3.4. Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini, menggunakan analisis deskriptif persentase dan regresi linier berganda.
3.4.1. Metode Analisis Deskriptif Persentase
Metode ini digunakan untuk mendiskripsikan data hasil angket dari variabel bebas metode mengajar X1 dan sumber belajar X2
terhadap variabel terikat prestasi belajar siswa Y, dengan rumus: skor =
Ali, 1994:184 Keterangan:
n : nilai yang diperoleh N : jumlah seluruh nilai atau nilai total skor ideal
Penentuan tabel kategori sebagai berikut: 1 tertinggi
= 44 x 100 = 100 2 terendah
= 14 x 100 = 25 3 Rentangan dalam
= 100 − 25 = 75 4 Interval
= 75 : 4 = 18,75
Tabel 3.4 Interval dan Kategori Interval persentase
Kategori
81,26 - 100,00 62,6 - 81,25
43,76 - 62,5 25
≤ 43,75 Sangat baik
Baik Kurang
Sangat Kurang
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah model regresi yang diperoleh mengalami penyimpangan terhadap asumsi
klasik atau tidak. Uji asumsi klasik yang digunakan adalah: a. Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual mempunyai
distribusi normal Ghozali, 2009:107. Penelitian ini menggunakan uji normalitas untuk mengetahui apakah variabel independen dan
variabel dependen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah data normal atau mendekati normal.
Normalitas diantaranya dapat dilihat dari grafik normal p-plot dan dengan menggunakan uji Kolmogorov dan Smirnov melalui
bantuan program SPSS 16. Apabila titik mendekati garis diagonal dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
b. Uji multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah
dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independen Ghozali, 2009:25. Untuk
mengetahui adanya multikolineraritas dapat dilakukan melalui: 1 nilai Tolerance, mengukur variabilitas variabel independen
terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jika nilai Tolerance 0,10 maka dapat dikatakan tidak terdapat
multikolinearitas dalam penelitian. Sebaliknya jika nilai tolerance 0,10, data dalam penelitian tersebut terjadi
multikolinearitas 2 VIF Varians Inflation Factor, yaitu dan VIF 10 maka dapat
dikatakan terdapat multukolinearitas dalam penelitian tersebut. Jika VIF10 dapat diartikan bahwa tidak terjadi gangguan pada
multikolinearitas pada penelitian tersebut. c. Uji heteroskedastisitas
Uji hetereoskedastisitas digunakan untuk mengetahui terjadinya penyimpangan model karena varian gangguan antara
satu observasi. Untuk mengetahui gejala heteroskedastisitas dilakukan dengan mengamati gambar scatter plot. Dasar
pengambilan apabila sebaran nilai residual terstandar tidak membantu pola tertentu namun tampak random dikatakan bahwa
model regresi bersifat homogeny atau tidak mengandung heteroskedastisitas.
3.4.3. Analisis Regresi Berganda
Kategori