109 BAB IV HASIL PENELITIAN
A. Deskripsi Data Agar sampel penelitian memenuhi batas minimal jumlah sampel yang ditetapkan, pengambilan sampel dilakukan dengan cara menambah jumlah sampel yang diambil sebanyak 10% sehingga jumlah sampel keseluruhan adalah 180 siswa. Penambahan jumlah sampel ini bermanfaat untuk mengantisipasi apabila terjadi data hilang (missing data) dan data ekstrem (outlier). Pada saat pertemuan pertama kegiatan belajar mengajar, ternyata enam siswa yang tidak hadir dan lima siswa yang menjawab kuesioner strategi-strategi metakognitif secara tidak syah karena ada pernyataan yang belum dijawab. Kesebelas siswa ini dikeluarkan dari sampel penelitian sehingga selanjutnya sampel penelitian tinggal 169 siswa. Jumlah ini dianggap cukup memadai untuk keperluan generalisasi hasil penelitian karena masih di atas batas minimal sampel yang harus diambil yaitu 164 siswa sehingga harus dipertahankan sampai kegiatan penelitian selesai. 1. Kecerdasan Skor tertinggi yang diperoleh sampel penelitian pada variabel ini sebesar 114 sedangkan skor terrendahnya adalah 86. Rata-rata skor 100,124 dengan simpangan baku sebesar 4,664 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan menggunakan rumus k = 1 + 3,322 log n dan i =
SH − SL , keseluruhan skor kecerdasan dikelompokkan k
110 menjadi delapan kelas. Distribusi frekuensi kedelapan kelas ini dideskripsikan oleh tabel 4.1 (halaman 110). Tabel 4.1 Distribusi Frekuensi Skor Kecerdasan Skor Kecerdasan 114 – 117 110 – 113 106 – 109 102 – 105 98 – 101 94 – 97 90 – 93 86 – 89 Jumlah
Frekuensi 1 5 20 29 67 40 5 2 169
Frekuensi Kumulatif 169 168 163 143 114 47 7 2 -
Persentase Frekuensi Kumulatif 100 99,41 96,45 84,62 67,46 27,81 4,14 1,18 -
Sampel yang ada di kelas dengan skor tertinggi yaitu 114 – 117 hanya ada satu siswa sedangkan yang ada di kelas dengan skor terrendah yaitu 86 – 89 ada dua siswa. Sebagian besar sampel mempunyai kecerdasan yang relatif normal yaitu 98 – 101 sebanyak 67 siswa.
80 70 67 60 50 40
40
30
29
20
20
10 5
0
5 4 11
0 11
6 10
18 -1
14 -1
10 -1
06 -1
02 -1
8 -9
4 -9
0 -9
2 10
98
94
90
86
Skor kecerdasan
Gambar 4.1 Histogram Skor Kecerdasan (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri)
111 Bentuk distribusi frekuensi skor kecerdasan ditunjukkan oleh gambar 4.1 (halaman 110). Siswa yang memiliki skor kecerdasan di atas normal lebih banyak daripada yang dibawah rata-rata. Ini membuktikan bahwa kecerdasan yang dimiliki oleh sampel penelitian relatif baik. 2. Strategi-strategi Metakognitif Ada tiga kali pertemuan kegiatan belajar mengajar dan pada setiap akhir kegiatan belajar mengajar, siswa harus menjawab kuesioner strategi-strategi metakognitif sehingga ada tiga data tentang variabel ini. Skor strategi-strategi metakognitif berskala 60 – 240. Pada pertemuan pertama, rata-rata skor metakognitif yang diperoleh siswa adalah 183,343 dengan simpangan baku 19,399. Pada pertemuan kedua dan ketiga rata-rata skornya menurun yaitu 182,296 dengan simpangan baku 19,747 menjadi 181,562 dengan simpangan baku 21,562 (lihat lampiran 10 halaman 204). Jika dibandingkan ketiga data ini dengan menggunakan uji-t amatan ulangan, hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada setiap pasang ketiga data itu seperti tampak pada tabel 4.2 (halaman 111). Ini membuktikan kuesioner strategi-strategi metakognitif sudah sangat reliabel. Tabel
