PENGARUH KURIKULUM 2013 TERHADAP MINAT BELAJAR SISWA

Berbicara tentang Kurikulum 2013 sebagai sebuah kurikulum baru yang akan diterapkan pada awal tahun pelajaran 2013-2014, secara umum bukanlah merupakan yang baru untuk program pendidikan bagi dunia pendidikan kita, dengan kata lain bahwa konsep yang ditawarkan oleh Kurikulum 2013, pernah dan telah diterapkan pada Kurikulum pendahulunya seperti KTSP bahkan kurikulum - kurikulum sebelumnya.

Ada apa dengan kurikulum yang lalu, dan mengapa harus ada kurikulum 2013? Sebenarnya yang menjadi permasalahannya adalah tingkat implementasi yang rendah dari pendekatan dan metode pembelajaran yang menjadi tuntutan dari sebuah kurikulum. Bila kita melakukan observasi maka masih mudah ditemukan guru-guru di seluruh pelosok nusantara ini yang tidak melaksanakan secara tepat tuntutan-tuntutan sebuah kurikulum yang diberlakukan, apakah hal tersebut disebabkan karena faktor kekurangtahuan, ketidakmampuan, ataupun ketidakmauan guru-guru sebagai pelaksana atau pengajar.

Pada Kurikulum 2013 sistem pembelajara menggunakan scientific approach, yaitu dengan mengutamakan kemampuan bertanya dan nalar menjadi proses penting. Selain itu pada kurikulum 2013 siswa dituntut harus aktif di sekolah sehingga potensi, keterampilan yang dimiliki akan berkembang. Tetapi apakah semua siswa bisa mengimplementasikan kurikulum baru tersebut? Kami akan mencoba melakukan penelitian mengenai “PENGARUH KURIKULUM 2013 TERHADAP MINAT BELAJAR SISWA”. Meskipun kurikulum 2013 ini telah diberhentikan seminggu lalu tetapi tidak mengurungkan niat kami untuk melakukan sebuah penelitian ini. Tujuannya untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari kurikulum 2013 ini, baik dari segi positif maupun negative dan juga untuk mengetahui apa yang menjadi penyebab kurikulum tersebut diberhentikan.

      Sebelum melajukan pengujian buat dahulu kuesioner mengenai apa yang akan menjadi bahan penelitian, kemudian melakukan observasi penyebaran kuesioner kepada responden. Data hasil kuesioner di uji menggunakan aplikasi SPSS 17, untuk yang belum mempunyai aplikasi SPSS 17 bisa di download disini.

Daftar Kuesioner

DAFTAR PERNYATAAN

PENGARUH KURIKULUM 2013 TERHADAP MINAT BELAJAR SISWA

          I.      Identitas Responden

Nomor Responden  :

Jenis Kelamin         :

Usia                       :

Pendidikan             :

       II.      Pengisian Kuesioner

Mohon pernyataan diisi dengan memberi tanda (√).

1.       Kurikulum 2013 ( X )

          2.      Pengaruh Terhadap Siswa ( Y )

Data Hasil Kuesioner

Data hasil kuesioner disimpan pada lembar kerja di MS.EXCEL.

Keterangan :

    P1 - P10 adalah jumlah pernyataan

    R1 - R10 adalah banyaknya jumlah responden

    Variabel X (Kurikulum 2013) => Indevendent

    Variabel Y (Dampak terhadap siswa) => Devendent

Langkah Uji Statistik

1.  Uji Frekuensi

Uji Frekuensi adalah untuk menjelaskan suatu pendapat atau tanggapan responden terhadap kuesioner yang diberikan oleh peneliti, dengan adanya tabel frekuensi maka pembaca dapat melihat seberapa besar atau seberapa banyak responden memilih jawaban atau memberikan jawaban terhadap pertanyaan yang ada pada kuesioner. 

Langkah uji frekuensi :

Lakukan copy terhadap isi pernyataan variabel X dari lembar kerja Microsoft exel kemudian paste ke lembar SPSS 17, untuk merubah nama kolom (VAR0001) menjadi (P1) atau pertanyaan 1, maka lakukan pengaturan di tab Data view.

 Langkah selanjutnya yaitu mengatur properties jawaban yang dikaitkan dengan bobot isi yang ada pada pertanyaan kuesioner, atur properties pada Kolom Values seperti berikut :

  Value = 1, Label (tidak setuju)

  Value= 2, Label (Kurang setuju)

  Value= 3, Label (Ragu-Ragu)

  Value= 4, Label ( Setuju)

  Value= 5, Label (Sangat Setuju)

Setelah mengatur properties, langkah selanjutnya yaitu melakukan distribusi frekuensi, dengan cara : klik menu Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies,

Pindahkan item P1 sampai dengan akhir kesebelah kanan dengan cara CTLR+A dan pindahkan ke sebelah kanan.

