p-ISSN: 2549-2535 Jurnal PTK dan Pendidikan
e-ISSN: 2460-1780 Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021 (150-158) DOI : 10.18592/ptk.v7i2.5665

## MODEL ANALISIS JALUR PENGARUH MOTIVASI BELAJAR, DISIPLIN SISWA DAN METODE MENGAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA
Muhammad Amin Paris, Wahdatun Nufus Prodi Pendidikan Matematika Fakultas Tarbiyah dan Keguruan Universitas Islam Negeri Antasari Banjarmasin Email: amin.paris@gmail.com ; wahdatun.nufus@gmail.com
Website : https://jurnal.uin-antasari.ac.id/index.php/ptkpend/index Received: 02 Desember 2021; Accepted: 14 Januari 2022 ; Published: 14 Januari 2022

## ABSTRACT
This  research  aimed  to  test  a  direct  and  indirect  effect,  and  a  whole  learning  motivation,  student discipline, and learning  method  to  the  mathematic  learning result  from  IX  grade  students  at  SMP Negeri 23 Banjarmasin. This research was casual correlation research used quantitative method. The research population was all of the IX grade students, with the number of 240 students. The simple random sampling technique was used to the 120 students sample from IX A until H class from this population. The technique of data collection used the likert scale model questionnaire, test, interviee, and documentary. The test and the questionnaire were tested the validity and the reability before the research.  The  data  analysis  technique  in  this  research  was  descriptive  and  associative  analysis technique.  The  data  analysis  method  used  was  path  analysis  method  with  the  help  of  Lisrel  8.80 software, that consist from some classic hypothesis that should be fullfil which were normality test, linearity test, multicollinearity test, heteroscedasity test, and autocorrelation test. The research result showed that learning motivation, student discipline and learning method had a positive and signifance impact directly, indirectly and overall to the IX grade students' mathematic learning method at SMP Negeri 23 Banjarmasin.
Keywords:  Learning  Motivation;  Students  Discipline;  Teaching  Method;  Learning  Result;  Path Analysis

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh langsung, tidak langsung dan keseluruhan motivasi belajar, disiplin siswa, dan metode pembelajaran terhadap hasil belajar matematika siswa kelas IX SMP  Negeri  23  Banjarmasin.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  korelasi  kausal  dengan menggunakan  metode  kuantitatif.  Populasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  siswa  kelas  IX,  dengan jumlah  siswa  sebanyak  240  siswa.  Teknik simple  random  sampling digunakan  untuk  sampel  120 siswa  dari  kelas IX  A  sampai  H dari populasi  ini.  Teknik  pengumpulan data menggunakan model skala likert angket, tes, wawancara dan dokumen. Kuesioner dan tes diuji validitas dan reliabilitas sebelum  penelitian.  Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  teknik  analisis  deskriptif  dan asosiatif. Metode analisis data yang digunakan adalah metode analisis jalur dengan bantuan software Lisrel 8.80, yang terdiri dari beberapa hipotesis klasik yang harus dipenuhi yaitu uji normalitas, uji linieritas,  uji  multikolinearitas,  uji  heteroskedastisitas  dan  uji  autokorelasi.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa motivasi belajar, disiplin siswa dan metode pembelajaran berpengaruh positif dan  signifikan  secara  langsung,  tidak  langsung  dan  secara  keseluruhan  terhadap  hasil  belajar matematika siswa kelas IX SMP Negeri 23 Banjarmasin. Dari hasil penelitian ini,  diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam melihat besar pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi hasil belajar siswa yang dianalisis dengan model analisis jalur.
Kata kunci : Motivasi Belajar; Disiplin Siswa; Metode Mengajar; Hasil Belajar; Analisis Jalur
PENDAHULUAN
pembelajaran online atau pembelajaran jarak  jauh  (PJJ)  pembelajaran  melalui
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
penggunaan  media  yang  memungkinkan terjadinya  interaksi  antara  guru  dan  peserta didik (Prawiyogi, 2020). Dalam pembelajaran jarak jauh, guru dan siswa tidak bertatap muka, artinya melalui pembelajaran jarak jauh, guru dan  siswa  dapat  berada  di  tempat  yang berbeda,  bahkan  berjauhan.  Sementara  itu, menurut Zalsabella dkk (2018: 295), pembelajaran  jarak  jauh  (PJJ)  menggunakan berbagai  media,  seperti zoom , Google Classroom , Google  Meet , whatApp ,  dll. Beberapa  media  tersebut  digunakan  sebagai sarana  pembelajaran  di  masa  pandemi COVID-19.  Namun  dikatakan  PJJ  kurang efektif karena sebagian guru hanya memberikan materi tanpa penjelasan.
