38
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data
bersifat kuantitatif dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Penelitian ini untuk mencari pengaruh antara variabel bebas independent
variable dengan variabel terikat dependent variable.
3.2 Populasi dan Sampel Penelitian
Arikunto 2006:108 populasi adalah keseluruhan objek penelitian. Populasi penelitian ini meliputi siswa-siswi kelas XI IPS di SMA Negeri 1 Banjarnegara
tahun 20102011 yang tersebar di 2 kelas yaitu: kelas XI IPS 1 dan XI IPS 2. Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti. Sampel dalam
penelitian ini adalah jumlah seluruh siswa IPS di kelas XI yaitu 70 siswa karena penelitian ini adalah penelitian populasi. Hal tersebut didukung oleh pendapat
Arikunto 2006:134 apabila subjeknya 100, lebih baik diambil semua sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi.
Tabel 3.1 Jumlah Populasi Penelitian
Kelas Jumlah siswa
XI IPS 1 37
XI IPS 2 33
Jumlah 70
Sumber: SMA Negeri 1 Banjarnegara tahun 20102011
3.3 Variabel Penelitian
3.3.1 Variabel terikat Y
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah prestasi belajar mata pelajaran akuntansi. Prestasi belajar akuntansi merupakan prestasi belajar yang telah dicapai
oleh siswa dalam kegiatan belajar akuntansi yang ditunjukkan dengan nilai tes atau angka nilai dari hasil evaluasi mata pelajaran akuntansi yang diberikan oleh
guru. Indikator prestasi belajar akuntansi dalam penelitian ini adalah nilai rata-rata ulangan harian dan ujian akhir semester 2 kelas XI IPS di SMA Negeri 1
Banjarnegara tahun 20102011.
3.3.2 Variabel bebas X
Variabel bebas dalam penelitian ini ada dua, yaitu:
1. Motivasi belajar X
1
Motivasi belajar merupakan daya penggerak di dalam diri siswa yang menimbulkan kegiatan belajar, yang menjamin kelangsungan kegiatan belajar dan
yang memberikan arah kegiatan belajar sehingga tujuan yang dikehendaki oleh subyek belajar itu dapat tercapai.
Indikatornya: a. Tekun menghadapi tugas.
b. Ulet menghadapi kesulitan c. Menunjukan minat untuk sukses.
d. Senang memecahkan soal-soal. e. Mempunyai orientasi ke masa depan.
2. Lingkungan sekolah X
2
Lingkungan sekolah merupakan suatu lembaga pendidikan formal dimana ditempat inilah kegiatan belajar mengajar berlangsung, ilmu pengetahuan
diajarkan dan dikembangkan kepada anak didik. Indikatornya:
a. Metode mengajar b. Kurikulum
c. Relasi guru dengan siswa d. Relasi siswa dengan siswa
e. Disiplin sekolah f. Fasilitas sekolah
3.4 Metode Pengumpulan Data
3.4.1 Metode Kuesioner atau Angket
Angket adalah pengumpulan data yang berupa daftar pertanyaan tertulis yang tersusun dan disebarkan untuk mendapat informasi dari sumber data atau
responden. Penyebaran angket bertujuan untuk mencari informasi yang lengkap mengenai suatu masalah dari responden. Jenis angket yang digunakan dalam
penelitian ini adalah jenis angket tertutup close form questioner, yaitu disusun dengan menyediakan jawaban sehingga pengisi hanya memberi tanda pada
jawaban yang dipilih sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Penelitian ini menggunakan skala likert. Riduwan 2003:38 menjelaskan
skala pengukuran ini digunakan untuk mengklasifikasi variabel yang akan diukur
supaya tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan langkah penelitian selanjutnya. Metode ini digunakan untuk mengukur besarnya variabel
motivasi belajar dan lingkungan sekolah siswa kelas XI IPS di SMA Negeri 1 Banjarnegara tahun 20102011.
