## Pengaruh Kinerja Guru Terhadap Tanggung Jawab Belajar Siswa pada Pembelajaran Matematika di SMP
Rahmatia 1*  , Hidayat 2 1*,2 Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Dayanu Ikhsanuddin, Jalan Dayanu Ikhsanuddin No. 124 Baubau, Sulawesi Tenggara 93721, Indonesia e-mail: 1* rahmati4@yahoo.co.id , 2 dayatslankersd@gmail.com * Corresponding Author
INFORMASI ARTIKEL

## ABSTRAK
Print ISSN : 2442-9864
Online ISSN  : 2686-3766
Article history Received  : 4 Februari 2022 Revised  : 15 April 2022 Accepted  : 18 Mei 2022
Kata kunci : kinerja guru, tanggung jawab belajar
Keywords : teacher performance, learning responsibilities
Nomor Tlp. Penulis: +62 81341599474

## PENERBIT
Universitas Dayanu Ikhsanuddin. Jalan Dayanu Ikhsanuddin No. 124, Kode Pos 93721 Baubau, Sulawesi Tenggara, Indonesia. Email: pendidikanmatematika@unidayan.ac.id
This is an open access article under the CC–BY-SA license.
Peneltian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  kinerja  guru terhadap  tanggung  jawab  belajar  siswa  pada  pembelajaran  matematika  di kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Siompu  Barat.  Penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif  dengan  metode Ex-Post  Facto .Populasi  penelitian  ini  adalah seluruh  siswa  kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Siompu  Barat  yang  berjumlah  84 siswa.Sedankan sampel dalam penelitian ini adalah 53% dari populasi atau sebanyak  45  siswa.  Pengumpulan  data  menggunakan  angket  dan dokumentasi.Variabel  penelitian  meliputi  kinerja  guru  (indeoenden)  dan tanggung  jawab  belajar  (dependen).Teknik  analisis  data  menggunakan  uji prasyarat, dengan analisis korelasi dan regresi sederhana.Teknik pengujian hipotesis menggunakan analisis regresi.Berdasarkan dari hasil analisis data dan taksiran regresi sederhana penilaian kinerja guru (X) terhadap tanggung jawab  belajar  (Y)  menghasilkan  nilai  signifikansi  pada  0,018  <  0,05. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  kinerja  guru  (variabel bebas) terhadap tanggung jawab belajar (variabelterikat) Hasil output SPSS juga  menghasilkan adalah  0,123.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  besarnya pengaruh  kinerja  guru  terhadap  tanggugjawab  belajar  adalah  sebanyak 12,3%. Sesuai persamaan perumusan analisis regresi sederhana adalah Y = 133,339 + 0,316X terlihatvariabel kinerja guru ditingkat 1% lebih baik lagi maka  tanggung  jawab  belajar  siswa  akan  bertambah  sebesar  0,316. Dengandemikian, Berdasarkan keputusan hipotesis yang dapat diambil yaitu ada pengaruh yang signifikan kinerja guru terhadap tanggung jawab belajar siswa  pada  pembelajaran  matematika  di  kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Siompu Barat.
This  reseach  aimed  to  determine  the  effect  of  teacher  performance  on student learning responsibilities in learning Mathematics in VIII grade of SMP Negeri 1 Siompu Barat. This reseach was a quantitative research with Ex-Post Facto  method.  Data  collection  using  questionnaires  and  documentation.  The data  analysis  techiques  used  prerequesite  test,  with  simple  correlation  and regression  analysis.  Hypothesis  testing  technique  using  regression  analysis.
Based  of  the  results  of data analysis  and  simple  regression  astimates, techer performance  assessment  (X)  on  learning  responsibility  (Y)  produced  a significance  value  of    0.018  <  0.05.  So  that  there  was  an  effect  of  techer performance  (independent    variable)  on  learning  responsibility  (bound variable). SPSS output results also produced was 0.123. This showed  that the  magnitude  of  the  in  fluence  of  teacher  performance  on  learning responsibilities  was  as  much  as  12.3%.  According  to  the  equation  of  the formulation of the simple regression analysis was Y = 133.339 + 0.136X, it coult be seen that the teacher performance variable at the 1% level was better, the student’s  learning  responsibity  would  increasi  by  0.316.  Thus,  based  on  the hypothetical  decision  that  the  hypothetical  desicion  taht  coult  be responsibilities  in  learning  mathematics  VIII  grade  of  SMP  Negeri  1  Siompu Barat.
Cara  mengutip :  Rahmatia,  R.,  &  Hidayat,  H.  (2022).  Pengaruh  Kinerja  Guru  Terhadap  Tanggung  Jawab Belajar Siswa pada Pembelajaran Matematika di SMP. Jurnal Akademik Pendidikan Matematika , 8(1), 23-32.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  usaha  yang  telah dirancang  dan  direncanakan  oleh  seseorang  atau
sekumpulan  orang  untuk  mencapai  prestasi pembelajaran  dari  fungsi  pendidikan  yang  telah ditetapkan (Anwar & Rahimu, 2021:50). Pendidikan merupakan suatu proses  belajar untuk memperoleh

## JURNAL AKADEMIK PENDIDIKAN MATEMATIKA
Volume 8, Nomor 1, Mei 2022, Halaman 23-32 https://www.ejournal.lppmunidayan.ac.id/index.php/matematika