Selain  itu,  pelaksanaan  pembelajaran jarak  jauh  (PJJ)  berlaku  untuk  semua  mata pelajaran, salah satunya matematika. Matematika merupakan salah satu dari sekian banyak  mata  pelajaran  yang  memegang peranan  penting  dalam  bidang  pendidikan sekolah. Karena pentingnya matematika, mata pelajaran  ini  menjadi  mata  pelajaran  wajib mulai  dari  jenjang  pendidikan  dasar  hingga jenjang pendidikan tinggi. Selain itu, matematika  merupakan  mata  pelajaran  yang perlu memahami konsep dan mampu
menggunakannya secara tepat untuk memecahkan  masalah  matematika.  Seperti bahan  yang  digunakan  untuk  menghitung volume sisi lengkung yaitu tabung. Kesalahan dalam  materi  sering  dilakukan  oleh  siswa. Salah satunya adalah mengacaukan rumus luas silinder dan volume silinder  (Nuraida,  2017  : 29). Sementara itu, menurut Sahidin dan Jamil (2013:  211-213),  sebagian  orang  juga mengatakan  bahwa  di  sekolah,  matematika biasanya  dianggap  sebagai  mata  pelajaran yang  paling  sulit  sehingga  menyebabkan prestasi akademik matematika siswa menurun dari  tahun  ke  tahun.  Hasil  belajar  merupakan ukuran  tingkat  keberhasilan  siswa  setelah mengalami proses pembelajaran.
Hasil  belajar  belajar  yang  dicapai seorang  individu  merupakan  hasil  interaksi berbagai faktor yang mempengaruhinya, yaitu faktor  internal  dan  faktor  eksternal.  Menurut Purwanto  Jumarniati  (2016:  328-329),  faktor internal  yang  mempengaruhi  hasil  belajar adalah  motivasi  dan  disiplin.  Adapun  faktor
eksternal  yang  mempengaruhi  hasil  belajar yaitu metode mengajar guru.
Berkaitan dengan terhambatnya kegiatan pendidikan akibat pandemi, Sekolah Menengah  Pertama  Nasional  (SMP)  23 Banjarmasin  merupakan  salah  satu  sekolah yang  banyak  menerapkan  pembelajaran  jarak jauh  atau  online.  Sekolah  juga  menggunakan berbagai  aplikasi  untuk  mendukung  proses pembelajaran,  yaitu Google  Classroom , Google  Meet dan WhatsApp .  Peneliti  lebih fokus menggunakan aplikasi Google Meet dan WhatsApp untuk  melakukan  penelitian  di dalam  kelas.  Hal  ini  dikarenakan  dengan menggunakan  aplikasi Google  Meet dapat menampung  lebih  banyak  siswa  dan  tidak dibatasi  oleh  waktu,  sedangkan  aplikasi
WhatsApp dapat
membantu siswa mengirimkan  jawaban  dari  pertanyaan  yang mereka berikan.
Berdasarkan informasi yang diperoleh dari  guru  matematika  kelas  IX  di  Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 23
Banjarmasin, diketahui bahwa beberapa siswa masih  memiliki  prestasi  akademik  di  bawah Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM). Kriteria Ketuntasan  Minimal  (KKM)  ditetapkan sebesar  75.  Tabel  I  di  bawah  ini  menyajikan data  hasil  ulangan  harian  materi  kelas  dan bentuk  akar  di  bawah  KKM  untuk  seluruh siswa  Kelas  IX  melalui  proses  pembelajaran jarak jauh selama pandemi COVID -19. Tabel I. Daftar Jumlah Ketuntasan Nilai Siswa Kelas IX
Tuntas (KKM) Jumlah Siswa Tidak Tuntas (KKM) Jumlah Siswa 36,67% 88 siswa 63,33% 152 siswa

## Total 240 siswa
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang dilakukan diperoleh informasi tentang kondisi siswa.Menurut seorang guru di SMP Negeri 23 Banjarmasin, saat ini pembelajaran jarak jauh atau online membuat kondisi proses pembelajaran menjadi tidak maksimal. Banyak  siswa  yang  tidak  menyelesaikan pekerjaan  rumah  yang  diberikan.  Kurangnya kedisiplinan  pada  sebagian  siswa  juga menyebabkan
kemalasan dalam
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
menyelesaikan  tugas-tugas  yang  diberikan oleh guru.
