## JOEAI (Journal of Education and Instruction)
Volume 7, Nomor 1, Januari–Juni 2024 e - ISSN: 2715-2480 p-ISSN: 2715-1913 DOI: https://doi.org/10.31539/joeai.v7i1.9484

## PENGARUH GAYA PEMBELAJARAN GURU, PARTISIPASI ORANG TUA, KUALITAS HUBUNGAN SISWA-SISWI, DAN PENGGUNAAN TEKNOLOGI PEMBELAJARAN TERHADAP

## PENINGKATAN PRESTASI SISWA
Rumiris 1 , Harlyn Siagian 2 , Ronny Buha Sihotang 3
Universitas Advent Indonesia 1,2,3
2234048@unai.edu

## ABSTRAK
Fokus  utama  negara  dalam  kaitannya  dengan  pembangunan  pendidikan  adalah keberhasilan  sistem  pendidikan.  Namun,  tantangan  dan  kompleksitas  yang  dihadapi sistem pendidikan dalam dinamika global memerlukan solusi inovatif. Sebagai cerminan kualitas pengajaran, kinerja siswa dipengaruhi oleh sejumlah faktor, seperti gaya belajar guru, keterlibatan orang tua, dinamika hubungan siswa-siswa, dan penggunaan teknologi pembelajaran.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  dampak  faktor-faktor tersebut  terhadap  kinerja  siswa  dan  menemukan  strategi  efektif  untuk  meningkatkan kinerja  siswa  secara  keseluruhan.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode kuantitatif, informasi dikumpulkan dengan menggunakan angket untuk menilai pemahaman  siswa  terhadap  variabel  yang  diteliti.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa keterlibatan  orang  tua  dan  kualitas  hubungan  siswa-siswa  berpengaruh  signifikan terhadap  pertumbuhan  prestasi  siswa,  sedangkan  gaya  belajar  guru  dan  pemanfaatan teknologi  pembelajaran  tidak  signifikan.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman komprehensif tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan siswa, meletakkan dasar bagi pengembangan strategi pendidikan yang lebih efektif, menyoroti peran orang tua dan pentingnya hubungan antar siswa dalam konteks pembelajaran. Dengan cara ini, penelitian  ini  berkontribusi  pada  pemahaman  dan  pengembangan  praktik  pengajaran yang  inklusif  dan  sukses  bagi  semua  siswa  dan  membuka  jalan  untuk  meningkatkan kualitas pendidikan baik secara nasional maupun global.

## Kata kunci: Pendidikan, Gaya Belajar Guru, Keterlibatan Orang Tua, Hubungan Antar Siswa, Teknologi Pembelajaran

## ABSTRACT
In  relation  to  education  development,  the  country's  main  focus  is  the  success  of  the education system. However, the challenges and complexities facing the education system in the global dynamic require innovative solutions. As a reflection of teaching quality, student  performance  is  influenced  by  a  number  of  factors,  such  as  teachers'  learning styles,  parental  involvement,  student-student  relationship  dynamics  and  the  use  of learning technologies. The purpose of this study is to examine the impact of these factors on  student  performance  and  find  effective  strategies  to  improve  overall  student performance.  Using  quantitative  research  methods,  information  was  collected  using questionnaires to assess students' understanding of the variables under study. The results of  the  analysis  show  that  parental  involvement  and  the  quality  of  student-student relationships  have  a  significant  effect  on  student  achievement  growth,  while  teachers' learning  styles  and  the  utilization  of  learning  technology  are  not  significant.  This
research provides a comprehensive understanding of the factors that influence student success, lays the foundation for the development of more effective educational strategies, and highlights the role of parents and the importance of student-to-student relationships in the context of learning. In this way, this research contributes to the understanding and development of inclusive and successful teaching practices for all students and paves the way for improving the quality of education both nationally and globally.

