26
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Hasil Penelitian 4.1.1
Analisa Deskripsi Variabel Disiplin Belajar (X1)
4.1.1.1 Disiplin Belajar di kampus (X1.1) Hal yang diukur dalam disiplin belajar mahasiswa ketika berada di kampus yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi angkatan 2012 yang ditunjukan dalam setiap perilakunya yang selalu taat dan mau melaksanakan tata tertib kampus, ketaatan masuk kelas, keaktifan serta tertib di dalam kelas. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator disiplin belajar di kampus (X1.1) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.1 sebagai berikut: Tabel 4.1. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Kedisplinan Mahasiswa Biologi angkatan 2012 di Kampus. Variabel Disiplin (Kampus) Kategori Rentang Skor Frekwensi Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 Rendah 1,81 - 2,60 0 Sedang 2,61 - 3,40 2 Tinggi 3,41 - 4,20 17 Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 40 Jumlah 59
Persentase 0,00 0,00 3,39 28,81 67,80 100
Sumber : Data Peneliti Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 4,21 – 5,00 yaitu sebesar 67,8% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki sikap dan perilaku disiplin di kampus yang sangat tinggi dan sebanyak sekitar 28,81% memiliki sikap dan perilaku disiplin di kampus yang tinggi, sisanya 3,39% memiliki sikap dan perilaku
27
disiplin yang sedang. Hal ini dapat menggambarkan bahwa tingginya tingkat kedisiplinan belajar mahasiswa biologi angkatan 2012 ketika berada di kampus. 4.1.1.2 Disiplin belajar di rumah (X1.2) Hal yang diukur dalam disiplin belajar mahasiswa ketika berada di rumah yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi yang ditunjukan dalam setiap perilakunya yang selalu membuat jadwal belajar dan menaati segala agenda belajar yang telah dijadwalkan serta selalu mengerjakan tugas atau laporan praktikum. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator disiplin belajar di rumah (X1.2) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.2 sebagai berikut: Tabel 4.2. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Kedisplinan Mahasiswa Biologi angkatan 2012 di Rumah. Variabel Disiplin (Rumah) Kategori Rentang Skor Frekwensi Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 Rendah 1,81 - 2,60 5 Sedang 2,61 - 3,40 25 Tinggi 3,41 - 4,20 23 Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 6 Jumlah 59
Persentase 0,00 8,47 42,37 38,98 10,17 100
Sumber : Data Peneliti Dari tabel diatas terlihat bahwa tingkat kedisiplinan belajar dirumah yang dimiliki mahasiswa biologi angkatan 2012 cukup beragam. Sekitar 8,47% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki sikap dan perilaku disiplin belajar dirumah/kos berkategori rendah, 42,37% berkategori sedang, 38,98% berkategori tinggi dan 10,17% berada pada kategori sangat sangat tinggi.
28
4.1.2
Analisa Deskripsi Variabel Motivasi Belajar (X2)
4.1.2.1 Ketekunan Belajar (X2.1) Hal yang diukur dalam ketekunan belajar yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi yang menunjukan keseriusan dalam belajar. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari ketekunan (X2.1) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.3 sebagai berikut: Tabel 4.3. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Ketekunan Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012. Variabel Motivasi (Tekun) Kategori Rentang Skor Frekwensi Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 Rendah 1,81 - 2,60 0 Sedang 2,61 - 3,40 0 Tinggi 3,41 - 4,20 2 Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 57 Jumlah 59
Persentase 0,00 0,00 0,00 3,39 96,61 100
Sumber : Data Peneliti Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 4,21 – 5,00 yaitu sebanyak sebesar 96,61% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat ketekunan belajar yang sangat tinggi, dan sisanya sekitar 3,39% masuk dalam kategori tinggi. Hal ini dapat diartikan bahwa tingkat ketekunan belajar mahasiswa biologi angkatan 2012 cenderung sangat tinggi. 4.1.2.2 Keuletan Belajar (X2.2) Hal yang diukur dalam keuletan belajar yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi yang menujukan sikap tidak mudah menyerah jika mengalami hambatan atau menemui kesulitan dalam belajar. Berdasarkan tabulasi