Berdasarkan uraian di atas, maka perlu dilakukan  penelitian  untuk  melihat  seberapa besar  faktor  internal  dan  eksternal  yaitu motivasi, disiplin, dan metode  mengajar guru berpengaruh terhadap hasil belajar matematika siswa  kelas  IX  SMP  Negeri  23  Banjarmasin. Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  metode analisis  yang  dapat  menjelaskan  dampak  dari faktor-faktor  penyebab  tersebut  terhadap pendidikan.  Salah  satu  metode  analisis  yang dibahas adalah analisis jalur. Menurut Streiner dalam  Sarwono  (2011:  286),  analisis  jalur merupakan  perluasan  dari  regresi  linier berganda, memungkinkan analisis model yang lebih kompleks.
Dalam analisis jalur pengaruh variabel eksogen  terhadap  variabel  endogen  dapat dinyatakan  sebagai  efek  langsung  dan  efek tidak langsung, dengan kata lain, analisis jalur mempertimbangkan  efek  langsung  dan  efek tidak langsung. Rahayu (2013: 36). Selain itu, pada  penelitian  ini  peneliti  akan  melakukan pembelajaran  jarak  jauh  atau  online  dengan menerapkan  metode  pembelajaran  ceramah pada  struktur  ruang  sisi  lengkung,  dengan menitikberatkan  pada  perhitungan  volume tabung.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  kausalitas. Studi  korelasi  adalah  studi  yang  melibatkan pengumpulan  data  untuk  menentukan  apakah ada  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih dan derajat hubungan tersebut. Sukardi (2011: 166).  Dalam  hal  ini  peneliti  akan  melihat seberapa  besar  pengaruh  motivasi  belajar, disiplin  siswa,  dan  metode  pembelajaran ceramah selama pembelajaran di SMP Negeri 23  Banjarmasin  terhadap  hasil  belajar matematika  siswa  kelas  IX  menghitung volume silinder.
Selain  itu,  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Menurut  Emzir  (2008:28),  metode  kuantitatif adalah  metode  penelitian  yang  utamanya menggunakan  paradigma  posteriori  untuk mengembangkan pengetahuan (seperti memikirkan kausalitas, mereduksinya menjadi variabel,  hipotesis  dan  pernyataan  tertentu,
menggunakan teori pengukuran dan pengujian observasional)). , Gunakan strategi penelitian, seperti eksperimen dan survei yang membutuhkan data statistik.
Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah siswa  kelas  IX  SMP  Negeri  23  Banjarmasin yang berjumlah 120 siswa yang terbagi dalam delapan kelas dari A sampai H.
Variabel penelitian dalam analisis jalur dibagi  menjadi  variabel  bebas  ( exogenous variable )  dan  variabel  terikat  ( endogenous variable ). Menurut Sugiyono dalam Siswanto dan  Suyanto  (2018:70),  variabel  bebas ( exogenous  vaiable )  adalah  variabel  yang mempengaruhi  atau  menyebabkan  variabel terikat  ( endogenous  vaiable )  berubah  atau muncul.  Variabel  dependen  ( endogenous variable )  adalah  variabel  yang  dipengaruhi atau ada oleh variabel independen ( exogenous variable ).  Variabel penelitian tercantum pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel II. Variabel Penelitian No Exogenous variable (variabel eksogen) Endogenous variable (variabel endogen) 1 Motivasi Belajar (X 1 Hasil Belajar Matematika 2 Disiplin Siswa 3 Metode Mengajar
Selanjutnya, konstelasi masalah dalam penelitian ini dapat dilihat pada diagram jalur berikut ini.
Gambar I. Diagram jalur Keterangan: 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑌 𝑟 12 𝑟 23 𝑟 13 𝜌𝑌𝑋 1 𝜌𝑌𝑋 2
𝜌𝑌𝑋 3 𝜀 1
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
𝑋 1 = Motivasi Belajar 𝑋 2 = Disiplin Siswa 𝑋 3 = Metode  Mengajar  Guru  (  Metode Pembelajaran Ceramah) 𝑌        = Hasil Belajar Matematika 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 = Koefisien  Jalur  Pengaruh  variabel X i terhadap variabel Y , untuk i = 1,2,3 Persamaan  struktural  pada  diagram  jalur  di atas adalah  sebagai berikut.
