Embed Size (px)
Citation preview
53
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini penulis akan membahas tentang metode penelitian, variabel,
populasi dan sampel, teknik pengambilan dan teknik pengolahan data.
3.1 Metode Penelitian
Model pendekatan pada penelitian ini menggunakan pendekatan
kuantitatif, dimana pendekatan ini memungkinkan dilakukan pencatatan dan
penganalisaan data hasil penelitian.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui besarnya hubungan
antara dua variabel, yaitu variabel motivasi belajar (X) dan variabel kemampuan
siswa dalam mata diklat elektronika digital (Y). Untuk itu metode yang digunakan
dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan korelatif.
Metode deskriptif adalah penelitian yang yang hanya melibatkan satu variabel
pada satu kelompok, tanpa menghubungkan dengan variabel lain atau
membandingkan dengan kelompok lain (Purwanto, 2008: 177). Pendekatan
korelatif atau penelitian korelasi adalah penelitian yang melibatkan hubungan satu
atau lebih variabel dengan satu atau lebih variabel lain. Hubungan itu terjadi pada
satu kelompok (Purwanto, 2008: 177).
54
3.2 Variabel Penelitian
Variabel adalah gejala yang dipersoalkan. Gejala bersifat membedakan
satu unsur populasi dengan unsur yang lain. Gejala yang membedakan objek-
objek yang menjadi anggota populasi dinamakan sebagai variabel (Purwanto,
2008: 85). Dalam penelitian ini, terdapat dua buah variabel penelitian sebagai
berikut:
1. Variabel bebas (x) yaitu motivasi belajar
2. Variabel terikat (y) yaitu kemampuan siswa dalam mata diklat elektronika
digital.
X Y
Keterangan :
X : Motivasi belajar
Y : Kemampuan siswa dalam mata diklat elektronika digital
r : Koefisien korelasi (hubungan antara motivasi belajar dengan kemampuan
siswa dalam mata diklat elektronika digital)
3.3 Populasi dan Sampel Penelitian
3.3.1 Populasi Penelitian
Populasi merupakan bagian penting dalam suatu penelitian karena populasi
merupakan sumber data bagi peneliti. Sumber data tersebut sangat diperlukan
dalam menjawab permasalahan penelitian atau untuk mengambil hipotesis dan
mengambil kesimpulan.
r
55
Adapun yang dimaksud dengan populasi menurut Suharsimi Arikunto
(2006: 130) adalah : “Keseluruhan subjek penelitian. Apabila seseorang ingin
meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya
merupakan penelitiannya merupakan penelitian populasi. Studi atau penelitiannya
juga disebut studi populasi atau studi sensus.”
Sedangkan Nurul Zuriah (2007: 116) menyatakan bahwa yang dimaksud
dengan “populasi adalah seluruh data yang menjadi perhatian peneliti dalam suatu
ruang lingkup dan waktu yang ditentukan. Jadi, populasi berhubungan dengan
data, bukan faktor manusianya”.
Pendapat lain mengenai populasi dikatakan oleh Winarno Surakhmad
(1985: 64) bahwa “Populasi merupakan sekelompok subjek penyelidik baik
manusia, gejala-gejala, benda-benda, nilai-nilai atau peristiwa-peristiwa yang ada
hubungannya dengan suatu penyelidikan.
Berdasarkan ketiga pernyataan di atas, maka penulis menyimpulkan bahwa
yang dimaksud dengan populasi adalah segala hal atau sesuatu yang bisa dijadikan
sumber data baik berupa manusia, benda, peristiwa dan sebagainya sehingga
mampu menjawab permasalahan yang sedang diteliti untuk kemudian ditarik
kesimpulan.
Adapun yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah siswa yang
sedang belajar mata diklat Elektronika Digital di SMK Negeri 1 Cimahi dengan
jumlah 272 siswa.
56
3.3.2 Sampel Penelitian
Sampel penelitian merupakan bagian dari populasi yang dianggap bisa
mewakili untuk dapat diperoleh datanya berdasarkan ketentuan. Hal ini senada
dengan yang diungkap oleh Nurul Zuriah (2007: 119) bahwa “Sampel sering
didefinisikan sebagai bagian dari populasi”. Untuk sampel yang akan
dipergunakan dalam penelitian diberlakukan bermacam-macam teknik
pengambilan sampel (teknik sampling).
Sampling adalah pemilihan sejumlah subjek penelitian sebagai wakil dari
populasi sehingga dihasilkan sampel yang mewakili populasi yang dimaksudkan
Berdasarkan pernyataan-pernyataan di atas, dalam penelitian ini penulis
mengambil sampel dengan mempergunakan strategi pengambilan sampel total.
Hal ini sesuai dengan pendapat Suharsimi Arikunto (2006: 134)
mengemukakan bahwa:
Untuk sekedar ancer-ancer, maka apabila subyeknya kurang dari 100,
lebih baik diambil semua, sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi,
selanjutnya jika jumlah subyeknya besar dapat diambil antara 10-15% atau 20-
25% atau lebih.
Dalam penarikan sampel ini menggunakan pengambilan sampel karena
jumlah populasi SMK Negeri 1 Cimahi sebanyak 272 siswa. Oleh karena itu
berdasarkan pendapat Suharsimi Arikunto di atas maka sampel yang akan diteliti
sebanyak 57 siswa (20% dari populasi). Dalam hal ini berarti yang menjadi
sumber data adalah siswa SMK Negeri 1 Cimahi yang sedang belajar mata diklat
Elektronika Digital.
