45 Keterangan :
11
r
= reliabilitas instrumen K
= banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal
2 b
= jumlah varian butir
2 t
= varians total Arikunto, 2006:196
F. Metode Analisis Data
1. Analisis Deskriptif Persentase
Metode analisis data yang digunakan adalah metode deskriptif persentase. Metode ini digunakan untuk mendeskripsikan atau
memberikan gambaran terhadap obyek yang akan diteliti melalui data sampel atau populasi sebagai mana adanya, tanpa memberikan kesimpulan
untuk umum Sugiyono, 2010:29. Metode deskriptif persentase ini digunakan untuk menguraikan dan menjelaskan dari tujuan penelitian.
Dalam penelitian ini metode analisis deskriptif persentase digunakan untuk mendiskripsikan
tentang perilaku
pengelolaan sampah
dan mendeskripsikan ada atau tidaknya hubungan perilaku pengelolaan
sampah terhadap tingkat pendidikan. Adapun rumus deskriptif persentase yang digunakan sebagai
berikut:
46 DP = Deskriptif Persentase
n = Skor yang diperoleh
N = Skor maksimal
Langkah-langkah dalam analisis data: 1.
Mencari persentase maksimal. 2.
Mencari persentase minimal. 3.
Menghitung rentang persentase. 4.
Menetapkan interval, yaitu range dibuat menjadi beberapa kriteria 5.
Menghitung rentang kriteria.
Dalam menganalisis data menggunakan deskriptif persentase, untuk mengukur tingkat pengetahuan, jawaban diberi skor sebagai berikut:
1. Jawaban benar diberi skor 1
2. Jawaban salah diberi skor 0
a Menghitung persentase tingkat pengetahuan pengelolaan sampah
Diketahui: Jumlah responden
= 100 responden Skor maksimal
= 1 Jumlah pertanyaan
= 6
47 Jumlah skor maksimal = jumlah responden x jumlah item x skor
maksimal. Jumlah skor maksimal = 100 x 6 x 1 = 600
Jumlah skor minimal = jumlah responden x jumlah item x skor minimal. Jumlah skor minimal
= 100 x 6 x 0 = 0 Persentase maksimal = skor maksimal X 100
skor maksimal = 600 X 100
600 = 100
Persentase minimal = skor minimal X 100
skor maksimal = 0 X 100
600 = 0
Kelas Interval = 5
Rentang persentase = persentase maksimal
– persentase minimal = 100 - 0 = 100
Rentang kriteria = rentang persentase : kelas interval
= 100 : 5 = 20
48 Tabel 3.2. Perhitungan Deskripsi Persentase Tingkat Pengetahuan
No Kriteria
Interval
1 Sangat Rendah
– 19,9 2
Rendah 20
– 39,9 3
Sedang 40
– 59,9 4
Tinggi 60
– 79,9 5
Sangat Tinggi 80
– 100
Sedangkan untuk mengukur tingkat pendidikan dan perilaku, diberi skor sebagai berikut:
1. Jawaban “a” skor 4
2. Jawaban “b” skor 3
3. Jawaban “c” skor 2
4. Jawaban “d” skor 1
b Menghitung persentase tingkat pendidikan
Diketahui: Jumlah responden
= 100 responden Skor maksimal
= 4 Jumlah pertanyaan
= 3 Jumlah skor maksimal = jumlah responden x jumlah item x skor
maksimal. Jumlah skor maksimal = 100 x 3 x 4 = 1200
Jumlah skor minimal = jumlah responden x jumlah item x skor minimal. Jumlah skor minimal
= 100 x 3 x 1 = 300
49 Persentase maksimal = skor maksimal X 100
skor maksimal = 1200 X 100
1200 = 100
Persentase minimal = skor minimal X 100
skor maksimal = 300 X 100
1200 = 25
Kelas Interval = 5
Rentang persentase = persentase maksimal
– persentase minimal = 100 - 25 = 75
Rentang kriteria = rentang persentase : kelas interval
= 75 : 5 = 15
c Menghitung persentase perilaku pengelolaan sampah
Diketahui: Jumlah responden
= 100 responden Skor maksimal
= 4 Jumlah pertanyaan
= 14
50 Jumlah skor maksimal = jumlah responden x jumlah item x skor
maksimal. Jumlah skor maksimal = 100 x 14 x 4 = 5600
Jumlah skor minimal = jumlah responden x jumlah item x skor minimal. Jumlah skor minimal
= 100 x 14 x 1 = 1400 Persentase maksimal = skor maksimal X 100
skor maksimal = 5600 X 100
5600 = 100
Persentase minimal = skor minimal X 100
skor maksimal = 1400 X 100
5600 = 25
Kelas Interval = 5
Rentang persentase = persentase maksimal
– persentase minimal = 100 - 25 = 75
Rentang kriteria = rentang persentase : kelas interval
= 75 : 5 = 15
51 Tabel 3.3. Perhitungan Deskripsi Persentase Tingkat Pendidikan dan
Perilaku
No Kriteria
Interval
1 Sangat Rendah
25 – 39,9
2 Rendah
40 – 54,9
3 Sedang
55 – 69,9
4 Tinggi
70 – 84,9
5 Sangat Tinggi
85 – 100
2. Analisis Korelasi Product Moment
Analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan tingkat pendidikan dengan perilaku pengelolaan sampah di pemukiman nelayan
Kelurahan Bandengan Kecamatan Kota Kendal. Masing-masing skor dalam variabel dihitung dengan rumus korelasi product moment dari
Pearson sebagai berikut:
Keterangan: r
xy
═ koefisien korelasi antar variabel x
═ skor tingkat pendidikan y
═ skor perilaku pengelolaan sampah N
═ jumlah subjek ∑x ═ jumlah tingkat pendidikan
∑y ═ jumlah perilaku pengelolaan sampah
Arikunto, 2006:274.
52 Melalui hasil uji analisis dengan teknik korelasi product moment
dengan rumus di atas, setelah diketahui nilai r korelasinya, maka untuk menguji
signifikan tidaknya
korelasi tersebut
dengan jalan
mengkonsultasikannya dengan r product moment. Apabila nilai r pada hasil korelasi lebih besar dari nilai r pada tabel maka hasil perhitungannya
dinyatakan signifikan. Setelah data yang diperoleh tersusun, maka peneliti kemudian
melakukan penarikan kesimpulan berdasarkan uraian yang telah didapatkan dari penelitian dan hasil pengolahan data. Simpulan yang
didapat itulah yang merupakan pernyataan menyeluruh dan sebagai jawaban dari permasalahan yang dikaji atau menjawab hipotesis yang
diajukan peneliti, yaitu mengenai ada atau tidaknya hubungan antara tingkat pendidikan masyarakat dengan perilaku pengelolaan sampah di
pemukiman nelayan Kelurahan Bandengan Kecamatan Kota Kendal.
53
G. Alur Kegiatan Penelitian
