simultan, uji r
2
besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, uji t uji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen
secara parsial.
4.1.4.1 Normalitas Data
Berdasarkan teori statistika model linier hanya residu dari variabel dependent Y yang wajib diuji normalitasnya, sedangkan variabel independen
diasumsikan bukan fungsi distribusi. Jadi tidak perlu diuji normalitasnya. Hasil output dari pengujian normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
adalah sebagai berikut. Tabel 4.29 Tabel Normalitas
Analisis data hasil Output: Uji normalitas data digunakan hipotesis sebagai berikut :
H : Data berdistribusi normal
H
1
: Data tidak berdistribusi normal Kriteria penerimaan H
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 61
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 4.09846400
Most Extreme Differences Absolute
.079 Positive
.056 Negative
-.079 Kolmogorov-Smirnov Z
.621 Asymp. Sig. 2-tailed
.836 a. Test distribution is Normal.
H diterima jika nilai sig 2-tailed 5.
Dari tabel diperoleh nilai sig = 0,836 = 83 5 , maka H diterima. Artinya
variabel hasil belajar siswa berdistribusi normal. Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik Normal P-Plot sebagai
berikut.
Gambar 4.27 Grafik Normalitas Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel dependen Y memenuhi asumsi normalitas.
4.1.4.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik pada penelitian ini meliputi uji autokorelasi, uji multikolonieritas dan uji heterokedastisitas.
4.1.4.2.1 Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik tidak
terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolonearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai toleransi
dan Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai tolerance 10 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas
dalam model regresi. Jika VIF 10 maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinieritas dengan variabel lainnya Berikut hasil perhitungan menggunakan
program SPSS 16: Tabel 4.30 Tabel Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
22.500 5.977
3.764 .000
X1 Ling. Keluarga
.575 .177
.311 3.242
.002 .767
1.304 X2 Ling.
Sekolah .368
.088 .392
4.195 .000
.809 1.237
X3 Ling Masyarakat
.647 .206
.301 3.147
.003 .769
1.300 a. Dependent Variabel: Y
hasil belajar
Dari tabel diatas terlihat setiap variabel bebas mempunyai nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas
antar variabel bebas dalam model regresi ini.
4.1.4.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika variance dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda heterokedastisitas. Model regresi yang
baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokesdastisitas.
Heteroskedastisitas menunjukkan penyebaran variabel bebas. Penyebaran yang acak menunjukkan model regresi yang baik. Dengan kata lain tidak terjadi
heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik scatterplot dengan pola titik-titik yang menyebar di atas dan di
bawah sumbu Y. Model yang bebas dari heterokedastisitas memiliki grafik scatterplot dengan pola titik yang menyebar di atas dan di bawah sumbu Y.
Berikut hasil pengolahan menggunakan program SPSS 16 :
Gambar 4.28 Grafik Heteroskedastisitas Pada grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta
tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
4.1.4.3 Analisis Regresi Berganda
Berdasarkan analisis dengan program SPSS 16 for Windows diperoleh hasil regresi berganda seperti terangkum pada tabel berikut:
Tabel 4.31 Tabel analisis Regresi Ganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 22.500
5.977 3.764
.000 X1
.575 .177
.311 3.242
.002 X2
.368 .088
.392 4.195
.000 X3
.647 .206
.301 3.147
.003 a. Dependent Variabel: Y
Berdasarkan tabel di atas diperoleh persamaan regresi berganda sebagai berikut:
Y = 22,5 + 0,575X
1
+ 0,368X
2
+ 0,647X
3
. Persamaan regresi tersebut mempunyai makna sebagai berikut:
1. Konstanta = 22,5 Jika variabel lingkungan keluarga, lingkungan sekolah dan lingkungan
masyarakat dianggap sama dengan nol, maka variabel hasil belajar sebesar 22,5.
2. Koefisien X
1
= 0,575 Jika variabel lingkungan keluarga mengalami kenaikan sebesar satu poin,
sementara lingkungan sekolah, lingkungan masyarakat dianggap tetap, maka akan menyebabkan kenaikan hasil belajar sebesar 0,575.
3. Koefisien X
2
= 0,368 Jika variabel lingkungan sekolah mengalami kenaikan sebesar satu poin,
sementara lingkungan keluarga dan lingkungan masyarakat dianggap tetap, maka akan menyebabkan kenaikan hasil belajar sebesar 0,368.
4. Koefisien X
3
= 0,647 Jika variabel lingkungan masyarakat mengalami kenaikan sebesar satu poin
sementara lingkungan keluarga dan lingkungan sekolah dianggap tetap, maka akan menyebabkan kenaikan hasil belajar sebesar 0,647.
4.1.5 Hasil Penelitian Tentang Pengaruh Tripusat Pendidikan Terhadap
Hasil Belajar Siswa 4.1.5.1
Uji F Simultan
Uji F bertujuan untuk megetahui sejauh mana variabel-variabel bebas yang digunakan secara bersama-sama mempengaruhi variabel terikat. Artinya secara
statistik data yang digunakan membuktikan bahwa variabel independen yaitu lingkungan keluarga, lingkungan sekolah dan lingkungan masyarakat berpengaruh
terhadap variabel dependen yaitu hasil belajar. Hipotesis :
Ho : = 0, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara lingkungan
keluarga, sekolah dan masyarakat secara simultan terhadap hasil belajar siswa. Ha :
3
0, artinya ada pengaruh yang signifikan antara lingkungan keluarga, sekolah dan masyarakat secara simultan terhadap hasil belajar siswa.
Hipotesis peneliti: Ada pengaruh yang signifikan antara lingkungan keluarga, sekolah dan masyarakat secara simultan terhadap hasil belajar siswa.
Pengambilan keputusan: Ho diterima jika F hitung F tabel atau sig 5.
Ho ditolak jika F hitung F tabel dan sig 5. Untuk melakukan uji F dapat dilihat pada tabel anova dibawah ini.
