63
penelitian ini berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan oleh SMK Negeri 2 Tegal. Interval penilaian dapat dilihat pada tabel 3.21 dan 3.22:
Tabel 3.21 Interval Penilaian Mata Diklat Adaptif Dasar Komputer
Nilai Predikat 90-100 Amat
Baik 75-89 Baik
60-74 Cukup 0-59 Kurang
Tabel 3.22 Interval Penilaian Mata Diklat Produktif Akuntansi Dasar dan Komputer Akuntansi MYOB Y
Nilai Predikat 70-100 Kompeten
0-69 Belum Kompeten
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum,
range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi. Ghozali, 2006:19.
3.5.2 Uji Prasyarat Regresi
1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual
berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji stastistik. Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat
grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi
dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya Ghozali, 2006:149. Dasar
pengambilan keputusan:
64
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan jika tidak berhati-hati secara visual, oleh sebab itu dianjurkan di samping uji grafik juga dilengkapi uji
statistik. Uji staistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik Kolmogrov-Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan
membuat hipotesis: : data residual berdistribusi normal
: data residual tidak berdistribusi normal Berdasarkan output SPSS One Sample Kolmogorov-Smirnov Test dengan
taraf signifikansi
5 =
α
. Hasil dilihat nilai Kolmogorov-Smirnov Z dan signifikansinya. Apabila probabilitas signifikansi 0.05 berarti H
o
ditolak atau data tidak terdistribusi secara normal. Jika probabilitas signifikansi 0.05 berarti
H
o
diterima atau data terdistribusi normal. Ghozali, 2006:152.
2. Uji Linieritas
Uji linieritas dimaksudkan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berbentuk linier atau tidak. Uji linieritas dalam penelitian ini menggunakan uji
lagrange multiplier yang pengolahannya dilakukan dengan bantuan SPSS
65
Statistical Product and Service Sollutions release 16. Dasar pengambilan keputusan adalah jika X
2 hitung
X
2 tabel
maka dapat disimpulkan bahwa spesifikasi model yang digunakan berbentuk garis linier. Ghozali, 2006:156.
3.5.3 Uji Asumsi Klasik
Model regresi yang baik harus memenuhi asumsi klasik karena akan dijadikan sebagai alat prediksi. Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui
apakah model regresi yang digunakan memiliki sifat Best Linier Unbias Estimate BLUE yakni taksiran terbaik yang tidak bias apabila semua persyaratan
dipenuhi.
1. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Kedua
ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel
independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF =
1 Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance
≤ 0.10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10 Ghozali, 2006:96.
2. Uji Heteroskedastisitas
