BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN - BAB IV

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Penelitian

1. Variabel Motivasi Belajar Siswa

  Data Motivasi Belajar (X1) diperoleh dari angket yang terdiri dari 30 item pernyataan dengan 5 alternatif jawaban di mana skor tertinggi adalah 5 dan skor terendah adalah 1 dengan jumlah responden sebanyak 161 siswa. Berdasarkan data yang diperoleh dari angket variabel Motivasi Belajar (X1) kemudian diolah dengan bantuan program Microsoft Excel (Lampiran 6), diketahui bahwa data skor terendah yang diperoleh responden adalah 107 dari skor ideal terendah 30 dan skor tertinggi adalah 150 dari skor ideal tertinggi 150. Berdasarkan penghitungan statistik sederhana melalui SPSS 23 diperoleh simpangan baku sebesar 11,095 mean sebesar 132,32 dan median sebesar 133,00.

  Untuk melihat penyebaran data (skor) variabel motivasi belajar siswa,

  

  digunakan aturan SturgesPenghitungan penentuan sebaran data variabel penelitian dengan aturan Sturges dapat dilihat pada Lampiran 10.

Tabel 4.1 Penyebaran Data Variabel Motivasi Belajar Siswa

  Interval Frekuensi Frekuensi No. Kelas Absolut Relatif (%)

  1 107 – 111 7 4,35 2 112 – 116 9 5,59 3 117 – 121

  12 7,45 1 4 122 – 126 23 14,29

  Sudjana, Tuntunan Penyusunan Karya Ilmiah. (Bandung: Sinar Baru Algensindo.

  No. Interval Kelas Frekuensi Absolut Frekuensi Relatif (%)

  5 127 – 131 21 13,04 6 132 – 136 26 16,15 7 137 – 141 22 13,66 8 142 – 146 24 14,91 9 147 – 151 17 10,56

  Jumlah 161 100

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Hasil mean, median, modus dan standar deviasi untuk motivasi belajar siswa dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Variabel X1

  

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Sum Mean

Std.

  Deviation Variance Motivasi Belajar Siswa 161 107 150 21304 132,32 11,095 123,095 Valid N (listwise) 161

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Sebaran data variabel motivasi belajar siswa juga dapat dilihat dengan jelas dalam grafik histogram pada Gambar 4.1 berikut ini.

Gambar 4.1 Histogram Data Variabel X1

  Untuk melihat kecenderungan sebaran data skor variabel motivasi belajar siswa di atas, dibuat kategorisasi data skor variabel dengan langkah-langkah yang telah diuraikan pada Bab III. Berdasarkan hasil perhitungan (Lampiran 11), diperoleh kategorisasi untuk variabel X1 adalah sebagai berikut:

  Rendah : X < 70 Sedang : 70 ≤ X ≤ 110 Tinggi : X > 110

  Hasil dari kategorisasi skor variabel motivasi belajar siswa dapat dilihat pada tabel berikut ini:

  

Tabel 4.3.

Tabel Frekuensi Per Kategori Variabel X1

No Kategori Frekuensi Persentase (%)

  1 Rendah

  2 Sedang 6 3,73

  3 Tinggi 155 96,27

  Jumlah 161 100

  Berdasarkan distribusi kecenderungan frekuensi variable Motivasi Belajar di atas, dapat disajikan dalam Pie Chart sebagai berikut :

Gambar 4.2 Diagram Pie Chart Variabel Motivasi Belajar Siswa

  Dari data-data diatas, dapat diinterpretasikan bahwa kategori skor subjek cenderung berada pada kategori tinggi. Hal ini terlihat bahwa 0 persen skor subjek berada pada kategori rendah, 3,73 persen pada kategori sedang, dan 96,27 persen berada pada kategori tinggi. Perbandingan Rerata juga menunjukkan bahwa rerata empirik (´x =132,32) lebih tinggi dibandingkan dengan rerata hipotetik (µ=90). Hal ini menunjukkan bahwa motivasi belajar siswa berada pada kategori tinggi (positif). Selanjutnya dari perbandingan standar deviasi, menunjukkan bahwa standar deviasi empirik (s = 11,095) lebih rendah daripada deviasi standar hipotetik ( σ = 20). Hal ini menunjukkan bahwa skor motivasi belajar siswa memiliki variasi yang rendah. Dengan kata lain, skor subjek antara satu dengan lainnya memiliki kemiripan atau seragam.

2. Variabel Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran

  Data Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran (X2) diperoleh dari angket yang terdiri dari 30 item pernyataan dengan 5 alternatif jawaban di mana skor tertinggi adalah 5 dan skor terendah adalah 1 dengan jumlah responden sebanyak 161 siswa. Berdasarkan data yang diperoleh dari angket variabel Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran (X2) kemudian diolah dengan bantuan program Microsoft Excel (Lampiran 6), diketahui bahwa data skor terendah yang diperoleh responden adalah 105 dari skor ideal terendah 30 dan skor tertinggi adalah 150 dari skor ideal tertinggi 150. Berdasarkan penghitungan statistik sederhana melalui SPSS 23 diperoleh simpangan baku sebesar 11,560, mean sebesar 132,25 dan median sebesar 133,00.

