data menunjukkan bahwa semakin besar urutannya, semakin tinggi nilainya (ascending). Urutan tersebut tidak boleh diubah, kecuali dengan membuat semakin kecil nilainya (descending).

3. Skala interval

Skala interval merupakan klasifikasi secara kuantitatif dari kategori yang bersifat ordinal dan mempunyai interval relative sama, atau bisa juga menyatakan rating. Contoh skor ujian perguruan tinggi, mengurutkan: kualitas pelayanan, keadaan persepsi pegawai, sikap pimpinan dan sebagainya.

4. Skala ratio

Skala ratio adalah skala pengukuran yang mempunyai nilai nol mutlak dan mempunyai jarak yang sama. Skala rasio merupakan skala yang telah mengandung tiga sifat skala yang telah disebutkan sebelumnya, dan operasi matematika telah dapat digunakan sepenuhnya. Misal: umur, pendapatan, harga produk, ukuran timbangan, tinggi pohon, panjang, dan sebagainya.

2.5 Populasi dan Sampel Penelitian

Supangat (2007: 3) menyatakan bahwa populasi adalah sekumpulan objek yang akan dijadikan sebagai bahan penelitian (penelaahan) dengan ciri mempunyai karakteristik yang sama.Sedangkansampel adalah bagian dari populasi (contoh), untuk dijadikan sebagai bahan penelaahan dengan harapan contoh yang diambil dari populasi tersebut dapat mewakili (representative) terhadap populasinya.

Menurut Suharso (2009: 61) untuk menentukan ukuran sampel dari suatu populasi terdapat banyak teori yang ditawarkan dari berbagai literatur, tetapi yang lebih efektif menggunakan rumus Slovin:

keterangan:

n = ukuran sampel N = ukuran populasi

e = persentase kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir atau diinginkan

2.6Teknik PenarikanSampel

Riduwan dan Engkos (2007: 40) menyatakan bahwa teknik penarikan sampel atau teknik sampling adalah suatu cara mengambil sampel yang representatif dari populasi.

2.6.1Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik sampling untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Yang tergolong teknik probability sampling, antara lain:

1. Simple random sampling, yaitu cara pengambilan sampel dari anggota populasi dengan menggunakan acak tanpa memperhatikan strata (tingkatan) dalam anggota populasi tersebut

2. Proportionate stratified random sampling, yaitu pengambilan sampel dari anggota populasi secara acak dan berstrata secara proporsional.

3. Disproportionate stratified random sampling, yaitu pengambilan sampel dari anggota populasi secara acak dan berstrata, tetapi pembagiannya kurang proporsional.

4. Cluster sampling (area sampling) adalah teknik sampling yang dilakukan dengan cara mengambil wakil dari setiap wilayah geografis yang ada.

2.6.2Non Probability Sampling

Dalam non probability sampling, pemilihan unit sampling didasarkan pada pertimbangan atau penilaian subjektif. Beberapa jenis non probability sampling yang sering dijumpai:

1. Quota sampling, merupakan metode memilih sampel yang mempunyai ciri-ciri tertentu dalam jumlah atau kuota yang diinginkan.

2. Accidental sampling, merupakan prosedur sampling yang memilih sampel dari orang atau unit yang paling mudah dijumpai atau diakses.

3. Judgmental sampling (purposive sampling), yaitu memilih orang-orang yang terseleksi berdasarkan ciri-ciri khusus yang dimiliki sampel tersebut yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat dengan ciri-ciri populasi yang sudah diketahui sebelumnya.

4. Snowball sampling, merupakan prosedur sampling dimana sampel yang direkomendasikan cenderung memiliki kesamaan dalam hal karakteristik demografis dan psikografis dengan orang yang merekomendasikannya.

2.7 Instrumen Pengumpulan Data

Instrumen pengumpulan data adalah alat bantu yang dipilih dan digunakan oleh peneliti dalam kegiatannya mengumpulkan data, agar kegiatan tersebut menjadi sistematis (Riduwan, 2005: 24):

1. Angket (questionnaire) adalah daftar pertanyaan yang diberikan kepada orang lain bersedia memberikan respons (responden) sesuai dengan permintaan pengguna.

2. Wawancara adalah suatu cara pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh informasi langsung dari sumbernya. Beberapa faktor yang mempengaruhi arus informasi dalam wawancara adalah pewawancara, responden, pedoman wawancara, dan situasi wawancara.

3. Pengamatan (observation), yaitu melakukan pengamatan secara langsung ke objek penelitian untuk melihat dari dekat kegiatan yang dilakukan.

4. Tes (test) sebagai instrument pengumpulan data adalah serangkaian pertanyaan atau latihan yang digunakan untuk mengukur keterampilan pengetahuan, inteligensi, kemampuan atau bakat yang dimiliki oleh individu atau kelompok.

5. Dokumentasi adalah ditujukan untuk memperoleh data langsung dari tempat penelitian, meliputi buku-buku yang relevan, peraturan-peraturan, laporan kegiatan, foto-foto, film dokumenter, dan data yang relevan dengan penelitian.

2.8 Model Skala Sikap

Menurut Riduwan dan Engkos (2007: 20) berbagai skala sikap yang sering digunakan ada lima macam, yaitu:

1. Skala likert

Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial. Skala likert sebenarnya bukan skala, melainkan suatu cara yang lebih sistematis untuk memberi skor pada indeks (Singarimbun, 1989: 111).

2. Skala guttman

Skala guttman adalah skala yang digunakan untuk jawaban yang bersifat jelas (tegas) dan konsisten. Misalnya: yakin - tidak yakin, benar - salah, setuju - tidak setuju dan lain sebagainya.

3. Skala diferensial semantik (semantic defferensial sca le)

Skala diferensial semantik atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian karakteristik bipolar (dua kutub), seperti: panas - dingin, aktif - pasif, baik - tidak baik dan sebagainya.

4. Rating scale

Rating scale yaitu data mentah yang didapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. Bentuk rating scale lebih fleksibel, tidak terbatas untuk pengukuran sikap saja, tetapi untuk mengukur persepsi responden terhadap gejala/ fenomena lainnya. Misalnya, skala untuk mengukur status sosial ekonomi, kinerja dosen dan lainnya.

5. Skala thurstone

Skala thurstone meminta responden untuk memilih pertanyaan yang ia setujui dari beberapa pernyataan yang menyajikan pandangan yang berbeda-beda. Pada umumnya setiap item mempunyai asosiasi nilai antara 1 sampai 10, tetapi nilai-nilainya tidak diketahui oleh responden.

2.9 Uji dalam Pengolahan Data 1. Validitas

Menurut Singarimbun (1989: 124) validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mengukur apa yang ingin diukur. Uji yang digunakan untuk menguji validitas adalah dengan menggunakan rumus korelasi product moment sebagai berikut (Usman dan Nurdin, 2013: 13):

(2.2) keterangan:

= korelasi x dan y n = ukuran sampel X dan Y = variabel Kriteria pengujian:

Jika nilai rhitung ≥ rtabel dengan derajat bebas = n - 2, maka pernyataan

dikatakan valid.

