47
atau hal-hal yang responden ketahui Arikunto, Suharsimi, 2006:151. Metode ini digunakan untuk mendapatkan data atau keterangan dari
responden dengan memberikan daftar pertanyaan secara tertulis. 3. Metode Wawancara
Metode ini dilakukan untuk melengkapi metode angket atau kuesioner, yaitu jika responden tidak dapat menjawab kuesioner secara
langsung kerena keterbatasan kemampuan dalam memahami kuesioner, maka dalam keadaan seperti ini metode wawancara perlu digunakan dengan
pedoman pada pertanyaan yang terdapat dalam kuesioner.
E. Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket, angket dalam penelitian ini tidak di uji validitas dan relibilitas karena dalam
pembuatanya mengambil dari kuisioner yang sudah baku dari BPS Pedoman Pencacahan SPDT12-K
F. Teknik Analisis Data
1. Deskriptif Presentase Teknik ini digunakan untuk mendeskripsikan mengenai variabel
tingkat pendidikan anak, yang berupa pendidikan yang ditempuh anaknya saat ini. Untuk membahas hasil penelitian digunakan persentase dan bobot
kualitas untuk menuangkan skor yang berupa angka kedalam bentuk kata kedalam kalimat karena penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif,
maka hasil penelitian harus dikuantitatifkan lebih dahulu dengan skor pada jawaban responden melalui angket. Dalam angket penelitian ini terdapat 12
48
item daftar pertanyaan yang terdiri dari 9 soal pilihan ganda atau angket tertutup dan 3 soal pertanyaan dengan jawaban terbuka atau uraian. Angket
tertutup dengan pemberian skor dengan masing-masing memiliki alternatif jawaban:
Jawaban A dengan skor nilai 4 Jawaban B dangan skor nilai 3
Jawaban C dengan skor nilai 2 Jawaban D dengan skor nilai 1
Langkah-langkah yang ditempuh dalam penggunaan teknik analisis ini yaitu:
a. Membuat tabel distibusi jawaban angket variabel X dan Y b. Menentukan skor jawaban responden dengan ketentuan skor yang
ditentukan c. Menjumlahkan skor jawaban yang diperoleh dari tiap-tiap responden
d. Merumuskan skor tersebut kedalam rumus
Keterangan : = Persentasi dari nilai yang diperoleh
n = nilai yang diperoleh N = Jumlah seluruh nilai yang diharapkan
e. Hasil yang diperoleh dikonsultasikan dengan tabel kategori Ali, 1993:184
DP = x100
49
Nilai persentase yang diperoleh selanjutnya dibandingkan dengan kriteria persentase untuk ditarik kesimpulan. Adapun langkah-langkah
pembuatan kriteria persentase adalah sebagai berikut: 1 Mencari persentase maksimal
x 100 2 Mencari persentase minimal
x 100 3 Menghitung rentang persentase
= 100 - 25 = 75
4 Menghitung rentang kriteria =
x 75 = 18,75
5 Menentukan banyaknya kriteria. Adapun kriterianya adalah sangat tinggi, tinggi, rendah, dan rendah.
6 Membuat tabel persentase Tabel 3.3 Perhitungan Deskriptif Persentase
No Persentase
Kriteria 1
81,26 - 100 Sangat Tinggi
2 62,51 - 81,25
Tinggi 3
43,76 - 62,50 Sedang
4 25 - 43,75
Rendah Sumber: Arikunto, 2006 :293
Untuk angket terbuka atau uraian, analisisnya dengan cara merekap semua jawaban, kemudian mencari jawaban tertinggi, dan jawaban terendah
50
kemudian jawaban tertinggi dikurangi dengan jawaban terendah lalu dibagi menjadi 4 karena dibuat empat klasifikasi. Setelah diklasifikasikan lalu
dideskripsikan. 2. Analisis Regresi Berganda
Sebelum melakukan analisis ststistik regresi ada persyaratan yang harus dipenuhi terlebih dahulu untuk memeriksa keabsahan sampel yang
digunakan antara lain. a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi, variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki data normal atau
mendekati normal Ghozali, 2007:110.
Uji normalitas dapat juga menggunakan One Sample Kolmogorov- Smirnov Test dengan program SPSS. Diantaranya adalah sampel yang
akan dipakai untuk analisis haruslah berasal dari populasi yang berdistribusi normal dengan tingkat signifikansi α = 5 0,05, jika
signifikansi 0,05 maka distribusi data dapat dikatakan tidak normal. Sebaliknya jika signifikansi 0,05 maka distribusi data dapat dikatakan
normal.
b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model model
regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independent. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara
51
variabel bebas. Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui adanya hubungan yang sempurna atau mendeteksi sempurna koefisien korelasi
hasilnya tinggi bahkan satu di antara beberapa atau semua variabel indipendent yang menjelaskan model regresi Ghozali, 2007:91.
