Uji Prasyarat Regresi Analisis Regresi Linier Berganda dengan Variabel Moderating 1

86 yaitu sebesar 75,31 dalam kriteria sedang. Artinya mahasiswa program studi Pendidikan Akuntansi FE Unnes angkatan 2007 secara umum berminat menjadi guru dengan tekanan-tekanan sosial yang ada, terdorong untuk menjadi guru karena pengaruh sosial disamping faktor pribadi dan telah mempertimbangkan normatif mengenai profesi guru dalam kriteria sedang.

4.1.5. Uji Prasyarat Regresi

Uji prasyarat regresi yang digunakan adalah uji normalitas. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan grafik Normal Plot dengan bantuan program SPSS 16. Pengujian normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Tabel 4.12. Tabel 4.12 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 90 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation 1.43710907 Most Extreme Differences Absolute .062 Positive .062 Negative -.049 Kolmogorov-Smirnov Z .590 Asymp. Sig. 2-tailed .878 Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 12 Besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov Z adalah 0,590 dan signifikansi pada 0,878 yang nilainya di atas 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa data residual berdistribusi normal. Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik Normal P-Plot berikut ini: 87 Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 12 Gambar 4.5 Grafik Normal Plot Uji normalitas dengan grafik menunjukkan bahwa dari grafik Normal Plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

4.1.6. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui apakah model regeresi yang digunakan memiliki sifat Best Linier Unbiased Estimator BLUE yakni taksiran terbaik yang tidak bias apabila semua pertanyaan dipenuhi. 1 Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2006: 95. Hasil perhitungan menggunakan program SPSS 16 dapat dilihat pada Tabel 4.13. 88 Tabel 4.13 Coefficients a Uji Multikolonieritas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 87.807 .287 305.886 .000 ZscoreX 1 .780 .165 .396 4.731 .000 .905 1.105 ZscoreX 2 .583 .179 .296 3.255 .002 .767 1.304 ZscoreX 3 .477 .183 .242 2.598 .011 .730 1.369 AbsX 1 _X 3 .036 .208 .014 .172 .864 .965 1.036 AbsX 2 _X 3 -.150 .233 -.054 -.643 .522 .914 1.094 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 13 Tabel 4.13 menunjukkan bahwa setiap variabel bebas mempunyai nilai tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF dibawah 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel bebas dalam model regresi ini. 2 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Uji Heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan grafik scatterplot dan uji glejser.

A. Grafik Scatterplot

Hasil analisis data pada scatterplot menunjukkan titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Kesimpulan yang dapat diambil adalah tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi prestasi belajar PPL berdasarkan masukkan variabel independen dan variabel moderating. Hal ini dapat terlihat pada Gambar 4.6. 89 Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 13 Gambar 4.6 Grafik Scatterplot B. Uji Glejser Hasil tampilan output SPSS menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen dan variabel moderating yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen ABS_RES. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas seperti tergambar pada Tabel 4.14. Tabel 4.14 Coefficients a Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .918 .162 5.668 .000 ZscoreX 1 .109 .093 .130 1.171 .245 ZscoreX 2 -.029 .101 -.035 -.291 .772 ZscoreX 3 -.118 .104 -.141 -1.140 .257 AbsX 1 _X 3 .114 .118 .105 .974 .333 AbsX 2 _X 3 .177 .132 .149 1.344 .183 90 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .918 .162 5.668 .000 ZscoreX 1 .109 .093 .130 1.171 .245 ZscoreX 2 -.029 .101 -.035 -.291 .772 ZscoreX 3 -.118 .104 -.141 -1.140 .257 AbsX 1 _X 3 .114 .118 .105 .974 .333 AbsX 2 _X 3 .177 .132 .149 1.344 .183 a. Dependent Variable: ABS_RES Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 13

