57
Data minimal = 1 × 12 × 70
= 840 Range
= 3360 – 840 = 2520
Panjang interval = 2520 4
= 630
Tabel 3.8 kategori variabel motivasi belajar
No Interval skor
Kategori 1.
2730 – 3360 Sangat baik
2. 2100 – 2730
Baik 3.
1470 – 2100 Kurang baik
4. 840 – 1470
Tidak baik
c. Kelas interval untuk variabel disiplin belajar
Data maksimal = 4 × 11 × 70
= 3080 Data minimal
= 1 × 11 × 70 = 770
Range = 3080 – 770
= 2310 Panjang interval
= 2310 4 = 577,5
Tabel 3.9 kategori variabel disiplin belajar
No Interval skor
Kategori 1.
2502,5 – 3080 Sangat baik
2. 1925 – 2502,5
Baik 3.
1347,5 – 1925 Kurang baik
4. 770 – 1347,5
Tidak baik
3.6.2 Analisi Regresi
Analisis regresi digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda. Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui adanya hubungan natar
variabel dependen dan variabel independennya. Perhatian orang tua XI, Motivasi belajar X2, Disiplin belajar X3. Spesifikasi persamaan regresi berganda
digunakan rumus :
58
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
keterangan : a
= Konstanta b
1,
b
2,
b
3
= Koefisien Regresi
X
1
= perhatian orang tua X
2
= motivasi belajar X
3
= disiplin belajar Y
= preatasi belajar sudjana, 2003:70
Menurut Ghozali, 2008 untuk mengetahui apakah model regresi benar- benar menunjukan hubungan signifikan, representative dan merupakan model
yang memenuhi kriteria BLUE Best Linier Unbiaset Estimator maka model tersebut harus memenuhi uji asumsi klasik regresi. Uji asumsi klasik yang
dilakukan adalah uji normalitas, heterokedasitas, dan multikolinieritas. 1.
Normalitas Imam Ghozali, 2006 menyatakan bahwa uji normalitas adalah untuk menguji
apakah model regresi, variabel independen dan variable dependennya memiliki distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki
distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas dilakukan dengan uji kolmogrov-smirnov satu arah atau analisi grafis. Dasar pengambilan
keputusan normal atau tidaknya dta yang diolah dalam kolmogrov-smirnov adalah sebagai berikut :
a. Jika nilai signifikan yang dihasilkan 0,05 maka distribusi sampel normal.
59
b. Jika nilai signifikan yang dihasilkan 0,05 maka distribusi sampel tidak
normal. 2.
Heteroskedasitas Uji heteroskedasitas digunkan untuk mengetahui apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan varians residual satu pengamatan ke pengamtan yang lain Ghozali,2006. Salah satu metode dalam menguji hetrokedasitas dalam
model regresi adalah dengan uji Park. Metode uji park meregresikan nilai Log kuadrat residula dengan variabel bebas Ghozali, 2006 dengan signifikan 5,
jika nilai signifikansinya di bawah 0,05 maka terjadi heterokedastisitas. Regresi yang baik adalah model yang mengandung homokedasitas.
3. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas Ghozali, 2006. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak
ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi atar sesama variable independen = 0. Salah satu cara utuk mendeteksi kolonier
dilakukan dengan setelah model terbebas dari asumsi klasik regresi, lamgkah selanjutnya dengan melakukan uji hipotesa. Pengujian hipotesa didasarkan
pada besarnya nilai signifikansi. Jika nilai signifikansi lebih kecil atau sama dengan 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Sebaliknya jika nilai
signifikansi lebih besar dari 0,05 maka Ha dotolak dan Ho diterima Sugiyono, 2006.
60
3.6.3 Pengujian Hipotesis