  Untuk melihat penyebaran data (skor) variabel kegiatan ekstrakurikuler

  

  sanggar Alquran, digunakan aturan SturgesPenghitungan penentuan sebaran data variabel penelitian dengan aturan Sturges dapat dilihat pada Lampiran 10.

Tabel 4.4 Penyebaran Data Variabel Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran

  Interval Frekuensi Frekuensi No. Kelas Absolut Relatif (%)

  1 105 – 110 8 4,97 2 111 – 116 8 4,97 3 117 – 122

  20 12,42 4 123 – 128 24 14,91 5 129 – 134 27 16,77 6 135 – 140 27 16,77 2 7 141 – 146 28 17,39

  8 147 – 152 19 11,80

  Jumlah 161 100

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Hasil mean, median, modus dan standar deviasi untuk kegiatan ekstrakurikuler sangar Alquran dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Variabel X2

  

Descriptive Statistics

Std.

  N Minimum Maximum Sum Mean Deviation Variance Kegiataqn

Ekstrakurikuler 161 105 150 21293 132,25 11,560 133,641

Sanggar Al Quran Valid N (listwise) 161

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Sebaran data variabel kegaitan ekstrakurikuler sanggar Alquran juga dapat dilihat dengan jelas dalam grafik histogram pada Gambar 4.3 berikut ini.

Gambar 4.3 Histogram Data Variabel X2

  Untuk melihat kecenderungan sebaran data skor variabel kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran di atas, dibuat kategorisasi data skor variabel dengan langkah-langkah yang telah diuraikan pada Bab III. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh kategorisasi untuk variabel X2 adalah sebagai berikut:

  Rendah : X < 70 Sedang : 70 ≤ X ≤ 110 Tinggi : X > 110

  Hasil dari kategorisasi skor variabel kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran dapat dilihat pada tabel berikut ini:

  

Tabel 4.6.

Tabel Frekuensi Per Kategori Variabel X2

No Kategori Frekuensi Persentase (%)

  1 Rendah

  2 Sedang 8 4,97

  3 Tinggi 153 93,03

  Jumlah 161 100

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Berdasarkan distribusi kecenderungan frekuensi variable kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran di atas, dapat disajikan dalam Pie Chart sebagai berikut :

Gambar 4.4 Diagram Pie Chart Variabel Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran

  Dari data-data diatas, dapat diinterpretasikan bahwa kategori skor subjek cenderung berada pada kategori tinggi. Hal ini terlihat bahwa 0 persen skor subjek berada pada kategori rendah, 4,97 persen pada kategori sedang, dan 95,03 persen berada pada kategori tinggi. Perbandingan Rerata juga menunjukkan bahwa rerata empirik (´x =132,25) lebih tinggi dibandingkan dengan rerata hipotetik (µ=90). Hal ini menunjukkan bahwa kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran berada pada kategori tinggi (positif). Selanjutnya dari perbandingan standar deviasi, menunjukkan bahwa standar deviasi empirik (s = 11,56) lebih rendah daripada deviasi standar hipotetik ( σ = 20). Hal ini menunjukkan bahwa skor kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran memiliki variasi yang rendah. Dengan kata lain, skor subjek antara satu dengan lainnya memiliki kemiripan atau seragam.

3. Variabel Prestasi Belajar Siswa

  Data prestasi belajar siswa (Y) pada mata pelajaran Alquran Hadits dalam peelitian ini diperoleh melalui dokumentasi yaitu yaitu perolehan nilai tes mata pelajaran Alquran Hadits yang diberikan kepada para siswa. Tes yang diberikan berupa soal pilihan ganda yang berjumlah 30 nomor. Adapun Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) di Madrasah Aliyah yang ada di Kota Manado adalah 76. Berdasarkan data yang diperoleh dari hasil tes prestasi belajar pada mata pelajaran Alquran Hadits (Y) kemudian diolah dengan bantuan program Microsoft Excel, diketahui bahwa data skor terendah yang diperoleh responden adalah 10 dan skor tertinggi adalah 100. Berdasarkan penghitungan statistik sederhana melalui SPSS 23 diperoleh simpangan baku sebesar 20,589, mean sebesar 85,58 dan median sebesar 97,00.

  Untuk melihat penyebaran data nilai variabel prestasi belajar siswa,

  

  digunakan aturan SturgesHasil penghitungan penyebaran data dengan aturan

  Sturges untuk variabel Y dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.7 Penyebaran Data Variabel Prestasi Belajar Siswa

  Interval Frekuensi Frekuensi No. Kelas Absolut Relatif (%)

  1 10 – 20 2 1,24 2 21 – 31 2 1,24 3 32 – 42 9 5,59 4 43 – 53 6 3,73 5 54 – 64 3 1,86 6 65 – 75 3 1,86

  3

  Interval Frekuensi Frekuensi No. Kelas Absolut Relatif (%)

  7 76 – 86 34 21,12 8 87 – 97 45 27,95 9 98 – 108 57 35,40

  Jumlah 161 100

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Hasil mean, median, modus dan standar deviasi untuk prestasi belajar siswa dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.8 Statistik Deskriptif Variabel Y

  

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance Prestasi Belajar

  161 10 100 13779 85,58 20,589 423,907 Siswa Valid N (listwise) 161

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Sebaran data variabel prestasi belajar siswa juga dapat dilihat dengan jelas dalam grafik histogram pada Gambar 4.5 berikut ini.

