51
51
siswa menyangkut materi akuntansi, supaya apa yang menjadi permasalahan siswa dapat teratasi dan siswa dapat memahami materi akuntansi tersebut.
4.2.2 Prestasi Belajar Akuntansi Y
Berdasarkan data yang diperoleh dari prestasi belajar siswa kelas XI program keahlian Akuntansi SMK Negeri 1 Pati pada nilai ulangan harian
semester ganjil, prestasi belajar yang dicapai siswa ternyata ada yang belum mencapai standar yang ditetapka sekolah yaitu dengan KKM sebesar 75, dan
target ketuntasan siswa sebesar 80. Prestasi belajar siswa program keahlian Akuntansi kelas XI SMK Negeri 1
Pati yang di ambil dari nilai ulangan harian semester ganjil adalah sebagai berikut. Tabel 4.7 Distribusi Frekuensi Prestasi Belajar
No. Interval Kriteria
Frekuensi Persentase
1 85-100
Sangat baik 14
17.7 2
80-84 Baik
14 17.7
3 75-79
Cukup 18
22.8 4
75 Kurang
33 41.8
Jumlah 79
100 Sumber : SMK Negeri 1 Pati
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa sebanyak 33 41,8 siswa tidak tuntas dalam belajar karena masih di bawah KKM 75. Data ini
memperlihatkan bahwa masih banyak siswa yang belum mencapai ketuntasan belajar akuntansi.
4.3 Uji Prasyarat Analisis Regresi
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan dependen mempunyai distribusi normal atau tidak.
52
52
Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Alat analisis yang dapat digunakan adalah dengan melihat tampilan plot atau data
dapat juga menggunakan uji kolmogorov smirnov Ghozali, 2009:147. Data analisis dengan bantuan program SPSS. Data pengambilan keputusan berdasarkan
probabilitas lebih besar dari 0,05 maka data dalam penelitian berdistribusi normal.
Tabel 4.8 Hasil Uji Normalitas Data
Berdasarkan uji normalitas dengan menggunakan one-sample kolmogorov- smirnov test menunjukkan bahwa semua variabel berdistribusi normal. Nilai
profitabilitas dari kompetensi profesional guru sebesar 0,076; dan prestasi belajar akuntansi sebesar 0,613. Nilai profitabilitas dari masing-masing variabel lebih
besar dari 0,05 sehingga menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi uji normalitas. Disamping menggunakan one-sample kolmogrov-
smirnov test analisis kenormalan data ini juga didukung dengan Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual. Apabila grafik yang diperoleh dari output
SPSS ternyata titik-titik mendekati garis diagonal, dapat disimpulkan bahwa
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
79 79
72.8674 76.4283
12.38108 9.74360
.144 .085
.069 .046
-.144 -.085
1.278 .758
.076 .613
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed
Kompetensi Profesional Guru
Prestasi Belajar Akuntansi
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
53
53
model regresi berdistribusi normal. Lebih jelasnya hasil uji normalitas data dapat dilihat pada gambar berikut:
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Prestasi Belajar Akuntansi
Gambar 4.1 Hasil Pengujian Asumsi Normalitas dengan P-Plot
Terlihat dari gambar di atas, titik-titik mendekati garis diagonal yang berarti bahwa model regresi berdistribusi normal. Karena hasil pengolahan data
menunjukkan model regresi berdistribusi normal, sehingga dapat dilanjutkan untuk pengolahan data uji asumsi klasik.
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
