dalam bentuk persentase. Langkah-langkah yang ditepuh dalam penggunaan teknik analisis ini adalah:
a. Membuat tabel distribusi jawaban angket b. Menentukan skor jawaban dengan ketentuan skor yang telah ditetapkan
c. Menjumlah skor yang telah diperoleh dari masing-masing responden d. Memasukkan skor tersebut ke dalam rumus
Keterangan: = jumlah nilai yang diperoleh
= jumlah nilai ideal jumlah responden X jumlah skor X skor tertinggi. e. Hasil yang diperoleh dikonsultasikan dengan tabel kriteria untuk masing-
masing mata pelajaran produktif, praktik kerja lapangan, keadaan ekomomi keluarga dan kesiapan kerja. Cara menentukan tabel kriteria adalah:
1. Menentukan angka persentase tertinggi Persentase tertinggi =
2. Menentukan angka persentase terendah Persentase terendah =
3. Menemtukan rentang persentase Rentang persentase = tertinggi - terendah
4. Menentukan kelas interval persentase Kelas interval persentase =
3.7.2 Analisis Regresi Ganda
Analisis regresi ganda digunakan untuk menjawab permasalahan perumusan masalah penelitian tentang pengaruh secara bersama-sama prestasi
mata pelajaran produktif, prestasi praktik kerja lapangan dan keadaan ekonomi keluarga terhadap kesiapan menjadi tenaga kerja industri jasa konstruksi siswa
kelas XI jurusa bangunan program keahlian teknik gambar bangunan SMK Negeri 4 Semarang. Analisis regresi ganda yang digunakan adalah analisis regresi ganda
tiga prediktor yaitu terdiri atas tiga variabel bebas dan satu variabel terikat. Dalam melakukan analisis regresi ganda, peneliti menggunakan bantuan program
komputer SPSS for windows release 21 dengan alat analisis regression linear multiple regression
Priyatno, 2008: 14.
3.7.2.1 Uji Prasyarat
Analisis regresi ganda termasuk dalam statistik inferensial parametrik Sugiyono, 2008: 10. Asumsi yang paling lazim pada uji parametrik adalah
sampel acak yang berasal dari populasi yang berdistribusi normal dan bersifat linear. Bila asumsi-asumsi ini dipenuhi atau paling tidak penyimpangan terhadap
asumsinya sedikit, maka uji parametrik bisa diandalkan dan apabila tidak memenuhi asumsi tersebut, maka uji regresi tidak dapat dilanjutkan Muhidin,
2007: 73. Menurut Muhidin 2007, analisis regrasi ganda harus memenuhi dua persyaratan yaitu uji normalitas dan uji linearitas.
3.7.2.1.1 Uji Normalitas Data
Pengujian normalitas dimaksudkan untuk mengetahui normal tidaknya suatu distribusi data variabel penelitian Muhidin, 2007: 73. Data yang
terdistribusi normal akan mengikuti bentuk distribusi normal, dimana data memusat pada nilai rata-rata dan median. Hal ini untuk melihat apakah subyek
penelitian memenuhi syarat sebaran normal untuk mewakili populasi Priyatno, 2008: 28.
Untuk menguji normalitas data, peneliti menggunakan bantuan program komputer SPSS for windows release 21 dengan alat analisis Explore One Sample
Kolomogorov – Smirnov pada taraf signifikansi 5. Data dikatakan berdistribusi
normal jika signifikansi test of normality 5 Priyatno, 2008: 28. Rumus yang digunakan untuk perhitungan uji normalitas adalah rumus chi
kuadrat X
2
. Hasil perhitungan nilai X
2
dikonsultasikan dengan nilai X
2 tabel
dengan dk = k-3 dengan taraf signifikansi 5. Kriteria pengujian adalah data
terdistribusi secara normal jika X
2
data X
2
tabel Sudjana, 2005: 290. Rumus Chi
kuadrat adalah sebagai berikut:
Keterangan: = chi kuadrat
= frekuensi yang diperoleh dari sampel = frekuensi yang diharapkan dari sampel
= banyaknya kelas interval.
3.7.2.1.2 Uji Linearitas Data
Salah satu asumsi dari analisis regresi adalah linearitas
.