29
data pada angket
yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka
diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari keuletan belajar (X2.2) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.4 sebagai berikut: Tabel 4.4. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Keuletan Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012. Variabel Motivasi (Ulet) Kategori Rentang Skor Frekwensi Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 Rendah 1,81 - 2,60 0 Sedang 2,61 - 3,40 16 Tinggi 3,41 - 4,20 26 Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 17 Jumlah 59
Persentase 0,00 0,00 27,12 44,07 28,81 100
Sumber : Data Peneliti Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 3,41 – 4,20 yaitu sebesar 44,07% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat keuletan belajar yang cenderung tinggi, sekitar 28,81% kategori sangat tinggi, dan sisanya sekitar 27,12% kategori sedang. Hal ini dapat diartikan bahwa tingkat keuletan belajar mahasiswa biologi angkatan 2012 cenderung tinggi. 4.1.2.3 Minat Belajar (X2.3) Hal yang diukur dalam Minat yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi untuk terlibat langsung dalam seluruh kegiatan belajar mengajar. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari minat (X2.3) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.5 sebagai berikut:
30
Tabel 4.5. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Minat belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012. Kategori Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Jumlah
Variabel Motivasi (Minat) Rentang Skor Frekwensi 1,00 - 1,80 0 1,81 - 2,60 3 2,61 - 3,40 16 3,41 - 4,20 26 4,21 - 5,00 14 59
Persentase 0,00 5,08 27,12 44,07 23,73 100
Sumber : Data Peneliti Frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 3,41 – 4,20 yakni sebesar 44,07% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat ketekunan belajar yang cenderung tinggi, sekitar 27,12 % kategori sedang, 23,73% kategori sangat tinggi, dan siasanya sekitar 5,09 % berada pada kategori rendah. Dengan demikian dapat diartikan bahwa secara keseluruhan minat belajar mahasiswa biologi angkatan 2012 berada dalam kategori tinggi. 4.1.2.4 Kemandirian Belajar (X2.4) Hal yang diukur dalam kemandirian belajar yaitu keseluruhan sikap dan tindakan mahasiswa biologi dalam hal mengatur diri untuk belajar sendiri, mendiagnosa kebutuhan belajarnya, serta mengevaluasi hasil belajarnya. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari kemandirian (X2.4) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.6 sebagai berikut:
31
Tabel 4.6. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat kemandirian belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012. Variabel Motivasi (Mandiri) Kategori Rentang Skor Frekwensi Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 Rendah 1,81 - 2,60 9 Sedang 2,61 - 3,40 30 Tinggi 3,41 - 4,20 18 Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 2 Jumlah 59
Persentase 0,00 15,25 50,85 30,51 3,39 100
Sumber : Data Peneliti Dapat dilihat frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 2,61 – 3,40 yaitu sebesar 50,85% mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat kemandirian belajar masuk dalam kategori sedang, 30,51 % kategori tinggi, 15,25 % berada pada kategori rendah dan sisanya 3,39 % kategori sangat tinggi. Hal ini dapat diartikan bahwa tingkat kemadrian belajar mahasiswa biologi angkatan 2012 cenderung sedang. 4.1.2.5 Prestasi Belajar (X2.5) Hal yang diukur dalam prestasi belajar yaitu keseluruhan hasrat atau tendensi mahasiswa biologi untuk mengerjakan sesuatu yang sulit dengan secepat dan sebaik mungkin. Berdasarkan tabulasi data pada angket yang telah diisi oleh responden dan setelah diolah maka diperoleh nilai masing-masing pernyataan dari indikator dari prestasi belajar (X2.5) sesuai dengan jawaban responden dapat dilihat berdasarkan Tabel 4.7 sebagai berikut:
