83
C. Uji Persyaratan Analisis
Sebelum diadakan uji hipotesis dengan teknik analisis yang digunakan, ada persyaratan yang hasrus dipenuhi, yaitu sampel diperoleh secara random
acak, distribusi skor harus normal, hubungan variabel bebas dengan variabel terikatnya merupakan hubungan yang linier. Berikut ini merupakan uraian uji
persyaratan analisis pada penelitian ini.
1. Uji Normalitas Data
Pengujian normalitas data digunakan untuk menguji apakah data kontinu berdistribusi normal sehingga analisis dengan validitas, reliabilitas, uji t, korelasi,
regresi dapat dilaksanakan Husaini, 2008: 109. Menurut Singgih yang dikutip oleh Suparman Galih, 2012: 54, data dalam penelitian ini berskala interval
maka dalam uji normalitas menggunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov K-S, kriteria yang digunakan adalah apabila p 0,05 maka sebaran data
dikatakan normal. Dalam penelitian ini diperoleh besaran nilai sebagai berikut: Tabel 16. Rangkuman Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa ubahan ketekunan belajar siswa, perhatian orang tua, pergaulan siswa, dan bimbingan belajar siswa
di sekolah memiliki sebaran data yang berdistribusi normal. Perhitungan selengkapnya terdapat pada lampiran 3 halaman 134.
No Variabel
Nilai Hasil Uji
Standar Nilai
Keterangan
1 Perhatian Orang Tua
0.906 0.05
Berdistribusi Normal 2
Pergaulan Siswa 0.844
0.05 Berdistribusi Normal
3 Bimbingan Belajar
0.954 0.05
Berdistribusi Normal 4
Ketekunan Belajar 0.938
0.05 Berdistribusi Normal
84
2. Uji Linieritas
Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan. Uji ini biasanya digunakan
sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linear. Duwi, 2011, diakses dari http:duwiconsultant.blogspot.com. Pengujian pada taraf signifikansi 0,05.
Dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang linear bila signifikansi Linearity kurang dari 0,05. Dalam penelitian ini diperoleh besaran nilai sebagai
berikut: Tabel 17. Rangkuman Hasil Uji Linieritas
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa ubahan perhatian orang tua, pergaulan siswa, dan bimbingan belajar siswa di sekolah memiliki
hubungan yang linier, karena nilai hasil hitung kurang dari nilai standart 0,05. Perhitungan selengkapnya terdapat pada lampiran 3 halaman 135.
3. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear
antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Duwi, 2011, diakses
dari http:duwiconsultant.blogspot.com.
No Ubahan Bebas
Nilai Hasil Hitung Nilai Standart
Keterangan
1 Perhatian Orang Tua
0,0076 0.05
Linier 2
Pergaulan Siswa 0.00000976
0.05 Linier
3 Bimbingan Belajar
0,00001664 0.05
Linier
85 Ada
beberapa metode
pengujian yang
digunakan dalam
uji multikolineritas diantaranya yaitu 1 dengan melihat nilai inflation factor VIF
pada model regresi, 2 dengan membandingkan nilai koefisien determinasi individual r
2
dengan nilai determinasi secara serentak R
2
, dan 3 dengan melihat nilai eigenvalue dan condition index.
Dalam penelitian ini menggunakan uji multikolineritas dengan melihat nilai inflation factor VIF pada model regresi. Dimana jika nilai VIF lebih dari 5
atau 10 maka taksiran parameter kurang baik Nur, 2013: 5, terjadi multikolinieritas. Bambang, 2013: 1. Dalam penelitian ini diperoleh besaran
nilai sebagai berikut: Tabel 18. Rangkuman Hasil Uji Multikolinieritas
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas pada ubahan perhatian orang tua, pergaulan siswa, dan
bimbingan belajar siswa di sekolah memiliki hubungan yang linier, karena besar nilai VIF pada setiap ubahan bebas kurang dari 5 atau 10. Perhitungan
selengkapnya terdapat pada lampiran 3 halaman 136.
D. Uji Hipotesis
Dalam penelitian ini, untuk uji hipotesis menggunakan taraf signifikasi 5 dan terdiri dari dua macam hipotesis yaitu hipotesis nol H
hipotesis yang menyatakan tidak ada hubungan antara satu variabel dengan lainnya dan hipotesis
alternatif H
a
yaitu hipotesis yang menyatakan ada hubungan antara satu variabel
No. Variabel
Koefisien Korelasi VIF
Keterangan X
1
X
2
X
3
1. X
1
1 0.649
0.519 1,792
Tidak Terjadi Multikolinieritas 2.
X
2
0.649 1
0.628 2,163
Tidak Terjadi Multikolinieritas 3.
X
3
0.519 0.628
1 1,713
Tidak Terjadi Multikolinieritas