74 Hasil analisis untuk mengetahui hipotesis penelitian dapat digeneralisasi atau
tidak, apabila Ha diterima, berarti hasil penelitian menyatakan ada hubungan antar variabel.
4.7.1 Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen “X” situs jejaring sosial dengan variabel dependen “Y” pemanfaatan website
perpustakaan apakah positif atau negatif, dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau
penurunan. Berikut adalah hasil perhitungan regresi linier sederhana dengan
SPSS 16,0:
Tabel 4.20 Hasil Uji Statistik Koefisien Linier
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
13.711 1.557
8.808 .000
Situs Jejaring Sosial
.631 .073
.659 8.629
.000 a. Dependent Variable: Pemanfaatan Website Perpustakaan
Sumber: Hasil Perhitungan SPSS Versi 16.0 Berdasarkan tabel 4.20, data hasil uji statistik koefisien regresi linier
sederhana menunjukkan persamaan regresi linier sebagai berikut:
Ŷ = 13.711 + 0, 631X
Universitas Sumatera Utara
75
Penjelasan:
a. Konstanta 13.711artinya jika situs jejaring sosial tidak ada, maka pemanfaatan website perpustakaan tetap ada dengan nilai 0,631.
b. Koefisien regresi X adalah sebesar 0,631 artinya jika pemanfaatan situs jejaring sosial meningkat, maka pemanfaatan website perpustakaan akan
mengalami peningkatan sebesar 0,631 ditambah dengan konstanta sebesar 13.711.
Sesuai penjelasan diperoleh bahwa koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara situs jejaring sosial terhadap pemanfaatan website
perpustakaan. Jadi, hasil persamaan regresi linier sederhana menunjukkan bahwa jika terjadi perubahan nilai pada situs jejaring sosial X kearah perubahan yang
lebih baik, maka hal ini akan lebih meningkatkan pemanfaatan website perpustakaan Y pada perpustakaan USU.
Setelah hasil regresi linier sederhana dengan perhitungan SPSS 16,0 diketahui, maka perhitungan secara manual akan dihitung pada perhitungan
Pearson Product Momentsecara manual.Berikut adalah perhitungan rumus Pearson Product Moment secara manual:
r
xy =
N.∑ − ∑ . ∑ √ N.∑
2
− ∑
2
. N.∑
2
− ∑
2
Keterangan :
r
xy = koefisien korelasi variabel x dengan variabel y.
xy = jumlah hasil perkalian antara variabel x denganvariabel y. x
= jumlah nilai setiap item. y
= jumlah nilai konstan. N
= jumlah subyek penelitian.
Universitas Sumatera Utara
76 Dari data yang diperoleh dibuat tabel penolong untuk menghitung korelasi
Pearson Product Moment. Sehingga diketahui: xy = 56729
x = 2074
y = 2667
= 44806 = 73093
N = 99
Maka
r
hitung
r
xy
dapat diketahui dengan menggunakan rumus,
r
xy =
N.∑ − ∑ . ∑ √ N.∑
2
− ∑
2
. N.∑
2
− ∑
2
r
hitung =
.∑ − ∑
. ∑ √
.∑ − ∑
2
. .∑
− ∑
2
r
hitung =
− √
∗ −
. ∗
−
r
hitung =
√ −
. −
r
hitung =
√ .
r
hitung =
√
r
hitung =
,
r
hitung
= 0,6589
Dari perhitungan manual Pearson Product Momentdiketahui nilai
r
hitung
sebesar 0,6589 yang akan digunakan pada pada uji parsial Uji-t yang akan
dihitung secara manual sesuai rumus Uji-t, untuk memperoleh nilai t
hitung
dari
perhitungan manual.
Universitas Sumatera Utara
77
4.7.1 Uji Parsial Uji-t
