J. Pengujian Hipotesis Penelitian
1. Teknik Koefisien Korelasi Berganda Koefisien korelasi berganda adalah koefisien korelasi untuk
mengukur keeratan hubungan antara tiga variabel atau lebih Hasan, 2004:66. Untuk menguji hipotesis pertama yaitu terdapat hubungan yang
positif dan signifikan antara persepsi siswa tentang profesionalisme guru X
1
dengan prestasi belajar siswa Y dan menguji hipotesis kedua yaitu terdapat hubungan positif dan signifikan antara kecerdasan emosional X
2
dengan prestasi belajar siswa Y, maka penulis menggunakan analisis koefisien korelasi berganda untuk tiga variabel. Adapun rumus dari
koefisien korelasi berganda untuk tiga variabel Hasan, 2004:66 adalah sebagai berikut.
R
Y1.2
=
r r
r r
r r
Y Y
Y Y
2 12
12 2
1 2
2 2
1
1 2
− −
+
Keterangan: R
Y1.2
= koefisien korelasi linear berganda tiga variabel r
Y1
= koefisien korelasi variabel Y dan X
1
r
Y2
= koefisien korelasi variabel Y dan X
2
r
12
= koefisien korelasi variabel X
1
dan X
2
2. Uji Statisitik Koefisien Korelasi Berganda Uji statistik koefisien korelasi berganda digunakan untuk menguji
signifikan atau tidaknya hubungan lebih dari dua variabel. Untuk koefisien korelasi berganda, uji statistiknya menggunakan rumus F
Hasan, 2004:99
,
yaitu: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
F =
1 1
2 2
− −
− k
n k
R R
Keterangan : R
= koefisien korelasi berganda K
= jumlah variabel independen N
= jumlah anggota sampel Kriteria pengambilan keputusan yaitu apabila nilai F
lebih besar dari nilai F
v1v2
pada taraf signifikansi 5 maka berarti antara variabel yang diuji terdapat hubungan yang positif dan signifikan. Sedangkan jika
didapatkan nilai F lebih kecil dari nilai F
v1v2
maka berarti antar variabel tidak terdapat hubungan yang positif dan signifikan Nilai F
tabel
memiliki V
1
=k dan V
2
=n-k-1. 3. Teknik Analisis Regresi Berganda
Untuk menguji hipotesis ketiga, yaitu terdapat hubungan positif dan signifikan antara persepsi siswa tentang profesionalisme guru X
1
dan kecerdasan emosional X
2
dengan prestasi belajar siswa Y, digunakan teknik analisis regresi Sunyoto, 2007:115sebagai berikut.
Y = a+b
1
X
1
+b
2
X
2
Keterangan: Y
= Prestasi Belajar a
= Nilai konstanta b
= Kemiringan permukaan regresi yang menyatakan koefisien regresi dari variabel x.
X
1
= Persepsi siswa tentang profesionalisme guru X
2
= Kecerdasan emosional Untuk menyelesaikan perhitungan garis regresi Y = a+b
1
x
1
+b
2
x
2,
harga a, b
1,
b
2,
dapat menggunakan persamaan berikut: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
∑
= Y
an + b
1
∑
X
1
+ b
2
∑
X
2
∑
X
1
Y = a
∑
X
1
+ b
1
∑
X
1 2
+ b
2
∑
X
1
X
2
∑
X
2
Y = a
∑
X
1
+ b
1
∑
X
1
X
2
+ b
2
∑
X
2
4. Uji Statistik Regresi Linear Berganda Uji statistik regresi linear berganda digunakan untuk menguji
signifikan atau tidaknya hubungan lebih dari dua variabel melalui koefisien regresinya. Untuk regresi linear berganda, uji statistiknya dapat
dibedakan atas dua Hasan, 2004:107, yaitu sebagai berikut.
F =
R R
k k
n
2 2
1 1
− −
−
Keterangan: R = Koefisien regresi
n = Banyaknya data k = Jumlah variabel independen
Kriteria pengambilan keputusan yaitu apabila nilai F
hitung
lebih besar dari nilai F
tabel
pada taraf signifikansi 5 maka berarti antara variabel yang diuji terdapat hubungan yang positif dan signifikan. Jika
didapatkan nilai F
hitung
lebih kecil dari nilai F
tabel
maka berarti antar variabel tidak terdapat hubungan yang positif dan signifikan Nilai F
tabel
memiliki derajat bebas db, v
1
= m-1; v
2
= n-m, m = jumlah variabel, n = jumlah sampel.
5. Koefisien Determinasi BergandaKoefisien Penentu Berganda Koefisien determinasi berganda atau koefisien penentu berganda
adalah koefisien korelasi untuk menentukan besarnya pengaruh variasi naikturunnya nilai variabel bebas variabel X terhadap variasi
naikturunnya nilai variabel terikat variabel Y pada hubungan lebih dari dua variabel Hasan, 2004:66.
Regresi sebagaimana dikemukakan di atas adalah merupakan pendekatan untuk melakukan fitting data empiris agar menjadi mudah
untuk disimpulkan dan dipahami. Untuk mengetahui ketepatan fitting tersebut maka digunakan koefisien determinasi R
2
. Koefisien determinasi mempunyai nilai 0 R
2
1. semakin mendekati 1 menunjukkan bahwa semakin tepat fitting yang kita lakukan terhadap data empiris penelitian
Widayat, 2002:120. Indriantoro 1999:211 menyatakan pengaruh variabel independen
karena umumnya ada korelasi antar variabel independen dalam analisis regresi berganda dapat diukur secara parsial ditunjukkan oleh coefficients
of partial regression dan secara bersama-sama yang ditunjukkan oleh
coefficients of multiple determination R
2
. Koefisien determinasi dipakai sebagai ukuran pengaruh variabel bebas yang dipakai terhadap variabel
terikat. Namun demik ian, semakin banyak variabel bebas yang dipakai semakin besar nilai coefficient of determination-nya.
Oleh sebab itu, dalam melihat besar pengaruh akan lebih tepat kalau dilakukan penyesuaian dengan derajat bebas. Hasil penyesuaian ini
menghasilkan koefisien determinasi yang disesuaikan atau disebut R- Square Adjusted
. Koefisien determinasi jika dipakai sebagai ukuran ketepatan model regresi, semakin besar R
2
menunjukkan semakin tepat fitting
data dengan model tersebut. Nilai koefisien determinasi R
2
dala m regresi berganda dapat diperoleh dengan formulasi sebagai berikut.
R
2
=
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
− −
+ +
n y
y n
y y
x b
y x
b y
b
2 2
2
2 2
1 1
54
BAB IV GAMBARAN UMUM
Kategori