65
Tabel 5. Pertanyaan Wawancara Terstruktur Terbuka
untuk Layanan Bimbingan Belajar Anak Jalanan
No. Pertanyaan
1 Bagaimana menurut pendapatmu tentang kegiatan bimbingan
belajar kita….hari ini? 2
Bagaimana perasaanmu setelah mengikuti kegiatan hari ini? 3
Apakah kamu menangkap pesan- pesan yang ada dalam…yang
dibawakan tadi? 4
Apa saranmu untuk kegiatan berikutnya?
5. Dokumentasi dan Lembar Kerja Reflektif
Data penelitian ini juga dikumpulkan dengan mencermati dokumentasi berupa foto dan presensi para anak jalanan serta melalui lembar kerja anak
jalanan yang berisi pertanyaan terbuka sehingga bersifat reflektif.
G. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data adalah teknik yang digunakan peneliti untuk mengolah semua data yang diperoleh melalui metode dan instrumen pengumpulan data yang
selanjutnya digunakan untuk membuat kesimpulan. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan beberapa metode pengumpulan data. Pengumpulan data melalui
kuesioner dan lembar pengamatan menghasilkan data kuantitatif. Pengumpulan data melalui wawancara dan dokumentasi menghasilkan data kualitatif. Dengan
demikian, analisis data yang digunakan adalah analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Analisis data kuantitatif menggunakan perhitungan statistik
deskriptif dengan program SPSS 16.0.
66
Sementara itu, teknik analisis data kualitatif yang digunakan adalah teknik triangulasi. Triangulasi adalah teknik pemeriksaan keabsahan data yang
memanfaatkan sesuatu yang lain dalam membandingkan hasil wawancara terhadap obyek penelitian Moloeng, 2004: 330. Triangulasi bersifat reflektif
karena digunakan pula untuk mengecek kebenaran data juga, memperkaya data dan menyelidiki tafsiran peneliti terhadap data Nasution, 2003: 115.
Menurut Denzin dalam Moloeng, 2004, terdapat empat macam triangulasi yakni yang memanfaatkan penggunaan sumber, metode, penyidik dan teori.
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan pemanfaatan sumber, metode dan teori. Artinya, pertama, peneliti memeriksa hasil data penelitian dengan
mengkompilasi temuan data-data tersebut baik yang bersumber dari observasi, kuesioner, wawancara maupun dokumentasi. Kedua, kompilasi dan refleksi atas
data-data tersebut dikaitkan dengan konsep dan teori minat belajar sebagaimana terdapat pada bagian kajian teori.
1. Analisis Data Lembar Pengamatan
Pengamatan berfokus pada perilaku masing-masing anak jalanan yang menjadi pertanda bahwa anak jalanan tersebut berminat atau tidak
berminat pada kegiatan bimbingan belajar. Pengamatan berfokus pada masing-masing anak jalanan karena jumlah subyek yang sedikit 6 anak
jalanan dan karakteristik anak jalanan dan kelompok belajar yang khusus yakni anak-anak jalanan dan bergabung dalam satu kelas khusus di PSP.
Dengan instrumen lembar pengamatan yang demikian maka akan ditemukan dua data utama yakni: 1 data perilaku masing-masing anak
67
jalanan yang menunjukkan berminat atau tidak berminat; 2 data perilaku kelas secara keseluruhan yang menunjukkan sikap berminat atau tidak
berminat pada kegiatan bimbingan belajar. Dengan demikian, analisis data lembar pengamatan dilakukan
dengan analisis mode atau terbanyak untuk menemukan persentase
jumlah perilaku anak jalanan yang menunjukkan kurang berminat dan berminat pada kegiatan bimbingan belajar baik dalam kategori kelas
maupun kategori individu. Rumus perhitungannya adalah: Jumlah
perolehan tanda check pada masing-masing alternatif dibagi total item dikali 100. Setelah mendapatkan hasil atau persentase skor kelas dan
skor masing-masing anak jalanan, lalu dibuat perbandingan. Untuk itu, agar dapat menentukan kategori minat belajar anak
jalanan sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah dan sangat rendah berdasarkan lembar pengamatan maka diketahui dulu beberapa nilai baku
yang menjadi kriteria.
