Hipotesis 4 X1, X2 dan X3 terhadap Y

90 Hasil r hitung tersebut dikonsultasikan dengan harga dengan taraf signifikansi 5 dan N = 80 adalah 0,220 digunakan N tabel = 80. Hal ini menunjukkan bahwa r hitung r tabel. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif Keaktifan Siswa dalam Kegiatan Ekstrakurikuler di Sekolah, lingkungan sekolah dan lingkungan keluarga secara bersama – sama terhadap Prestasi Belajar siswa

3. Koefisien Determinasi r

2 Koefisien determinasi menunjukan tingkat ketepatan garis regresi. Garis regresi digunakan untuk menjelaskan proporsi dari prestasi belajar Y yang diterangkan oleh variabel independennya. Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan program SPSS versi 20.0 for windows menunjukan r 2 sebesar 0,096 nilai tersebut berarti 9,6 perubahan pada variabel prestasi belajar Y dapat diterangkan oleh variabel keaktifan siswa dalam kegiatan ekstrakurikuler siswa disekolah X 1 , lingkungan sekloah X 2 dan lingkungan keluarga X 3 . Sedangkan 90,4 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti. 4. Pengujian Signifikansi Korelasi Ganda dengan Uji F Pengujian signifikansi bertujuan untuk mengetahui signifikansi hubungan antara keaktifan siswa dalam kegiatan ekstrakurikuler X 1 lingkungan sekolah X 2 dan lingkungan keluarga X3 secara bersama-sama dengan prestasi belajar siswa pengurus organisasi kegiatan ekstrakurikuler SMK N 3 Yogyakarta Y. Hipotesis 91 yang diuji adalah Terdapat pengaruh positif dan signifikan Keaktifan Siswa dalam Kegiatan Ekstrakurikuler di Sekolah, lingkungan sekolah dan lingkungan keluarga secara bersama – sama terhadap Prestasi Belajar siswa pengurus organisasi kegiatan ekstrakurikuler SMK N 3 Yogyakarta. Uji signifikansi menggunakan uji F. Berdasarkan hasil uji F menggunakan program SPSS versi 20, diperoleh nilai F hitung 2,683. Jika dibandingkan dengan nilai F tabel pada taraf signifikansi 5 dan dk 3:80 yaitu sebesar 2,72 maka nilai F hitung F tabel dan p value sebesar 0.053 lebih besar dari 0,05 sehingga hal tersebut berarti bahwa koefisien korelasi ganda yang ditemukan adalah tidak signifikan. 5. Mencari besarnya sumbangan relatif SR dan sumbangan Efektif SE SE dan SR digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan relatif dan sumbangan efektif setiap predictor. Dari perhitungan persamaan regresi ganda dengan menggunakan program komputer SPSS versi 20.0 for windows dihasilkan persamaan regresi sebagai berikut : Y = a + bX 1 + bX 2 + bX 3 = 77.116 -0.038 X 1 + 0,017X 2 + 0,076 X 3 Rumus tersebut digunakan untuk menghitung sumbangan relative dan sumbangan efektif masing-masing variable. Berikut ini table rangkuman hasil penghitungan SR dan SE yang penghitungannya bisa dilihat pada lampiran.