Penerapan Structural Equation Modeling - Generalized Structured Component Analysis (SEM - GSCA) pada Kecerdasan Majemuk SMAN 1 Rumpin-Bogor
MUH. IDHAM KURNIAWAN
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Penerapan Structural Equation Modeling - Generalized Structured Component Analysis (SEM - GSCA) pada Kecerdasan Majemuk SMAN 1 Rumpin-Bogor adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Februari 2017
Muh. Idham Kurniawan G152140231
RINGKASAN Muh. Idham Kurniawan. Penerapan Structural Equation Modeling - Generalized Structured Component Analysis (SEM - GSCA) pada Kecerdasan Majemuk SMAN 1 Rumpin-Bogor. Dibimbing oleh ERFIANI dan AJI HAMIM WIGENA. SMAN 1 Rumpin merupakan satu-satunya sekolah negeri di kawasan Rumpin namun prestasi belajar siswa di sekolah tersebut tidak jauh berbeda dengan sekolah swasta. Prestasi belajar SMAN 1 Rumpin hanya diukur berdasarkan nilai raport dan nilai tes yang berdasarkan oleh kecerdasan logis matematis atau kecerdasan verbal. Kecerdasan majemuk terdiri dari delapan bagian yaitu kecerdasan linguistik, kecerdasan musikal, kecerdasan logis – matematis, kecerdasan visual, kecerdasan kinestetik, kecerdasan interpersonal, kecerdasan intrapersonal, dan kecerdasan natural. Kecerdasan majemuk merupakan sesuatu yang tidak dapat diukur secara langsung. Metode Structural Equation Metodeling (SEM) merupakan salah satu metode yang dapat menangani data yang tidak dapat diukur secara langsung. Structural Equation Modeling memiliki asumsi normal multivariat. SEM memiliki beberapa metode salah satunya adalah Generalized Structured Component Analysis (GSCA). GSCA memiliki kelebihan dibanding metode lain diantaranya bebas dari asumsi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer melalui sensus di SMAN 1 Rumpin. Penelitian diadakan selama 4 minggu mulai tanggal 8 Maret hingga 2 April 2016. Sensus ini dilakukan terhadap siswa-siswi kelas XII SMAN 1 Rumpin tahun ajaran 2015/2016 untuk semua siswa kelas tiga SMAN 1 Rumpin. Untuk mengidentifikasi kecerdasan majemuk siswa, maka digunakan angket kuesioner berdasarkan roger indicator of multiple intelligence yang diadaptasikan ke dalam bahasa Indonesia. Kecerdasan yang dominan pada siswa SMAN 1 Rumpin adalah kecerdasan interpersonal yaitu orang yang pandai dalam bersosialisasi dengan orang lain. Kecerdasan logis-matematis merupakan kecerdasan yang kurang dimiliki oleh siswa SMAN 1 Rumpin Pola asuh orang tua yang demokratis mempengaruhi kecerdasan logmatematis, kinestetik, musikal, interpersonal, intrapersonal, kecerdasan naturalis dan motivasi belajar. Metode pembelajaran mempengaruhi kecerdasan musikal dan kinestetik Kata kunci: GSCA, Kecerdasan Majemuk, SMAN 1 Rumpin
SUMMARY Muh. Idham Kurniawan. Application of Structural Equation Modeling - Generalized
Structured Component Analysis method (SEM - GSCA) (Case Study: Multiple Intelligences SMAN 1 Rumpin-Bogor). Supervised by ERFIANI and AJI HAMIM WIGENA SMAN 1 Rumpin is the only state school in the Rumpin area but student’s achievement in this school is not much different from private schools. The learning achievement of SMAN 1 Rumpin was only be measured based on the report book and the test scores which depend on the intelligence of logical mathematical or the intelligence of verbal. Multiple intelligence consists of eight parts, such as linguistic intelligence, musical, logical mathematical, visual, kinesthetic, interpersonal, intrapersonal and natural intelligence. Multiple intelligence can not be measured directly. Structural Equation Metodeling (SEM) is one of methods that can deal with the data that can not be measured directly. SEM has several methods one of which is the Generalized Structured Component Analysis (GSCA). Generalized Structured Component Analysis (GSCA) is a SEM method that does not require the assumption of multivariate normal. It has better advantage than the other methods. The primary data in this study were obtained by census at SMAN 1 Rumpin. The research has conducted for 4 weeks which since 8 March to 2 April 2016. The census has been conducted on final degree students of SMAN 1 Rumpin. The questionnaire that was used to identify the multiple intelligences of students based on roger indicator of multiple intelligence. The results showed that the dominant intelligence of the students is interpersonal which good at socializing with other people. Whereas the mathematical logical intelligence is less owned by students. Democratic parenting parents influence the log-mathematical, kinesthetic, musical, interpersonal, intrapersonal, naturalist intelligence and motivation to learn while learning methods affect musical and kinesthetic intelligence. Keywords: GSCA, Multiple Intelligences, SMAN 1 Rumpin
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2017 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
Penerapan Structural Equation Modeling - Generalized Structured Component Analysis (SEM - GSCA) Pada Kecerdasan Majemuk SMAN 1 Rumpin-Bogor
MUH. IDHAM KURNIAWAN
Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi Statistika Terapan
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017
Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis : Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karuniaNya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan April 2016 ini ialah Kecerdasan Majemuk, dengan judul Penerapan Structural Equation Modeling - Generalized Structured Component Analysis (SEM - GSCA) pada Kecerdasan Majemuk SMAN 1 Rumpin-Bogor Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr Ir Erfiani, M.Si dan Bapak Prof. Dr. Ir. Aji Hamim Wigena, M.Sc selaku pembimbing. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada ayah, ibu, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kepala Sekolah SMAN 1 Rumpin, Muh Risman, STT 14, STK14, Penghuni Kosan Tetap Petapa yang telah membantu selama pengumpulan data. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Februari 2017
Muh. Idham Kurniawan
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL
vi
DAFTAR GAMBAR
vi
DAFTAR LAMPIRAN
vi
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian
1 1 2
2 TINJAUAN PUSTAKA Kecerdasan Majemuk Faktor Pendukung Generalized Structured Component Analysis (GSCA) Penduga Parameter Model Kebaikan Model
2 2 3 4 5 6
3 METODE Data Metode
6 6 7
4 HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Biplot Model Pengukuran Model Struktural Evaluasi Model Terbaik
8 11 12 13 16
5 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran
16 16 16
DAFTAR PUSTAKA
17
LAMPIRAN
19
RIWAYAT HIDUP
28
DAFTAR TABEL
1 2 3 4
Peubah yang digunakan sebagai dasar analsis Selisih dari rata-rata tiap peubah Urutan kecerdasan majemuk kelas IPA dan IPS Analisis jalur siswa SMAN 1 Rumpin
7 9 9 13
DAFTAR GAMBAR
1 2 3 4 5 6
Analisis jalur penelitian Rata-rata kecerdasan majemuk siswa kelas IPA dan IPS Rata-rata faktor pendukung kecerdasan majemuk kelas IPA dan IPS Analisis Biplot siswa SMAN 1 Rumpin Ilustrasi model pengukuran Jalur dan koefisien korelasi kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin
8 10 10 11 12 15
DAFTAR LAMPIRAN
1 2 3 4 5
Kuesioner 19 Loading faktor SMAN 1 Rumpin 22 Titik koordinat analsisi BIPLOT 24 2 R Peubah Laten SMAN 1 Rumpin dan Rata-rata peubah SMAN 1 Rumpin26 Matriks korelasi antar peubah 27
1