## Rahmatia, Hidayat
pengetahuan serta pengembangan karakter siswa di lembaga pendidikan formal. Pendidikan adalah suatu proses  interkasi  manusia  dan  lingkungannya  yang berlangsung  secara  sadar  dan  terencana  dalam rangka  mengembangkan  segala  potensinya,  baik jasmani  dan  ruhani  yang  menimbulkan  perubahan positif  dan  kemajuan,  baik  kognitif,  afektif,  dan psikomotorik  guna  mencapai  tujuan  hidupnya (Ahmadi, 2017: 38).
Kinerja guru dalam merencanakan pembelajaran,  melaksanakan  pembelajaran  dan melakukan evaluasi belajar merupakan faktor utama yang  mempengaruhi  tanggung  jawab  belajar  siswa. Hal ini dapat dipahami karena guru memiliki kinerja bagus  di  kelas  akan  mampu  menjelaskan  pelajaran dengan  baik,  mampu  menggunakan media pembelajaran  dengan  baik,  mampu  membimbing dan  mengarahkan  siswa  dalam  pembelajaran sehingga  siswa  akan  memiliki  rasa  tanggung  jawab dalam belajar, senang mengikuti kegiatan pembelajaran, dan merasa mudah memahami materi yang disajikan oleh guru. Dengan memahami uraian ini,  dapat  dibangun  suatu  asumsi  bahwa  terdapat pengaruh  kinerja  guru  terhadap  tanggung  jawab belajar siswa.
Tanggung  jawab  siswa  sangat  penting  dalam proses  belajar  mengajar.  Rasa  tanggung  jawab memacu  seorang  siswa  untuk  tidak  menyerah  dan selalu  berusaha  untuk  menyelasaikan  tugasnya sebagai  seorang  siswa.  Rendahnya  tanggung  jawab belajar  siswa  dalam  pembelajaran  tercermin  dari banyaknya siswa yang tidak mau mengerjakan tugas dengan sungguh-sungguh dan siswa yang  tidak mau menerima konsekuensi dari tindakannya.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  salasatu guru  di  SMP  Negeri  1  Siompu  Barat,  bahwa  ada beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya tanggung  jawab  belajar  siswa.Faktor-faktor  yang mempengaruhi  rendahnya  tanggung  jawab  belajar siswa  adalah  bersumber  dari  guru,  lingkungan, tempat tinggal, sarana prasrana yang ada, orang tua, dan dari siswa itu sendiri.
Penulis dapat menduga bahwa aneka problematika belajar yang dialami siswa, khususnya terkait  dengan  rendahnya  tanggung  jawab  siswa dalam belajar dapat diduga karena kinerja guru yang tidak  memadai.Dalam  pengamatan  penulis  di  SMP Negeri  1  Siompu  Barat,  persoalan  rendahnya tanggung  jawab  belajar  siswa  masih  menjadi problem  kronis  yang  belum  teratasi.Hal  itu setidaknya  dapat  dilihat  dari  rendahnya  disiplin siswa  dalam  belajar  seperti  terlambat  masuk sekolah,  bolos  belajar,  lalai  mengerjakan  tugas,  dan lain-lain.  Hal  lain  yang  juga  menjadi  sorotan  bahwa banyak  siswa  yang  menjalani  kegiatan  belajar sekedarnya  saja,  tanpa  ada  target  belajar,  bahkan tidak  ada  usaha  untuk  meningkatkan  prestasi belajar. Meski hal ini tidak dapat digeneralisir secara keseluruhan  namun  setidaknya  hal  itulah  yang tampak  pada  sebagian  siswa.Fenomena  ini sesungguhnya  menunjukkan  bahwa  sebagian  siswa
di  SMPNegeri  1  Siompu  Barat  memiliki  tanggung jawab belajar yang rendah.
Kinerja  guru  dalam pembelajaran  berpengaruh terhadap  kemampuan  siswa  dalam  hal  ini  adalah tanggung  jawab  belajar    siswa  pada  pembelajaran matematika.  Menurut  Sardin  &  Basi,  (2021:  37) pembelajaran matematika bertujuan untuk memperoleh  kecakapan  dasar  untuk  menghitung, menumbuhkan  dan  mengembangkan  kemampuan berfikir logis dan kritis dalam memecahkan masalah yang  dihadapi  dalam  kehidupan  sehari-hari, mengembangkan sikap rasionalitas dan membentuk landasan  berhitung  yang  kuat  untuk  mempelajari ilmu lebih lanjut.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan  pendekatan Ex  Post  Fakto yang  bersifat korelasional. Ex  Post  Fakto adalah  penelitian  yang meneliti  peristiwa  yang  telah  terjadi  merunut  ke belakang  (Meida,  Y.  M,  2019:  20).  Penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  antara  dua variabel  yaitu  kinerja  guru  (X)  sebagai  variabel bebas dan tanggung jawab belajar siswa (Y) sebagai variabel terikat.

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  semester  ganjil tahun  ajaran  2020/2021  di  kelas  VIII  SMP  Negeri  1 Siompu Barat.

## Target/Subjek Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh siswa  kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Siompu  Barat  tahun pelajaran  2021/2022  yang  tersebar  dari  4  kelas yakni  berjumlah  84  siswa.  Teknik  pengambilan sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah teknik rondom sampling, yang  dipilih  2  kelas  dari  4 kelas  secara  acak.  Setelah  dilakukan  pemilihan sampel,  diperoleh  sampel  penelitiannya  yaitu  kelas VIII  A  dengan  jumlah  23  siswa  dan  kelas  VIII  B dengan  jumlah  22  siswa,  sehingga  total  sampelnya 45 siswa.

## Data, Intrumen, dan Teknik Pengumpulan Data
Instrument  yang  digunakan  adalah  angket  dan dokumentasi.Angket yang digunakan pada penelitian ini  adalah  angket  kinerja  guru  dan  angket  tanggung jawab  belajar  siswa.  Sugiyono  (2013)  dalam (Alimaun,  2015:  45)  mendefinisikan  angket  sebegai teknik  pengumpulan  data  yang  di  lakukan  dengan cara  memberi  pertanyaan  atau  pernyataan  kepeda responden untuk dijawabnya. Kuasioner Skala model Likert penelitian ini menggunakan rentang penilaian yaitu SS (sangat setuju), S (setuju), R (keraguan), TS (tidak  setuju),  dan  STS  (sangat  tidak  setuju).. Dokumentasi  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan
mengumpulkan  gambar  serta  laporan  keterangan pada saat penelitian.
Teknik pengumpulan data instrument penelitian  ini  adalah  dengan  memberikan  angket kinerja  guru  dan  angket  tanggung  jawab  belajar langsung  kepada  masing-masing  responden.  Untuk mendapatkan  data  angket  kinerja  guru  maka  siswa dan guru diberikan angket untuk di isi sesuai dengan pemahaman  dan  kondisi  siswa  dan  guru.Pada  data angket tanggung jawab belajar maka siswa diberikan angket  untuk  di  isi  sesuai  dengan  pemahaman  dan kondisi  siswa.  Angket  ini  diberikan  langsung  oleh siswa  kelas  VIII  A,  VIII  B  dan  Guru di  SMP  Negeri  1 Siompu Barat.
Analisis validitas adalah tingkat kehandalan dan kesahihan  alat  ukur  yang  digunakan  5(p75). Reabilitas  Menurut  Sugiyono  (2017)  dalam  6(p18) reabilitas  adalah  sejauh  mana  hasil  pengukuran dengan  menggunakan  benda  yang  sama  akan menghasilkan  data  yang  sama.  Dokumentasi  dalam penelitian ini adalah dengan mengumpulkan gambar serta laporan keterangan pada saat penelitian.