57
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Untuk mengumpulkan data yang diinginkan dalam penelitian ini, penulis
menggunakan instrumen berupa :
1. Teknik Kuesioner (Angket)
Kuesioner adalah sejumlah pertanyaan tertulis yang digunakan untuk
memperoleh informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya, atau
hal-hal yang diketahui”. (Suharsimi Arikunto, 1999:140)
Kuesioner dipakai untuk menyebutkan metode maupun instrumen. Jadi
dalam menggunakan metode angket atau kuesioner instrumen yang dipakai adalah
angket atau kuesioner. Teknik kuesioner (angket) dalam penelitian ini merupakan
bentuk komunikasi secara tidak langsung antara peneliti dan responden (siswa),
melalui sejumlah pernyataan tertulis yang disampaikan peneliti untuk dijawab
secara tertulis oleh responden (siswa). Jenis angket yang digunakan yaitu skala
Likert.
2. Dokumentasi
Teknik dokumentasi merupakan cara pengumpulan data dari data-data
tertulis yang berguna untuk mendapatkan data tentang objek yang diteliti. Teknik
dokumentasi menurut Suharsimi Arikunto (1991:131) menjelaskan bahwa
”metoda dokumentasi yaitu mencari data mengenai hal-hal variabel catatan, buku,
transkrip ....”. Maka dalam penelitian ini metoda ini digunakan untuk memperoleh
data nilai siswa. Nilai siswa diperoleh dari daftar nilai siswa yang didapat selama
proses belajar di kelas. Nilai-nilai siswa tersebut digunakan untuk
menggambarkan hasil siswa selama belajar elektronika digital.
58
3. Interview atau Wawancara
Interview adalah usaha mengumpulkan informasi dengan mengajukan
sejumlah pertanyaan secara lisan untuk-dijawab secara lisan pula. Ciri utama dari
interview adalah kontak langsung dengan tatap muka (face to face relationship)
antara si pencari informasi (interviewer atau information hunter) dengan sumber
informasi (interviewee) (Hadari Nawawi, 1995: 124).
Interview adalah “sebuah dialog (interview) yang dilakukan oleh
pewawancara (interviewer) untuk memperoleh informasi dari terwawancara
(interviewee)” (Suharsimi Arikunto, 1999: 149).
Interview dilakukan terhadap beberapa siswa yang dipilih secara acak.
Tujuan dari interview ini adalah untuk mengetahui lebih lanjut pendapat
responden terhadap proses belajar-mengajar yang berkenaan dengan motivasi
belajar dan kemampuan siswa.
3.5 Pengembangan Instrumen
3.5.1 Instrumen Variabel X (Motivasi)
Untuk mendapatkan data motivasi belajar, dibuat kisi-kisi angket
berdasarkan pada indikator atau faktor yang sesuai dengan uraian pada studi
literatur. Berdasarkan kisi-kisi tersebut dikembangkan ke dalam butir pernyataan.
Berdasarkan jenisnya, angket ini termasuk angket tertutup. Kebaikan-kebaikan
angket ini adalah memusatkan responden pada pokok bahasan, relatif objektif,
sangat mudah ditabulasi, dan dianalisis.
59
Adapun langkah-langkah yang diambil penulis dalam menyusun angket ini
adalah sebagai berikut :
a. Membuat kisi-kisi yang memuat indikator-indikator motivasi belajar
b. Mengembangkan pertanyaan berdasarkan kisi-kisi tersebut
c. Mengkonsultasikan angket kepada dosen pembimbing
d. Angket diperiksa oleh dua dosen ahli (expert-judgement) untuk menentukan
tingkat validitas dan realibilitasnya.
Berikut adalah kisi-kisi angket motivasi belajar:
Tabel 3.1 Kisi-Kisi Instrumen Variabel X (Motivasi Belajar)
VARIABEL ASPEK YANG DIUNGKAP
INDIKATOR NOMOR ITEM
Motivasi belajar siswa (Variabel X)
1. Motivasi yang datang dari dalam diri siswa (Intrinsik) a. Minat belajar
b. Durasi Kegiatan
c. Frekuensi kegiatan
• Ketertarikan terhadap
materi pelajaran • Aktifitas dalam
memperhatikan materi • Ketertarikan terhadap
strategi dan metode mengajar guru
• Ketertarikan terhadap media yang digunakan
• Ketertarikan terhadap evaluasi yang digunakan
• Jumlah waktu yang disediakan
• Kemampuan penggunaan waktu
• Seringnya kegiatan
dilakukan
2, 20
5, 22
13
23
24
3, 37
6, 33, 34
9, 11
60
d. Ketabahan, keuletan dalam menghadapi rintangan
e. Devosi (Pengabdian) dan pengorbanan
• Ketabahan dalam menghadapi rintangan
• Keuletan dalam menghadapi rintangan
• Pengabdian untuk mencapai tujuan yang dilakukan
• Pengorbanan berupa materi, tenaga, pikiran, jiwa atau nyawanya untuk mencapai tujuan
12, 16, 18
19, 21, 36
25, 26
28, 35
2. Motivasi yang datang dari luar diri siswa (Ekstrinsik) a. Ingin meraih
prestasi
b. Ingin mendapat nilai bagus
c. Ingin mendapat penghargaan
• Ketekunan dalam
belajar • Kesiapan dalam belajar • Kreatifitas dalam
belajar
• Menyelesaikan tugas dengan teliti dan benar
• Keaktifan dalam menjawab pertanyaan guru
• Perilaku di kelas • Kehadiran di kelas
4, 15, 31 7
1, 8
17, 27
29, 32
14, 30 10
3.5.2 Instrumen Variabel Y (Kemampuan Siswa)
Untuk mendapatkan data kemampuan belajar, dibuat kisi-kisi angket
berdasarkan pada indikator atau faktor yang sesuai dengan uraian pada studi
literatur. Berdasarkan kisi-kisi tersebut dikembangkan ke dalam butir pertanyaan.