Jika nilai rhitung˂ rtabel dengan derajat bebas = n - 2, maka pernyataan dikatakan

tidak valid. 2. Reliabilitas

Singarimbun (1989: 140) menyatakan bahwa reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Metode yang digunakan untuk menguji reliabilitas adalah dengan metode Cronbach Alpha . Variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach alpha > 0,60.

Perhitungan cronbach alpha diperoleh dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Menghitung varian tiap-tiap item

2. Menjumlahkan varian semua item

(2.4)

3. Menghitung varian total

(2.5)

4. Melakukan proses perhitungan nilai cronbach alpha

(2.6) keterangan:

α = nilai cronbach alpha

K = banyaknya item pernyataan

= varian tiap-tiap item; j= 1, 2, 3, … , K = varian total

2.10 Transformasi Data Ordinal menjadi Interval

Pada penelitian ini variabel yang digunakan berskala ordinal. Oleh karena itu, untuk pemenuhan asumsi pada analisis jalur bahwa variabel endogen harus berskala interval, maka terlebih dahulu data ordinal ditransformasikan menjadi data interval menggunakan Method of Successive Interval (MSI). Langkah-langkah transformasi data ordinal ke data interval adalah (Riduwan, 2007: 30): 1. Pertama perhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebar. 2. Pada setiap butir ditentukan berapa orang yang mendapat skor 1, 2, 3, dan 4

yang disebut sebagai frekuensi.

3. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi.

4. Tentukan nilai proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan perkolom skor.

5. Gunakan tabel distribusi normal, hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh.

6. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z ke dalam fungsi densitas normal baku.

7. Tentukan nilai skala dengan menggunakan rumus: –

(2.7) 8. Menghitung skor (nilai transformasi) untuk setiap kategori dengan rumus:

(2.8) Scale valuemin artinya adalah nilai scale value absolut (tanpa memperhatikan tanda positif atau negatif) paling kecil.

2.11 Pengertian Analisis Jalur

Dalam Sarwono (2007: 1) Robert D.Rutherford (1993) menyatakan bahwa analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisa hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi, juga secara tidak langsung. Defenisi lain mengatakan analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel (Paul Webley, 1997).

David Garson (2003) dari North Carolina State University mendefinisikan analisis jalur sebagai model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah di mana anak panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab.

2.12 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Pada saat akan melakukan analisis jalur, disarankan untuk terlebih dahulu menggambarkan secara diagramatik struktur hubungan kausal antara variabel penyebab dengan variabel akibat. Diagram ini disebut diagram jalur (Path

Diagram), dan bentuknya ditentukan oleh proposisi teoritik yang berasal dari kerangka berpikir tertentu.

Gambar 2.1. Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1 Sebagai Penyebab ke X2 Sebagai Akibat

Gambar 2.1 merupakan diagram jalur yang paling sederhana yang menyatakan bahwa X2 dipengaruhi secara langsung oleh X1, tetapi di luar X1, masih banyak penyebab lain yang dalam penelitian yang sedang dilakukan tidak diukur. Penyebab lain itu dinyatakan oleh . Persamaan struktural yang dimiliki oleh gambar 2.1 adalah:

(2.9) keterangan:

X1 adalah variabel eksogenus, untuk itu selanjutnya variabel penyebab akan kita sebut sebagai variabel eksogenus. X2 adalah variabel endogenus sebagai

akibat. ε adalah variabel residu yang merupakan gabungan dari:

1) variabel lain, di luar X1 yang mungkin mempengaruhi X2 dan telah teridentifikasi oleh teori, tetapi tidak dimasukkan dalam model.

2) variabel lain, di luar X1 yang mungkin mempengaruhi X2 tetapi belum teridentifikasi oleh teori.

3) kekeliruan pengukuran (error of measurement).

4) komponen yang sifatnya tidak menentu (random component).

Selanjutnya tanda anak panah satu arah menggambarkan pengaruh langsung dari variabel eksogenus terhadap variabel endogenus.

Gambar 2.2. Diagram Jalur yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1, X2, X3, ke X4

Bentuk persamaan strukturalnya adalah:

(2.10) Gambar 2.2 menunjukkan bahwa diagram jalur tersebut terdapat 3 buah variabel eksogenus, yaitu X1, X2, dan X3, sebuah variabel endogenus (X4), serta

sebuah variabel residu ε. Pada diagram di atas juga mengisyaratkan bahwa

hubungan antara X1 dengan X4, X2 dan X4, dan X3 dengan X4 adalah hubungan kausal, sedangkan hubungan antara X1 dengan X2, X2 dengan X3, dan X1 dengan X3 masing-masing adalah hubungan korelasional. Perhatikan panah dua arah, panah tersebut menyatakan hubungan korelasional.

Gambar 2.3. Hubungan Kausal dari X1, X2, ke X3 dan dari X3 ke X4 Persamaan struktural untuk gambar 2.3 adalah:

dan (2.11)

Perhatian bahwa pada gambar 2.3 di atas, terdapat dua buah sub-struktur, yaitu sub-struktur yang menyatakan hubungan kausal dari X1 dan X2 ke X3 dan sub-struktur yang mengisyaratkan hubungan kausal dari X3 ke X4. Pada sub-struktur pertama X1 dan X2 merupakan variabel eksogenus, X3 sebagai variabel endogenus dan sebagai variabel residu. Pada sub-struktur kedua, X3 merupakan

X

X X

X

X

X X

variabel eksogenus, X4 sebagai variabel endogenus dan sebagai variabel residu. Berdasarkan contoh-contoh diagram jalur di atas, maka kita dapat memberikan kesimpulan bahwa makin kompleks sebuah hubungan struktural, makin kompleks diagram jalurnya, dan makin banyak pula sub-struktural yang membangun diagram jalur tersebut.

2.13 Koefisien Jalur

Besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel eksogenus terhadap variabel endogenus tertentu, dinyatakan oleh besarnya nilai numerik koefisien jalur dari eksogenus ke endogenus.

Gambar 2.4. Hubungan Kausal dari X1, X2, ke X3

Hubungan antara X1 dan X2 adalah hubungan korelasional. Intensitas keeratan hubungan tersebut dinyatakan oleh besarnya koefisien korelasi . Hubungan X1 dan X2 ke X3 adalah hubungan kausal. Besarnya pengaruh langsung (relatif) dari X1 ke X3 dan dari X2 ke X3 masing-masing dinyatakan oleh besarnya nilai numerik koefisien jalur dan . Sedangkan ε merupakan variabel residu (implicit eksogenus variable).

Langkah kerja yang dilakukan untuk menghitung koefisien jalur adalah: 1. Gambarkan dengan jelas diagram jalur dan persamaan strukturalnya.