4.1.7. Analisis Regresi Linier Berganda dengan Variabel Moderating 1

Pengujian Hipotesis 1 Persamaan umum regresi linier berganda dengan variabel moderating yang digunakan adalah : Y= a + b1 ZX 1 + b2 ZX 3 + b3 AbsX 1 _X 3 + e. Penentuan persamaan regresi dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda menggunakan SPSS 16 dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 4.15. Tabel 4.15 Coefficients a Persamaan Regresi 1 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 87.721 .258 340.265 .000 ZscoreX 1 .811 .174 .412 4.662 .000 ZscoreX 3 .716 .174 .364 4.125 .000 AbsX 1 _X 3 .001 .218 .001 .006 .995 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Hasil perhitungan regresi linier berganda dengan program SPSS pada Tabel 4.15 diperoleh konstanta sebesar 87,721, koefisien untuk ZX 1 sebesar 0,811, koefisien ZX 3 sebesar 0,716, dan AbsX 1 _X 3 sebesar 0,001, sehingga dapat diambil persamaan sebagai berikut : 91 Y = 87,721 + 0,811 ZX 1 + 0,716 ZX 3 + 0,001 AbsX 1 _X 3 a. Kontanta 87,721, artinya jika variabel prestasi belajar MPB ZX 1 , minat menjadi guru ZX 3 , dan nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MPB dengan minat menjadi guru AbsX 1 _X 3 dianggap sama dengan 0, maka prestasi belajar PPL adalah sebesar 87,721 . b. Koefisian regresi untuk variabel prestasi belajar MPB ZX 1 diperoleh nilai koefisien b1=0,811 artinya jika ada peningkatan 1 poin prestasi belajar MPB maka prestasi belajar PPL mengalami peningkatan sebesar 0,811 dengan asumsi bahwa variabel lain konstan. c. Koefisien regresi untuk variabel minat menjadi guru ZX 3 diperoleh nilai koefisien b2=0,716 artinya jika ada peningkatan 1 poin minat menjadi guru maka prestasi belajar PPL mengalami peningkatan sebesar 0,716 dengan asumsi bahwa variabel lain konstan. d. Koefisien regresi untuk variabel nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MPB dengan minat menjadi guru AbsX 1 _X3 diperoleh nilai koefisien b4=0,001 artinya jika ada peningkatan 1 poin nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MPB dengan minat menjadi guru maka prestasi belajar PPL mengalami peningkatan sebesar 0,001 dengan asumsi bahwa variabel lain konstan. Uji Simultan Uji F Pengujian secara simultan ini dimaksudkan untuk menguji pengaruh dari semua variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen. Uji F dapat dilihat pada Tabel 4.16. 92 Tabel 4.16 Uji Simultan Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 133.944 3 44.648 18.188 .000 a Residual 211.111 86 2.455 Total 345.056 89 a. Predictors: Constant, AbsX 1 _X 3 , ZscoreX 3 , ZscoreX 1 b. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Hasil uji ANOVA atau F test menunjukkan bahwa nilai F hitung sebesar 18,188 dengan tingkat signifikansi 0,000 jauh lebih kecil dari 0,05. Hal tersebut dapat dikatakan bahwa variabel ZX 1 , ZX 3 , dan AbsX 1 _X 3 secara bersama-sama berpengaruh terhadap Y atau Prestasi belajar PPL. Tingkat kekuatan hubungan ZX 1 , ZX 3, dan AbsX 1 _X 3 terhadap Prestasi belajar PPL dapat dilihat pada Tabel 4.17. Tabel 4.17 Koefisien Determinasi Ganda R 2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .623 a .388 .367 1.56677 a. Predictors: Constant, AbsX 1 _X 3 , ZscoreX 3 , ZscoreX 1 Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Tabel 4.17 menunjukkan bahwa nilai Adjusted R Square cukup rendah yaitu sebesar 36,7. Hal ini berarti bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independen ZX 1 , ZX 3 , dan moderating AbsX 1 _X 3 terhadap prestasi belajar PPL dan dapat dijelaskan oleh variabel-variabel itu sebesar 36,7 sedangkan sisanya 63,3 dijelaskan oleh variabel lain diluar model ini. 93 Uji Parsial Uji t Untuk melihat pengaruh ZX 1 prestasi belajar MPB, ZX 3 minat menjadi guru, moderating AbsX 1 _X 3 , secara parsial digunakan uji t yang dapat dilihat pada Tabel 4.18. Tabel 4.18 Uji Parsial Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 87.721 .258 340.265 .000 ZscoreX 1 .811 .174 .412 4.662 .000 ZscoreX 3 .716 .174 .364 4.125 .000 AbsX 1 _X 3 .001 .218 .001 .006 .995 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 a. Koefisien variabel ZX 1 memberi nilai koefisien 0,811 dengan signifikansi 0,000. Probabilitas sebesar 0,000 jauh di bawah 0.05, maka prestasi belajar MPB X 1 secara parsial berpengaruh terhadap prestasi belajar PPL. b. Koefisien variabel ZX 3 memberi nilai koefisien 0,716 dengan signifikansi 0,000. Probabilitas sebesar 0,000 jauh di bawah 0.05, maka minat menjadi guru X 3 secara parsial berpengaruh terhadap prestasi belajar PPL. c. Koefisien variabel AbsX 1 _X 3 memberi nilai koefisien 0,001 dengan probabilitas signifikansi 0,981. Probabilitas sebesar 0,995 jauh di atas 0.05, temuan ini menunjukkan bahwa variabel minat menjadi guru terbukti tidak menjadi variabel moderating pada model ini. Kontribusi masing-masing variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen dapat dilihat pada Tabel 4.19. 