𝑌 =   𝜌 𝑌𝑋 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑌𝑋 2 𝑋 2 +   𝜌 𝑌𝑋 3 𝑋 3 + 𝜀 1 Sedangkan pengaruh langsung, pengaruh tak langsung dan pengaruh total untuk diagram jalur  pada      Gambar  I  di  atas  dihitungnya dengan cara berikut ini. Pengaruh Langsung: 𝑋 1 = ( 𝜌 𝑌𝑋 1 ) ( 𝜌 𝑌𝑋 1 ) 𝑋 2 = (𝜌 𝑌𝑋 2 ) (𝜌 𝑌𝑋 2 ) 𝑋 3 = (𝜌 𝑌𝑋 3 ) (𝜌 𝑌𝑋 3 )
Pengaruh Tidak Langsung: 𝑋 1 = (𝜌 𝑌𝑋 1 ×   𝑟 12 ×   𝜌 𝑌𝑋 2 ) + (𝜌 𝑌𝑋 1 × 𝑟 13 × 𝜌 𝑌𝑋 3 ) 𝑋 2 = (𝜌 𝑌𝑋 2 ×   𝑟 12 ×   𝜌 𝑌𝑋 1 ) +   (𝜌 𝑌𝑋 2 × 𝑟 23 ×    𝜌 𝑌𝑋 3 ) 𝑋 3 = (𝜌 𝑌𝑋 3 ×   𝑟 13 ×   𝜌 𝑌𝑋 1 ) +   (𝜌 𝑌𝑋 3 × 𝑟 23 × 𝜌 𝑌𝑋 2 )
Pengaruh Total: 𝑋 1 = 𝜌 𝑌𝑋 1 +    (𝜌 𝑌𝑋 2 ×   𝑟 12 ×   𝜌 𝑌𝑋 1 ) + (𝜌 𝑌𝑋 2 × 𝑟 23 ×    𝜌 𝑌𝑋 3 ) 𝑋 2 = 𝜌 𝑌𝑋 2 + (𝜌 𝑌𝑋 2 ×   𝑟 12 ×   𝜌 𝑌𝑋 1 ) + (𝜌 𝑌𝑋 2 × 𝑟 23 ×    𝜌 𝑌𝑋 3 ) 𝑋 3 = 𝜌 𝑌𝑋 3 +   (𝜌 𝑌𝑋 3 ×   𝑟 13 ×   𝜌 𝑌𝑋 1 ) + (𝜌 𝑌𝑋 3 × 𝑟 23 ×    𝜌 𝑌𝑋 2 )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi    data  penelitian  yang dimaksud  dalam  penelitian    ini  adalah mendiskripsikan data variabel-variabel penelitian beserta indikator-indikatornya yaitu sebagai berikut.
a) Motivasi Belajar (𝑋 1 ) Data  motivasi  belajar  berasal  dari angket dengan total 17 item pernyataan. Skor yang  digunakan  dalam  kuesioner  adalah  1 sampai 5 poin untuk setiap item pernyataan. 1) Menghitung dan menentukan persentase setiap item  untuk  menghitung  persentase  rata-rata
setiap  indikator.  Bentuk  tabel  rata-rata persentase data untuk masing-masing indikator  ditunjukkan  pada  Tabel  3  di  bawah ini.
Tabel III. Persentase Rata-rata Tiap Indikator Motivasi Belajar Siswa Kelas IX No Indikator Indikator Motivasi Belajar Persentase 1 Ketekunan Belajar 34,56% 2 Keuletan dalam Menghadapi Kesulitan 32,16% 3 Keinginan Mandiri dalam Belajar 36,71% 4 Harapan dan Cita-cita 39,60% Berdasarkan hasil perhitungan,
diperoleh  persentase  rata-rata  Motivasi Belajar  )    Siswa  kelas  IX  A  sampai  H  SMP Negeri  23  Banjarmasin  secara  umum termasuk  dalam  kategori  miskin  yaitu 35,76%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  siswa kelas IX SMP Negeri 23 Banjarmasin kurang termotivasi untuk belajar matematika.
b) Disiplin Siswa ( X 2 ) Data  kedisiplinan  siswa  ( X 2 )  berasal dari angket dengan total 18 item pernyataan. Skor yang digunakan dalam kuesioner adalah 1 sampai 5 poin untuk setiap item pernyataan.
Hitunglah masing-masing indikator kedisiplinan siswa untuk menentukan persentase  setiap  item  sehingga  dapat dihitung persentase rata-rata setiap indikator. Tabel  rata-rata  persentase  data  masing- masing indikator ditunjukkan pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel  IV.  Persentase  Rata-rata  Tiap

## Indikator Disiplin Siswa  Kelas IX
No Indikator Indikator Disiplin Siswa Persentase 1 Disiplin Waktu 29,78% 2 Disiplin dalam Mengikuti Pelajaran 32,08% 3 Disiplin dalam Mengerjakan Tugas 34,18%
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
No Indikator Indikator Disiplin Siswa Persentase 4 Disiplin Belajar di Rumah 31,36% 5 Disiplin dalam Mentaati Tata Tertib di Ruang Belajar Online 30,45%
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  rata- rata persentase disiplin siswa (X 2 ) kelas IX A sampai H SMP Negeri 23 Banjarmasin IX A sampai H SMP Negeri 23 Banjarmasin adalah 31,57%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  siswa kelas IX SMP Negeri 23 Banjarmasin kurang disiplin dalam belajar matematika. c) Metode pembelajaran ceramah (𝑋 3 ) Dari angket diperoleh jumlah
pernyataan  sebanyak  19  item.  Skor  yang digunakan  dalam  kuesioner  adalah  1  sampai 5  poin  untuk  setiap  item  pernyataan.
