mahasiswa 32,32, mahasiswa yang mendapat skor prestasi belajar dalam kategori kurang sebanyak 7 mahasiswa 2,37 dan tidak ada
mahasiswa yang IPKnya masuk dalam kategori sangat kurang. Data tersebut menunjukkan bahwa kecendrungan data berpusat pada kategori
baik.
6.06 59.26
32.32
2.37 10
20 30
40 50
60
Prestasi Belajar Amat Baik
Baik Cukup
Kurang Sangat
Kurang
Gambar 4.7: Sebaran Kategori Prestasi Belajar
Berdasarkan data yang diperoleh dari angket yang diujikan kepada 297 responden menunjukkan bahwa variabel ketersediaan fasilitas belajar
Y diperoleh skor tertinggi 5 dan skor terendah sebesar 2. Hasil analisis diperoleh nilai rata-rata atau mean sebesar 3,69; median sebesar 4,00;
modus sebesar 4; dan standar devisiasi sebesar 0,619. Untuk menentukan jumlah kelas interval digunakan rumus yaitu 1 + 3,3 log n, dimana n
adalah jumlah responden sehingga diperoleh jumlah kelas sebanyak 9 kelas interval yang disajikan dalam tabel 4.8
Tabel 4.8 Distribusi Frekuensi Variabel Prestasi Belajar
No. Kelas Interval Frekuensi Frekuensi
Komulatif Frekuensi
Frekuensi Komulatif
1 2 - 2.3
7 7
2,36 2,36
2 2.4 - 2.7
7 -
2,36 3
2.8 - 3.1 96
103 32,32
34,68 4
3.2 - 3.5 103
- 34,68
5 3.6 - 3.9
103 -
34,68 6
4 - 4.3 176
279 59,26
93,94 7
4.4 - 4.7 279
- 93,94
8 4.8 - 5.1
18 297
6,06 100
9 5.2 - 5.5
297 -
- 297
- 100
- Berdasarkan pada tabel di atas dapat diketahui bahwa jumlah
mahasiswa terbanyak pada interval kelas yang memiliki rentang antara 4– 4,3 yaitu sejumlah 176 mahasiswa. Untuk lebih jelasnya berikut ini
disajikan histogramnya:
7 96
176
18 20
40 60
80 100
120 140
160 180
200
2 - 2
.3 2.
4 - 2
.7 2.
8 - 3 .1
3. 2 -
3 .5
3. 6 - 3
.9 4
- 4.
3 4.
4 - 4 .7
4. 8 -
5 .1
5. 2 - 5
.5
Interval Kelas Fr
e k
ue ns
i
Gambar 4.8: Histogram Frekuensi Prestasi Belajar
B. ANALISIS DATA
1. Uji Prasyarat Regresi Linier
Sebelum dilakukan uji hipotesis terlebih dahulu dilakukan uji prasyarat regresi linier. Asumsi yang harus terpenuhi dalam uji korelasi
adalah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen linear dan tidak terjadi pengaruh yang signifikan antara variabel
independen kolinieritas. a. Uji Linieritas
Uji linieritas hubungan dapat diketahui dengan menggunakan uji F. Dalam SPSS versi 12.00 lampiran 3 halaman 147. Hubungan antara
variabel independen dengan variabel dependen linear apabila nilai signifikansi F
hitung
lebih dari 0,05. Untuk variabel motivasi belajar dengan prestasi belajar F tabel sebesar 1,70 dan F
hitung
dapat dihitung sebesar 1,258, karena F hitung F tabel 1,258 1,70 maka
hubungannya adalah linier. Hasil pengujian antara variabel kualitas pelayanan dosen dan
karyawan dengan prestasi belajar didapat F hitung sebesar 0,754 dan F tabel sebesar 1,59 karena F hitung F tabel 0,754 1,59 maka
hubungannya adalah linier. Hasil pengujian antara variabel ketersediaan fasilitas belajar
dengan prestasi belajar di dapat F hitung sebesar 1,470 dan F tabel sebesar 1,72 karena F hirung F tabel 1,470 1,72 maka
hubungannya adalah linier. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Tabel 4.9 Tabel Pengujian Linieritas
Variabel F tabel
F hitung Kesimpulan
X
1
dengan Y 1,70
1,258 Linier
X
2
dengan Y 1,59
0,754 Linier
X
3
dengan Y 1,72
1,470 Linier
b. Uji Normalitas Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan rumus
Kolmogorov Smirnov. Dengan bantuan komputer program SPSS versi
12 lihat lampiran 3 halaman 147. Dari analisis pertama motivasi belajar diperoleh hasil Kolmogorov-Smirnov hitung sebesar 1,216
dengan probabilitas P 0,104, karena probabilitas 0,05 berarti distribusi data variabel motivasi belajar adalah normal.
Dari hasil analisis data variabel kedua yaitu kualitas pelayanan dosen dan karyawan diperoleh hasil Kolmogorov-Smirnov hitung
sebesar 1,112 dengan probabilitas P 0,169, karena probabilitas 0,05 berarti distribusi data variabel kualitas pelayanan dosen dan karyawan
adalah normal. Dari hasil analisis data variabel ketiga yaitu ketersediaan fasilitas
belajar diperoleh hasil Kolmogorov-Smirnov hitung sebesar 1,091 dengan probabilitas P 0,185, karena probabilitas 0,05 berarti
distribusi data variabel ketersediaan fasilitas belajar adalah normal. Dari hasil analisis data variabel keempat yaitu prestasi belajar
diperoleh hasil Kolmogorov-Smirnov hitung sebesar 5,941 dengan probabilitas P 0,000, karena probabilitas 0,05 berarti distribusi data
variabel prestasi belajar adalah tidak normal. Berarti untuk pengujian selanjutnya dilakukan pengujian nonparametrik dengan Rank
Spearman.
Tabel 4.10 Tabel Pengujian Normalitas
Variabel Koefisien Kolmogorov
Probabilitas P
Kesimpulan
Motivasi Belajar 1,216
0,104 Normal
Kualitas pelayanan Dosen dan Karyawan
1,112 0,169 Normal Ketersediaan Fasilitas
1,091 0,185
Normal Prestasi Belajar