1 PENDAHULUAN Latar Belakang SMAN 1 Rumpin terletak di wilayah Bogor barat yang beralamat di Jalan Prada Abdullah Desa Rumpin dengan akreditasi sekolah tipe A. SMA Negeri 1 Rumpin pada tahun ajaran 2015/2016 memiliki jumlah siswa sebanyak 529 orang. Siswa kelas XII terbagi atas 4 (empat kelas) dengan jumlah siswa 141, siswa kelas XI terbagi 5 (lima kelas) dengan jumlah siswa 183 orang, dan siswa kelas X terdapat 6 (enam kelas) dengan jumlah siswa sebanyak 215 orang. SMAN 1 Rumpin merupakan satu-satunya sekolah negeri di kawasan Rumpin yang berakreditasi A. Prestasi belajar SMAN 1 Rumpin hanya diukur berdasarkan nilai raport dan nilai tes yang didasarkan pada kecerdasan logis matematis atau kecerdasan verbal. Menurut Gardner (1983), dalam bukunya yang berjudul Frames of Mind kecerdasan majemuk terdiri dari delapan bagian yaitu kecerdasan linguistik, kecerdasan musikal, kecerdasan logis – matematis, kecerdasan visual, kecerdasan kinestetik, kecerdasan interpersonal, kecerdasan intrapersonal, dan kecerdasan natural. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk melihat kecerdasan yang dominan dimiliki oleh siswa SMAN 1 Rumpin. Beberapa peneliti sebelumnya telah mengkaji kecerdasan majemuk dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Setyowati & Hinduan (2009) menerapkan kecerdasan majemuk untuk meningkatkan hasil belajar peserta didik di SMAN 2 Magelang dengan metode eksperimen, Kumojoyo (2011) menerapkan regresi linear berganda untuk mengukur pengaruh pola asuh orang tua terhadap kecerdasan majemuk siswa. Nainggolan (2013) menerapkan metode eksperimen dengan membandingkan kelas antar perlakuan kecerdasan majemuk dan kelas ekspositori, penelitian tersebut dilakukan untuk meningkatkan kemampuan menulis puisi SMAN 1 Kisaran. Risman (2016) meneliti kecerdasan majemuk di SMAN 1 Rumpin dengan metode analisis gerombol berdasarkan kecerdasan majemuk dan faktor yang mendukung kecerdasan majemuk di sekolah tersebut. Yalmanci & Candidate. (2013) membandingkan kelas antara kecerdasan majemuk dan kelas ekspositori. Kecerdasan majemuk tidak dapat diukur secara langsung. Metode Structural Equation Modeling (SEM) merupakan salah satu metode yang dapat menangani data yang tidak dapat diukur secara langsung. SEM memiliki beberapa metode pendugaan salah satunya adalah Generalized Structured Component Analysis (GSCA). Structural Equation Modeling memiliki asumsi normal ganda (Bollen1989). GSCA memiliki kelebihan dibanding metode lain diantaranya bebas dari asumsi (Hwang & Takane 2015). Ferezagia (2015) menerapkan metode SEMGSCA untuk mengukur standar nasional pendidikan dengan delapan peubah. Penelitian ini mengkaji aspek kecerdasan majemuk setiap siswa yang bersekolah di SMAN 1 Rumpin. Penelitian ini dilakukan dengan cara memodelkan pola asuh orang tua, metode belajar, dan motivasi belajar terhadap kecerdasan majemuk siswa yang bersekolah di SMAN 1 Rumpin.
2
Tujuan Tujuan penelitian ini adalah memodelkan hubungan antara motivasi belajar, pola asuh orang tua, metode pembelajaran dan kecerdasan majemuk siswa kelas 3 IPA dan IPS SMA Negeri 1 Rumpin dengan metode SEM-GSCA.
2 TINJAUAN PUSTAKA Kecerdasan Majemuk Kecerdasan majemuk pertama kali dikembangkan oleh Gardner pada tahun 1983. Kecerdasan majemuk terbagi atas 8 (delapan) jenis yaitu kecerdasan verballinguistik merupakan kecerdasan yang berhubungan dengan minat dalam hal teknik menulis dan bercerita. Kemudahan dalam memproduksi bahasa dan kepekaan terhadap nuansa, ketertiban, dan irama kata-kata. Siswa yang kuat dalam kecerdasan verbal - linguistik pada umumunya akan menyukai membaca, menulis, dan bercerita. Mereka memiliki kenangan yang baik untuk nama-nama, tempat, tanggal, dan hal-hal lainnya. Seseorang yang memperdalam untuk menggunakan kecerdasan ini mencakup penulis, pembicara publik, guru, sekretaris, bisnis dan kantor manajer, komedian, penyair, danaktor (Nicholson 1998). Kecerdasan musikal merupakan kecerdasan yang saling berhubungan, untuk memperdalam minat atau hobi yang berhubungan dengan musik. Seseorang yang menyukai kecerdasan musik pada umumnya paham tentang lagu-lagu, puisi, instrumen, suara lingkungan, dan irama. Pengambil pola dalam situasi yang berbeda, peserta didik mampu memahami lingkungan mereka dan beradaptasi dengan sukses (McKenzie 2005). Menurut Nicholson (1998) siswa yang memiliki kecerdasan visual-spasial merupakan siswa yang memiliki memori visual yang kuat dalam kegiatan menggambarkan, mengungkapkan, menjelaskan dengan gambar, mempertunjukkan, dan pembuatan konsep. Mereka lebih mudah memahami ilmu setelah mereka dapat memvisualisasikan yang mereka pelajari ke dalam spasial. Kecerdasan kinestetik merupakan kecerdasan yang mengacu pada kemampuan seorang indivdu untuk menggunakan tubuh untuk mengekspresikan diri, pada umumnya orang yang memiliki kemampuan ini dapat menangani bendabenda fisik dengan cekatan. Seseorang yang memiliki kecerdasan ini tidak hanya mempengaruhi kesehatan dan kebugaran, tetapi juga penting untuk menumbuhkan kekuatan pikiran. Kondisi di dalam kelas yang banyak dialami oleh seorang siswa adalah duduk selama berjam-jam dan diminta untuk memperhatikan masukan verbal. Kebutuhan manusia untuk gerakan benar-benar diabaikan oleh karena itu terkadang nilai potensial untuk menciptakan tingkat energi yang lebih tinggi dan mempertahankan perhatian sangat berkurang (Morgan & Fonseca 2004). Kecerdasan logis-mathematis merupakan kecerdasan yang mengacu pada sensitivitas individu untuk membedakan pola logis atau numerik dan kemampuan untuk menangani suatu penalaran yang rumit. Orang-orang ini suka bereksperimen, memecahkan teka-teki, dan mengajukan pertanyaan kosmik. Kekuatan dalam
3
kecerdasan logis matematis sering menyiratkan kemampuan ilmiah yang besar (Lunenburg & Lunenburg 2014). Kecerdasan interpersonal adalah kecerdasan dalam menjalani hubungan dengan orang lain. Menurut Fleetham (2006) menuliskan dalam bukunya berjudul Multiple Intelligence in Practice bahwa orang yang memiliki kecerdasan interpersonal memiliki beberapa kemampuan diantaranya: Mendorong kolaborasi kelompok kerja dan diskusi, kecerdasan emosional metode, menunjukkan minat dalam kehidupan peserta didik di luar sekolah dan berbagi kehidupan di luar sekolah dengan peserta didik. Kecerdasan intrapersonal merupakan kecerdasan dalam mengontrol kepribadian sendiri dari rasa egois. Kecerdasan intrapersonal adalah kecerdasan yang mencerminkan cara mengendalikan perasaan sendiri dan suasana hati, mengejar kepentingan pribadi dan mengatur agenda individu, belajar melalui pengamatan dan mendengarkan, serta menggunakan keterampilan metakognitif (Hoerr 2000). Kecerdasan natural merupakan kecerdasan untuk mengenali, membedakan, mengungkapkan dan membuat kategori terhadap apa yang di jumpai di alam maupun lingkungan (McKenzie 2005). Faktor Pendukung Pola Asuh Orang Tua Pola asuh orang tua pada dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu pola asuh orang tua yang otoriter, pola asuh orang tua yang demokratis dan pola asuh orang tua yang permisif. Pola asuh demokratis adalah pola asuh yang memprioritaskan kepentingan anak, akan tetapi tidak ragu dalam mengendalikan mereka. Pola asuh orang tua otoriter yaitu pola asuh orang tua yang cenderung menetapkan standar yang mutlak harus dituruti, biasanya dibarengi dengan ancaman-ancaman. Pola asuh orang tua permisif adalah Pola asuh orang tua yang memberikan kesempatan pada anaknya untuk melakukan sesuatu tanpa pengawasan yang cukup darinya. Mustolikh & Shalihati (2014) meneliti tentang pengaruh pola asuh orang tua terhadap motivasi belajar, hasil dari penelitian ternyata mahasiswa yang orang tuanya demokratis memiliki motivasi belajar lebih tinggi daripada mahasiswa yang orang tuanya otoriter. Kumojoyo (2011) meneliti tentang pengaruh pola asuh orang tua terhadap kecerdasan majemuk, hasil penelitian menjelaskan bahwa orang tua yang demokratis memiliki pengaruh terhadap kecerdasan majemuk siswa SD yang menjadi responden penelitiannya.