Jika telah dilakukan sesuai dengan perintah diatas, lalu klik tombol OK, dan akan tampil hasilnya seperti berikut:

Berdasarkan tabel diatas yang merupakan hasil penghitungan distribusi frekuensi variable x dari SPSS 17.0, maka dapat disimpulkan P1 dari 10 orang/responden, orang yang menjawab “Sangat Setuju” ada 2 orang atau 20 %, dan yang menjawab “Setuju” 8 orang atau 80%. P3 dari 10 orang/responden, orang yang menjawab “Sangat Setuju” ada 5 orang atau 50%,  yang menjawab “Setuju” 3 orang atau 30%, dan yang menjawab “Kurang Setuju” ada 2 orang atau 20%. Pada pertanyaan selanjutnya pun di baca seperti itu.

Lakukan ulang dengan cara diatas menggunakan variable Y untuk mengetahui hasilnya

Dan dapat diperoleh hasilnya :

Berdasarkan tabel diatas yang merupakan hasil penghitungan distribusi frekuensi variable x dari SPSS 17.0, maka dapat disimpulkan P1 dari 10 orang/responden, orang yang menjawab “Sangat Setuju” ada 7 orang atau 70 %, dan yang menjawab “Setuju” 3 orang atau 30%. P2 dari 10 orang/responden, orang yang menjawab “Sangat Setuju” ada 1 orang atau 10%, dan yang menjawab “Setuju” 9 orang atau 90%.Pada pertanyaan selanjutnya pun di baca seperti itu.

2. Uji Validitas

        Uji Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin dukur. Menurut Ghozali (2009) menyatakan bahwa uji  validitas digunakan untuk mengukur sah, atau valid tidaknya suatu kuesioner. 

Langkah uji frekuensi :

Lakukan copy terhadap isi pernyataan dan jumlah variabel X dari lembar kerja Microsoft exel kemudian paste ke lembar SPSS 17

Pada menu SPSS pilih Analyze > Correlate > Bivarite

Setelah itu kita pilih semua item termasuk kolom jumlah (JML) dengan cara CTR+A dan pindahkan ke sebelah kanan. klik tombol OK, dan hasilnya akan tampil sebagai berikut :

Dari hasil analisis didapat nilai korelasi antara skor item dengan skor total. Nilai ini kemudian kita bandingkan dengan nilai r tabel, r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi dan jumlah data (n) = 10, Dengan perhitungan  df = n-2, df = 10 - 2 = 8 ,maka didapat r tabel sebesar 0,631 (lihat pada lampiran tabel r).

Berdasarkan hasil analisis di dapat nilai korelasi untuk item 4, 5, 7 dan 10 nilai kurang dari 0,631. Karena koefisien korelasi pada item 4, 5, 7 dan 10 nilainya kurang dari 0,631 maka dapat disimpulkan bahwa item-item tersebut tidak berkorelasi signifikan dengan skor total (dinyatakan tidak valid) sehingga harus dikeluarkan atau diperbaiki. Sedangkan pada item-item lainnya nilainya lebih dari 0,631 dan dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut valid.

Lakukan ulang dengan cara diatas menggunakan variable Y untuk mengetahui hasilnya, dan dapat diperoleh :

Berdasarkan hasil analisis di dapat nilai korelasi untuk item 3, 4 dan 6 nilai lebih dari 0,631. Karena koefisien korelasi pada item selain 6 nilainya kurang dari 0,631 maka dapat disimpulkan bahwa item-item tersebut tidak berkorelasi signifikan dengan skor total (dinyatakan tidak valid) sehingga harus dikeluarkan atau diperbaiki.

R Tabel 

3.  Uji Reliabilitas

Uji Reliabilitas adalah data untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

Langkah uji reliabilitas

Lakukan copy terhadap isi pernyataan variabel X dari lembar kerja Microsoft exel kemudian paste ke lembar SPSS 17

Kita pilih menu Analyze > scale > Reliability Analysis

Setelah langkah tersebut dilakukan, Kita pindahkan seluruh item P1 sampai dengan P10     ke sebelah kanan

Setelah itu pada model kita pilih Alpha, kemudian kita klik tombol OK, maka akan tampil     hasilnya sebagai berikut :

Berdasarkan hasil perhitungan uji reliabilitas menggunakan SPSS diatas, dapat diketahui variabel X diperoleh nilai Alpha Cronbach > 0,60. Dalam hal ini nilai 0,862 > 0,60. ini berarti pernyataan - pernyataan tersebut Reliabel dan dapat digunakan dalam penelitian.

