Berdasarkan perhitungan diperoleh nilai korelasi antara sebesar 0,037. Angka tersebut menunjukkan sangat lemah berkorelasi kurangnya perhatian dari orang
tua X
1
dan kurangnya pemahaman dasar – dasar tentang agama X
7
. Sedangkan tanda positif mengartikan bahwa arah hubungan yang arah. Semakin tinggi
kurangnya perhatian dari orang tua X
1
maka semakin besar kurangnya pemahaman dasar-dasar tentang agama X
7
begitu juga sebaliknya. p.
Korelasi antara kurangnya perhatian dari orang tua X
1
dan kondisi ekonomi X
8
Berdasarkan perhitungan diperoleh nilai korelasi antara sebesar 0,085. Angka tersebut menunjukkan cukup berkorelasi kurangnya perhatian dari orang tua X
1
dan kondisi ekonomi X
8
. Sedangkan tanda positif mengartikan bahwa arah hubungan yang searah. Semakin tinggi kondisi ekonomi X
8
maka semakin naik kurangnya perhatian dari orang tua X
1
begitu juga sebaliknya. q.
Korelasi antara kurangnya perhatian dari orang tua X
1
dan dampak negative dari perkembangan teknologi modern X
9
Berdasarkan perhitungan diperoleh nilai korelasi antara sebesar -0,082. Angka tersebut menunjukkan cukup berkorelasi kurangnya perhatian dari orang tua X
1
dan dampak negative dari perkembangan teknologi modern X
9
. Sedangkan tanda negatif mengartikan bahwa arah hubungan yang berbalik, Semakin tinggi
kurangnya perhatian dari orang tua X
1
maka semakin rendah dampak negative dari perkembangan teknologi modern X
9
.
4.3 Mengolah Data dengan Analisis Diskriminan
4.3.1 Uji Kesamaan
Sebelum menentukan Persamaan Diskriminan, terlebih dahulu akan di uji kesamaan data. Uji Kesamaan Data yang digunakan adalah Uji Kesamaan Rata -
rata, Uji Kesamaan Matriks Kovarians serta Uji Box‟s M, uji ini dapat dilakukan dengan bantuan SPSS 17.0.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
TABEL 4.5 Uji Kesamaan rata - rata
Wilks Lambda
F df1
df2 Sig.
X
1
0,988 1,034
1 87
0,312 X
2
1,000 0,000
1 87
0,990 X
3
0,996 0,344
1 87
0,559 X
4
0,995 0,395
1 87
0,531 X
5
0,993 0,643
1 87
0,425 X
6
0,921 7,446
1 87
0,008 X
7
0,996 0,344
1 87
0,559 X
8
0,998 0,141
1 87
0,708 X
9
0,993 0,594
1 87
0,443 Selanjutnya melakukan uji kesamaan, yaitu untuk memenuhi asumsi bahwa faktor
independen harus sama dilihat pada tingkat signifikan dari Wilk’s Lambda. Jika
nilai p 0,05 menunjukkan bahwa faktor sama.
4.3.2 Uji Kesamaan Matriks kovarian
TABEL 4.6 Uji Kesamaan Matriks kovarian
Y Rank
Log Determinan Rendah
9 2,263
Tinggi 9
3,118 Tanpa Grup
9 3,385
Sama tidaknya grup matriks kovarian juga dapat dilihat dari tabel output log determinan pada tabel Box’s M. Dari hasil output diatas dapat dilihat bahwa
angka log determinan untuk kelompok rendah 2,263 dan tinggi 3,118 memiliki banyak perbedaan sehingga dapat dikatakan bahwa grup matriks kovarian akan
relatif berbeda untuk kedua kelompok.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
TABEL 4.7 Uji Box’s M
Boxs M 48,008
F Approx. 0,928
df1 45
df2 11832,244
Sig 0,609
Dari Tabel 4.7 dapat berupa hasil yakni pada bagian ini Analisis membagi responden menjadi dua grup, yakni “berpengaruh” dan “tidak berpengaruh” dan
untuk setiap faktor. Pada tabel menguji perbedaan antar grup untuk setiap faktor bebas yang ada. Dengan m
enggunakan angka Wilk‟s lambda yang berkisar 0 sampai dengan 1. Jika angka mendekati 0, maka data tersebut dalam tiap grup
cenderung berbeda sedangkan jika mendekati angka 1 maka data dalam tiap grup cenderung sama.
Setelah diketahui bahwa data berdistibusi normal dan matriks kovarians dari semua faktor variabel bebas, maka dapat dilakukan analisis diskriminan.
Sebelum melakukan analisis diskriminan, sampel dibagi menjadi 2 yaitu : Grup pertama n
=30 siswa yang memilih tidak berpengaruh, dan grup n
1
=59 siswa yang memilih berpengaruh. Kemudian, dianggap memiliki n
1
observasi dari faktor acak multivariate
′
= [ , , …,
�
] dari � dan � pengukuran kuantitas ini dari
� dengan � + � − ≥ �. 30+59-2 p.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
TABEL 4.8 Matriks Kovarians
Y X
1
X
2
X
3
X
4
X
5
X
6
X
7
X
8
X
9
X
1
0,978 -0,103
0,161 0,016
-0,085 0,082
0,049 0,098
-0,214 X
2
-0,103 1,390
0,105 0,106
-0,048 0,355
0,021 0,120
0,289 X
3
0,161 0,105
1,672 -0,079
-0,214 0,206
0,431 0,013
-0,021 X
4
0,016 0,106
-0,079 1,604
-0,038 -0,022
0,462 0,298
0,165 X
5
-0,085 -0,048
-0,214 -0,038
1,693 -0,112
-0,200 -0,024
0,174 X
6
0,082 0,355
0,206 -0,022
-0,112 1,717
0,556 0,206
0,286 X
7
0,049 0,021
0,431 0,462
-0,200 0,556
1,739 0,098
0,235 X
8
0,098 0,120
0,013 0,298
-0,024 0,206
0,098 1,345
0,019 X
9
-0,214 0,289
-0,021 0,165
0,174 0,286
0,235 0,019
2,191
4.4 Analisis Diskriminan dalam SPSS