2. Hitung matriks korelasi antar variabel eksogen terhadap variabel endogen.

(2.12) X 1 _X 3 X 2 R = … X u X 2 X 1 1 ... 1 ... 1 ... 1 2 1 2 1 u u x x x x x x r r r

Menghitung koefisien korelasi dengan menggunakan product moment correlation dari Karl Pearson.

(2.13) keterangan:

= korelasi variabel x dan y n = ukuran sampel

X dan Y = variabel

Interpretasi koefisien korelasi product moment ditentukan berdasarkan kriteria (Hartono, 2004: 76):

Tabel 2.1. Interpretasi Koefisien Korelasi Product Moment

Koefisien Korelasi Hubungan

0,000 – 0,200 korelasi antar variabel X dengan variabel Y sangat lemah/ rendah, sehingga dianggap tidak ada korelasi 0,200 – 0,400 korelasinya lemah atau rendah

0,400 – 0,700 korelasinya sedang atau cukup 0,700 – 0,900 korelasinya kuat atau tinggi

0,900 – 1,000 korelasinya sangat kuat atau sangat tinggi

3. Identifikasikan sub-struktur dan persamaan yang akan dihitung koefisien jalurnya yang dinyatakan oleh persamaan:

(2.14)

Kemudian hitung matriks korelasi antar variabel eksogenus yang menyusun sub-struktur tersebut.

(2.15) R =

X k X 2 X 1

1

...

1

...

1

...

1

2 1 2 1 k k x x x x x x r r r …

4. Menghitung matriks invers korelasi variabel eksogenus.

(2.16)

5. Menghitung semua koefisien jalur , di mana k = 1, 2, … , m.

k u u u x x x x x x ... 2 1 kk k k C C C C C C ... ... ... ... 2 22 1 12 11 k u u u x x x x x x r r r ... 2 1 (2.17) keterangan:

Ckk = matriks invers koefisien korelasi antar variabel eksogen = koefisien jalur

= koefisien korelasi

Selanjutnya, pengaruh bersama-sama (simultan) variabel eksogenus terhadap variabel endogenus dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

(2.18)

keterangan:

= koefisien determinasi total X1, X2,… , Xk terhadap Xu

Dari nilai koefisien determinasi yang diperoleh dapat dihitung koefisien jalur lain diluar model, yakni dengan rumus:

(2.19) R1

-1 ₌

… Xk X2 X1 kk k k C C C C C C ... ... ... ... 2 22 1 12 11

2.14 Pengujian Koefisien Jalur

Menguji kebermaknaan (test of significance) setiap koefisien jalur yang telah dihitung, baik secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama, serta menguji perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel eksogenus terhadap variabel endogenus, dapat dilakukan dengan langkah kerja berikut:

1. Nyatakan hipotesis statistik yang akan diuji, di mana k = 1,2, 3, … , m.

, artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogenus (Xk) terhadap variabel endogenus (Xu).

, artinya terdapat pengaruh variabel eksogenus (Xk) terhadap variabel endogenus (Xu).

2. Menguji koefisien jalur.

a) Pengujian secara individual

(2.20)

keterangan:

t = mengikuti tabel distribusi t dengan derajat bebas = n - k - 1 n = ukuran sampel

k = banyaknya variabel eksogen dalam sub-struktur yang sedang diuji Ckk = matriks invers koefisien korelasi antar variabeleksogen

Kriteria pengujian:

Jika nilai thitung > ttabel (n-k-1), maka H0 ditolak artinya terdapat pengaruh

yang signifikan antar variabel dengan taraf signifikan 0,05.

b) Pengujiansecara keseluruhan

keterangan:

F = mengikuti tabel distribusi F dengan derajat bebas = k dan n - k - 1 n = ukuran sampel

k = banyaknya variabel eksogen dalam sub-struktur yang sedang diuji

Kriteria pengujian:

Jika nilai Fhitung > Ftabel (k, n-k-1), maka H0 ditolak artinya terdapat pengaruh

yang signifikan antar variabel dengan taraf signifikan 0,05.

3. Menarik kesimpulan, apakah perlu trimming atau tidak. Apabila terjadi trimming, maka perhitungan harus diulang dengan menghilangkan jalur yang menurut pengujian tidak bermakna.

Al Rasyid dan Sitepu (1994: 12) dalam Riduwan dan Engkos (2007: 127) menyatakan bahwa model trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan variabel eksogen dari model, yang koefisien jalurnya tidak signifikan.

BAB 3

HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1Populasi dan Sampel

Populasi pada penelitian ini adalah mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013 dengan jumlah mahasiswa yang terdaftar sebanyak 997 mahasiswa. Karena jumlah populasi lebih dari 100 orang, maka penarikan sampel dalam penelitian ini menggunakan sampel secara acak (random sampling) menggunakan rumus Slovin pada persamaan (2.1) dengan tingkat kepercayaan 90%:

Kemudian ditentukan jumlah masing-masing sampel berdasarkan program studi dengan proportionate stratiefied random sampling.

Tabel 3.1. Data Mahasiswa FMIPA Angkatan 2013

Program Studi Populasi Sampel

D3

Kimia (168/ 997) x 91 15

Teknik Informatika (246/ 997) x 91 22

Statistika (128/ 997) x 91 12

Fisika (48/ 997) x 91 4

S1

Biologi (62/ 997) x 91 6

Kimia (84/ 997) x 91 8

Matematika (83/ 997) x 91 8

Fisika (81/ 997) x 91 7

Ekstensi

Matematika (35/ 997) x 91 3

Kimia (36/ 997) x 91 3

Fisika (26/ 997) x 91 2

3.2Deskripsi Data

Penelitian yang dilakukan untuk melihat pengaruh faktor lingkungan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa, dilaksanakan dengan penyebaran lembar kuesioner penelitian yang dibagikan kepada 91 orang mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013. Dalam penelitian ini pengukuran variabelnya menggunakan skala likert dengan kategori, yaitu: sangat setuju (ss) = 4, setuju (s) = 3, tidak setuju (ts) = 2, dan sangat tidak setuju (sts) = 1.

Penilaiannya tidak dilakukan dengan 5 kategori seperti pada umumnya, dikarenakan setelah dilakukan percobaan penyebaran kuesioner kepada responden, maka responden cenderung memilih jawaban yang ditengah. Oleh karena itu, peneliti menghilangkan kategori yang menyebabkan data menjadi tidak valid dan reliabel tersebut, karena dari hasil perhitungan diperoleh nilai rhitung <

rtabel dan nilai cronbach alpha < 0,60. Sehingga peneliti menggunakan skala likert

dengan jumlah kategori genap, yaitu 4 kategori yang bersifat jelas (tegas). Apakah responden memilih sangat setuju, setuju, tidak setuju, atau sangat tidak setuju. Adapun data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner dapat dilihat pada tabel di bawah ini dan data lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1.

Tabel 3.2. Data Responden dari Hasil Kuesioner No.

