Uji Normalitas Distribusi Frekuensi

Tabel 4.4 Distribusi Chi-Kuadrat Variabel X No Kelas Interval fi BK Z Lo Li ei χ 2 24,5 -2,55 0,4946 1 25 – 31 2 0,0282 2,0304 0,0005 31,5 -1,83 0,4664 2 32 – 38 9 0,1021 7,3512 0,3698 38,5 -1,10 0,3643 3 39 – 45 14 0,2163 15,5736 0,1590 45,5 -0,38 0,1480 4 46 – 52 20 0,2811 20,2392 0,0028 52,5 0,34 0,1331 5 53 – 59 15 0,2223 16,0056 0,0632 59,5 1,06 0,3554 6 60 – 66 11 0,1084 7,8048 1,3081 66,5 1,79 0,4638 7 67 – 73 1 0,0302 2,1744 0,4599 73,5 2,51 0,4940 Σ 72 - - - - - 2,3632 Mean 49,194 SD 9,686 Hasil perhitungan uji normalitas distribusi frekuensi variabel X diperoleh harga χ 2 sebesar 2,363. Hasil perhitungan chi-kuadrat tersebut selanjutnya dibandingkan dengan tabel χ 2 , maka didapat χ 2 tabel 0,956 = 12,592. Ternyata χ 2 hitung ≤ χ 2 tabel , oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa skor untuk variabel X berdistribusi normal pada taraf signifikansi α = 0,05 taraf kepercayaan 95 dengan derajat kebebasan dk = 1. Gambar 4.1 Diagram Distribusi Frekuensi Data Variabel X 2. Uji Normalitas Distribusi Frekuensi Untuk Variabel Y Perhitungan uji normalitas distribusi frekuensi variabel Y dilakukan dengan uji Chi-Kuadrat. Dari hasil perhitungan diperoleh data sebagai berikut: Tabel 4.5 Distribusi Frekuensi Data Variabel Y No. Kelas Interval Xi fi fi . Xi Xi-Mean Xi-Mean 2 fi.Xi-Mean 2 1 41 – 43 42 5 210 -8,417 70,840 354,201 2 44 – 46 45 6 270 -5,417 29,340 176,042 3 47 – 49 48 20 960 -2,417 5,840 116,806 4 50 – 52 51 19 969 0,583 0,340 6,465 5 53 – 55 54 15 810 3,583 12,840 192,604 6 56 – 58 57 3 171 6,583 43,340 130,021 7 59 - 61 60 4 240 9,583 1,840 367,361 Σ - 72 3630 - - 1343,5 Mean 50,417 SD 4,35 Tabel 4.6 Nilai Statistik Variabel Y No. Statistik Variabel Y 1. 2. 3. 4. 5. Jumlah sampel n Skor tertinggi Skor terendah Rata-rata skor Standar deviasi 72 61 41 50,417 4,35 Tabel 4.7 Distribusi Chi-Kuadrat Variabel Y No Kelas Interval fi BK Z Lo Li ei χ 2 40,5 -2,28 0,4887 1 41 – 43 5 0,0446 3,2112 0,9965 43,5 -1,59 0,4441 2 44 – 46 6 0,1282 9,2304 1,1306 46,5 -0,90 0,3159 3 47 – 49 20 0,2327 16,7544 0,0037 49,5 -0,21 0,0832 4 50 – 52 19 0,2676 19,2672 0,0698 52,5 0,48 0,1844 5 53 – 55 15 0,1946 14,0112 1,8463 55,5 1,17 0,3790 6 56 – 58 3 0,0896 6,4512 2,4190 58,5 1,86 0,4686 7 59 - 61 4 0,0260 1,8720 7,0945 61,5 2,55 0,4946 Σ 72 - - - - - 7,0945 Mean 50,417 SD 4,35 Hasil perhitungan uji normalitas distribusi frekuensi variabel Y diperoleh harga χ 2 sebesar 7,095. Hasil perhitungan chi-kuadrat tersebut selanjutnya dibandingkan dengan tabel χ 2 , maka diadapat χ 2 0,95 6 = 12,592. Ternyata χ 2 hitung ≤ χ 2 tabel , sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil penyebaran skor untuk variabel Y berdistribusi normal pada taraf signifikansi α = 0,05 taraf kepercayaan 95 dengan derajat kebebasan dk = 1. Gambar 4.2 Diagram Distribusi Frekuensi Data Variabel Y

4.1.2. Uji Linieritas Regresi

Agar dapat meramalkan bagaimana keberhasilan program prakerin pada program keahlian teknologi sepeda motor dengan kesiapan siswa SMK dalam menghadapi dunia kerja dinaikkan atau diturunkan, maka perlu dilakukan analisis regresi yang terlebih dahulu harus ditentukan persamaan regresinya. Data dari hasil penelitian perlu disusun ke dalam tabel. Setelah dibuat tabel tersebut maka dapat ditentukan harga-harga dari a dan b dengan menggunakan rumus sebagai berikut: 2 2 2 . X X n XY X X Y a ∑ − ∑ ∑ ∑ − ∑ ∑ = 2 2 X X n Y X XY n b ∑ − ∑ ∑ ∑ − ∑ = Sugiyono, 2007: 262 Setelah menggunakan rumus di atas maka dapat diperoleh persamaan regresi untuk variabel X yaitu keberhasilan prakerin pada program keahlian teknologi sepeda motor dengan kesiapan siswa SMK dalam menghadapi dunia kerja adalah Y = 51,889 – 0,041X. Hasil kelinieran regresi untuk uji F hitung sebesar 13,560, dengan signifikansi α = 0,05, derajat kebebasan dk pembilang = 1 dan derajat kebebasan dk penyebut = 70 didapat F tabel = 3,98. Ini menunjukkan F hitung F tabel yaitu 13,560 3,98. Maka dengan demikian maka koefesien arah regresi signifikan pada taraf nyata 0,05 dan model regresi terbukti linier karena F hitung F tabel yaitu 0,537 1,76, dengan dk pembilang = 17 dan dk penyebut = 53. Kesimpulan dari persamaan yang diperoleh di atas berarti keberhasilan prakerin program keahlian teknologi sepeda motor tidak akan naik, bila kesiapan siswa SMK dalam menghadapi dunia kerja diturunkan. Gambar 4.3 Persamaan Garis Regresi