Berdasarkan skala likert tersebut, lima pilihan jawaban yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan rentang skor 1 sampai dengan 5, dengan
kriteria sebagai berikut: 1 Skor 5 untuk jawaban pertanyaan sangat setuju SS
2 Skor 4 untuk jawaban pertanyaan setuju S 3 Skor 3 untuk jawaban pertanyaan ragu-ragu RR
4 Skor 2 untuk jawaban pertanyaan tidak setuju TS 5 Skor 1 untuk jawaban pertanyaan sangat tidak setuju STS
3.4.2 Metode Dokumentasi
Arikunto 2006:158 menjelaskan bahwa metode dokumentasi adalah mencari data mengenai hal-hal atau variabel yang berupa catatan, transkip, buku,
surat kabar, majalah, prasasti, notulen rapat, agenda dan sebagainya. Metode ini dilakukan untuk mendapatkan data yang dilakukan secara sistematis dan
digunakan untuk memperoleh data yang berkaitan dengan objek penelitian yaitu berupa daftar nama, jumlah siswa dan nilai-nilai siswa. Nilai yang diambil sebagai
indikator prestasi belajar akuntansi siswa kelas XI IPS di SMA Negeri 1 Banjarnegara dalam penelitian ini adalah nilai rata-rata ulangan harian dan ujian
akhir semester 2 tahun 20102011.
3.5 Uji Instrumen
Instrumen yang baik harus memenuhi persyaratan yaitu memiliki validitas dan reliabilitas.
3.5.1 Validitas
Arikunto 2006:168 menyatakan bahwa validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Peneliti
menggunakan bantuan program komputer SPSS Statistical Package for Social Science versi 16 untuk membantu pengolahan data.Terdapat 30 butir soal yang
diuji cobakan kepada 20 responden uji coba. Masing-masing item akan dibandingkan dengan r
tabel
dengan taraf signifikan 5 atau taraf kepercayaan 95 sebesar 0,444. Apabila r
hitung
r
tabel
maka dikatakan item instrumen tersebut valid. Sebaliknya, jika r
hitung
r
tabel
maka dikatakan item instrumen tersebut tidak valid. Output SPSS yang dapat dilihat pada lampiran 5 dan 6 menunjukan hasil
perhitungan validitas, uji coba angket untuk variabel motivasi belajar item soal no.1 sampai 15 pada taraf signifikan 5 dan N = 20 menunjukan terdapat 2 item
soal termasuk ke dalam kategori tidak valid yaitu no. 10 dan 11. Rekap validitas angket variabel motivasi belajar pada tabel 3.2.
Tabel 3.2 Rekap Validitas Angket Motivasi Belajar No. Butir Soal
r hitung r tabel
Kriteria
1. 0,539
0,444 Valid
2. 0,534
0,444 Valid
3. 0,585
0,444 Valid
4. 0,519
0,444 Valid
5. 0,537
0,444 Valid
6. 0,543
0,444 Valid
7. 0,639
0,444 Valid
8. 0,547
0,444 Valid
9 0,628
0,444 Valid
10. 0,439
0,444 Tidak Valid
11. 0,442
0,444 Tidak Valid
12. 0,491
0,444 Valid
13. 0,490
0,444 Valid
14. 0,480
0,444 Valid
15. 0,495
0,444 Valid
Sumber : data diolah, 2011
Rekap validitas angket lingkungan sekolah dapat dilihat pada tabel 3.3 di bawah ini, dengan item soal no. 16 sampai 30 pada taraf signifikan 5 dan N = 20
menunjukan 1 item soal termasuk ke dalam kategori tidak valid, yaitu soal no.30.
Tabel 3.3 Rekap Validitas Angket Lingkungan Sekolah No. Butir Soal
r hitung r tabel
Kriteria
16. 0,699
0,444 Valid
17. 0,526
0,444 Valid
18. 0,525
0,444 Valid
19. 0,500
0,444 Valid
20. 0,604
0,444 Valid
21. 0,689
0,444 Valid
22. 0,490
0,444 Valid
23. 0,605
0,444 Valid
24. 0,561
0,444 Valid
25. 0,501
0,444 Valid
26. 0,598
0,444 Valid
27. 0,546
0,444 Valid
28. 0,468
0,444 Valid
29. 0,476
0,444 Valid
30. 0,441
0,444 Tidak Valid
Sumber : data diolah, 2011
Item soal yang tidak valid akan dihilangkan dari angket penelitian. Angket yang dihilangkan telah terwakili dalam indikator penelitian, oleh karena itu item
soal yang digunakan dalam penelitian merupakan item soal yang valid sejumlah 27 soal.
