41
a. Uji Hipotesis Pertama dan Kedua
Uji hipotesis pertama dan kedua merupakan hipotesis yang menunjukan hubungan antara satu variabel bebas dengan variabel terikat. Untuk menguji
hipotesis pertama dan kedua, maka digunakan teknik analisis regresi linear satu prediktor yaitu hubungan antara lingkungan fisik bengkel X1 dengan prestasi
praktik pemesinan Y dan hubungan antara bimbingan guru X2 dengan prestasi praktik pemesinanY. Rincian dari hipotesis yang diajukan yaitu:
Hipotesis pertama: Ho :
“Tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan lingkungan fisik bengkel terhadap prestasi praktik pemesinan siswa kelas XI SMK Muhammadiyah 3
Yogyakarta.” Ha :
“Terdapat pengaruh positif dan signifikan lingkungan fisik bengkel terhadap prestasi praktik pemesinan siswa kelas XI SMK Muhammadiyah 3
Yogyakarta .”
Hipotesis kedua: Ho :
“Tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan bimbingan guru terhadap prestasi praktik pemesinan siswa kelas XI SMK Muhammadiyah 3
Yogyakarta.” Ha :
“Terdapat pengaruh positif dan signifikan bimbingan guru terhadap prestasi praktik pemesinan siswa k
elas XI SMK Muhammadiyah 3 Yogyakarta.” Langkah-langkah yang harus ditempuh dalam analisis regresi linear satu
prediktor adalah sebagai berikut: 1 Membuat Regresi Linier Sederhana
42 Regresi linier sederhana didasarkan pada hubungan fungsional maupun
kausal satu variabel independen dengan variabel dependen. Persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut
Keterangan Y = Subjek dalam variabel dependen yang diprediksikan
X = Subjek pada variabel independen yang mempunyai nilai tertentu a = Konstanta
b = Angka arah atau koefisien regresi
Sugiyono, 2010: 261 Nilai a dan b dapat dicari dengan menggunakan rumus:
Setelah nilai a dan b ditemukan maka persamaan regresi linier sederhana dapat disusun. Persamaan regresi yang telah ditemukan dapat
digunakan untuk melakukan prediksi dalam variabel independen. 2 Menghitung Koefisien Korelasi
Untuk menghitung koefisien korelasi sederhana antara X1 dengan Y dan X2 dengan Y maka digunakan rumus
Keterangan: r
xy
= Koefisien korelasi antara X dan Y = Jumlah produk antara X dan Y
= Jumlah kuadrat skor prediktor = Jumlah kuadrat kriterium Y
Sugiyono, 2012: 255 Selanjutnya hasil perhitungan koefisien korelasi yang diperoleh
diinterpretasikan dengan tingkat keterandalan atau korelasi. Semakin tinggi nilai koefisien korelasi yang dimiliki, maka semakin kuat hubungan antara variabel