40 Berdasarkan penghitungan tersebut, selanjutnya koefisien korelasi
Alpha r
11
diinterpretasikan terhadap koefisien korelasi. Interpretasi dilakukan dengan acuan tabel interpretasi nilai r yang dapat dilihat pada
tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Tabel Interpretasi Nilai r Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
0,000 – 0,199
Sangat Rendah 0,200
– 0,399 Rendah
0,400 – 0,599
Agak tinggi 0,600
– 0,799 Tinggi
0,800 – 1,000
Sangat Tinggi Suharsimi Arikunto, 2006: 276
Suatu instrumen dikatakan reliabel apabila r
hitung
lebih besar atau sama dengan r
tabel
. Apabila r
hitung
lebih kecil dari r
tabel,
maka instrumen tersebut tidak reliabel. Penghitungan uji reliabilitas menggunakan
program IBMSPSS
Stasistics 20 menunjukkan bahwa angket
lingkungan belajar dan minat belajar adalah
reliabel. Hasil penghitungan uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Hasil Penghitungan Uji Reliabilitas
Sumber: Data primer yang Diolah No.
Variabel Koefisien Alpha
Cronbach Keterangan
Reliabilitas 1
Lingkungan Belajar X
1
0,836 Sangat Tinggi
2 Minat Belajar X
2
0,793 Tinggi
41
H. Teknik Analisis Data 1. Uji Prasyarat Analisis
a. Uji Linieritas Uji linieritas digunakan untuk mengetahui linier atau tidaknya
variabel bebas X dengan variabel terikat Y. Rumus yang digunakan untuk uji linieritas adalah:
Keterangan: F
reg
= Harga F RK
reg
= Rerata kuadrat garis regresi RK
res
= Rerata kuadrat residu Sutrisno Hadi, 2004: 13
b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui ada atau
tidaknya multikolinieritas antara variabel lingkungan belajar dengan variabel minat belajar. Rumus yang digunakan dalam uji multikolinieritas
adalah Product Moment, dengan rumus:
Keterangan: = koefisien korelasi Product Moment
= jumlah skor variabel X = jumlah skor variabel Y
N = jumlah responden
= jumlah skor kuadrat variabel X = jumlah skor kuadrat variabel Y
= jumlah perkalian antara skor variabel X dengan skor
variabel Y Sugiyono, 2011: 212
42 Berdasarkan hasil perhitungan, apabila harga interkorelasi
antarvariabel bebas lebih besar atau sama dengan 0,800, maka terjadi multikolinieritas antarvariabel bebas, sehingga analisis korelasi ganda
tidak dapat dilanjutkan. Apabila harga interkorelasi antarvariabel bebas kurang dari 0,800, maka tidak terjadi multikolinieritas, sehingga analisis
korelasi ganda dapat dilanjutkan.
2. Analisis Univariat
Analisis univariat digunakan untuk menilai kesimpulan skor masing- masing variabel berupa tendensi sentral. Analisis univariat yang digunakan
meliputi nilai Mean Me, Median Md, Modus Mo, Standar Deviasi SD, tabel distribusi frekuensi, histogram, tabel kategori kecenderungan
variabel, serta pie chart.
a. MeanMe
Keterangan: Me
= Nilai rata-rata ∑f
i
= Jumlah data f
iXi
= Produk perkalian antara f
i
pada tiap interval data dengan tanda kelas X
i
. Tanda kelas X
i
adalah rata-rata dari nilai terendah dan tertinggi setiap interval atau data.
Sugiyono, 2005: 54
b. MedianMd
Keterangan: Md
= Median b
= Batas bawah
