66
a. Uji Normalitas
Uji normalitas untuk mengetahui data normal atau tidak, untuk menguji normalitas menggunakan rumus Klomogorov Smirnov. Dalam uji normalitas
peneliti menggunakan program Statistic Package for Sosial Science SPSS V16.0. Setelah diuji data bisa dikatakan distribusi data normal apabila nilai
signifikansi atau nilai probabilitas lebih dari 0,05 tapi jika nilai signifikansi atau nilai probabilitas kurang dari 0,05 maka distribusi data tidak normal.
b. Uji Linieritas
Pengujian ini untuk mengetahui apakah variabel bebas mempunyai hubungan linier atau tidak dengan variabel terikat. Apabila f0,05 atau F
itung
≤
F
tabel
maka hubungan keduanya linier tapi jika F
≤
0,05 atau F
itung
≥
F
tabel
maka hubungan keduanya tidak linier. Peneliti menggunakan program Statistic
Package for Sosial Science SPSS V16.0 untuk menguji linieritas data. Pengujian dengan melihat kolom signifikansi pada baris Linearity pada tabel
Anova.
c. Uji Hipotesis
Hipotesis yang diuji berkaitan dengan rumusan masalah. Hipotesis yang diuji adalah hipotesis awal Ho dan hipotesis yang diajukan adalah hipotesis
alternatif Ha. Hipotesis awal Ho berlawanan dengan hipotesis alternatif Ha. Apabila hasil pengujian menerima Ho maka Ha ditolak sebaliknya jika hasil
pengujian menerima Hamaka Ho ditolak. Teknik analisis menggunakan teknik analisis regresi tunggal yang
berfungsi untuk meramalkan adanya kontribusi antara variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Rumus analisis regresi tunggal adalah sebagai
berikut.
67 Ŷ = a + bX
Keterangan: Ŷ : variabel kriteriumterikat
X : variabel prediktorbebas
a : bilangan konstan
b : koefisien arah regresi linier
Husaini Usman Purnomo Setiady Akbar 2015: 216, jika nilai F
hitung
sudah diperoleh selanjutnya dikonsultasikan dengan nilai F
tabel
pada taraf 5 dengan derajat kebebasan m lawan N-m-1. Jika F
hitung
F
tabel
maka terdapat kontribusi yang signifikan antar variabel bebas X dengan variabel terikat Y.
Sebaliknya jikaF
hitung
F
tabel
maka koefisien menunjukkan variabel bebas X tidak berkontribusi signifikan terhadap variabel terikat Y.
d. Besarnya Sumbangan Relatif dan Sumbangan Efektif
Berikut rumus menghitung besarnya sumbangan relatif adalah sebagai berikut. SR
x
= Keterangan:
SR
x
= sumbangan relative dari setiap predictor Jkreg
= jumlah kuadrat regresi Jktot
= jumlah kuadrat total Rumus Sumbangan Efektif SE adalah sebagai berikut.
SE = SR
x
x R
2
Keterangan: SE
= sumbangan efektif dari suatu predictor R
2
= koefisien korelasi antara kriterium predictor SR
x
= sumbangan relative dari setiap predictor Sutrisno Hadi, 1995: 42
68
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Data 1. Deskripsi Tempat Penelitian
Penelitian ini dilakukan di SMK Negeri 3 Yogyakarta yang merupakan sekolah menengah kejuruan yang berada di kota Yogyakarta. SMK Negeri 3
Yogyakarta beralamat di Jl. Robert Wolter Monginsidi No. 2 Yogyakarta merupakan sekolah menengah kejuruan favorit. SMK Negeri 3 Yogyakarta
membuka 8 jurusan yaitu jurusan Teknik Kontruksi Kayu, Teknik Gambar Bangunan, Teknik Instalasi Tenaga listrik, Teknik Pemesinan, Teknik Audio-
video, Teknik Komputer dan jaringan, dan Multimedia. Dari semua jurusan yang ada di SMK Negeri 3 Yogyakarta semua jurusan sudah terakreditasi A.
Dalam penelitian ini responden yang dipilih merupakan siswa kelas X Jurusan Teknik Bangunan yang terdiri dari program keahlian Teknik Kontruksi
Kayu dan program keahlian Teknik Gambar Bangunan. Total siswa yang menjadi responden adalah 94 siswa yang terdiri dari 4 kelas 1 kelas dari program
keahlian Teknik Kontruksi Kayu dan 3 kelas dari program keahlian Teknik Gambar Bangunan.
Tabel 12. Profil Responden Berdasarkan Program Studi, Jumlah Responden dan Jenis Kelamin
Program Studi Jumlah
Kelas Jumlah
Responden Jenis Kelamin
L P
Teknik Gambar Bangunan
3 72
57 15
Teknik Kontruksi Kayu 1
24 23
1
Jumlah 4
96 96
Kategori