BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Data yang diperoleh pada penelitian ini adalah nilai kemampuan memori, kemampuan analisis terhadap prestasi belajar siswa pada materi pokok Koloid. Jumlah siswa yang dilibatkan pada penelitian ini adalah 76 siswa dari kelas XI IPA 3 dan XI IPA 4 di SMA Muhammadiyah 1 Karanganyar tahun pelajaran 2015/2016. Tabulasi data penelitian ini dapat di lihat di lampiran 28. Untuk lebih jelasnya, di bawah ini disajikan deskripsi data penelitian dari masing-masing variabel. 1. Kemampuan Memori Pengumpulan data tentang kemampuan memori adalah dengan menggunakan instrumen kemampuan memori dari departemen psikologi fakultas psikologi Universitas Gadjah Mada. Nilai interval dari kemampuan memori ini adalah berkisar antara 0 100. Dari hasil dokumentasi di dapat skor tertinggi adalah 100 dan skor terendah adalah 24, dengan rata-rata sebesar 74,18, median sebesar 77, modus sebesar 96 dan standar deviasi sebesar 19,07. Untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 16 dan Lampiran 17 Deskripsi data penelitian mengenai kemampuan memori secara ringkas disajikan pada Tabel 4.1. Tabel 4.1. Deskripsi Data Kemampuan Memori No Interval Fo Frekuensi Relatif (%) 1 24 34 3 3,95 2 35 45 3 3,95 3 46 56 10 13,16 4 57 67 9 11,84 5 68 78 17 22,37 6 79 89 12 15,79 7 90 100 22 28,95 54
55 Data tersebut dapat digambarkan dalam histogram pada Gambar 4.1. 25 20 Frekuensi 15 10 5 0 24 34 35 45 46 56 57 67 68 78 79 89 90 100 Interval Gambar 4.1. Histogram Data Kemampuan Memori Pada Gambar 4.1 dan Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa frekuensi paling rendah berada pada interval 24 34 dan 35 45 dengan jumlah populasi masingmasing 3 siswa. Untuk frekuensi tertinggi kemampuan memori berada pada interval 90 100 dengan frekuensi relatif 32,31% atau setara dengan 22 siswa. 2. Kemampuan Analisis Pengumpulan data tentang kemampuan analisis adalah dengan menggunakan tes kemampuan analisis yang berupa tes pilihan ganda berjumlah 10 soal. Nilai interval dari kemampuan analisis ini adalah berkisar antara 0 100. Dari hasil dokumentasi di dapat skor tertinggi adalah 80 dan skor terendah adalah 30, dengan rata-rata sebesar 57,11, median sebesar 60, dan standar deviasi sebesar 11,05. Untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 16 dan Lampiran 17 Deskripsi data penelitian mengenai kemampuan analisis secara ringkas disajikan pada Tabel 4.2.
56 Tabel 4.2. Deskripsi Data Kemampuan Analisis No Interval Fo Frekuensi Relatif (%) 1 30 37 1.1.32 2 38 45 11 14.47 3 46 53 19 25 4 54 61 25 32.89 5 62 69 0 0 6 70 77 18 26.68 7 78 85 2 2.63 Data tersebut dapat digambarkan dalam histogram pada Gambar 4.2. 30 25 20 Frekuensi 15 10 5 0 30 37 38 45 46 53 54 61 62 69 70 77 78 85 Interval Gambar 4.2. Histogram Data Kemampuan Analisis Pada Gambar 4.2 dan Tabel 4.2 dapat dilihat bahwa frekuensi paling rendah berada pada interval 30 37 dengan jumlah populasi 1 siswa. Untuk frekuensi tertinggi kemampuan Analisis berada pada interval 54 61 dengan frekuensi relatif 32.89% atau setara dengan 25 siswa.