32
Tabel 4.7. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Prestasi Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012. Variabel Motivasi (Prestasi) Kategori Rentang Skor Frekwensi Sangat Rendah 1,00 - 1,80 0 Rendah 1,81 - 2,60 5 Sedang 2,61 - 3,40 12 Tinggi 3,41 - 4,20 24 Sangat Tinggi 4,21 - 5,00 18 Jumlah 59
Persentase 0,00 8,47 20,34 40,68 30,51 100
Sumber : Data Peneliti Dapat dilihat frekwensi tertinggi ada pada rentang skor 3,41 – 4,20 yaitu sebesar 40,68%
mahasiswa biologi angkatan 2012 memiliki tingkat prestasi
belajar masuk ke dalam kategori tinggi, 30,51% kategori sangat tinggi, 20,34 % berada pada kategori sedang dan sisanya sekitar 8,47 % rendah. Dengan demikian dapat diartikan bahwa prestasi
belajar mahasiswa biologi angkatan 2012
cenderung tinggi. 4.1.3
Analisa Deskripsi Variabel Hasil Belajar (Y)
4.1.3.1 IPK (Y.1) Berdasarkan tabulasi data yang telah disisi oleh respnden dan setelah diolah maka diperoleh nilai dari indikator IPK (Y.1) dapat dilihat pada tabel 4.8 sebagai berikut. Tabel 4.7. Kategori, Rentang Skor, Frekwensi dan Persentase Tingkat Prestasi Belajar Mahasiswa Biologi angkatan 2012. Variabel Hasil Belajar (IPK) Kategori Rentang Skor Frekwensi Rendah 1,00 - 1,99 0 Memuaskan 2,00 - 2,75 2 Sangat Memuaskan 2,76 - 3,50 50 Terpuji 3,51 - 4,00 7 Jumlah 59
Persentase 0,00 3,39 84,75 11,86 100,00
33
4.2 Uji Asumsi dan Prasyarat Analisis Analisis terhadap data untuk uji validitas dan reabilitas instrumen penelitian dilakukan melalui uji Alpha Cronbach. Hasil nalisis menunjukan bahwa seluruh pernyataan dalam instrumen telah memenuhi kriteria valid dan reliabel yang ditunjukan dengan nilai mendekati 1,00. Hasil analisis uji validitas dan reliabilitas instrumen selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2. Setelah dilakukan analisis uji validitas den reabilitas instrumen, langkah selanjutnya adalah pengujian moralitas data. Dalam pengujiannya sebuah data dikatakan berdistribusi normal jika nilai cr skewness atau angka cr kurtosis ada diantara -2,58 sampai +2,58 (nilai z pada tingkat kepercayaan 99%). Berikut hasil uji analisis normalitas data. Tabel 4.9. Hasil Uji Normalitas Data Variable Saw c.r. kurtosis c.r. Rumah -,046 -,146 -,481 -,754 Kampus -,835 -2,619 ,005 ,008 IPK ,318 ,996 -,051 -,080 Ketekunan -,462 -1,584 ,586 1,087 Keuletan -,245 -,767 -,883 -1,384 Minat -,122 -,383 -,163 -,255 Kemandirian -,042 -,130 -,072 -,113 Berprestasi -,321 -1,006 -,739 -1,159 Multivariate 7,102 2,419 Sumber : Output AMOS Dari tabel diatas, terlihat bahwa secara keseluruhan (multivariat) berdistribusi normal, karena angka multivariat (2,419)< 2,58. Sementara jika ditinjau pada setiap variabel, semuanya berdistribusi normal karena memiliki nilai c.r dibawah dari 2.58, maka data penelitian ini dapat diasumsikan berdistribusi normal. Selanjutnya data dapat dianalisis dengan menggukan Analisis SEM.
34
4.3 Analisis Data Hasil Penelitian Analisis data penelitian ini menggunakan analisis struktur equation model (SEM) dengan bantuan Aplikasi AMOS 22. Tujuan analisis SEM adalah menguji apakah model tersebut fit dengan data yang ada. Dasar pengujian adalah penghitungan kovarians untuk mengetahui hubungan antar variabel. Analisis SEM dibagi menjadi dua tahapan yang pertama adalah Uji Measurement Model dan dilanjutkan dengan Uji Struktural Model. 4.3.1
Uji Measurement model Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui seberapa tepat variabel-
variabel manifest dapat menjelaskan variabel laten yang ada. Namun langkah awal dalam pengujian measurement model adalah terlebih dahulu menguji apakah model yang kita gunakan fit. Alat uji model yang digunakan adalah Absolute Fit Indices yaitu membandingkan secara langsung matriks kovarians sampel dengan estimasi menggunakan Chi-Square (X2). Dari hasil analisis output Amos pada degree of freedom diperoleh X2 hitung sebesar 35,267 lebih kecil dari nilai X2tabel =32 , a=0,05)
(df
yaitu sebsar 43,9. Dan nilai p (probability level) adalah 0,271 >0,05.