Lakukan ulang dengan cara diatas menggunakan variable Y untuk mengetahui hasilnya, dan dapat diperoleh :

Berdasarkan hasil perhitungan uji reliabilitas menggunakan SPSS diatas, dapat diketahui variabel Y diperoleh nilai Alpha Cronbach > 0,60. Dalam hal ini nilai 0,623 > 0,60. ini berarti pernyataan - pernyataan tersebut Reliabel dan dapat digunakan dalam penelitian.

 

Berdasarkan Tabel diatas, dapat diketahui bahwa dari kedua variabel diatas yaitu X dan Y diperoleh nilai Alpha Cronbach > 0,60. Hal ini berarti pernyataan - pernyataan tersebut Reliabel dan dapat digunakan dalam penelitian.

4.  Uji Korelasi

Uji korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam pengukuran hubungan yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel maupun lebih dari dua variabel atau beberapa variabel.

Langkah Uji Korelasi

Copy hanya kolom jumlah total dari masing-masing variable pada lembar kerja SPSS

Selanjutnya kita pilih menu Analyze > Correlate > Bivariate

Pindahkan Variabel X dan Y ke sebelah kanan dibagian variables,

 Setelah itu kita klik tombol OK, maka hasilnya sebagai berikut :

Selanjutnya Klik Analyze > Regression > Linear, maka akan tampil sebagai berikut :

Pindahkan variable Y ke sebelah kanan dibagian Dependent, dan pindahkan variable X ke sebelah kanan dibagian Independen(s), dan klik tombol statistics kemudian ceklis pada R squared change, 

Setelah itu klik tombol Continue dan klik tombol OK maka akan tampil gambar sebagai berikut:

Dari hasil output table diatas, maka langkah selanjutnya kita lakukan rekafitulasi hubungan antara variable, dalam hal ini antara variable Independen dengan variable Dependen sebagai berikut,

Mengacu pada hasil tersebut maka kita harus melihat table koefisien korelasi untuk dapat mengambil kesimpulan hubungan antar variable tersebut, berikut table koefisien korelasi :

Berdasarkan hasil table diatas, diketahui bahwa besarnya korelasi antara variable (X) terhadap variable (Y) yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah sebesar 0,431, Hal ini menunjukan bahwa hubungan antara variable tersebut bersifat sedang, atau tingkat korelasinya sedang.

5.  Uji Regresi

     Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel(-variabel) yang lain.

Langkah uji regresi

Copy terhadap jumlah total sari setiap variable dan paste di lembar kerja SPSS

Setelah itu kita pilih menu Analyze > Regression > Linear

Pindahakan variable Y ke sebelah kanan dibagian Dependen dan variable X ke sebelah bagian      Independen(s), setelah itu kita klik tombol plots

Pada bagian Standardized Residuals Plots ceklis Histogram dan Normalprobability plot, klik tombol Continue dan klik tombol OK maka akan tampil output sebagai berikut :

Pada tabel Model Summary adalah menampilkan nilai R yang merupakan simbol dari nilai koefisien korelasi. Pada contoh diatas nilai korelasi adalah 0,431. Nilai ini dapat diinterpretasikan bahwa hubungan kedua variabel penelitian ada di kategori sedang. Melalui tabel ini juga diperoleh nilai R Square atau koefisien determinasi (KD) yang menunjukkan seberapa bagus model regresi yang dibentuk oleh interaksi variabel bebas dan variabel terikat. Nilai KD yang diperoleh adalah 18,6% yang dapat ditafsirkan bahwa variabel X memiliki pengaruh kontribusi sebesar 18,6% terhadap variabel Y.

Pada tabel Anova menghasilkan nilai signifikansi yaitu 0,214 > 0,05 maka model regresi tidak linier.

Pada table Coefficients menjelaskan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan koefisien variabel yang ada di kolom Unstandardized Coefficients B. Berdasarkan tabel ini diperoleh model persamaan regresi : Y = 32387 + 0,247 X.

6.  Uji Normalisasi

Uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data yang mampunyai pola seperti distribusi normal (distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan). 

Langkah uji normalisasi :

Copy terhadap jumlah total sari setiap variable dan paste di lembar kerja SPSS

Setelah itu kita pilih menu Analyze > Regression > Linear

Setelah itu kita pindahkan variable Y ke bagian Dependen dan variable X kita pindahkah ke bagian Independen(s), setelah itu pilih tombol save

Pada bagian Residuals kita lakukan ceklis pada unstandardized kemudian klik tombol Continue dan klik tombol OK. Maka akan muncul variable baru (kolom baru) dengan nama RES_1

Jika langkah tersebut telah dilakukan maka selanjutnya kita pilih menu analyze > Nonparametic > 1 sampel K-S

Selanjutnya kita masukan variable unstandardized residual ke kotak Test Variabel List seperti gambar diatas, kemudian pada Test Distribution centang (ceklis) normal, kemudian klik tombol OK, maka hasilnya akan tampil sebagai berikut :

Berdasarkan tabel diatas yang merupakan hasil penghitungan uji normalitas dari SPSS 17.0 maka dihasilkan Kolmogrov-Smirnov Z test diperoleh nilai 0,368 dan Asymp.sig. sebesar 0,999 yang lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan data berdistribusi normal.