3.5.2 Reliabilitas
Arikunto 2006:178 menjelaskan bahwa reliabilitas merupakan suatu instrumen yang cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat ukur
pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik. Relibilitas juga mengarah pada tingkat keterandalan sesuatu. Instrumen yang reliabel berarti adalah
instrumen yang dapat dipercaya, jadi dapat diandalkan. Uji reliabilitas dapat dilakukan dengan menggunakan SPSS versi 16. Hasil
analisis menunjukkan tampilan output SPSS yang akan diperoleh melalui Cronbach’s Alpha. Ghozali 2006:48 menyatakan bahwa suatu konstruk atau
variabel dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha 0,6 60.
Hasil perhitungan program SPSS 16, diperoleh nilai Cronbach’s Alpha
sebesar 0,816 81,6 untuk variabel motivasi belajar dan 0,838 83,8 untuk variabel lingkungan sekolah. Berdasarkan perhitungan reliabilitas disimpulkan
bahwa instrumen tersebut reliabel dan dapat digunakan untuk penelitian.
3.6 Metode Analisis Data
Metode analisis data adalah suatu metode yang digunakan untuk mengolah hasil penelitian guna memperoleh suatu kesimpulan.
3.6.1 Analisis Deskriptif Persentase
Metode ini digunakan untuk mendeskripsikan masing-masing indikator dalam setiap variabel agar lebih mudah dalam memahaminya. Sugiyono
2009:207 definisi statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang
telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi.
Analisis statistik deskriptif ini digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik masing-masing indikator dalam setiap variabel agar lebih mudah
memahami pengukuran pada variabel yang diungkap. Analisis ini dilakukan dengan memberi skor pada jawaban angket yang telah diisi oleh responden,
dengan penskoran yang dapat dilihat pada Tabel 3.4:
Tabel 3.4 Skor Jawaban Angket Alternatif Jawaban
Skor Pernyataan Positif +
Sangat setuju 5
Setuju 4
Ragu-Ragu 3
Tidak setuju 2
Sangat tidak setuju 1
Sumber: Arikunto 2007
Hasil perjumlahan
masing-masing butir
pernyataan kemudian
dikonsultasikan dengan tabel kategori tiap variabel. Kategori untuk variabel motivasi belajar dikelompokkan menjadi 5 lima yaitu sangat tinggi, tinggi,
cukup, kurang, dan sangat kurang. Kategori variabel lingkungan sekolah yaitu sangat baik, baik, cukup, kurang, sangat kurang. Kategori setiap variabel disajikan
dalam bentuk tabel kategori. Langkah menentukan tabel kategori menurut Tarmudji 1992:23 adalah sebagai berikut:
1. Menentukan jangkauan, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus: k . i - jumlah bilangan. Sisa kekurangan bilangan sebaiknya jangan ditambahkan pada
satu sisi saja, tetapi sebaiknya pada 2dua sisi, yaitu kanan dan kiri.
3.6.1.1 Kategori Variabel Motivasi Belajar
1. Menentukan jangkauan, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil Data terbesar
: 13 X 5 = 65 Data terkecil
: 13 X 1 = 13 Jadi jangkauannya adalah 65-13 = 52. Berarti dari nilai 13 sampai dengan 65
terdapat 53 bilangan. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
i = = 11
4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus :
k . i
– jumlah bilangan =5 x 11 - 53 = 2 Tabel 3.5 Kategori Variabel Motivasi Belajar
No Skor
Kriteria
1 56
– 66 Sangat Tinggi
2 45
– 55 Tinggi
3 34
– 44 Cukup
4 23
– 33 Kurang
5 12
– 22 Sangat Kurang
Sumber: Data diolah 2011 a.
Kategori Indikator Tekun Menghadapi Tugas, Ulet Menghadapi Kesulitan dan Menunjukan Minat Sukses.