Menghitung
respon masing-masing
responden terhadap angket metode pembelajaran  ceramah  untuk  menentukan penilaian  responden.  Format  tabel  data evaluasi orang yang diwawancarai ditunjukkan pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel V. Deskripsi Penilaian Responden pada Metode Pembelajaran Ceramah No Kategori Interval Skor Frekuensi 1 Relevan 𝑋 ≥ 71,1 23 2 Cukup Relevan 47,98  ≤ 𝑋 < 71,1 77 3 Kurang Relevan 𝑋  ≤ 47,98 20 Jumlah 120
Dari hasil pada Tabel 5 terlihat bahwa sebagian  besar penilaian responden  terhadap Metode  3)  termasuk  dalam  kategori  cukup relevan, yaitu 77 responden (64,16%) dan 23 responden  (19,17%)  dalam  kategori  relevan. Kategori  kurang  relevan  sebanyak  20 responden  (16,67%).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  siswa  kelas  IX  SMP  Negeri  23 Banjarmasin  memiliki  evaluasi  yang  cukup terhadap metode pembelajaran ceramah. d) Hasil belajar matematika ( 𝑌 ) Hasil  belajar  (Y)  matematika  diperoleh  dari nilai  tes  ruang  sisi  lengkung  (menghitung
volume  tabung).  Kemudian  data  prestasi belajar matematika yang diperoleh dirangkum ke dalam tabel distribusi frekuensi.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh, rata-rata 75 dan standar deviasi (SD) adalah 9 yang  digunakan  untuk  menentukan  standar prestasi  belajar  matematika  siswa,  seperti terlihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar II . Diagram Data Hasil Belajar
Matematika
Berdasarkan  Gambar  2  di  atas,  kelas IX  A  sampai  H  SMP  Negeri  23  Banjarmasin memiliki 7 siswa dalam kategori sangat tinggi, 35 siswa dalam kategori tinggi, 39 siswa dalam kategori  sedang,  31  siswa  dalam  kategori rendah,  dan  31  siswa  dalam  kategori  sangat rendah. Ada 8 orang dalam kategori tersebut. 2. Pengujian Asumsi klasik
a) Uji normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  mengetahui normalitas sebaran data. Dalam penelitian ini, Kolmogorov  Smirnov  digunakan  untuk  uji normalitas.  Selain  itu,  hasil  uji  normalitas dengan menggunakan software SPSS 22 untuk menghitung data variabel penelitian dirangkum dalam Tabel VI di bawah ini. Tabel VI. Test of  Normality
Variabel Penelitian Kolmogorov-Smirnov a Statistic Df Sig. Motivasi Belajar .065 120 .200 * Dispilin Siswa .078 120 .071 Metode Pembelajaran Ceramah .076 120 .087 Hasil Belajar Matematika .080 120 .054

## a. Lilliefors Significance Correction
Berdasarkan  Tabel  6  diatas  dapat dilihat  bahwa  nilai  signifikansi Kolmogorov Smirnov ( p value ) untuk masing-masing nilai variabel  penelitian  yaitu  motivasi  belajar
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
(X 1 ),  disiplin  siswa  (X 2 ),  metode  belajar mengajar  (X 3 )  dan  hasil  belajar  matematika (Y  )  masing-masing  sebesar  0,200,  0,071, 0,087  dan  0,054  yang  lebih  besar  dari  taraf signifikansi  yaitu  =  0,05.  Oleh  karena  itu, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima.  Dengan  kata  lain,  semua  data variabel penelitian berdistribusi normal. a) Uji linieritas
Uji  linieritas  digunakan  untuk  mengetahui apakah data konsisten dengan garis linieritas. Dengan bantuan software SPSS 22, perhitungan  uji  linier  motivasi  belajar  (X1), disiplin  siswa  (X2),  metode  pembelajaran ceramah  (X3)  dan  hasil  belajar  matematika (Y) dirangkum dalam Tabel 7, Tabel VIII dan Tabel IX, masing sebagai berikut.