Respon den

Item Pernyataan

X₁ X₂ … X_{6 Jumlah}

Skor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 … 22 23 24 25

1 4 3 3 3 3 4 4 3 3 … 3 3 4 3 77 2 3 4 3 3 4 3 3 2 3 … 2 2 3 3 77 3 2 4 3 3 3 3 3 2 2 … 3 2 3 3 70 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 … 4 3 3 3 89 5 4 3 3 3 3 3 3 2 3 … 3 4 2 2 72 6 3 3 3 3 4 3 3 3 2 … 3 4 2 3 74 7 4 3 3 4 3 3 3 3 3 … 3 3 3 3 78 8 4 3 3 3 4 3 3 3 2 … 3 3 1 3 74 9 3 3 3 3 3 3 3 4 4 … 3 4 1 3 76 10 4 3 4 3 2 3 3 3 2 … 4 3 2 3 72

⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞

3.2.1Variabel Penelitian

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari:

1. Variabel eksogen (independent variable) adalah setiap variabel yang mempengaruhi variabel lain. Pada penelitian ini variabel eksogen yang digunakan adalah: X1 = Fisiologis, X2 = Psikologis, X3 = Keluarga dan teman, X4 = Tempat tinggal, dan X5 = Akademik dan organisasi.

2. Variabel endogen (dependent variable) adalah setiap variabel yang mendapat pengaruh dari variabel lain, di mana pada penelitian ini variabel endogennya adalah: X6 = Konsentrasi belajar mahasiswa.

3.2.2Karakteristik Responden

Data responden dari hasil kuesioner dapat dikelompokkan berdasarkan jenis kelamin, IPK, jam belajar, dan uang kebutuhan mahasiswa perbulan.

Tabel 3.3. Data Karakteristik Responden dari Hasil Kuesioner No.

Respoden

Jenis Kelamin

Program

Studi IPK

Jam Belajar

Uang Kebutuhan

1 P D3TI 2,81 A D

2 L D3 STAT 3,10 A D

3 P S1 KIM 3,28 A E

4 P S1 KIM 2,99 A D

5 P D3 STAT 3,25 A D

⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞

91 P D3TI 3,33 B D

Adapun data lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 1 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 3.4. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin Frekuensi

Laki-laki 36

Perempuan 55

Berdasarkan tabel di atas jumlah mahasiswa laki-laki yang tersampel ada sebanyak 36 orang dan mahasiswa perempuan sebanyak 55 orang.

Tabel 3.5. Karakteristik Responden Berdasarkan IPK

Kategori IPK Frekuensi

Memuaskan 2,00 – 2,75 5

Sangat memuaskan 2,76 – 3,50 82

Dengan Pujian 3,51 – 4,00 4

Jumlah 91

Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa terdapat 5 orang mahasiswa yang memperoleh IPK memuaskan dan 82 orang dengan IPK sangat memuaskan, serta terdapat 4 orang dengan predikat pujian.

Tabel 3.6. Karakteristik Responden Berdasarkan Jam Belajar Perhari

Jam Belajar/ hari Frekuensi

1 - 2 jam 50

2 - 3 jam 27

> 3 jam 14

Jumlah 91

Dari tabel di atas terdapat 50 orang mahasiswa yang jam belajarnya perhari 1 - 2 jam, dan terdapat 41 orang mahaiswa yang jam belajarnya perhari di atas 2 jam. Artinya, jam belajar yang dipergunakan oleh mahasiswa diluar jam perkuliahan mereka sehari-hari masih rendah.

Menurut Slameto (2003: 83) setiap hari ada 24 jam, 24 jam ini digunakan untuk: tidur ± 8 jam, makan, mandi, dan olah raga ± 3 jam, urusan pribadi dan lain-lain ± 2 jam, sisanya untuk belajar ± 11 jam. Waktu 11 jam ini digunakan untuk belajar di sekolah/ di kampus selama kurang lebih 7 jam, sedangkan sisanya yang 5 jam digunakan untuk belajar di rumah atau di perpustakaan. Hari minggu digunakan untuk ibadah dan rekreasi demi kesegaran badan yang sudah 6 hari belajar.

Tabel 3.7. Karakteristik Responden Berdasarkan Uang Kebutuhan Perbulan

Uang Kebutuhan/ bulan Frekuensi

Rp 500.000 - Rp 1.000.000 59

Rp 1.000.000 - Rp 1.500.000 26

> Rp 1.500.000 6

Jumlah 91

Dari tabel di atas terdapat 32 orang mahasiwa yang uang kebutuhan perbulannya di atas Rp 1.000.000 dan 59 orang mahasiswa yang uang kebutuhan perbulannya antara Rp 500.000 - Rp 1.000.000.

3.3Pengolahan Data 3.3.1Uji Validitas

Dalam penelitian ini, pengujian validitas dihitung dengan menggunakan rumus korelasi product moment dan dengan bantuan software SPSS versi 19.

Tabel 3.8. Perhitungan Korelasi antara Item 1 (X1) dengan Total Item (Y)

