69
1. Uji asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Data
Untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak, dapat
dilakukan dengan uji normalitas. Uji Normalitas data dapat dilihat dari grafik normal P-P plot dengan menggunakan bantuan program SPSS
release 15,00. Data dikatakan normal jika titik-titik penyebaran data mendekati garis diagonal. Berdasarkan hasil analisis uji normalitas data
diperoleh hasil P-P plot sebagai berikut.
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pe
ct ed
C u
m Pro
b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Hasil Belajar Siswa
Grafik 5. Hasil Analisis Uji Normalitas Data Berdasarkan hasil uji normalitas data diperoleh bahwa titik-titik
penyebaran data mendekati garis diagonal dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa data terdistribusi normal dan dilanjutkan uji hipotesis
dengan multiple regression.
70
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas ini bertujuan untuk mengetahui apakah tiap– tiap variabel bebas yaitu motivasi belajar dan kondisi sosial ekonomi
orang tua siswa saling berhubungan secara linier. Jika ada kecenderungan adanya multikolinier maka salah satu variabel memiliki gejala
multikolinier. Pengujian adanya multikolinier ini dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF pada masing- masing variabel bebasnya. Jika nilai
VIFnya lebih kecil dari 10 tidak ada kecenderungan terjadi gejala multikolinier.
Tabel 7 Uji Multikolieritas Data Penelitian
.870 1.149
.870 1.149
Motivasi Belajar Kondisi Sosial Ekonomi Orang Tua
Model 1
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dari hasil pengujian diperoleh nilai VIF untuk variabel motivasi belajar dan kondisi sosial ekonomi orang tua jauh dari 10. Dengan demikian
dapat disimpulkan tidak ada multikolinier dalam regresi. c.
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas di maksudkan untuk mendeteksi gangguan yang diakibatkan faktor faktor dalam model tidak memiliki varians yang
sama. Jika varians berbeda disebut homoskedastisitas, model regresi yang baik jika tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedasisitas
dilakukan dengan menggunakan scatter plot. Jika tidak terdapat pola tertentu menunjukkan bahwa model regresi tersebut babas dari masalah
71
heteroskedastisitas. Hasil perhitungan dengan SPSS untuk variabel hasil belajar adalah sebagai berikut :
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2 -3
R egre
ssi on
Stu d
enti zed
Resid u
al
2 1
-1 -2
Scatterplot Dependent Variable: Hasil Belajar Siswa
Gambar 6 .Grafik Scatterplot uji Hekteroskedastisitas Gambar tersebut menunjukkan bahwa titik tidak membentuk pola
tertentu. Dengan demikian maka dapat dinyatakan bahwa model regresi tersebut bebas dari gejala heteroskedastisitas.
2. Analisis Regresi
Kategori