72 skala-5 beserta kriteria penilaian hasil belajar untuk menyajikan data hasil belajar
secara lebih jelas menggunakan kriteria Poerwanti 2009: 6-18 sebagai berikut:
Tabel 3.7 Pedoman Konversi Skala-5
Tingkat Penguasaan Hasil Penilaian
Nilai Kualifikasi
80 ke atas A
Sangat memuaskan 70
– 79 B
Memuaskan 60
– 69 C
Cukup 50
– 59 D
Kurang 49 ke bawah
E Sangat Kurang
Sumber: Poerwati 2009: 6-18
3.8.2 Uji Prasyarat
Data-data yang diuji dalam uji prasyarat analisis ini meliputi data-data hasil perhitungan skor angket pengaruh gaya belajar dan motivasi belajar
terhadap hasil belajar matematika. Jumlah sampel pada penelitian ini sebanyak 182 siswa. Peneliti yang dilakukan menggunakan berbagai uji yaitu: uji
normalitas, uji Linearitas, uji multikoliniaritas, dan uji Heteroskedastisitas. Uraian selengkapnya sebagai berikut:
3.8.2.1 Uji Normalitas
Normalitas data merupakan syarat pokok yang harus dipenuhi dalam analisis parametrik. Normalitas data merupakan hal yang penting karena dengan
data yang terdistribusi normal, maka data tersebut dianggap dapat mewakili populasi Priyatno 2010: 71. Penelitian ini uji normalitas data menggunakan uji
Kolmogorov-Smirnov dan diolah dengan bantuan software SPSS versi 20. Langkah pengujian menggunakan SPSS dilakukan dengan memilih menu Analyze
→ Non-parametic test → Legacy Dialogs → 1-sample K-S.
73 Untuk pengambilan keputusan apakah data normal atau tidak, maka cukup
membaca pada nilai signifikansi Asymp Sig 2-tailed. Jika signifikansi kurang dari 0,05, maka kesimpulannya data tidak berdistribusi normal. Jika signifikansi
lebih dari 0,05, maka data berdistribusi normal Priyatno 2010: 73.
3.8.2.2 Uji Linieritas
Menurut Priyatno 2010: 73 menjelaskan bahwa uji linieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau
tidak secara signifikan. Uji linieritas dilakukan menggunakan program software SPSS versi 20. Menu yang digunakan untuk mengetahui lineritas adalah Analyze-
Compare Means- Means. Muncul kotak dengan nama Means, masukkan variabel variabel gaya belajar dan motivasi belajar X ke kotak Independet List dan
variabel hasil belajar Y ke kotak Dependet List. Selanjutnya, klik Options, pada Statistik for First Layer, pilih Test of Linearity, kemudian klik Continue. Langkah
terahir adalah klik OK untuk mengakhiri perintah. Hasil uji linearitas dapat dilihat pada output ANOVA Table pada kolom
Sig.baris Linearity. Dasar pengambilan keputusan uji linearitas menurut Priyatno 2010: 73, yaitu: Dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang linier bila
signifikansi linearity kurang dari 0,05 Sig 0,05.
3.8.2.3 Uji Multikolinearitas
Menurut Priyatno 2010: 81 menyatakan bahwa multikolinearitas adalah keadaan dimana terjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna
antar variabel independen dalam model regresi. Uji multikkolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear antar variabel independen
74 dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah
tidak adanya multikolinearitas. Pada pembahasan ini akan dilakukan uji multikolinearitas dengan melihat
nilai Inflation Factor VIF dengan bantuan program software SPSS versi 20. Langkah-langkah uji multikolinearitas adalah klik menu
Analyze ˃ Regression ˃ Linear. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada output Coefficients kolom
VIF. Santoso 2001 dalam Priyatno 2010: 81 menyatakan bahwa “pada
umumnya jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya”.
3.8.2.4 Uji Heteroskedastisitas