1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan mengetahui data dari masing- masing variabel berdistribusi normal atau tidak. Rumus yang
digunakan adalah rumus Kolmogorov Smirnov pada program komputer. Jika nilai kurang dari taraf signifikansi yang ditentukan
5 maka data tersebut tidakberdistribusi normal, sebaliknya jika nilai Asymp.Sig ≥ 5 maka data berdistribusi normal. Hasil uji
normalitas ditunjukan tabel berikut: Tabel 14. Ringkasan Hasil Uji Normalitas
No Nama Variabel Nilai Asymp. Sig
Hasil Pengujian 1
Motivasi Belajar 0.506
Normal 2
Pendapatan Orang Tua 0.097
Normal 3
Minat Melanjutkan ke Jenjang Pergruan Tinggi
0.069 Normal
Sumber: data Primer yang diolah Berdasarkan hasil pengujian yang ditunjukan pada
tabel 15 menunjukan nilai Asymp. Sig untuk variabel motivasi belajar adalah 0,506 atau 0,05 sehingga populasi tersebut
berdistribusi normal. Variabel pendapatan orang tua menunjukan nilai Asymp. Sig 0,097 atau 0,05 sehingga tersebut populasi
berdistribusi normal. Pada variabel minat melanjutkan studi ke S2 juga diambil dari populasi yang berdistribusi normal karena nilai
Asymp. Sig 0,069 atau 0,05.
2. Uji Linieritas
Uji Linieritas dilakukan untuk mengetahui linier atau tidaknya hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Hubungan antara variabel bebas dengan variable terikat dikatakan linier jika harga
≤ pada taraf signifikansi 5 .
Berdasarkan analisis data yang dilakukan dengan menggunakan SPSS Statistics 17 diperoleh bahwa hasil uji linieritas yang
menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variable terikat semuanya menunjukkan hasil yang linier yaitu
≤ .
untuk lebih jelasnya hasil uji linieritas dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 15.Ringkasan Hasil Uji Linieritas Variabel
F Sig.
Kesimpulan Bebas
Terikat X1
Y 0,677
0,706 Linier
X2 Y
1,892 0,118
Linier Sumber: Data Primer yang diolah
Dari output pada tabel 16 dapat dilihat bahwa Sig 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel bebas dengan variabel
terikat mempunyai hubungan linier.
3. Uji Multikolinieritas