## Keywords:  Education,  Teacher  Learning  Style,  Parental  Involvement,  Student Relationship, Learning Technology

## PENDAHULUAN
Pendidikan telah lama dianggap sebagai pilar utama pembangunan suatu bangsa (Linatul, 2023). Terlepas dari kehebatan infrastruktur dan kemajuan teknologi pendidikan tetap  menjadi  fondasi  yang  tak  tergantikan  dalam  membangun  masyarakat  yang produktif, beradab, dan berdaya saing tinggi. Sistem pendidikan menghadapi tantangan dan harapan yang semakin berkembang di era yang dipenuhi dengan kompleksitas global. Solusi yang inovatif dan efisien diperlukan untuk mengatasi perubahan zaman (Rahman et al ., 2021).
Sistem pendidikan di banyak negara seringkali menjadi medan pertempuran terus- menerus antara keyakinan dan kenyataan, antara harapan yang jelas dan hambatan yang kompleks.  Tujuan-tujuan  mulia  seperti  kesetaraan  akses,  kualitas  pendidikan  yang merata, dan pembangunan karakter yang kuat menjadi prioritas utama. Namun, situasi di lapangan  seringkali  menunjukkan  kekurangan  yang  menghalangi  pencapaian  tujuan tersebut.  Prestasi siswa mencerminkan kualitas sistem pendidikan  (Abdullah,  2020). Prestasi siswa di sekolah diukur dalam berbagai dimensi, termasuk proses akademik dan kognitif (Hulukati, 2016). Namun, ada faktor mendasar yang menghalangi individu untuk mencapai potensi mereka sepanjang pendidikannya. Mulai dari kesenjangan akses dan kualitas  hingga  tantangan  mempersiapkan  generasi  menghadapi  Revolusi  Industri  IV (Widhi et al., 2023).
Penelitian  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  siswa  menjadi semakin mendesak. Ekosistem pendidikan yang kompleks dan selalu berubah, terdapat pemahaman mendalam tentang bagaimana variabel seperti gaya belajar guru, peran orang tua,  dinamika  hubungan  siswa,  dan  integrasi  teknologi  ke  dalam  pembelajaran mempengaruhi  keberhasilan  akademik.  Guru  mempunyai  tanggung  jawab  yang  besar kepada  siswanya    dituntut  menguasai  ilmu  dan  bahan  yang  akan  diajarkan,  memiliki seperangkat  pengetahuan,  keterampilan  dan  pengalaman  teknik  mengajar  dan  juga memiliki kebebasan dalam mengelola pengajaran. Dalam mencapai Tujuan Pembelajaran Khusus  pada  mata  pelajaran  (Loilatu et  al .,  2021).  Selanjutnya  peran  orang  tua  juga sangat penting. Orang tua yang terlibat aktif dalam pendidikan anaknya dapat membantu siswa  mengembangkan  keterampilan  sosial  dan  akademik  (Nurdin et  al .,  2018). Hubungan siswa-siswi yang baik juga sangat penting untuk meningkatkan prestasi siswa. Hubungan  yang  baik  antar  siswa  dapat  membuat  lingkungan  belajar  menjadi  lebih konstruktif  dan  harmonis  (Ramadhani,  2022).  Pemanfaatan  teknologi  pembelajaran
merupakan faktor penting dalam meningkatkan prestasi siswa (Nathaniela et al ., 2023). Teknologi  pembelajaran  memudahkan  siswa  memperoleh  informasi  dan  memahami materi pelajaran. Hal ini dikarenakan teknologi pembelajaran dapat memberikan materi pembelajaran  yang  berisi  gambar,  suara,  dan  video  yang  lebih  menarik  dan menyenangkan.
Pemahaman yang lebih mendalam mengenai keterkaitan antara faktor-faktor pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada perbedaan signifikan antara faktor- faktor  tersebut  terhadap  prestasi  siswa.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menemukan strategi yang efektif untuk meningkatkan kinerja siswa secara keseluruhan. Penelitian ini memberikan kontribusi untuk membuka wawasan baru dalam pendidikan. Memberikan arahan  bagi  praktisi  untuk  memperbaiki  praktik  pendidikan.  Dengan  mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi prestasi siswa penelitian ini juga bisa membuka jalan bagi peningkatan kualitas pendidikan secara nasional dan global.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan peneliti adalah dengan menggunakan metode kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  adalah  penelitian  yang  menggunakan  pengukuran, statistik,  model,  dan  validitas  data  numerik  dalam  perencanaan,  proses,  pembentukan hipotesis, metode analisis data dan pengambilan keputusan (Waruwu, 2023).

