72 0,10 dan VIF tidak boleh lebih dari 10 jika suatu data penelitian dikatakan
terbebas dari multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 18. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Motivasi
.898 1.114
Fasilitas .898
1.114 a. Dependent Variabel: Kompetensi
Berdasarkan tabel di atas nilai VIF pada motivasi belajar dan kelengkapan fasilitas praktik sebesar 1,114 kurang dari 10 dan besaran
Tolerance pada motivasi belajar dan kelengkapan fasilitas praktik sebesar
0,898 lebih dari 0,10 sehingga dapat dikatakan bahwa antar variabel tidak terdapat adanya multikolinearitas.
C. Uji Hipotesis
1. Analisis Regresi Sederhana
Analisis regresi sederhana digunakan untuk mengetahui hubungan variabel bebas dengan variabel terikat. Untuk menentukan penerimaan
hipotesis, yaitu dengan membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
. Apabila nilai t
hitung
lebih kecil dari t
tabel
dan signifikansi lebih besar dari 0,05 pada taraf signifikansi 5, maka hipotesis H
diterima. Sebaliknya, apabila nilai t
hitung
lebih besar dari t
tabel
dan signifikansi lebih kecil dari 0,05 pada taraf signifikansi 5, maka hipotesis Ha diterima.
73 Hipotesis untuk variabel motivasi belajar adalah sebagai berikut:
a. H = tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara
motivasi belajar X
1
terhadap prestasi belajar Y siswa kelas X SMK Negeri 2 Yogyakarta.
b. Ha = terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara motivasi belajar X
1
terhadap prestasi belajar Y siswa kelas X SMK Negeri 2 Yogyakarta.
Hipotesis untuk variabel persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik adalah sebagai berikut:
a. H = tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara
persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik X
2
terhadap prestasi belajar Y siswa kelas X SMK Negeri 2 Yogyakarta.
b. Ha = terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik X
2
terhadap prestasi belajar Y siswa kelas X SMK Negeri 2 Yogyakarta.
Hasil analisisnya diperlihatkan pada tabel di bawah ini: Tabel 19. Hasil uji signifikansi hubungan untuk variabel motivasi belajar
dengan prestasi belajar siswa
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1.468 4.190
.350 .727
Motivasi .751
.045 .910
16.681 .000
a. Dependent Variable: Kompetensi
74 Tabel 20. Hasil uji signifikansi hubungan untuk variabel fasilitas praktik
dengan prestasi belajar siswa
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
31.191 1.666
18.726 .000
Fasilitas .551
.023 .954
24.218 .000
a. Dependent Variable: Kompetensi
Berdasarkan tabel di atas dapat dibuat persamaan regresi linier sederhana untuk variabel motivasi belajar dengan prestasi belajar siswa.
Y’ = 1,468 + 0,751 X
1
Berdasarkan persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: a. a merupakan konstanta yang besarnya 1,468 menyatakan bahwa jika
variabel independen motivasi belajar dianggap konstan, maka variabel dependen prestasi belajar siswa naik sebesar 1,468 satuan.
b. b
1
merupakan koefisien regresi dari motivasi belajar X
1
sebesar 0,751 yang menyatakan bahwa setiap kenaikan variabel motivasi belajar X
1
sebesar 1 satuan, maka hal ini akan menaikkan besarnya prestasi belajar siswa Y sebesar 0,751 satuan.
Untuk variabel persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik dengan prestasi belajar siswa.
Y’ = 31,191 + 0,551 X
2
Berdasarkan persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
75 a. a merupakan konstanta yang besarnya 31,191 menyatakan bahwa jika
variabel independen kelengkapan fasilitas praktik dianggap konstan, maka variabel dependen prestasi belajar siswa naik sebesar 31,191
satuan. b. b
1
merupakan koefisien regresi dari kelengkapan fasilitas praktik X
2
sebesar 0,551 yang menyatakan bahwa setiap kenaikan variabel kelengkapan fasilitas praktik X
2
sebesar 1 satuan, maka hal ini akan menaikkan besarnya prestasi belajar siswa Y sebesar 0,551 satuan.
Berdasarkan tabel uji signifikansi hubungan, diketahui bahwa signifiknsi t untuk motivasi belajar X
1
sebesar 0,000 pada tingkat signifikansi 0,050. Nilai t
hitung
pada tabel tersebut dibandingkan dengan nilai t
tabel
dengan taraf signifikan 5 = 0,050 dan df = 57 sehingga diperoleh t
tabel
yang besarnya 1,672. Signifikansi variabel motivasi belajar 0,000 lebih kecil dari pada signifikansi alpha 0,05 dan nilai t
hitung
16,681 lebih besar dari pada nilai t
tabel
1,672, maka hipotesis nol H ditolak dan hipotesis alternatif Ha diterima. Hal ini berarti dapat
dibuktikan bahwa variabel motivasi belajar berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel prestasi belajar siswa.
Signifikansi hubungan untuk variabel persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik X
2
sebesar 0,000 pada tingkat signifikansi 0,050 dan t
hitung
sebesar 24,218 lebih besar dari t
tabel
sebesar 1,672. Signifikansi variabel persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik
0,000 lebih kecil dari signifikansi alpha 0,05 dan t
hitung
24,218 lebih
76 besar dari t
tabel
1,672 sehingga hipotesis nol H ditolak dan hipotesis
alternatif Ha diterima. Hal ini berarti dapat dibuktikan bahwa variabel persepsi siswa tentang kelengkapan fasilitas praktik berpengaruh positif
dan signifikan terhadap variabel prestasi belajar siswa.
2. Analisis Regresi Linier Ganda