Dengan demikian matriks kovarians sampel model
data penelitian ini tidak
berbeda dengan matriks kovarians estimasi. Atau dengan kata lain model fit dengan data yang ada. Setelah model fit dengan data, selanjutnya uji measurement model dilanjutkan dengan menganalisis hubungan indikator dengan variabel laten. Proses tersebut dinamakan uji validitas konstruk (variabel laten). Uji validitas konstruk ini dilakukan dengan uji convergen validity. dengan melakukan analisis
35
kekuatan hubungan antara setiap indikator terhadap konstruknya. Hal ini penting untuk menentukan apakah masing-masing indikator memiliki hubungan yang signifikan pada variabel konstruk. Jika tidak, maka
indikator tersebut harus
dikeluarkan atau dibuang karena tidak memiliki pengaruh yang berarti terhadap variabel konstruk. Tabel 4.10. Regression Weights Estimate S.E. Berprestasi <--- MotivasiBelajar 1,000 Minat <--- MotivasiBelajar ,624 ,109 Keuletan <--- MotivasiBelajar ,546 ,098 Ketekunan <--- MotivasiBelajar ,126 ,027 IPK <--- HasilBelajar ,323 ,045 Kampus <--- DisiplinBelajar ,663 ,094 Rumah <--- DisiplinBelajar 1,000 Kemandirian <--- MotivasiBelajar ,639 ,111 Sumber : Output AMOS
C.R.
P
5,720 5,589 4,627 7,124 7,049
*** *** *** *** ***
5,733
***
Label
Angka estimate pada tabel di atas menunjukkan hubungan antara variabel konstruk dan indikatornya. Terlihat bahwa hubungan antara indikator Kampus dengan konstruk Disiplin Belajar adalah 0,663 nilai ini signifikan secara statistik karena nilai probability (P) lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan bahwa indikator Kampus dapat dikatakan memang ada hubungan yang nyata diantara keduanya. Pada tabel 4.10. juga terlihat bahwa semua nilai probabilitas (P) memiliki nilai *** atau 0,000 yang berarti nilai probabilitas semua indikator yang ada dalam penelitian ini kurang dari 0,05, maka dapat dikatakan bahwa keseluruhan indikator dapat menjelaskan semua variabel konstruk yang ada. Jika memang sebuah indikator menjelaskan sebuah konstruk, maka indikator tersebut akan mempunyai
factor loading yang tinggi dengan konstruk tersebut
dan total
36
indikator akan mempunyai variance extracted yang cukup tinggi. Dibawah ini tabel nilai factor loading dari setiap indikator terhadap konstruk dalam penelitian ini : Tabel 4.13 Tabel Standardized Regression Weights dari setiap indikator terhadap konstruk Estimate Berprestasi <--- MotivasiBelajar ,669 Minat <--- MotivasiBelajar ,581 Keuletan <--- MotivasiBelajar ,553 Ketekunan <--- MotivasiBelajar ,303 IPK <--- HasilBelajar ,754 Kampus <--- DisiplinBelajar ,712 Rumah <--- DisiplinBelajar ,780 Kemandirian <--- MotivasiBelajar ,584 Sumber : Output AMOS Angka pada kolom Estimate menunjukkan factor loading dari setiap indikator terhadap konstruk yang terkait.
