Pengaruh motivasi belajar dan self efficacy terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran Matematika kelas VII SMP Negeri I Rengel Tuban

Tujuan penelitian ini adalah ingin mengetahui apakah ada pengaruh antara motivasi belajar dan Self Efficacy terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika, apakah ada pengaruh motivasi belajar terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika dan apakah ada pengaruh self efficacy terhadap prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika. Dengan pendekatan Kuantitatif-Correlation, metode penelitian ini akan diperoleh signifikansi pengaruh antara variabel yang diteliti. Sebagai subyek penelitian adalah siswa-siswi SMP Negeri 1 Rengel Tuban dengan tehnik pengambilan Simple Random Sampling. clitetapkan sebanyak 126 orang.sebagai sampel. Untuk membuktikan hipotesis penelitian digunakan regresi linier ganda. Hasil data matriks interkorelasi menunjukkan babwa variabel motivasi belajar (X 1) dengan variabel prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika (Y) diperoleh harga korelasi r tabel sebesar = 0,255 dengan p: 0,799 yang berarti bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara motivasi belajar dengan prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika. Sedangkan variabel Self Efficacy (X2) dengan variabel prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika (Y) diperoleh harga korelasi r tabel sebesar = 0,432 dengan p: 0,667 yang. berarti bahwa tidak ada pengaruh yang sangat signifikan antara Self Efficacy dengan prestasi belajar siswa pada mata pelajaran matematika. Dari hasil analisis regresi, Pada tabel Model Summary diperoleh hasil R Square (koefisien determinansi) sebesar 0.002 yang. berarti bahwa banya 0,2% variabel Prestasi Belajar Matematika dipengaruhi/dijelaskan oleh variabel motivasi belajar dan Self Efficacy. Sisanya sebesar 99.8% dipengaruhi oleh variabel lain. Pada tabel ANOVA dapat diperoleh F hitung 0.120, dengan tingkat signifikansi 0.887 > 0.05 berarti model regresi yang diperoleh nantinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi Prestasi Belajar Matematika. Berdasarkan pada besarnya pengaruh variabel Motivasi belajar dan Self Efficacy terhadap nilai Prestasi Belajar Matematika menandaskan bahwa kedua variabel tersebut tidak cukup kuat untuk memprediksi prestasi belajar matematika siswa kelas VII SMP Negeri 1 Rengel Tuban. Untuk peneliti selanjutnya bisa melanjutkan dengan judul yang serupa, hal ini dikarenakan hasil dari beberapa penelitian sejenis masih bersifat kontroversial. Dan bisa juga untuk melanjutkan penelitian sejenis dengan mengungkap variabel lain sebagai variable prediktor (variabel bebas) yang mempengaruhi prestasi belajar pada siswa. Maka apabila peneliti bermaksud mengadakan replikasi terhadap penelitian ini hendaknya memperhatikan hal-hal tersebut untuk mencapai kesempurnaan

Additional file 4: of Population genetic structure and evolutionary history of Bale monkeys (Chlorocebus djamdjamensis) in the southern Ethiopian Highlands

FST values (p values) of pairwise comparisons among 12 Bale monkey localities. (DOCX 26 kb

SleepEcology_MappingFile

Data mapping file

SleepEcology_seqs.fastq

Raw data file. Microbes were collected in relation to 41 chimpanzee beds located in the Issa Valley, western Tanzania, between August 2013 and April 2014. All samples were collected with dual-tipped sterile BBL Culture Swabs, and DNA was subsequently extracted with a MO BIO PowerSoil DNA Isolation Kit. Extracted DNA was sequenced on the Illumina MiSeq platform, targeting the V1-V2 region of the 16S rRNA gene

SleepEcology_Code

Workflow used to process raw data files in the UPARSE pipeline and analyze sequencing output within the R environment

SleepEcology_OTU_rar_V2

Rarefied dataset used in analyses. Sequences were rarefied to 5600 reads per sample

Table S3. PERMANOVA results. from Ecology of sleeping: the microbial and arthropod associates of chimpanzee beds

Data were analyzed following rarefication. All potential explanatory variables were included within both the OTU richness and community composition PERMANOVA models, using an FDR correction for multiple comparisons. Variables included whether a sample was collected from a chimpanzee bed, the age of a bed, season (wet or dry), elevation above sea level (m), and whether a sample was from a branch or a leaf. (a) Alpha richness values were calculated based on the number of unique microbial OTUs present in each sample. (b) Community composition data were weighted by OTU abundance using the Bray-Curtis dissimilarity metric

Table S2. Body associates. from Ecology of sleeping: the microbial and arthropod associates of chimpanzee beds

Chimpanzee body-associated bacterial taxa used in source-tracking analyses

Figure S1. Nonmetric multidimensional scaling (NMDS) ordination plot. from Ecology of sleeping: the microbial and arthropod associates of chimpanzee beds

NMDS plot representing the overall variation in microbial community composition as a function of sample type. Sites are coded based on whether they were collected from within a chimpanzee bed or from environmental samples (leaves and branches of the same tree). Note a differentiation between a subset of beds (bottom left) and the environment (p < 0.001)

Table S1. OTUs removed prior to rarefication and analyses. from Ecology of sleeping: the microbial and arthropod associates of chimpanzee beds

All removed OTUs were spurious, of low quality, or designated as unassigned, mitochondrial, or chloroplast sequences. To provide support for the removal of any OTUs with greater than 1000 reads across all samples, NCBI blast results were reported