57 3. Prestasi Belajar Pengumpulan data tentang prestasi siswa pada materi Koloid adalah dengan menggunakan tes tertulis. Nilai interval dari prestasi ini adalah berkisar antara 0 100. Dari hasil tes di dapat skor tertinggi adalah 95 dan skor terendah adalah 55, dengan rata-rata sebesar 77,76, median sebesar 77,5, dan standar deviasi sebesar 9,36. Untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 16 dan 17. Deskripsi data penelitian mengenai prestasi belajar siswa mata pelajaran kimia pada materi koloid secara ringkas disajikan pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Deskripsi Data Prestasi Belajar Siswa No Interval Fo Frekuensi Relatif (%) 1 55 60 5 6,58 2 61 66 4 5,26 3 67 72 12 15,79 4 73 78 17 22,37 5 79 84 13 17,1 6 85 90 22 28,95 7 91 96 3 3,95 Data tersebut dapat digambarkan dalam histogram pada Gambar 4.3. 25 20 Frekuensi 15 10 5 0 55 60 61 66 67 72 73 78 79 84 85 90 91 96 Interval Gambar 4.3. Histogram Data Prestasi Siswa
58 Pada Gambar 4.3 dan Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa frekuensi paling rendah berada pada interval 91 96 dengan populasi 3 siswa. Untuk frekuensi tertinggi prestasi belajar berada pada interval 85 90 dengan frekuensi relatif 28,95% atau setara dengan 22 siswa. B. Uji Prasyarat Analisis Sebelum dilakukan uji prasyarat dan uji regresi linear ganda, data dari variabel bebas dan terikat distandarisasi terlebih dahulu menggunakan salah satu perintah yang ada di SPSS 18. Hal ini dilakukan karena interval dari nilai kemampuan memori, kemampuan analisis dan prestasi belajar berada antara 0-100. Penstandaran dilakukan agar lebih mudah dalam pembacaan hasil output dari analisis data. 1. Uji Normalitas Data-data tentang kemampuan memori, kemampuan analisis, prestasi siswa dan residu yang diperoleh dari penelitian kemudian diuji normalitasnya menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Uji normalitas tercantum dalam Lampiran 18 sedangkan ringkasan hasil uji normalitas terangkum dalam Tabel 4.4. Tabel 4.4. Ringkasan Hasil Uji Normalitas Kemampuan Memori, Kemampuan Analisis dan Prestasi Belajar No Variabel Sig. Kesimpulan 1 Kemampuan Memori 0,054 Normal 2 Kemampuan Analisis 0,000 Tidak Normal 5 Prestasi 0,130 Normal Tampak dari Tabel 4.4 bahwa harga Sig. kemampuan memori dan prestasi > 0,05, dengan demikian dapat dikatakan bahwa sampel-sampel tersebut berdistribusi normal. Namun harga Sig. Kemampuan Analisis < 0,05 sehingga sampel Kemampuan Analisis tidak commit berdistribusi to user normal.