Karena variabel konstruk Disiplin
Belajar mempunyai dua indikator yaitu Rumah dan Kampus, maka ada dua faktor loading masing masing Kampus sebesar 0,712 dan Rumah sebesar 0.780 keduanya memiliki nilai yang tinggi. Sehingga disiplin belajar dirumah dan di kampus dapat menjelaskan variabel konstruk disiplin belajar. Sedangkan nilai angka variance extracted di diperoleh dari rata-rata kuadrat faktor loading variabel konstruk Disiplin Belajar yaitu sebesar 0,558 nilai ini menunjukkan adanya konvergensi antar indikator untuk menjelaskan variabel konstruk Disiplin Belajar. Variabel konstruk motivasi belajar memiliki lima faktor loading yaitu berprestasi 0,669, minat 0,581, keuletan 0,553, ketekunan 0,303 dan kemandirian 0,584, dari kelima indikator yang dimiliki variabel Motivasi belajar, indikator
37
ketekunan memiliki nilai factor loading yang paling kecil. Namun secara keseluruhan indikator yang ada dapat menjelaskan variabel konstruk motivasi belajar. Adapun nilai angka variance extracted variabel konstruk motivasi belajar yaitu sebesar 0,304 nilai ini menunjukkan adanya konvergensi antar indikator untuk menjelaskan variabel konstruk motivasi. Variabel konstruk hasil belajar memiliki satu factor loading yaitu IPK sebesar 0,574. Adapun nilai angka variance extracted variabel kosntruk hasil belajar yaitu sebesar 0,329 nilai ini menjelaskan adanya konvergensi antar indikator untuk menjelaskan variabel konstruk hasil belajar. Dari nilai variance extracted masing-masing variabel konstruk karena keseluruhan indikatornya dalam penelitian ini dapat menjelaskan variabel konstruknya. Maka analisis selanjutnya adalah mencari seberapa besar indikatorindikator tersebut dapat menjelaskan variabel konstruk yang ada. Berikut ini tabel Squared multiple Correlations yang menampilkan hasil analisis tersebut: Tabel 4.12 Tabel Squared multiple Correlations Estimate Rumah ,608 Kampus ,506 IPK ,569 Ketekunan ,092 Keuletan ,306 Minat ,338 Kemandirian ,341 Berprestasi ,447 Sumber : Output AMOS Nilai estimate yang terdapat pada tabel di atas merupakan hasil kuadrat dari factor loading. Angka 0,608 pada indikator rumah dapat diartikan bahwa 0,608 x 100 % = 60,8 % variasi dari indikator rumah memberikan konstribusi
38
terhadap konstruk disiplin belajar, sedangkan sisanya 39,2 % dijelaskan oleh unique faktor. Indikator kampus mempunyai nilai 0,506 atau variasi yang ada pada indikator kampus memberikan konstribusi sebesar 50,6 % pada variabel konstruk disiplin belajar. Indikator ketekunan memberikan kontribusi sebesar 9,2 % terhadap variabel konstruk motivasi belajar, indikator keuletan memiliki kontribusi sebesar 30,6% pada motivasi belajar. Indikator minat memberikan kontribusi sebesar 33,8% pada belajar. Indikator kemandirian memberikan kontribusi sebesar 34,1 %. Sementara berprestasi memiliki kontribusi sebesar 44,7% kepada motivasi belajar. Sementara indikator IPK memberikan kontribusi sebesar 56,9% terhadap hasil belajar. Dari uji measurement model dapat disimpulkan bahwa semua indikatorindikator yang ada dianggap mampu menjelaskan konstruk-konstruk yang ada. Walaupun pada konstruk motivasi belajar salah satu indikatornya yakni ketekunan memiliki hubungan yang sangat lemah yakni sebesar 0,092, namun secara keseluruhan, baik konstruk disiplin belajar, konstruk motivasi belajar dan konstruk hasil belajar berhubungan secara signifikan dengan indikatorindikatornya. 4.3.2
Uji Struktural model Uji Struktural Model merupakan tahap lanjutan setelah Uji Measurement
Model. Pada tahap ini peneliti akan menguji structural parameter estimate, yakni hubungan di antara konstruk atau variabel independen-dependen yang ada dalam
39