Tabel VII. Uji Linearitas Motivasi belajar dan Hasil Belajar Matematika
Berdasarkan  Tabel  VII  di  atas  ,  diketahui bahwa nilai Deviation from Linearity sebesar
0,799.  Nilai  tersebut  lebih  besar  dari  0,05, oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa hubungan  antara  Motivasi  Belajar  ( X 1 )    dan
Hasil Belajar matematika ( Y ) adalah linear.
Tabel VIII. Uji Linearitas Disiplin Siswa dan Hasil Belajar Matematika
Berdasarkan  Tabel  VIII  di  atas  , diketahui  bahwa  nilai Deviation  from Linearity sebesar  0,848.  Nilai  tersebut  lebih besar  dari  0,05,  oleh  karena  itu  dapat disimpulkan bahwa hubungan antara disiplin siswa  dan  hasil  belajar  matematika  adalah linear.
Tabel IX. Metode Pembelajaran Ceramah dan  Hasil Belajar Matematika
Berdasarkan  Tabel  IX  di  atas,  deviasi linier  diketahui  sebesar 0,525.  Nilai  tersebut lebih  besar  dari  0,05,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa hubungan antara metode pembelajaran  ceramah  dengan  hasil  belajar matematika adalah linier. c) Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui  ada  tidaknya  korelasi  antar variabel bebas dalam model regresi. Hasil uji multikolinearitas dalam penelitian ini dihitung  dengan  menggunakan  softwear SPSS  22  dan  tercantum  pada  Tabel  X  di bawah ini.
Tabel X. Uji Multikolenearitas
Berdasarkan Tabel X di atas diperoleh nilai VIF motivasi belajar sebesar 1,136, nilai VIF  disiplin  siswa  sebesar  1,237,  dan  nilai VIF  metode  pembelajaran  ceramah  sebesar 1,183. Setiap nilai yang diperoleh kurang dari 10  (VIF  <  10),  dan  dapat  disimpulkan  tidak terdapat tanda multikolinearitas.
d) Uji heteroskedastisitas Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk menguji terjadinya perbedaan varians residual  dari  satu  periode  pengamatan  ke periode  pengamatan  lainnya.  Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  metode Scatterplot  dengan  bantuan  softwear  SPSS 22.  Hasil  pengujian  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 2 di bawah ini
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021

## Gambar III. Diagram Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan  hasil  pada  Gambar  3  di atas,  dapat  dilihat  bahwa  titik-titik  data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka  0,  dan  titik-titik  tersebut  tidak  hanya terkumpul  di  atas  atau  di  bawah,  dan penyebaran  titik-titik  data  tidak  membentuk bentuk gelombang. Dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. e) Uji autokorelasi
Hasil  uji  autokorelasi  menggunakan software  SPSS  22  dalam  perhitungannya tercantum pada Tabel XI di bawah ini. Tabel XI. Hasil Uji Autokorelasi
Tabel  XI  di  atas,  menunjukkan  nilai Durbin  Watson (DW)  sebesar  1,836  yang artinya  berada  di  kelas  1,7536  <  DW  < 2,2464, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
1. Analisis Jalur Setelah  asumsi  klasik  terpenuhi,
langkah selanjutnya adalah menganalisis data menggunakan  teknik  analisis jalur.  Gunakan aplikasi LISREL untuk melakukan perhitungan  analisis  jalur.  Namun,  sebelum menginterpretasikan atau
menginterpretasikan  output  yang  dihasilkan oleh LISREL ,  perlu  dilakukan  pengujian apakah  model  analisis  jalur  tersebut  layak untuk  diinterpretasikan.  Menurut  Haryono (2017: 78), jika goodness-of-fit statistic baik maka  analisis  jalur  dapat  dijelaskan  oleh
output  yang  dihasilkan.  Standar  statistik kecocokan adalah:
1. Nilai P > 0,05
2. Nilai Chi-Square < 0,05 3. Nilai RMSEA  0,08
Berikut adalah output yang dihasilkan aplikasi LISREL dalam  menduga  parameter- parameter    model  analisis  jalur  dalam penetian ini . Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 0 Minimum Fit Function Chi-Square = 0.0 (P = 1.00) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 0.00 (P = 1.00)
The Model is Saturated, the Fit is Perfect !
Berdasarkan  hasil  output  di  atas, terlihat  bahwa  nilai P =  1,00  >  0,05,  nilai Chi-Square =0,00 <  0,05  dan  niali RMSEA =0,00  <  0,08  (  nilai RMSEA dapat dilihat  pada  Gambar  IV  di  bawah),  maka model analisis jalur sudah memenuhi kreteria Goodness  of Fit  Statistics .  Dengan  demikian, model  sudah  fit atau  dengan  kata  lain   sudah sangat baik  utuk di interpretasikan.
