72
psikomotorik baik, sedangkan 50 atau 62 siswa memilki hasil belajar ranah psikomotorik sedang dan 12 atau 15 siswa memilki hasil belajar tidak baik.
Lebih jelasnya dapat dilihat pada diagram batang di bawah ini :
Gambar 4.18. Distribusi indikator hasil belajar ranah psikomotorik
Dari gambar 4.16 menunjukkan indikator hasil belajar siswa dengan indikator ranah kognitif masuk dalam kategori sedang yang terlihat diagram
batang dengan konstribusi paling tinggi yakni sebesar 50 4.1.3.
Uji Asumsi Klasik
Untuk menganalisis data diperlukan suatu cara atau metode analisis penelitian agar dapat di interpretasikan sehingga laporan yang dihasilkan mudah
dipahami. Dalam penelitian ini digunakan analisis data sebagai berikut :
4.1.3.1. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan variabel bebas, keduanya berdistribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah memilki distribusi data normal dan mendekati
73
normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram
residualnya. Berdasarkan hasil pengujian normalitas data menunjukkan bahwa
penyebaran plot berada di sekitar dan sepanjang garis 45
o
, dengan demikian menunjukkan bahwa data pada variabel penelitian berdistribusi normal. Lebih
jelasnya penyebaran plot dapat dilihat pada gambar 4.19 berikut ini:
Gambar 4.19 penyebaran plot pada perhitungan normalitas data
Terlihat pada grafik diatas, titik-titik mendekati garis diagonal, yang berarti secara nyata model regresi juga berdistribusi normal. Disamping itu dari
hasil pengujian menggunakan Kolmogorov Smirnov dari data residual diperoleh nilai probabilitas 0,05 yang berarti bahwa model regresi berdistribusi normal.
Lebih jelasnya dapat dilihat dari output SPSS for Windows 16 sebagai berikut :
74
Tabel 4.19. Hasil uji normalitas menggunakan kolmogorov smirnov One-Sample kolmogorov-smirnov Test
Unstandardized Residual
N 123
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.37323589
Most Extreme Differences Absolute
.100 Positive
.100 Negative
-.066 Kolmogorov-Smirnov Z
1.104 Asymp. Sig. 2-tailed
.174
a Test distribution is Normal b Calculated from data
Uji normalitas data dilakukan untuk membuktikan apakah data berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan
teknik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Jika Asymp sig 2-tailed 0,05 maka data berdistribusi normal. Dari hasil penelitian di atas diperoleh Asymp
signifikasi 2-tailed besarnya 0,174 0,05 yang berarti data berdistribusi normal.
4.1.3.2. Multikolinearitas
“Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui adanya hubungan yang sempurna atau mendekati sempurna koofisien korelasi hasilnya tinggibahkan 1
diantara beberapa variabel independen yang menjelaskan model regresi” Algifari 2000: 84. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi autokorelasi
antara variabel independen. Model regresi yang bebas dari multikolinearitas memiliki VIF dibawah 10 dan nilai tolerance diatas 0,1.
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas diperoleh nilai VIF untuk variabel bebas sebesar 1,002 sangat jauh dari 10 dan nilai tolerance 0,998. Dengan
demikian dapat disimpulkan tidak ada multikoliner dalam regresi. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut ini :
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