59 2. Uji Independensi/ Uji Multikolinearitas Uji independensi disebut juga uji multikolinearitas, multikolinearitas adalah keadaan dimana dua variabel saling independen. Adanya multikolinearitas menyebabkan pengaruh masing- masing variabel independen sulit dideteksi. Untuk menguji independensi dilakukan dengan dua cara. Cara pertama melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor) yang tertera pada hasil output pada analisis yang menggunakan SPSS 18. Hasil uji independensi tercantum dalam Lampiran 19. Ringkasan hasil uji independensi terangkum pada Tabel 4.5. Tabel 4.5. Ringkasan Hasil Uji Independensi Kemampuan Memori dan Kemampuan Analisis Siswa No Variabel VIF Kesimpulan 1. Kemampuan memori 5.646 Tidak terjadi multikolineritas 2. Kemampuan Analisis 5.646 Tidak terjadi multikolineritas Hasil uji dikatakan tidak terjadi multikolinearitas apabila harga 0,1 < VIF < 10 (Priyatno, 2009: 60). Berdasarkan data pada Tabel 4.5 di atas dapat dilihat bahwa harga VIF berada diantara 0,1 dan 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas. Cara kedua adalah dengan menggunakan rumus korelasi Pearson. Hasil uji dengan rumus Karl Pearson tercantum dalam Lampiran 20. Ringkasan hasil uji independensi dengan rumus Karl Pearson terangkum pada Tabel 4.6. Tabel 4.6. Ringkasan Hasil Uji Independensi Kemampuan Memori dan Kemampuan Analisis dengan rumus Karl Pearson No Variabel Kemampuan analisis 1. Kemampuan memori Korelasi sig. 0,907
60 Hasil uji dikatakan independen bila sig. > 0,05. Berdasarkan Tabel 4.6 diatas dapat dilihat bahwa hubungan antara variabel- variabel nilai sig. > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara variabel- variabel tersebut atau saling independen. 3. Uji Heterokedastisitas Heterokedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah heterokedastisitas karena akan menyebabkan estimator tidak efisien dan nilai koefisien determinasi menjadi sangat tinggi. Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat pola titik-titik pada Gambar 4.4. Jika titik- titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas. Gambar 4.4. Scatterterplot Uji Heterokedastisitas
61 Selain dengan metode grafik, uji ini juga dapat dilakukan dengan Uji Glejser. Hasil uji dengan SPSS 18 dapat dilihat pada Lampiran 21. Dari perhitungan SPSS diperoleh hasil yang dapat dilihat pada Tabel 4.7. Tabel 4.7. Hasil Uji Heterokedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1.197E-14 3,064,000 1,000 Memori,000,068,000,000 1,000 Kemampuan analisis,000.118,000,000 1,000 a. Dependent Variable: Abresid Dari Tabel 4.7 nilai t tidak ada yang signifikan karena signifikansi pada variable-variabel > 0,05, sehingga disimpulkan tidak ada masalah heterokedastisitas. 4. Uji Linearitas Regresi Uji asumsi selanjutnya untuk regresi linear berganda adalah uji linearitas. Uji linearitas dilakukan antara kemampuan memori dan kemampuan analisis dengan prestasi. a. Uji Linearitas Kemampuan memori (X1) terhadap Prestasi Belajar (Y) Uji linearitas pertama adalah antara kemampuan memori dan prestasi siswa. Hasil output uji linearitas dengan menggunakan SPSS 18 dapat dilihat pada Lampiran 22. Rangkuman uji linearitas dapat dilihat pada Tabel 4.8.
62 Tabel 4.8. Hasil Uji Linearitas Kemampuan memori dengan Prestasi Belajar Sum of Mean df F Squares Square Sig. PRES TASI * MEM ORI (Combined) 5412,237 30 180,408 7,014,000 Between Linearity 4808,074 1 480,074 186,923,000 Groups Deviation from Linearity 604,163 29 20,833,081,723 Within Groups 1157.500 45 25,722 Total 6569,737 75 Dari Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa Sig. pada Deviation from Linearity adalah 0,723. Bila Sig. > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi antara kemampuan memori dan prestasi bersifat linear. b. Uji Linearitas kemampuan analisis (X2) terhadap Prestasi Belajar (Y) Uji linearitas selanjutnya adalah antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar. Hasil output uji linearitas dengan menggunakan SPSS dapat dilihat pada Lampiran 22. Rangkumannya dapat dilihat pada Tabel 4.9. PRES TASI * KEM AMP UAN ANA LISIS Tabel 4.9. Hasil Uji Linearitas kemampuan analisis dengan Prestasi Belajar Sum of Mean df Squares Square F Sig. (Combined) 4824,942 16 964,988 38,715,000 Between Linearity 4551,314 1 4551,314 182,596,000 Groups Deviation from Linearity 273,629 15 68,407 2,744,059 Within Groups 1744,795 70 24,926 Total 6569,737 75