4.2 Hasil Analisis Uji-t Amatan Ulangan Skor Strategi-strategi Metakognitif Ulangan
t
P
A1 – A2
1,127
0,260
A1 – A3
1,555
0,118
A2 – A3
0,963
0,661
112 Untuk keperluan analisis data lanjutan, ketiga data itu dirata-rata per sampel (lihat lampiran 11 halaman 205-208). Rata-rata skor inilah yang dijadikan skor strategi-strategi metakognitif. Skor tertinggi yang diperoleh siswa adalah 226 sedangkan yang terrendah adalah 102. Rata-rata skor semua sampel untuk variabel ini 182,278 dengan simpangan baku 19,030 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan rumus
k = 1 + 3,322 log n
dan i =
SH − SL , keseluruhan skor strategi-strategi k
metakognitif dikelompokkan menjadi sembilan kelas. Distribusi frekuensi kesembilan kelas ini dideskripsikan oleh tabel 4.3 (halaman 112). Tabel 4.3 Distribusi Frekuensi Skor Strategi-strategi Metakognitif Skor StrategiStartegi Metakognitif 214 – 227 200 – 213 186 – 199 172 – 185 158 – 171 144 – 157 130 – 143 116 – 129 102 – 115 Jumlah
Frekuensi 5 23 53 42 32 9 3 1 1 169
Frekuensi Kumulatif 169 164 141 88 46 14 5 2 1 -
Persentase Frekuensi Kumulatif 100 97,04 83,43 52,07 27,22 8,28 2,96 1,18 0,59 -
Kelas tertinggi dengan skor 214 – 227 ditempati oleh lima siswa sedangkan hanya satu siswa yang ada di kelas terrendah yaitu 102 – 115. Sebagian besar siswa memiliki skor strategi-strategi metakognitif sebesar 186 – 199. Oleh karena itu distribusi skor strategi-strategi metakognitif ini memiliki bentuk yang hampir juling negatif seperti yang tampak pada gambar 4.2 (halaman 113). Ini menunjukkan strategi-strategi metakognitif yang dimiliki sampel penelitian relatif baik.
113
60
53
50
43
40
30
31 23
20
10 9 5
3
0
4 21
0 20
6 18
2 17
8 15
4 14
0 13
6 11
2 10
28 -2
14 -2
00 -2
86 -1
72 -1
58 -1
44 -1
30 -1
16 -1
Skor Strategi-strategi Metakognitif
Gambar 4.2 Histogram Skor Strategi-strategi Metakognitif (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri) 3. Pengetahuan Awal Skor pengetahuan awal berskala 0 – 52. Skor tertinggi yang diperoleh sampel penelitian adalah 50 sedangkan skor terrendahnya 10. Rata-rata skornya 31,633 dengan simpangan baku 8,393 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan rumus k = 1 + 3,322 log n
dan
i=
SH − SL , k
keseluruhan
skor
pengetahuan
awal
dikelompokkan menjadi sembilan kelas (lihat tabel 4.4 halaman 114). Kelas dengan skor tertinggi hanya diduduki oleh satu siswa sedangkan yang terrendah ditempati oleh tiga siswa. Sebagian besar siswa memiliki skor pengetahuan awal 30 – 34 yaitu sebanyak 36 siswa. Namun demikian, ada 35 siswa lagi yang memiliki skor pengetahuan awal 35 – 39. Secara keseluruhan, ada sebanyak 37,87%
114 siswa yang memiliki skor di bawah kelas rata-rata. Ini menunjukkan pengetahuan awal yang dimiliki sampel penelitian relatif baik. Tabel 4.4 Distribusi Frekuensi Skor Pengetahuan Awal Skor Pengetahuan Awal 50 – 54 45 – 49 40 – 44 35 – 39 30 – 34 25 – 29 20 – 24 15 – 19 10 – 14 Jumlah
Frekuensi Kumulatif 169 168 162 135 100 64 33 15 3 -
Frekuensi 1 6 27 35 36 31 18 12 3 169
Persentase Frekuensi Kumulatif 100 99,41 95,86 79,88 59,17 37,87 19,53 8,88 1,78 -
Oleh karena itu distribusi skor pengetahuan awal memiliki bentuk yang hampir membentuk lonceng sempurna (lihat gambar 4.3 halaman 114).