Gambar 4.5 Histogram Data Variabel Y Identifikasi kecenderungan tinggi rendahnya Prestasi Belajar Alquran Hadis dalam penelitian ini tidak menggunakan penentuan mean atau rata-rata dan standar deviasi ideal, tetapi menggunakan nilai Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) sesuai dengan aturan yang diberikan madrasah. Jika ketercapaian belajarnya ≥ 76, maka dapat dikatakan siswa tuntas belajar atau kompeten, sebaliknya jika ketercapaiannya < 76, maka dapat dikatakan siswa belum tuntas atau belum kompeten. Berdasarkan data di atas dapat dibuat kategori kecenderungan sebagai berikut:

Tabel 4.9.

  

Kategori Kecenderungan Prestasi Belajar Siswa

No Kategori Frekuensi Kategori Kecenderungan

  Absolu Relatif (%) t 1 ≥ 76 136 84,47 Tuntas 2 < 76

  25 15,53 Tidak Tuntas

  Jumlah 161 100

  Sumber: Pengolahan Data (2017) Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui Prestasi Belajar Alquran Hadīs pada kategori tuntas sebanyak 136 siswa (84,47 %), dan kategori yang belum tuntas sebanyak 25 siswa (15,53%). Kecenderungan variable Prestasi Belajar Alquran Hadīs dapat disajikan dalam Pie Chart sebagai berikut:

  Variabel Prestasi Belajar Siswa Tuntas Tidak Tuntas 15.53%

  84.47%

Gambar 4.6 Diagram Pie Chart Variabel Prestasi Belajar Siswa

  Berdasarkan data dari identifikasi kategori variabel Prestasi Belajar Alquran Hadīts, menunjukkan bahwa kecenderungan variable Prestasi Belajar Alquran Hadīts siswa tergolong tinggi. Hal ini disebabkan karena jumlah nilai siswa yang memenuhi KKM sudah 84 % dari total yang ada.

B. Pengujian Persyaratan Analisis Statistik

1. Uji Normalitas Data

  Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residul memiliki distribusi normal. Model regresi dapat dikatakan baik apabila memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak, dalam penelitian ini pneliti menggunakan dua cara untuk mendeteksinya, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Analisis grafik merupakan cara yang termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.

  Sedangkan untuk uji statisitk, pengujian normalitas data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik One-Sample Kolmogorov-Smirnov

  

Test atau uji Lilliefors. Proses pengujiannya dilakukan dengan menggunakan seri

pengujian statistik program SPSS for Windows versi 23.

a. Variabel Motivasi Belajar Siswa

  Grafik histogram untuk variabel motivasi belajar siswa dapat dilihat pada gambar berikut:

  

Gambar 4.7.

Histogram Variabel X1

  Dari grafik histogram di atas, terlihat bahwa pola penyebaran data variabel X1 berdistribusi normal. Hal ini terlihat dari pola kurva normal yang berada di tengah (tidak menceng ke kiri atau ke kanan). Selain histogram, metode lain yang digunakan dalam analisis grafik adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang akan menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Normal probability plot untuk variabel X1 dapat dilihat pada gambar berikut:

  

Gambar 4.8.

Grafik Normal Probability Plot Variabel X1

  Dari grafik Normal Q-Q Plot untuk variabel motivasi belajar siswa di atas, nampak bahwa titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data motivasi belajar siswa memenuhi asumsi normalitas,

  Pengujian normalitas data dengan hanya melihat grafik dapat menyesatkan kalau tidak melihat secara seksama, sehingga perlu melakukan uji normalitas data

  

  dengan menggunakan statistik agar lebih meyakinkaPengujian normalitas data secara analisis statistik dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Uji

  Kolmogorov–Smirnov. Secara multivariat pengujian normalitas data dilakukan

  terhadap nilai residualnya. Data yang berdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai signifikansi diatas 0,05 atau 5%. Hasil uji Kolmogorov Smirnov untuk variabel X1 dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.10 Hasil Uji Normalitas Data Variabel X1

  

Tests of Normality

a Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.

  

Motivasi Belajar Siswa ,067 161 ,071 ,965 161 ,000

a. Lilliefors Significance Correction

  Dari tabel di atas diperoleh nilai statistik untuk uji Kolmogorov – Smirnov sebesar 0,067, dengan nilai signifikansi (Sig.) = 0,071. Nilai signifikansi = 0,071 ini lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data motivasi belajar siswa berdistribusi normal, atau memenuhi asumsi normalitas data.

b. Variabel Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran

  Grafik histogram untuk variabel motivasi belajar siswa dapat dilihat pada gambar berikut:

  4

  

Gambar 4.9.

Histogram Variabel X2

  Dari grafik histogram di atas, terlihat bahwa pola penyebaran data variabel X2 berdistribusi normal. Hal ini terlihat dari pola kurva normal yang berada di tengah (tidak menceng ke kiri atau ke kanan). Selanjutnya Normal probability plot untuk variabel X2 dapat dilihat pada gambar berikut:

Gambar 4.10.

  

Grafik Normal Probability Plot Variabel X1 Dari grafik Normal Q-Q Plot untuk variabel kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran di atas, nampak bahwa titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran memenuhi asumsi normalitas.