Metode Pembelajaran Metode pembelajaran merupakan cara-cara yang digunakan dalam menyajikan bahan pelajaran bagi peserta didik agar tercapainya tujuan yang telah ditetapkan (Fathurrohman & Sutikno 2007). Probowening (2014) meneliti tentang pengaruh metode pembelajaran terhadap motivasi belajar, hasil dari penelitian menjelaskan bahwa strategi pembelajaran KM dapat memberikan kepuasan kepada siswa sehingga dapat meningkatkan motivasi belajar bagi siswa. Dunia (2010) meneliti
4
tentang pengaruh metode pembelajaran resolusi konflik terhadap prestasi belajar PKn ditinjau dari pola asuh orang tua, dari hasil penelitian tersebut menjelaskan bahwa setelah dikendalikan oleh pola asuh orang tua, hasil penelitian diketahui bahwa prestasi belajar PKn siswa yang mengikuti metode pembelajaran resolusi konflik lebih tinggi dibandingkan dengan siswa yang mengikuti metode pembelajaran konvensional. Motivasi Belajar Menurut Hamalik (2001) motivasi adalah perubahan energi dalam diri seseorang yang ditandai dengan timbulnya perasaan dan reaksi untuk mencapai suatu tujuan. Kata motivasi digunakan untuk menggambarkan suatu dorongan, kebutuhan atau keinginan untuk melakukan sesuatu yang khusus atau umum (Djiwandono, 2006). Generalized Structured Component analysis (GSCA)
Menurut Hwang & Takane (2004), Generalized Structured Component Analysis (GSCA) merupakan salah satu model persamaan struktural (SEM) yang terdiri dari gabungan tiga sub model yaitu model pengukuran, model struktural, dan model pembobotan adapun persamaan dari ketiga sub model tersebut adalah sebagai berikut. Model Pengukuran z = 𝑪′𝜼 + 𝜺
(1)
z merupakan vektor dari indikator yang berukuran 𝑗 × 1. C merupakan matrik dari faktor loading yang berukuran 𝑝 × 𝑗. 𝜼 merupakan vektor dari peubah laten yang berukuran 𝑝 × 1. 𝜺 merupakan vektor sisaan dari indikator yang berukuran 𝑗 × 1. Model Struktural 𝜼𝑦 = 𝜷′𝜼𝑥 +𝝃
(2)
𝜷 merupakan matriks berukuran 𝑝 × 𝑝 untuk koefisien jalur yang menghubungkan peubah laten. 𝝃 merupakan vektor error pada 𝜼 yang berukuran 𝑝 × 1. 𝜼𝑥 merupakan peubah laten yang mempengaruhi 𝜼𝑦 , 𝜼𝑥 vektor berukuran 𝑝 × 1. 𝜼𝑦 merupakan peubah laten yang dipengaruhi oleh 𝜼𝑥 , 𝜼𝑦 vektor berukuran 𝑝 × 1. Model Pembobotan 𝜼 = 𝑾′z 𝜼 merupakan vektor peubah laten.
(3)
5
W merupakan matrik pembobot untuk peubah teramati (𝑗 × 𝑝). Gabungan persamaan (1) dan (2). 𝐳 𝜺 𝑪′ [𝜼 ] = [ ] 𝜼𝑥 + [𝝃] 𝑦 𝜷′
(4)
Persamaan (3) disubsitusi ke persamaan (4). [
𝜺 𝒛 𝑪′ ] = [ ] 𝑾𝒛+ [𝝃] 𝑾′𝒛 𝜷′
(5)
[
𝜺 𝑪′ 𝑰 ] 𝒛 = [ ] 𝑾𝒛+ [𝝃] 𝜷′ 𝑾′
(6)
I merupkan matriks identitas. 𝑰 [ ] merupakan matriks berukuran 𝑡 × 𝑗. 𝑾′ 𝑪′ [ ] merupakan matriks berukuran 𝑡 × 𝑝. 𝜷′ 𝜺𝒋 [𝝃 ] merupakan vektor berukuran 𝑡 × 1. 𝒋 t = j + p. 𝜺 𝑪′ 𝑰 Jika K = [ ], L = [ ], dan e = [𝝃] maka model dari GSCA dapat disederhanakan 𝜷′ 𝑾′ menjadi seperti berikut : 𝑲′𝒛 = 𝑳′ 𝑾′𝒛 + 𝒆
(7)
Pendugaan Parameter Menurut Hwang & Takane (2015) ketika Parameter GSCA yang tidak diketahui adalah K, maka W dan L akan diduga hingga semua jumlah kuadrat galat (e) mengecil. ∅ = ∑𝑛𝑖=1(𝑲′ 𝒛𝑖 − 𝑳′ 𝑾′ 𝒛𝑖 )′ (𝑲′ 𝒛𝑖 − 𝑳′ 𝑾′ 𝒛𝑖 )
(8)
Z = [𝑧1 , 𝑧2 , … , 𝑧𝑗 ]′ 𝒁 merupakan matriks 𝑛 × 𝑗 𝚿 = ZK, merupakan matriks 𝑛 × 𝑡 dari semua indikator dan semua peubah laten 𝚪 = 𝒁𝑾, merupakan matriks 𝑛 × 𝑝 dari peubah laten ∅ = 𝑆𝑆(𝒁𝑲 − 𝒁𝑾𝑳) = 𝑆𝑆 ( 𝚿 − 𝚪𝑳) ∅ = 𝑆𝑆(𝒁(𝑲 − 𝑾𝑳))
(9)
K, W dan L jika diperhatikan maka SS (𝜒) = trace (𝜒′𝜒) sehingga persamaan (9) dapat ditulis ke dalam persamaan berikut:
6
∅ = 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒((𝑲 − 𝑾𝑳)′ 𝒁′ 𝒁(𝑲 − 𝑾𝑳))
(10)
Misalkan 𝒁′ 𝒁 = M maka ∅ = 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒((𝑲 − 𝑾𝑳)′ 𝑴(𝑲 − 𝑾𝑳))
(11)
Metode alternatif Least square (ALS) merupakan pendekatan umum untuk menduga parameter yang melibatkan pengelompokan parameter ke beberapa subset untuk mendapatkan kuadrat terkecil untuk salah satu subset parameter dengan asumsi bahwa semua parameter yang tersisa adalah konstan. Algoritma dalam model GSCA sendiri terdiri dari dua (2) tahap yaitu : L di update dengan K dan W fixed kemudian K dan W di update dengan L fixed. Perhitungan ALS dilakukan hingga mendapatkan residual yang minimum dengan cara iterasi. Proses iterasi akan berhenti jika telah tercapai kondisi konvergen. Resampling bootstrap digunakan untuk memperkirakan kesalahan standar pendugaan parameter tanpa bantuan asumsi. Resampling bootstrap dalam GSCA akan dilakukan ketika ALS konvergen. Kebaikan Model
Penentuan kebaikan model GSCA dapat dilakukan dengan tiga cara pertama evaluasi terhadap model pengukuran dengan memperhatikan convergenan validity dinilai berdasarkan nilai faktor loading masing-masing indikator pembentuk peubah laten sendiri. 2
GFI = 1 -
̂) ] 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 [(𝑆− Σ
(12)
𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 (𝑆 2 )
S dan Σ̂ menunjukkan matriks sampel kovarians dan diperoleh melalui matriks kovarians dievaluasi pada perkiraan kuadrat-terkecil dengan parameter konvergen. GFI merupakan ukuran mengenai ketetapan model dalam menghasilkan observasi matriks kovarian. GFI digunakan dalam penentuan model terbaik sama dengan FIT. Nilai GFI semakin mendekati nilai 1 semakin baik.