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah penyebaran kuesioner.  Kuesioner  disebarkan  kepada  responden  melalui platform  Google  Form . Platform ini dipilih karena memiliki beberapa keuntungan, antara lain:
1. Mudah  diakses:  Kuesioner  dapat  diakses  dengan  mudah  oleh  responden  melalui perangkat elektronik seperti komputer, laptop, dan smartphone.
2. Efisien:  Penyebaran  dan  pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan  cepat  dan efisien.
3. Akurat: Data yang diperoleh terjamin keakuratannya karena langsung terinput ke dalam sistem.
Kuesioner dirancang dengan menggunakan skala Likert . Skala Likert merupakan skala  psikometri  yang  sering  digunakan  dalam  kuesioner  dan  merupakan  skala  yang paling umum digunakan dalam penelitian dalam bentuk survey (Nufus, 2024). Berikut skala likert yang kami gunakan :

## Tabel 1. Skala likert penelitian yang digunakan
Skala Keterangan 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Netral 4 Setuju 5 Sangat Setuju

## Variabel Penelitian
Fokus  penelitian  ini  adalah  hubungan  antara  variabel  X  dan  Y.  Empat  variabel utama  terdiri  dari  variabel  X  (independen)  yaitu  X1  menunjukkan  gaya  pembelajaran guru, X2 menunjukkan partisipasi orang tua, X3 menilai hubungan siswa-siswi, dan X4 menunjukkan  penggunaan  teknologi  pembelajaran.  Sementara  itu,  variabel  Y,  yang merupakan variabel dependen, menunjukkan peningkatan prestasi siswa. Sehingga bisa digambarkan seperti dibawah ini.
Gambar 1. Variabel Penelitian

## HASIL PENELITIAN & PEMBAHASAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa total data yang dikumpulkan mencakup 104 koresponden.  Penelitian  ini  mencakup  populasi  targetnya  dari  siswa  SMA  dan  SMP, sehingga  berhasil  mencakup  dua  tingkatan  pendidikan  menengah  yang  signifikan. Dengan  memasukkan  koresponden  dari  kedua  jenjang  ini,  penelitian  ini  memiliki cakupan  yang  cukup  representatif  dari  spektrum  pendidikan  menengah  di  masyarakat. Setelah  kuesioner  terkumpul,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  regresi linier  berganda.  Namun,  sebelum  dapat  dilakukan  analisis  regresi,  data  harus  melalui beberapa  tahap  pengujian,  antara  lain  pengujian  validitas,  pengujian  reliabilitas,  dan pengujian asumsi klasik.

## Hasil Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  alat  atau  instrumen  yang digunakan  dalam  penelitian  benar-benar  mengukur  ide  atau  variabel  yang  diinginkan. Dengan  kata  lain,  uji  validitas  membantu  peneliti  memastikan  bahwa  pertanyaan  atau item dalam instrumen secara tepat menggambarkan konstruk yang ingin diukur.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas Kuesioner Ʃ Hubungan  r tabel (N=104, α = 0.05)  Keterangan X11 Pearson Correlation  ,548 ** > 0,190 Valid
X1 (Gaya Pembelajaran Guru) X2 (Partisipasi Orang Tua) X3 (Hubungan Siswa- Siswi) X4 (Penggunaan Teknologi) Y (Prestasi Siswa)
Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X12 Pearson Correlation  ,605 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X13 Pearson Correlation  ,482 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X14 Pearson Correlation  ,445 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X15 Pearson Correlation  ,516 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X21 Pearson Correlation  ,550 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X22 Pearson Correlation  ,611 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X23 Pearson Correlation  ,572 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X24 Pearson Correlation  ,486 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X25 Pearson Correlation  ,531 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X31 Pearson Correlation  ,695 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X32 Pearson Correlation  ,618 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X33 Pearson Correlation  ,590 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X34 Pearson Correlation  ,655 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X35 Pearson Correlation  ,608 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X41 Pearson Correlation  ,575 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X42 Pearson Correlation  ,560 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X43 Pearson Correlation  ,640 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X44 Pearson Correlation  ,615 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 X45 Pearson Correlation  ,668 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 Y1 Pearson Correlation  ,603 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 Y2 Pearson Correlation  ,550 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 Y3 Pearson Correlation  ,480 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 Y4 Pearson Correlation  ,638 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 Y5 Pearson Correlation  ,657 ** > 0,190 Valid Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05
Jumlah  pertanyaan  pada  penelitian  ini  sebanyak  25,  dengan  masing-masing variabel  mempunyai  5  pertanyaan.  Dengan  uji  ini  nilai  Rtabel  dengan  N=104 menghasilkan nilai Rtabel sebesar 0.190. Menurut syarat pengambilan keputusan, untuk memastikan validitas kuesioner, nilai Rhitung harus lebih besar dari nilai Rtabel (Rhitung > Rtabel), sambil mempertimbangkan nilai signifikansi yang harus kurang dari 0.05.
Berdasarkan  hasil  uji  validitas,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  item  kuesioner pada  keempat  variabel  (Gaya  Pembelajaran  Guru,  Partisipasi  Orang  Tua,  Hubungan Siswa-Siswi, dan Teknologi Pembelajaran) valid. Hal ini dibuktikan dengan nilai Rhitung yang lebih besar dari r tabel (0.190) dan nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0.05 untuk semua pertanyaan.