struktural model. Disiplin belajar dan motivasi belajar merupakan variabel independen, sedangkan hasil belajar merupakan variabel dependent. Untuk melihat ada tidaknya hubungan yang signifikan dan keeratan antara variabel independent (disiplin belajar dan motivasi belajar) dengan variabel dependent (hasil belajar), maka syarat utamanya adalah semua nilai harus positif. Hal ini disebabkan secara teori disiplin belajar dan hasil belajar tidak akan berhubungan secara negatif, dalam arti semakin tinggi tingkat kedisiplinan belajar seseorang maka makin tinggi pula hasil belajarnya, demikian pula hubungan motivasi belajar dengan hasil belajar. Selanjutnya untuk kepraktisan dalam pengambilan keputusan, maka peneliti akan melihat langsung nilai pada kolom P (probability) jika p > 0,05 maka tidak ada hubungan antara konstruk yang ada, dan jika p < 0,05 maka ada hubungan antara konstruk yang ada. Berikut ini adalah tabel output estimate regression weight yang akan menggambarkan
hubungan
antar
konstruk
(variabel
independen-vaiabel
dependent). Tabel 4.13. Output Estimate Regression Weight Estimate S.E. C.R. HasilBelajar <--- DisiplinBelajar ,475 ,216 2,197 HasilBelajar <--- MotivasiBelajar ,645 ,217 2,975 Sumber : Output AMOS
P ,028 ,003
Label
Tabel di atas yang menjelaskan hubungan antar konstruk: o Hubungan Disiplin Belajar Hasil Belajar Angka p pada baris pertama pada tabel 4.15 adalah 0,028; angka ini berada dibawah 0,05 sehingga ada hubungan yang signifikan antara disiplin belajar
40
dengan hasil belajar, atau disiplin belajar mahasiswa memiliki hubungan dengan hasil belajarnya. o Hubungan Motivasi Belajar Hasil Belajar Angka p pada baris kedua pada tabel 4.13 adalah 0,003; angka ini juga berada jauh dibawah 0,05 sehingga bisa dikatakan bahwa antara motivasi belajar dengan hasil belajar mempunyai hubungan yang signifikan. Setelah diketahui bahwa antara variabel konstruk memiliki hubungan yang signifikan, peneliti akan melihat seberapa erat hubungan tersebut. Untuk mengetahui keeratan hubungan antar konstruk dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4.14. Standar Regression Weight Estimate HasilBelajar <--- DisiplinBelajar ,437 HasilBelajar <--- MotivasiBelajar ,619 Sumber : Output AMOS Pada tabel di atas Disiplin Belajar Hasil Belajar mempunyai korelasi positif sebesar 0,437, sedangkan Motivasi Belajar Hasil Belajar mempunyai korelasi positif sebesar 0,619. Selain hubungan antar variabel independen dan dependent, ada pula hubungan yang juga akan diuji yakni hubungan antara kedua variabel independen dalam hal ini hubungan antar disiplin belajar dengan motivasi belajar. Untuk melihat hubungan tersebut dapat dilihat dalam tabel kovarians dan seberapa erat hubungan tersebut dapat dilihat pada tabel correlation.
41
Tabel 4.15. Covarians Estimate S.E. MotivasiBelajar <--> DisiplinBelajar ,364 ,086 Sumber : Output AMOS
C.R. 4,250
P ***
Label
Tabel 4.16. Correlation MotivasiBelajar <--> DisiplinBelajar Sumber : Output AMOS
Estimate ,728
Kovarians adalah hubungan dua variabel yang bersifar dua arah (berbeda dengan regression weights yang besifat searah). Pada penelitian ini hanya ada satu kovarians, yakni hubungan antara dua variabel independent Disiplin Belajar dengan Motivasi Belajar. Pada tabel 4.15, hubungan tersebut mempunyai nilai p ***. Hal ini menunjukan angka p adalah 0,000 yang jauh di bawah 0,05, karenanya dapat dikatakan bahwa terdapat hubungan dua arah yang signifikan antara Disiplin Belajar dengan Motivasi Belajar, dan hubungan tersebut mempunyai keeratan sebesar 0,728 (tabel 4.16). 4.4 Pembahasan 4.4.1 Hubungan Indikator dengan Variabel 4.4.1.1
Hubungan indikator-indikator disiplin belajar dengan variabel disiplin belajar. Untuk mengukur kedisiplinan mahasiswa, peneliti menetapkan dua
indikator untuk mengukur disiplin belajar tersebut. Indikator pertama yaitu disiplin belajar mahasiswa biologi ketika berada di kampus dan indikator kedua yaitu disiplin belajar mahasiswa biologi ketika berada di rumah atau kost. Dari hasil analisis data dengan menggunakan SEM (Structural Equation Modelling) diketahui bahwa disiplin belajar mahasiswa ketika berada dirumah memberikan
42