40 36
35 30
31 27
20 18
12
10
6 0
3 50
45
40
35
30
25
20
15
10
-5
-5
-4
-4
-3
-3
-2
-2
-1
5
0
5
0
5
0
5
0
5
Skor Pengetahuan Awal
Gambar 4.3 Histogram Skor Pengetahuan Awal sendiri)
(Sumber: Hasil Pemahaman
115 4. Hasil Belajar Mata Pelajaran Ekonomi Skor hasil belajar mata pelajaran ekonomi berskala 0 – 36. Skor tertinggi yang diperoleh siswa pada tes ini adalah 33 sedangkan yang terrendah adalah 11. Rata-rata skor seluruh sampel adalah 23,391 dengan simpangan baku 4,823 (lihat lampiran 10 halaman 204). Dengan rumus k = 1 + 3,322 log n dan i =
SH − SL , keseluruhan skor k
hasil belajar mata pelajaran ekonomi dikelompokkan menjadi delapan kelas. Distribusi frekuensi kedelapan kelas ini dideskripsikan oleh tabel 4.5 (halaman 115). Tabel 4.5 Distribusi Frekuensi Skor Hasil Belajar Mata Pelajaran Ekonomi Skor Hasil Belajar 32 – 34 29 – 31 26 – 28 23 – 25 20 – 22 17 – 19 14 – 16 11 – 13 Jumlah
Frekuensi 5 19 41 34 34 18 15 3 169
Frekuensi Kumulatif 169 164 145 104 70 36 18 3 -
Persentase Frekuensi Kumulatif 100 97,04 85,80 61,54 41,42 21,30 10,65 1,78 -
Siswa yang ada di kelas tertinggi yaitu 32 – 34 ada lima siswa sedangkan yang ada di kelas terrendah yaitu 11 – 13 ada tiga siswa. Sebagian besar siswa memiliki skor 26 – 28 dan ada 41,42% siswa yang memiliki skor di bawah kelas ratarata. Ini menunjukkan hasil belajar mata pelajaran ekonomi yang dimiliki sampel penelitian relatif baik. Bentuk distribusi frekuensi skor hasil belajar mata pelajaran ekonomi ini ditunjukkan oleh gambar 4.4 (halaman 116). Ada dua kelas yang memiliki frekuensi
116 sama yaitu kelas 20 – 22 dan 23 – 25 sehingga sekilas bentuk kurvenya kurang beraturan.