## Hasil Uji Reliabilitas
Tujuan  pengujian  reliabilitas  adalah  untuk  mengukur  konsistensi  internal kuesioner. Dengan kata lain, tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah suatu survei  menghasilkan  hasil  yang  konsisten  ketika  digunakan  untuk  mengukur  variabel yang  sama  pada  waktu  yang  berbeda  atau  pada  kelompok  responden  yang  berbeda. Berikut hasil uji reliabilitas
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,916 25
Berdasarkan tabel hasil uji reliabilitas, diperoleh nilai Cronbach's Alpha sebesar 0,916 dengan jumlah item kuesioner sebanyak 25. Kuesioner dikatakan reliabel jika nilai Nilai Cronbach's Alpha > 0.60. Oleh sebab itu keseluruhan kuesioner dianggap reliabel atau dapat dipercaya.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Setiap Item Kuesioner
Kuesioner Cronbach's Alpha if Item Deleted Hubungan Nilai r tabel Keterangan X11 0,914 > 0,190 Reliabel X12 0,913 > 0,190 Reliabel X13 0,915 > 0,190 Reliabel X14 0,915 > 0,190 Reliabel X15 0,914 > 0,190 Reliabel X21 0,914 > 0,190 Reliabel X22 0,913 > 0,190 Reliabel X23 0,915 > 0,190 Reliabel X24 0,915 > 0,190 Reliabel X25 0,914 > 0,190 Reliabel X31 0,911 > 0,190 Reliabel X32 0,912 > 0,190 Reliabel X33 0,913 > 0,190 Reliabel X34 0,912 > 0,190 Reliabel X35 0,913 > 0,190 Reliabel X41 0,913 > 0,190 Reliabel X42 0,913 > 0,190 Reliabel X43 0,912 > 0,190 Reliabel X44 0,912 > 0,190 Reliabel
X45 0,911 > 0,190 Reliabel Y1 0,913 > 0,190 Reliabel Y2 0,914 > 0,190 Reliabel Y3 0,915 > 0,190 Reliabel Y4 0,912 > 0,190 Reliabel Y5 0,911 > 0,190 Reliabel
Selanjutnya kami melakukan pengujian disetiap item kuesioner. Kami melakukan pengujian Cronbach's  Alpha  if  Item  Deleted berdasarkan  nilai  r  tabel.  Semua  item kuesioner reliable dikarenakan nilai Cronbach's Alpha if Item lebih besar dari r tabel. Oleh  sebab  itu  bisa  disimpulkan  semua  item  kuesioner  dari  masing-masing  variabel dianggap reliabel atau dapat dipercaya.

