commit to user 91
B. Hasil Analisis Data dan Interpretasi
Penghitungan analisis data dilakukan setelah uji asumsi dasar, yang meliputi uji normalitas dan uji linieritas, serta uji asumsi klasik, yang meliputi uji
multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Penghitungan analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan komputer program
Statistical Product and Service Solution SPSS
versi 16.
1. Uji asumsi dasar
a. Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Jika analisis menggunakan metode
parametrik, maka persyaratan normalitas harus terpenuhi, sehingga hasil penelitian dapat digeneralisasikan pada populasi Priyatno, 2009. Uji
normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji
One Sample Kolmogorov-Smirnov
dengan taraf signifikansi 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar 5 atau 0,05.
Tabel 17. Hasil Uji Normalitas
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic df
Sig. Penyesuaian Sosial
.122 46
.084 .934
46 .012
Body Image .104
46 .200
.965 46
.184 Kohesivitas KTS
.089 46
.200 .978
46 .511
a. Lilliefors Significance Correction . This is a lower bound of the true significance.
commit to user 92
Berdasarkan hasil di atas, dapat dilihat pada kolom
Kolmogorov-Smirnov
dan dapat diketahui bahwa nilai signifikansi penyesuaian sosial sebesar 0,084
0,05 ; nilai signifikansi
body image
sebesar 0,200 0,05 ; serta nilai signifikansi kohesivitas kelompok teman sebaya sebesar 0,200
0,05. Karena nilai signifikansi untuk seluruh variable lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data pada
variabel penyesuaian sosial,
body image,
dan kohesivitas kelompok teman sebaya berdistribusi normal. Angka statistik menunjukkan semakin kecil
nilainya, maka distribusi data semakin normal.
b. Uji linearitas
Uji linieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linier atau tidak secara signifikan. Uji
linieritas biasanya digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linier. Pengujian pada program
Statistical Product and Service Solution SPSS
versi 16 menggunakan
Test for Linearity
dengan taraf signifikansi 0,05. Dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang
linier bila nilai signifikansi
Linearity
kurang dari 0,05 Priyatno, 2009.
commit to user 93
Tabel 18. Hasil Uji Linearitas antara Penyesuaian Sosial dengan
Body Image
ANOVA Table
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. Penyesuaian
Sosial Body Image
Between Groups Combined 6233.942
30 207.798 1.723
.133 Linearity
670.615 1 670.615
5.562 .032
Deviation from Linearity
5563.327 29 191.839
1.591 .173
Within Groups 1808.667
15 120.578 Total
8042.609 45
Tabel 19. Hasil Uji Linearitas antara Penyesuaian Sosial dengan Kohesivitas
Kelompok Teman Sebaya
ANOVA Table
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. Penyesuaian
Sosial Kohesivitas
KTS Between Groups Combined
7360.275 28 262.867
6.549 .000
Linearity 5929.762
1 5929.762 147.737 .000
Deviation from
Linearity 1430.513
27 52.982
1.320 .279
Within Groups 682.333
17 40.137
Total 8042.609
45
commit to user 94
Tabel tersebut menunjukkan bahwa hubungan antara
body image
dengan penyesuaian sosial menghasilkan nilai signifikansi pada
Linearity
sebesar 0,032. Karena nilai signifikansi yang dihasilkan kurang dari 0,05 maka dapat
disimpulkan bahwa antara variabel
body image
dengan penyesuaian sosial terdapat hubungan yang linear. Selain itu, diantara kohesivitas kelompok
teman sebaya dengan penyesuaian sosial juga menghasilkan nilai signifikansi pada
Linearity
sebesar 0,000. Karena nilai signifikansi yang dihasilkan kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa antara kohesivitas kelompok teman
sebaya dengan penyesuaian sosial juga terdapat hubungan yang linier.
2. Uji asumsi klasik