## Teknik Analisis Data
Data  dalam  penelitian  ini  dianalisis  dengan menggunakan  dua  teknik  analisis  statistik  yaitu, analisis deskritif dan analisis inferensial.
Statistik Deskriptif
Analisis  deskriptif  adalah  serangkaian  teknik statistik  yang  digunakan  untuk  pengumpulan  dan persiapan data penelitian dan penjabaran kesimpulan numerik.
Analisis deskriptif (Descriptive)  digunakan  untuk  penggambaran tentang  statistik  data  seperti  min,  max,  mean,  sum, standar  deviasi,  variance,  range,  dan  lain-lain  dan untuk  mengukur  distribusi  data  dengan  skewness dan kurtosis.
Statistik Inferensial
Analisis inferensial dimaksudkan untuk menguji  hipotesis  dilakukan  dalam  bentuk  uji prasyarat  data  yang  meliputi  uji  normalitas,  uji autokorelasi  dan  uji  linieritas.Data  yang  diperoleh setelah  pendistribusian  instrumen  merupakan  data yang direfleksikan dengan skor.

## Uji Prasyarat
Uji  prasyarat  dilakukan  sebelum  menganalisis data  dengan  tujuan  menguji  hipotesis.  Hal  ini penting  diketahui  berkaitan  dengan  ketetapan pemilihan uji statistuk yang akan dilakukan. Analisis akhir  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah analisis  korelasi  dan  analisis  regresi  sederhana, sehingga  uji  prasyarat  yang  digunakan  adalah  uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linieritas.Berikut dijelaskan  lebih  lanjut  mengenai  uji  prasyarat penelitian.

## Uji Normalitas
Dilakukan  untuk  menentukan  apakah  populasi data  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Uji  normalitas dalam penelitian ini akan dianalisis menggunakan uji Kolmogorov-Sminov  dengan  bantuan  SPSS  versi  22 dengan  tingkat  signifikan  0,05.  Populasi  data dikatakan  berdistribusi  normal  jika  hasil  uji Kolmogorov-Sminov  >0,05  Dapat  diketahui  bahwa ninai signifikansi sebesar 0,153 > 0,05, maka hal ini menunjukkan  data  tersebut  berdistribusi  dengan normal.

## Uji Autokorelasi
Digunakan    untuk  menentukan  ada  atau tidaknya  penyimpangan  dari  asumsi  autokorelasi klasik,  yaitu  korelasi  antara  residual  dalam  satu observasi  dan  lain  dalam  model  regresi.  Untuk menguji  autokorelasi,  peneliti  menggunakan  uji Durbin-Watson .Uji  ini  dilakukan  dengan  bantuan SPSS 22.Nilai Durbin-Watson (DW) 1,716 lebih besar dari batas atas  (DU) 1,5660 dan kurang dari (4-DU) 4  –  1,5660  =  2,3289.  Kemudian  keputusan  uji Durbin-Watson  tersebut  tidak  mengalami  masalah atau gejalah autokorelasi.

## Uji Linearitas
Uji  linieritas  digunakan  untuk  mengetahui linieritas data, yaitu apakah dua variabel mempunyai hubungan  yang  linear  atau  tidak.Uji  ini  digunakan sebagai  prasyarat  dalam  analisis  korelasi  person atau  regresi  linear.  Pengujian  pada  SPSS  dengan menggunakan Test  for  Linearity pada  taraf signifikansi 0,05. Dua variabel dikatakan mempunyai hubungan  yang  linear  bila  signifikansi  (linearity) kurang  dari  0,05 7(p79) .Dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi  pada  linearity  sebesar  0,012.  Karena signifikansi  kurang  dari  0,05,  maka  dapat disimpulkan bahwa antara variabel kedisiplinan dan hasil belajar terdapat hubungan yang linear.

## Uji Hipotesis
Tujuan  dari  uji  hipotesis  adalah  untuk membuktikan  kebenaran  dari  hipotesis  yang dirumuskan.Dalam  penelitian  ini  hipotesis  yang telah  dirumuskan  yaitu  Pengaruh  kinerja  guru terhadap tanggung jawab belajar siswa.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan  regresi  linear  sederhana.Selanjutnya peneliti melanjutkan dengan uji-t.
Model  persamaan  linear  sederhana  adalah sebagai berikut:
Y = a + bX
Keterangan: Y = Variabel terikat (variabel dependen) a = konstanta b = koefisien regresi (kemiringan) X = variabel bebas (variabel independen)
Nilai-nilai  a  dan  b  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus di bawah ini:
         2 2 2          X X n XY X X Y a     2 2         X X n Y X XY n b Keterangan:
X = variabel independen Y = variabel dependen a = nilai konstanta harga Y jika X = 0 b = nilai arah sebagai penentu prediksi yang menunjukkan nilai peningkatan (+) atau nilai penurunan (-) variabel Y n = banyaknya sampel
Satelah  menetukan  nilai  a  dan  b  pada  regresi linear  sederhana,  kemudian  nilai  tersebut  untuk megetahui  perubahan  yang  terjadi  pada  Y berdasarkan  nilai  X.  Kemudian  dilanjuttkan  dengan uji-t.Uji-t  digunakan  untuk  menguji  signifikan pengaruh  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat. Untuk itu dilakukan uji-t, dengan rumus:
2 1 2 r n r t   
Keterangan: t = harga yang dihitung dan menunjukan nilai standar deviasi dari distribusu t (tabel t)
r = koefisien korelasi antara variabel X dan variable  Y n = jumlah responden
Kreteria  pengujian:  Jika  t hitung >  t tabel maka  pengujian signifikan sedangkan jika t hitung < t tabel pengujian tidak signifikan.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian

## Analisis Deskriptif

## Variabel Kinerja Guru
Data kinerja guru  dikumpulkan melalui angket yang  terdiri  dari  32  butir  pernyataan  yang  telah  di uji  validitasnya  dan  reliabilitasnya.  Selanjutnya angket disebarkan  kepada 45 responden untuk diisi yang terdiri dari guru sejawat, wakil kepala  sekolah dan  siswa.  Angket  kinerja  guru  terdapat  tiga indikator  yaitu  menyusun  rencana  pembelajaran, Pelaksanaan interaksi belajar dan penilaian prestasi belajar.  Pada  angket  kineja  guru  dengan  indikator menyusun  rencana  pembelajaran  dan  penilaian prestasi  akan  diisi  sebanyak  20  responden  yang terdiri  dari  guru  sejawat  dan  Wakil  kepala  sekolah. Sedangkan  pada  angket  kinerja  guru  dengan indikator  pelaksanaan  interaksi  belajar  mengajar akan  diisi  oleh  25  siswa  kelas  VIII  SMP  Negeri  1 Siompu Barat seperti pada tabel berikut.
Tabel 1. Statistics
Menyusun Rencana Pembelajaran Pelaksanaan         Penilaian Interaksi                hasil Pembelajaran      belajar N         valid 20 25                            20 Missing 5 0                               5 Mean 39,90 69,84                      26,30 Median 40,00 72,00                      26,00 Mode 38 72                            26 Std. Deviation 1,971 6,559                      1,559
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  statistik deskriptif  pada  tabel  tersebut  diperoleh  Rata-rata (mean)  hasil  angket  kinerja  guru  dalam  menyusun rencana  pembelajaran  sebesar  39,90;  dengan  nilai tengah (median) sebesar 40,00; nilai modus (mode); sebesar  38:  dan  nilai  simpangan  baku  (standar deviasi) sebesar 1,971.
Rata-rata  (mean)  hasil  angket  kinerja  guru dalam  pelaksanaan  interaksi  belajar  mengajar sebesar 69,84; dengan nilai tengah (median) sebesar 72,00;  nilai  modus  (mode)  sebesar  72;  dan  nilai simpangan baku (standar deviation) sebesar 6,562.
Rata-rata  (mean)  hasil  angket  kinerja  guru dalam  penilaian  hasil  belajar  sebesar  26,30; dengan nilai  tengah  (median)  sebesar  26,00  ;  nilai  modus (mode);  sebesar  26:  dan  nilai  simpangan  baku (standar deviasi) sebesar 1,559.
Setelah  diketahui  hasil  data  analisis  deskriptif pada  angket  kinerja  guru,  selanjutnya  membuat interval  kelas,  guna  menentukan  jumlah  kelas interval  kelas  dengan  rumus  Sturges  yaitu K = 1 + 3 log  (N), dengan K  = jumlah  kelas  interval  dan N  = jumlah  data  obsevasi  (Ketut  Jayanegara,  2013), dalam (Adna fitria, 2020: 62).
Pada  angket  kinerja  guru  dalam  menyusun rencana  pembelajaran  diperoleh  1  +  3,3  log  20  = 5,29  dibulatkan  menjadi  5.  Rentan  data  angket kinerja guru dalam menyusun rencana pembelajaran sebesar 44 – 36 = 8. Dengan diketahui rentang data tersebut,  maka  dapat  diperoleh  panjang  kelas masing-masing kelompok yaitu 8 : 5 = 1,6 dibulatkan menjadi  2.  Adapun  distribusi  frekuensi  instrumen kinerja guru dalam menyusun rencana pembelajaran dapat dilihat pada  tabel berikut.
Tabel 2. Interval No Interval Frekuensi Presentase % 1 36-41 16 80% 2 42-44 4 20% Jumlah 20 100%
Dari  data  di  atas  dapat  menujukan  bahwa frekuensi  terbesar  untuk  skor  kinerja  guru  dalam menyusun rencana pembelajaran matematika paling banyak  terdapat  pada  interval  36-41  sebanyak  16 responden (80%) dan disusul skor pada interval 42- 44 yaituh sebanyak 4 responden.
Pengkategorian  nilai  instrumen  angket  kinerja guru  dalam  menyusun  rencana  pembelajaran matematika  menurut  Yeni  Mudrik  (2016)  dalam (Adna  Fitri,  2020:  67)  digolongkan  kedalam  5
kategori yaitu sangat baik, baik, cukup, nkurang baik. Adapun  pengkategorian  didasarkan  pada  5  kategori dengan ketentuan pada tabel berikut.
Tabel 3. Kategori X > MI + 1,5 SDI Sangat Baik MI + 0,5 SDI > x ≤ X > MI + 1,5 SDI Baik MI – 0,5 SDI > x ≤ MI + 0,5 SDI Cukup MI – 1,5 SDI > x ≤ MI – 0,5 SDI Kurang X ≤ MI – 1,5 SDI Sangat Kurang
Nilai  variabel  ditentukan  setelah  nilai  (skor) tertinggi  dari  nilai  (skor)  terendah  diketahui, selanjutnya untuk mencari nilai mean ideal (MI) dan standar  deviasi  ideal  (SDI)  didapatkan  dengan  cara sebagai berikut:
Mean Ideal (MI) = (Skor tertinggi ideal + skor terendah ideal)
= (44 + 36 ) = = 40
Standar Deviasi Ideal   = ( Skor tertinngi ideal – skor terenda ideal)
= (44 – 36 ) = = 1,33
Berdasarkan peritungan tersebut dan dikategorikan  dalam  5  kategori  yang  terdapat  pada distribusi nilai variable pada tabel berikut.
Tabel 4. Interval No Interval F Persentase % Kriteria 1 X > 41,995 9 45% Sangat Baik 2  40,665 > x ≤ 41,995 3 15% Baik 3  39,335 > X ≤ 40,665  24 5% Cukup 4  38,005> X ≤ 39,335 12 30% Kurang 5 x ≤ 38,005 8 5% Sangat kurang
Tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  frekuensi hasil  kinerja  guru  dalam  menyusun  rencana pembelajaran  pada  kategori  sangat  baik  sebesar  9 (45%), baik sebesar 3 (15%), cukup sebesar 1 (5%), kurang sebesar 6 (30%), dan sangat kurang sebesar 1 (5%).
Pada  angket  kinerja  guru  dalam  pelaksanaan interaksi belajar mengajar diperoleh 1 + 3,3 log 25 = 5,6  dibulatkan  menjadi  6.  Selanjutnya  rentang  data kinerja  guru  dalam  pelaksanaan  pembelajaran sebesar  79  –  52  =  27.  Dengan  diketahui  data tersebut,  maka  diperoleh  pamjang  kelas  interval masing-masing  kelompok  yaitu  27  :  6  =  4,5 dibulatkan  menjadi  4.  Adapun  distribusi  frekuensi kinerja  guru  dalam  pelaksanaan  interaksi  belajar mengajar dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Interval No  Interval  Frekuensi  Persentase % 1 52-58 1 4% 2 59-65 5 20% 3 66-72 11 44% 4 73-79 8 32% jumlah 25 100%
Dari tabel di atas menunjukan bahwa frekuensi terbesar untuk skor kinerja guru dalam pelaksanaan interaksi  belajar  mengajar  paling  banyak  pada interval  67-73  sebanyak  11  responden  (44%)  dan disusul 73-79 sebanyak 8 responden (32%).
Pengkategorian  nilai  instrumen  angket  kinerja guru  dalam  pelaksanaan  interaksi  belajar  mengajar menurut  Yeni  Mudrik  (2016)  dalam  (Adna  Fitri, 2020:  67)  digolongkan  kedalam  5  kategori  yaitu sangat  baik,  baik,  cukup,  nkurang  baik.  Adapun pengkategorian  didasarkan  pada  5  kategori  dengan ketentuan pada tabel berikut.