  Hasil uji Kolmogorov Smirnov untuk variabel X2 dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.11 Hasil Uji Normalitas Data Variabel X2

  

Tests of Normality

a Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.

  Kegiatan Ekstrakurikuler ,068 161 ,064 ,967 161 ,001 Sanggar Alquran

a. Lilliefors Significance Correction

  Dari tabel di atas diperoleh nilai statistik untuk uji Kolmogorov – Smirnov sebesar 0,068, dengan nilai signifikansi (Sig.) = 0,064. Nilai signifikansi = 0,064 ini lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran berdistribusi normal, atau memenuhi asumsi normalitas data.

c. Variabel Prestasi Belajar Siswa

  Grafik histogram untuk variabel prestasi belajar siswa dapat dilihat pada gambar berikut:

  

Gambar 4.11.

Histogram Variabel Y

  Dari grafik histogram di atas, terlihat bahwa pola penyebaran data variabel Y tidak berdistribusi normal. Hal ini terlihat dari pola kurva normal yang menceng ke kiri (skewness). Selanjutnya Normal probability plot untuk variabel X2 dapat dilihat pada gambar berikut:

Gambar 4.12.

  

Grafik Normal Probability Plot Variabel X1 Dari grafik Normal Q-Q Plot untuk variabel prestasi belajar siswa di atas, nampak bahwa titik-titik data menyebar jauh dari garis diagonal dan penyebarannya tidak mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data prestasi belajar siswa tidak memenuhi asumsi normalitas atau tidak berdistribusi normal.

  Kesimpulan di atas diperkuat dengan hasil uji Kolmogorov Smirnov untuk variabel Y yang dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.12 Hasil Uji Normalitas Data Variabel Y

  

Tests of Normality

a Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic Df Sig.

  

Prestasi Belajar Siswa ,245 161 ,000 ,720 161 ,000

a. Lilliefors Significance Correction

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Dari tabel di atas diperoleh nilai statistik untuk uji Kolmogorov – Smirnov sebesar 0,245, dengan nilai signifikansi (Sig.) = 0,000. Nilai signifikansi = 0,000 ini lebih kecil dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data prestasi belajar siswa tidak berdistribusi normal, atau tidak memenuhi asumsi normalitas data.

  Data yang tidak terdistribusi secara normal kemungkinan disebabkan karena adanya nilai yang ekstrim. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dilakukan transformasi data agar menjadi normal. Untuk menormalkan data kita harus terlebih dahulu mengetahui bagaimana bentuk grafik histogram dari data yang ada. Dengan mengetahui bentuk grafik histogram kita dapat menentukan bentuk transformasinya. Secara umum terdapat beberapa bentuk distribusi data

  

  yang dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 4.13 Grafik Berbagai Bentuk Distribusi Data

5 Ghozali, Imam, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 20, (Semarang: Badan Penerbit – Universitas Diponegoro, 2012), h.36.

  Selanjutnya, berdasarkan bentuk distribusi data tersebut, maka jenis-jenis transformasi yang bisa dilakukan diberikan pada tabel berikut:

Tabel 4.13 Jenis-jenis Transformasi Berdasarkan Bentuk Distribusi Data

  Bentuk Histogram Jenis Transformasi

  Moderate Positive Skewness SQRT (x) Substansial Positive Skewness Ln(x) Substansial Positive Skewness jika data mengandung nilai 0 Ln(x+1) Severe Positive Skewness 1/x Severe Positive Skewness jika data mengandung nilai 0 1/(x+1) Moderate Negative Skewness SQRT (k – x) Substansial Negative Skewness Ln (k – x) Severe Negative Skewness SQRT (k – x)

  

  Berdasarkan bentuk bentuk distribusi data dari histogram variabel prestasi belajar siswa, terlihat bahwa distribusi data berbentuk moderate negative

  

skewness, sehingga untuk menormalkan data peneliti menggunakan jenis

  transformasi SQRT (k – x). Setelah data ditransformasi sesuai dengan bentuk distribusinya (Lampiran 10), selanjutnya data hasil transformasi tersebut kembali diuji normalitasnya, untuk memastikan bahwa data telah memenuhi asumsi normalitas. Hasil uji normalitas untuk data transformasi variabel prestasi belajar siswa dapat dilihat pada tabel berikut:

  6

Tabel 4.14 Hasil Uji Normalitas Transformasi Data Variabel Y

  

Tests of Normality

a Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic df Sig.

  Transformasi Data Prestasi ,062 161 ,200 ,940 161 ,000 Belajar Siswa

a. Lilliefors Significance Correction

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Dari tabel di atas diperoleh nilai statistik untuk uji Kolmogorov – Smirnov sebesar 0,062, dengan nilai signifikansi (Sig.) = 0,200. Ternyata nilai signifikansi

  = 0,200 ini lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data transformasi untuk variabel prestasi belajar siswa berdistribusi normal, atau telah memenuhi asumsi normalitas data.