1. Menentukan jangkauan, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil Data terbesar
: 3 x 5 = 15 Data terkecil
: 3 x 1 = 3 Jadi jangkauannya adalah 15-3= 12. Berarti dari nilai 3 sampai dengan 15
terdapat 13 bilangan. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
i = = 2,6 = 3
4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus: k . i - jumlah bilangan = 5 x 3
– 13 = 2. Sisa kekurangan bilangan = 2, ditambahkan 1 pada pada sisi kanan dan 1
pada sisi kiri, sehingga kategori untuk indikator tekun menghadapi tugas,
ulet menghadapi kesulitan dan menunjukan minat untuk sukses dapat dilihat pada Tabel 3.6 berikut ini:
Tabel 3.6 Kategori Indikator Tekun Menghadapi Tugas, Ulet Menghadapi Kesulitan dan Menunjukan Minat Untuk Sukses.
No Skor
Kriteria
1 14
– 16 Sangat Tinggi
2 11
– 13 Tinggi
3 8
– 10 Cukup
4 5
– 7 Kurang
5 2
– 4 Sangat Kurang
Sumber: Data diolah 2011 b.
Kategori Indikator Senang Memecahkan Soal-soal dan Mempunyai Orientasi ke Masa Depan.
1. Menentukan jangkauan, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil Data terbesar
: 2 x 5 = 10 Data terkecil
: 2 x 1 = 2 Jadi jangkauannya adalah 10-2= 8. Berarti dari nilai 2 sampai dengan 10
terdapat 9 bilangan. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
i = = 1,8 = 2
4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus: k . i - jumlah bilangan = 5 x 2
– 9 = 1. Sisa kekurangan bilangan = 1, ditambahkan 1 pada pada sisi kanan sehingga
kategori untuk indikator senang memecahkan soal-soal dan mempunyai orientasi ke masa depan dapat dilihat pada Tabel 3.7 berikut ini:
Tabel 3.7 Kategori Indikator Senang Memecahkan Soal-soal dan Mempunyai Orientasi ke Masa Depan.
No Skor
Kriteria
1 10
– 11 Sangat Tinggi
2 8
– 9 Tinggi
3 6
– 7 Cukup
4 4
– 5 Kurang
5 2
– 3 Sangat Kurang
Sumber: Data diolah 2011 3.6.1.2
Kategori Variabel Lingkungan Sekolah
1. Menentukan jangkauan, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil Data terbesar
: 14 x 5= 70 Data terkecil
: 14 x 1= 14 Jadi jangkauannya adalah 70 - 14 = 56. Berarti dari nilai 14 sampai dengan 70
terdapat 57 bilangan. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
i = 4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus:
k . i - jumlah bilangan = 5 x 12 – 57 = 3.
Sisa kekurangan bilangan = 3, ditambahkan 2 pada pada sisi kanan dan 1 pada sisi kiri, sehingga kategori untuk variabel lingkungan sekolah dapat dilihat
pada Tabel 3.8:
Tabel 3.8 Kategori Variabel Lingkungan Sekolah No
Skor Kriteria
1 61
– 72 Sangat Baik
2 49 - 60
Baik 3
37 – 48
Cukup 4
25 – 36
Kurang 5
13 – 24
Sangat Kurang
Sumber: Data diolah 2011. a.
Kategori Indikator Metode Mengajar, Kurikulum, Relasi Guru Dengan Siswa, Disiplin Sekolah.
1. Menentukan rentang, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil Data tertinggi : 2 x 5 = 10
Data terendah : 2 x 1 = 2 Jadi jangkauannya adalah 10 - 2 = 8. Berarti dari nilai 2 sampai dengan 10
terdapat 9 bilangan. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
i = 4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus:
k . i - jumlah bilangan = 5 x 2 – 9 = 1.
Sisa kekurangan bilangan = 1, ditambahkan 1 pada pada sisi kanan sehingga kategori untuk indikator metode mengajar, kurikulum, relasi guru dengan
siswa, disiplin sekolah dapat dilihat pada Tabel 3.9:
Tabel 3.9 Kategori Indikator Metode Mengajar, Kurikulum, Relasi Guru Dengan Siswa, Disiplin Sekolah.
No Skor
Kriteria
1 10
– 11 Sangat Baik
2 8
– 9 Baik
3 6
– 7 Cukup
4 4
– 5 Kurang
5 2
– 3 Sangat Kurang
Sumber: Data diolah 2011. b.