Tabel 6. Kategori X > MI + 1,5 SDI Sangat Baik MI + 0,5 SDI > x ≤ X > MI + 1,5 SDI Baik MI – 0,5 SDI > x ≤ MI + 0,5 SDI Cukup MI – 1,5 SDI > x ≤ MI – 0,5 SDI Kurang X ≤ MI – 1,5 SDI Sangat Kurang
Nilai  variabel  ditentukan  setelah  nilai  (skor) tertinggi  dari  nilai  (skor)  terendah  diketahui, selanjutnya untuk mencari nilai mean ideal (MJ) dan standar  deviasi  ideal  (SDI)  didapatkan  dengan  cara sebagai berikut:
Mean Ideal (MI) = (Skor tertinggi ideal + skor terendah ideal)
= (79 + 52 ) = = 65,5
Standar Deviasi Ideal   = ( Skor tertinngi ideal – skor terenda ideal) = (79 – 52 ) = = 6,17
Berdasarkan peritungan tersebut dan
dikategorikan  dalam  5  kategori  yang  terdapat  pada distribusi nilai variable pada tabel 12
Tabel 7. Interval
No Interval F Persentase % Kriteria 1 X >74,755 7 28% Sangat Baik 2  68,585> X ≤ 74.755 10 40% Baik 3  62,415> X ≤ 68,585 5 20% Cukup 4  56,255> X ≤ 62,415 2 8% Kurang 5 X ≤ 56,255 1 4% Sangat kurang
Tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  frekuensi hasil kinerja guru dalam pelaksnaan interaksi belajar mengajar pada kategori sangat baik sebesar 7 (28%), baik  sebesar  10  (40%),  cukup  sebesar  5  (20%), kurang sebesar 2 (8%), dan sangat kurang sebesar 1 (4%). Pada  angket  kinerja  guru  dalam  penilaian prestasi  belajar  diperoleh  1  +  3,3  log  20  =  5,29 dibulatkan  menjadi  5.  Rentan  data  angket  kinerja guru  dalam  menyusun  rencana  pembelajaran sebesar 30 – 23 = 7. Dengan diketahui rentang data tersebut,  maka  dapat  diperoleh  panjang  kelas masing-masing kelompok yaitu 7 : 5 = 1,4 dibulatkan menjadi  1.  Selanjutnya  rentang  data  kinerja  guru dalam penilaian prestasi  belajarn sebesar 30  – 23 = 7.  Dengan  diketahui  data  tersebut,  maka  diperoleh panjang  kelas  interval  masing-masing  kelompok
yaitu  7  :  1  =  7.  Adapun  distribusi  frekuensi instrumen  kinerja  guru  dalam  penilaian  prestasi belajardapat dilihat pada lampiran 9 dan tabel 13.
Tabel 8. Interval
No  Interval  Frekuensi  Persentase % 1 22-30 20 100% Jumlah 20 100%
Dari  data  di  atas  dapat  menujukan  bahwa frekuensi  terbesar  untuk  skor  kinerja  guru  dalam penilaian  prestasi  belajar  sebanyak  20  reponden pada interval 23-30 (100%).
Pengkategorian  nilai  instrumen  angket  kinerja guru  dalam  evaluasi  prestasi  belajar  menyusun rencana  pembelajaran  matematika  menurut  Yeni Mudrik  (2016)  dalam  (Adna  Fitri,  2020:  67) digolongkan  kedalam  5  kategori  yaitu  sangat  baik, baik,  cukup,  nkurang  baik.  Adapun  pengkategorian didasarkan  pada  5  kategori  dengan  ketentuan  pada tabel berikut.
Tabel 9. Kategori X > MI + 1,5 SDI Sangat Baik MI + 0,5 SDI > x ≤ X > MI + 1,5 SDI Baik MI – 0,5 SDI > x ≤ MI + 0,5 SDI Cukup MI – 1,5 SDI > x ≤ MI – 0,5 SDI Kurang X ≤ MI – 1,5 SDI Sangat Kurang
Nilai  variabel  ditentukan  setelah  nilai  (skor) tertinggi  dari  nilai  (skor)  terendah  diketahui, selanjutnya untuk mencari nilai mean ideal (MI) dan standar  deviasi  ideal  (SDI)  didapatkan  dengan  cara sebagai berikut:
Mean Ideal (MI) = (Skor tertinggi ideal + skor terendah ideal)
= (30 + 23 ) = = 26,5
Standar Deviasi Ideal   = ( Skor tertinngi ideal – skor terenda ideal) = (30 - 23 ) = = 1,17
Berdasarkan
peritungan
tersebut
dan
dikategorikan  dalam  5  kategori  yang  terdapat  pada distribusi nilai variable pada tabel berikut
Tabel 10. Interval No Interval F Persentase % Kriteria 1 X > 27,755 8 32% Sangat Baik 2 27,085> X ≤ 27,755 4 16% Baik 3 25,915> X ≤ 27,085 10 40% Cukup 4 24,745> X ≤ 25,915 1 4% Kurang 5 X ≤ 24,745 2 8% Sangat kurang
Tabel  tersebut  menunjukan  bahwa  frekuensi hasil kinerja guru dalam pelaksnaan interaksi belajar mengajar pada kategori sangat baik sebesar 8 (32%), baik  sebesar  4  (16%),  cukup  sebesar  10  (40%), kurang sebesar 1 (4%), dan sangat kurang sebesar 2 (8%). Selajutnya  pada  angket  kinerja  guru  yang mengacu  pada  semua  indikator,  diperoleh  K  =  1  +
3,33  log  (45)  =  6,5  dibulatkan  menjadi  6.  Rentang data angket tanggung jawab belajar sebesar 79 – 52 = 27. Dengan diketahui rentang data tersebut, maka dapat  diperoleh  panjang  kelas  interval  masing- masing  kelompok  yaitu  27  :  6  =  4,5  dibulatkan menjadi  4.  Adapun  distribusi  frekuensi  instrument dapat dilihat pada tebel berikut.
Tabel 11. Interval
No  Interval  Frekuensi  Persentase %
1 52-58 1 2,22% 2 59-65 11 24,44% 3 66-72 25 55,56% 4 73-79 8 17,78% Jumlah 45 100%
Dari  data  di  atas  menunjukan  bahwa  frekuensi terbesar  untuk  skor  tanggung  jawab  belajar  paling banyak  terdapat  pada  interval  66-72  sebanyak 25responden (55,56%) dan disusul skor siswa pada interval 73-79sebanyak 8 siswa (17,78).
Pengkategorian  nilai  instrumen  angket  kinerja guru menurut Yeni Mudrik (2016) dalam (Adna Fitri, 2020:  67)  digolongkan  kedalam  5  kategori  yaitu sangat  baik,  baik,  cukup,  nkurang  baik.  Adapun pengkategorian  didasarkan  pada  5  kategori  dengan ketentuan pada tabel berikut.
Tabel 12. Kategori X > MI + 1,5 SDI Sangat Baik MI + 0,5 SDI > x ≤ X > MI + 1,5 SDI Baik MI – 0,5 SDI > x ≤ MI + 0,5 SDI Cukup MI – 1,5 SDI > x ≤ MI – 0,5 SDI Kurang X ≤ MI – 1,5 SDI Sangat Kurang
Nilai  variabel  ditentukan  setelah  nilai  (skor) tertinggi  dari  nilai  (skor)  terendah  diketahui, selanjutnya untuk mencari nilai mean ideal (MI) dan standar  deviasi  ideal  (SDI)  didapatkan  dengan  cara sebagai berikut:
Mean Ideal (MI) = (Skor tertinggi ideal + skor terendah ideal)
= (79+ 52 ) = = 65,5
Standar Deviasi Ideal   = ( Skor tertinngi ideal – skor terenda ideal)
= (79 - 52 ) = = 4,5 Berdasarkan peritungan tersebut dan dikategorikan  dalam  5  kategori  yang  terdapat  pada distribusi nilai variable pada tabel berikut.
Tabel 13. Interval
Tabel 14. N o Interval F Persentase % Kriteria 1 X > 72,25 13 28,89% Sangat Baik 2 67,75> X ≤ 72,25 16 35,56% Baik 3 63,25> X ≤ 67,75 11 24,44% Cukup 4 58,75> X ≤ 63,25 4 8,89% Kurang 5 X ≤ 58,75 1 2,22% Sangat kurang

