75 1 Output Model Summary
Output ini menjelaskan tentang ringkasan model, yang terdiri atas: R dalam analisis regresi sederhana menunjukkan korelasi sederhana korelasi
Pearson, yaitu korelasi antar variabel. R Square R
2
yaitu menunjukkan nilai koefisien determinasi yang akan diubah ke bentuk persen yang artinya persentase
sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. 2
Output Coefficients Output ini menjelaskan mengenai hal-hal berikut:
Unstandardized Coefficients
yaitu nilai
koefisien yang
belum terstandarisasi, dimana koefisien B terdiri atas nilai konstan a dan koefisien
regresi, b Sedangkan Standard Error merupakan nilai maksimum kesalahan yang dapat terjadi dalam memperkirakan rata-rata populasi berdasar sampel.
3.7.3.4 Analisis Regresi Ganda
Menurut Riduwan 2013: 155, “analisis regresi ganda adalah suatu alat analisis peramalan nilai pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel
terikat”. Analisis ini digunakan untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsi atau hubungan kausal antara dua variabel bebas atau lebih X
1
, X
2
, X
3
…..X
n
dengan satu variable terikat. Persamaan regresi ganda dirumuskan: Ŷ = a +b
1
X
1
+b
2
X
2
3.7.3.5 Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama Uji F
Uji koefisien regresi secara bersama-sama digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. Untuk melakukan uji F dalam penelitian ini dibantu
76 dengan SPSS versi 20 yang dilihat pada tabel ANOVA. Apabila F
hitung
F
tabel
, dapat ditarik kesimpulan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima.
3.7.3.6 Analisis Koefisien Determinasi
Analisis determinasi digunakan untuk mengetahui prosentase sumbangan pengaruh variabel independen secara serentak terhadap variabel dependen.
Koefisien ini menunjukkan seberapa besar prosentase variasi variabel dependen. R
2
sama dengan 0, maka tidak ada sedikitpun prosentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen, atau variasi
variabel independen yang digunakan dalam model tidak menjelaskan sedikitpun variasi variabel dependen. Koefisien determinasi adalah kuadrat dari koefisien
korelasi yang dikalikan dengan 100. Hal ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel X mempunyai sumbangan atau ikut menentukan variabel
Y. Untuk menghitung besarnya koefisien determinasi, peneliti menggunakan
bantuan program SPSS versi 20 dengan langkah-langkah klik Analyze –
Regression – Linier. Masukkan variabel kedisiplinan siswa X
1
atau perhatian orang tua X
2
pada kotak Independent dan variabel prestasi belajar Y pada kotak Dependent, klik Ok. Besar koefisien determinasi dapat dilihat pada Output
Model Summary kolom R Square. Cara menghitung besarnya koefisien determinasi antara X
1
dan X
2
dengan Y sama seperti langkah tersebut. Sebaliknya apabila R
2
sama dengan 1, maka presentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independed terhadap varabel dependen adalah
sempurna, atau variasi variasi variabel independen yang digunkan dalam model