3 METODE PENELITIAN Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer melalui sensus di SMAN 1 Rumpin. Penelitian diadakan selama 4 minggu mulai tanggal 8 Maret hingga 2 April 2016. Survey ini dilakukan terhadap siswa-siswi kelas XII SMAN 1 Rumpin tahun ajaran 2015/2016 untuk semua siswa kelas tiga SMAN 1 Rumpin. Untuk mengidentifikasi kecerdasan majemuk siswa, maka digunakan angket kuesioner berdasarkan roger indicator of multiple intelligence yang diadaptasikan ke dalam bahasa Indonesia. Adapun peubah yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dari Tabel 1.
7
Tabel 1 Peubah yang digunakan sebagai dasar analisis Data Peubah Banyak Indikator 𝜂1 Kecerdasan Linguistik (KL) 4 𝜂2 Kecerdasan Logis-matematis (KLM) 4 𝜂3 Kecerdasan Spasial (KS) 4 𝜂4 Kecerdasan Kinestetik (KK) 4 𝜂5 Kecerdasan Musikal (KMu) 4 𝜂6 Kecerdasan Interpersonal (KIe) 4 𝜂7 4 Kecerdasan Intrapersonal (KIa) 𝜂8 Kecerdasan Naturalis (KN) 4 𝜂9 Motivasi Belajar (MB) 5 𝜂10 Metode Pembelajaran (MP) 2 𝜂11 Pola Asuh Orang Tua (PAOT) 9
Metode Dalam penelitian ini, ada beberapa langkah yang akan dilakukan dalam proses menganalisis data. Langkah-langkah tersebut sebagai berikut: 1. Eksplorasi data: a. Melihat selisih dari masing-masing peubah yang digunakan antara kelas IPA dan kelas IPS. b. Melihat sebaran data terhadap peubah yang digunakan dengan menggunakan analisis biplot. 2. Analisis model persamaan struktural dengan SEM-GSCA dengan tahapan analisis: a. Mendapatkan model berbasis konsep dan teori dan membuat diagram jalur. b. Konversi diagram jalur ke dalam persamaan. c. Menduga parameter yang terdiri dari penduga bobot, penduga faktor loading, penduga koefisien jalur dan estimasi bootstrap standar error. d. Menentukan koefisien parameter dan nilai t dengan menggunakan bootstrap. e. Menguji signifikansi parameter pada model pengukuran. f. Menguji signifikansi parameter pada model struktural. g. Menentukan overall goodness of fit.
8
Adapun diagram alir dari penelitian ini seperti pada Gambar 1 : Mulai
Input data
1 model
Ya
Kecerdasan siswa kelas IPA dan IPS, sama?
Tidak
2 model
keragaman Uji Kelayakan metode
Interpretasi
selesai Gambar 1 Analisis jalur penelitian
4 HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data populasi siswa kelas 3 IPA dan kelas 3 IPS SMAN 1 Rumpin. Jumlah kelas IPA sebanyak 63 siswa sedangkan kelas IPS sebanyak 34 siswa. Setiap kelas dihitung nilai rata-rata dari delapan kecerdasan majemuk dan faktor pendukung kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin. Tabel 2. Kecerdasan Logis-matematis merupakan kecerdasan yang memiliki selisih paling tinggi didominasi kelas IPA dibanding kelas IPS sebesar 0,357. Kecerdasan musikal merupakan kecerdasan yang memiliki selisih paling tinggi didominasi kelas IPS dibanding kelas IPA sebesar 0,142. Kecerdasan intrapersonal merupakan kecerdasan yang tidak memiliki selisih antar kelas IPA dan IPS. Motivasi belajar merupakan faktor pendukung kecerdasan majemuk yang memiliki selisih paling tinggi didominasi kelas IPA dibanding kelas IPS sebesar 0,254. Metode pembelajaran merupakan faktor pendukung kecerdasan majemuk
9
yang memiliki selisih paling tinggi didominasi kelas IPS dibanding kelas IPA sebesar 1,015. Motivasi belajar kelas IPA dan IPS merupakan faktor pendukung kecerdasan majemuk yang paling dominan dimiliki oleh kelas IPA dan IPS namun motivasi kelas IPA lebih tinggi dari kelas IPS. Metode pembelajaran merupakan faktor pendukung kecerdasan majemuk yang kurang berpengaruh terhadap kelas IPA dan IPS. Nilai rata-rata kelompok terhadap kecerdasan majemuk dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Selisih dari rata-rata tiap peubah PEUBAH IPA IPS SELISIH KL
3,468
3,375
0,093
KLM KS KK KMu KIe KIa KN PAOT MP MB
3,151 3,552 3,278 3,079 3,944 3,956 3,944 4,039 2,294 4,248
2,794 3,36 3,199 3,221 4 3,956 3,713 3,876 3,309 3,994
0,357 0,192 0,079 -0,142 -0,056 0 0,231 0,163 -1,015 0,254
Tabel 3. Kecerdasan majemuk yang dominan dimiliki oleh kelas IPA dan IPS tidak terdapat perbedaan yang sangat jauh. kecerdasan intrapersonal, interpersonal dan kecerdasan naturalis merupakan tiga kecerdasan yang dominan dimiliki oleh kelas IPA dan IPS. Kecerdasan kinestetik, logis-matematis dan musikal merupakan tiga kecerdasan yang kurang dimiliki oleh kelas IPA begitu juga untuk kelas IPS. Tabel 3 Urutan kecerdasan majemuk kelas IPA dan IPS URUTAN KELAS KELAS IPA IPS 1 KIa KIe 2 KIe KIa 3 KN KN 4 KS KL 5 KL KS 6 KK KMu 7 KLM KK 8 KMu KLM kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin untuk kelas IPA dan kelas IPS dapat dilihat pada Gambar 2. Rata-rata kecerdasan majemuk siswa kelas IPA secara menyeluruh didominasi oleh kecerdasan intrapersonal, interpersonal dan naturalis
10
KMU
3,944 3,713
KK
3,956 3,956
3,079 3,221
3
3,278 3,199
3,5
3,552 3,36
4
3,151 2,794
3,468 3,375
RATA-RATA KECERDASAN MAJEMUK
4,5
3,944 4
sebesar 3,956, 3,944 dan 3,944 sedangkan kecerdasan yang paling sedikit dimiliki oleh siswa kelas IPA adalah musikal sebesar 3,079.
KIE
KIA
KN
2,5 2 1,5 1 0,5 0 KL
KLM
KS
KECERDASAN MAJEMUK IPA
IPS
Gambar 2 Rata-rata kecerdasan majemuk siswa kelas IPA dan IPS
rata-rata faktor pndukung kecerdasan majemuk
Gambar 2 Rata-rata kecerdasan majemuk siswa kelas IPS secara menyeluruh didominasi oleh kecerdasan interpersonal, intrapersonal dan naturalis sebesar 4,000, 3,956 dan 3,713 sedangkan kecerdasan yang paling sedikit dimiliki oleh siswa kelas IPS adalah logis matematis sebesar 2,794. Secara umum siswa kelas IPA dan IPS dapat mengontrol diri dari rasa egois, cerdas dalam bergaul dan cerdas dalam memetakkan hal yang ingin dipelajarinya. Penelitian ini menggunakan faktor yang mempengaruhi kecerdasan majemuk yang dimiliki siswa kelas IPA dan IPS diantaranya pola asuh orang tua, metode pembelajaran dan motivasi belajar. 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0
4,248
4,039 3,876
3,994
3,309 2,294
PAOT
MP
MB
kecerdasan majemuk IPA
IPS
Gambar 3 Rata-rata faktor pendukung kecerdasan majemuk kelas IPA dan IPS Gambar 3. Faktor pendukung kecerdasan majemuk siswa kelas IPA dan IPS didominasi oleh motivasi belajar dengan rata-rata masing-masing sebesar 4,248 dan 3,994. Metode pembelajaran merupakan faktor yang kurang memberi sumbangsi
11
terhadap kecerdasan majemuk siswa kelas IPA dan IPS dengan rata-rata 2,294 dan 3,309. Motivasi belajar siswa kelas IPA dan IPS sudah sangat baik namun metode pembelajaran yang diterapkan oleh pihak sekolah kurang mendukung. Perbedaan kecerdasan majemuk yang dimiliki oleh kelas IPA dan IPS relatif kecil sehingga ada kemungkinan pengaruh kelas pada siswa SMAN 1 Rumpin kurang berpengaruh. Penyebaran keragaman siswa kelas IPA dan IPS dapat dilakukan menggunakan analsis biplot.