2. Uji Heteroskedastisitas

  Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Dalam penelitian ini, uji heteroskedastisitas dilakukan dengan uji Glejser yakni dengan cara meregresi nilai absolut residual dari model yang diestimasi terhadap variabel independen. Kriterianya apabila output koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang signifikan secara statistik, maka disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat

  

  heteroskedastisitasArtinya, jika variabel independen secara signifikan mempengaruhi nilai absolut residual dari model yang diestimasi, maka terdapat 7 indikasi heteroskedastisitas, sebaliknya jika variabel independen tidak mempengaruhi nilai absolut residual dari model yang diestimasi maka tidak ada indikasi heteroskedastisitas.

  Dengan menggunakan SPSS for Windows versi 23 diperoleh hasil uji heteroskedastisitas yang dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.15 Output Ringkasan Hasil Pengujian Heteroskedastisitas

  

Dilakukan dengan Uji Glejser

a

Coefficients

  Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 3,096 1,305 2,371 ,019

  Motivasi Belajar ,011 ,020 ,086 ,522 ,603 Siswa Kegiataqn Ekstrakurikuler -,028 ,020 -,233 -1,411 ,160 Sanggar Al Quran

a. Dependent Variable: RES_2

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada kotak Coefficients terlihat nilai

  Signifikansi (Sig.) variabel X1 (motivasi belajar siswa) sebesar 0,603 dan X2 (kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran) memiliki nilai signifikansi sebesar 0,160. Nilai signifikansi pada kedua variabel bebas tersebut lebih besar dari 0,05 sehingga kesimpulannya tidak ada indikasi heteroskedastisitas.

3. Uji Multikolinearitas

  Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat apakah terdapat dua atau lebih variabel bebas yang berkorelasi secara linier. Untuk mendeteksi adanya gejala multikolinieritas dalam model penelitian dapat dilihat dari nilai Tolerance atau Variance Inflation Factor (VIF). Batas Tolerance > 0,10 dan batas VIF < 10,00. Berikut hasil uji multikolinieritas dalam penelitian ini:

Tabel 4.16 Ringkasan Hasil Pengujian Multikolinearitas

  a

Coefficients

  Collinearity Statistics Model Tolerance

  VIF 1 (Constant) Motivasi Belajar Siswa ,227 4,414 Kegiataqn Ekstrakurikuler

  ,227 4,414 Sanggar Al Quran

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.

4. Uji Autokorelasi

  Untuk menentukan apakah data memiliki autokorelasi, maka dalam penelitian ini dilakukan uji autokorelasi menggunakan Durbin Watson. Hasil pengujian dengan uji Durbin Watson dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.17 Hasil Uji Autokorelasi Dengan Durbin Watson

  Adjusted R Std. Error of the

Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson

a

1 ,795 ,633 ,628 1,62680 1,825

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Dari tabel di atas diperoleh Nilai DW sebesar 1,825, dimana nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel menggunakan nilai signifikansi 5%, jumlah sampel 161 (n) dan jumlah variabel independen 2 (k=2). Dari tabel Durbin

  

Watson, diperoleh nilai dL = 1,7172 dan dU = 1,7675, sehingga keputusan akan

  mengacu kepada tabel berikut ini:

Tabel 4.18 Ringkasan Hasil Uji Autokorelasi

  N k dL dU 4-dU DW Kesimpulan 161 2 1,7172 1,7675 2,2325 1,825 Tidak ada autokorelas i

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Dari hasil uji autokorelasi di atas dapat diketahui bahwa model yang diteliti mempunyai jumlah data sebesar 161, dengan jumlah variabel bebas sebesar

  2. Maka dari tabel Durbin Watson didapat nilai batas bawah (dL) sebesar 1,7172, dengan batas atas (dU) sebesar 1,7675. Hasil uji Durbin Watson statistik didapat sebesar 1,825 berada di area dL < DW< 4-dU, atau berada di area tidak ada autokorelasi. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi pada model regresi yang digunakan.

5. Uji Linearitas Regresi

  Secara umum uji linearitas regresi bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas dan variabel terikat dalam penelitian memiliki hubungan linear yang signifikan atau tidak. Data yang baik seharusnya terdapat hubungan yang linear antara variabel predictor (X) dengan variabel kriterium (Y). Uji linieritas dalam penelitian ini menggunakan tabel ANOVA variabel X dan Y dari nilai signifikan. Apabila nilai signifikan tabel ANOVA < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan bersifat linier. Uji linier dalam penelitian ini juga menggunakan

  SPSS for Windows Versi 23.0 dengan hasil pengujian sebgai berikut:

Tabel 4.19 Uji Linearitas Regresi

  a

ANOVA

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. b

  1 Regression 719,850 2 359,925 136,001 ,000 Residual 418,144 158 2,646 Total 1137,994 160

  a. Dependent Variable: Prestasi Belajar Siswa

  b. Predictors: (Constant), Kegiataqn Ekstrakurikuler Sanggar Al Quran, Motivasi Belajar Siswa

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai signifikan tabel

  ANOVA sebesar 0,000. Artinya nilai signifikan kurang dari 0,05 (0,000 < 0,05) yang berarti bahwa hubungan bersifat linier. Hal ini menunjukan bahwa motivasi belajar siswa dan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran berpola linier terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran Alquran Hadits.

