52
68 sehingga hasil yang dicapai oleh siswa belum optimal. Oleh karena itu, kemampuan belajar siswa masih perlu ditingkatkan.
Sebelum melakukan uji analisis regresi linier berganda dilakukan terlebih dahulu beberapa pengujian,antara lain :
4.1.2 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2009:
147. Normalitas dapat dilihat dari grafik normal P-P plot dengan bantuan SPSS for windows release
15.0, apabila titik-titik mendekati garis diagonal maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Untuk lebih jelasnya akan disajikan
grafik normal P-P plot seperti gambar berikut ini.
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Ex pe
ct ed
C um
Pro b
Dependent Variable: Prestasi Belajar Ekonomi Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas
53
Tabel 4.4 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
119 119
119 80.5042
77.2269 68.4958
10.49549 11.20590
3.90973 .120
.094 .107
.065 .080
.107 -.120
-.094 -.095
1.306 1.020
1.162 .066
.249 .134
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Sumber
Belajar Kemandirian
Belajar Prestasi
Belajar Ekonomi
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber: Data Primer Diolah, 2011
Terlihat dari tabel di atas berdasarkan hasil uji kolmogorov-sirnov test juga diperoleh nilai signifikansi tiap variable lebih dari 0,05 yang berarti bahwa data
setiap variabel berdistribusi normal.
4.1.3 Uji Asumsi Klasik
4.1.3.1 Uji Multikolinieritas Syarat berlakunya model regresi berganda adalah antar variabel bebasnya
tidak memiliki hubungan sempurna atau tidak mengandung multikolinieritas. Pengujian multikolinieritas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF
dengan nilai tolerance melalui SPSS for windows 15.0. Tabel 4.5 Rangkuman Nilai tolerance dan VIF
Coefficients
a
46.204 2.347
19.685 .000
.143 .029
.383 4.959
.000 .418
.805 1.242
.140 .027
.401 5.195
.000 .434
.805 1.242
Constant Sumber Belajar
Kemandirian Belajar Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Partial Correlations
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Prestasi Belajar Ekonomi a.
Sumber: Data Primer Diolah, 2011
54
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai tolerance dan nilai VIF menunjukkan tidak ada satu variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih dari 10
dan nilai tolerance tidak kurang dari 10 ini berarti model regresi yang dihasilkan tidak mengandung multikolinieritas.
4.1.3.2 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi
ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak mengandung heteroskedastisitas
Ghozali, 2009: 125. Untuk mengetahui gejala heteroskedastisitas dilakukan dengan mengamati
grafik scatterplot melalui SPSS 15.0, model yang bebas dari heteroskedastisitas memiliki grafik scatterplot dengan pola titik-titik menyebar.
-3 -2
-1 1
2
Regression Standardized Predicted Value
-2 -1
1 2
3 4
5
Regression Studentized R
esidual Dependent Variable: Prestasi Belajar Ekonomi
Scatterplot
Gambar 4.2 Uji Heteroskedastisitas
55
4.1.4 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