No. Item 1 (X1) Y X1Y X1^2 Y^2

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

1 4 73 292 16 5.329

2 3 74 222 9 5.476

3 2 68 136 4 4.624

4 4 85 340 16 7.225

5 4 68 272 16 4.624

6 3 71 213 9 5.041

7 4 74 296 16 5.476

8 4 70 280 16 4.900

9 3 73 219 9 5.329

10 4 68 272 16 4.624

11 4 81 324 16 6.561

12 2 64 128 4 4.096

13 4 81 324 16 6.561

14 3 69 207 9 4.761

15 4 75 300 16 5.625

16 3 74 222 9 5.476

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

18 4 82 328 16 6.724

19 4 78 312 16 6.084

20 4 69 276 16 4.761

21 4 83 332 16 6.889

22 3 78 234 9 6.084

23 4 82 328 16 6.724

24 3 73 219 9 5.329

25 3 81 243 9 6.561

26 2 72 144 4 5.184

27 4 72 288 16 5.184

28 4 86 344 16 7.396

29 3 85 255 9 7.225

30 4 86 344 16 7.396

31 4 74 296 16 5.476

32 3 75 225 9 5.625

33 3 76 228 9 5.776

34 4 80 320 16 6.400

35 4 75 300 16 5.625

36 3 87 261 9 7.569

37 3 75 225 9 5.625

38 4 80 320 16 6.400

39 3 85 255 9 7.225

40 2 72 144 4 5.184

41 3 76 228 9 5.776

42 4 90 360 16 8.100

43 4 71 284 16 5.041

44 4 87 348 16 7.569

45 3 73 219 9 5.329

46 4 81 324 16 6.561

47 3 68 204 9 4.624

48 4 76 304 16 5.776

49 4 81 324 16 6.561

50 4 70 280 16 4.900

51 3 75 225 9 5.625

52 4 83 332 16 6.889

53 4 69 276 16 4.761

54 4 72 288 16 5.184

55 4 89 356 16 7.921

56 4 86 344 16 7.396

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

58 3 82 246 9 6.724

59 4 84 336 16 7.056

60 4 71 284 16 5.041

61 4 81 324 16 6.561

62 4 79 316 16 6.241

63 2 76 152 4 5.776

64 3 78 234 9 6.084

65 4 80 320 16 6.400

66 3 78 234 9 6.084

67 4 80 320 16 6.400

68 4 70 280 16 4.900

69 4 92 368 16 8.464

70 2 73 146 4 5.329

71 4 75 300 16 5.625

72 4 71 284 16 5.041

73 3 78 234 9 6.084

74 4 90 360 16 8.100

75 3 68 204 9 4.624

76 4 70 280 16 4.900

77 4 77 308 16 5.929

78 4 75 300 16 5.625

79 4 69 276 16 4.761

80 4 67 268 16 4.489

81 4 79 316 16 6.241

82 4 74 296 16 5.476

83 4 80 320 16 6.400

84 3 83 249 9 6.889

85 3 83 249 9 6.889

86 3 74 222 9 5.476

87 4 82 328 16 6.724

88 4 70 280 16 4.900

89 4 82 328 16 6.724

90 3 71 213 9 5.041

91 3 80 240 9 6.400

Jumlah 322 7.006 24.868 1.174 542.882

Dengan menggunakan persamaan (2.2), maka diperoleh:

Dari hasil perhitungan koefisien korelasi product moment untuk item 1 adalah 0,2228, sedangkan nilai tabel kritis koefisien korelasi product moment untuk taraf signifikan 5% diperoleh nilai kritis sebesar 0,207. Hasil perhitungan validitas menunjukkan nilai rhitung > rtabel, maka item 1 dinyatakan valid dan dapat

digunakan dalam pengukuran.

Adapunhasil validitas untuk keseluruhan item pernyataan dapat dilihat pada tabel Corrected Item-Total Correlationdi bawah ini. Berdasarkan hasil output SPSS tersebut koefisien korelasi product moment semua item pernyataan besar dari nilai tabel 0,207, maka dapat disimpulkan bahwa setiap item pada kuesioner adalah valid.

Tabel 3.9. Hasil Output SPSS Korelasi Product Moment Item-Total Statistics Item

Pernyataan Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if Item

Deleted

(1) (2) (3) (4) (5)

Item 1 _{76,99 38,855 ,223 ,765}

Item 2 _{77,03 38,566 ,310 ,760}

Item 3 _{77,12 38,530 ,259 ,763}

Item 4 _{77,23 38,535 ,274 ,762}

Item 5 _{77,07 38,729 ,230 ,764}

Item 6 _{77,23 38,513 ,350 ,759}

(1) (2) (3) (4) (5)

Item 8 _{77,67 37,890 ,270 ,762}

Item 9 _{77,60 37,908 ,287 ,761}

Item 10 _{76,92 39,183 ,212 ,765}

Item 11 _{77,20 38,360 ,406 ,757}

Item 12 _{77,41 36,577 ,450 ,751}

Item 13 _{77,02 39,000 ,212 ,765}

Item 14 _{77,19 38,976 ,250 ,763}

Item 15 _{77,07 37,907 ,305 ,760}

Item 16 _{77,32 37,753 ,322 ,759}

Item 17 _{77,55 38,250 ,249 ,764}

Item 18 _{77,75 38,458 ,234 ,764}

Item 19 _{77,60 37,597 ,268 ,763}

Item 20 _{77,53 37,852 ,263 ,763}

Item 21 _{77,31 36,726 ,522 ,748}

Item 22 _{77,43 38,248 ,295 ,761}

Item 23 _{77,22 38,018 ,307 ,760}

Item 24 _{77,71 36,851 ,288 ,763}

Item 25 _{77,26 37,219 ,508 ,750}

3.3.2 Uji Reliabilitas

Pengujian reliabilitas dilakukan untuk mengetahui apakah kuesioner yang telah dibuat reliabel atau tidak. Reliabilitas dapat diperoleh dengan menggunakan rumus Cronbach Alpha pada persamaan (2.3) sampai persamaan (2.6).

1. Menghitung varian tiap-tiap item

; di mana j = 1, 2, 3,…,25

2. Menjumlahkan varian semua item

3. Menghitung varian total

4. Melakukan proses perhitungan nilai cronbach alpha

Dari hasil perhitungan di atas diperoleh nilai cronbach alpha sebesar 0,7678 > 0,6. Artinya, item tersebut telah memenuhi uji reliabilitas. Adapun hasil output uji reliabilitas dengan bantuan SPSS dapat dilihat pada tabel 3.10.

Tabel 3.10. Hasil Output Uji Reliabilitas

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

3.3.3 Transformasi Data Ordinal menjadi Data Interval

Data yang diperoleh dari kuesioner merupakan data dengan skala ordinal, untuk melakukan analisis jalur harus diubah terlebih dahulu ke skala interval. Pengubahan data berskala ordinal menjadi data berskala interval digunakan Method of Succesive Interval (MSI) dengan bantuan Microsoft Excel 2007, dengan cara sebagai berikut:

1. Perhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebarkan. 2. Tentukan frekuensi untuk setiap butir pertanyaan skor 1, 2, 3, 4.

Alternatif jawaban 1 = 1 Alternatif jawaban 2 = 4 Alternatif jawaban 3 = 53 Alternatif jawaban 4 = 33

3. Menentukan proporsi, di mana setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden.

4. Tentukan proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan.

PK1 = 0 + 0,011 = 0,011

PK2 = 0,011 + 0,044 = 0,055

PK3 = 0,055 + 0,582 = 0,637

PK4 = 0,637 + 0,363 = 1

5. Gunakan tabel distribusi normal baku, hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh. Jika nilai Z berada disebelah kiri nol, maka Z

bernilai negatif, sedangkan jika nilai Z berada disebelah kanan nol, maka Z bernilai positif.

Untuk PK1 = 0,011 nilai p yang akan dihitung adalah 0,5 - 0,011 =

0,489. Lihat pada tabel distribusi normal, cari nilai yang mendekati 0,489 ternyata terletak diantara Z = 2,28 dan Z = 2,29. Oleh karena itu, nilai Z untuk daerah tersebut diperoleh dengan cara interpolasi:

0,4887 + 0,4890 = 0,9777 selanjutnya,

Nilai Z hasil interpolasi adalah:

Dengan demikian untuk: PK1 = 0,011 nilai Z1 = -2,286

PK2 = 0,055 nilai Z2 = -1,596

PK3 = 0,637 nilai Z3 = 0,351

PK4 = 1 nilai Z4= ∞

6. Tentukan nilai densitas untuk setiap nilai-nilai yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z kedalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut:

keterangan:

exp = 2,7183

π = 3,14

7. Tentukan nilai skala dengan menggunakan rumus :

8. Tentukan nilai transformasi dengan menggunakan rumus :

S1 = -2,636 + [ 1 + |-2,636| ] = 1

S2 = -1,864 + [ 1 + |-2,636| ] = 1,772

S3 = -0,454 + [ 1 + |-2,636| ] = 3,182

S4= 1,033 + [ 1 + |-2,636| ] = 4,669

Data hasil perhitungan transformasi skala ordinal menjadi skala interval lebih lengkap dapat dilihat pada lampiran 3 dan 4.