50
40
41 34
30
34
20 19
18 15 10
0
5
3
32
29
26
23
20
17
14
11
-3
-3
-2
-2
-2
-2
-1
-1
5
2
9
6
3
0
7
4
Skor Hasil Belajar
Gambar 4.4 Histogram Skor Hasil Belajar Mata Pelajaran Ekonomi (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri) B. Uji Asumsi 1. Data Hilang (Missing Data) Setelah pertemuan pertama, ternyata ada 169 siswa yang dipertahankan menjadi sampel penelitian sedangkan 11 siswa yang lain dikeluarkan dari keanggotaannya sebagai sampel penelitian. Pada pertemuan kedua, sampel nomor 21 tidak hadir sehingga data tentang strategi-strategi metakognitif sampel ini tidak bisa diketahui. Pada pertemuan ketiga, sampel nomor 112 dan 155 yang tidak hadir sehingga data tentang strategi-strategi metakognitif dan hasil belajar mata pelajaran
117 ekonomi tidak diketahui. Untuk itu ketiga sampel ini diganti dengan anggota populasi yang belum tepilih menjadi sampel penelitian. Dengan pengambilan secara acak, ternyata anggota populasi yang terpilih sebagai pengganti ketiga sampel itu adalah anggota populasi nomor 56, 117, dan 215. Dengan demikian semua data yang diperlukan dalam penelitian ini dapat diketahui secara lengkap. 2. Data Ekstrem (Outlier) Berdasarkan deteksi univariat dengan simpangan baku sebesar ± 3,0, ada tiga outlier yaitu data tentang kecerdasan sampel nomor 50 dan data tentang strategistrategi metakognitif sampel nomor 70 dan 160 (lihat lampiran 12 halaman 209-212). Tidak ada satu pun outlier pada variabel pengetahuan awal dan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Skor kecerdasan sampel nomor 50 sebenarnya adalah 86. Skor ini memiliki zskor sebesar –3,028. Dengan rata-rata skor kecerdasan sebesar 100,124, skor yang diperoleh sampel nomor 50 berada jauh di bawah rata-rata. Oleh karena itu sampel nomor 50 adalah outlier pada variabel kecerdasan. Pada dasarnya, sampel nomor 70 dan 160 sudah menjadi outlier baik pada pertemuan kedua maupun ketiga. Pada pertemuan kedua, sampel nomor 70 dan 160 masing-masing memiliki skor strategi-strategi metakognitif sebesar 117 dan 102. skor ini jauh di bawah rata-ratanya yaitu 182,296. Pada pertemuan ketiga, sampel nomor 70 memiliki skor 109 dan sampel nomor 160 memiliki skor hanya 75. Ini pun jauh di bawah rata-rata skor strategi-strategi metakognitif pada pertemuan kedua yaitu 181,562. Oleh karena itu kedua sampel ini tidak memiliki karakteristik strategi-
118 strategi
metakognitif
yang
dicerminkan
populasinya
sehingga
tidak
merepresentasikan populasinya. Walaupun ada tiga sampel yang merupakan outlier, ketiganya hanya muncul pada satu variabel. Artinya, untuk ketiga variabel yang lain mereka masih memiliki karakteristik yang dicerminkan populasinya. Oleh karena itu ketiga sampel itu tidak dikeluarkan dari keanggotaannya sebagai sampel penelitian. 3. Normalitas Data Hasil analisis dengan program SPS menunjukkan keempat variabel penelitian ini mempunyai sebaran data yang normal (lihat lampiran 13 halaman 213-217) sehingga dari sisi multivariat, hubungan keempat variabel tersebut dapat dikatakan normal. Koefisien khi kuadrat pada variabel kecerdasan adalah 5,463. Dengan db = 8, data variabel ini memiliki sebaran normal pada taraf signifikansi 5%. Data pada variabel pengetahuan awal mempunyai koefisien khi kuadrat sebesar 15,860. Dengan db = 9, p<0,070 sehingga data pada variabel ini mempunyai sebaran normal pada taraf signifikansi 5%. Koefisien khi kuadrat untuk data variabel strategi-strategi metakognitif adalah 14,899. Dengan db = 9, p<0,094 sehingga sebaran datanya normal pada taraf signifikansi 5%. Variabel hasil belajar mata pelajaran ekonomi juga memiliki sebaran normal. Dengan koefisien khi kuadrat sebesar 9,925 dan db = 9, p<0,357. Dengan demikian data pada variabel ini memiliki sebaran yang normal pada taraf signifikansi 5%.