## Rahmatia, Hidayat
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  frekuensi kinerja  guru  pada  kategori  sangat  baik  sebesar  13 (28,89%)  baik  sebesar  16  (35,56%),  cukup  sebesar 11  (24,44%),  kurang  sebesar  4  (8,89%)  dan  sangat kurang sebesar 1 (22,22%).

## Variabel Tanggung Jawab Belajar
Data  tanggung  jawab  belajar  dikumpulkan melalui  angket  yang  teridri  dari  29  butir  peryataan yang  telah  diuji  validitas  dan  reliabilitasnya. Selanjutnya  disebarkan  kepada  45  reponden  untuk diisi.  Hasil  analisis  dari  pengisian  angket  tanggung jawab  belajar  dengan  menggunakan  SPSS  Statistik 22, Seperti pada tabel berikut.
Tabel 15. Statistics Tanggung jawab Belajar N Valid 45 Missing 0 Mean 106.51 Median 106.00 Mode 103 Std. Deviatio 6.229
Berdasarkan  hasil  analisis  data  statistik deskriptif pada tabel 16 diperoleh, rata-rata (mean) sebesar  106,51;  nilai  tengah  (median)  sebesar 108,00;  nilai  modus  (mode)  sebesar  103;  dan  nilai simpangan baku (standar deviation) sebesar 8,229.
Setelah  diketahui  nilai  rata-rata  (mean),  nilai tengah  (median),  nilai  modus  (mode),  dan  nilai simpangan  baku  (standar  deviation)  pada  angket tanggung jawab belajar siswa kelas VII SMP Negeri 1 Siompu  Barat.  Selanjtnya  membuat  kelas  interval, guna  menentukan  jumlah  kelas  interval  dengan rumus sturges, yaitu K = 1 + 3,322 log (N). dengan K =  jumlah  kelas  interval  dan  N  =  jumlah  data observasi  (Ketut  Jayanegara,  2013)  dalam  (Adna Fitria, 2020: 62).
Pada  angket  tanggung  jawab  belajar  diperoleh: K  =  1  +  3,33  log  (45)  =  6,5  dibulatkan  menjadi  6. Rentang data angket tanggung jawab belajar sebesar 117  –  87  =  30.  Dengan  diketahui  rentang  data tersebut,  maka  dapat  diperoleh  panjang  kelas interval  masing-masing  kelompok  yaitu  30  :  6  =  5. Adapun distribusi frekuensi instrument dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 16. Interval No Interval Frekuensi  Persentase % 1 87-93 4 8,89% 2 94-100 6 13,33% 3 101-107 9 20% 4 108-114 17 37,78% 5 115-117 9 20% Jumlah 45 100%
Dari  data  di  atas  menunjukan  bahwa  frekuensi terbesar  untuk  skor  tanggung  jawab  belajar  paling
banyak terdapat pada interval 108-114 sebanyak 17 siswa (37,78%) dan disusul skor siswa pada interval 94-100 dan 115-117 sebanyak 9 siswa (20%).
Pengkategorian nilai instrumen angket tanggung jawab belajar menurut Yeni Mudrik (2016) dalam (Adna Fitri, 2020: 67) digolongkan kedalam 5 kategori yaitu sangat baik, baik, cukup, nkurang baik. Adapun  pengkategorian  didasarkan  pada  5  kategori dengan ketentuan pada tabel berikiut.
Tabel 17. Kategori X > MI + 1,5 SDI Sangat Baik MI + 0,5 SDI > x ≤ X > MI + 1,5 SDI Baik MI – 0,5 SDI > x ≤ MI + 0,5 SDI Cukup MI – 1,5 SDI > x ≤ MI – 0,5 SDI Kurang X ≤ MI – 1,5 SDI Sangat Kurang
Nilai  variabel  ditentukan  setelah  nilai  (skor) tertinggi  dari  nilai  (skor)  terendah  diketahui, selanjutnya untuk mencari nilai mean ideal (MJ) dan standar  deviasi  ideal  (SDI)  didapatkan  dengan  cara sebagai berikut:
Mean Ideal (MI) = (Skor tertinggi ideal + skor terendah ideal) = (117 + 87 ) = = 102
Standar Deviasi Ideal   = ( Skor tertinngi ideal – skor terenda ideal) = (117 - 87 ) = = 5
Berdasarkan peritungan tersebut dan dikategorikan  dalam  5  kategori  yang  terdapat  pada distribusi nilai variable pada tabel berikut.
Tabel 18. Interval
No Interval F Persentase % Kriteria 1 X > 109,5 22 48,89% Sangat Baik 2 104,5> X ≤ 109,5 6 13,33% Baik 3 99,5> X ≤ 104,5 8 17,78% Cukup 4 94,5> X ≤ 99,5 5 11,11% Kurang 5 X ≤ 94,5 4 8,89% Sangat kurang
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  frekuensi tanggung  jawab  belajar  pada  kategori  sangat  baik sebesar  22  (48,89%)  baik  sebesar  6  (13,33),  cukup sebesar 8 (17,78%), kurang sebesar 5 (11,11%) dan sangat kurang sebesar 4 (8,89).
Analisis Inferensial
Analisi inferensial dimaksudkan untuk menguji hipotesis dilakukan dalam bentuk uji prasyarat data yang meliputi uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linieritas.