3.4Asumsi Analisis Jalur

Sebelum data penelitian dianalisis menggunakan analisis jalur, ada baiknya dilakukan uji asumsi analisis jalur. Uji tersebut digunakan untuk mengetahui apakah data yang ada memenuhi syarat untuk dianalisis dengan menggunakan metode analisis jalur.

3.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas merupakan uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah data penelitian berasal dari populasi yang normal. Dengan menggunakan bantuan software SPSS, maka diperoleh nilai signifikansi uji normalitas untuk semua variabel penelitian yang dapat dilihat pada Uji Kolmogorov-Smirnov satu sampel pada tabel di bawah ini:

Tabel 3.11. Hasil Output Kenormalan Data

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

VAR00026

N 91

Normal Parametersa Mean 78,4107

Std, Deviation 8,72957

Most Extreme Differences Absolute ,089

Positive ,089

Negative -,061

Kolmogorov-Smirnov Z ,854

Asymp. Sig. (2-tailed) ,460

a. Test distribution is Normal.

Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa nilai asymp.sig. (2-tailed) Uji Kolmogorov-Smirnov adalah 0,460 > 0,05. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa asumsi dari uji normalitas terpenuhi.

3.4.2 Uji Multikolinearitas

Suatu keadaan di mana terdapat hubungan yang sangat tinggi diantara variabel-variabel bebas/ eksogen. Hal ini dapat dilihat dari nilai VIF dan TOL. Nilai VIF > 10 dan nilai TOL < 0,1 menunjukkan adanya gejala multikolinearitas.

Tabel 3.12. Hasil Output Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 3,116 1,880 1,657 ,101

X1 ,117 ,129 ,107 ,907 ,367 ,588 1,702

X2 ,051 ,102 ,057 ,502 ,617 ,643 1,555

X3 ,259 ,185 ,180 1,399 ,165 ,497 2,012

X4 ,122 ,154 ,085 ,795 ,429 ,725 1,379

X5 ,241 ,079 ,317 3,063 ,003 ,767 1,304

a. Dependent Variable: X6

Berdasarkan hasil di atas, nilai VIF untuk masing-masing variabel adalah < 10 dan nilai TOL > 0,1. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas.

3.5Analisis Data

Setelah semua asumsi dipenuhi.maka selanjutnya dilakukan analisis data menggunakan analisis jalur (Path Analysis). Model analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh seperangkat variabel eksogen terhadap variabel endogen.

3.5.1Diagram Jalur

Gambar 3.1. Diagram Jalur Persamaan Struktural X1 X2 X3 X4 X5 X

Pada gambar 3.1 di atas hubungan antara X1,X2,X3,X4,dan X5 adalah hubungan korelasional. Intensitas keeratan hubungan tersebut dinyatakan oleh besarnya koefisien korelasi. Hubungan X1, X2, X3, X4, dan X5 ke X6 masing-masing dinyatakan oleh besarnya nilai koefisien jalur sedangkan ε merupakan variabel residu. Adapun model persamaan strukturalnya adalah:

(3.1)

3.5.2Koefisien Jalur

1. Koefisien korelasi antara variabel eksogen terhadap variabel endogen

Analisis korelasi bertujuan untuk menguji ada tidaknya hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lain.

Tabel 3.13. Perhitungan Korelasi antara Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen

No. X1 X6 X1 X6 X1^2 X6^2

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

1 11,695 13,422 156,970 136,773 180,150

2 11,800 9,771 115,298 139,240 95,472

3 10,635 11,142 118,495 113,103 124,144 4 16,107 13,837 222,873 259,435 191,463 5 11,695 11,245 131,510 136,773 126,450 6 10,278 12,876 132,340 105,637 165,791 7 13,183 12,388 163,311 173,791 153,463 8 11,695 10,288 120,318 136,773 105,843 9 10,278 11,694 120,191 105,637 136,750 10 13,098 12,918 169,200 171,558 166,875 11 14,586 16,340 238,335 212,751 266,996

12 7,816 8,657 67,663 61,090 74,944

13 13,183 12,918 170,298 173,791 166,875 14 10,045 13,901 139,636 100,902 193,238 15 11,695 12,388 144,878 136,773 153,463 16 11,800 12,388 146,178 139,240 153,463 17 13,203 16,755 221,216 174,319 280,730 18 13,098 16,383 214,585 171,558 268,403 19 14,704 13,422 197,357 216,208 180,150 20 11,695 11,612 135,802 136,773 134,839 21 14,620 16,383 239,519 213,744 268,403

(1) (2) (3) (4) (5) (6) 22 11,800 11,470 135,346 139,240 131,561 23 16,107 12,876 207,394 259,435 165,791 24 11,800 10,288 121,398 139,240 105,843 25 14,690 13,794 202,634 215,796 190,274

26 9,114 12,388 112,904 83,065 153,463

27 13,217 10,099 133,478 174,689 101,990 28 16,107 17,789 286,527 259,435 316,449 29 13,203 16,340 215,737 174,319 266,996 30 14,586 15,307 223,268 212,751 234,304 31 14,586 11,470 167,301 212,751 131,561 32 10,278 13,422 137,951 105,637 180,150

33 8,861 15,307 135,635 78,517 234,304

34 11,885 13,017 154,707 141,253 169,442 35 13,217 14,828 195,982 174,689 219,870 36 13,203 17,789 234,868 174,319 316,449 37 13,203 12,876 170,002 174,319 165,791 38 13,183 13,837 182,413 173,791 191,463 39 13,169 14,935 196,679 173,423 223,054 40 10,635 13,794 146,699 113,103 190,274 41 13,203 10,099 133,337 174,319 101,990 42 14,620 15,307 223,788 213,744 234,304 43 14,620 11,470 167,691 213,744 131,561 44 14,704 16,383 240,896 216,208 268,403 45 11,766 13,794 162,300 138,439 190,274 46 10,398 16,340 169,903 108,118 266,996

47 8,861 11,287 100,014 78,517 127,396

48 14,586 11,612 169,373 212,751 134,839 49 11,695 12,876 150,585 136,773 165,791 50 14,620 11,470 167,691 213,744 131,561 51 13,203 12,876 170,002 174,319 165,791 52 12,440 11,800 146,792 154,754 139,240 53 13,183 12,423 163,772 173,791 154,331 54 11,920 12,982 154,745 142,086 168,532 55 13,407 16,276 218,212 179,748 264,908 56 16,107 17,789 286,527 259,435 316,449 57 13,203 16,276 214,892 174,319 264,908 58 13,203 11,018 145,471 174,319 121,396 59 16,107 16,276 262,158 259,435 264,908 60 13,217 13,794 182,315 174,689 190,274 61 13,217 12,051 159,278 174,689 145,227

