4.2.2 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Data
Untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak, dapat
dilakukan dengan uji normalitas. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi normalmendekati normal.
Tabel 4.6. Hasil Uji Normalitas Data
Dapat juga di lihat pada diagram berikut:
Gambar 4.7. Grafik Uji Normalitas
One -Sam ple Kolm ogorov-Sm irnov Te st
84 .0000000
3.23522418 .065
.065 -.047
.598 .867
N Mean
Std. Dev iation Normal Parameters
a,b
A bs olute Positive
Negative Mos t Ex treme
Dif f erences
Kolmogorov-Smirnov Z A sy mp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Residual
Test dis tribution is Normal. a.
Calc ulated f rom data. b.
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Expected Cum
Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Prestasi Belajar
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas ini bertujuan untuk mengetahui apakah tiap –tiap
variabel bebas yaitu lingkungan masyarakat, sekolah dan kondisi sosial ekonomi berhubungan secara linier. Jika ada kecenderungan adanya
kecenderungan adanya multikolinier maka salah satu variabel memiliki gejala multikolinier. Pengujian adanya multikolinier ini dapat dilakukan
dengan melihat nilai VIF pada masing – masing variabel bebasnya. Jika
nilai VIFnya lebih kecil dari 10 tidak ada kecenderungan terjadi gejala multikolinier.
Tabel 4.7 Uji Multikolieritas Data Penelitian
Dari hasil pengujian diperoleh nilai VIF untuk variabel lingkungan masyarakat, sekolah dan kondisi sosial ekonomi jauh dari nilai 10. Dengan
demikian dapat disimpulkan tidak ada multikolinier dalam regresi.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas di maksudkan untuk mendeteksi gangguan yang diakibatkan faktor faktor dalam model tidak memiliki varians yang
sama. Jika varians berbeda disebut homoskedastisitas model regresi yang baik jika tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedasisitas
dilakukan dengan menggunakan scatter plot. Jika tidak terdapat pola tertentu
Coe fficients
a
.720 1.389
.671 1.491
.678 1.474
Lingkungan Sekolah Lingkungan Masyarakat
Sosial Ekonomi Model
1 Toleranc e
V IF Collinearity Statis tics
Dependent Variable: Prestas i Belajar a.
menunjukkan bahwa model regresi tersebut bebas dari masalah heteroskedastisitas. Contoh hasil perhitungan dengan SPSS untuk variabel
prestasi belajar siswa sebagai berikut :
Gambar 4.7. Grafik Scatterplot uji Heteroskedastisitas Gambar tersebut menunjukkan bahwa titik tidak membentuk pola tertentu.
Dengan demikian maka dapat dinyatakan bahwa model regresi tersebut bebas dari gejala heteroskedastisitas.
4.2.3 Analisis Regresi Berganda
Kategori