Maksudnya apakah garis regrese antara X dan Y membentuk garis linear atau tiadak. Kalau tidak
linear maka analisis regresi tidak dapat dilanjutkan sugiyono, 2007: 265. Antara variabel bebas dan variabel terikat dikatakan linear apabila kenaikan skor variabel
bebas diikuti oleh kenaikan variabel terikat. Untuk menghitung linearitas digunakan rumus Muhidin, 2007:195
F
reg
=
Keterangan: F
reg
= nilai F untuk garis regresi = rerata jumlah kuadrat garis regresi
= rerata jumlah kuadrat residu Hubungan variabel bebas dan terikat bersifat linear jika F
hitung
≤F
tabel
pada taraf signifikansi 5. Untuk menguji linearitas data peneliti menggunakan
bantuan program komputer SPSS for windows release 21 dengan alat analisis Compare Means test of linearity
pada taraf signifikansi 5. Dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang linear jika signifikansi linearity 5
Priyatno, 2008: 36.
3.7.2.1.3 Uji Homogenitas
Uji homogenitas digunakan untuk menguji kesamaan varians dari populasi yang beragam menjadi satu ragam atau ada kesamaan dan layak untuk
diteliti. Dalam pengujian homogenitas ini digunakan metode Bartlett, dengan langkah perhitungan sebagai berikut :
a Menyusun data menjadi kelompok-kelompok, sesuai dengan banyak anggota kelompok dalam sampel.
b Menghitung besaran varians data S2 dengan rumus : Sudjana, 2005 : 263
c Membuat table bartlett d Menghitung varians gabungan semua sampel dengan rumus :
Sudjana, 2005 : 263 e Menghitung nilai Bartlett B dengan rumus :
Sudjana, 2005 : 263 f Menghitung nilai chi-kuadrat dengan rumus :
Sudjana, 2005 : 263 g Menentukan nilai Chi-Kuadrat X
2
dengan daftar distribusi X
2
dengan derajat kebebasan dk = k - 1
h Menentukan homogenitas dengan kriteria penerimaan : X
2 hitung
X
2 tabel
dengan peluang 0,05 serta dk = k – 1 .
dalam hal ini K adalah banyaknya kelompok sampel
3.7.3 Menentukan Persamaan Regresi Ganda
Analisis regresi ganda dilakukan bila jumlah variabel independennya minimal dua Sugiyono, 2007: 275. Persamaan regresi ganda dapat digunakan
untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel berhubungan secara positif atau negatif,
dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan Priyatno, 2007: 73. Persamaan regresi
ganda tiga prediktor dirumuskan sebagai berikut Sugiyono, 2012: 275:
Ỹ = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Keterangan: Ỹ = Variabel dependen nilai yang diprediksikan
X
1
X
2
X
3
= variabel independen prediktor
b
1
b
2
b
3
= koefisien regresi nilai peningkatan ataupun penurunan a = bilangan konstan nilai
Ỹ apabila X
1
X
2
X
3
= 0 Untuk menentukan persamaan regresi ganda, peneliti menggunakan bantuan
program komputer SPSS for windows release 21 dengan alat analisis regression linear multiple regression
Priyatno, 2008: 14. Nilai a, b
1
, b
2,
dan b
3
dapat dilihat pada output hasil analisis regresi ganda menggunakan SPSS for windows
release 21 dengan alat analisis regression linear multiple regression. Nilai a, b
1
, b
2,
dan b
3
dapat dilihat pada output coefficient kolom B berturut-turut pada baris kesatu, kedua, dan ketiga.
Nilai-nilai a, b
1
, b
2
, dan b
3
pada persamaan regresi ganda untuk tiga variabel bebas juga dapat ditentukan dari rumus-rumus berikut Sugiyono, 2012: 283 :
3 1
3 2
1 2
2 1
1 1
x x
b x
x b
x b
y x
3 2
3 2
2 2
2 1
1 2
x x
b x
b x
x b
y x
2 3
3 3
2 2
2 1
1 3
x b
x x
b x
x b
y x
3 3
2 2
1 1
X b
X b
X b
Y a
3.7.4 Uji Hipotesis
3.7.4.1 Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-Sama uji F
Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis penelitian yaitu pengaruh secara bersama-sama variabel prestasi mata pelajaran produktif X
1
variabel prestasi praktik kerja lapangan X
2
dan variabel keadaan ekonomi keluarga X
3
terhadap variabel kesiapan kerja Y.
Pengujian keberartian atau signifikansi koefisien regresi secara bersama-sama dilakukan dengan menggunakan uji F. Nilai F
hitung
dapat dilihat pada output hasil analisis regresi ganda menggunakan program komputer SPSS for windows release
21 dengan alat analisis regression linear multiple regression Priyatno, 2008:
14. Nilai F
hitung
dapat dilihat dapat dilihat pada ANOVA kolom F atau dapat dihitung menggunakan rumus uji F. Rumus uji F yang digunakan adalah sebagai
berikut Sudjana dalam Muhidin, 2007: 139:
Keterangan: = nilai uji F F hitung
= koefisien determinasi = jumlah variabel independen
= jumlah sampel. Taraf signifikansi yang digunakan adalah 5. Apabila F
hitung
F
tabel
maka variabel tersebut berpengaruh secara signifikan. Dan apabila F
hitung
F
tabel
maka
variabel tersebut tidak signifikan. Jika F
hitung
F
tabel
maka H0 ditolak Ha diterima.