Kategori Indikator Relasi Siswa Dengan Siswa dan Fasilitas Sekolah.
1. Menentukan jangkauan, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil Data terbesar
: 3 x 5 = 15 Data terkecil
: 3 x 1 = 3 Jadi jangkauannya adalah 15-3= 12. Berarti dari nilai 3 sampai dengan 15
terdapat 13 bilangan. 2. Menentukan cacah kelas yang diperlukan yaitu 5lima, jadi k=5.
3. Menentukan lebar setiap kelas i i =
i = = 2,6 = 3
4. Menghitung sisa kekurangan bilangan dengan rumus: k . i - jumlah bilangan = 5 x 3
– 13 = 2. Sisa kekurangan bilangan = 2, ditambahkan 1 pada pada sisi kanan dan 1
pada sisi kiri, sehingga kategori untuk indikator relasi siswa dengan siswa, fasilitas seskolah dapat dilihat pada Tabel 3.10:
Tabel 3.10 Kategori Variabel Relasi Siswa Dengan Siswa dan Fasilitas Sekolah
No Skor
Kriteria
1 14
– 16 Sangat Baik
2 11
– 13 Baik
3 8
– 10 Cukup
4 5
– 7 Kurang
5 2
– 4 Sangat Kurang
Sumber: Data diolah 2011. 3.6.1.3 Kategori Variabel Prestasi Belajar
Tabel kategori variabel prestasi belajar didasarkan pada Kriteria Ketuntasan Minimum KKM yang ditetapkan di SMA Negeri 1 Banjarnegara, yaitu sebagai
berikut :
Tabel 3.11 Kriteria Ketuntasan Minimum KKM Mata Pelajaran Akuntansi Kelas XI IPS di SMA Negeri 1 Banjarnegara
KRITERIA KATEGORI
≥ 75 Tuntas
75 Belum Tuntas
Sumber: SMA Negeri 1 Banjarnegara 3.6.2
Analisis Statistik Inferensial 3.6.2.1
Uji Prasyarat Analisis
Uji prasyarat analisis dilakukan untuk mengetahui apakah data bisa diregresi atau tidak. Analisis regresi dapat dilakukan apabila data tersebut memenuhi syarat
berdistribusi normal.
1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas data
dalam penelitian ini menggunakan uji statistic non parametric Kolmogorof-
Smirnof. Dasar pengambilan keputusan berdasarkan probabilitas. Jika probabilitas 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal.
3.6.2.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk memastikan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal dan dalam model tidak mengandung multikolinieritas,
heteroskedastisitas dan autokorelasi.
1 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Ghozali 2006:93
menyatakan bahwa model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang
cukup tinggi umumnya diatas 90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai Tolerance dan nilai
Variance Inflation Factor VIF. Nilai yang umum digunakan untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF
10. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel bebas, dengan kata lain tidak terjadi multikolinieritas.
2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan tetap maka disebut homoskedastisitas, jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Ghozali
2006:105 menyebutkan model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas
atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil analisis dapat dilihat dari hasil output SPSS pada grafik Scatterplot. Model yang bebas dari heteroskedastisitas memiliki
grafik scatterplot dengan pola titik yang menyebar di atas dan di bawah sumbu Y.
3.6.2.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi dilakukan untuk membuat model matematika yang dapat menunjukkan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.Analisis
regresi yang dapat digunakan adalah analisis regresi berganda. Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linier dua atau lebih variabel independent
X
1
, X
2
, …,X
n
dengan variabel dependen Y. Langkah-langkah yang digunakan adalah:
Y= α + β
1
x
1
+ β
2
x
2
+e Keterangan:
Y = variabel dependen prestasi belajar akuntansi
a = konstanta
β
1
= koefisien variabel x
1
β
2
= koefisien variabel x
2
x
1
= motivasi belajar x
2
= lingkungan sekolah
e =
error yang diterima
3.6.2.4 Uji Hipotesis Penelitian
1 Pengaruh X
1
dan X
2
Terhadap Y Secara Simultan Uji F
Uji ini dilakukan untuk menguji pengaruh antara variabel bebas yang terdapat di dalam model terhadap variabel terikat Y. Uji simultan dalam
penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh motivasi belajar X
1
dan lingkungan sekolah X
2
terhadap prestasi belajar akuntansi Y siswa kelas XI IPS di SMA Negeri 1 Banjarnegara tahun 20102011. Menurut Nugroho 2005
pengujian statistik menggunakan uji-F. Hasil F-test pada output SPSS 16 Statistical Package for Social Science dapat dilihat pada Tabel ANOVA.