Berdasarkan jenisnya, angket ini termasuk angket tertutup. Kebaikan-kebaikan
61
angket ini adalah memusatkan responden pada pokok bahasan, relatif objektif,
sangat mudah ditabulasi, dan dianalisis.
Adapun langkah-langkah yang diambil penulis dalam menyusun angket ini
adalah sebagai berikut :
a. Membuat kisi-kisi yang memuat indikator-indikator kemampuan siswa
b. Mengembangkan pertanyaan berdasarkan kisi-kisi tersebut
c. Mengkonsultasikan angket kepada dosen pembimbing
d. Angket diperiksa oleh dua dosen ahli (expert-judgement) untuk menentukan
tingkat validitas dan realibilitasnya.
Tabel 3.2 Kisi-Kisi Instrumen Variabel Y (Kemampuan Siswa)
Aspek yang Dinilai
Indikator No. Item Soal
Sistem Bilangan
1. Siswa dapat menjelaskan pengertian tentang sistem bilangan
1, 2
2. Siswa dapat mengkonversi bilangan desimal 3, 4 3. Siswa dapat mengkonversi bilangan
heksadesimal dan oktal 5, 6
4. Siswa dapat mengkonversi bilangan BCD ke Desimal
7, 8, 9
5. Siswa dapat mengihitung operasi bilangan biner 10, 11 Gerbang Logika Dasar
1. Siswa dapat menjelaskan cara kerja gerbang logika
12, 13
2. Siswa dapat membuat tabel kebenaran dari gerbang logika
14, 15, 16
3. Siswa dapat mengidentifikasi simbol-simbol gerbang logika
17, 18, 19
4. Siswa dapat menuliskan persamaan keluaran (output) dari gabungan beberapa gerbang logika
20, 21
5. Siswa dapat menjelaskan rangkaian listrik yang karakteristiknya sama dengan karakteristik gerbang logika
22, 23
Penguasaan Aljabar Boole
1. Siswa dapat menggunakan hukum aljabar Boole 24 2. Siswa dapat mengubah persamaan Boole ke
dalam bentuk persamaan Boole yg lain 25, 26
62
Rangkaian logika Kombinasional
1. Siswa dapat menuliskan persamaan keluaran rangkaian penjumlah (Adder Circuit)
27
2. Siswa dapat membuat tabel kebenaran rangkaian penjumlah (Adder Circuit)
28, 29
3.6 Pengujian Instrumen Penelitian
3.6.1 Uji Validitas Angket
Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan
atau kesahihan suatu instrumen. Suatu instrumen yang valid atau sahih
mempunyai validitas tinggi. Sebaliknya, instrumen yang kurang valid berarti
memiliki validitas rendah (Suharsimi Arikunto, 2006 : 168). Uji validitas
instrumen dilakukan untuk mengetahui instrumen penelitian mampu
mencerminkan isi sesuai hal dan sifat yang diukur, artinya, setiap butir instrumen
telah benar-benar menggambarkan keseluruhan isi atau sifat bangun konsep yang
menjadi dasar penyusunan instrumen.
Untuk pengujian ini digunakan rumus korelasi product moment dengan
angka kasar sebagaimana yang dikemukakan oleh Arikunto, (2006 : 170) seperti
berikut:
��� = � ∑ �� − ∑ ��∑ ��� � ∑ �2 − ∑ ��2� � ∑ �2 − ∑ ��2�
Keterangan:
r xy = Koefisien korelasi butir
N = Jumlah responden
X = Jumlah skor setiap item yang diperoleh responden
Y = Jumlah skor total item yang diperoleh responden
63
(Sudjana, 1996 : 369)
Kriteria penilaian koefisien korelasi (rxy)dari rumus diatas adalah sebagai
berikut:
Tabel 3.3 Klasifikasi nilai validitas instrumen
Nilai t hitung Klasifikasi validitas Antara 0,800 sampai dengan 1,00 Sangat tinggi Antara 0,600 sampai dengan 0,800 Tinggi Antara 0,400 sampai dengan 0,600 Cukup Antara 0,200 sampai dengan 0,400 Rendah
Antara 0,00 sampai dengan 0,200 Sangat rendah (tidak valid)
(Suharsimi Arikunto, 2009: 75)
Nilai rxy dari rumus diatas didistribusikan pada rumus t-test sebagai
berikut:
� = �√� − 2√1 − ��
Keterangan:
t = Uji signifikansi
N = Jumlah responden uji coba
r = Koefisien korelasi
(Sudjana, 1996 : 377)
Uji validitas ini dilakukan pada tiap butir item pernyataan pada angket.