a. Persentase Skor Kelas
Diketahui jumlah anak jalanan adalah 6 orang N=6 dan jumlah item aspek perilaku adalah 15, masing-masing untuk perilaku yang
menunjukkan berminat maupun kurang berminat. Maka diperoleh: Xmax skor kelas tertinggi : 15x6 = 90
Xmin skor kelas terendah : 0 x 6 = 0 Range
: 90 -0 = 90 Simpangan baku
σ : 905 = 18
Mean teoritis µ : 90+02 = 45
68
Maka dengan formulasi kategori yang telah baku maka diperoleh pembagian kategori skor kelas sebagai berikut:
Tabel 6. Kategori Skor Perilaku Kelas Menurut Lembar Pengamatan
N o
Formula Kategori Rentang Nilai
Skoring Kelas Angket Minat
Belajar
Per-sentase Kategori
1. X [µ-
1,5. σ ] X 18
0-20 Minat belajar
sangat Rendah 2.
µ - 1,5σ X ≤ µ - 0,5σ
18 X ≤ 36
20-40 Minat belajar
Rendah 3.
µ - 0,5σ X µ + 0,5σ
36 X ≤ 54
40-60 Minat belajar
Sedang µ + 0,5σ X ≤ µ + 1,5σ
54 X ≤ 72
60-80 Minat belajar
Tinggi µ + 1,5σ X
72 X 80-100
Minat belajar Sangat Tinggi
Catatan: pembagian tersebut di atas berlaku sebaliknya untuk aspek perilaku yang menunjukkan kurang berminat.
b. Persentase Skor Subyek
Untuk menentukan kategori persentase skor masing-masing anak jalanan maka beberapa nilai tetap diketahui sebagai berikut:
Xmax skor kelas tertinggi : 15x1 = 90 Xmin skor kelas terendah : 15 x 0 = 0
Range : 15 -0 = 15
Simpangan baku σ
: 155 = 3 Mean teoritis µ
: 15+02 = 7,5
Maka dengan formulasi kategori yang telah baku maka diperoleh pembagian kategori skor kelas sebagai berikut:
69
Tabel 7. Kategori Skor Perilaku Subyek Menurut Lembar Pengamatan
N o
Formula Kategori Rentang Nilai
Skoring Subyek Angket Minat
Belajar Persentase
Kategori
1. X [µ-
1,5. σ ] X 3,75
0-25 Minat belajar
sangat Rendah 2.
µ - 1,5σ X ≤ µ - 0,5σ
3,75 X ≤ 6,25 25-41,6 Minat belajar
Rendah 3.
µ - 0,5σ X µ + 0,5σ
6,25 X ≤ 8,75 41,6-58 Minat belajar
Sedang 4.
µ + 0,5σ X ≤ µ + 1,5σ 8,75 X ≤ 11,25 58-75
Minat belajar Tinggi
5. µ + 1,5σ X
11,25 X 75-100
Minat belajar Sangat Tinggi
Catatan: pembagian tersebut di atas berlaku sebaliknya untuk aspek perilaku yang menunjukkan kurang berminat.
c. Membuat Perbandingan Setelah menentukan nilai dan kategori dari persentase skor kelas
maupun persentase skor subyek, maka dibuat perbandingan antara lain: -
Persentase skor kelas dan subyek untuk kedua aspek agar mengetahui gambaran keseluruhan minat belajar anak jalanan pada
masing-masing siklus. -
Persentase skor tertinggi dan skor terendah dari setiap subyek agar mengetahui subyek mana yang paling berminat dan mana yang
kurang berminat.
2. Analisis Data Kuesioner
Skala minat belajar anak jalanan pada penelitian ini dianalisis dengan kategorisasi lima jenjang ordinal. Menurut Azwar 2010:6,
70
tehadap data kuesioner, perlu dilakukan kategorisasi subyek dan item berdasarkan kriteria tertentu berupa rentang kategori subyek dan rentang
kategori butir item. a.
Kategori skor subyek Kategori ini bertujuan menentukan nilai skor setiap subyek lalu
dikelompokkan dalam ketegori tertentu. Dengan jumlah subyek N= 6 anak jalanan, dan jumlah item= 25 maka perhitungan kategori subyek
adalah sebagai berikut: Xmaksimum
: 25 x 4 = 100 Xminimum
: 25 x 1 = 25 Range
: 100 – 25 = 75
σ simpangan baku : 755 = 15
µ mean teoritis : 100+252 = 62,5
Dengan formulasi kategori yang sudah baku dengan 5 jenjang kategori maka diperoleh kategorisasi skor subyek sebagaimana tampak dalam tabel
di bawah ini:
Tabel 8. Kategori Skor Minat Belajar Subyek Menurut Angket
N o
Formula Kategori Rentang Nilai
Skoring Subyek Angket Minat
Belajar Kategori
1. X [µ-
1,5. σ ] X 40
Minat belajar sangat Rendah
2. µ -
1,5σ X ≤ µ - 0,5σ 40
X ≤ 55 Minat belajar
Rendah 3.
