Pengaruh Pengelompokan Kelas Non Unggulan Terhadap Akhlak Siswa ( Studi Di MTsN 2 Kota Serang)

Hidayanti, Annisa (2023) Pengaruh Pengelompokan Kelas Non Unggulan Terhadap Akhlak Siswa ( Studi Di MTsN 2 Kota Serang). Diploma atau S1 thesis, UIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten.

[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PAI_161210191_Cover.pdf

Download (54kB) | Pra Tinjau
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PAI_161210191_Lampiran Depan.pdf

Download (726kB) | Pra Tinjau
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PAI_161210191_BAB I.pdf

Download (312kB) | Pra Tinjau
[img] Teks
S_PAI_161210191_BAB II.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (377kB)
[img] Teks
S_PAI_161210191_BAB III.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (416kB)
[img] Teks
S_PAI_161210191_BAB IV.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (340kB)
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PAI_161210191_BAB V.pdf

Download (151kB) | Pra Tinjau
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PAI_161210191_Daftar Pustaka.pdf

Download (99kB) | Pra Tinjau

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan bagaimana pengaruh kelas non unggulan terhadap akhlak siswa dalam kegiatan belajar mengajar di sekolah dan manfaatnya adalah dapat memberi gambaran mengenai pelaksaan kelas unggulan di sekolah. Penelitian ini menggunakan penelitian Metode kuantitatif yaitu digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang diharapkan, teknik pengumpulan data yaitu observasi, angket, dokumentasi, dan uji coba instrumen. Sedangkan teknik analisis data yaitu mencari hasil atau memunculkan nilai dari setiap variabel, menentukan normalitas data dari setiap variabel dan uji prasyarat analisis statistik. Hasil penelitian ini ditemukan bahwa adanya pengaruh pengelompokan kelas non unggulan terhadap akhlak siswa di MTs Negeri 2 kota Serang, yaitu hasil uji normalitas. Berdasarkan hasil uji normalitas Kolmogorov dengan menggunakan spss diketahui nilai Asymp. 0,719 >0,05 maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal. Berdasarakan hasil penelitian tentang pengaruh kelas non unggulan terhadap akhlak siswa , dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang sangat signifikan antara pengaruh kelas non unggulan terhadap akhlak siswa. Hal ini dapat dilihat dari hasil koefisien korelasi menunjukan angka sebesar 1.000 yang berarti memiliki tingkat hubungan yang sangat kuat karena berada pada interval 0,80 s/d 1,000, yang artinya pengaruh kelas non unggulan terhadap akhlak siswa sangat berpengaruh kuat. Sedangkan terlihat angka probabilitas pengaruh kelas non unggulan terhadap akhlak siswa dalam taraf signifikan sebesar 0,000<0,05 sehingga bisa dikatakan bahwa hubungan kedua variable signifikan dan searah.Perhitungan koefisien determinasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variable X memberikan sumbangan atau ikut menentukan Variabel Y. pada penelitian ini, perhitungan koefisien determinasi menggunakan program spss. Berdasarkan output model summary, diketahui nilai koefisien determinasi ( R Square) sebesar 1.000 (nilai 1.000 adalah pengkuadratan dari koefisien korelasi atau R, yaitu 0,100 x 0, 100 = 1.000). Besarnya angka koefisien determinasi ( R Square) 1.000 sama dengan 100%, angka tersebut mengandung arti bahwa besar sumbangan lingkungan terhadap Akhlak sebesar 100 %. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat hubungan yang sangat positif dan adanya pengaruh yang sangat kuat anatara pengelompokan kelas terhadap akhlak siswa. Sehingga di MTsN 2 kabupaten Serang.

Tipe Item/Data: Skripsi/Tesis/Disertasi (Diploma atau S1)
Kata Kunci (keywords): Pengelompokan kelas, Kelas Non Unggulan, Akhlak Siswa
Subjek: 2x7 Filsafat dan perkembangannya > 2x7.3 Pendidikan > 2x7.31 Metode dan Sistem Pendidikan Islam
Divisi: Fakultas Tarbiyah dan Keguruan > Pendidikan Agama Islam
User Penyetor: Diah Sadjidin
Tanggal Disetorkan: 09 Feb 2023 07:45
Perubahan Terakhir: 09 Feb 2023 07:45
URI: http://repository.uinbanten.ac.id/id/eprint/11388

Actions (login required)

Lihat Item Lihat Item

      is powered by EPrints 3 which is developed by the Islamic Institutional Repository UIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten. More information and software credits.