(1) (2) (3) (4) (5) (6) 62 14,620 15,837 231,537 213,744 250,811

63 7,463 13,564 101,228 55,696 183,982

64 8,981 14,935 134,131 80,658 223,054

65 14,620 12,388 181,113 213,744 153,463 66 13,203 12,876 170,002 174,319 165,791 67 13,183 16,276 214,567 173,791 264,908

68 13,217 9,041 119,495 174,689 81,740

69 16,107 15,837 255,087 259,435 250,811

70 9,114 11,245 102,487 83,065 126,450

71 13,183 13,837 182,413 173,791 191,463 72 11,681 11,470 133,981 136,446 131,561 73 14,690 11,470 168,494 215,796 131,561 74 16,107 15,307 246,550 259,435 234,304 75 10,278 11,142 114,517 105,637 124,144

76 14,586 7,134 104,057 212,751 50,894

77 13,183 13,422 176,942 173,791 180,150 78 11,695 11,142 130,306 136,773 124,144

79 13,098 9,771 127,981 171,558 95,472

80 11,695 11,470 134,142 136,773 131,561 81 14,586 12,982 189,355 212,751 168,532 82 13,183 11,470 151,209 173,791 131,561 83 16,107 13,688 220,473 259,435 187,361 84 14,690 15,837 232,646 215,796 250,811 85 14,690 14,828 217,823 215,796 219,870 86 13,288 15,242 202,536 176,571 232,319 87 14,620 13,901 203,233 213,744 193,238 88 14,620 11,470 167,691 213,744 131,561 89 14,620 15,242 222,838 213,744 232,319

90 8,981 11,470 103,012 80,658 131,561

91 10,278 13,422 137,951 105,637 180,150 Jumlah 1.168,400 1.204,269 15.594,438 15.377,158 16.381,555 Dengan menggunakan persamaan (2.13), maka diperoleh:

Berdasarkan hasil perhitungan koefisien korelasi di atas, dapat diketahui bahwa hubungan faktor fisiologis (X1) dengan konsentrasi belajar (X6) adalah sebesar 0,323 merupakan korelasi yang lemah atau rendah, karena berada pada rentang 0,200 – 0,400. Adapun korelasi antara variabel eksogen terhadap variabel endogen dengan bantuan SPSS versi 19 dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 3.14. Hasil Output SPSS Korelasi antara Variabel Eksogen terhadap Variabel Endogen

Correlations

X1 X2 X3 X4 X5 X6

X1 Pearson

Correlation

1 ,183 ,546** ,425** ,225* ,323**

Sig. (2-tailed) ,082 ,000 ,000 ,032 ,002

N 91 91 91 91 91 91

X2 Pearson

Correlation

,183 1 ,505** ,339** ,390** ,320**

Sig. (2-tailed) ,082 ,000 ,001 ,000 ,002

N 91 91 91 91 91 91

X₃ Pearson Correlation

,546** ,505** 1 ,278** ,416** ,423**

Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,008 ,000 ,000

N 91 91 91 91 91 91

X4 Pearson

Correlation

,425** ,339** ,278** 1 ,283** ,290**

Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,008 ,007 ,005

N 91 91 91 91 91 91

X5 Pearson

Correlation

,225* ,390** ,416** ,283** 1 ,462**

Sig. (2-tailed) ,032 ,000 ,000 ,007 ,000

X6

ɛ

X1 X2 X3 X4 X5 X6

X6 Pearson

Correlation

,323** ,320** ,423** ,290** ,462** 1 Sig. (2-tailed) ,002 ,002 ,000 ,005 ,000

N 91 91 91 91 91 91

**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed). 2. Pengujian sub-struktur

a. Hipotesis

, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara faktor fisiologis terhadap konsentrasi belajar mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013.

, artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara faktor fisiologis terhadap konsentrasi belajar mahasiswa FMIPA USU angkatan 2013.

b. Model diagram jalur dan persamaan struktural sederhana

Gambar 3.2. Diagram Jalur Sub-Struktural Sederhana

Dari diagram jalur di atas dapat dirumuskan persamaan strukturalnya sebagai berikut:

(3.2)

3. Menghitung matriks korelasi antar variabel eksogen

X1

Berdasarkan hasil di atas dapat diketahui bahwa hubungan antara variabel X1 dan X2 berkorelasi sangat lemah/ rendah, sehingga dianggap tidak ada korelasi, yang dibuktikan dengan nilai korelasi X1 dan X2 berada pada rentang 0,000 – 0,200 (korelasi sangat lemah atau rendah).

4. Menghitung matriks invers korelasi antar variabel eksogen

Selanjutnya untuk menghitung invers dari matriks korelasi antar variabel eksogen terlebih dahulu dihitung determinan dengan rumus:

Det r2 = ad – bc

= (1 x 1) – (0,183 x 0,183) = 0,967

Adapun invers matriks korelasi antar variabel eksogen adalah:

Dengan bantuan Microsoft Excel 2007, matriks invers antar variabel eksogen dapat dilihat pada tabel-tabel di bawah ini:

Tabel 3.15. Matriks Invers antar Variabel Eksogen

X1 X2 X3

X1 1,449 0,180 -0,882

X2 0,180 1,365 -0,788

X1 X2 X3 X4

X1 1,700 0,367 -0,951 -0,582

X2 0,367 1,503 -0,839 -0,432

X3 -0,951 -0,839 1,899 0,161

X4 -0,582 -0,432 0,161 1,349

X1 X2 X3 X4 X5

X₁ 1,701 0,358 -0,965 -0,589 0,046 X2 0,358 1,554 -0,764 -0,394 -0,258

X3 -0,965 -0,764 2,011 0,218 -0,384

X4 -0,589 -0,394 0,218 1,378 -0,195

X5 0,046 -0,258 -0,384 -0,195 1,305

5. Menghitung koefisien jalur

Setelah invers matriks korelasi antar variabel eksogen dihitung, maka koefisien jalur antar variabel dihitung dengan menggunakan persamaan (2.17):

Berdasarkan perhitungan diperoleh hasil untuk koefisien jalur antara variabel X1 sampai dengan X5 terhadap X6 yang ditulis dengan persamaan (2.14):

Hasil perhitungan di atas dapat di artikan bahwa semua variabel eksogen berpengaruh positif terhadap variabel endogen. Dengan bantuan software SPSS versi 19 nilai koefisien jalur dapat dilihat pada angka beta atau Standardized Coefficients pada tabel berikut:

Tabel 3.16. Hasil Output Koefisien Jalur Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 3,116 1,880 1,657 ,101

X1 ,117 ,129 ,107 ,907 ,367

X2 ,051 ,102 ,057 ,502 ,617

X3 ,259 ,185 ,180 1,399 ,165

X4 ,122 ,154 ,085 ,795 ,429

X5 ,241 ,079 ,317 3,063 ,003

a. Dependent Variable: X6

Selanjutnya, dihitung koefisien determinasi untuk mengetahui besarnya pengaruh secara bersama-sama variabel eksogen terhadap variabel endogen dengan persamaan (2.18):

Artinya, apabila semua variabel berubah akan mempengaruhi perubahan pada variabel endogenus (X6) sebesar 30%. Berdasarkan software SPSS nilai koefisien determinasi (R Square) dapat kita lihat pada tabel model summary berikut:

Tabel 3.17. Hasil Output Koefisien Determinasi Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 ,548a ,300 ,259 1,912929

a. Predictors: (Constant), X5, X1, X2, X4, X3

Dari nilai R Square yang diperoleh dapat dihitung nilai residu (koefisien jalur dari variabel lain/ asing (extraneous)) dengan persamaan (2.19):

3.6Pengujian Koefisien Jalur

, artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogenus (Xk) terhadap variabel endogenus (Xu).