C. Pengujian Hipotesis Dalam penelitian ini terdapat tiga hipotesis yang diuji kebermakanaanya.

  Ketiga hipotesis tersebut dianalisis dengan menggunakan uji regresi ganda (multiple regression), dengan uji signifikansi t (parsial) untuk menganalisis hipotesis pertama dan kedua, dan uji signifikansi F (simultan) untuk menguji hipotesis ketiga. Berdasarkan pada pengujian persyaratan analisis statistik sebagai syarat pemberlakuan pengujian hipotesis penelitian menunjukkan bahwa hipotesis-hipotesis penelitian ini dapat diuji keberartian atau kebermaknaannya terutama dengan menerapkan analisis regresi.

  Dengan menggunakan SPSS for Windows Versi 23.0, hasil uji regresi ganda dapat dilihat pada tabel berikut ini:

Tabel 4.20 Hasil Analisis Regresi Ganda

  a

Coefficients

  Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. 1 (Constant)

  • 87,768 14,207 -6,178 ,000 Motivasi Belajar Siswa ,671 ,213 ,377 3,155 ,002 Kegiatan Ekstrakurikuler ,639 ,222 ,344 2,882 ,005 Sanggar Alquran

a. Dependent Variable: Prestasi Belajar Siswa

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Dari tabel hasil analisis regresi ganda di atas, maka persamaan regresi ganda dalam penelitian ini adalah:

  Y = -87,768 + 0,671X1 + 0,639X2 Dari persamaan regresi yang diperoleh tersebut, dapat dijelaskan hal-hal sebagai berikut:

  1. Nilai konstanta sebesar -87,768, menyatakan bahwa jika variabel Prestasi Belajar Siswa (Y) tidak dipengaruhi oleh kedua variabel bebasnya atau Motivasi Belajar Siswa (X1) dan Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran (X2) bernilai nol, maka besarnya rata-rata Prestasi Belajar Siswa akan bernilai -87,768.

  2. Koefisien regresi untuk variabel bebas X1 (Motivasi Belajar Siswa) bernilai positif, menunjukkan adanya hubungan yang searah antara motivasi belajar siswa (X1) dengan prestasi belajar siswa (Y). Koefisien regresi variabel X1 sebesar 0.671 yang menunjukkan bahwa untuk setiap pertambahan skor motivasi belajar siswa (X1) sebesar satu satuan akan menyebabkan meningkatnya prestasi belajar siswa (Y) sebesar 0.671.

  3. Koefisien regresi untuk variabel bebas X2 (Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran) bernilai positif, menunjukkan adanya hubungan yang searah antara kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran (X2) dengan prestasi belajar (Y). Koefisien regresi variabel X2 sebesar 0,639 menunjukkan bahwa untuk setiap peningkatan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran (X2) sebesar satu satuan akan menyebabkan meningkatnya prestasi belajar siswa (Y) sebesar 0,639.

1. Uji t (Parsial)

  Uji t bertujuan untuk membuktikan apakah variabel-variabel independen secara individu berpengaruh terhadap return saham atau yang lebih dikenal secara parsial. Kriteria pengujian dari uji t jika signifikansi > 0,05, maka H diterima dan jika signifikan < 0,05, maka H ditolak.

  Seperti yang telah dijelaskan pada Bab III, bahwa terdapat dua hipotesis yang akan diuji dengan uji t, yaitu : Hipotesis 1 : terdapat pengaruh yang signifikan antara motivasi belajar siswa terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran Alquran

  Hadits siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado Hipotesis 2 : terdapat pengaruh yang signifikan antara kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran Alquran Hadits siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado Uji ini akan dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel.

  Signifikansi koefisien variabel independen secara parsial (uji t) adalah:

  • jika t-hitung < t tabel pada α = 0,05, maka H1 ditolak, • jika t-hitung > t tabel pada α = 0,05, maka H1 diterima.

a. Pengaruh Motivasi Belajar Terhadap Prestasi Belajar Siswa

  Berdasarkan hasil uji regresi ganda pada Tabel 4.20 di atas, diperoleh nilai

  

t hitung untuk variabel X1 terhadap Y sebesar 3,115 dengan nilai signifikansi

  (Sig.) = 0,002. Nilai signifikansi ini lebih kecil dari α = 0,05, sehingga H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa motivasi belajar berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi belajar siswa.

b. Pengaruh Kegiatan Ekstrakurikuler sanggar Alquran Terhadap Prestasi Belajar Siswa

  Berdasarkan hasil uji regresi ganda pada Tabel 4.20 di atas, diperoleh nilai

  

t hitung untuk variabel X2 terhadap Y sebesar 2,882 dengan nilai signifikansi

  (Sig.) = 0,005. Nilai signifikansi ini lebih kecil dari α = 0,05, sehingga H1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi belajar siswa.