119 4. Kolinieritas Ada dua variabel independen: kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif sedangkan variabel dependennya adalah pengetahuan awal dan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Oleh karena itu ada dua tahap pengujian kolinieritas. Tahap pertama menguji kolinieritas antara kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal, dan tahap kedua menguji kolinieritas antara kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Pada tahap pertama, koefisien korelasi parsial kecerdasan dengan pengetahuan awal adalah 0,454 sedangkan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal sebesar 0,249. Koefisien ini signifikan pada taraf signifikansi 5%. Koefisien determinasi kedua hubungan ini juga signifikan di mana R2 = 0,250 (lihat lampiran 14 halaman 218-221) sehingga pada tahap pertama hasil pengujian menunjukkan terjadi nirkolinieritas kecerdasan dengan stratregi-strategi metakognitif. Dengan koefisien korelasi parsial sebesar 0,374 dan 0,166, korelasi kecerdasan dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi dan strategi-strategi metakognitif dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi signifikan pada taraf signifikansi 5%. Koefisien determinasi kedua hubungan ini juga signifikan pada taraf 5% di mana R2 = 0,163 sehingga terjadi nirkolinieritas kecerdasan dengan stratregistrategi metakognitif. 5. Linieritas Hubungan Tujuan penelitian ini adalah mencari hubungan antara dua variabel eksogenus dan satu variabel mediasi dengan satu variabel endogenus sehingga uji linieritas
120 hubungan dilakukan melalui dua tahap. Tahap pertama menguji linieritas hubungan kecerdasan dan strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal. Tahap ketiga menguji
linieritas
hubungan
kecerdasan,
strategi-strategi
metakognitif,
dan
pengetahuan awal dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Hasil analisis dengan program SPS (lihat lampiran 15 halaman 222-226) mendeskripsikan bahwa pada tahap pertama, hubungan kecerdasan dengan pengetahuan awal memiliki F sebesar 0,007 sehingga kedua variabel ini mempunyai hubungan yang linier pada taraf signifikansi 5% dengan p<0,933. Di samping itu, hubungan yang linier juga terjadi antara strategi-strategi metakognitif dengan pengetahuan awal dengan F = 0,922. Pada tahap kedua, ada tiga hubungan yang diuji hubungan linieritasnya di mana hasil belajar mata pelajaran ekonomi sebagai variabel dependennya. Kecerdasan, strategi-strategi metakognitif, dan pengetahuan awal memiliki hubungan linier dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Masingmasing mempunyai nilai F sebesar 0,059, 2,733, dan 0,358 sehingga ketiga hubungan ini linier pada taraf signifikansi 5%. C. Pengujian Hipotesis 1. Interkorelasi Antarvariabel Berdasarkan tabel 4.6 (halaman 121), hanya ada satu korelasi variabel yang tidak signifikan pada taraf signifikansi 5% yakni korelasi antara kecerdasan dengan strategi-strategi metakognitif. Kedua variabel ini merupakan variabel eksogenus sehingga dari perhitungan korelasi lugas, hubungan ini nirkolinier sama seperti hasil analisis uji asumsi pada halaman 119. Untuk korelasi yang lain, semuanya signifikan
121 sehingga analisis data lanjutan untuk menguji hipotesis penelitian dengan menggunakan koefisien jalur dapat dilakukan. Tabel 4.6 Koefisien Korelasi Antarvariabel r
X1
X2
Y1
Y2
X1 p
1,000 0,000
0,029 0,706
0,448 0,000
0,373 0,000
X1 p
0,029 0,706
1,000 0,000
0,236 0,002
0,165 0,030
Y1 p
0,448 0,000
0,236 0,002
1,000 0,000
0,602 0,000
Y2 p
0,373 0,000
0,165 0,030
0,602 0,000
1,000 0,000
analisis
data
2. Identifikasi Koefisien Jalur Untuk