, artinya terdapat pengaruhvariabel eksogenus (Xk) terhadap variabel endogenus (Xu).

Pengujian ini sifatnya dua arah, sebab proporsisi hipotetiknya tidak mengisyaratkan apakah pengaruh Xk terhadap Xu itu merupakan pengaruh yang positif atau negatif.

Berdasarkan perhitungan di atas dengan db = n - k - 1 = 91 - 5 - 1 = 85 diperoleh hasil thitung (0,897) < ttabel (1,98827), maka H0 diterima. Artinya,

tidak terdapat pengaruhyang signifikan antara variabel fisiologis terhadap konsentrasi belajar mahasiswa. Adapun hasil output uji t dengan SPSS dapat dilihat pada tabel 3.16.

Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa thitung < ttabel (1,98827),

maka H0 diterima. Artinya, tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel eksogenus terhadap variabel endogenus. Terkecuali pada variabel akademik dan organisasi (X5) hasil thitung (3,053) > ttabel (1,98827), maka H0

ditolak. Artinya, terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel akademik dan organisasi terhadap konsentrasi belajar mahasiswa.

b) Pengujian secara keseluruhan (Uji F)

Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel eksogen memiliki pengaruh yang signifikan atau tidak terhadap variabel endogen dengan menggunakan persamaan (2.21):

Dari perhitungan di atas dengan db = n - k - 1 = 91 - 5 - 1 = 85 diketahui bahwa Fhitung (7,286) > Ftabel (2,32), maka H0 ditolak. Artinya,

terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel eksogenus (X1, X2, X3, X4, dan X5) terhadap variabel endogenus (X6). Dengan menggunakan software SPSS v.19 hasil Uji F dapat kita lihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 3.18. Hasil Output Uji F

ANOVAb

Model

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

1 Regression 133,550 5 26,710 7,299 ,000a

Residual 311,040 85 3,659

Total 444,590 90

a. Predictors: (Constant), X5, X1, X2, X4, X3 b. Dependent Variable: X6

3.7Model Analisis Jalur

Setelah data di analisis, maka diperoleh nilai-nilai yang menunjukkan besarnya masing-masing pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen, serta besarnya pengaruh faktor residual. Berikut dapat dilihat nilai-nilai dari hasil analisis yang telah diperoleh:

Konsentrasi belajar = 0,106 fisiologis + 0,057 psikologis + 0,181 keluarga dan teman + 0,086 tempat tinggal + 0,316 akademik dan organisasi + 0,8366 faktor residu.

3.8Model Trimming

Model trimming terjadi ketika koefisien jalur yang diuji secara keseluruhan ternyata ada variabel yang tidak signifikan. Dari hasil pengujian koefisien jalur diperoleh keterangan obyektif bahwa hanya koefisien jalur dari X5 ke X6 bermakna (signifikan), di mana thitung (3,053) > ttabel (1,98827). Sedangkan koefisien jalur

dari X1, X2, X3, dan X4 ke X6 tidak bermakna karena thitung < ttabel. Oleh karena itu,

proses akan diulang dengan mengeluarkan X1, X2, X3, dan X4 dari model.

Dengan menggunakan software SPSS v.19 hasil trimming masing-masing variabel dapat dilihat pada lampiran 6. Dari lampiran 6 diperoleh kesimpulan bahwa nilai koefisien jalur dari X3 ke X6 bermakna, di mana thitung (2,801) > ttabel

(1,98827). Dan nilai koefisien jalur dari X5 ke X6 bermakna, di mana thitung (3,480)

> ttabel (1,98827), serta koefisien determinasinya sebesar 0,278. Dengan demikian,

besar koefisien jalur ɛ (variabel asing) adalah:

Berdasarkan hasil dari koefisien jalur, maka dapat digambarkan secara keseluruhan yang menggambarkan hubungan kausal antara X3 dan X5 terhadap X6 :

ε

Gambar 3.3. Diagram Jalur Hubungan Kausal X3 dan X5 terhadap X6

Kerangka hubungan kausal antara X3 dan X5 terhadap X6 dapat dibuat melalui persamaan struktural berikut:

Konsentrasi belajar = 0,279 keluarga dan teman + 0,347 akademik dan organisasi + 0,8497 faktor residu.

Model di atas menjelaskan bahwa lingkungan keluarga dan teman berpengaruh positif terhadap konsentrasi belajar mahasiswa sebesar 27,9%, serta lingkungan akademik dan kegiatan organisasi seorang mahasiswa berpengaruh positif terhadap konsentrasi belajar sebesar 34,7%.

X

X

BAB 4

KESIMPULAN DAN SARAN

4.1 Kesimpulan

Bedasarkan hasil perhitungan analisis jalur pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:

1. Berdasarkan hasil perhitungan besarnya pengaruh simultan adalah 30% yang merupakan kontribusi dari variabel fisiologis, psikologis, keluarga dan teman, tempat tinggal, serta akademik dan organisasi. Sedangkan sisanya, yaitu 70% tidak dapat dijelaskan melalui kelima variabel eksogen/ bebas tersebut. Sebagian dari sisa ini mungkin dapat dijelaskan melalui variabel lain di luar kelima variabel yang diteliti atau varian yang tak terjelaskan (unexplained variance) dan sebagian lainnya merupakan variasi akibat keterbatasan penelitian dan jawaban dari responden.

2. Secara simultan lingkungan keluarga dan teman (X3), serta lingkungan akademik dan organisasi (X5) berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsentrasi belajar mahasiswa (X6). Besarnya pengaruh simultan adalah 0,278 atau 27,8% yang merupakan kontribusi dari variabel lingkungan keluarga dan teman, serta lingkungan akademik dan organisasi terhadap konsentrasi belajar mahasiswa. Sedangkan sisanya, yaitu 72,2% tidak dapat dijelaskan melalui kedua variabel bebas tersebut.

3. Besarnya kontribusi lingkungan keluarga dan teman (X3) yang secara langsung mempengaruhi konsentrasi belajar (X6) adalah 0,2792 x 100% = 7,78%. Dengan demikian, tinggi rendahnya konsentrasi belajar mahasiswa dipengaruhi oleh faktor lingkungan keluarga dan teman sebesar 7,78%.

4. Besarnya kontribusi lingkungan akademik dan organisasi (X5) yang secara langsung mempengaruhi konsentrasi belajar (X6) adalah 0,3472 x 100% =