Menurut Suprian A. S (1996 : 43) menjelaskan bahwa “Korelasi akan signifikan
jika thitung > ttabel , apabila hasil thitung < ttabel pada taraf signifikansi diatas, maka
item angket tersebut tidak signifikan atau tidak valid”.
Uji validitas adalah uji tentang kemampuan suatu angket, sehingga benar-
benar dapat mengukur apa yang ingin diukur. Sebuah instrumen valid jika mampu
64
mengukur apa yang diinginkan dan dapat mengungkap data dari variabel yang
diteliti secara tepat. Tinggi rendahnya validitas menunjukkan sejauh mana data
yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran tentang validitas yang
dimaksud.
3.6.2 Uji Validitas Tes
Uji validitas digunakan untuk mengetahui tepat atau tidaknya isi instrumen
tes yang disebarkan kepada responden. Dari pernyataan tersebut, suatu instrumen
dapat dikatakan valid apabila instrumen yang digunakan cocok untuk mengukur
apa yang seharusnya diukur. Dalam menguji tingkat validitas suatu instrumen tes
terlebih dahulu dicari harga korelasi dengan menggunakan rumus point biserial
sebagai berikut :
Dimana :
rpbis = Koefisien korelasi point biserial.
Mp = Mean skor dari subjek-subjek yang menjawab betul item yang dicari
korelasinya dengan tes.
Mt = Mean skor total (skor rata-rata dari seluruh pengikut tes).
St = Standar deviasi skor total.
p = proporsi subjek yang menjawab betul item tersebut.
q = 1-p
(Suharsimi Arikunto, 2006 : 283)
q
p
S
MMr
t
tppbis
−=
65
Uji validitas ini dikenakan pada setiap item instrumen tes. Sehingga
perhitungannya pun merupakan perhitungan setiap item. Selanjutnya untuk
menentukan validitas dari item dilakukan uji t dengan rumus :
� = ��� − 2��1 − ���
(Sudjana, 1996 : 377)
keterangan :
t = Uji signifikasi korelasi
rxy = Koefisien korelasi
n = Jumlah responden uji coba
Uji validitas ini dilakukan pada setiap item instrumen tes dengan kriteria
pengujian item adalah jika thitung>ttabel pada taraf kepercayaan 95 % dan dk=n-2,
maka item soal tersebut dinyatakan valid. Sedangkan apabila thitung<ttabel pada taraf
kepercayaan 95 % maka item soal tersebut tidak valid.
Kriteria penilaian koefisien korelasi (rpbis) dari rumus diatas adalah sebagai
berikut:
Tabel 3.4 Klasifikasi nilai validitas instrumen
Nilai t hitung Klasifikasi validitas Antara 0,800 sampai dengan 1,00 Sangat tinggi Antara 0,600 sampai dengan 0,800 Tinggi Antara 0,400 sampai dengan 0,600 Cukup Antara 0,200 sampai dengan 0,400 Rendah
Antara 0,00 sampai dengan 0,200 Sangat rendah (tidak valid)
(Riduwan, 2007 : 98)
66
Uji validitas ini dilakukan pada tiap butir item pernyataan pada angket.
Menurut Suprian A. S (1996 : 43) menjelaskan bahwa “Korelasi akan signifikan
jika thitung > ttabel , apabila hasil thitung < ttabel pada taraf signifikansi diatas, maka
item angket tersebut tidak signifikan atau tidak valid”.
Uji validitas adalah uji tentang kemampuan suatu angket, sehingga benar-
benar dapat mengukur apa yang ingin diukur. Sebuah instrumen valid jika mampu
mengukur apa yang diinginkan dan dapat mengungkap data dari variabel yang
diteliti secara tepat. Tinggi rendahnya validitas menunjukkan sejauh mana data
yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran tentang validitas yang
dimaksud.
3.6.3 Uji Reliabilitas Angket
Suatu kuisioner disebut reliabel atau handal jika jawaban-jawaban
seseorang konsisten (Setiaji, 2004: 60). Untuk uji reliabilitas instrumen digunakan
rumus alpha dari Cronbach karena mengingat skor yang digunakan setiap
pernyataan bukan 0 (nol), tetapi pada interval 1-5, hal ini dijelaskan oleh Arikuto
(1998 : 190) bahwa rumus alpha digunakan untuk mencari reliabilitas instrument
yang skornya bukan 1 atau 0, misalkan angket atau soal bentuk uraian.