Analisis Biplot Analisis biplot (Gabriel 1971) merupakan salah satu alat ukur yang dapat digunakan untuk menunjukkan jarak dan mengelompokkan antarunit serta variansi tampilan dan korelasi dari peubah yang digunakan. Analisis biplot juga digunakan untuk membuat sebuah gambar yang berdimensi banyak lalu dijadikan berdimensi dua. Informasi yang diperoleh dari analisis biplot adalah kedekatan antarobjek untuk memudahkan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripan karakteristik. Pada penelitian ini proses analisis biplot digunakan untuk mengetahui keragaman kecerdasan majemuk untuk seluruh siswa kelas IPA dan IPS. Keragaman siswa kelas IPA dan IPS dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Analisis Biplot kelas IPA Gambar 4 Rata-rata kecerdasan majemuk dan faktor yang mempengaruhi kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin yang memiliki kecerdasan spasial relatif memiliki kecerdasan musikal, spasial, log-matematis, kinestetik dan cenderung sesuai dengan metode pembelajaran yang diterapkan dikelas atau menganggap metode pembelajaran yang diterapkan didalam kelas sudah cukup bagus. Siswa yang memiliki kecerdasan naturalis relatif memiliki kecerdasan interpersonal, kecerdasan intrapersonal, pola asuh orang tua yang baik, motivasi belajar yang baik, kecerdasan linguistik. Beberapa siswa yang lain kurang berpengaruh terhadap semua peubah yang digunakan.
12
Kecerdasan linguistik merupakan peubah yang memiliki keragaman yang relatif kecil. Kecerdasan interpersonal merupakan peubah yang memiliki keragaman yang besar. Peubah yang lain memiliki keragaman yang relatif sama Model Pengukuran Metode pengukuran merupakan hubungan antar indikator terhadap peubah latennya. Metode pengukuran dapat dilihat berdasarkan nilai akar kuadrat dari average varians value (AVE) pada nilai loading faktor. Nilai loading faktor juga digunakan untuk melihat validitas indikator terhadap peubah latennya. Nilai faktor loading untuk masing-masing peubah laten yang digunakan pada kelas 3 SMAN 1 Rumpin dapat dilihat pada Lampiran 2. Nilai reliabilitas akan dianggap berpengaruh ketika nilai crounbach alpha > 0,7. Model pengukuran dapat dilihat pada Gambar 6.
KIe1
0,734 KIe2
0,773 KIe
KIe3
KIe4
0,844
0,857
Gambar 6 Ilustrasi model pengukuran
Keterangan: KIe1, KIe2, KIe3 dan, KIe4 = indikator dari peubah kecerdasan interpersonal. KIe = peubah laten (kecerdasan interpersonal) Hasil analisis diketahui bahwa secara umum nilai loading faktor untuk kecerdasan majemuk siswa kelas tiga SMAN 1 Rumpin yang berpengaruh adalah kecerdasan log-matematis 0,779, kecerdasan spasial 0,718, kecerdasan musikal 0,825, kecerdasan interpersonal 0,816, kecerdasan intrapersonal 0,710, kecerdasan naturalis 0,778, pola asuh orang tua 0,838 dan, motivasi belajar 0,675. Model pengukuran secara umum siswa kelas tiga SMAN 1 Rumpin ditentukan berdasarkan dari akar kuadrat nilai AVE setiap indikator jika nilai akar AVE > korelasi antarpeubah laten maka dapat dikatakan bahwa cukup bagus. Nilai akar kuadrat dari kecerdasan linguistik 0,693, kecerdasan log-matematis 0,780, kecerdasan spasial 0,739, kecerdasan kinestetik 0,677, kecerdasan musikal 0,812, kecerdasan interpersonal 0,804, kecerdasan intrapersonal 0,736, kecerdasan naturalis 0,777, pola asuh orang tua 0,672, metode pembelajar 0,819 dan, motivasi belajar 0,691. Nilai matriks korelasi antarpeubah laten dapat dilihat pada Lampiran 4.
13
Model Struktural Model struktural merupakan hubungan antar peubah dependent dan peubah independent. Analisis jalur siswa SMAN 1 Rumpin diketahui bahwa pola asuh orang tua dapat mempengaruhi kecerdasan log-matematis, kinestetik, musikal, interpersonal, intrapersonal, naturalis dan, motivasi belajar. Pola asuh orang tua tidak mempengaruhi kecerdasan linguistik, spasial, dan metode pembelajaran. Metode pembelajaran hanya mempengaruhi kecerdasan kinestetik dan musikal namun tidak mempengaruhi kecerdasan linguistik, log-matematis, spasial, interpersonal, intrapersonal, naturalis, dan motivasi belajar. Analisis jalur pada siswa SMAN 1 Rumpin dapat dilihat pada Tabel 4: Tabel 4 Analisis jalur siswa SMAN 1 Rumpin Path Coefficients Estimate 0,192 Pola Asuh Orang Tua-> Linguistik Pola Asuh Orang Tua-> Log-Matematis 0,294 0,198 Pola Asuh Orang Tua-> Spasial Pola Asuh Orang Tua-> Kinestetik 0,301 Pola Asuh Orang Tua-> Musikal 0,333 Pola Asuh Orang Tua-> Interpersonal 0,478 Pola Asuh Orang Tua-> Intrapersonal 0,460 Pola Asuh Orang Tua-> Naturalis 0,446 -0,117 Pola Asuh Orang Tua->Metode Pembelajaran Pola Asuh Orang Tua->Motivasi Belajar 0,378 -0,008 Metode Pembelajaran -> Linguistik 0,197 Metode Pembelajaran -> Log-Matematis 0,091 Metode Pembelajaran -> Spasial Metode Pembelajaran -> Kinestetik 0,256 Metode Pembelajaran-> Musikal 0,213 0,045 Metode Pembelajaran -> Interpersonal 0,027 Metode Pembelajaran -> Intrapersonal 0,084 Metode Pembelajaran -> Naturalis 0,004 Metode Pembelajaran ->Motivasi Belajar
SE 0,106 0,084 0,101 0,081 0,084 0,105 0,090 0,102 0,102 0,082 0,105 0,119 0,109 0,121 0,101 0,104 0,102 0,108 0,113
*signifikan pada α=0.05
Berikut merupakan model struktural untuk kecerdasan SMAN 1 Rumpin: 𝜉1 0,192 −0,008 𝐾𝐿 𝜉 2 0,294 0,197 𝐾𝐿𝑀 𝜉 3 0,198 0,091 𝐾𝑆 𝜉 4 0,301 0,256 𝐾𝐾 𝜉 𝐾𝑀𝑢 = 0,333 0,231 [𝑃𝐴𝑂𝑇]+ 5 𝜉6 0,478 0,045 𝑀𝑃 𝐾𝐼𝑒 𝐾𝐼𝑎 0,460 0,027 𝜉7 𝐾𝑁 0,446 0,084 𝜉8 𝑀𝑃 −0,117 0 𝜉9 [ 𝑀𝐵 ] [ 0,378 0,004 ] [𝜉10 ]
CR 1,81 3,51* 1,97 3,73* 3,97* 4,57* 5,13* 4,38* 1,15 4,6* 0,08 1,66 0,84 2,11* 2,12* 0,43 0,26 0,78 0,04
14
Pada persamaan diatas memperlihatkan bahwa kecerdasan linguistik memiliki hubungan positif terhadap pola asuh orang tua sedangkan pada metode pembelajaran memiliki hubungan negatif. Kecerdasan log-matematis, spasial, kinestetik, musikal, interpersonal, intrapersonal, naturalis dan motivasi belajar memiliki hubungan positif terhadap pola asuh orang tua dan metode pembelajaran. Metode pembelajaran berpengaruh negatif terhadap pola asuh orang tua. Kecerdasan interpersonal merupakan peubah laten yang memiliki R2 yang paling besar jika dibandingkan dengan peubah laten lainnya. R2 kecerdasan interpersonal sebesar 0,226 yang berarti bahwa keragaman kecerdasan interpersonal yang mampu dijelaskan oleh pola asuh orang tua dan metode pembelajaran yang diterapkan oleh pihak sekolah adalah sebesar 22,6% dan sisanya dapat dijelaskan oleh peubah laten lainnya yang tidak terdapat dalam model. Berdasarkan Gambar 5 juga diketahui bahwa dari sebelas peubah laten yang digunakan dapat diketahui bahwa metode pembelajaran merupakan peubah yang memeliki R2 yang paling kecil dibandingkan dengan peubah lainnya yaitu sebesar 0,043. Jalur dan koefisien korelasi kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin dapat dilihat pada Gambar 7.