2. Uji F (Simultan)

  Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan ke dalam model regresi mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Jika F hitung lebih besar dari F tabel atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi (Sig. < 0,05) maka model penelitian dapat digunakan atau model tersebut sudah tepat dimana Ha diterima. Jika F hitung lebih kecil dari F tabel atau probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi (Sig. > 0,05) maka model penelitian tidak dapat digunakan atau model tersebut tidak tepat dimana Ho diterima. Hipotesis yang akan diuji dengan uji F adalah: Hipotesis 3 : Terdapat pengaruh yang signifikan motivasi belajar siswa dan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran Alquran Hadits siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado Hasil pengujian hipotesis secara simultan dengan menggunakan SPSS for

  Windows Versi 23.0 adalah sebagai berikut:

Tabel 4.21 Hasil Uji F

  a

ANOVA

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. b

  1 Regression 33167,190 2 16583,595 75,602 ,000 Residual 34657,928 158 219,354 Total 67825,118 160

  a. Dependent Variable: Prestasi Belajar Siswa

  b. Predictors: (Constant), Kegiatan Ekstrakurikuler Sanggar Alquran, Motivasi Belajar Siswa

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Dari tabel ANOVA di atas, diperoleh nilai F sebesar 75,602 dengan signifikansi (Sig.) = 0,000, dimana nilai signifikansi ini lebih kecil dibandingkan dengan nilai α = 0,05. Sehingga dengan demikian H ditolak dan H1 diterima, yang berarti bahwa variabel-variabel independen penelitian, yaitu motivasi belajar siswa (X1) dan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran (X2) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap prestasi belajar siswa.

3. Uji Koefisien Determinasi

  Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan dari variabel- variabel independen yang ada menjelaskan variabel dependen. Koefisien determinasi memiliki besaran angka 0 hingga 1, apabila hasil dari pengujian tersebut mendekati 1 maka dapat dikatakan bahwa variabel independen memberikan informasi yang semakin mampu menjelaskan variabel dependen . Berikut hasil dari uji koefisien determinasi:

Tabel 4.22 Hasil Uji Koefisien Determinasi

  Adjusted Std. Error of the Model R R Square R Square Estimate a

1 ,699 ,489 ,483 14,811

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi di atas dapat dilihat bahwa nilai R sebesar 0,699 yang berarti bahwa korelasi antara variabel bebas dan variabel terikat cukup kuat, yang didasarkan pada nilai R yang berada di atas 0,5.

2 Nilai R yang diperoleh sebesar 0,489, yang mengindikasikan bahwa kemampuan

  variabel-variabel independen (motivasi belajar siswa dan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran) mampu menjelaskan sebesar 48,9% variasi variabel dependennya (prestasi belajar siswa), sedangkan sisanya sebesar 51,1% dijelaskan atau dipengaruhi variabel lain yang tidak dimasukan dalam model penelitian ini.

4. Sumbangan Efektif dan Sumbangan Relatif

  Sumbangan relatif dan efektif bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Dengan menggunakan bantuan

  

Microsoft Excel, diperoleh besarnya bobot sumbangan efektif dan sumbangan

  relatif untuk masing-masing variabel bebas dan variabel terikat pada penelitia ini yang dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.23 Sumbangan Efektif dan Sumbangan Relatif

  

Variabel Sumbangan Efektif (%) Sumbangan Relatif (%)

  Motivasi Belajar 25,6 52,4 Kegiatan Ekstrakurikuler 23,3 47,6 Sanggar Alquran

  T O T A L 48,9 100,00

  Sumber : Pengolahan Data (2017) Berdasarkan tabel di atas menunjukkan sumbangan efektif (SE%) dari kedua variabel dalam penelitian ini sebesar 48,9%. Variabel motivasi belajar sebesar 25,6% dan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran sebesar 23,3%, sedangkan sisanya 51,1% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Sumbangan relatif (SR%) dari kedua variabel, yaitu 52,4% dari variabel motivasi belajar dan 47,6% dari variabel kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran. Dari tabel tersebut dapat disimpulkan juga bahwa, variabel motivasi belajar memberikan peranan lebih besar dalam mempengaruhi prestasi belajar siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado pada mata pelajaran Alquran Hadits.

D. Pembahasan Hasil Penelitian

1. Deskripsi Variabel Penelitian

  Dari hasil deskripsi data dan uji statistik sederhana menunjukkan bahwa secara umum motivasi belajar siswa berada pada kategori tinggi. Interpretasi dari hasil analisis deskripti ini adalah para siswa madrasah aliyah di Kota Manado telah melakukan usaha-usaha yang mendorong mereka untuk melakukan sesuatu dalam upaya mencapai tujuan yang dikehendaki atau mendapat kepuasan berkaitan dengan mata pelajaran Alquran Hadits. Hal ini juga menunjukkan bahwa para siswa telah memiliki hasrat dan keinginan yang kuat berhasil dalam pembelajaran Alquran Hadits, memiliki dorongan dan menganggap bahwa belajar Alquran Hadits merupakan sebuah kebutuhan, memiliki harapan dan cita-cita masa depan, adanya persepsi yang baik dalam hal penghargaan yang diberikan jika mereka berhasil dalam belajar, merasa bahwa kegiatan belajar Alquran Hadits merupakan kegiatan yang menarik, serta adanya persepsi yang baik terhadap lingkungan belajar yang kondusif.

  Ciri-ciri motivasi tersebut merupakan hal yang sangat penting dalam kegiatan belajar. Marx dan Tombuch mengumpamakan motivasi sebagai bahan

  

  bakar dalam beroprasinya mesin gaselineTidaklah menjadi berarti betapaun baiknya potensi meliputi kemampuan intelektual atau bakat siswa dan materi yang akan diajarkan serta lengkapnya sarana belajar, namun bila siswa tidak termotivasi dalam belajarnya, maka kegiatan belajarpun tidak akan berlangsung optimal.

