Gambar 12. Hasil Uji Heterokedastisitas Komputer Jaringan Berdasarkan gambar 12 diatas terlihat bahwa titik-titik
menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu
Y sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedasitas.
d. Analisis Regresi Linier Ganda
Teknik analisis regresi linear ganda ini digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh pengalaman praktik kerja industri
X
1
dan kompetensi peserta didik X
2
secara bersama-sama terhadap variabel kesiapan kerja Y. berikut adalah hasil analisis
regresi linier ganda :
Tabel 29. Variables EnteredRemoved Komputer Jaringan
Variables EnteredRemoved
Mo del
Variables Entered Variables
Removed Method
1
Kompetensi, Pengalaman PI
a
. Enter
a. All requested variables entered.
Tabel 30. Model Summary Komputer Jaringan
Model Summary
b
M od
el R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate 1
.854
a
.729 .709
3.425 a. Predictors: Constant, Kompetensi, Pengalaman PI
b. Dependent Variable: Kesiapan Kerja
Tabel 31. ANOVA Komputer Jaringan
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
1 Regression
852.420 2 426.210 36.327
.000
a
Residual 316.780
27 11.733
Total 1169.200
29 a. Predictors: Constant, Kompetensi, Pengalaman PI
b. Dependent Variable: Kesiapan Kerja
Tabel 32. coefficients Komputer Jaringan
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standa
rdized Coeffic
ients t
Sig. Correlations
B Std.
Error Beta
Zero- order Partial Part
1 Consta
nt
6.730 7.754
.868 .393 6.73
7.754
Pengala man PI
.947 .112
.872 8.45
1 .000 .947
.112 .872
Kompet ensi
-.059 .062 -.098 -.949
.351 -.059 .062 -.098
a. Dependent Variable: Kesiapan Kerja Berdasarkan tabel 33 di atas, terlihat nilai konstanta sebesar
6.730, koefisien Pengalaman PI sebesar 0.947 dan koefisien Kompetensi – 0.059, maka diperoleh persamaan garis regresi sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
Y = 6.730 + 0.947X
1
– 0.059X
2
Persamaan garis linier ganda dapat dijelaskan sebagai berikut: a. a merupakan konstanta yang besarnya 6.730 menyatakan bahwa jika
variabel independen pengalaman praktik kerja industri dan kompetensi dianggap konstan, maka kesiapan kerja Y naik sebesar
6.730 satuan. b. b
1
merupakan koefisien regresi dari pengalaman praktik kerja industri X
1
koefisien regresi 0.947 menyatakan bahwa setiap penambahan variabel pengalaman praktik kerja industri X
1
sebesar 1 satuan,
maka akan menaikkan besarnya kesiapan kerja Y sebesar 0.947 satuan.
c. b
2
merupakan koefisien regresi dari kompetensi peserta didik X
2
koefisien regresi -0.059 menyatakan bahwa setiap penambahan variabel kompetensi peserta didik X
2
sebesar 1 satuan, maka akan menurunkan besarnya kesiapan kerja Y sebesar 0.059 satuan
Jika pengalaman praktik kerja industri dan kompetensi peserta didik Kompetensi Keahlian Teknik Komputer Jaringan ditingkatkan menjadi 10
satuan, maka dapat dihitung sebagai berikut : Y = 6.730 + 0.947X
1
– 0.059X
2
Y = 6.730 + 0.94710 – 0.05910 Y = 6.730 + 9.47 – 0.59
Y = 15.61 satuan Jadi kesimpulannya adalah kesiapan kerja peserta didik Kompetensi
Keahlian Teknik Komputer Jaringan diprediksi akan meningkat menjadi 15,61 satuan
C. Pengujian Hipotesis Regresi
Hipotesis merupakan dugaan sementara atas rumusan masalah. Hipotesis harus diuji kebenarannya secara empiris.
1. Uji t
Pengujian t bertujuan untuk menguji signifikansi konstanta dan masing-masing variabel independen yang terdiri dari variabel