## Uji Normalitas
Uji normalitas penting dalam analisis statistik karena banyak metode inferensi yang berasumsi bahwa data berasal dari distribusi normal. Contoh metode tersebut antara lain pengujian hipotesis parametrik diantaranya uji regresi.
Gambar 2. Grafik QQ plot uji normalitas
Plot  QQ  ( Quantile-Quantile  plot )  adalah  metode  grafis  yang  digunakan  untuk mengevaluasi kesesuaian suatu distribusi data dengan distribusi normal. Pada plot QQ, sumbu horizontal menunjukkan nilai yang diharapkan dari distribusi normal, sedangkan sumbu  vertikal  menunjukkan  nilai  sebenarnya  dari  data  yang  diamati.  Saat  plot  QQ menunjukkan pola titik data yang hampir sejajar ke garis diagonal menunjukkan bahwa data cenderung mengikuti pola sebaran normal. Dari grafik QQ plot diatas bisa dilihat
pola titik data hampir sejajar dengan garis diagonal, oleh sebab itu bisa disimpulkan data yang digunakan berdistribusi normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Salah  satu  uji  untuk  mengetahui  data  yang  digunakan heteros atau homos ,  yaitu dengan  menggunakan  uji Breusch-Pagan. Statistik  uji Breusch-Pagan dihitung berdasarkan regresi auxiliary yang menggunakan variabel prediktor asli dan kuadratnya untuk memprediksi residual dari model regresi utama.
Tabel 5. Hasil Nilai Signifikasi
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 6,925 6,605 1,048 0,297 Gaya Pembelajaran Guru 0,496 0,362 0,168 1,371 0,174 Partisipasi Orang Tua -0,223 0,281 -0,100 -0,792 0,430 Kualitas Hubungan Siswa-Siswi -0,126 0,317 -0,055 -0,398 0,691 Penggunaan Teknologi Pembelajaran 0,382 0,285 0,165 1,339 0,184 Peningkatan Prestasi Siswa -0,678 0,304 -0,281 -2,233 0,028

## a. Dependent Variable: Res_Kuadrat
Dasar pengambilan keputusan untuk uji Breusch-Pagan dilihat dari nilai signifikansi. Jika nilai Signfikansi < 0.05 maka tidak terdapat heteroskedastisitas. Dari tabel diatas semua variabel X (independen) tidak terjadi heteroskedastisitas. Namun pada variabel Y (dependen) data mengalami heteroskedastisitas.

## Uji Multikolinearitas
Tujuan uji multikolinearitas adalah untuk menilai sejauh mana korelasi variabel- variabel  prediktor  dan  apakah  korelasi  tersebut  dapat  mempengaruhi  interpretasi  dan reliabilitas koefisien regresi.
Tabel 6. Hasil uji multikolinearitas
Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
Gaya Pembelajaran Guru 0,633 1,581 Partisipasi Orang Tua 0,614 1,628 Kualitas Hubungan Siswa-Siswi 0,549 1,823 Penggunaan Teknologi Pembelajaran 0,610 1,638 a. Dependent Variable: Peningkatan

## Prestasi Siswa
Dasar pengambilan dari uji multikolinearitas terdapat pada nilai Tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor) . Tolerance > 0.10 maka tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi. Sedangkan untuk nilai VIF < 10.00 maka tidak terjadi multikolinearitas. Tabel diatas semua variabel memiliki nilai tolerance lebih besar dari 0.10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10.00, maka dapat disimpulkan data yang diteliti tidak terjadi atau tidak adanya multikolinearitas.

## Uji Linearitas
Uji  linearitas  bertujuan  untuk  memverifikasi  asumsi  dasar  dalam  analisis regresi  linier,  yaitu  bahwa  hubungan  antara  variabel  independen  dan  variabel dependen bersifat linier.
Tabel 7. Uji Linearitas Variabel Gaya Pembelajaran Guru Terhadap Peningkatan Prestasi Siswa
ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Peningkatan Prestasi Siswa * Gaya Pembelajaran Guru Between Groups (Combined) 238,232 9 26,470 4,129 0,000 Linearity 184,926 1 184,926 28,844 0,000 Deviation from Linearity 53,307 8 6,663 1,039 0,413 Within Groups 602,652 94 6,411 Total 840,885 103
Tabel 8. Uji Linearitas Variabel Partisipasi Orang Tua Terhadap Peningkatan Prestasi Siswa
ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Peningkatan Prestasi Siswa * Partisipasi Orang Tua Between Groups (Combined) 406,615 15 27,108 5,493 0,000 Linearity 223,175 1 223,175 45,224 0,000 Deviation from Linearity 183,440 14 13,103 2,655 0,003 Within Groups 434,270 88 4,935 Total 840,885 103
Tabel 9. Uji Linearitas Variabel Hubungan Siswa-Siswi Terhadap Peningkatan Prestasi Siswa
ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Peningkatan Prestasi Siswa * Kualitas Hubungan Siswa-Siswi Between Groups (Combined) 380,676 12 31,723 6,273 0,000 Linearity 289,379 1 289,379 57,221 0,000 Deviation from Linearity 91,297 11 8,300 1,641 0,100 Within Groups 460,209 91 5,057 Total 840,885 103
Tabel 10. Uji Linearitas Variabel Penggunaan Teknologi Pembelajaran Terhadap Peningkatan
Prestasi Siswa ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Peningkatan Prestasi Siswa * Penggunaan Teknologi Pembelajaran Between Groups (Combined) 244,645 12 20,387 3,112 0,001 Linearity 151,458 1 151,458 23,116 0,000 Deviation from Linearity 93,187 11 8,472 1,293 0,241 Within Groups 596,240 91 6,552 Total 840,885 103
Dasar  pengambilan  keputusan  untuk  Uji  Linearitas  bisa  dilihat  pada  nilai signifikansi dari Deviation from Linearity . Jika nilai Deviation from Linearity lebih besar dari 0.05 maka variabel dianggap linear. Hanya ada satu variabel independen yaitu Partisipasi Orang tua yang memiliki nilai Deviation from Linearity lebih kecil dari 0.05. Bisa dikatakan variabel tersebut tidak linier terhadap variabel peningkatan prestasi siswa. Overall variabel independen lainnya seperti Gaya Pembelajaran Guru, Hubungan  Siswa-Siswi  dan  Penggunaan  Teknologi  Pembelajaran  memiliki  nilai Deviation from Linearity lebih besar dari 0.05 dan bisa dapat disimpulkan variabel tersebut linear terhadap variabel dependen atau Peningkatan Prestasi Siswa.