Langkah dalam menguji hipotesis dengan uji-F adalah sebagai berikut: 1. Merumuskan hipotesis
Hipotesis statistik secara mikro yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Ho
1 :
β = 0, variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel
dependen Ha
1 :
β
≠
0, variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen 2. Menentukan taraf nyata level of significance =
α Taraf nyata atau derajad keyakinan yang digunakan adalah α = 5.
3. Menentukan kriteria pengambilan keputusan. Kriteria pengambilan keputusan yang dipakai adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai p-value pada kolom sig α 0,05, maka Ho ditolak dan
hipotesis kerja Ha diterima, berarti bahwa variabel independen X berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Jika nilai p-value pada kolom sig ≥ α 0,05, maka maka Ho diterima dan
hipotesis kerja Ha ditolak, berarti variabel independen X dikatakan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
4. Mengambil keputusan.
2 Pengaruh X
1
dan X
2
Terhadap Y Secara Parsial Uji t
Uji parsial dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas yaitu motivasi belajar X
1
dan lingkungan sekolah X
2
secara individual parsial terhadap prestasi belajar akuntansi siswa kelas XI IPS di SMA Negeri 1 Banjarnegara tahun 20102011. Pengujian statistiknya
menggunakan uji-t. Hasil uji-t pada output SPSS 16 Statistical Package for Social Science tampak pada Tabel coefficient.
Langkah dalam menguji hipotesis dengan uji-t adalah sebagai berikut: 1. Merumuskan hipotesis
Hipotesis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Ho
2
: β
1
= 0, motivasi belajar secara parsial tidak berpengaruh terhadap prestasi belajar akuntansi.
Ha
2
: β
1 ≠
0, motivasi belajar secara parsial berpengaruh terhadap prestasi belajar akuntansi.
b. Ho
3
: β
2
= 0, lingkungan sekolah secara parsial tidak berpengaruh terhadap prestasi belajar akuntansi.
Ha
3
: β
2 ≠
0, lingkungan sekolah secara parsial berpengaruh terhadap prestasi belajar akuntansi.
2. Menentukan taraf nyata level of significance = α
Taraf nyata atau derajad keyakinan yang digunakan adalah α = 5.
3. Menentukan kriteria pengambilan keputusan. Kriteria pengambilan keputusan yang dipakai menurut Nugroho 2005 adalah
sebagai berikut :
a. Jika nilai p-value pada kolom sig α 0,05, maka H
ditolak dan hipotesis kerja Ha diterima, berarti bahwa motivasi belajar dan lingkungan sekolah
masing-masing secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. b. Jika nilai p-value
pada kolom sig ≥ α 0,05, maka maka H diterima dan
hipotesis kerja Ha ditolak, berarti bahwa motivasi belajar dan lingkungan sekolah masing-masing secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel
dependen. 4. Mengambil keputusan.
3 Koefisien Determinasi Secara Simultan dan Parsial
a. Koefisien Determinasi Secara Simultan R²
Koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh motivasi belajar X
1
dan lingkungan sekolah X
2
terhadap prestasi belajar akuntansi Y. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat dalam output SPSS
16 Statistical Package for Social Science, yaitu pada Tabel Model Summary kolom R Square.
R Square dikatakan
baik jika di atas 0,5 karena Adjusted R Square berkisar antara 0nol sampai 1satu. Nilai Adjusted R Square yang mendekati
1satu menunjukkan semakin kuat model tersebut menerangkan variasi variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Nilai R
2
yang mendekati 0nol menunjukkan semakin lemah model tersebut menerangkan variasi variabel bebas
X terhadap variabel terikat Y.
b. Koefisien Determinasi Secara Parsial r²
Kategori