74 diuji. Apabila nilai
Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0,600 maka jawaban responden dinyatakan reliabel. Hasil uji reliabilitas disajikan pada tabel di
bawah ini: Tabel 7. Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Nilai Cronbach Alpha
Keterangan
Fasilitas Belajar 0,961
Reliabel Motivasi Belajar
0,951 Reliabel
Sumber: Data Primer 2013 Hasil uji reliabilitas menunjukkan bahwa semua item pertanyaan dari
tiga variabel yang diteliti adalah reliabel karena mempunyai nilai Cronbach Alpha 0,60.
I. Teknik Analisis Data 1. Analisis Univariat
Analisis Univariat meliputi penyajian mean, median, modus, tabel distribusi frekuensi, diagram batang dan tabel kategori kecenderungan
masing-masing variabel. a. Mean, Median, Modus
Mean merupakan rata-rata hitung dari suatu data. Mean dihitung dari jumlah seluruh nilai pada data dibagi banyaknya data. Median
merupakan nilai tengah data sedangkan modus merupakan nilai-nilai dari data yang paling sering muncul atau nilai data dengan frekuensi
terbesar. Penentuan mean, median, dan modus dilakukan dengan bantuan SPSS.
75 b. Tabel distribusi frekuensi
1 Menentukan kelas interval Untuk menentukan panjang interval digunakan rumus Sturges yaitu:
K = 1 + 3,3.log n Keterangan :
K : jumlah kelas interval
n : jumlah data observasi
log : logaritma
2 Menghitung rentang data Untuk menghitung rentang data digunakan rumus berikut:
Rentang = skor tertinggi – skor terendah
3 Menentukan panjang kelas Untuk menentukan panjang kelas digunakan rumus
sebagai berikut: Panjang kelas = rentang jumlah kelas
4 Histogram Diagram batang dibuat berdasarkan data frekuensi yang
telah ditampilkan dalam tabel distribusi frekuensi. 5 Tabel kecenderungan variabel
Deskripsi selanjutnya adalah melakukan pengkategorian skor
yang diperoleh
dari masing-masing
variabel. Uji
kecenderungan digunakan untuk mengetahui gambaran umum tentang kondisi fasilitas belajar, motivasi belajar dan hasil belajar
praktik Survai dan Pemetaan siswa kelas XI TGB SMK N 1 Sedayu. Dari skor tersebut kemudian dibagi dalam 4 kategori dengan rumus
sebagai berikut: Sangat Rendah =X Mi
– 1 SDi
76 Rendah
= Mi X ≥ Mi – 1 SDi Tinggi
= Mi + 1 SDi X ≥ Mi Sangat Tinggi
= X ≥ Mi + SDi Dimana:
Mi nilai rata-rata ideal = ½ nilai tertinggi + nilai terendah SDi Standar deviasi ideal = 16 nilai tertinggi
– nilai terendah Djemari, 2008:123.
2. Uji Prasyarat Analisis
Uji prasyarat analisis dimaksudkan untuk mengetahui data yang dikumpulkan memenuhi syarat untuk dianalisis dengan teknis statistik yang
dipiih. Uji prasyarat meliputi uji normalitas, uji linieritas dan uji multikolinieritas.
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang di peroleh merupakan distribusi normal atau tidak. Adapun metoda statistik
untuk menguji normalitas dalam penelitian ini adalah Kolmograv-Smirnor [sn2 x-
Sn2x], D = max”. Sugiyono 2005:156. Apabila probabilitas yang di peroleh melalui hasil perhitungan
KD
hitung
lebih besar atau sama dengan KD
tabel
pada taraf signifikan 5 berarti sebaran data variabel tersebut normal. Apabila probabilitas hasil
perhitungan KD
hitung
lebih kecil dari KD
tabel
pada taraf signifikan 5 maka sabaran data untuk varian tersebut tidak normal.
b. Uji Linieritas
Uji linieritas data dimaksudkan untuk mengetahui apakah pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat berbentuk linear atau
77 tidak. Antara variabel bebas dan variabel terikat dikatakan berpengaruh
linear bila kenaikan skor variabel bebas diikuti oleh kenaikan variabel terikat. Adapun rumus yang digunakan untuk uji linearitas adalah:
Keterangan : = harga bilangan F untuk regresi
= rerata kuadrat garis regresi = rerata kuadrat residu Sutrisno Hadi, 2004:13
Kriteria yang digunakan yaitu apabila harga lebih kecil dari
pada pada taraf signifikansi 5, maka model linier tersebut dapat
diterima karena pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat berbentuk linier. Sebaliknya jika harga
lebih besar dari harga pada taraf signifikansi 5 maka pengaruh antara variabel bebas dan
variabel terikat tidak berbentuk linier. Sedangkan uji regresi ganda hanya dapat dilanjutkan apabila data tersebut linier.
c. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Nilai korelasi tersebut dapat dilihat dari colliniearity statistics, apabila nilai VIF Variance
Inflation Factor memperlihatkan hasil yang lebih besar dari 10 dan nilai tolerance tidak boleh lebih kecil dari 0,1 maka menunjukkan adanya
gejala multikolinieritas, sedangkan apabila nilai VIF kurang dari 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,1 maka gejala multikolinieritas tidak ada
Gozali, 2009: 95.
78
3. Uji Hipotesis a. Analisis regresi sederhana
Analisis regresi sederhana digunakan untuk menguji hipotesis pertama dan kedua. Langkah-langkah yang ditempuh dalam analisis
regresi sederhana adalah: 1 Membuat persamaan garis regresi linier sederhana dengan rumus:
Y = aX + K Keterangan:
Y = kriterium X = prediktor
a = bilangan koefisien prediktor
K = bilangan konstan Sutrisno Hadi, 2004: 1 2 Mencari koefisien korelasi antara
dan dengan Y, dengan rumus
sebagai berikut:
Keterangan : = koefisien korelasi antara x dan y
∑ = jumlah perkalian antara X dan Y
∑ = jumlah kuadrat skor prediktor X
∑ = jumlah kuadrat skor variabel Y Sutrisno Hadi, 2004: 4
3 Menguji keberartian regresi sederhana dengan uji t
Keterangan : t
= nilai hitung r
= koefisien korelasi n
= jumlah responden Sugiyono, 2010: 273.
79
b. Analisis Regresi Ganda
Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Analisis
ini digunakan untuk menguji hipotesis ketiga yaitu Pengaruh Fasilitas Belajar dan Motivasi Belajar secara bersama-sama terhadap Hasil
Belajar. Langkah-langkah yang ditempuh dalam analisis regresi berganda adalah:
1 Membuat persamaan
garis regresi
dengan dua
prediktor menggunakan rumus:
Keterangan : Y
= kriterium = prediktor 1, prediktor 2
= koefisien prediktor 1, koefisien prediktor 2 K
= bilangan konstanta Sutrisno Hadi, 2004: 18 2 Mencari koefisien korelasi ganda antara
dan dengan kriterium
Y menggunakan rumus sebagai berikut:
=koefisien korelasi antara Y dengan dan
= koefisien prediktor = koefisien prediktor
= jumlah produk antara dan Y
= jumlah produk antara dan Y
= jumlah kuadrat kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 22 3 Keberartian regresi ganda diuji dengan mencari harga F dengan
rumus:
