55 2 Mencari koefisien korelasi antara X dengan Y dengan rumus sebagai
berikut: =
∑ ∑
⅀ =
∑ ∑
⅀
Keterangan: r
xy
= koefisien korelasi antara X
1
dan X
2
dengan Y ∑X
1
Y = jumlah produk antara X
1
dan variabel Y ∑X
2
Y = jumlah produk antara X
2
dan variabel Y ∑X
1
= jumlah skor prediktor X
1
∑X
2
= jumlah skor prediktor X
2
∑Y = jumlah skor variabel Y
Sutrisno Hadi, 2004: 4 3 Menguji keberartian regresi sederhana dengan uji t
t =
√ √
Keterangan: t = nilai hitung
r = koefisien korelasi n = jumlah responden
Sugiyono 2012: 273
b. Analisis Regresi Berganda
Analisis ini digunakan untuk menguji variabel secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Analisis ini digunakan untuk menguji hipotesis
keempat, yaitu penagruh perhatian orang tua dan motivasi kerja secara bersama-sama terhadap kesiapan kerja siswa kelas XII tahun ajaran
20152016 di SMK Ma’arif 1 Nanggulan. Langkah-langkah yang harus ditempuh dalam regresi ganda adalah sebagai berikut:
56 1 Mencari persamaan garis regresi dengan dua prediktor menggunakan
rumus: Y = a
1
X
1
+ a
2
X
2
k Keterangan :
Y = Kriterium X
1
= Prediktor X
1
X
2
= Prediktor X
2
a
1
= Koefisien Prediktor X
1
a
2
= Koefisien Prediktor X
2
k = Bilangan konstanta Sutrisno Hadi, 2004 : 18.
2 Mencari koefisien korelasi ganda antar prediktor x
1
dan x
2
dengan kriterium y.
Rumus untuk mencari koefisien korelasi ganda antara prediktor X
1
dan X
2
dengan kriterium Y adalah :
,
=
1
∑
1
+
2
∑
2
∑
Keterangan : R
y 1,2
= Koefisien korelasi Y dengan X
1
dan X
2
a
1
= Koefisien X
1
a
2
= Koefisien X
2
∑X
1Y
= Jumlah pruduk antara X
1
dengan Y ∑X
2
Y = Jumlah pruduk antara X
2
dengan Y ∑Y
2
= Jumlah pruduk antara kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 22
3 Menguji keberartian regresi Untuk mengetahui signifikansi atau tidak garis regresi maka ditentukan
melalui uji F dari nilai korelasi ganda dengan rumus sebagai berikut:
= − − 1
1 −
57 Keterangan:
Freg = Harga F regresi ganda
N = Cacah kasus
m = Cacah prediktor
R = Koefisien korelasi antara kruterium dengan prediktor
Sutrisno Hadi, 2004: 23. Selanjutnya harga F
hitung
ini dikonsultasikan dengan F
tabel
pada taraf signifikansi 5 dengan db pembilang k dan dk penyebut n–k–1. Jika
F
hitung
sama atau lebih besar dari F
tabel
maka pengaruh prediktor terhadap kriterium signifikan. Sebaliknya jika F
hitung
lebih kecil dari F
tabel
maka pengaruh prediktor terhadap kriterium tidak signifikan.
4 Mencari sumbangan setiap prediktor terhadap kriterium a Sumbangan relatif SR
Sumbangan relatif adalah besarnya persentase yang diberikan satu prediktor kepada kriterium dibandingkan dengan prediktor lain.
Rumus yang digunakan adalah: =
∑ 100
Dengan, =
∑ +
∑ Keterangan:
SR = Sumbangan relatif prediktor
a = Koefisien prediktor
∑
xy
= Jumlah produk antara X dan Y Jkreg
= Jumlah Kuadrat Regresi Sutrisno Hadi, 2004: 37
58 b Sumbangan efektif SE
Sumbangan efektif adalah kontribusi nyata yang diberikan oleh prediktor terhadap kriterium. Hasil perhitungan menunjukan besarnya
pengaruh satu prediktor terhadap kriterium. Rumus yang digunakan sebagai berikut berikut:
= Keterangan:
SE = Sumbangan Efektif Prediktor SR = Sumbangan Relatif Prediktor
R
2
= Koefisien determinan Sutrisno Hadi, 2004: 39
59
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan disajikan hasil penelitian yang dilaksanakan beserta pembahasannya, yang secara garis besar akan diuraikan tentang deskripsi data,
pengujian prasyarat hipotesis, pengujian hipotesis dan pembahasan hasil penelitian.
A. Diskripsi Data
Untuk mendiskripsikan dan menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat, maka pada bagian ini disajikan deskripsi data dari masing-
masing variabel berdasarkan data yang diperoleh di lapangan. Penelitian ini menggunakan pendekatan populasi. Jumlah responden adalah 96 siswa sebagai
responden dalam pengumpulan data.
1. Variabel Perhatian Orang Tua
Data variabel perhatian orang diperoleh melalui kuesioner variabel perhatian orang tua X
1
dengan 14 butir pertanyaan. Berdasarkan data perhatian orang tua yang diolah menggunakan program
SPSS diperoleh nilai terendah yang dicapai adalah 40 dan nilai tertinggi 56 dari data tersebut
diperoleh harga rerata mean sebesar 46,46, nilai tengah median sebesar
46,00, modus mode sebesar 48 dan standar deviasi sebesar 3,343.
Kemudian untuk menyusun tabel distribusi frekuensi dilakukan perhitungan dengan menggunakan rumus 1+ 3.3 log n, dimana n adalah subyek
penelitian. Dari perhitungan diketahui bahwa n = 96 sehingga diperoleh banyak kelas 1+ 3.3 log 96 = 7,534 dibulatkan menjadi 8 kelas interval. Rentang data
dihitung dengan rumus nilai maksimal – nilai minimal + 1, sehingga diperoleh