63 Dari Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa Sig. pada Deviation from Linearity adalah 0,059. Bila Sig. > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi antara kemampuan analisis dan prestasi bersifat linear. C. Pengujian Hipotesis Setelah uji asumsi dalam regresi linear berganda terpenuhi, maka dilakukan uji korelasi baik secara serentak maupun secara sendiri-sendiri untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh korelasi positif yang signifikan antara variabel-variabel bebas dengan variabel terikat. Selanjutnya dilakukan uji regresi linear berganda untuk mendapatkan persamaan regresi antara variabel-variabel bebas dengan variabel terikat. 1. Uji Hipotesis Pertama Uji regresi linear dapat dilakukan bila terbukti ada korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat. Hipotesis pertama menyatakan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa. Dengan, H0 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa. H1 : Ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa. Tabel 4.10. Hasil Uji Korelasi antara Kemampuan Memori dengan Prestasi Belajar Correlations memori prestasi memori Pearson Correlation 1,855 ** Sig. (2-tailed),000 N 76 76 prestasi Pearson Correlation,855 ** 1 Sig. (2-tailed),000 N 76 76 **. Correlation is significant commit at to the user 0,01 level (2-tailed).
64 Dari Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa hasil Sig. uji t-dua pihak antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa adalah 0,000. Karena Sig. < 0,05 maka H0 ditolak, sehingga disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa. Setelah diketahui ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa, maka dari Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa koefisien korelasi antara kemampuan memori dengan prestasi belajar adalah 0,855 yang menunjukkan terjadi korelasi positif yang cukup kuat. Dari uji hipotesis pertama disimpulkan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara kemampuan memori dengan prestasi belajar siswa. 2. Uji Hipotesis Kedua Hipotesis kedua menyatakan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. Dengan, H0 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. H1 : Ada hubungan yang signifikan antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. Tabel 4.11. Hasil Uji Korelasi antara kemampuan analisis dan Prestasi Belajar Siswa Correlations kemampua n analisis prestasi kemampua Pearson Correlation 1,832 ** n analisis Sig. (2-tailed),000 N 76 76 prestasi Pearson Correlation,832 ** 1 Sig. (2-tailed),000 N 76 76 **. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
65 Dari Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa hasil Sig. uji t-dua pihak antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa adalah 0,000. Karena Sig. < 0,050 maka H0 ditolak, sehingga disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. Setelah diketahui ada hubungan yang signifikan antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa, maka dari Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa koefisien korelasi antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar adalah 0,832 yang menunjukkan bahwa ada korelasi positif yang cukup kuat antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. Dengan demikian dari uji hipotesis kedua disimpulkan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. 3. Uji Hipotesis Ketiga Hipotesis ketiga menyatakan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara kemampuan memori, kemampuan analisis dan sikap siswa dengan prestasi belajar siswa. Dengan, H0 : Tidak ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori dan kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. H1: Ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori dan kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. Tabel 4.12. Hasil Uji Kelayakan Model Regresi Linear ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 4925,603 2 2462,802 109,349,000 a Residual 1644,134 73 22,522 Total 6569,737 75 a. Predictors: (Constant), kemampuan analisis, memori b. Dependent Variable: prestasi