7.  Uji Linieritas

Uji linieritas dimaksudkan untuk mengetahui apakah setiap variable mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan dengan variable lain.

Langkah uji Linieritas :

Copy terhadap jumlah total sari setiap variable dan paste di lembar kerja SPSS

Setelah itu kita pilih menu Analyze > Compare Means > Means

Pindahkan variable Y ke bagian Dependent list dan untuk variable X pindahkan ke bagian Independent List, kemudian klik tombol Options

Jika sudah tampil seperti gambar diatas, ceklis untuk anova table and eta dan ceklis pada Test for linearity dan klik tombol continue dan klik tombol OK, maka akan tampil output seperti pada gambar dibawah ini :

Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai sinifikansi 0,398 lebih dari 0,05. Maka dapat disimpulkan antara variabel Y dengan X mempunyai tidak hubungan yang linear.

8.  Uji Heteroskedastisitas

     Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik, heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi.

Langkah uji heteroskedastisitas

Copy jumlah total dari setiap variable dan paste dilembar kerja SPSS,

Selanjutnya pilih menu Analyze > Regression > Linear

Pindahkan variable Y ke bagian Dependent dan viable X pindahkan ke sebelah kanan bagian independen(s), kemudian pilih tombol save

Pada bagian residuals pilih (ceklis) Unstandardized kemudian klik Continue dan klik OK dan Akan kolom baru dengan nama RES_1, langkah selanjutnya kita pilih menu Transform > Compute variabel

Pada target variable ketik RES_2 dan pada numeric Expression ketik ABS_RES (RES_1), kemudian klik OK, dan akan tampil kolom baru dengan nama RES_2, setelah itu kita pilih kembali menuAnalyze > Regression > linear dan keluarkan variable Y dibagian Dependent dan anti/masukan dengan RES_2

Jika langkah tersebut sudah dilakukan, maka langkah selanjutnya kita klik tombol save dan hilangkan ceklis unstandardized pada bagian Residual

klik tombol Continue dan klik tombol OK maka akan tampil seperti berikut :

Berdasarkan tabel diatas bahwa menunjukan tidak ada gangguan heteroskedastisitas yang terjadi, dimana nilai signifikan (sig) lebih dari 0,05, jadi secara keseluruhan variabel dalam hal ini X dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah dalam uji heteroskedastisitas.

9.  Uji Hipotesis

     Hipotesis dapat didefinisikan sebagai pernyataan mengenai sesuatu yang perlu di uji kebenarannya.

Langkah uji hipotesis :

Copy jumlah total dari setiap variable dan paste dilembar kerja SPSS,

Selanjutnya pilih menu Analyze > Regression > Linear

Pindahkan variable Y ke bagian Dependent dan viable X pindahkan ke sebelah kanan bagian independen(s), kemudian klik tombol OK maka akan tampil hasilnya seperti berikut :

Berdasarkan hasil analisis terlihat bahwa pada kolom Sig. pada table ANOVA nilai Sig. adalah sebesar 0.214 atau lebih besar dari nilai probabilitas 0.05 (sig 0.214 > 0.050), maka Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel x tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap variabel y.

keterangan:

Ha = Variabel X berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y

Ho = Variabel X tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis, dapat diketahui bahwa besarnya korelasi antara variable (X) terhadap variable (Y) yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah sebesar 0,431, Hal ini menunjukan bahwa hubungan antara variable tersebut bersifat sedang, atau tingkat korelasinya sedang. Nilai R Square atau koefisien determinasi (KD) yang menunjukkan seberapa bagus model regresi yang dibentuk oleh interaksi variabel bebas dan variabel terikat. Nilai KD yang diperoleh adalah 18,6% yang dapat ditafsirkan bahwa variabel X memiliki pengaruh kontribusi sebesar 18,6% terhadap variabel Y. Pada kolom Sig. pada table ANOVA nilai Sig. adalah sebesar 0.214 atau lebih besar dari nilai probabilitas 0.05 (sig 0.214 < 0.050), maka Ho diterima dan Ha ditolak. Jadi variabel x tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap variabel y.

Disusun oleh:

KIKI FAHRUDIN (A3.1300021)

AMANDA VENNY (A3.1300012)

WIDHI PANGESTU (A3.1300023)