Deteksi adanya multikolinearitas dipergunakan nilai VIF Varian Infalaction Factor, bila nilai VIF dibawah 10 dan nilai tolerance di atas
0,1 berarti data bebas multikolinearitas. Dapat pula dideteksi dengan melihat korelasi antara variabel bebas bila masih di bawah 0,8 maka
disimpulkan tidak mengandung multikolineritas. c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui dan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residu satu
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Deteksi terhadap ada
tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot. Jika ada pola tertentu seperti titik
yang membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka telah terjadi heteroskedastisitas. Model yang bebas dari heteroskedastisitas memiliki
grafik scatterplot dengan pola titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah sumbu. Ghozali 2007:69
d. Analisis Regresi Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh antara Kondisi
Sosial X1 dan Kondisi Ekonomi X2 terhadap Tingkat Pendidikan
52
Anak Y di Kelurahan Sugihwaras Kecamatan Pemalang Kabupaten Pemalang. Untuk menghitung koefisien regresi linier menmggunakan
persamaan sebagai berikut:
y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
Keterangan : y : Variabel Terikat Tingkat Pendidikan Anak
x
1
: Variabel Bebas Kondisi Sosial x
2
: Variabel Bebas Kondisi Ekonomi b
1
: Koefisien peubah bebas X1 terhadap Y b
2
: Koefisien peubah bebas X2 terhadap Y e. Uji Hipotesis Penelitian
1 Uji F atau Uji Simultan Uji ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas
yang terdapat didalam model secara bersama simultan terhadap variabel terikat, yaitu untuk mengetahui sejauh mana pengaruh
kesiapan belajar, motivasi belajar dan lingkungan keluarga terhadap hasil belajar akuntansi. Caranya dengan membandingkan probabilitas
p value dengan taraf signifikan 5 atau 0,05. Apabila dari hasil perhitungan dengan bantuan SPSS diperoleh
probabilitas p value 0,05 maka dapat dikatakan bahwa variabel X1 dan X2 berpengaruh terhadap Y secara bersama-sama simultan. Hal
tersebut berarti kesiapan belajar, motivasi belajar dan lingkungan keluarga terhadap hasil belajar akuntansi secara bersama-sama. Begitu
53
juga sebaliknya apabila dari hasil perhitungan dengan bantuan SPSS diperoleh probabilitas p value 0,05 maka dapat dikatakan bahwa
variabel X1 dan X2 tidak berpengaruh terhadap Y secara bersama- sama simultan. Hal tersebut berarti kesiapan belajar, motivasi
belajar dan lingkungan keluarga tidak berpengaruh terhadap hasil belajar akuntansi secara bersama-sama.
2 Uji Parsial Uji t Untuk menguji kemaknaan koefisien parsial maka digunakan Uji
t dengan taraf signifikan 5. Caranya adalah dengan membandingkan nilai probabilitas p value dengan taraf signifikan 5 atau 0,05.
Apabila dari hasil perhitungan dengan bantuan komputer SPSS diperoleh nilai probabilitas p value 0,05 maka dapat dikatakan
bahwa variabel X1 dan X2 berpengaruh terhadap Y secara terpisah parsial.
Dalam penelitian ini berarti kondisi sosial dan ekonomi berpengaruh terhadap tingkat pendidikan anak secara terpisah.
Sebaliknya apabila diperoleh nilai probabilitas p value 0,05 maka dapat dikatakan bahwa variabel X1 dan X2 tidak berpengaruh
terhadap Y secara terpisah parsial. Dalam penelitian ini berarti kondisi sosial dan ekonomi tidak berpengaruh terhadap tingkat
pendidikan anak secara terpisah. f. Koefisien Determinasi
1 Koefisien Determinasi Secara Simultan R
2
54
Koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh X
1
, X
2
,… X
n
terhadap Y. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat dalam output SPSS 16 Statistical Package
for Social Science, yaitu pada table Model Summary kolom R Square.
R Square dikatakan baik jika diatas 0,5 karena R Square berkisar antara 0 nol sampai1 satu. Nilai adjusted R Square yang mendekati
1 menujukkan semakin kuat model tersebut menerangkan variasi variable bebas x terhadap variable terikat y, nilai adjusted R
Square yang mendekati 0 nol menunjukkan semakin lemah model
tersebut menerangkan variasi variable bebas x terhadap variable terikat y.
2 Koefisien Determinasi Secara Parsial r
2
Koefisien determinasi secara parsial r
2
dilakukan untuk mengetahui besarnya kontribusi yang diberikan masing-masing
variabel bebas terhadap variabel terikat, kofisien determinanasi dapat dilihat dari output SPSS 16 Statistical Package for Social Science
ketika melakukan uji parsial, yaitu pada tabel Coefficients. Caranya adalah dengan mengkuadratkan nilai Correlations partial dalam tabel,
kemudian diubah
kedalam bentuk
persentase.
55
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