## Uji T Parsial
Dalam konteks regresi linier berganda, Uji T Parsial digunakan untuk menguji signifikansi individual setiap koefisien regresi. Uji T Parsial mengevaluasi apakah koefisien  regresi  yang  diperoleh  dari  sampel  merupakan  estimasi  populasi  yang signifikan secara statistik.
Tabel 11. Hasil Uji t Parsial Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 4,536 2,138 2,122 0,036
Gaya Pembelajaran Guru 0,180 0,118 0,147 1,523 0,131 Partisipasi Orang Tua 0,207 0,091 0,224 2,283 0,025 Kualitas Hubungan Siswa-Siswi 0,346 0,099 0,363 3,493 0,001 Penggunaan Teknologi Pembelajaran 0,038 0,094 0,040 0,406 0,686

## a. Dependent Variable: Peningkatan Prestasi Siswa
Dasar pengambilan keputusan untuk Uji T Parsial bisa dilihat pada nilai thitung dan nilai signifikansi. Variabel independen dianggap signifikan. Jika nilai t hitung lebih besar dari  ttabel  (thitung  >  ttabel)  dan  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  0.05.  Untuk membandingkan nilai thitung dengan ttabel. kita musti cari residual nya. Residual dari data tersebut berjumlah 99, maka nilai ttabel = 1.664.
Pada variabel Gaya Pembelajaran Guru (X1) mempunyai nilai ttabel 1.523 dan nilai signifikansi 0.131. nilai ttabel pada variabel ini lebih kecil dari thitung (1.523 < 1.664) dan nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 (0.131 > 0.05). Bisa disimpulkan berdasarkan Uji T Parsial untuk variabel Gaya Pembelajaran Guru (X1) tidak berpengaruh signifikan terhadap Peningkatan Prestasi Siswa (Y).
Selanjutnya  pada  variabel  Partisipasi  Orang  Tua  (X2)  mempunyai  nilai  ttabel =2.283 dan nilai signifikansi 0.025. nilai ttabel pada variabel ini lebih besar dari thitung (2.283  >  1.664)  dan  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  0.05  (0.025  <  0.05).  Bisa disimpulkan  berdasarkan  Uji  T  Parsial  untuk  variabel  Partisipasi  Orang  Tua  (X2) berpengaruh signifikan terhadap Peningkatan Prestasi Siswa (Y).
Pada variabel Kualitas Hubungan Siswa-Siswi (X3) mempunyai nilai ttabel=3.493 dan nilai signifikansi 0.001. Nilai ttabel pada variabel ini lebih besar dari thitung (3.493 >  1.664)  dan  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  0.05  (0.001  <  0.05).  Bisa  disimpulkan berdasarkan  Uji  T  Parsial  untuk  variabel  Kualitas  Hubungan  Siswa-Siswi  (X3) berpengaruh signifikan terhadap Peningkatan Prestasi Siswa (Y).
Pada variabel Penggunaan Teknologi Pembelajaran (X4) mempunyai nilai ttabel =0.406 dan nilai signifikansi 0.686. nilai ttabel pada variabel ini lebih kecil dari thitung (0.406  <  1.664)  dan  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari  0.05  (0.686  >  0.05).  Bisa disimpulkan  berdasarkan  Uji  T  Parsial  untuk  variabel  Penggunaan  Teknologi Pembelajaran  (X4)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Peningkatan  Prestasi  Siswa (Y).