Uji reliabilitas angket tiap varibel dalam penelitian ini menggunakan
rumus Alpha Cronbach, sebelum menggunakan rumus tersebut terlebih dahulu
mencari:
67
a. Nilai varians dari tiap butir soal dengan rumus:
��2 =∑ �2 − ��∑ �2�� �
�
(Suharsimi Arikunto, 2006 : 196)
Keterangan:
σb2 = Varians butir soal
∑ X2 = Jumlah kuadrat tiap skor item
∑ X2) = Kuadrat jumlah skor total tiap item
n = Jumlah responden
varians butir soal diatas diujikan pada tiap item soal dan seluruh skor varians soal
tiap soal tersebut dijumlahkan.
b. Selanjutnya mencari varians total dengan rumus:
��2 =∑ �2 − ��∑ �2�� �
�
(Suharsimi Arikunto, 2006 : 196)
Keterangan:
σt2 = Varians butir soal
∑ �2 = Jumlah kuadrat tiap skor item
∑ �2) = Kuadrat jumlah skor total tiap item
n = Jumlah responden
68
c. Mencari koefisien reabilitas dengan rumus Alpha Cronbach
�11 = !! − 1" 1 − ∑ ��2��2 " (Suharsimi Arikunto, 2006 : 196)
Keterangan:
r11 = Reliabilitas instrumen
k = Banyaknya butir pertanyaan
∑ σb2 = Jumlah varians butir
σt2 = Varians total soal
d. Lalu nilai Alpha Cronbach (r11 atau σ) tersebut dimasukkan pada kriteria
indeks korelasi penilaian reliabilitas sebagai berikut:
0,00 ≤ r11 ≤ 0,20 = Reliabilitas sangat rendah
0,20 < r11 ≤ 0,40 = Reliabilitas rendah
0,40 < r11 ≤ 0,60 = Reliabilitas agak rendah
0,60 < r11 ≤ 0,80 = Reliabilitas cukup
0,80 < r11 ≤ 1,00 = Reliabilitas tinggi
(Suharsimi Arikunto, 2006 : 276)
Kriteria pengujian reliabilitas adalah jika harga σhitung > σtabel dengan
kepercayaan 95% serta derajat kebebasan (n – 2), maka item tersebut dinyatakan
reliabel.
69
3.6.4 Uji Reliabilitas Tes
Suatu kuisioner disebut reliabel atau handal jika jawaban-jawaban
seseorang konsisten (Setiaji, 2004: 60). Untuk uji reliabilitas instrumen digunakan
rumus K-R 20 sebagai berikut :
�## = $ !! − 1�% &' − ∑ ()&' "
Dimana : r11 = Reliabilitas Instrumen
k = Banyaknya butir pertanyaan atau soal
Vt = Varians Total
p = Proporsi subjek yang menjawab benar pada item soal
q = 1-p
(Suharsimi Arikunto, 2006 : 188)
Sebelum mencari r11 dicari terlebih dahulu harga varian total (Vt) dapat dicari
dengan rumus sebagai berikut :
&' = ∑ �� − ∑ �����
Vt = Varian total
∑ � = Jumlah skor total
N = Jumlah responden
(Suharsimi Arikunto, 2006 : 184)
70
SJ
BP =
Setelah diperoleh r11 selanjutnya dibandingkan dengan r tabel. dari tabel r product
moment. Jika rhitnung ≥ r tabel . Maka instrumen variabel Y reliabel
3.6.5 Uji Tingkat Kesukaran
Tingkat kesukaran adalah suatu parameter untuk menyatakan bahwa item
soal adalah mudah, sedang, dan sukar. Suharsimi Arikunto (1999 : 28)
berpendapat tentang taraf kesukaran suatu item dalam sebuah instrumen yaitu:
“Soal yang baik adalah soal yang tidak terlalu mudah atau tidak terlalu sukar”.
Tingkat kesukaran dapat dihitung dengan rumus :
dimana :
P = Indeks Kesukaran
B = Banyak siswa yang menjawab soal itu dengan benar
JS = Jumlah seluruh siswa peserta tes
(Suharsimi Arikunto, 2009: 208)
Makin rendah nilai TK suatu soal, makin sukar soal tersebut. Tingkat
kesukaran suatu soal dikatakan baik jika nilai TK yang diperoleh dari soal tersebut
sekitar 0,50 atau 50%. Umumnya dapat dikatakan; soal-soal yang mempunyai
nilai TK ≤ 0,10 adalah soal-soal yang sukar; dan soal-soal yang mempunyai nilai
TK ≥ 0,90 adalah soal-soal yang terlampau mudah.
71
Walaupun demikian ada yang berpendapat bahwa soal-soal yang dianggap
baik, yaitu soal-soal sedang, adalah soal-soal yang mempunyai indeks kesukaran
0,30 sampai dengan 0,70.
3.6.6 Uji Daya Pembeda
Daya pembeda suatu butir soal menyatakan seberapa jauh kemampuan
butir soal tersebut mampu membedakan antara siswa yang dapat menjawab soal
dengan siswa yang tidak dapat menjawab soal. Daya pembeda suatu soal tes dapat
dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
dimana :
D = indeks diskriminasi (daya pembeda)
JA = banyaknya peserta kelompok atas
JB = banyaknya peserta kelompok bawah
BA = banyaknya peserta kelompok atas yang menjawab benar
BB = banyaknya peserta kelompok bawah yang menjawab benar
PA = proporsi peserta kelompok atas yang menjawab benar
PA = proporsi peserta kelompok bawah yang menjawab benar
(Suharsimi Arikunto, 2009: 213)
Butir-butir soal yang baik adalah butir-butir soal yang mempunyai indeks
diskriminasi 0,40 sampai dengan 0,70.
BAB
B
A
A PPJ
B
J
BD −=−=
72
3.7 Pengolahan dan Teknik Analisis Data
Setelah data penelitian terkumpul, dilakukan pengolahan data sebagai
berikut:
1. Verifikasi data
Langkah ini dilakukan untuk memeriksa kelengkapan pengisian yang
dilakukan oleh responden (siswa) sehingga data yang terkumpul memadai untuk
pengolahan lebih lanjut.