µ - 0,5σ X µ + 0,5σ
55 X ≤ 70
Minat belajar Sedang
µ + 0,5σ X ≤ µ + 1,5σ 70
X ≤ 85 Minat belajar
Tinggi µ + 1,5σ X
85 X Minat belajar
Sangat Tinggi
71
Keterangan : X : Skor Subjek
µ
: Mean Teoritis
σ
: Standar Deviasi 3.
Kategori skor Kelas Kategori skor item dimaksudkan untuk menentukan tinggi atau
rendahnya suatu item. Dengan demikian, item yang termasuk dalam kategori tinggi akan dipertahankan atau ditingkatkan dan item yang
termasuk dalam ketegori rendah agar ditingkatkan pada siklus berikutnya. Penentuan kategori skor item adalah sebagai berikut:
Xmaksimum : 6 x 4 = 24
Xminimum : 6 x 1 = 6
Range : 24
– 6 = 18 σ simpangan baku
: 186 = 3 µ mean teoritis
: 24+62 = 15 Dengan formulasi kategori yang sudah baku maka diperoleh
kategorisasi skor item sebagaimana tampak dalam tabel di bawah ini:
Tabel 9. Kategori Skor Minat Belajar Kelas Menurut Angket
N o
Formula Kategori Rentang Nilai
Skoring Subyek Angket Minat
Belajar Kategori
1 X [µ-
1,5. σ ] X 11,50
Minat belajar sangat Rendah
2 µ -
1,5σ X ≤ µ - 0,5σ 11,50 X ≤ 13,50
Minat belajar Rendah
3 µ -
0,5σ X µ + 0,5σ 13,50
X ≤ 16,50 Minat belajar
Sedang 4
µ + 0,5σ X ≤ µ + 1,5σ 16,50 X ≤ 19,50
Minat belajar Tinggi
5 µ + 1,
5σ X 19,50 X
Minat belajar Sangat Tinggi
72
Keterangan : X : Skor item
µ
: Mean Teoritis
σ
: Standar Deviasi
d. Analisis data wawancara terstruktur bentuk terbuka
Data yang diperoleh dari wawancara terstruktur berbentuk terbuka dan studi dokumen merupakan data-data kualitatif. Analisis data kualitatif bersifat
induktif Sugiyono, 2011 yakni mencatat sejumlah hasil pengamatan, pendapat, kesan dan dokumen yang berkaitan dengan minat belajar anak
jalanan selama pemberian layanan bimbingan belajar lalu mengambil kesimpulan umum.
Secara detil, analisis dilakukan dengan dua cara: pertama, membuat perbandingan antara jumlah yang memberikan kesan positif dengan yang
memberikan kesan negatif. Kedua, mengingat sifat pertanyaan yang terbuka maka dibuat pula narasi yang menggambarkan perbandingan besarnya
pendapat dan kesan yang positif terhadap kegiatan bimbingan belajar terhadap yang negatif.
e. Studi Dokumentasi dan Lembar Kerja Anak jalanan
Ketiga, mengingat kekhususan subyek penelitian ini yakni anak jalanan yang tergabung dalam sebuah kelompok belajar non formal maka analisis
hasil wawancara juga dikaitkan dengan hasil refleksi para anak jalanan sebagaimana tertulis pada lembar kerja anak jalanan dan sharing pengalaman
73
dan pendapat para anak jalanan yang sering diceritakan dalam obrolan sebelum maupun sesudah kegiatan belajar di kelas.
Sementara itu, analisis data hasil dokumentasi dilakukan dengan memperhatikan tingkat kehadiran anak jalanan sebagaimana tercatat dalam
presensi dan hasil rekaman video maupun gambar yang menunjukkan perilaku berminat atau tidak terhadap kegiatan bimbingan belajar.
H. Kriteria Keberhasilan Tindakan
