Uji Simultan Uji F Uji Parsial Uji t

5.6.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual dari suatu pengamatan ke periode pengamatan lainnya Ghozali, 2006: 105. Untuk memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat melalui grafik Scatter plot, yaitu: 1 jika ada pola tertentu yang membentuk pola teratur, menyempit kemudian melebar bergelombang maka terjadi heteroskedastisitas; 2 jika tidak ada pola yang jelas, titik-titiknya menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

5.7 Uji Hipotesis

5.7.1 Uji Simultan Uji F

Uji F digunakan untuk mengetahui sejauh mana variabel- variabel bebas yaitu variabel X 1 dan variabel X 2 secara simultan mampu menjelaskan variabel terikat. Untuk membuktikan kebenaran hipotesis digunakan uji distribusi F dengan cara membandingkan antara nilai F hitung dengan nilai F tabel . Keputusan : Jika F hitung F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima. Jika F hitung F tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak.

5.7.2 Uji Parsial Uji t

Uji parsial adalah uji yang digunakan untuk menguji kemaknaan koefisien parsial. Uji parsial dalam penelitian ini menggunakan uji dua pihak two tail test belaku dengan ketentuan bahawa harga t hitung , berada pada daerah penerimaan Ho atau terletak diantara harga t tabel , maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dengan demikian bila harga t hitung lebih kecil atau sama dengan ≤ dari harga t tabel maka Ho diterima. Harga t hitung adalah harga mutlak, jadi tidak dilihat + atau - nya Sugiyono, 2007:97. 5.7.3 Koefisien Determinasi R 2 Koefisien determinasi merupakan ukuran yang dapat dipergunakan untuk mengetahui besarnya variabel tidak bebas. Bila koefisien determinasi R 2 = 0, berarti variabel bebas tidak mempunyai pengaruh sama sekali 0 terhadap variabel tidak bebas. Sebaliknya, bila koefisien determinasi R 2 = 1, berarti variabel tidak bebas 100 dipengaruhi oleh variabel bebas. Karena itu letak R 2 berada dalam selang atau interval antar 0 dan 1 0 ≤ R 2 ≤ 1. Untuk mengetahui besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat, maka perlu dicari koefisien determinasi secara keseluruhan. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan bantuan SPSS. Hasil perhitungan R 2 secara keseluruhan digunakan untuk mengukur ketepatan yang paling baik dari analisis regresi linier berganda. Jika R 2 mendekati 1 satu maka dikatakan semakin kuat model tersebut dalam menerangkan variasi variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya jika R 2 keseluruhan mendekati 0 nol maka semakin lemah variasi variabel bebas menerangkan variabel terikat. Menghitung R 2 digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan antara faktor intern dan faktor ekstern terhadap minat belajar. Semakin besar R 2 , maka semakin besar variasi sumbangannya terhadap variabel terikat.

5.7.4 Koefisien Determinasi Parsial