Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
PERHATIAN ORANGTUA LINGKUNGAN SEKOLAH
.895 1.117
.895 1.117
Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui bahwa nilai signifikansi Linearity
sebesar 0,937 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data variabel lingkungan sekolah X
2
atas data variabel penyimpangan perilaku Y adalah tidak linear.
Berikut ini rangkuman hasil uji linieritas X
1
atas Y dan X
2
atas Y, sebagaimana tertera pada tabel dibawah ini;
Tabel 4.47 Rangkuman Hasil Uji Linieritas No
Variabel Sig. Linearity
Signifikansi Kesimpulan
1. X
1
atas Y 0,847
0,05 Tidak Linier
2. X
2
atas Y 0,937
0,05 Tidak Linier
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa data pada variabel terikat tidak linieritas dengan data pada masing-masing variabel bebas.
3. Uji Multikolinieritas
Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi yang sempurna antar variabel bebas. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang sempurna di antara variabel bebas. Salah satu cara untuk mendeteksi adanya multikolinearitas
adalah dengan melihat tolerance atau Varians Inflation Factor VIF. Apabila tolerance lebih kecil dari 0,1 atau nilai VIF di atas 10, maka terjadi
multikolinearitas. Aturan yang berikutnya adalah jika nilai Tol dan VIF mendekati angka satu maka dalam analisis regresi ganda tak ada
multikolinieritas.Hasil uji multikolinearitas pada pada tabel di atas diketahui bahwa hasil Tolerance dan nilai Varians Inflation Factor VIF pada
masing-masing variabel mendekati nilai angka satu. Sehingga dapat dinyatakan bahwa tidak ada multikolinieritas antara perhatian orangtua dan
lingkungan sekolah pada analisis regresi ganda ini.
Tabel 4.48 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Berdasarkan tabel hasil uji multikolinieraitas diperoleh nilai VIF 1,117 dan
tolerance 0,895 nilai tersebut mendekati 1 sehingga disimpulkan bahwa
tidak terdeteksi sebagai multikolinieritas. Dengan demikian proses pengujian hipotesis dapat dilanjutkan.
E. Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan suatu keputusan dalam menerima atau menolak hipotesis ini. Seluruh pengolahan
data untuk pengujian hipotesis menggunakan bantuan SPSS versi 20.00 sebagaimana diuraikan berikut ini;
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
Constant 1
PERHATIAN ORANGTUA
96.036
16.356 5.872
.000
-.034
.159 -.027
-.211 .834
Model Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
Regression 1 Residual
Total 20.732
1 20.732
.044 .834
b
28445.871 61
466.326 28466.603
62
1. Uji Hipotesis Pertama
Pengujian hipotesis pertama yang diajukan dalam penelitian ini mengikuti langkah-langkah sebagaimana berikut:
a. Merumuskan Hipotesis Statistik
H :
β
1
= 0 : Perhatian orangtua tidak berpengaruh signifikan dan negatif terhadap penyimpangan perilaku.
H
1
: β
1
0 : Perhatian orangtua berpengaruh signifikan dan positif terhadap penyimpangan perilaku.
b. Membuat Persamaan Regresi Rumus persamaan regresi antara variabel perhatian orangtua dengan
penyimpangan perilaku adalah Ŷ = a + bX
1
. Perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 diperoleh hasil seperti berikut;
Tabel 4.49 Persamaan Regresi Y atas X
1
Coefficients
a
a. Dependent Variable: PENYIMPANGAN PERILAKU
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Berdasarkan tabel di atas, maka diperoleh persamaan regresi Y atas X
1
adalah Ŷ = 96,036 - 0,34X
1
Dengan persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan bahwa jika perhatian orangtua X
1
dengan penyimpangan perilaku Y diukur dengan instrument yang dikembangkan dalam penelitian ini, maka setiap
perubahan skor perhatian orangtua sebesar satu satuan, dapat diestimasikan skor penyimpangan perilaku akan berubah sebesar -0,034
satuan pada arah yang berlawanan. Dengan kata lain jika perhatian orangtua meningkat, maka penyimpangan perilaku menurun, ini artinya
jika perhatian orangtua dilakukan secara kontinyu akan menurunkan penyimpangan perilaku pada anak.