2. Pemberian skor
Untuk instrumen kemampuan belajar yang dilihat dari nilai yang ada daftar
nilai siswa, dihitung nilai rata-ratanya dalam range 100. Sedangkan untuk
instrumen motivasi belajar siswa menggunakan skala yang menyediakan 5 (lima)
alternatif jawaban. Masing-masing alternatif diberikan skor yang berbeda, selain
itu pemberian skor pada angket ini juga dengan memperhatikan jenis
pernyataannya (positif atau negatif). Berikut ini pemberian skor berdasarkan jenis
pernyataannya.
Tabel 3.5 Penyekoran instrumen motivasi belajar siswa.
Jenis Pernyataan
Alternatif Jawaban
Tidak pernah (TP)
Pernah
(P)
Kadang-kadang
(K)
Sering
(SR)
Selalu
(SL) Positif 1 2 3 4 5 Negatif 5 4 3 2 1
Dalam analisis data dihitung besar kontribusi dari variabel motivasi belajar
siswa terhadap kemampuan siswa dalam mata diklat elektronika digital yang
didapat dengan mengolah hasil dari angket. Sebelum data dianalisis lebih jauh,
73
dilakukan uji validitas dan reliabilitas terlebih dahulu pada instrumen yang
digunakan dalam pengumpulan data.
3. Mentabulasi data
Langkah-langkah yang dilakukan yaitu:
a. Menghitung skor mentah yang diperoleh tiap responden
b. Menghitung harga rata-rata (M) dan standar deviasi (SD) dari tiap variabel X,
dan Y dengan rumus sebagai berikut:
* = ∑ �+�
Keterangan:
xi = Skor responden
n = Jumlah responden (Sudjana, 1996 : 67)
,- = .∑ /+�+ − *��� − 1�
Keterangan:
xi = Skor responden
M = Harga rata-rata
n = Jumlah responden (Sudjana, 1996: 93)
c. Mengkonversi skor mentah yang diperoleh responden menjadi Z-skor dan T-
skor dengan menggunakan rumus:
0 − 1!2� = �+ − *,-
74
3 − 1!2� = 50 + 10 7�+ − *,- 8
Perhitungan diatas dilakukan pada setiap variabel yang nantinya akan digunakan
pada uji normalitas untuk metoda pengolahan data secara parametrik maupun non
parametrik. Jika datanya berdistribusi normal maka pengolahan data
menggunakan statistik parametrik dan jika salah satu atau kedua datanya tidak
berdistribusi normal maka pengolahan data menggunakan statistik non parametrik.
4. Uji normalitas
Pengujian ini dilakukan untuk menetapkan penggunaan statistik
parametrik atau non parametrik dalam analisis datanya. Uji normalitas ini
menggunakan rumus Chi Kuadrat.
�2 = 9 :; − <;�2<;!
;=1
Keterangan:
Oi = Frekuensi pengamatan
Ei = Frekuensi yang diharapkan
k = Jumlah kelas (Sudjana, 1996 : 273)
Sebelum menggunakan rumus diatas dilakukan pendistribusian data dengan
langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan skor-skor tertinggi (ST) dan terendah (SR)
75
b. Menentukan rentang (R), yaitu skor tertinggi dikurangi terendah dengan
rumus:
= = ,3 − ,=
(Sudjana, 1996 : 47)
c. Menentukan banyak kelas interval (bk) dengan aturan Sturges
�! = 1 + 3,3@2A �
dimana n adalah banyaknya sampel (Sudjana, 1996 : 47)
d. Menentukan panjang kelas interval (KI) dengan rumus:
CD = =�!
Keterangan:
KI = Kelas interval
R = Rentang
bk = Banyak kelas (Sudjana, 1996 : 47)
e. Membuat tabel distribusi frekuensi dengan bk dan KI yang telah dicari
sebelumnya. Tabel ini akan membantu mencari nilai-nilai yang akan dipakai
menghitung rata-rata (Mean) dan simpangan baku (Standard Deviation).
f. Mencari skor rata-rata (Mean) dengan rumus:
�E = ∑F/;, �;G∑ /;
Keterangan:
xI = nilai rata-rata
fi = Frekuensi untuk nilai xi
xi = Tanda kelas interval (Sudjana, 1996 : 67)
76
g. Menentukan harga simpangan baku (SD) dengan menggunakan data-data yang
didapat dari tabel frekuensi dengan rumus:
,- = .∑ /+�+ − *�� − 1�
Keterangan:
fi = Frekuensi untuk nilai xi
xi = Nilai tengah kelas interval
n = Jumlah sampel (Sudjana, 1996 : 95)
h. Membuat tabel frekuensi data yang diharapkan dan pengamatan, untuk
memperoleh nilai-nilai yang diperlukan pada rumus Chi Kuadrat.
i. Mencari batas bawah dan batas atas tiap kelas interval untuk dimasukan pada
tabel distribusi yang disebutkan diatas.
j. Mencari angka standar Z batas kelas interval dengan rumus:
0 = J! − *,-
Keterangan:
Z = Nilai Z yang dicari
Bk = Skor batas kelas interval
M = Skor rata-rata
SD = Simpangan baku
k. Mencari Z tabel untuk Z batas kelas dengan tabel luas dibawah kurva
lengkung normal standar dari 0 ke Z.
