Tingkat Penguasaan
Hasil Penilaian Nilai
Klasifikasi 67
– 73 C
Cukup 60
– 66 D
Kurang ≤ 59
E Sangat Kurang
Langkah berikutnya yaitu menghitung besarnya persentase hasil belajar. Rumus persentase yang digunakan adalah:
P = x 100
Sudijono 2008: 43 Keterangan:
P : Persentase F : Frekuensi yang sedang dicari persentasenya
N : Number of Case Jumlah Subyek Hasil analisis kategori hasil belajar ini kemudian dibandingkan dengan
analisis kategori intensitas belajar untuk mengetahui persebaran antara kedua variabel.
3.8.2 Analisis Data Awal
3.8.2.1 Uji Normalitas Statistik parametris bekerja berdasarkan asumsi bahwa pada data setiap
variabel yang akan dianalisis berdasarkan distribusi normal. Oleh karena itu, peneliti menguji kenormalan data sebelum teknik statistik digunakan. Sugiyono
2014:79 menyatakan uji normalitas digunakan untuk menguji kenormalan data.
Pada penelitian ini, uji normalitas menggunakan metode One Sample Kolmogorov-Smirnov. Berikut merupakan langkah-langkah pengujian Uji
Kolmogorov-Smirnov menurut Sundayana 2014: 109 : a. Merumuskan hipotesis nol dan hipotesis alternatifnya;
b. Menentukan F x, yaitu proporsi frekuensi distribusi komulatif teoritik
dibandingkan dengan banyaknya sampel penelitian; c. Menentukan S
n
x, yaitu proporsi frekuensi distribusi komulatif hasil observasi dibandingkan dengan banyaknya sampel penelitian;
d. Menghitung besar simpangandeviasi terbesar dengan rumus: D = maksimum|F
o
x – S
n
x | e. Membuat kriteria pengujian hipotesis dengan ketentuan:
Terima Ho jika D D
tabel
D
tabel
= nilai kritis uji satu sampel Kolmogorov-Smirnov f. Membuat kesimpulan
Peneliti menggunakan program SPSS versi 16 untuk mempermudah uji normalitas. Berikut langkah-langkahnya: Klik Analyze
– Nonparametric Tests – Legacy Dialogs
– 1 Sample KS. Lalu akan terbuka kotak dialog One Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Masukkan variabel bebas dan variabel terikat ke kotak
Test Variable List, lalu klik OK. Cara menentukan normalitas dari data tersebut cukup membaca pada nilai
signifikansi Asymp Sig 2-tailed. Apabila signifikansi kurang dari 0,05 maka data tidak berdistribusi normal. Tetapi jika nilai signifikansi lebih dari 0,05,
maka data berdistribusi normal. Apabila data berdistribusi normal, maka
dilanjutkan dengan uji linieritas. Apabila data yang telah dikumpulkan dan dihitung dengan SPSS ternyata tidak normal, maka penghitungan menggunakan
statistik nonparametrik, yaitu Uji Kendall Tau menggunakan program SPSS versi 16.
3.8.2.2 Uji Homogenitas Muhidin 2011:84 mengemukakan pengujian homogenitas adalah
pengujian mengenai sama tidaknya variansi-variansi dua buah distribusi atau lebih. Peneliti melakukan uji homogenitas menggunakan SPSS versi 16 dengan
langkah-langkah sebagai berikut, klik Analyze – Compare Means – One Way
Anova. selanjutnya pada options beri tanda centang untuk Homogenity Of Variance Test tekan continue dan OK. Pengidentifikasian data homogen adalah
dengan melihat nilai signifikan yaitu apabila masing-masing variabel memiliki nilai signifikansi lebih dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel
penelitian homogen.
3.8.2.3 Uji Linieritas Sundayana 2014:197 mengemukakan uji linieritas digunakan untuk
mengetahui apakah suatu persamaan regresi yang dihasilkan dapat didekati oleh bentuk linier ataukah non linier.
Uji linieritas dihitung menggunakan bantuan program SPSS versi 16 untuk dengan langkah-langkah sebagai berikut: Klik Analyze
– Compare Means – Means. Masukkan variabel hasil belajar Y ke dalam kotak Dependent List,
sementara variabel intensitas belajar X dimasukkan pada kotak Independent List. Pilih kotak dialog Options dan mengaktifkan bagian Test for Linearity. Pilih
Continue lalu OK. Dua variabel dikatakan memiliki hubungan yang linier, apabila nilai signifikansinya kurang dari 0,05. Hasil uji linieritas dilihat pada output
ANOVA Table pada kolom Sig.baris Linearity.
3.8.3 Analisis Data Akhir
