Analisi Regresi Berganda

4. Analisi Regresi Berganda

Uji regresi berganda yaitu suatu alat analisis peramalan nilai pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikat untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsi atau hubungan kausal antara dua variabel bebas atau lebih dengan satu variabel terikat.

Adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :

Ho = Tidak terdapat pengaruh yang signifikan kecerdasan emosional dan minat belajar terhadap hasil belajar mahasiswa pada materi dasar – dasar akuntansi

Ha = Terdapat pengaruh yang signifikan kecerdasan emosional dan minat belajar terhadap hasil belajar mahasiswa pada materi dasar – dasar akuntansi

Adapun kaidah pengujian signifikansinya adalah sebagai berikut :

• Jika nilai t hitung lebih besar dari nilai probabilitas Sig (0,05 > Sig), maka Ha diterima dan Ho ditolak.

• Jika nilai t hitung lebih kecil dari nilai probabilitas Sig (0,05 < Sig), maka Ha ditolak dan Ho diterima.

Analisis regresi bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel terkat. Menurut Sumardjoko (2011:86), dasar pengambilan keputusan dalam uji regresi adalah jika nilai jika F_hitung > F_tabel, maka hipotesis diterima (Ha diterima dan Ho ditolak), artinya variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat . sebaliknya Jika F_hitung < F_tabel, maka hipotesis ditolak (Ha ditolak dan Ho diterima), artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. Adapun hasil perhitungan dengan SPSS adalah sebagai berikut :

ANOVAa
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	237,335	2	118,667	10,721	,000b
	Residual	1.018,286	92	11,068
	Total	1.255,621	94
a. Dependent Variable: Hasil Belajar
b. Predictors: (Constant), Minat Belajar, Kecerdasan Emosional

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	-1,163	3,400		-,342	,733
	Kecerdasan Emosional	,074	,034	,243	2,166	,033
	Minat Belajar	,133	,059	,252	2,249	,027
a. Dependent Variable: Hasil Belajar

Tabel. 4.4 Analisis Regresi Linear Berganda

Variabel	Koefisien Regresi	t	Sig
Konstanta	-1,163	-,342	0,733
X1	0,074	2,166	0,033
X2	0,133	2,249	0,027
Fhitung = 10,721 R2 = 0,189

Berdasarkan tabel di atas diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:

Y= -1,163 + 0,074 X₁ + 0,133 X₂

Adapun interpretasi dari persamaan regresi linear berganda tersebut adalah:

1. a = -1,163 menyatakan bahwa jika X1 dan X2 tetap (tidak mengalami perubahan) maka nilai konsistensi Y sebesar -1,163.

2. b₁ = 0,074 menyatakan bahwa jika X1 bertambah, maka Y akan mengalami peningkatan sebesar 0,074, dengan asumsi tidak ada penambahan (konstanta) nilai X2.

3. b₂ = 0,133 menyatakan bahwa jika X2 bertambah, maka Y mengalami peningkatan sebesar 0,133, dengan asumsi tidak ada penambahan (konstan) nilai X1.

a. Pengujian Hipotesis Pertama (Uji T)

Bunyi hipotesis pertama yang diajukan adalah "X1 berpengaruh terhadap Y". Berdasarkan analisis regresi linear berganda diketahui bahwa koefisien regresi dari variabel X1 (b₁) adalah sebesar 0,074 atau bernilai positif, sehingga dapat dikatakan bahwa X1 berpengaruh positif terhadap Y. Untuk mengetahui pengaruh tersebut signifikan atau tidak, selanjutnya nilai koefisien regresi linear ganda dari b₁ ini diuji signifikasinya. Langkah-langkah uji signifikasi koefisien regresi atau disebut juga uji t pertama adalah sebagai berikut.

1. Hipotesis

Ho = b₁ = 0 = (X1 tidak berpengaruh terhadap Y).

H₁ = b₁ # 0 = (X1 berpengaruh terhadap Y).

2. Tingkat kepercayaan 95%, a = 0,05.

3. Kriteria pengujian

H₀ diterima jika – t _{(α/2 : n-k-1)} ≤ t ≤ t _{(α/2 : n-k-1)} atau signifikansi > 0,05

H₀ ditolak jika – t _{(α/2 : n-k-1)} ≥ t ≥ t _{(α/2 : n-k-1)} atau signifikansi < 0,05

t_tabel = t _{(α/2 : n-k-1)} = t _{(0,025, 92)} = 1,989

4. Perhitungan, berdasarkan analisis memakai alat bantu SPSS versi 16 diperoleh nilai t_hitung sebesar 2,166 dengan signifikansi 0,033.