77
l. Mencari luas kelas interval, dengan cara mengurangi nilai Z tabel pada setiap
interval bila Z hitung bertanda sejenis dan menambahkan Z pada tabel jika
setiap interval bertanda tidak sejenis.
m. Mencari frekuensi yang diharapkan (Ei) dengan cara mengalikan luas tiap
kelas interval dengan jumlah sampel.
n. Mencari frekuensi pengamatan (Oi) yang merupakan (fi) setiap kelas interval.
o. Mencari harga χ2 dengan rumus Chi Kuadrat.
p. Menentukan keberartian χ 2 dengan cara membandingkan χ
2 hitung dengan χ 2
tabel, dengan berpedoman pada tingkat kepercayaan 97,5% dan derajat
kebebasan (dk) = k – 3 dimana (k = banyak kelas interval). Kriteria pengujian
adalah jika χ 2hitung lebih kecil dari χ 2
tabel maka data terdistribusi normal.
5. Uji Homogenitas
Pada pengujian homogenitas ini akan menentukan sampel yang digunakan
homogen atau tidak, pengujian ini dilakukan jika data terdistribusi normal.
Menurut Sudjana (1996 : 261) dikemukakan bahwa “Ada beberapa metoda untuk
melakukan pengujian homogenitas…. Diantaranya uji Bartlett”. Maka dalam
pengujian ini dilakukan dengan uji Bartlet dengan langkah-langkah sebagai
berikut:
a. Mengelompokkan sampel ke dalam beberapa kelompok sesuai sampel yang
diambil.
b. Membuat tabel skor variabel dari kelompok-kelompok sampel, dengan
mencantumkan nilai-nilai: ni, Σ Xi, Σ Xi2, (Σ Xi)
2.
78
c. Menghitung variansi tiap kelompok sampel dengan rumus:
,2 = � ∑ �;2 − ∑ �;�2�� − 1�
(Sudjana, 1996 : 94)
d. Membuat tabel-tabel harga untuk uji Bartlett:
e. Varians gabungan dari semua sampel:
,2 = �9�; − 1�,;2/ 9�; − 1��
(Sudjana, 1996 : 263)
f. Harga satuan Bartlett (B):
J = log ,��. 9�+ − 1�
(Sudjana, 1996 : 263)
g. Statistik Chi Kuadrat:
P2 = ln 10�. J − 9�; − 1�. log ,;2� (Sudjana, 1996 : 263)
h. Hasil perhitungan χ 2 tersebut dikonsultasikan ke dalam tabel Chi Kuadrat
dengan taraf kebebasan (dk) = k – 1, jika χ 2
hitung lebih kecil dari χ 2tabel maka
sampel tersebut dinyatakan homogen.
No. Kelompok Dk Si2 Log Si
2 dk. Log Si2
79
6. Uji Linieritas
Pengujian linieritas ini menggunakan model regresi. Analisis regresi
digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linier antara variabel
pengaruh guru sebagai instruktur pengawas (X) dengan prestasi belajar siswa
dalam program diklat pembuatan rangakaian pengendali dasar (Y), meliputi
persamaan regresi linier, uji kelinieran dan keberartian regresi.
Analisis Regresi
1. Menentukan persamaan regresi linier
Untuk menyatakan bentuk hubungan fungsional antara dua variabel
(variabel X dan Y) digambarkan dengan persamaan matematika, dengan rumus
sebagai berikut :
� = R + ��
(Sudjana, 1996 : 315)
Harga a dan b dapat berdasarkan metode kuadrat terkecil dari pasangan data X
dan Y dengan rumus :
( )( ) ( )( )( )22
2
XXn
XYXXYa
∑−∑
∑∑−∑∑=
( )( )( )22 XXn
YXXYnb
∑−∑
∑∑−∑=
(Sudjana, 1996 : 315)
Regresi yang didapat dari perhitungan tersebut dapat digunakan untuk menghitung
harga Y bila harga X diketahui.
80
2. Uji Kelinieran Regresi
Dalam uji kelinieran regresi, data X yang sama dapat dibuat dalam
kelompok yang sama. Pasangan seperti ini dapat disusun kedalam tabel di bawah
ini :
Tabel 3.6 Pasangan data dengan pengulangan terhadap X
X Y
1
1
1
1
.
.n
Χ
ΧΧ
Y11
Y12 . .
Y1n1
2
2
2
2
.
.n
Χ
ΧΧ
Y21
Y22 . .
Y2n2
k
k
k
k
n
Χ
ΧΧ
.
.
Yk1
Yk2 . .
Yknk
Dengan menggunakan data yang disusun dalam tabel di atas, uji kelinieran dapat
dilakukan dengan menghitung jumlah kuadrat (JK) yang disebut sumber variansi.
