75
Tabel 4.20. Uji Multikolinearitas Data Penelitian
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 4.181
2.029 2.061
.041 X1
.118 .023
.368 5.093
.000 .998
1.002 X2
.199 .030
.476 6.592
.000 .998
1.002
4.1.3.3. Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena varian penggangu yang berbeda antara satu
observasi ke observasi lain. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas dengan melihat ada tidaknya gejala heteroskedatisitas dapat
dilihat pada dari grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya. Deteksi terhadap ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara prediksi varibel terikat. Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel 4.20 di bawah ini :
Gambar 4.20. Pola scatterplot uji heteroskedastisitas
76
Berdasarkan gambar 4.20 diatas diperoleh scatterplot yang tidak membentuk pola tertentu, maka model regresi tidak memiliki gejala heterokesdastisitas.
Untuk lebih jelasnya, selain mengamati grafik scatterplot dapat dilakukan dengan uji glejser. Uji glejser yaitu pengujian dengan meregresikan nilai absolut
residual terhadap variabel independen. Uji glejser dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.21. Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. B Std.
Error Beta 1 Constant
2.254 1.045
2.157 .033 X1 .013
.012 .098
1.093 .277
X2 -.024 .016
-.140 -1.556
.122
a. Dependent Variable: Abs_res
Apabila nilai probabilitas α 0,05, maka tidak terdapat heteroskedastisitas
dan jika nilai probabilitas ≤ α 0,05 maka terdapat heteroskedastisitas. Pada
tabel diatas, menunjukkan bahwa masing-masing variabel independen nilai probabilitas
α 0,05. Variabel strategi guru mengajar diperoleh nilai probabilitas 0,277
α 0,05 dan variabel strategi belajar siswa diperoleh nilai probabilitas 0,122
α 0,05. Jadi model regresi tidak terdapat heteroskedastisitas.
4.1.4.1. Analisis Regresi berganda
Pengaruh strategi guru mengajar dan strategi belajar siswa terhadap hasil belajar Ilmu Pengetahuan Sosial IPS Terpadu dapat dilihat dari analisis regresi
77
berganda yang meliputi uji parsial dan uji simultan. Berdasarkan hasil perhitungan SPSS diperoleh hasil perhitungan seperti pada tabel 4.22 di bawah ini :
Tabel 4.22. Hasil analisis regresi linier berganda Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. B Std.
Error Beta 1 Constant
4.181 2.029
2.061 .041 X1 .118
.023 .368
5.093 .000
X2 .199 .030
.476 6.592
.000 a. Dependent Variable: Hasil belajar
Sumber : data penelitian, yang diolah Tabel 4.22 di atas menunjukkan bahwa dari hasil analisis diperoleh
persamaan regresi ganda Y= 4,181+ 0,118 X
1
+ 0,199 X
2
. Persamaan regresi tersebut mempunyai makna persamaan tersebut diperoleh koefisien positif artinya
kenaikan variabel independen akan diikuti kenaikan dependen. Dengan demikian dapat dijelaskan bahwa jika variabel strategi guru mengajar dan strategi belajar
siswa naik satu poin maka akan didikuti dengan naiknya variabel hasil belajar siswa pada mata pelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial IPS Terpadu, dan sebaliknya
dengan menurunnya strategi guru mengajar dan strategi belajar siswa maka akan didikuti menurunnya variabel hasil belajar mata pelajaran Ilmu Pengetahuan
Sosial IPS Terpadu.
4.1.4.2. Pengujian Hipotesis secara Parsial Uji t