15
𝑅12 = 0,037
𝜂1
0,192 -0,008
𝑅22 = 0,112
0,294
𝜂2
𝜂10
0,197 𝑅32 = 0,043
0,198 𝜂3
𝑅42 = 0,138
0,091
0,301
𝜂4
0,256
-0,117
0,333 𝑅52 = 0,140
𝜂5
0,231 𝜂11
0,478 𝑅62 = 0,226
𝜂6
0,045
2 𝑅10 = 0,014
0,460 0,027 𝑅72 = 0,209
𝑅82 = 0,197
𝑅92
𝜂7
0,446
0,084
0,378
0,004
𝜂8
𝜂9
= 0,197
Gambar 7 Jalur dan koefisien korelasi kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin.
16
Evaluasi Model Terbaik GFI merupakan ukuran mengenai ketepatan model dalam menghasilkan observed matrix kovarian. Nilai GFI ini harus berkisar 0 – 1. Semakin mendekati angka 1, model semakin baik, dan angka > 0.90 adalah angka yang sering digunakan para peneliti untuk menilai kecocokan model berdasarkan nilai GFI. Pada penentuan nilai GFI diperoleh 0,990. Model yang dibentuk dari Pola asuh orang tua dan metode pembelajaran sudah cukup baik membuktikan bahwa Pola asuh orang tua dan metode pembelajaran berpengaruh terhadap kecerdasan majemuk siswa SMAN 1 Rumpin.
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Kecerdasan yang dominan pada siswa SMAN 1 Rumpin adalah kecerdasan interpersonal yaitu orang yang pandai dalam bersosialisasi dengan orang lain. Kecerdasan logis-matematis merupakan kecerdasan yang kurang dimiliki oleh siswa SMAN 1 Rumpin Pola asuh orang tua yang demokratis mempengaruhi kecerdasan logmatematis, kinestetik, musikal, interpersonal, intrapersonal, naturalis dan motivasi belajar sedangkan metode pembelajaran mempengaruhi kecerdasan musikal dan kinestetik Saran Penelitian selanjutnya diharapkan bisa membandingkan metode Structural Equation Modeling Generalized Structural Equation Modeling (SEM-GSCA) dengan metode Structural Equation Modeling partial least square (SEM-PLS) yang merupakan metode Structural Equation Modeling bebas asumsi. Peneliti selanjutnya disarankan membuat dua model yaitu model pertama kecerdasan majemuk terhadap faktor pendukung kecerdasan majemuk dan model kedua pengaruh terhadap masing-masing kecerdasan majemuk. Skala data yang digunakan menggunakan skala ordinal diharapkan penelitian selanjutnya menggunakan metode yang sama namun membandingkan skala data ordinal dengan interval.
17
DAFTAR PUSTAKA Bollen KA. 1989. Structural Equations With Latent Variables. Department of Sociology. Wiley. New York. Dunia IN. 2010. Pengaruh Metode Pembelajaran Resolusi Konflik Terhadap Prestasi Belajar Pkn Ditinjau Dari Pola Asuh Orang Tua. Pasca Universitas Pendidikan Ganesha Vol 7. No 1. Djiwandono SEW. 2006. Psikologi Pendidikan. PT Gramedia Widiasarana Indonesia. Jakarta. Fathurrohman P & Sutikno S. 2007. Strategi Belajar Mengajar Melalui Penanaman Konsep Umum dan Konsep Islami. Bandung. Ferezagia DV. 2015. Model Persamaan Struktural Delapan Standar Nasional Pendidikan Dengan Metode Generalized Structured Component Analysis, Institut Pertanian Bogor. Bogor. Fleetham M. 2006. Multiple Intelligency in practice. Networ continous. Cornwall. Gabriel. KR. 1971. The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis. The Hebrew University. Jerusalem, Biometrika (1971). 58. 3. p. 453. Gardner H. 1983. Frames of Mind The Theory of Multiple Intelligences. Basic Books. New york. Hamalik O. 2001. Proses Belajar Mengajar. Bumi Aksara. Jakarta. Hoerr TR. 2000. Becoming a multiple intelligency school. Association for Supervision and Curriculum Development Alexandria.Virginia. USA. Hwang H & Takane Y. 2004. Generalized Structured Component Analysis. Psychometrica.Vol.69 No.1 : pp. 81-99. Hwang H & Takane Y. 2015. Generalized Structured Component Analysis A Component-Based Approach to Structural Equation Metodeing. CRC Press. Taylor & Francis Group. New York. Kumojoyo A. 2011. Pengaruh pola asuh orang tua terhadap kecerdasan majemuk siswa SD. UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Lunenburg FC. Lunenburg MR. 2014. Applying Multiple Intelligence in the Classroom: A Fresh Look at Teaching Writing. Sam Houston State University. International Journal Of Scholarly Academic Intellectual Diversity Volume 16. Number 1. 2014. Mckenzie W. 2005. Multiple intelligence and instructional. Technology second edition. International society for technology in education eugene. Oregon. Washington DC. Morgan JA & Fonseca MC. 2014. Multiple Intelligence Theory and Foreign Language Learning: A Brain-based Perspective. Departamento de Filología Inglesa. Universidad de Sevilla. Sevilla. Spain. Mustolikh & Shalihati SF. 2014. Pengaruh Pola Asuh Orang Tua Terhadap Motivasi Belajar Mahasiswa Semester IV Pendidikan Geografi Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Nainggolan M. 2013. Pengaruh Penerapan Strategi Kecerdasan Majemuk terhadap Kemampuan Menulis Puisi oleh Siswa kelas X SMA Negeri 1 Kisaran Tahun Pembelajaran 2013/2014. Nicholson KN. 1998. Developing Students’ Multiple Intelligence Developing Students’ Multiple Intelligence. New York.
18
Probowening PR. 2013. Pengembangan Strategi Pembelajaran Fisika Berdasarkan Teori Kecerdasan Majemuk Untuk Meningkatkan Motivasi dan Hasil Belajar Siswa SMP. Universitas Negeri Semarang. Risman M. 2016 Analisis Hubungan Kecerdasan Majemuk Siswa Berdasarkan Faktor-Faktor Eksternal Pembentuk Kecerdasan di Kalangan Siswa SMAN 1 Rumpin, IPB. Bogor. Setyowati MD. Hinduan AA. 2009. Penerapan Kecerdasan Majemuk Untuk Meningkatkan Hasil Belajar Fisika Peserta Didik Di SMAN 2 Magelang. Program Magister Pendidikan Fisika. Program Pascasarjana Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta. Yogyakarta. Yalmanci SG & Candidate AİCG. 2013. The Effects Of Multiple Intelligence Theory Based Teaching On Students’Achievement And Retention Of Knowledge (Example Of The Enzymes Subject). Kafkas University. Faculty Of Education Department Of Primary Preschool Education Kars. Turkey.
