Tabel 12. Kategori Variabel Lingkungan Belajar di Sekolah
No. Kategori
Rumus Hitungan
1 Sangat Rendah
X M
i
-1,5SD
i
X 36.75 2
Rendah M
i
- 1,5SDi X M
i
36.75 X 52.5
3 Tinggi
M
i
X M
i
+ 1,5SD
i
52.5 X 68.25
4 Sangat tinggi
X M
i
+ 1,5SD
i
X 68.25
Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh kecenderungan Lingkungan Belajar sebagai berikut:
Tabel 13. Kategori Variabel Lingkungan Belajar di Sekolah
No. Kelas Interval
Frekuensi Kategori
Absolut Relatif
1
X 36.75
10 8.85
Sangat Rendah 2
36.75 X 52.5
61 53.98
Rendah 3
52.5 X 68.25
24 21.24
Tinggi 4
X 68.25
18 15.93
Sangat tinggi Total
113 100
Tabel tersebut menunjukkan bahwa terdapat siswa yang berada dalam kategori sangat rendah sebesar 10 siswa 8,85, 61 siswa
53,98 dalam kategori rendah, 24 siswa 21,24 berada dalam kategori tinggi, dan 18 siswa 15,93 dalam kategori sangat tinggi.
Berdasarkan distribusi
kecenderungan frekuensi
variabel Lingkungan Belajar di atas dapat digambarkan dalam pie-chart sebagai
berikut:
Gambar 6. Pie-Chart Lingkungan Belajar
sangat rendah8,85
rendah 53,98
tinggi 21,24
sangat tinggi 15,93
3. Kemandirian Belajar X
2
Variabel Kemandirian Belajar X
2
dalam penelitian ini diukur melalui angket 16 butir pernyataan. Berdasarkan data yang diperoleh
melalui angket yang disebarkan kepada 113 responden menunjukkan bahwa variabel Kemandirian Belajar X
2
diperoleh skor tertinggi sebesar 64 dari skor tertinggi yang mungkin dicapai sebesar 4 x 16 = 64 dan skor
terendah sebesar 21 dari skor terendah yang mungkin dicapai sebesar 1 x 16 = 16. Dari skor tersebut kemudian dianalisis dengan menggunakan
SPSS Statistic 17.0 for Windows diperoleh harga Mean M sebesar 39,109; Median Me sebesar 37,00; Mode Mo sebesar 37,00; dan
Standar Deviasi sebesar 9,0606. Untuk menyusun distribusi frekuensi Kemandirian Belajar X
2
dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menghitung Jumlah Kelas Interval Jumlah kelas interval K
= 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 113
= 1 + 3,3 2,053 = 7,7749 dibulatkan menjadi 8
b. Menghitung Rentang Data Rentang data R
= data tertinggi – data terendah
= 64 – 21
= 43
c. Menghitung Panjang Data Panjang kelas P
= =
= 5,375 dibulatkan menjadi 5 Tabel 14. Distribusi Frekuensi Variabel Kemandirian Belajar
No Kelas Interval
Frekuensi Frekuensi
1 21-25
3 2
2 26-30
13 12
3 31-35
27 24
4 36-40
29 26
5 41-45
20 18
6 46-50
8 7
7 51-55
3 2
8 56-60
6 5
9 61-65
4 4
Jumlah 113
100
Berdasarkan tabel Distribusi Frekuensi Variabel Kemandirian Belajar dapat digambarkan Histogram sebagai Berikut:
Gambar 7. Histogram Distribusi Frekuensi Kemandirian Belajar
3 13
27 29
20
8 3
6 4
5 10
15 20
25 30
35
Fr e
ku e
n si
Kelas Interval
20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 50.5 56.5 60.5 64.5
Pengkategorian variabel Kemandirian Belajar menggunakan kriteria skor ideal. Perhitungannya adalah sebagai berikut:
Jumlah Butir = 16 Mi
= Penskoran
= 1 – 4
SD
i
= X
min i
= 16 x 1 = 16 1,5SD
i
= 1,5 x 8 = 12 X
max i
= 16 x 4 = 64 Tabel 15. Kategori Variabel Kemandirian Belajar
No. Kategori
Rumus Hitungan
1 Sangat Rendah
X M
i
-1,5SD
i
X 28 2
Rendah M
i
- 1,5SDi X M
i
28 X 40
3 Tinggi
M
i
X M
i
+ 1,5SD
i
40 X 52
4 Sangat tinggi
X M
i
+ 1,5SD
i
X 52
Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh kecenderungan Kemandirian Belajar sebagai berikut:
Tabel 15. Kategori Kecenderungan Kemandirian Belajar
No. Kelas Interval
Frekuensi Kategori
Absolut Relatif
1
X 28
7 6,20
Sangat Rendah 2
28 X 40
65 57,52
Rendah 3
40 X 52
31 27,43
Sedang 4
X 52
10 8,85
Tinggi Total
97 100
Tabel tersebut menunjukkan bahwa terdapat siswa yang berada dalam kategori sangat rendah sebesar 7 siswa 6,20 , 65 siswa 57,52
dalam kategori rendah, 31 siswa 27,43 berada dalam kategori tinggi, dan 10 siswa 8,85 dalam kategori sangat tinggi.
Berdasarkan distribusi
kecenderungan frekuensi
variabel Kemandirian Belajar di atas dapat digambarkan dalam pie-chart sebagai
berikut:
Gambar 8. Pie-Chart Kecenderungan Variabel Kemandirian Belajar
B. Pengujian Prasyarat Analisis
Sebelum dilakukan analisis data terlebih dahulu dilakukan uji persyaratan analisis yang terdiri dari uji normalitas, uji linieritas, dan uji multikolineritas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan rumus Kolmogorov-Smirnov. Berdasarkan analisis data dengan bantuan program
komputer yaitu SPSS versi 17.0 for windows dapat diketahui nilai signifikansi yang menunjukan normalitas data. Kriteria yang digunakan
yaitu data dikatakan berdistribusi normal jika harga koefisien Asymp.Sg pada output Kolmogorov-Smirnov test lebih besar dari alpha yang
ditentukan yaitu 5 0,05. Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan program SPSS versi 17.0 for windows pada lampiran 6
halaman 120 diperoleh hasil uji normalitas adalah sebagai berikut:
sangat rendah
6,2
tinggi 57,52
sedang 27,43
rendah 8,85
