64
3. Variabel Prestasi Belajar
Data prestasi belajar diperoleh melalui rata-rata hasil nilai ulangan harian semua mata pelajaran dengan jumlah responden 80.. Berdasarkan data prestasi
belajar diperoleh data sesuai tabel berikut: Tabel 21. Analisis Deskriptif Variabel Prestasi Belajar
Column1
Mean 70,96
Standard Error 0,39
Median 70,95
Mode 70,80
Standard Deviation 3,51
Sample Variance 12,31
Kurtosis 0,00
Skewness -0,19
Range 17,75
Minimum 62,30
Maximum 79,05
Sum 5676,60
Count 80,00
Largest1 79,05
Smallest1 62,30
Confidence Level95,0
0,78 Distribusi frekuensi prestasi belajar dapat disusun dengan langkah-
langkah sebagai berikut: a. Jumlah Interval
K = 1 + 3,3 log n
= 1+ 3,3 log 80 = 1 + 3,3 1,9
= 7,27 = 7 dibulatkan
65 b. Rentang Data Range
Range = data terbesar – data terkecil + 1
= 79,05 – 62,30 + 1
= 17,75 = 18 dibulatkan c. Panjang Kelas
Panjang Kelas = range jumlah kelas interval = 18 7
= 2,57 = 3 dibulatkan Berikut ini adalah tabel distribusi prestasi belajar:
Tabel 22. Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar
No Interval Frekuensi Presentase
1 60 - 62
1 1,25
2 63 - 65
5 6,25
3 66 - 68
14 17,5
4 69 - 71
24 30
5 72 - 74
25 31,25
6 75 - 77
9 11,25
7 78 - 80
2 2,5
Jumlah 80
100 Berdasarkan distribusi variabel prestasi belajar tersebut dapat
digambarkan diagram sebagai berikut:
Gambar 7. Histogram Variabel Prestasi Belajar
1 5
14 24
25 9
2 10
20 30
6 -
6 2
6 3
- 6
5 6
6 -
6 8
6 9
- 7
1 7
2 -
7 4
7 5
- 7
7 7
8 -
8
F re
k u
e n
si
Interval
Prestasi Belajar
66 Berdasarkan tabel dan histogram tersebut, frekuensi variabel prestasi
belajar pada interval 60 - 62 sebanyak 1 siswa 1,25, interval 63 - 65 sebanyak 5 siswa 6,25, interval 66 - 68 sebanyak 14 siswa 17,5, interval 69 - 71
sebanyak 24 siswa 30, interval 72 - 74 sebanyak 25 siswa 31,25, interval 75 - 77 sebanyak 9 siswa 11,25, dan interval 78 - 80 sebanyak 2 siswa 2,5
Selanjutnya dapat didefinisikan kecenderungan tinggi atau rendahnya variabel belajar, dengan mencari nilai kategori kecenderungan variabel prestasi
belajar dan tabel distribusinya sebagai berikut: c. Nilai Rata-rata Ideal Mi
Mi = ½ Xmax + Xmin
= ½ 100 + 0 = 50
d. Standar Deviasi Ideal SDi SDi
= 16 Xmax – Xmin
= 16 100 – 0
= 16,67 e. Batasan-batasan Kategori Kecenderungan
5 Sangat Tinggi = X
≥ Mi + 1,5 SDi = X
≥ 50 + 1,5 16,67 = X
≥ 75 6 Tinggi
= Mi + 1, 5 SDi X ≥ Mi
= 50 + 1,5 16,67 X ≥ 50
= 75 X ≥ 50
7 Rendah = Mi X ≥ Mi – 1.5 SDi
= 50 X ≥ 50 – 1,5 16,67
= 50 X ≥ 25
67 8 Sangat Rendah = X Mi
– 1,5 SDi = X 50
– 1,5 16,67 = X 25
Berdasarkan perhitungan pengkategorian tersebut, maka dapat dibuatkan tabel distribusi frekuensi kategori kecenderungan, yaitu:
Tabel 23. Distribusi Kecenderungan Prestasi Belajar
No Interval
Frekuensi Presentase
Kategori
1 X ≥ 75
11 13,75
Sangat Tinggi 2
75 X ≥ 50 69
86,25 Tinggi
3 50 X ≥ 25
Rendah 4
X 25 Sangat Rendah
Jumlah 80
100 Berdasarkan tabel tersebut distribusi kecenderungan variabel prestasi
belajar dapat digambarkan dalam diagram sebagai berikut:
Gambar 8. Diagram Pie Chart Distribusi Kecenderungan Skor Prestasi Belajar
Berdasarkan tabel dan diagram pie chart tersebut, dapat diketahui bahwa dari sampel 80 siswa kelas X SMK Boedi Oetomo 3 Maos terdapat 11 siswa
13,75 memiliki kecenderungan prestasi belajar dalam kategori sangat tinggi,
Sangat Tinggi, 11,
14
Tinggi , 69, 86
Rendah, 0, 0
Sangat Rendah,
0, 0
Prestasi Belajar
68 69 siswa 86,25 memiliki kecenderungan prestasi belajar dalam kategori
tinggi, 0 siswa 0 memiliki kecenderungan prestasi belajar dalam kategori rendah 0 siswa 0 memiliki kecenderungan prestasi belajar dalam kategori
sangat rendah. Melihat kecenderungan skor variabel prestasi belajar dapat dikatakan variabel prestasi belajar siswa kelas X SMK Boedi Oetomo 3 Maos
termasuk dalam kategori tinggi.
4. Variabel Minat Bertechnopreneurship.
Kategori