19
Lampiran 1 Kuesioner Peubah Linguistik
Indikator Menulis adalah cara alami saya mengekspresikan sesuatu Saya menyukai pelajaran seputar sastra seperti menulis puisi, menulis cerpen dll Saya mampu menjelaskan/mendeksripsikan sesuatu melalui kata-kata dengan baik Saya suka membaca buku Logis-matematis Saya tertarik dengan pelajaran matematika dan pelajaran sains lainnya Saya senang bermain dengan angka dan data Saya menyukai eksperimen seputar sains Saya menyukai permainan asah otak yang menggunakan kemampuan logika spasial Saya suka menggambar Saya suka permainan puzzle/menyusun potongan gambar Saya lebih suka memahami cara kerja sesuatu melalui gambar atau diagram Saat saya membaca, saya membayangkan suatu gambar atau desain dalam pikiran saya kinestetik Saya tidak bisa duduk diam dalam waktu yang lama Saya mahir dalam membuat prakarya/kerajinan tangan di sekolah Saya adalah orang yang cekatan dalam menyelsaikan suatu pekerjaan fisik Saya dapat mengendalikan tubuh saya dengan mudah dan memiliki gerak reflex yang cepat Musikal Setelah mendengar beberapa nada sekali atau dua kali, saya mampu menyanyikan atau menyenandungkannya dengan baik Ketika mendengarkan musik, saya mampu mengenali instrument atau alat musik yang dimainkan dan mengenali nadanya Saya dapat dengan mudah mempertahankan irama saat memainkan melodi atau lagu Saya mampu mengenali sebuah melodi jika salah dalam penempatan nada
20
Lanjutan lampiran 1 Kuesioner Peubah Interpersonal
intrapersonal
Naturalis
Pola Asuh Orang Tua
Metode Belajar
Indikator Saya mudah mendapatkan teman baru Saya dapat memberikan saran pada teman yang memiliki masalah Saya senang belajar dan bekerjasama dengan orang lain Saya senang berdiskusi dan bekerja sama dalam suatu kelompok dan memecahkan masalah bersama-sama Saya paham ketika saya melakukan suatu hal dan alasan kenapa saya melakukan hal tersebut Saya sering memikirkan perasaan saya sendiri dan mencari alasan penyebabnya Saya sering meluangkan waktu untuk introspeksi dan memikirkan hal-hal yang penting dalam kehidupan Saya suka mencari tahu bacaan pengembangan diri untuk meningkatkan pemahaman tentang diri saya Saya menyukai keindahan dan pengalaman yang bisa didapatkan dari alam Saya menyukai dunia flora dan fauna Saya berhati-hati terhadap kebiasaan saya mengkonsumsi sesuatu agar bisa melindungi alam Saya antusias mempelajari sesuatu yang berkaitan dengan lingkungan hidup Orangtua selalu menjelaskan alasan mereka ketika melarang saya melakukan sesuatu Orangtua selalu memberikan arahan dan motivasi terhadap cita-cita dan masa depan saya Saya dapat berdiskusi tentang apapun dengan orang tua Orangtua selalu berempati terhadap masalah yang saya miliki Orangtua selalu mendengarkan keluh kesah saya Orang tua akan memberikan peringatan terlebih dahulu sebelum menjatuhkan sanksi kepada saya Orang tua menanyakan kabar saya melalui telepon atau pesan singkat melalui telepon genggam Orang tua memberikan sanksi sesuai dengan perbuatan saya Orang tua akan mentoleransi perbedaan pendapat antara saya dan orang tua Menurut saya suasana belajar di kelas sudah kondusif Secara umum metode pembelajaran di sekolah sudah sesuai dengan minat saya
21
Lanjutan Lampiran 1 Kuesioner Peubah Motivasi Belajar
Indikator Saya selalu termotivasi untuk mendapatkan nilai yang baik Saya mempunyai target untuk lulus sekolah dengan nilai yang selalu meningkat di setiap semester Selepas SMA saya ingin melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi Saya selalu menargetkan diri untuk naik kelas dengan nilai yang baik Saya menjadikan riwayat hidup orang sukses sebagai penyemangat belajar
22
Lampiran 2 Loading Faktor SMAN 1 Rumpin Peubah Laten Linguistik KL1 KL2 KL3 KL4 Log-Matematik KLM1 KLM2 KLM3 KLM4 Spasial KS1 KS2 KS3 KS4 Kinestetik KK1 KK2 KK3 KK4 Musikal KMu1 KMu2 KMu3 KMu4 Interpersonal KIe1 KIe2 KIe3 KIe4 Intrapersonal KIa1 KIa2 KIa3 KIa4
Estimate 0,775 0,787 0,646 0,533 0,825 0,799 0,824 0,658 0,818 0,787 0,732 0,598 0,259 0,750 0,796 0,754 0,741 0,811 0,852 0,838 0,734 0,773 0,844 0,857 0,741 0,711 0,792 0,696
Loading Weight AVE = 0,480, Alpha =0,636 SE CR Estimate SE 0,056 13,93* 0,396 0,043 0,047 16,79* 0,402 0,046 * 0,093 6,95 0,349 0,057 0,153 3,48* 0,283 0,077 AVE = 0,608, Alpha =0,779 0,047 17,49* 0,332 0,028 * 0,052 15,34 0,318 0,043 0,038 21,92* 0,350 0,037 * 0,078 8,45 0,279 0,032 AVE = 0,546, Alpha =0,718 0,038 21,36* 0,377 0,040 0,054 14,5* 0,358 0,039 0,063 11,55* 0,344 0,040 * 0,093 6,44 0,264 0,036 AVE = 0,458, Alpha =0,562 0,172 1,51 0,113 0,099 0,073 10,25* 0,412 0,044 * 0,067 11,95 0,446 0,048 0,048 15,64* 0,407 0,041 AVE = 0,659, Alpha =0,825 0,056 13,21* 0,298 0,025 0,031 25,91* 0,320 0,020 * 0,025 33,51 0,271 0,027 0,031 26,88* 0,345 0,023 AVE = 0,646, Alpha =0,816 0,052 14,15* 0,258 0,028 * 0,047 16,54 0,293 0,034 0,036 23,50* 0,298 0,026 * 0,041 21,04 0,388 0,035 AVE = 0,542, Alpha =0,710 0,068 10,87* 0,376 0,033 0,064 11,16* 0,327 0,046 0,042 18,68* 0,340 0,040 * 0,072 9,62 0,315 0,039
CR 9,21* 8,68* 6,07* 3,68* 11,92* 7,45* 9,37* 8,73* 9,45* 9,18* 8,66* 7,32* 1,14 9,44* 9,30* 10,05* 11,90* 15,77* 9,92* 14,77* 9,29* 8,69* 11,34* 11,02* 11,23* 7,05* 8,61* 7,98*
23
Lanjutan Lampiran 2 Loading Faktor SMAN 1 Rumpin Peubah Laten Naturalis KN1 KN2 KN3 KN4 Pola Asuh Orang Tua PAOT1 PAOT2 PAOT3 PAOT4 PAOT5 PAOT6 PAOT7 PAOT8 PAOT9 Metode Belajar MP1 MP2 Motivasi Belajar MB1 MB2 MB3 MB4 MB5
Loading
Weight
SE 0,036 0,039 0,065 0,049
AVE = 0,603, Alpha =0,778 CR Estimate SE 22,40* 0,353 0,044 21,39* 0,332 0,034 10,71* 0,298 0,038 * 15,72 0,303 0,035 AVE = 0,452, Alpha =0,838
Estimate 0,807 0,833 0,694 0,766
CR 7,99* 9,78* 7,79* 8,70*
0,696 0,632 0,712 0,764 0,783 0,741 0,368 0,659 0,603
0,071 9,85* 0,188 0,070 9,07* 0,071 0,075 9,52* 0,193 0,054 14,16* 0,189 0,055 14,23* 0,225 0,075 9,90* 0,201 0,103 3,57* 0,066 0,069 9,54* 0,189 0,085 7,13* 0,113 AVE = 0,670, Alpha =0,498