3.7.4.2 Uji Keberartian Koefisien Regresi Secara Parsial Uji T
Uji ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara parsial mata pelajaran produktif, praktik kerja lapangan dan keadaan ekomomi keluarga terhadap
Kesiapan Kerja. Pengujian keberartian atau signifikansi koefisien regresi dilakukan dengan uji t. Nilai t
hitung
dapat dilihat pada output hasil analisis regresi ganda menggunakan program komputer SPSS for windows release 21 dengan alat
analisis regression linear multiple regression Priyatno, 2008: 14. Nilai t
hitung
dapat dilihat pada output coefficient kolom t, atau dapat juga dihitung menggunakan rumus uji t sebagai berikut Sudjana, 2005: 130:
√
Keterangan: = Nilai uji t t
hitung
= koefisien korelasi parsial = jumlah variabel bebas
= jumlah sampel Taraf signifikansi yang digunakan adalah 5 dengan uji dua sisi. Apabila -
t
hitung
- t
tabel
atau t
hitung
t
tabel
maka variabel tersebut berpengaruh secara signifikan dan Ho ditolak Ha diterima. Apabila - t
tabel
≤ t
hitung
≤ t
tabel
maka
variabel tersebut tidak berpengaruh secara signifikan dan Ha ditolak Ho diterima.
3.8 Analisis Determinasi R
2
Analisis Determinasi R
2
dalam regresi ganda digunakan untuk mengetahui persentase pengaruh variabel independen X1,X2, dan X3 secara
serentak terhadap variabel dependen Y. Koefisien ini menunjukkan seberapa besar persentase variasi variabel independen yang digunakan mampu menjelaskan
variasi variabel dependen. Analisis determinasi dilakukan dimulai dengan perhitungan koefisien
korelasi ganda untuk mengetahui kekuatan hubungan secara bersama-sama antara mata pelajaran produktif X1, Praktik kerja lapangan X2, dan keadaan ekonomi
keluarga X3 terhadap kesiapan kerja Y. Sebab pada dasarnya koefisien determinasi R
2
merupakan kuadrat dari koefisien korelasi ganda R. Koefisien korelasi ganda multiple correlation merupakan angka yang menunjukkan arah
dan kuatnya hubungan antara dua variabel independen secara bersama-sama atau lebih dengan satu variabel dependen. Sugiyono, 2007: 231. Rumus korelasi
ganda tiga variabel adalah sebagai berikut Sugiyono, 2007: 233:
√
Keterangan: korelasi antara variabel X
1
, X
2
dan X
3
secara bersama-sama dengan variabel Y.
= korelasi product moment antara variabel X
1
dengan variabel Y
= korelasi product moment antara variabel X
2
dengan variabel Y = korelasi product moment antara variabel X
3
dengan variabel Y = korelasi product moment antara variabel X
1
Variabel X
2
dengan variabel X
3
Untuk menghitung nilai koefisien korelasi ganda R peneliti menggunakan bantuan program komputer SPSS for windows release 21 dengan
alat analisis model summary R Priyatno, 2008:14. Nilai koefisien korelasi ganda R dapat dilihat pada output model summary kolom R. Nilai R selanjutnya
dikonsultasikan dengan tabel interpretasi koefisien korelasi untuk mengetahui hubungan antara variabel X1,X2 dengan X3 secara bersama-sama terhadap
variabel Y. Kuat lemahnya tingkat hubungan antara variabel X dengan variabel Y diterangkan berdasarkan tabel kriteria koefisien korelasi dari Guilford Emperical
Rulesi Muhidin, 2007: 128 di bawah ini:
Tabel. 3.2 Kriteria Koefisien Korelasi dari Guilford Emperical Rulesi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,00 - 0,20 Hubungan sangat lemah
≥ 0,20 - 0,40 Hubungan rendah
≥ 0,40- 0,70 Hubungan sedangcukup
≥ 0,70- 0,90 Hubungan kuattinggi
≥ 0,20- 1,00 Hubungan sangat kuat
Kriteria yang dijadikan sebagai pedoman apabila nilai koefisien korelasi R
2
sama dengan nol, maka tidak ada sedikitpun persentase pengaruh yang
