71 2 Kategori Indikator Norma Subyektif Profesi Guru
Angket pengukuran indikator norma subyektif profesi guru terdiri dari 7 pertanyaan dengan skor tertinggi 5, sehingga memiliki skor maksimal 35 7X5.
Berdasarkan jawaban responden diperoleh skor tertinggi 33 dan terendah 19, maka diperoleh persentase tertinggi 94,29 3335 X100 dan persentase
terendah 54,29 1935 X100 dengan rentang persentase 40 94,29 - 54,29 dan interval kelas persentase 8 405. Kategori indikator norma
subyektif profesi guru dapat dilihat pada Tabel 3.12 :
Tabel 3.12 Kriteria Deskriptif Indikator Norma Subyektif Profesi Guru
No. Interval
Kriteria 1
86,30 – 94,29 Sangat Tinggi
2 78,30 – 86,29
Tinggi 3
70,30 – 78,29 Sedang
4 62,30 – 70,29
Rendah 5
54,29 – 62,29 Sangat Rendah
3.9.2. Analisis Regresi Linier Berganda dengan Variabel Moderating
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui apakah suatu variabel dapat memprediksi variabel-variabel lain. Analisis regresi dalam penelitian ini
menggunakan analisis regresi dengan variabel moderating. Ada tiga cara menguji regresi dengan variabel moderating yaitu uji interaksi, uji nilai selisih mutlak, dan
uji residual. Penelitian ini menggunakan metode uji selisih mutlak dengan alasan untuk menghindari adanya multikolinieritas yang tinggi.
Uji selisih mutlak menurut Frucot dan Shaeron 1991 menyatakan bahwa interaksi dengan metode nilai selisih mutlak dari variabel independen ini lebih
disukai oleh karena ekspektasi sebelumnya dengan kombinasi antara variabel
72 independen dan moderating berpengaruh terhadap variabel dependen Ghozali,
2006:203-204. Rumus persamaan regresi dengan variabel moderating menggunakan uji selisih mutlak adalah sebagai berikut :
Model Persamaan Regresi 1 : Y = a + b
1
ZX
1
+ b
2
ZX
3
+ b
3
AbsX
1
_X
3
+ e Model Persamaan Regresi 2 : Y = a + b
1
ZX
2
+ b
2
ZX
3
+ b
3
AbsX
2
_X
3
+ e Keterangan :
Y = Prestasi Belajar PPL
a = konstanta
b
1
= koefisien regresi 1 b
2
= koefisien regresi 2 b
3
= koefisien regresi 3 ZX
1
= standardize Prestasi Belajar MPB ZX
2
= standardize Prestasi Belajar MKB ZX
3
= standardize Minat Menjadi Guru AbsX
1
_X
3
= | ZX
1
- ZX
3
| interaksi yang diukur dengan nilai absolut perbedaan antara ZX
1
dan ZX
3
AbsX
2
_X
3
= | ZX
2
- ZX
3
| interaksi yang diukur dengan nilai absolut perbedaan antara ZX
2
dan ZX
3
e = eror
Ghozali, 2006:205 Analisis selisih mutlak untuk membuktikan variabel minat menjadi guru
merupakan variabel moderating yaitu dengan melihat signifikansi tiap variabel yang termoderasi. Apabila AbsX
1
_X
3
dan AbsX
2
_X
3
ternyata nilai signifikansinya
73 di atas 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa minat menjadi guru bukan merupakan
variabel moderating.
3.9.3. Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan dua cara yaitu uji F untuk melihat secara simultan semua variabel independen dan variabel
moderating terhadap variabel dependen dan uji t untuk melihat secara parsial semua variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen.
a Uji Simultan Uji F
Pengujian secara simultan ini dimaksudkan untuk menguji pengaruh dari semua variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen.
Proses analisis data dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS release 16. Pengujian ini akan membandingkan nilai signifikansi dari hasil
pengujian data dengan membandingkan nilai signifikansi yang telah ditetapkan sebesar 0,05 atau 5.
Koefisien Determinasi Ganda R
2
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi
adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel- variabel independen dan variabel moderating dalam menjelaskan variasi variabel
dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen dan variabel moderating memberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
74
b Uji Parsial Uji t
Pengujian secara parsial ini dimaksudkan untuk menguji pengaruh dari masing-masing semua variabel independen dan variabel moderating terhadap
variabel dependen. Proses analisis data dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS release 16. Hipotesis diuji dengan uji t pada taraf signifikansi
sebesar 0,05 atau 5. Diterima atau ditolaknya hipotesis yaitu dengan cara membandingkan nilai signifikansi yang diperoleh dari hasil uji statistik dengan
nilai signifikansi yang ditentukan yaitu 0,05 atau 5. Koefisian Determinasi Parsial r
2
Keofisien determinasi r
2
parsial digunakan untuk mengetahui sejauh mana sumbangan dari masing-masing variabel independen dan variabel
moderating, jika variabel lainnya konstan terhadap variabel dependen. Semakin besar nilai r
2
maka semakin besar variasi sumbangan terhadap variabel dependen.
75
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Deskriptif Persentase Variabel Prestasi Belajar Praktik Pengalaman
Lapangan
Prestasi belajar Praktik Pengalaman Lapangan PPL mahasiswa program studi Pendidikan Akuntansi FE Unnes angkatan 2007 yaitu dilihat dari rata-rata
nilai PPL1 dan PPL2. Hasil analisis deskriptif persentase prestasi belajar PPL Y dapat dilihat pada Tabel 4.1 yang diklasifikasikan ke dalam 5 tingkat kategori
berdasarkan nilai tertinggi dan nilai terendah dari hasil lapangan.
Tabel 4.1 Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar PPL
Nilai Kriteria
Prestasi Belajar PPL Frekuensi
Persentase 90,8 – 93
Sangat Baik 5
5,56
88,5 – 90,7
Baik 28
31,11 86,2 – 88,4
Cukup 39
43,33 83,9 – 86,1
Kurang 16
17,78 81,5 – 83,8
Sangat Kurang 2
2,22 Total
90 100
Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 10 Tabel 4.1 menunjukkan bahwa prestasi belajar PPL mahasiswa program
studi Pendidikan Akuntansi FE Unnes angkatan 2007 sebagian besar dalam kriteria cukup yaitu sebanyak 39 mahasiswa 43,33. Artinya sebagian besar
mahasiswa program studi Pendidikan Akuntansi FE Unnes angkatan 2007 melaksanakan PPL1 dan PPL2 dengan kriteria cukup, namun hanya sebanyak 39
mahasiswa 43,33.