94 Tabel 4.19 Determinasi Parsial r 2 Coefficients a Model Correlations Zero-order Partial Part 1 Constant ZscoreX 1 .516 .449 .393 ZscoreX 3 .482 .406 .348 AbsX 1 _X 3 -.015 .001 .001 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Uji determinasi parsial r 2 ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan dari masing-masing variabel bebas dan moderating terhadap variabel terikat atau seberapa besar variabel bebas mampu menjelaskan variabel terikatnya. a. Hasil analisis determinasi parsial r 2 untuk variabel prestasi MPB ZX 1 adalah sebesar 0,201601 0,449 2 . Hal ini berarti variabel ZX 1 mampu menjelaskan variabel Y sebesar 20,16, sedangkan sisanya sebesar 79,84 dijelaskan oleh variabel lain. b. Hasil analisis determinasi parsial r 2 untuk variabel minat menjadi guru ZX 3 adalah sebesar 0,164836 0,406 2 . Hal ini berarti variabel ZX 3 mampu menjelaskan variabel Y sebesar 16,48, sedangkan sisanya sebesar 83,52 dijelaskan oleh variabel lain. c. Hasil analisis determinasi parsial r 2 untuk variabel nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MPB dengan minat menjadi guru AbsX 1 _X 3 adalah sebesar 0,000001 0,001 2 . Hal ini berarti variabel AbsX 1 _X 3 mampu menjelaskan variabel Y hanya sebesar 0,0001, sedangkan sisanya sebesar 99,9999 dijelaskan oleh variabel lain. Dapat dikatakan bahwa AbsX 1 _X 3 sama sekali 95 tidak mampu memberikan pengaruh yang berarti terhadap Y, karena memang AbsX 1 _X 3 tidak berpengaruh signifikan terhadap Y. 2 Pengujian Hipotesis 2 Persamaan umum regresi linier berganda dengan variabel moderating yang digunakan adalah : Y= a + b1 ZX 2 + b2 ZX 3 + b3 AbsX 2 _X 3 + e. Penentuan persamaan regresi dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda menggunakan SPSS 16 dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 4.20. Tabel 4.20 Coefficients a Persamaan Regresi 2 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 87.905 .265 331.596 .000 ZscoreX 2 .604 .199 .307 3.036 .003 ZscoreX 3 .697 .197 .354 3.533 .001 AbsX 2 _X 3 -.233 .255 -.083 -.913 .364 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Hasil perhitungan regresi linier berganda dengan program SPSS pada Tabel 4.20 diperoleh konstanta sebesar 87,905, koefisien untuk ZX 2 sebesar 0,604, koefisien ZX 3 sebesar 0,697, dan AbsX 2 _X 3 sebesar -0,233, sehingga dapat diambil persamaan sebagai berikut : Y = 87,905 + 0,604 ZX 2 + 0,697 ZX 3 - 0,233 AbsX 2 _X 3 a. Kontanta 87,905, artinya jika prestasi belajar MKB ZX 2 , minat menjadi guru ZX 3 , dan nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MKB dengan minat menjadi guru AbsX 2 _X3 dianggap sama dengan 0, maka prestasi belajar PPL adalah sebesar 87,905. b. Koefisian regresi untuk variabel prestasi belajar MKB ZX 2 diperoleh nilai koefisien b1=0,604 artinya jika ada peningkatan 1 poin prestasi belajar MKB 96 maka prestasi belajar PPL mengalami peningkatan sebesar 0,604 dengan asumsi bahwa variabel lain konstan. c. Koefisien regresi untuk variabel minat menjadi guru ZX 3 diperoleh nilai koefisien b2=0,697 artinya jika ada peningkatan 1 poin minat menjadi guru maka prestasi belajar PPL mengalami peningkatan sebesar 0,697 dengan asumsi bahwa variabel lain konstan. d. Koefisien regresi untuk variabel nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MKB dengan minat menjadi guru AbsX 2 _X3 diperoleh nilai koefisien b3= -0,233 artinya jika ada peningkatan 1 poin nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MKB dengan minat menjadi guru, maka prestasi belajar PPL mengalami penurunan sebesar 0,233 dengan asumsi bahwa variabel lain konstan. Uji Simultan Uji F Pengujian secara simultan ini dimaksudkan untuk menguji pengaruh dari semua variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen. Uji F dapat dilihat pada Tabel 4.21. Tabel 4.21 Uji Simultan Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 112.223 3 37.408 13.817 .000 a Residual 232.833 86 2.707 Total 345.056 89 a. Predictors: Constant, ZscoreX 3 , AbsX 2 _X 3 , ZscoreX 2 b. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Hasil uji ANOVA atau F test menunjukkan bahwa nilai F hitung sebesar 13,817 dengan tingkat signifikansi 0,000 jauh lebih kecil dari 0,05. Hal tersebut 97 dapat dikatakan bahwa variabel ZX 2 , ZX 3 , dan AbsX 2 _X 3 secara bersama-sama berpengaruh terhadap Prestasi belajar PPL. Tingkat kekuatan hubungan ZX 2 , ZX 3, dan AbsX 2 _X 3 terhadap Prestasi belajar PPL dapat dilihat pada Tabel 4.22. Tabel 4.22 Koefisien Determinasi Ganda R 2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .570 a .325 .302 1.64540 a. Predictors: Constant, ZscoreX 3 , AbsX 2 _X 3 , ZscoreX 2 Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah dalam lampiran 14 Tabel 4.22 menunjukkan bahwa nilai Adjusted R Square cukup rendah yaitu sebesar 30,2. Hal ini berarti bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independen ZX 2 , ZX 3 , dan moderating AbsX 2 _X 3 terhadap prestasi belajar PPL dan dapat dijelaskan oleh variabel-variabel itu sebesar 30,2 sedangkan sisanya 69,8 dijelaskan oleh variabel lain diluar model ini. Uji Parsial Uji t Melihat pengaruh ZX 2 prestasi belajar MKB, ZX 3 minat menjadi guru, moderating AbsX 2 _X 3 , secara parsial digunakan uji t dilihat pada Tabel 4.23. Tabel 4.23 Uji Parsial Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 87.905 .265 331.596 .000 ZscoreX 2 .604 .199 .307 3.036 .003 ZscoreX 3 .697 .197 .354 3.533 .001 AbsX 2 _X 3 -.233 .255 -.083 -.913 .364 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 98 a. Koefisien variabel ZX 2 memberi nilai koefisien 0,604 dengan signifikansi 0,003. Probabilitas sebesar 0,003 jauh di bawah 0.05, maka prestasi belajar MKB X 2 secara parsial berpengaruh terhadap prestasi belajar PPL. b. Koefisien variabel ZX 3 memberi nilai koefisien 0,697 dengan signifikansi 0,001. Probabilitas sebesar 0,001 jauh di bawah 0.05, maka minat menjadi guru ZX 3 secara parsial berpengaruh terhadap prestasi belajar PPL. c. Koefisien variabel AbsX 2 _X 3 memberi nilai koefisien -0,233 dengan probabilitas signifikansi 0,364. Probabilitas sebesar 0,364 jauh di atas 0.05, temuan ini menunjukkan bahwa variabel minat menjadi guru terbukti tidak menjadi variabel moderating pada model ini. Kontribusi masing-masing variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen dapat dilihat pada Tabel 4.24. Tabel 4.24 Determinasi Parsial r 2 Coefficients a Model Correlations Zero-order Partial Part 1 Constant ZscoreX 2 .476 .311 .269 ZscoreX 3 .482 .356 .313 AbsX 2 _X 3 -.100 -.098 -.081 a. Dependent Variable: Y Sumber : Data penelitian tahun 2011, diolah pada lampiran 14 Uji determinasi parsial r 2 ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan dari masing-masing variabel bebas dan moderating terhadap variabel terikat atau dengan kata lain, seberapa besar variabel bebas mampu menjelaskan variabel terikatnya. 99 a. Hasil analisis determinasi parsial r 2 untuk variabel prestasi Mata kuliah Keahlian Berkarya ZX 2 adalah sebesar 0,096721 0,311 2 . Hal ini berarti variabel ZX 2 mampu menjelaskan variabel Y sebesar 9,67, sedangkan sisanya sebesar 90,33 dijelaskan oleh variabel lain. b. Hasil analisis determinasi parsial r 2 untuk variabel minat menjadi guru ZX 3 adalah sebesar 0,126736 0,356 2 . Hal ini berarti variabel ZX 3 mampu menjelaskan variabel Y sebesar 12,67, sedangkan sisanya sebesar 87,33 dijelaskan oleh variabel lain. c. Hasil analisis determinasi parsial r 2 untuk variabel nilai selisih mutlak antara prestasi belajar MKB dengan minat menjadi guru AbsX 2 _X 3 adalah sebesar 0,009604 -0,098 2 . Hal ini berarti variabel AbsX 2 _X 3 mampu menjelaskan variabel Y hanya sebesar 0,9604, sedangkan sisanya sebesar 99,0396 dijelaskan oleh variabel lain. Dapat dikatakan bahwa AbsX 2 _X 3 sama sekali tidak mampu memberikan pengaruh yang berarti terhadap Y, karena memang AbsX 2 _X 3 tidak berpengaruh signifikan terhadap Y.

4.2. Pembahasan

Model penelitian ini menjadikan minat menjadi guru sebagai variabel moderating yaitu variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata minat menjadi guru mahasiswa program studi Pendidikan Akuntansi FE Unnes angkatan 2007 sebesar 76,47 pada kriteria sedang.