Dari data di atas dapat dijelaskan bahwa dari 46 siswa, terdapat 43 siswa yang mempunyai kecenderungan prestasi belajar Mikrokontroler
yang sangat tinggi, 20 memiliki prestasi belajar yang tinggi, 17 memiliki prestasi belajar yang rendah, dan sisanya 20 memiliki
kecenderungan prestasi belajar yang sangat rendah.
B. Uji Persyaratan Analisis
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan rumus Kolmogrov-Smirnov
. Berdasarkan analisis data dengan bantuan program komputer yaitu SPSS 17.0 dapat diketahui nilai signifikansi yang
menunjukkan normalitas data. Kriteria yang digunakan yaitu data dikatakan berdistribusi normal jika harga koefisien Asymp. Sig pada output
Kolmogorov-Smirnov test dari alpha dengan taraf signifikansi 5
0.05. Hasil uji normalitas adalah sebagai berikut: Tabel 21. Uji Normalitas Kolmogorov – Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
X1 X2
X3 Y
N 46
46 46
46 Normal Parameters
a,,b
Mean 49.8696 38.8696 47.0000 80.3261
Std. Deviation 5.22221 4.93337 5.16828 2.86786 Most Extreme Differences Absolute
.098 .119
.089 .155
Positive .075
.094 .089
.078 Negative
-.098 -.119
-.063 -.155
Kolmogorov-Smirnov Z .664
.809 .602
1.052 Asymp. Sig. 2-tailed
.770 .530
.862 .219
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan tabel uji normalitas diatas, nilai Asymp. Sig 2-tailed pada setiap variabel yaitu diatas 0,05, berarti nilai setiap variabel tersebut
berdistribusi normal. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada lampiran.
2. Uji Linearitas
Untuk mengetahui apakah antara variabel X dan Y memiliki hubungan yang linear, dengan cara membandingkan nilai F hitung dengan
F tabel. Jika F
hitung
F
tabel
pada taraf signifikansi 5, maka variabel X memiliki hubungan yang linear dengan variabel Y.
Tabel 22. Uji Linearitas Variabel
F
hitung
F
tabel
3:46 Keterangan
X1 - Y 1,084
2,81 Linear
X2 – Y 1,215
2,81 Linear
X3 – Y 1,148
2,81 Linear
Dari hasil uji linearitas di atas besarnya F
hitung
tiap variabel F
tabel
pada taraf signifikansi 5, jadi ketiga variabel bebas memiliki hubungan yang linear dengan variabel terikat.
3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas antar variabel bebas. Hasil uji multikolinieritas antar
variabel menunjukkan bahwa interkorelasi antar variabel bebas tidak ada yang melebihi 0,800 sehingga dapat dikatakan tidak terjadi
multikolinieritas.
Tabel 23. Uji Multikolinearitas Variabel Bebas
r
hitung
r
kritis
Keterangan X1-X2
0,345 0,800
Tidak terjadi multikoliniearitas
X1-X3 0,166
0,800 X2-X3
0,581 0,800
Dari hasil tabel 22 di atas, nilai r
hitung
dari korelasi tiap variabel bebas lebih kecil dari nilai r
kritis
, yaitu 0,800. Jadi dapat disimpulkan antar variabel bebas tidak terjadi multikoliniearitas.
C. Pengujian Hipotesis
