46
maka butir pernyataan tersebut dapat dikatakan reliabel. Hasil pengujian reliabilitas yang diperoleh sebagai berikut lampiran 3 halaman 111-112:
Tabel 3.10 Hasil Uji Reliabilitas Instrumen Penelitian
Variabel Nilai alpha
cronbach Keterangan
Kinerja dosen 0,856
Reliabel Lingkungan kelas
0,846 Reliabel
Lingkungan tempat tinggal mahasiswa
0,897 Reliabel
H. Teknik Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi
sebagaimana adanya tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum Sugiono, 2005:21. Metode ini digunakan untuk
mengetahui secara tepat tingkat persentase skor jawaban dan mendeskripsikan hasil data kinerja dosen, lingkungan kelas, lingkungan
tempat tinggal mahasiswa dan prestasi belajar mata kuliah Akuntansi Keuangan Lanjutan I. Dalam penelitian ini data disajikan dalam bentuk
tabel distribusi frekuensi yang disusun berdasar PAP Tipe II dan dilengkapi dengan perhitungan mean, median, modus, dan standar deviasi.
2. Teknik Pengujian Prasyarat Analisis
a Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
47
Uji normalitas menggunakan tes satu sampel Kolmogorov Smirnov dengan rumus sebagai berikut:
Fe Fo
D −
= max Keterangan:
D = deviasi max Fo = distribusi frekuensi yang diobservasi
Fe = distribusi frekuensi kumulatif teoritis
Penarikan kesimpulannya yaitu jika nilai asymp sig. α = 0,05,
maka distribusi data variabel penelitian dinyatakan tidak normal sedangkan jika nilai asymp sig.
α = 0,05, maka distribusi data variabel penelitian dinyatakan normal.
b Uji Linieritas
Uji linieritas digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebas mempunyai hubungan linier atau tidak dengan variabel
terikatnya. Rumus linieritas sebagai berikut Sudjana, 2005:332:
e TC
F
S S
2 2
=
Keterangan:
2
2
− =
k TC
JK TC
S
k n
E JK
e
S
− =
2
F = Harga bilangan F untuk garis regresi
TC
S
2
= Varian tuna cocok e
S
2
= Varian kekeliruan JK TC = Jumlah kuadrat tuna cocok
JK E = Jumlah kuadrat kekeliruan
48
Berdasarkan hasil perhitungan, maka hipotesis model regresi linier ditolak jika F F
1- άk-2,n-k
pada dk pembilang = k-2 dan dk penyebut = n-k. Sebaliknya hipotesis model regresi linier diterima jika F F
1- άk-2,n-k
pada dk pembilang = k-2 dan dk penyebut = n-k. 3.
Pengujian Hipotesis Penelitian a
Hipotesis I H
1
: tidak ada hubungan kinerja dosen dengan prestasi belajar Akuntansi Keuangan Lanjutan I.
H
a
1
: ada hubungan kinerja dosen dengan prestasi belajar Akuntansi Keuangan Lanjutan I.
b Hipotesis II
H
2
: tidak ada hubungan lingkungan kelas dengan prestasi belajar Akuntansi Keuangan Lanjutan I.
H
a
2
: ada hubungan lingkungan kelas dengan prestasi belajar Akuntansi Keuangan Lanjutan I.
c Hipotesis III
H
3
: tidak ada hubungan lingkungan tempat tinggal mahasiswa dengan prestasi belajar Akuntansi Keuangan Lanjutan I.
H
a
3
: ada hubungan lingkungan tempat tinggal mahasiswa dengan prestasi belajar Akuntansi Keuangan Lanjutan I.
Untuk pengujian hipotesis I sampai III digunakan uji statistik Chi- Square
2
χ . Langkah-langkah pengujian Chi-Square sebagai berikut: 1
Memasukkan data yang diperoleh dalam tabel kontingensi. 2
Menghitung nilai Chi-Square
2
χ dengan langkah sebagai berikut:
49
a. Mencari nilai Chi-Square
2
χ .
∑
− =
Fh Fh
Fo
2 2
χ Keterangan:
2
χ = chi-square Fo
= frekuensi yang diperoleh Fh
= frekuensi yang diharapkan b.
Mencari nilai frekuensi yang diharapkan dengan rumus sebagai berikut:
ruh jumlahselu
s jumlahbari
m jumlahkolo
Fh ×
= c.
Menyusun Hipotesis Ho = tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan
variabel terikat. Ha = ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel
terikat. d.
Memilih level signifikansi yaitu 5 dengan derajat kebebasan db yang dicari dengan rumus sebagai berikut Sudjana,
2005:273: db = b–1k-1
Keterangan: b = baris
k = kolom
Ho ditolak apabila
2
χ hitung
2
χ tabel Ho diterima apabila
2
χ hitung
2
χ tabel 3
Menghitung koefisien kontingensi
50
Untuk mengetahui kuatnya hubungan antar faktor yang satu dengan lainnya digunakan koefisien kontingensi C dengan rumus sebagai
berikut Sudjana, 2005:282:
n C
+ =
2 2
χ χ
Keterangan: C =
koefisien kontingensi
2
χ = chi-square n =
jumlah item
Agar harga koefisien C yang diperoleh dapat dipakai untuk menilai derajat asosiasi antar variabel, maka harga C perlu
dibandingkan dengan koefisien maksimum C
maks
yang bisa terjadi. Harga C maksimum dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut
Sudjana, 2005:282:
m m
Cmaks 1
− =
Keterangan: m = jumlah baris atau kolom yang paling sedikit.
Setelah C maksimum diperoleh maka selanjutnya dibandingkan
dengan harga C menggunakan rumus sebagai berikut:
Cmaks C
r =
Untuk dapat memberikan penafsiran terhadap keeratan suatu hubungan antar variabel maka dapat berpedoman pada kriteria r
yang tertera dalam tabel di bawah ini Syafaruddin Siregar, 2004:187:
51
Tabel 3.11 Interpretasi r
Interval nilai Kekuatan hubungan
r = 1 Sempurna
0,80 r 1 Sangat tinggi
0,60 r 0,79 Tinggi
0,40 r 0,59 Sedang
0,20 r 0,39 Rendah
0,00 r 0,19 Sangat rendah
r = 0,00 Tidak ada
52
BAB IV GAMBARAN UMUM