Sumber variansi yang perlu dihitung adalah jumlah kuadrat (JK) total, regresi (a),
regresi (b/a), sisa tuna cocok (TC) dan kekeliruan (E), yang dapat dihitung dengan
rumus sebagai berikut :
JK (T) = ∑ Y2
81
JK (a) = ( )
N
Y 2∑
JK
a
b = b
( )( )
∑∑−∑N
YXXY
JK (r) = −∑ 2Y JKa ─ JK(b/a)
JK (E) =
∑−∑∑N
YY
22 )(
JK (TC) = JKr – JKE ( Sudjana, 1996 : 330-336)
Semua besaran di atas dapat diperoleh dalam daftar analisis varians (Anava),
sebagai berikut :
Tabel 3.7 Analisis Varians (Anava) Regresi Linier
Sumber variasi Total
dk n
JK ∑Y1
2 KT ∑Y1
2 F -
Regresi (a) Regresi (b/a)
Residu
1 1
n – 2
(∑Y1)2/n
JKreg = JK (b/a)
JKreg = ∑(Y1-Y1)2
(∑Y1)2/n
S2reg = JK (b/a)
S2reg =
( )2
21
−−Σ
n
YYi
reg
reg
S
S2
2
Tuna cocok
Kekeliruan
K – 2
n – k
JK (TC)
JK (E)
STC = 2
)(
−k
TCJK
Se2 =
2
2
e
TC
S
S
Harga-harga yang diperoleh dalam rata-rata jumlah kuadrat (KT),
digunakan untuk menguji hipotesis, sebagai berikut :
1. Koefisien arah regresi tidak berarti melawan koefisien arah regresi berarti.
2. Bentuk regresi linier melawan bentuk regresi non linier.
kn
EJK
−)(
82
7. Uji korelasi antar variabel X – Y (Uji linieritas regresi)
a. Menghitung koefisien korelasi
Uji korelasi antar variabel untuk mengetahui pengaruh atau hubungan
antara variabel-variabel yang dianalisis. Uji korelasi antar dua variabel ini
menggunakan rumus korelasi Product Moment.
��� = ( ) ( )( )( ) ( ){ } ( ) ( ){ }2222 .
.
YYnXXn
YXXYn
∑−∑∑−∑
∑∑−∑
Keterangan:
rxy = Koefisien korelasi
X dan Y = variabel X dan variabel Y
n = jumlah responden (Sudjana, 1996 : 373)
b. Menguji koefisien korelasi
Adapun rumus yang digunakan adalah rumus uji statistik t-student :
21
2
r
nrt
−
−=
Keterangan :
t = uji signifikan
r = koefisien korelasi
n = jumlah responden uji coba (Sudjana, 1996 : 377)
Setelah didapat nilai t, kemudian dikonsultasikan dengan t-tabel. Apabila
thitung > ttabel, maka hipotesis diterima dengan derajat kebebasan dk = n – 2.
Selanjutnya harga koefisien korelasi (rxy) diinterpretasikan pada indeks korelasi :
Tabel 3.8 Klasifikasi nilai koefisian korelasi (rxy)
83
Nilai Koefisian Korelasi (rxy) Klasifikasi 0,80 < rxy < 1,00 Koefisien korelasi sangat tinggi 0,60 < rxy ≤ 0,80 Koefisien korelasi tinggi 0,40 < rxy ≤ 0,60 Koefisien korelasi sedang 0,20 < rxy ≤ 0,40 Koefisien korelasi rendah 0,00 < rxy ≤ 0,20 Koefisien korelasi sangat rendah
rxy = 1,00 Koefisien korelasi sempurna rxy = 0,00 Tidak Berkorelasi
(Siregar S, 2004 : 187)
8. Koefisien Determinasi
Nilai koefisien korelasi (r) yang telah dihitung sebelumnya akan
digunakan untuk mencari nilai koefisien determinasi menentukan seberapa besar
kontribusi variabel terikat terhadap variabel bebasnya. Dengan menggunakan
rumus:
C- = �� × 100
Keterangan:
KD = Koefisien determinasi
r2 = Kuadrat dari koefisien korelasi (Sudjana, 1996 : 368)
9. Menaksir Koefisisen Korelasi
Untuk menentukan interval taksiran koefisien korelasi ρ, digunakan
transformasi Fisher yaitu Z. Setelah harga Z didapat, baru batas-batas µz
ditentukan. Jika γ = koefisien kepercayaan yang diberikan, maka interval taksiran
µz dihitung oleh:
0 − T#�U�V < XV < 0 + T#�U�V
84
(Sudjana, 1996 : 378)
dengan z1/2γ didapat dari daftar distribusi normal baku menggunakan peluang 1/2γ.
Akhirnya batas-batas ρ dapat ditentukan dengan menggunakan batas-batas
µz yang didapat dari rumus diatas dan
XT = 1,1513�@2A Y1 + Z1 − Z[
(Sudjana, 1996 : 378)
10. Uji Hipotesis
Untuk menguji diterima atau tidaknya hipotesis, digunakan rumus uji t.
Hasil (r) yang diperoleh dari rumus korelasi Pearson Product Moment lalu
didistribusikan ke dalam rumus t, dengan rumus sebagai berikut:
� = �√� − 2√1 − ��
Keterangan:
t = Uji signifikansi
n = Jumlah responden uji coba
r = Koefisien korelasi (Sudjana, 1996 : 380)
H0 = Variabel independen tidak memberikan kontribusi yang signifikan terhadap
variabel dependen.
H1 = Variabel independen memberikan kontribusi yang signifikan terhadap
variabel dependen.
85
Perhitungan nilai t akan menentukan signifikan atau tidaknya, jika harga
thitung > ttabel maka H0 ditolak dan korelasi tersebut signifikan.