Selanjutnya, ringkasan hasil pendugaan koefisien lintas pada model analisis jalur dan nilai T yang dihasilkan oleh program Lisrel disajikan pada Tabel XII .
Tabel XII. Koefisien Lintas dan Nilai T Komposisi Pengaruh Koefisien Lintas Nilai T 𝑿 𝟏 → 𝒀 0,25 3,35 𝑿 𝟐 → 𝒀 0,21 2,95 𝑿 𝟑 → 𝒀 0,47 6,47
Dapat  dilihat  dari  Tabel  12  di  atas bahwa hasil estimasi koefisien model analisis lintas  jalur  menunjukkan  bahwa  semua variabel eksogen berpengaruh positif terhadap variabel  endogen.  Namun  untuk  mengetahui apakah variabel eksogen berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  endogen,  maka perlu  dilakukan  uji  signifikansi  masing- masing  efek  tersebut.  Selain  itu,  sebelum melakukan uji signifikansi terhadap koefisien- koefisien model analisis jalur, terlebih dahulu
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
kita  perhatikan  output  dari  model  struktur analisis  jalur  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi LISREL berikut.
Gambar IV. Model Struktural Analisis Jalur Berdasarkan  Gambar  IV,  nilai T pada Tabel  XII,  dan  nilai T tabel  =  1,98  (  nilai  T tabel diperoleh dengan ketentuan  α= 0,05, df = N -4 dan N =120), maka dapat dilakukan uji signifikansi  (uji  hipotesis)  pada  pengaruh variabel-variabel  eksogen  terhadap  variabel endogen,  serta  dapat      dihitung  pengaruh langsung,  pengaruh  tidak  langsung  dan pengaruh total yang akan dipaparkan   sebagai berikut.
1. Pengaruh  Motivasi  Belajar  Hasil  Belajar
(𝑌) terhadap Hasil Belajar (𝑌) Hipotesis 1, 𝐻 1 diterima dan 𝐻 0 ditolak karena nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 3,35 > 1,98 . Pernyataan  tersebut  mengandung  makna bahwa  motivasi  belajar  berpengaruh  positif signifikan terhadap hasil belajar. Berdasarkan nilai  pada  Gambar  4,  hasil  penghitungan pengaruh  langsung,  tidak  langsung,  dan keseluruhan  motivasi  belajar  terhadap  hasil belajar  masing-masing  adalah  6,25%,  3,43%, dan  9,68%.  Oleh  karena  itu,  menurut  hasil penelitian, peningkatan motivasi belajar siswa akan  berpengaruh  terhadap  peningkatan  hasil belajar siswa.
2. Pengaruh  Disiplin  Siswa (𝑋 2 ) terhadap Hasil Belajar (𝑌) Hipotesis  2,    diterima  dan    ditolak karena nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 3,35 > 1,98 . Pernyataan  tersebut  berarti  bahwa  disiplin siswa berpengaruh positif signifikan terhadap hasil  belajar  siswa.  Berdasarkan  nilai  pada Gambar  4,  hasil  perhitungan  pengaruh langsung,  tidak  langsung  dan  keseluruhan disiplin  siswa  terhadap  hasil  belajar  siswa masing-masing  adalah  4,41%,  1,73%,  dan 6,14%.  Oleh  karena  itu,  menurut  hasil penelitian,  peningkatan  kedisiplinan  siswa
akan  berpengaruh  terhadap  peningkatan  hasil belajar siswa.
3. Pengaruh  Metode  Pembelajaran  Ceramah (𝑋 3 ) terhadap Hasil Belajar (𝑌) Hipotesis 3,  diterima dan  ditolak karena nilai . Pernyataan tersebut berarti bahwa metode pembelajaran ceramah berpengaruh positif signifikan terhadap hasil belajar siswa. Berdasarkan perhitungan numerik pada Gambar 4, pengaruh langsung, tidak langsung dan keseluruhan metode pembelajaran terhadap hasil belajar siswa masing-masing adalah 22,09%, 3,47%, dan 25,56%. Oleh karena itu, menurut hasil penelitian diketahui bahwa peningkatan metode pembelajaran akan mempengaruhi peningkatan hasil belajar siswa.
