40
Keterangan: Ŷ = variabel terikat yaitu prestasi belajar
α = konstanta β
1
= koefisien variabel X
1
β
2
= koefisien variabel X
2
X
1
= koefisien regresi motivasi belajar X
2
= koefisien regresi disiplin belajar Sudjana, 2005:347.
3.6.2.2 Uji Hipotesis
1. Uji Simultan uji F
Uji ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen yang terdapat didalam model secara bersama-sama atau
simultan terhadap variabel independen. Oleh karena itu untuk membuktikan kebenaran hipotesis digunakan uji F yaitu untuk
mengetahui sejauh mana variabel-variabel bebas yang digunakan mampu menjelaskan variabel terikat.
Apabila dari perhitungan menggunakan SPSS statistical product and sevice solution
diperoleh p value 0,05 maka Ho ditolak, sehingga dapat dikatakan bahwa variabel bebas dari model regresi
dapat menerangkan variabel terikat secara serentak. Sebaliknya apabila p value 0,05 maka Ho diterima, dengan demikian dapat dikatakan
bahwa variabel bebas dari midel regresi linier berganda tidak mampu menjelaskan variabel terikatnya.
41
2. Uji Parsial uji t
Uji ini digunakan untuk menguji kemaknaan parsial, dengan menggunakan uji t. Apabila p value 0,05 maka Ho ditolak, dengan
demikian variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat yang ada dalam model. Sebaliknya apabila p value 0,05 maka Ho diterima,
dengan demikian variabel bebas tidak dapat menjelaskan variabel terikatnya atau dengan kata lain tidak ada pengaruh antara dua variabel
yang diuji Sudjana, 2005:383. 3.
Koefisien Determinasi Simultan R
2
Untuk mengetahui besarnya kontribusi variabel bebas dan variabel terikat, maka perlu dicari koefisien determinasi secara
keseluruhan. Untuk mencari koefisien determinasi secara keseluruhan
dapat digunakan rumus sebagai berikut:
2 1
2
y JKreg
R ∑
=
Sudjana, 2005 : 383 Hasil perhitungan R
2
secara keseluruhan digunakan untuk mengukur ketepatan yang paling baik dari analisis regresi linier
berganda. Apabila R
2
mendekati 1 satu maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut dalam menerangkan variasi variabel
bebas terhadap variabel terikat dan sebaliknya apabila R
2
mendekati 0 nol maka semakin lemah variasi variabel bebas dalam menerangkan
42
variabel terikat. Dalam penelitian ini dalam mencari nilai R
2
R Square peneliti menggunakan bantuan komputer program SPSS.
4. Koefisien Determinasi Parsial r