c. Menguji Keberartian Persamaan Regresi Keberartian persamaan regresi didasarkan pada hasil perhitungan dengan
bantuan SPSS 20.00 seperti tampak pada tabel berikut;
Tabel 4.50 Uji Keberartian Persamaan Regresi Y atas X
1
ANOVA
a
a. Dependent Variable: PENYIMPANGAN PERILAKU b. Predictors: Constant, PERHATIAN ORANGTUA
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
-.0427
a
.1823 -.016
21.595
Kriteria pengujian persamaan regresi adalah tolak H jika nilai
probabilitas lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan tabel di atas, nilai probabilitas sebagaimana ditunjukkan pada kolom SigSignificance
adalah 0,834. Sehingga nilai probabilitas jauh lebih besar dari 0,05 0,834 0,05. Dapat disimpulkan koefisien regresi non-signifikan atau
tidak berarti. Dengan kata lain bahwa perhatian orangtua tidak memiliki pengaruh secara signifikan terhadap penyimpangan perilaku.
d. Menghitung Korelasi. 1 Koefisien korelasi X
1
atas Y Hasil perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00, nilai korelasi variabel
perhatian orangtua X
1
terhadap penyimpangan perilaku Y. Berdasarkan hasil perhitungan SPSS 20.00 nilai korelasi yang
diperoleh untuk X
1
dengan Y sebesar -0,427; berarti terdapat pengaruh negatif antara perhatian orangtua dengan penyimpangan
perilaku. Uji signifikansi untuk X
1
dengan Y ditunjukkan pada tabel diperoleh variabel perhatian orangtua mempunyai nilai signifikan
0,834; yang lebih besar dari nilai probabilitas 0,05 atau 0,8340,05, maka H
diterima dengan Ha ditolak, yang artinya non-signifikan. Terbukti bahwa perhatian orangtua tidak mempunyai pengaruh
signifikan terhadap penyimpangan perilaku. 2 Koefisien korelasi Parsial
Analisis korelasi parsial dimaksudkan untuk mengetahui derajat hubungan pengaruh variabel-variabel bebas X
1
dan X
2
terhadap variabel terikat Y secara sendiri-sendiri dengan menganggap variabel
lain tetap konstan. Dengan menganggap X
2
konstan, diperoleh koefisien korelasi antara variabel X
1
dengan Y sebesar -0,348. Harga t
hitung
sebesar -0,189. sedangakan t
tabel
pada 0,05 dan dk = 60 menunjukkan nilai 2,000 berarti t
hitung
t
tabel
, dengan demikian H diterima dan Ha ditolak,
artinya dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi parsial tersebut tidak signifikan.
3 Menghitung Nilai Determinasi Hasil perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 nilai determinasi
variabel perhatian orangtua X
1
terhadap variabel penyimpangan perilaku Y tampak pada tabel berikut
Tabel 4.51 Koefisien Determinasi Perhatian orangtua terhadap Penyimpangan perilaku
Model Summary
a. Predictors: Constant, PERHATIAN ORANGTUA
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui besarnya determinasi
variabel perhatian orangtua X
1
terhadap variabel penyimpangan perilaku Y R Squarenya sebesar 0,1823 itu artinya penyimpangan
perilaku dipengaruhi oleh perhatian orangtua sebesar 18,23, sedangkan sisanya 81,77 dipengaruhi oleh faktor lain.
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
Constant 1
LINGKUNGAN SEKOLAH
93.900
13.583 6.913
.000
-.013
.137 -.012
-.095
.925
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. Regression
1 Residual Total
4.214 1
4.214 .009
.925
b
28462.389 61
466.597 28466.603
62
2. Uji Hipotesis Kedua
Pengujian hipotesis kedua yang diajukan dalam penelitian ini mengikuti langkah-langkah sebagaimana berikut;
a. Merumuskan Hipotesis Statistik H
: β
2
= 0 : Lingkungan sekolah tidak berhubungan signifikan dan negatif terhadap penyimpangan perilaku.