variasi kontribusi sebesar 60,8 % pada disiplin belajar mahasiswa, sedangkan untuk disiplin belajar mahasiswa ketika berada di kampus memberikan variasi konstribusi sebesar 50,6% pada disiplin belajar mahasiswa. Dalam SEM setiap indikator diukur tersendiri sehingga hasilnya tidak memiliki hubungan dengan indikator lainnya walaupun berada dalam satu variabel konstruk, namun masingmasing indikator secara bersamaan memberikan konstribusi terhadap keberadaan variabel konstruk. Menurut Alex dalam Indrawan (2008) tingkat kedisiplinan seseorang mempunyai
konstribusi
terhadap
hasil
yang
dicapai
seseorang
dalam
melaksanakan suatu pekerjaan atau kegiatan. Artinya semakin tinggi tingkat kedisiplinan seseorang dalam melaksanakan pekerjaannya, maka hasil yang dicapai akan semakin baik, sebaliknya semakin rendah tingkat kedisiplinan seseorang dalam melaksanakan pekerjaannya, maka hasil yang dicapai akan semakin kurang baik. Angka sebesar 60,8 % pada indikator disiplin belajar di rumah menandakan bahwa mahasiswa biologi angkatan 2012 lebih tinggi tingkat kedisiplinan belajarnya ketika berada di rumah/kost jika dibandingkan ketika mereka berada di kampus yang memiliki angka sebesar 50,6%. Data ini cukup relevan dengan fakta yang ada, karena jika sedang berada di rumah atau kost mahasiswa dapat mengerjakan berbagai macam tugas yang di dapat pada saat perkulihan serta mengerjakan beberapa laporan baik itu untuk praktikum maupun PKL . Hal lain yang menjadi penyebab tingginya tingkat kedisiplinan belajar mahasiswa ketika berada di rumah adalah adanya beberapa kalangan dari
43
mahasiswa yang tidak sempat mengikuti perkuliahan, namun mereka selalu mengerjakan tugas-tugas yang diberikan. 4.4.1.2
Hubungan indikator-indikator motivasi belajar dengan variabel motivasi belajar. Untuk mengukur motivasi belajar mahasiswa, peneliti menetapkan lima
indikator yaitu tekun, ulet, minat, mandiri dan prestasi. Dari kelima indikator tersebut hanya ketekunan yang memiliki variasi kontribusi paling rendah pada konstruk motivasi belajar yakni sebesar 9,2%, dengan besaran nilai yang cukup rendah, Hal ini tentu sangat kontras bila kita melihat distribusi perolehan nilai (tabel 4.4) yang didapatkan peneliti, di mana sekitar 96,61% responden memiliki ketekunan sangat tinggi dan sekitar 3,39% ketekunan yang tinggi. Namun setelah dianalisis menggunakan SEM (Structural Equation Modelling) hasil yang di dapat sangat rendah, dalam SEM hasil seperti itu bisa saja terjadi karena dalam SEM memperhitungkan Unique Factor atau faktor lain di luar kendali peneliti. Rendahnya variasi kontribusi indikator ketekunan belajar pada variabel konstruk motivasi belajar, disebabkan oleh korelasi antara indikator ketekunan belajar dengan empat indikator lainnya sangat lemah. Dapat dilihat dalam data penelitian perbedaan nilai yang sangat besar nilai antara nilai indikator tekun dengan empat indikator lainnya atau data tidak sejajar (contoh responden 6 dalam lampiran 3). Indikator prestasi atau keinginan mahasiswa biologi angkatan 2012 untuk mengerjakan sesuatu yang sulit dengan sebaik mungkin memberikan variasi konstribusi 44,7 % pada motivasi belajar. Indikator kemandirian atau sikap mahasiswa biologi angkatan 2012 untuk belajar sendiri, mendiagnosa kebutuhan
44
belajarnya serta mengevaluasi hasil belajarnya, memberikan variasi konstribusi sebesar 34,1 % pada motivasi belajar. Indikator minat atau keterlibatan langsung mahasiswa biologi angkatan 2012 dalam kegiatan belajar mengajar, memberikan variasi konstribusi sebesar 33,8 % pada motivasi belajar. Indikator keuletan atau sikap yang ditunjukan oleh mahasiswa biologi angkatan 2012 untuk tidak mudah menyerah jika mengalami kesulitan hambatan atau kesulitan belajar, memberikan konstribusi variasi sebesar 30,6 % pada motivasi belajar. Motivasi berhubungan erat dengan kebutuhan, motif, dan tujuan. Pemuasan kebutuhan merupakan tujuan dari motif yang menggerakkan seseorang, motif tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dapat disimpulkan dengan melihat usaha seseorang dalam melakukan sesuatu. Menurut Suryabrata (dalam Rustanto, 2009) tiap aktivitas yang dilakukan oleh seseorang itu didorong oleh sesuatu kekuatan dari dalam diri seseorang itu; kekuatan pendorong inilah yang kita sebut motif. Motivasi belajar adalah syarat mutlak dalam mencapai tujuan belajar, hal ini ditegaskan oleh Lubis (dalam Rustanto, 2009) motivasi belajar adalah semangat yang memiliki kekuatan dalam diri yang mendorong seseorang berbuat atau melakukan sesuatu agar tujuan belajar tercapai. 4.4.1.3