5. Keputusan uji

Ho ditolak, karena t_hitung > t_tabel yaitu 2,166 > 1,989 dan nilai signifikansi 0,033 < 0,05.

6. Kesimpulan: X1 berpengaruh signifikan terhadap Y.

b. Pengujian Hipotesis Kedua (Uji T)

Bunyi hipotesis kedua yang diajukan adalah "X2 berpengaruh terhadap Y". Berdasarkan analisis regresi linear berganda diketahui bahwa koefisien regresi dari variabel X2 (b₂) adalah sebesar 0,133 atau bernilai positif, sehingga dapat dikatakan bahwa X2 berpengaruh positif terhadap Y. Untuk mengetahui pengaruh tersebut signifikan atau tidak, selanjutnya nilai koefisien regresi linear ganda dari b₂ ini diuji signifikasinya. Langkah-langkah uji signifikasi koefisien regresi atau disebut juga uji t kedua adalah sebagai berikut.

1. Hipotesis

Ho = b₂ = 0 = (X2 tidak berpengaruh terhadap Y).

H₂ = b₂ # 0 = (X2 berpengaruh terhadap Y).

2. Tingkat kepercayaan 95%, a = 0,05.

3. Kriteria pengujian

H₀ diterima jika – t _{(α/2 : n-k-1)} ≤ t ≤ t _{(α/2 : n-k-1)} atau signifikansi > 0,05

H₀ ditolak jika – t _{(α/2 : n-k-1)} ≥ t ≥ t _{(α/2 : n-k-1)} atau signifikansi < 0,05

t_tabel = t _{(α/2 : n-k-1)} = t _{(0,025, 92)} = 1,989

4. Perhitungan, berdasarkan analisis memakai alat bantu SPSS versi 16 diperoleh nilai t_hitung sebesar 2,249 dengan signifikansi 0,027.

5. Keputusan uji

Ho ditolak, karena t_hitung > t_tabel yaitu 2,249 > 0,027 dan nilai signifikansi 0,027 < 0,05.

6. Kesimpulan: X2 berpengaruh signifikan terhadap Y.

c. Pengujian Hipotesis Ketiga (Uji F)

Hipotesis ketiga yang diajukan adalah “X1dan X2 berpengaruh terhadap Y”. Berdasarkan analisis regresi linear berganda diketahui bahwa koefisien regresi masing-masing variabel bebas bernilai positif, sehingga dapat dikatakan bahwa variabel X1 dan X2 secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap Y. Untuk mengetahui pengaruh tersebut signifikan atau tidak, selanjutnya dilakukan uji keberartian regresi linear ganda (uji F) sebagai berikut.

1. Hipotesis

Ho = 0, (X1 dan X2 tidak berpengaruh terhadap Y).

H₁  0 (X1 dan X2 berpengaruh terhadap Y).

2. Tingkat kepercayaan 95%, α = 0,05

3. Kriteria pengujian

H₀ diterima jika – F _{(k : n-k)} ≤ F ≤ F _{(k : n-k)} atau signifikansi > 0,05

H₀ ditolak jika – F _{(k : n-k)} ≥ F ≥ F _{(k : n-k)} atau signifikansi < 0,05

F_tabel = F _{(k : n-k)} = F _(2,93) = 3,09

4. Perhitungan

Berdasarkan analisis memakai alat bantu program SPSS versi 21 diperoleh nilai F_hitung sebesar 10,721 dengan signifikansi 0,000.

5. Keputusan uji

Ho ditolak, karena F_hitung > F_tabel yaitu 10,721 > 3,09 dan nilai signifikansi 0,000 < 0,05.

6. Kesimpulan: X1dan X2 berpengaruh signifikan terhadap Y.

d. Koefisien Diterminasi

Koefisien Diterminasi ( R² ) adalah perbandingan antara variasi Y yang dijelaskan oleh x1 dan x2 secara bersama-sama dibanding dengan variasi total Y.

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,435a	,189	,171	3,327
a. Predictors: (Constant), Minat Belajar, Kecerdasan Emosional

Berdasarkan analisis data menggunakan alat bantu program SPSS versi 16 diperoleh nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,189. Arti dari koefisien ini adalah bahwa sumbangan relatif yang diberikan oleh kombinasi variabel X1 dan X2 terhadap Y adalah sebesar 18,9% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.