## Uji Prasyarat

## Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk melihat apakah nilai  residual  berdistribusi  normal  atau  tidak. Pengujian normalitas data peneliti menggunakan uji Kolmogrov-Smirnov  Test, menggunakan  SPSS  22 dengan  taraf  signifikansi  0,05.  Data  berdistribusi normal  jika  nilai  signifikansinya  >  5%  atau  0,05.

## Rahmatia, Hidayat
Berdasarkan  analisis data pada perhitungan dengan uji Kolmogrov-Smirnov  Test terlihat  pada  tabel berikit.
Tabel 19. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 45 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 4.56266067 Most Extreme Differences Absolute .116 Positive .116 Negative -.110 Test Statistic .116 Asymp. Sig. (2-tailed) .153 c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Output  ini  menjelaskan  tentang  hasil  uji normalitas  dengan  metode  One  Sample  Kolmogriv- Smirnov.Untuk  mengembalikan  keputusan  apakah data  ini  normal  atau  tidak,  maka  cukup  membaca pada  nilai  signifikansi  (Asymp  Sig  2-tailed).  Dapat diketahui  bahwa  ninai  signifikansi  sebesar  0,200 >0,05,  maka  hal  ini  menunjukkan  data  tersebut berdistribusi dengan normal.
Uji Autokorelasi
Uji  atokorelasi  bertujuan  untuk  menentukan ada  atau  tidak  penyimpangan  dari  asumsi autokorelasi  klasik,  yaitu  korelasi  antara  residual dalam  satu  observasi  dan  lain  dalam  model  regresi. Untuk  menguji  autokorelasi,  peneliti  menggunakan uji Durbin-Watson .Uji  ini  dilakukan  dengan  bantuan SPSS 22, seperti pada tabel berikut.
Tabel 20. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .351 a .123 .103 4.615 1.716 a. Predictors: (Constant), Kedisiplinan b. Dependent Variable: Hasil Belajar
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai Durbin-Watson (DW) adalah 1,716. Selanjutnya kita akan  membandingkan    nilai  tersebut  dengan  nilai tabel Durbin-Watson. Banyaknya variabel independen adalah 1 atau “k” = 1, dan ”n” = 45, maka (k;  n)  =  (1;  45).  Kemudian  pada  grafik  distribusi dapat  dilihat  pada  tabel  Durbin-Watson.  Maka  nilai (DU)  adalah  1,5660.  Nilai  Durbin-Watson  (DW) 1,694  lebih  besar  dari  batas  atas    (DU)  1,716  dan kurang  dari  (4-DU)  4  –  1,5660  =  2,434.  Kemudian keputusan  uji  Durbin-Watson  tersebut  tidak mengalami masalah atau gejalah autokorelasi.
Uji Linearitas
Uji  ini  digunakan  sebagai  prasyarat  dalam analisis  korelasi  person  atau  regresi  linear. Pengujian pada SPSS dengan menggunakan Test For
Linearity pada  taraf  signifikansi  0,05.  Dua  variabel dikatakan  mempunyai  hubungan  yang  linear bilanilai  signifikansi  <  0,05.  Berdasarkan  analisis data  pada  perhitungan  dengan uji  linearitas  terlihat pada tabel berikut.

## Tabel 21. ANOVA Table
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Hasil Belajar * Kedisipli nan Betwe en Group s (Combined) 603.017 19  31.738  1.796  .085 Linearity 128.814 1 128.814  7.289  .012 Deviation from Linearity 474.203 18  26.345  1.491  .175 Within Groups 441.783 25  17.671 Total 1044.800 44
Hasil  uji  linearitas  dapat  dilihat  pada  ANOVA Table.Dapat  diketahui  bahwa  nilai  signifikansi  pada linearity  sebesar  sebesar  0,012.  Karena  signifikansi kurang  dari  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa antara  variabel  kedisiplinan  dan  hasil  belajar terdapat hubungan yang linear. Uji Hipotesis Hipotesis  digunakan  untuk  mengetahui  apakah ada pengaruh kedisiplinan terhadap hasil belajar.Peneliti menggunakan teknik analisis regresi linear  sederhana.Hasil  analisis  dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 22. Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 130.339 8.813 14.789  .000 Kedisiplinan .316 .129 .351  2.459  .016 a. Dependent Variable: Hasil Belajar
Dari  tabel  di  atas  nilai  kostanta  (a)  sebesar 130,339.Angka  ini  merupakan  angka  konstan  yang mempunyai  arti  bahwa  jika  variabel  kinerja  guru tidak  dimasukan  dalam  penelitian  maka  tanggung jawab  belajar  siswa  di  SMP  Negeri  1  Siompu  Barat kelas  VIII  adalah  130,339.  Nilai  koefisien  tanggung jawab belajar ( jika sebesar 0,316 yang artinya jika variabel kinerja guru di tingkatkan 1% lebih baik lagi maka  tanggung  jawab  belajar  siswa  akan  bertamba sebesar  0,316  dengan  asumsi  variabel  yang  lain konstan.  Sehingga  dapat  disusun  persamaan  regresi linear Y = 130,339 + 0,316X.
Untuk  memastikan  variabel  kinerja  guru berpengaruh  terhadap  tanggung  jawab  belajar  atau tidak,  dilakukan  uji  hipotesis  membandingkan  nilai signifikansi  dengan  nilai  probabilitasi  0,05. Berdasarkan  tabel  23  diperoleh  nilai  sig.  sebesar 0,018  lebih  kecil  dari  0,05.  Sehigga  dapat disimpulkan  bahwa ditolak  atau diterimah, yang  berarti  terdapat  pengaruh  kinerja  guru terhadap  tanggung  jawab  belajar  seperti  pada  tabel berikut.