  Untuk variabel kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran, hasil analisis deskriptif juga menunjukkan bahwa variabel ini berada pada kategori tinggi. Hasil ini mengindikasikan bahwa para siswa madrasah aliyah di Kota Manado tergolong aktif dalam mengikuti kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran. Keaktifan ini menunjukkan bahwa para siswa telah memiliki minat yang baik untuk mempelajari Alquran Hadits melalui sanggar seni Alquran. Keaktifan siswa dalam mengikuti kegitan ekstrakurikuler ini dapat memberikan dampak positif dalam kegiatan pembelajaran. Rohinah M. Noor mengemukakan bahwa dampak positif 8 Riduwan, Skala Pengukuran Variabel-Variabel Penelitian, (Bandung: Alfabeta, 2005), dengan berkegiatan ekstrakurikuler bagi siswa adalah mengembangkan kemampuan dan kreativitas peserta didik sesuai dengan minat dan bakat mereka, mengembangkan kemampuan dan rasa tanggung jawab sosial peserta didik, serta

  

  Ketertarikan siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado untuk aktif pda kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran di sekolah juga menunjukkan bahwa faktor-faktor pendukung yang dapat memicu ketertarikan siswa untuk aktif dalam kegiatan ekstrakurikuler telah terpenuhi oleh pihak sekolah. Faktor-faktor tersebut antara lain suasana yang kondusif, tersedianya sarana dan prasarana yang memadai, serta adanya komitmen dari kepala sekolah dan guru untuk mengoptimalkan kegiatan ekstrakurikuler sanggar Alquran. Dukungan pihak sekolah ini sangat penting dalam kaitannya dengan tujuan akhir atau outcome dari pelaksanaan kegiatan ekstrakurikuler, dimana kegiatan ekstrakurikuler merupakan kegiatan pendidikan di luar mata pelajaran dan pelayanan konseling untuk membantu pengembangan peserta didik sesuai dengan kebutuhan, potensi, bakat, dan minat mereka melalui kegiatan yang secara khusus diselenggarakan oleh pendidik dan atau tenaga kependidikan yang berkemampuan dan berkewenangan

  

  Selanjutnya untuk variabel prestasi belajar siswa, dari hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa prestasi belajar siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado sudah berada pada kategori tinggi, dimana dari 161 siswa yang menjadi 9 Noor, Rohinah. M., Mengembangkan Karakter Anak Secara Efektif di Sekolah dan di Rumah, (Yogyakarta: PT Pustaka Insan Mandiri, 2012), h.3. 10 responden penelitian, sebanyak 136 siswa (84,47 %) telah mencapai ketuntasan belajar dengan nilai di atas 75 yang merupakan kategori ketuntasan minimal untuk mata pelajaran Alquran Hadits, dan hanya sebanyak 25 siswa (15,53%) yang berada dalam kategori belum tu ntas dengan nilai < 75. Hasil ini menunjukkan bahwa sebagian besar siswa Madrasah Aliyah di Kota Manado sudah memahami materi yang menjadi bahan tes pada mata pelajaran Alquran Hadits yang diberikan.

2. Pengaruh Motivasi Belajar Terhadap Prestasi Belajar Siswa

  Dari hasil uji t (parsial) terhadap koefisien regresi ganda, diperoleh hasil t hitung untuk variabel motivasi belajar siswa signifikan pada taraf nyata α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa motivasi belajar siswa memberikan pengaruh yang signifikan terhadap prestasi belajar siswa Madrasah Aliyah Kota Manado pada mata pelajaran Alquran Hadits. Selanjutnya karena t hitung yang diperoleh bernilai positif, dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi motivasi belajar yang dimiliki siswa, maka akan menyebabkan semakin tingginya hasil belajar Alquran Hadits yang diraih siswa, dan sebaliknya semakin rendah motivasi belajar siswa maka akan berpengaruh dengan semakin rendahnya hasil belajar siswa.

  Hasil penelitian ini didukung oleh pendapat Sukmadinata yang mengatakan bahwa belajar perlu didukung oleh motivasi yang kuat dan konstan.

  Motivasi yang lemah serta tidak konstan akan menyababkan kurangnya usaha

  

  belajar yang pada akhirnya akan berpengaruh terhadap hasil belajaMotivasi 11 Sukmadinata, Nana Syaodih, Landasan Psikologi Proses Pendidikan, (Bandung: PT belajar yang kuat mendorong peserta didik untuk melakukan usaha belajar untuk meraih yang apa yang diinginkan dari hasil belajar. Sebaliknya rendahnya motivasi belajar kurangnya upaya untuk mencapai prestasi belajar yang diinginkan.

  Dalam konteks pembelajaran, motivasi merupakan faktor penting karena dapat menggerakkan perilaku siswa kearah yang positif sehingga mampu menghadapi segala tuntutan, kesulitan serta mampu menanggung resiko dalam studinya. Motivasi dapat menentukan baik tidaknya dalam mencapai tujuan

  

  Senada dengan yang dikemukakan Ngalim Purwanto bahwa tiga fungsi motivasi, yaitu: 1) mendorong siswa untuk berbuat; 2) menentukan arah perbuatan; 3)