H
1
: β
2
0 : Lingkungan sekolah berhubungan signifikan dan positif terhadap Penyimpangan perilaku.
b. Membuat Persamaan Regresi Rumus persamaan regresi antara variabel lingkungan sekolah dengan
penyimpangan perilaku adalah Ŷ = a + bX
2
. Perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 diperoleh hasil seperti berikut;
Tabel 4.52 Persamaan Regresi Y atas X
2
Coefficients
a
a. Dependent Variable: PENYIMPANGAN PERILAKU
Berdasarkan tabel di atas, maka diperoleh persamaan regresi Y atas X
2
adalah Ŷ = 93,900 - 0,13X
2
. Dengan persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan bahwa jika lingkungan sekolah X
2
dengan penyimpangan perilaku Y diukur dengan instrument yang
dikembangkan dalam penelitian ini, maka setiap perubahan skor lingkungan sekolah sebesar satu satuan, diestimasikan skor
penyimpangan perilaku akan berubah sebesar -0,013 satuan pada arah yang berlawanan. Dengan kata lain jika lingkungan sekolah meningkat,
maka penyimpangan perilaku menurun, ini artinya jika lingkungan sekolah dikelola dengan baik, maka akan menurunkan penyimpangan
perilaku pada anak.
c. Menguji Keberartian Persamaan Regresi Keberartian persamaan regresi didasarkan pada hasil perhitungan dengan
bantuan SPSS 20.00 seperti tampak pada tabel berikut; Tabel 4.53 Uji Keberartian Persamaan Regresi Y atas X
2
ANOVA
a
a. Dependent Variable: PENYIMPANGAN PERILAKU b. Predictors: Constant, LINGKUNGAN SEKOLAH
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Kriteria pengujian persamaan regresi adalah tolak H
jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan tabel di atas, nilai
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
-.395
a
.156 -.016
21.601
probabilitas sebagaimana ditunjukkan pada kolom SigSignificance adalah 0,925. Sehingga nilai probabilitas jauh lebih besar dari 0,05
0,925 0,05. Dapat disimpulkan koefisien regresi non-signifikan atau tidak berarti. Dengan kata lain bahwa lingkungan sekolah tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap penyimpangan perilaku.
d. Menghitung Korelasi 1 Koefisien korelasi X
2
atas Y Hasil perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 nilai korelasi variabel
lingkungan sekolah X
2
terhadap penyimpangan perilaku Y. Berdasarkan hasil perhitungan SPSS 20.00 nilai korelasi yang
diperoleh untuk X
2
dengan Y sebesar -0,395, berarti terdapat pengaruh negatif antara lingkungan sekolah dengan penyimpangan
perilaku. Uji signifikansi untuk X
2
dengan Y ditunjukkan pada tabel diperoleh variabel lingkungan sekolah mempunyai nilai signifikan
0,925; yang lebih besar dari nilai probabilitas 0,05 atau 0,9250,05, maka H
diterima dengan Ha ditolak, yang artinya non-signifikan. Terbukti bahwa lingkungan sekolah tidak mempunyai pengaruh yang
signifikan terhadap penyimpangan perilaku. 2 Koefisien korelasi Parsial
Analisis korelasi parsial dimaksudkan untuk mengetahui derajat hubungan pengaruh variabel-variabel bebas X
1
dan X
2
terhadap variabel terikat Y secara sendiri-sendiri dengan menganggap variabel
lain tetap konstan. Dengan menganggap X
1
konstan, diperoleh koefisien korelasi antara variabel X
2
dengan Y sebesar -0,319. Harga t
hitung
sebesar -0,095 sedangakan t
tabel
pada 0,05 dan dk = 60 menunjukkan nilai 2,000 berarti t
hitung
t
tabel
, dengan demikian H diterima dan Ha ditolak, yang
artinya dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi parsial tersebut non-signifikan.