0,049 0,051 0,049 0,062 0,055 0,052 0,047 0,054 0,048
0,822 0,815
0,092 8,93* 0,617 0,089 9,15* 0,604 AVE = 0,477, Alpha =0,675
0,110 5,62* 0,112 5,40*
0,726 0,812 0,406 0,731 0,706
0,059 0,033 0,130 0,067 0,071
12,22* 24,68* 3,11* 10,96* 9,88*
0,307 0,308 0,161 0,319 0,324
0,029 0,032 0,058 0,045 0,041
3,79* 1,38 3,98* 3,04* 4,11* 3,88* 1,40 3,48* 2,33*
10,5* 9,53* 2,75* 7,09* 7,92*
24
Lampiran 3 Titik Koordinat Analisis Biplot No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
Obeservasi OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA2 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1
DIM1 0,6831 -0,1839 -0,4038 -0,0661 0,0010 0,5255 0,5497 -0,2927 0,0160 -0,1295 -0,3991 0,4173 0,9856 0,1928 -0,1957 -0,1477 -0,3944 0,2070 0,1839 0,6779 0,1261 -0,6312 -0,5315 0,1398 -0,1220 -0,4093 0,2658 -0,4651 -0,2374 -0,0636 -0,3828 0,1747 -0,0836 -0,1934 0,4029 -0,0808 0,2560 0,4201 -0,3844 -0,0188 -0,6189 0,0275 0,1398 0,0962 0,6644
DIM2 0,2560 -0,2314 -0,0581 -0,0638 -0,4694 -0,1555 -0,6138 0,3074 -0,4825 -0,4146 -0,3159 -0,3327 -0,2366 0,1267 -0,5916 -0,1786 -0,1692 -0,2933 -0,2763 -0,0487 -0,1119 0,5233 -0,1009 -0,0767 -0,4723 -0,2987 -0,2659 0,1909 -0,5299 0,0460 -0,6909 -0,4089 -0,1275 0,1191 -0,5501 -0,4035 -0,1334 -0,1520 -0,1313 -0,3214 -0,2634 -0,0203 -0,3211 0,1499 -0,1755
No 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
Observasi OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPA1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS1 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2
DIM1 0,7589 0,6342 -0,4861 0,2799 -0,4163 0,4257 0,0050 -0,5174 0,3642 -0,1938 0,0883 0,2873 -0,3237 -0,1291 0,2020 -0,3967 -0,1424 0,6962 -0,1482 0,2443 -0,0712 0,0065 0,7928 0,6340 -0,0810 -0,2265 -0,2383 -0,3231 0,5141 -0,3192 -0,2895 0,0086 0,0609 -0,1374 0,0095 -0,4801 0,0180 -0,2706 0,2013 -0,3866 0,2244 0,2155 -0,6359 0,1551 -0,5126
DIM2 0,4891 -0,2322 -0,0500 0,1466 0,3346 0,2036 0,1330 0,2267 0,3759 0,2466 0,2081 -0,1404 -0,3997 0,0360 0,2740 0,0035 0,0748 -0,3305 -0,1756 0,4373 0,5276 0,3834 0,4931 0,5607 0,4564 0,4383 0,3520 -0,0187 0,4843 0,0481 0,3313 0,5302 0,1422 0,1868 0,4235 0,2896 0,0624 0,2434 0,3630 0,1597 0,0822 -0,1090 0,2151 -0,0644 0,0000
25
Lanjutan lampiran 3 Titik Koordinat Analisis Biplot No 91 92 93 94 95 96 97 98 99
Obeservasi OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 OBS IPS2 VAR KL VAR KLm
DIM1 0,1365 -0,1980 -0,2994 -0,4852 -0,2937 0,0995 0,2223 0,6915 1,2203
DIM2 -0,1730 -0,3893 0,0372 0,1215 0,1137 0,4780 0,1374 -0,2212 0,2286
No 100 101 102 103 104 105 106 107 108
Obeservasi VAR KS VAR KK VAR KMu VAR KIe VAR KIa VAR KN VAR PAOT VAR MP VAR MB
DIM1 1,2943 1,2149 1,2360 1,2506 1,0295 1,3222 0,9641 0,2197 0,9729
DIM2 0,2860 0,2432 0,7158 -0,4392 -0,3671 -0,1875 -0,5851 2,7298 -0,5520
26
Lampiran 4 R2 Peubah Laten SMAN 1 Rumpin dan Rata-rata peubah SMAN 1 Rumpin Peubah Laten Kecerdasan Linguistik Kecerdasan Logis-Matematis Kecerdasan Spasial Kecerdasan Kinestetik Kecerdasan Musikal Kecerdasan Interpersonal Kecerdasan Intrapersonal Kecerdasan Naturalis Pola Asuh Orang Tua Metode Pembelajaran Motivasi Belajar
R2 0.037 0.112 0.043 0.138 0.140 0.226 0.209 0.197 0 0.014 0.143
Rata-Rata 3.432 2.993 3.469 3.188 3.124 3.978 3.974 3.889 3.999 2.673 4.205
27
Lampiran 5. Matriks Korelasi Antar Peubah SMAN 1 Rumpin
Linguistik Log-Matematis Spasial Kinestetik Musikal Interpersonal Intrapersonal Naturalis Pola Asuh Orang Tua Metode Belajar Motivasi Belajar
Correlations Of Latent Variables (Se) Kinestetik Musikal Interpersonal
Linguistik
Log-Matematis
Spasial
1
0.223 (0.141)
0.246 (0.106)*
0.360 (0.107)*
1
0.438 (0.100)*
0.426 (0.074)*
1
0.555 (0.086)* 1
0.066 (0.102) 0.166 (0.099) 0.362 (0.073)* 0.416 (0.085)* 1
Intrapersonal
Naturalis
0.244 (0.094)*
0.227 (0.092)*
0.304 (0.080)*
0.294 (0.087)*
0.214 (0.116)
0.206 (0.079)*
0.456 (0.100)*
0.262 (0.101)*
0.277 (0.088)*
0.264 (0.095)*
1
0.415 (0.085)*
0.181 (0.102) 0.278 (0.100)* 0.416 (0.086)* 0.465 (0.075)* 0.284 (0.101)* 0.534 (0.074)* 0.447 (0.084)* 1
1
Pola Asuh Orang Tua 0.193 (0.105) 0.271 (0.085)* 0.188 (0.101) 0.271 (0.086)* 0.308 (0.087)* 0.473 (0.100)* 0.456 (0.088)* 0.436 (0.105)* 1
Metode Belajar -0.031 (0.111) 0.163 (0.132) 0.069 (0.118) 0.220 (0.130) 0.174 (0.114) -0.011 (0.107) -0.027 (0.112) 0.031 (0.117) -0.117 (0.102) 1
Motivasi Belajar 0.238 (0.085)* 0.389 (0.067)* 0.266 (0.084)* 0.360 (0.087)* 0.156 (0.094) 0.544 (0.071)* 0.580 (0.064)* 0.505 (0.071)* 0.378 (0.080)* -0.040 (0.121) 1
28
RIWAYAT HIDUP
Muh Idham Kurniawan, adalah anak laki-laki kelahiran Makassar, 13 Juli 1990. Anak bungsu dari empat bersaudara, buah hati dari Thamrin dan Djumiati. Penulis terdaftar sebagai murid di Taman Kanak-kanak (TK) Aisyah pada tahun 1995 s.d. 1996, selanjutnya menjadi siswa di bangku SD Negeri Sudirman 3 pada tahun 1996 dan tamat pada tahun 2002. Pada tahun yang sama, penulis melanjutkan pendidikannya di SMP Negeri 35 Makassar dan berhasil menyelesaikan studinya pada tahun 2005. Pada tahun 2005 penulis melanjutkan studi di SMA Negeri 16 Makassar dan tamat tahun 2008. Pada tahun 2008, penulis berhasil melanjutkan kuliah di Universitas Negeri Makassar pada Jurusan Matematika Program Studi Pendidikan matematika dan menyelesaikan studi ditahun 2012. Ditahun 2014 penulis berhasil melanjutkan kuliah S2 di Institut Pertanian Bogor pada program studi Statistika Terapan. Penulis juga tergabung dalam penulisan buku pada tahun 2016 yang berjudul "Kasepuhan Sinar Resmi" yang sekarang digunakan sebagai bahan ajar Fakultas Ekologi Manusia IPB. Pada tahun yang sama tesis ini telah dipublikasikan pada jurnal International Journal of Engineering and Management Research dengan judul "Application of Structural Equation Modeling – Generalized Structured Component Analysis (SEM – GSCA) (Case Study : Multiple Intelligences SMAN 1 Rumpin Bogor) "