## Rahmatia, Hidayat
Tabel 23. Model Summary
Jika  dilihat  dari  tabel  27,  nilai R-Square yang besarnya  0,123  menunjukan  bahwa  proposisi pengaruh  kinerja  guru  terhadap  tanggung  jawab belajar  siswa  sebesar  12,3  %.  Artinya  kinerja  guru proporsi pengaruh terhadap tanggung jawab belajar siswa  sebesar  12,3%  sedangkan  sisanya,  yaitu  87, (100% - 12,3%) dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak ada dalam model regresi linear ini.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif  data, tingkat  kinerja  guru  dalam  menyusun  rencana pembelajaran  menunjukan  presentase  tertinggi adalah  kategori  sangat  baik  sebesar  9  (45%),  baik sebesar  3  (15%),  cukup  sebesar  1  (5%),  kurang sebesar  6  (30%),  dan  sangat  kurang  sebesar  1 (5%).Untuk  kinerja  guru  dalam  pelaksanaan interaksi  belajar  mengajar  menunjukan  presentase tertinggi  adalah  kategori  sangat  baik  sebesar  7 (28%),  baik  sebesar  10  (40%),  cukup  sebesar  5 (20%),  kurang  sebesar  2  (8%),  dan  sangat  kurang sebesar  1  (4%).Untuk  kinerja  guru  dalam  penilaian prestasi  belajar  menunjukan  presentase  tertinggi adalah  kategori  sangat  baik  sebesar  8  (32%),  baik sebesar  4  (16%),  cukup  sebesar  10  (40%),  kurang sebesar  1  (4%),  dan  sangat  kurang  sebesar  2  (8%). Pada  angket  kinerja  guru  dengan  mengacu  kepada semua  indikator  menunjukkan  bahwa  frekuensi kinerja  guru  pada  kategori  sangat  baik  sebesar  13 (28,89%)  baik  sebesar  16  (35,56%),  cukup  sebesar 11  (24,44%),  kurang  sebesar  4  (8,89%)  dan  sangat kurang sebesar 1 (22,22%). Sedangkan pada angket tanggung  jawab  belajar  menjukan  presentase tertinggi  kategori  sangat  baik  sebesar  22  (48,89%) baik  sebesar  6  (13,33),  cukup  sebesar  8  (17,78%), kurang  sebesar  5  (11,11%)  dan  sangat  kurang sebesar 4 (8,89).
Beradasarkan  hasil  analisis,  nilai Asymp. Sig.(2- tailed) diperoleh  nilai  0.153  yang  lebih  besar  dari 0,05.  Maka  data  tersebut  berdistribusi  normal, sedangkan  hasil  analisis  menunjukan  nilai  Durbin- Watson  sebesar  1,716  lebih  besar  dari  batas  atas (dU)  yakni  1,5660  dan  kurang  dari  (4-dU)  2,434. Maka  keputusan  uji  Durbin-Watsun  terdapat masalah atauterdapat gejala autokorelasi.
Hasil  uji  linearitas  kinerja  guru  dan  tanggung jawab belajar siswa menunjukan nilai sig. 0,012 yang kurang  dari  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa kinerja  guru  dan  tanggung  jawab  belajar  siswa terdapat hubungan yang linear.
Bersumber  dari  data  dan  taksiran  regresi sederhana  penilaian  kinerja  guru  (X)  terhadap tanggung  jawab  belajar  (Y)  menghasilkan  nilai  α
yaituh  0,018<0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan terdapat  pengaruh  variael  bebas  terhadap  variabel terikat.
Hasil output SPSS juga menghasilkan adalah 0,123.  Hal  ini  menunjukan  besarnya  pengaruh kinerja guru terhadap tanggung jawab belajar adalah 12,3%.  Sesuai  persamaan  perumusan  regresi sederhana  adalah  ỷ  =  130,339  +  0,316x  terlihat setiap  penambahan  1  unit  kinerja  guru  maka penambahan tersebut kontribusi terhadap tanggung jawab  belajar  sebesar  0,316.  Dengan  demikian, hipotesis  pertama  menyatakan  terdapat  pengaruh yang sigifikan kinerja guru terhadap tanggung jawab belajar  siswa  pada  kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Siompu Barat.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Setelah melakukan penelitian dan menganalisis data,  Peneliti  menarik  kesimpulan  bahwa  tidak  ada pengaruh  kinerja  guru  terhadap  tanggung  jawab belajar  siswa  di  kelas  VIII  SMP  Negeri  1  Siompu Barat.  Hal  ini  diketahui  dari  hasil  hipotesis membandingkan  nilai  t  hitung  dengan  nilai  t  tabel, dengan signifikansi pada 0,05, nilai t sebesar 2,459 > 2,01669  dengan  signifikansi  pada  0,018  <  0,05. Sehingga dapat disimpulkanbahwa  H 1 diterima dan H 0 di tolak, yang berarti bahwa ada pengaruh kinerja guru terhadap tanggung jawab belajar siswa.

## Saran
Setelah memaparkan kesimpulan hasil penelitian,  peneliti  mengajukan  saran-saran  sebagai berikut: 1) Kepada guru matematika di SMP Negeri 1 Siompu  Barat  penulis  menyarankan  agar  lebih memeksimalkan  kinerjanya  dalam  hal  perencanaan pembelajaran,  pelaksanaan  pembelajaran  dan eveluasi pembelajaran agar meningkatkan tanggung jawab  belaar  siswa.  2)  Kepada  siswa  penulis menyarankan  agar  mengikuti  pembelajaran  dengan baik  dan  selalu  mengerjakan  tugas  dengan  tepet waktu.

## DAFTAR REFERENSI
Anwar,  Rahimu  WOSO.  Efektivitas  Penggunaan  Media Pembelajaran Visual pada Mata Pelajaran Matematika  Terhadap  Presatasi  Belajar  Siswa. Akad Pendidik Mat . 2021;7:50-57.
Ahmadi  R. Pengantar  Pendidikan  Asas  &  Filsafat Pendidikan . (Hidayah N, ed.). AR-RUZZ MEDIA; 2017. Sardin, Basi N La. Pengaruh Strategi Pembelajaran Course Review  Horay  Terhadap  Hasil  Belajar  Matematika Siswa  di  Kelas  VII  SMP  Negeri  15  Baubau. J  Akad Pendidik Mat . 2021;7(1):36-43.
Alimaun  I.  Pengaruh  Kedisiplinan  Terhadap  Hasil  Belajar Siswa  Kelas  V  Sekolah  Dasar  Se-Daerah  Binaan  R.A. Kartini  Kecamatan  Kutoarjo  Kabupaten  Purworejo.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .351 a .123 .103 4.615
a. Predictors: (Constant), Kedisiplinan
Published online 2015.
Rasmuin, Syah S. Pengaruh Metode Pembelajaran Problem Solving  Terhadap  Higher  Order  Thingking  Skill (HOTS)  pada  Siswa  SMP. J  Akad  Pendidik  Mat . 2021;7(1):72-80.
Musmin.  Pengaruh  Kedisiplinan  Belajar  Terhadap  Hasil
Belajar  Matematika  siswa  Kelas  VIII  SMP  Negeri  12 Baubau. Published online 2020.
Priyatno  D. SPSS  22  Pengolah  Data  Terpraktis .  978th  ed.
(Prabawati TA, ed.). C. V ANDI OFFSET; 2014.