3 Menghitung Nilai Determinasi Hasil perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 nilai determinasi
variabel lingkungan sekolah X
2
terhadap variabel penyimpangan perilaku Y tampak pada tabel berikut;
Tabel 4.54 Koefisien Determinasi Lingkungan Sekolah terhadap Penyimpangan Perilaku
Model Summary
a. Predictors: Constant, LINGKUNGAN SEKOLAH
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui besarnya determinasi
variabel lingkungan sekolah X
2
terhadap variabel penyimpangan perilaku Y R Squarenya sebesar 0,156 itu artinya penyimpangan
perilaku dipengaruhi oleh lingkungan sekolah sebesar 15,60, sedangkan sisanya 84,40 dipengaruhi oleh faktor lain.
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
Constant PERHATIAN
1 ORANGTUA
LINGKUNGAN SEKOLAH
96.277 18.604
5.175 .000
-.032 .170
-.026 -.189
.851 -.004
.146 -.004
-.028 .978
Model Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. Regression
1 Residual Total
21.105 2
10.553 .022
.978
b
28445.498 60
474.092 28466.603
62
3. Uji Hipotesis Ketiga
Pengujian hipotesis ketiga yang diajukan dalam penelitian ini mengikuti langkah-langkah sebagaimana berikut;
a. Merumuskan Hipotesis Statistik H
: β
1
= β
2
= 0 : Perhatian orangtua dan lingkungan sekolah secara bersama-sama tidak berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
penyimpangan perilaku. H
1
: β
1
0 atau β
2
0: Perhatian orangtua dan lingkungan sekolah secara bersama-sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penyimpangan perilaku. b. Membuat Persamaan Regresi
Rumus persamaan regresi antara variabel perhatian orangtua dan lingkungan sekolah dengan penyimpangan perilaku adalah
Ŷ = a + bX
1
+ bX
2
. Perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 diperoleh hasil seperti berikut;
Tabel 4.55 Persamaan Regresi Y atas X
1
dan X
2
Coefficients
a
a. Dependent Variable: PENYIMPANGAN PERILAKU
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Berdasarkan tabel di atas, persamaan regresi Y atas X
1
dan X
2
; Ŷ =
96,277 - 0,032X
1
- 0,004X
2
. Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan jika perhatian orangtua X
1
dan lingkungan sekolah X
2
dengan penyimpangan perilaku Y diukur dengan instrument yang dikembangkan dalam penelitian ini, maka setiap perubahan skor
perhatian orangtua dan lingkungan sekolah sebesar satu satuan, dapat diestimasikan skor penyimpangan perilaku akan berubah sebesar -0,032
satuan X
1
dan -0,004 satuan X
2
pada arah yang berlawanan. c. Menguji Keberartian Persamaan Regresi
Keberartian persamaan regresi didasarkan pada hasil perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 seperti tampak pada tabel berikut;
Tabel 4.56 Uji Persamaan Regresi Y atas X
1
dan X
2
ANOVA
a
a. Dependent Variable: PENYIMPANGAN PERILAKU b. Predictors: Constant, LINGKUNGAN SEKOLAH, PERHATIAN ORANGTUA
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Kriteria pengujian persamaan regresi adalah tolak H
jika nilai SigSignificance
lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan tabel di atas, nilai
SigSignificance sebagaimana ditunjukkan pada kolom adalah 0,978.
Sehingga nilai SigSignificance jauh lebih besar dari 0,05 atau 0,978 0,05, dengan demikian dapat disimpulkan koefisien regresi tidak
signifikan atau perhatian orangtua dan lingkungan sekolah tidak mempunyai pengaruh terhadap penyimpangan perilaku.