Hubungan indikator-indikator hasil belajar dengan variabel hasil belajar. Untuk Hasil belajar ada tiga indikator yaitu, kognitif, psikomotor dan
afektif. Ketiga indikator ini memberikan konstribusi variasi
terhadap hasil
belajar. Afektif memberikan variasai konstribusi sebesar 100% pada hasil belajar mahasiswa biologi angkatan 2012, hal ini berarti sikap dan perilaku merupakan hal terpenting dalam menunjang hasil belajar. Sarwono (2006) mendefinisikan
45
sikap adalah kecenderungan atau kesediaan seseorang untuk bertingkah laku tertentu, kalau ia menghadapi suatu rangsangan tertentu. Seseorang memiliki sikap tertentu terhadap berbagai hal, baik secara positif maupun negatif. Sikap positif menjadi pilihan untuk dikembangkan/ditanamkan kepada seseorang sehingga dapat bersikap positif terhadap rangsangan yang diterima yang pada gilirannya akan mengoptimalkan hasil belajar yang optimal. Psikomotor memberikan variasi konstribusi sebesar 72% pada hasil belajar dan kognitif memberikan variasi konstribusi sebesar 56% pada hasil belajar mahasiswa biologi angkatan 2012. 4.4.2 Hubungan antara Variabel Independent dengan Variabel Dependent 4.4.2.1 Hubungan variabel disiplin belajar belajar dengan variabel hasil belajar. Terlihat hubungan signifikan antara disiplin belajar dengan hasil belajar memiliki korelasi sebesar 0,43. Hubungan yang signifikan ini menandakan bahwa disiplin sangat penting bagi siapapun dan di manapun, tak terkecuali bagi mahasiswa dia harus disiplin belajar baik di kampus maupun di rumah, sehingga akan dicapai hasil belajar yang optimal. Menurut Tu’u (2004) disiplin sangat penting dengan disiplin yang muncul dari kesadaran diri, ini merupakan jalan bagi individu untuk sukses dalam belajar. 4.4.2.2 Hubungan variabel motivasi belajar belajar dengan variabel hasil belajar. Hubungan antara motivasi belajar dengan hasil belajar memiliki korelasi sebesar 0,619, hubungan ini dapat dikatakan signifikan, karena dengan adanya motivasi akan meningkatkan, memperkuat dan mengarahkan proses belajarnya, sehingga akan diperoleh keefektifan dalam belajar. Hal ini senanda dengan
46
Suprijono (2009) yang menyatakan dengan motivasi belajar adalah keseluruhan daya penggerak di dalam diri yang menimbulkan kegiatan serta memberi arah pada kegiatan belajar. 4.4.2.3 Hubungan variabel disiplin belajar belajar dengan variabel motivasi belajar. Hubungan dua arah antara disiplin belajar dengan motivasi belajar dengan keeratan sebesar 0,728 (Tabel 4.16). Hal ini terjadi karena disiplin akan membentuk sebuah tingkah laku yang selalu taat terhadap aturan, dan ditunjang oleh motivasi yang selalu mengarahkan ke mana dan bagaimana seseorang akan berproses.
Disiplin Belajar Motivasi Belajar
0,43
Hasil Belajar 0,61
Gambar 4.1 Hubungan Disiplin Belajar dan Motivasi Belajar terhadap Hasil Belajar
Hubungan selengkapnya dapat dilihat dalam lampiran 5, hubungan variabel independent dengan variabel dependen secara matematis dapat dikatakan bahwa : Hasil Belajar = 0,43 Disiplin Belajar + 0, 61 Motivasi Belajar Hasil penjumlahan antara konstanta disiplin belajar dengan motivasi belajar tidak menunjukan angka 1,00 atau 100%. Hal tersebut disebabkan oleh adanya beberapa eror of term atau faktor lain di luar kendali peneliti, misalnya intelegensi
47
dan faktor faktor eksternal yang dialami oleh responden. Hal tersebut sesuai dengan persamaan regresi : Ý = β1X1 + β2X2 + ε dimana X1 adalah disiplin belajar dengan nilai konstanta sebesar 0,43, X2 adalah motivasi belajar dengan nilai konstanta sebesar 0,61 dan ε atau epsilon adalah eror of term dengan nilai -0,04.