## Uji F Simultan
Uji F Simultan digunakan dalam analisis regresi linear untuk menentukan apakah model  regresi  secara  keseluruhan  termasuk  semua  variabel  independennya  memiliki pengaruh  yang  signifikan  dengan  variabel  dependen.  Ini  juga  membantu  menentukan
apakah  model  tersebut  dapat  memberikan  penjelasan  yang  lebih  baik  tentang  varians variabel dependen dari pada hanya menggunakan rata-rata populasi.
Tabel 12. Hasil uji f simultan
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 348,347 4 87,087 17,504 ,000 b Residual 492,537 99 4,975 Total 840,885 103 a. Dependent Variable: Peningkatan Prestasi Siswa b. Predictors: (Constant), Penggunaan Teknologi Pembelajaran, Gaya
Pembelajaran Guru, Partisipasi Orang Tua, Kualitas Hubungan Siswa- Siswi
Dasar pengambilan keputusan untuk Uji F Simultan, bisa dilihat pada nilai fhitung dan  nilai  signifikansi.  Semua  Variabel  independen  dianggap  signifikan  apabila    nilai fhitung lebih besar dari f tabel (fhitung > ftabel) dan nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05.  Untuk  membandingkan  nilai  fhitung  dengan  ftabel.  Rumus  untuk  mencari  nilai ftabel adalah (ftabel = k;n-k) dimana “k” adalah jumlah variabel independen (X) dan “n” adalah jumlah responden atau sampel penelitian. Dalam penelitian ini jumlah variabel independen adalah 4 yakni variabel Pembelajaran Guru (X1), Partisipasi Orang Tua (X2), Kualitas  Hubungan  Siswa-Siswi  (X3)  dan  Penggunaan  Teknologi  Pembelajaran  (X4). Sementara  untuk  “n”  berjumlah  104  responden  atau  siswa.  Selanjutnya  nilai  ini  kita masukkan  kedalam  rumus,  maka  menghasilkan  angka  (4;104-4)  =  (4;100),  angka  ini kemudian kita jadikan acuan untuk mencari atau melihat nilai Ftabel pada distribusi nilai Ftabel statistik. Maka ditemukan nilai Ftabel adalah sebesar 2.70.
Berdasarkan dasar pengambilan keputusan diatas nilai fhitung > ftabel (17.504 > 2.70) dan nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 (0.000 < 0.05), maka kita dapat membuat sebuah kesimpulan bahwa variabel Pembelajaran Guru (X1), Partisipasi Orang Tua (X2), Kualitas  Hubungan  Siswa-Siswi  (X3)  dan  Penggunaan  Teknologi  Pembelajaran  (X4) secara bersama-sama atau simultan berpengaruh terhadap peningkatan prestasi siswa.

## Uji Koefisien Determinasi (R2)
Uji koefisien determinasi, yang sering disebut R-squared (R^2), bertujuan untuk mengukur seberapa besar kemampuan model regresi dalam menjelaskan variasi variabel dependen.
Tabel 13. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Model Summary Model R R Square  Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,644 a 0,414 0,391 2,230
a. Predictors: (Constant), Penggunaan Teknologi Pembelajaran, Gaya Pembelajaran Guru, Partisipasi Orang Tua, Kualitas Hubungan Siswa-Siswi
Berdasarkan tabel diatas, diketahui nilai koefisien determinasi (R square) adalah sebesar 0.414. Nilai R Square 0.414 berasal dari pengkuadratan nilai koefisien korelasi atau  “R”,  yaitu  0.644  x  0.644  =  0.414  atau  41.4%.  Bisa  disimpulkan  bahwa  variabel Pembelajaran Guru (X1), Partisipasi Orang Tua (X2), Kualitas Hubungan Siswa-Siswi (X3)  dan  Penggunaan  Teknologi  Pembelajaran  (X4)  secara  simultan  berpengaruh terhadap variabel Peningkatan Prestasi Siswa sebesar 41,4% sedangkan sisanya 58.6% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  diluar  persamaan  regresi  ini  atau  variabel  yang  tidak diteliti.

## SIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan mengenai Pengaruh Gaya Pembelajaran  Guru,  Partisipasi  Orang  Tua,  Kualitas  Hubungan  Siswa-Siswi,  Dan Penggunaan  Teknologi  Pembelajaran  Terhadap  Peningkatan  Prestasi  Siswa,  maka dapat  disimpulkan  variabel  Gaya  Pembelajaran  Guru  dan  Penggunaan  Teknologi Pembelajaran  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  Peningkatan  Prestasi Siswa. Namun, variabel Partisipasi Orang Tua dan Kualitas Hubungan Siswa-Siswi menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap Peningkatan Prestasi Siswa.
Sementara  dari  uji  F,  ditemukan  bahwa  secara  bersama-sama,  Gaya Pembelajaran  Guru,  Partisipasi  Orang  Tua,  Kualitas  Hubungan  Siswa-Siswi,  dan Penggunaan  Teknologi  Pembelajaran  sebesar  41.4%  berpengaruh  signifikan terhadap Peningkatan Prestasi Siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Fatma. 2020. “Hubungan Karakter Siswa Dengan Prestasi Belajar Akuntansi Siswa Program Keahlian Akuntansi Di Smk Negeri 6 Makassar.” Pendidikan Dan Pemeblajaran 2(3):1–6.
Hulukati, Ilham Sarlin dan Muhammad. 2016. “Prestasi Siswa Dalam Kaedah Penilian Di  Sekolah  Dasar  (Studi  Pada  Sekolah  Dasar  Di  Gorontalo).” Prosding  Seminar Nasional 02:72.
Linatul,  Maskuroh  dan  Tutuk  Ningsih.  2023.  “Transformasi  Sosial  Di  Lembaga Pendidikan Dan Dampaknya Pada Masyarakat 1 1.” JPGMI 6(2):132. Loilatu, Siti Hajar, Suraya Mukadar, Kasmawati dan Vivi Rahim Hentihu. 2021. “Strategi Belajar Mengajar Dengan Menerapkan Metode Eksperimen Untuk Meningkatkan Prestasi  Belajar  IPA  Di  SD  Alhilaal  Samalagi.” Edu  Cendikia:  Jurnal  Ilmiah Kependidikan 1(2):65–73.
Nathaniela,  Hilda,    Esfandiari  danNadya  Saphira.  2023.  “Pengaruh  Penggunaaan Teknologi  Pembelajaran  Terhadap  Prestasi  Belajar  Siswa  Sekolah  Menengah.” Jurnal Pendidikan Merdeka Belajar 1(1):1–6.
Nufus,  Hayatun.  2024.  “Pengaruh  Penggunaan  ChatGPT  Terhadap  Motivasi  Belajar Mahasiswa  STMIK  Antar  Bangsa.” JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA  STMIK ANTAR BANGSA X(1):2442–45.
Nurdin,  Said,  Dara  Rosita,  and  Eliana  Elianaz.  2018.  “Partisipasi  Orang  Tua  Dalam Memotivasi Belajar Anak.” Jurnal Aselole 2(1):200–300.
Rahman, Danial dan Abu Rizal Akbar. 2021. “Problematika Yang Dihadapi Lembaga Pendidikan  Islam  Sebagai  Tantangan  Dalam  Meningkatkan  Mutu  Pendidikan.” Nazzama: Journal of Management Education 1(1):76.
Ramadhani,  M.  Sandy.  2022.  “Pengaruh  Lingkungan  Belajar  Terhadap  Hasil  Belajar Peserta Didik Kelas Iv Di Sekolah Dasar Negeri 2.” 1–35.
Waruwu,  Marinu.  2023.  “Pendekatan  Penelitian  Pendidikan:  Metode  Penelitian Kualitatif, Metode Penelitian Kuantitatif Dan Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Method).” Jurnal Pendidikan Tambusai 7(1):2896–2910.
Widhi,  Bidari  Andaru,  Dyah  Susilowati,  Anthony  Anggrawan,  Helna  Wardhana,
Christofer  Satria,  dan  Titik  Ceriyani  Miswaty.  2023.  “Peran  Pendidikan  Dalam Tantangan Era Revolusi Industri 4.0 Menuju Era Revolusi Industri 5.0.” ADMA : Jurnal Pengabdian Dan Pemberdayaan Masyarakat 4(1):63–72.