d. Menghitung Korelasi Berdasarkan tabel di atas bahwa besarnya korelasi antara perhatian
orangtua dan lingkungan sekolah secara bersama-sama terhadap penyimpangan perilaku dihitung dengan koefisien korelasi adalah -0,274;
hal ini menunjukkan hubungan yang lemah. Uji signifikansi analisis jalur dengan membandingkan antara nilai probabilitas 0,05 dengan nilai
probabilitas sig. yaitu 0,978. Karena nilai sig 0,05, maka keputusannya adalah H
diterima dan Ha ditolak, dengan test F diperoleh F
hitung
= 0,022 sedangkan F
tabel
pada α = 0,05 dan dk 2: 60 sebesar 3,15; jadi,
F
hitung
F
tabel
. Artinya perhatian orangtua dan lingkungan sekolah secara bersama-sama terhadap penyimpangan perilaku tidak mempunyai
pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap penyimpangan perilaku. Tabel 4.57 Rangkuman Hasil Pengujian Signifikansi Koefisien Korelasi
Parsial dan Ganda
Antara Variabel Nilai
Korelasi Nilai Sig Keputusan H
Implikasi X
1
dengan Y 0,427
0,834 Diterima
Non-Signifikan X
2
dengan Y 0,395
0,925 Diterima
Non-Signifikan X
1
dan X
2
dengan Y 0,274
0,978 Diterima
Non-Signifikan e. Menghitung Nilai Determinasi
Hasil perhitungan dengan bantuan SPSS 20.00 nilai determinasi variabel perhatian orangtua X
1
dan lingkungan sekolah X
2
secara bersama- sama terhadap variabel penyimpangan perilaku Y tampak pada tabel
berikut; Tabel 4.58 Koefisien Determinasi Perhatian Orangtua dan Lingkungan
Sekolah Secara Bersama-sama terhadap Penyimpangan Perilaku
Model Summary
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics R Square
Change F
Change df1
df2 Sig. F
Change 1
-.274
a
.0750 -.033
21.774 .001
.022 2
60 .978
a. Predictors: Constant, LINGKUNGAN SEKOLAH, PERHATIAN ORANGTUA
Perhitungan terdapat pada Lampiran 4 Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui besarnya determinasi variabel
perhatian orangtua X
1
dan lingkungan sekolah X
2
secara bersama- sama terhadap variabel penyimpangan perilaku Y adalah sebesar R
Square 0,0750 artinya penyimpangan perilaku dipengaruhi perhatian
orangtua dan lingkungan sekolah secara bersama-sama sebesar 7,50. Berdasarkan uraian di atas mengenai pengujian hipotesis sebagaimana
dipaparkan di atas dapat dirangkum beberapa hal sebagai berikut: 1 Seluruh Ha yang diajukan dalam penelitian ini ditolak pada
α = 0,05 sebagaimana ditunjukkan pada tabel ini;
Tabel 4.59 Rangkuman Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis
Persamaan Regresi Nilai
Sig Keterangan
Hipotesis 1 Ŷ = 96,036 - 0,34X
1
0,834 Non-Signifikan
Hipotesis 2 Ŷ = 93,900 - 0,13X
2
0,925 Non-Signifikan
Hipotesis 3 Ŷ = 96,277 - 0,032X
1
- 0,004X
2
0,978 Non-Signifikan
2 Berdasarkan perhitungan determinasi dapat digambarkan model determinasi variabel penelitian seperti tampak pada gambar berikut;
X
1
-0,427
Y
X
2
-0,395
-0,274 Gambar 4.2
Model Determinasi Variabel Bebas terhadap Variabel Terikat Berdasarkan gambar di atas dapat diketahui hubungan antara variabel
perhatian orangtua X
1
terhadap variabel penyimpangan perilaku Y sebesar -0,427
2
=0,1823 x 100 = 18,23. Besarnya hubungan variabel lingkungan sekolah X
2
terhadap variabel penyimpangan perilaku Y sebesar -0,395
2=
0,1560 x 100 = 15,60. Besarnya hubungan variabel perhatian orangtua X
1
dan lingkungan sekolah X
2
secara bersama-sama terhadap variabel penyimpangan perilaku Y adalah sebesar -0,274
2
= 0,0750 x 100 = 7,50. Sedangkan sisanya 92,50 dipengaruhi oleh faktor lain seperti pendidikan agama
di sekolah dan di rumah, disiplin terhadap peraturan sekolah, menghargai norma-norma agama dan dilaksanakan serta mencegah
yang dilarang, dan lain-lain yang tidak dikaji dalam penelitian ini.
F. Pembahasan Hasil Penelitian