Selanjutnya,  output  formulasi  model struktural  yang  dihasilkan  aplikasi LISREL dalam penelitian ini  adalah sebabagai berikut: Y  =  0.25*X 1 +  0.21*X 2 + 0.47*X 3 , Errorvar.= 0.59 , R² =
0.41
Output dari rumus model struktural di atas berarti keragaman hasil belajar matematika  dapat  dijelaskan  oleh  41% keragaman motivasi belajar, disiplin siswa dan metode  pembelajaran  ceramah.  Dengan  kata lain, peningkatan hasil belajar disebabkan oleh peningkatan  motivasi  belajar,  disiplin  siswa, dan  metode  mengajar  guru,  dalam  hal  ini metode  pembelajaran  ceramah  sebesar  41%, sedangkan  sisanya  59%  dipengaruhi  oleh variabel
eksternal
lainnya dalam pembelajaran. pelajaran ini.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa motivasi  belajar,  disiplin  siswa  dan  metode pembelajaran berpengaruh positif dan signifikan secara langsung, tidak langsung dan secara  keseluruhan  terhadap  hasil  belajar matematika  siswa  kelas  IX  SMP  Negeri  23
Banjarmasin. Karena
penelitian ini dilaksanakan  dengan  penuh  keterbatasan, untuk itu perlu  dilakukannya penelitian lebih lanjut dengan mengembangkan model analisis jalur  tersebut,      yaitu  menambah  variabel- variabel eksogennya tentu saja dengan tempat dan karakterisitik yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Commented [U1]: Sampaikan kontribusi penelitian Commented [A2R1]: Commented [A3R1]:
Jurnal PTK dan Pendidikan                                                  Muhammad Amin Paris; Wahdatun Nufus Vol. 7, No. 2, Juli – Desember 2021
Djaali. Skala  Likert .  Jakarta:  Pustaka  Utama. 2008.
Djamarah, Syaiful Bahri, dkk. Strategi Belajar Mengajar .  Jakarta:  Rineka  Cipta.
2002.
Emzir. Metodologi  Pendidikan .  Jakarta:  Raja Grafindo. 2008.
Ghozali,  Imam  &  Fuad. Structural  Equation Modelling: Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan  Program Lisrel 8.80 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. 2005.
Haryono,  Siswono. Metode  SEM  untuk Penelitian  Manajemen:  Amos,  Lisrel, PLS .  Jakarta:  Luxima  Metro  Media.
2017.
Nuraida, Ida. Analisis Kesalahan Penyelesaian Soal Bangun Ruang Sisi
Lengkung Siswa Kelas IX SMP Negeri 5  Kota  Tasikmalaya Vol.  1  No.  2
Maret. 2017.
Nurfajriah,  Suci  &  Linda  Erianef. Pengaruh Metode Demonstrasi dan Minat Belajar Terhadap Hasil Belajar Siswa Mata  Kuliah  Kesehatan  Masyarakat dan Promosi Kesehatan Vol. 2 No. 1. 2018.
Payadnya,  I  Putu  Ade  Andre.  Panduan Penelitian Eksperimen beserta Analisis
Statistik  dengan  SPSS.  Yogyakarta:
Deepublish. 2018.
Prawiyogi, Anggy Giri. Efektifitas Pembelajaran  Jarak  Jauh  Terhadap
Pembelajaran Siswa di SDIT Cendikia Purwakarta . 2020.
Rahayu,  Suci. Aplikasi  Metode  Trimming Pada Analisis Jalur dalam Penentuan Model  Kausal  Loyalitas  Pelanggan Toserba  ‘X’ ”.  Skripsi  Universitas Pendidikan Indonesia. 2013.
Safitri. Nawang Galuh, dkk. Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Penerapan Pembelajaran  Daring  di  Sekolah
Dasar . 2020.
Sahidin,  Latief  &  Dini  Jamil.  Pengaruh
Motivasi  Berprestasi  dan  Persepsi Siswa  tentang  Cara  Guru  Mengajar terhadap  Hasil  Belajar  Matematika. Jurnal Pendidikan Matematika Universitas Halu Oleo . 2013.
Sarwono, Jonathan. Mengenal Path Analysis: Sejarah, Pengertian dan Aplikasi Vol. 11 No. 2 November. 2011.
Sarwono,  Jonathan  &  Hendra  Nur  Salim. Prosedur-Prosedur  Populer  Statistika untuk  Analisis  Data  Riset  Skripsi. Yogyakarta: Gava Media. 2016.
Siswanto  &  Suryanto. Metodologi  Penelitian Kuantitatif  Korelasional .  Klaten:  Bossscript. 2018.
Sukardi. Metodologi  Penelitian  Pendidikan . Jakarta: Bumi Aksara. 2011.
Zalsabella,  Meinanda  Putri,  dkk. Dampak Pembelajaran  Jarak  Jauh  Terhadap Perasaan  Tertekan  Pada  Siswa  Kelas Tujuh  SMP  Saat  Memahami  Konsep Matematika Vol.  3  No.  2  Desember. 2020.