57
4.6. Analisis Regresi Linear Berganda
Persamaan umum regresi linear berganda adalah: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
dimana Y adalah variable dependen, X1 dan X2 adalah variable independen, a adalah konstanta dan b1 dan b2 adalah koefisien peubah X. Pada penelitian ini Y adalah
Manfaat, X1 adalah pengetahuan dan X2 adalah penerapan. Melalui perhitungan menggunakan SPSS diketahui:
Tabel 17. Tabel Koefisien Persamaan
Model Unstandardized
Coefficients t
Significance B
Std. Error
1 Constant
4.065 .865
4.697 .000
PENERAPAN .053
.159 .331
.02 PENGETAHUAN
.053 .156
.340 .05
a Dependent Variable: MANFAAT
Nilai signifikansi t lebih kecil dari taraf nyata 0,05. Artinya terdapat hubungan antara manfaat dan penerapan serta manfaat dan pengetahuan thitungttabel.
Dengan melihat hasil pada table koefisien persamaan di atas, maka persamaan regresinya adalah sebagai berikut :
Y = 4.065 + 0.053X1 + 0.053X2
atau
Manfaat = 4.065 + 0.053 Penerapan + 0.053 Pengetahuan
Dari persamaan regresi tersebut dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Konstansa a = 4.065, artinya jika penerapan X1 dan pengetahuan X2
nilainya nol, maka hasil manfaat Y bernilai 4,065.
58 2. Koefisien regresi 0,053, berarti jika penerapan X1 mengalami kenaikan 1
unit, manfaat Y mengalami peningkatan 0,053 satuan. 3. Koefisien regresi 0,053, berarti jika pengetahuan X2 mengalami kenaikan 1
unit, manfaat Y mengalami peningkatan 0,053 satuan.
Tabel 18. Tabel Analisis Sidik Ragam
Mode l
R R
Squar e
Adjuste d R
Square Std.
Error of the
Estimat e
Change Statistics R
Square Chang
e F
Chang e
df 1
df 2
Significanc e F Change
1 .52a
.0.72 .022
.80455 .003
.110 2 82
.04
a Predictors: constant PENGETAHUAN, PENERAPAN
Dari tabel di atas diketahui 72 R
2
= 0,72 variabel manfaat dapat dijelaskan oleh model pengetahuan dan penerapan, sisanya 28 dipengaruhi oleh faktor lain. Adapun
nilai Fsig = 0,06 0,05 menunjukkan persamaan yang telah diketahui dari tabel koefisien persamaan layak digunakan untuk menduga nilai manfaat. Secara spesifik
besar kaitan antara manfaat dengan pengetahuan serta manfaat dan penerapan dapat dihitung melalui korelasi pearson.
Dimana r adalah korelasi pearson, xi adalah nilai ke I dari variable x, ẋ adalah rata- rata x, dan ẏ adalah rata-rata y.
59
Tabel 19. Tabel Korelasi
Manfaat Pengetahuan
Penerapan Pearson
Correlation Manfaat
1.000 .4
.2 Pengetahuan
. 1.000
.023 Penerapan
. .
1.000 Significance
1-tailed Manfaat
. .
. Pengetahuan
.002 .
. Penerapan
.02 .06
. N
Manfaat 85
85 85
Pengetahuan 85
85 85
Penerapan 85
85 85
Hubungan antara 1. Manfaat-Pengetahuan
r = 0.4, termasuk kategori kurang erat. 2. Manfaat-Penerapan
r = 0.2, termasuk kategori kurang erat
4.7. Pengujian Hipotesis