66 Dari Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa nilai F hitung (109,349) > F tabel (3,12) sehingga disimpulkan bahwa ada hubungan kemampuan memori, kemampuan analisis secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi belajar siswa. Kemudian untuk mengetahui signifikan atau tidaknya dapat dilihat dari nilai signifikansinya. Karena nilai Sig. 0,000 < 0,050, maka H0 ditolak, sehingga disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara kemampuan memori, dan kemampuan analisis secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi belajar siswa. Untuk mengetahui apakah korelasinya positif atau negatif dapat dilihat pada koefisien regresinya untuk setiap variabel bebas yang bisa dilihat pada Tabel 4.12. Dari Tabel tersebut nilai b atau koefisien regresinya dari kemampuan memori, kemampuan analisis siswa semuanya bernilai positif, sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga variabel tersebut memiliki korelasi yang positif terhadap prestasi belajar siswa. Untuk mengetahui keeratan hubungannya dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi ganda, dari hasil SPSS 18 diperoleh nilai koefisien korelasinya 0,866, sehingga disimpulkan korelasinya cukup kuat dan koefisien korelasi berganda yang bernilai positif juga menunjukkan bahwa korelasi antara kemampuan memori, kemampuan analisis siswa bersifat positif. Untuk hasil selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 19. Dengan demikian dari uji hipotesis ketiga disimpulkan bahwa ada korelasi positif yang signifikan antara kemampuan memori, kemampuan analisis dengan prestasi belajar siswa. D. Pembahasan Hasil Analisis Data Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui adanya korelasi positif yang signifikan antara variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat dan untuk mengetahui adanya korelasi positif yang signifikan antara variabel-variabel bebas secara serentak terhadap variabel terikat. Pada penelitian ini dilakukan terdapat dua variabel bebas yaitu kemampuan memori, dan kemampuan analisis. Sedangkan variabel terikatnya adalah prestasi siswa pada materi Koloid. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode cluster random sampling dengan asumsi populasi bersifat homogen commit dan kemudian to user didapat dua kelas dari 5 kelas yang
67 ada. Populasi berasal dari siswa kelas XI IPA 3 dan XI IPA 4 SMA Muhammadiyah 1 Karanganyar tahun pelajaran 2015/2016. Secara garis besar perlakuan analisis yang dilakukan pada penelitian ini meliputi empat tahap yaitu: Uji asumsi seperti uji normalitas, multikolinearitas, heterokedastisitas dan linearitas. Uji ini dilakukan dengan SPSS 18. Uji korelasi untuk mengetahui hubungan antara variabel-variabel bebas dengan variabel terikat. Uji ini dilakukan dengan SPSS 18. Uji regresi linear berganda untuk mengetahui hubungan variabel-variabel bebas dengan terikat secara serentak dan mengetahui persamaan regresinya. Uji ini dilakukan dengan SPSS 18. Uji asumsi yang pada regresi linear berganda yaitu uji normalitas dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov, uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor) yang ada pada tiap variabel bebas, kemudian uji heterokedastisitas dilakukan dengan metode grafik dan perhitungan dengan uji Glejser, dan linearitas dilakukan dengan uji linearitas yang ada pada menu SPSS 18. Analisis korelasi yang digunakan adalah analisis korelasi bivariat yang akan menyelidiki hubungan antara dua variabel yaitu kuat atau tidaknya hubungan, arah hubungan dan berarti atau tidaknya hubungan. Korelasi yang digunakan adalah korelasi Pearson, karena korelasi ini mengukur hubungan secara linear pada skala interval. Untuk uji regresi linear ganda dilakukan dengan metode backward. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam SPSS 18 yang sering digunakan seperti enter, stepwise dan backward. Bila menggunakan metode enter berarti semua variabel bebas dimasukkan tanpa ada seleksi atau pengeluaran variabel yang tidak cocok, kemudian untuk metode stepwise semua variabel akan dimasukkan ke dalam model dan tidak ada yang dikeluarkan kecuali terdapat penyimpangan data, sedangkan untuk metode backward semua variabel mula-mula dimasukkan ke dalam model dan variabel yang tidak layak akan dikeluarkan satu per satu. Dari hasil analisis data yang diperoleh dengan menggunakan metode backward tidak ada