mengetahui
koefisien
jalur,
dilakukan
dengan
menggunakan analisis regresi secara bertahap. Sesuai dengan konstelasi variabelvariabel penelitian ini, ada dua tahap analisis regresi yang harus dilakukan. Tahap pertama
menghubungkan
secara
simultan
kecerdasan
dan
strategi-strategi
metakognitif dengan pengetahuan awal, dan tahap kedua menghubungkan secara simultan kecerdasan, strategi-strategi metakognitif , dan pengetahuan awal dengan hasil belajar mata pelajaran ekonomi. Hasil analisis regresi dengan program SPS (lihat lampiran 16 halaman 227) menunjukkan koefisien korelasi jalur sebagai berikut. a. Regresi tahap 1: Beta X1 =
0,441 = ρ Y1 X 1
Beta X2 =
0,223 = ρ Y1 X 2
122 b. Regresi tahap 2: Beta X1 =
0,133 = ρ Y2 X1
Beta X2 =
0,035 = ρ Y2 X 2
Beta Y1 =
0,534 = ρ Y2Y1
3. Identifikasi Koefisien Jalur dengan Residual Dengan menggunakan rumus
(1 − R ) dapat dihitung koefisien korelasi jalur 2
dengan residual yang dilambangkan dengan e untuk setiap variabel dependen. a. ρ eY 1 =
(1 − R
b. ρ eY 2 =
(1 − R
2 Y1 . X 1 X 2
) = (1 − 0.250) = 0,866
2 Y2 .Y1 X 1 X 2
) = (1 − 0.377 ) = 0,789
4. Signifikansi Koefisien Jalur Pengujian signifikansi koefisien jalur dilakukan dengan cara membandingkan nilai t dengan t tabel pada taraf signifikansi 5%. Tabel 4.7 (halaman 122) mendeskripsikan t=r
signifikansi koefisien jalur yang dihitung dengan rumus
N −2 . 1− r2
Tabel 4.7 Signifikansi Koefisien Jalur Jalur
ρ Y1 X 1 ρ Y1 X 2 ρ Y2 X1 ρ Y2 X 2 ρ Y2Y1
Koefisien Jalur (Beta)
t hitung
t tabel
p
Keterangan
0,441
6,559
1,974
0,000
Signifikan
0,223
3,318
1,974
0,001
Signifikan
0,133
1,932
1,974
0,052
Tidak Signifikan
0,035
0,556
1,974
0,586
Tidak Signifikan
0,534
7,526
1,974
0,000
Signifikan
123 Pengujian signifikansi koefisien jalur dengan residual dilakukan dengan cara membandingkan nilai Freg dengan nilai F tabel pada taraf signifikansi 5%. Freg dihitung dengan rumus Freg =
R 2 (N − m − 1) . m 1− R2
(
)
Tabel 4.8 Signifikansi Koefisien Jalur dengan Residual Jalur
Koefisien Jalur
F hitung
F tabel
p
Keterangan
0,866
27,681
3,05
0,000
Signifikan
0,789
33,290
2,66
0,000
Signifikan
ρ eY 1 ρ eY 2
5. Pengujian Spesifikasi Model Analisis Berdasarkan perhitungan koefisien jalur di atas, konstelasi variabel penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut.
X1 0,441 0,029
0,133 Y1
0,223
0,534
Y2
0,035
X2 0,866
0,789
Gambar 4.5 Koefisien Jalur di Dalam Konstelasi Variabel-variabel Penelitian (Sumber: Hasil Pemahaman sendiri)
124 Dengan demikian secara lengkap keseluruhan koefisien jalur dapat dijelaskan sebagai berikut. a. Jalur ρ Y1 X 1 mempunyai koefisien sebesar 0,441 dan nilai t sebesar 6,559. Pada taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05. b. Jalur ρ Y1 X 2 mempunyai koefisien sebesar 0,223 dan nilai t sebesar 3,318. Pada taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05. c. Jalur ρ Y2 X1 mempunyai koefisien sebesar 0,133 dan nilai t sebesar 1,932. Pada taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,052. Jadi jalur ini tidak signifikan karena p>0,05. d. Jalur ρ Y2 X 2 mempunyai koefisien sebesar 0,035 dan nilai t sebesar 0,556. Pada taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,586. Jadi jalur ini tidak signifikan karena p>0,05. e. Jalur ρ Y2Y1 mempunyai koefisien sebesar 0,534 dan nilai t sebesar 7,526. Pada taraf signifikansi 5% dengan db = 167, t tabel adalah 1,974 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05. f. Jalur ρ eY 1 mempunyai koefisien sebesar 0,866 dan nilai F sebesar 27,681. Pada taraf signifikansi 5% dengan db = 2 lawan 166, F tabel adalah 3,05 sehingga p<0,001. Jadi jalur ini signifikan karena p<0,05.