68 variabel yang dikeluarkan, sehingga dapat disimpulkan semua variabel bebas memenuhi kriteria. Setelah dilakukan analisis maka dapat diketahui bahwa ada korelasi yang signifikan antara kemampuan memor dan kemampuan analisis dengan prestasi siswa dengan pengaruh yang cukup kuat. Pengaruh secara serentak dapat dilihat dari model regresinya dan didapatkan bahwa model regresinya signifikan serta koefisien-koefisien regresi yang bernilai positif, sehingga dapat disimpulkan ada korelasi yang signifikan antara variabel-variabel bebas dengan prestasi siswa. Dalam analisis regresi linear berganda akan didapatkan suatu model yang dapat memperkirakan hubungan antara variabel-variabel bebas dengan variabel terikatnya. Model yang didapat tercantum dalam Tabel 4.13. Tabel 4.13. Hasil Uji Koefisien dan Keberartian Model Regresi Linear Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 41,745 3,064 13,625,000 memori,278,068,567 4,077,000 kemampu an analisis,269,118,318 2,284,025 a. Dependent Variable: prestasi Dari Tabel 4.13 nilai B merupakan koefisien-koefisien yang ada pada model regresi, sedangkan nilai t atau Sig. dapat digunakan untuk menentukan apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak. Dari tabel dapat diketahui bahwa model yang didapatkan yaitu: Y= 0,278 X1 + 0,269 X2 + 41,745 Untuk mengetahui koefisien regresi dari masing-masing variabel signifikan atau tidak, cukup dilihat nilai Sig. bila nilai Sig < 0,05, maka dapat disimpulkan
69 bahwa koefisien regresi signifikan. Dari Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa nilai Sig. pada Kemampuan memori dan Kemampuan analisis siswa semuanya < 0,05, sehingga disimpulkan bahwa seluruh koefisien regresi yang didapat signifikan. Persamaan regresi tersebut berarti Konstanta b0 = 41,745 artinya jika kemampuan memori dan kemampuan analisis siswa nilainya 0, maka prestasi siswa nilainya positif sebesar 41,745. Konstanta b1 = 0,278 artinya jika kemampuan analisis siswa nilainya tetap, sedangkan kemampuan memori nilainya ditingkatkan 1 maka prestasi siswa akan meningkat sebesar 0,278. Konstanta b2 = 0,269 artinya jika kemampuan memori siswa nilainya tetap, sedangkan kemampuan analisis nilainya ditingkatkan 1 maka prestasi siswa akan meningkat sebesar 0,269. Bila persamaan regresi telah diperoleh, maka sumbangan efektif dan sumbangan relatif dari masing-masing variabel dapat dihitung. Untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 161. Sedangkan rangkuman sumbangan setiap variabel dapat dilihat pada Tabel 4.14. Tabel 4.14. Sumbangan Efektif dan Sumbangan Relatif Variabel-variabel bebas terhadap Prestasi Siswa Variabel Sumbangan Efektif (%) Sumbangan Relatif (%) Kemampuan Memori 48,46 64,7 Kemampuan analisis 26,44 35,3 Jumlah 74,9 100 Dari Tabel 4.14 dapat diinterpretasikan bahwa kontribusi Kemampuan memori dan Kemampuan analisis siswa terhadap prestasi belajar siswa adalah 74,9%, sedangkan sisanya 25,1% dipengaruhi variabel lain yang tidak diteliti. Kemudian dapat dilihat bahwa sumbangan efektif maupun relatif dari kemampuan memori > kemampuan analisis.
70 Sumbangan efektif merupakan sumbangan variabel yang diteliti dilihat dari keseluruhan variabel termasuk yang tidak diteliti. Sumbangan efektif Kemampuan memori yaitu 48,46% dan kemampuan analisis 26,44%. Kemampuan memori paling berkontribusi dibandingkan dengan kemampuan analisis dengan nilai sumbangan relatif 64,7%. Hal ini terjadi karena prestasi yang diteliti adalah prestasi siswa pada materi Koloid kelas X yang membutuhkan kemampuan menghafal (memori), sehingga kemampuan memori paling berpengaruh dibandingkan variabel yang lain. Sedangkan kemampuan analisis hanya berkontribusi sebesar 35,3%.