Menghitung Persamaan Substruktural 2 Analisis Data

53 � � 9 � 1 , � 3 , � 6 2 = 0,368 Koefisien residunya sendiri adalah: � � 9 � 1 = �1 − � � 9 � 1 , � 3 , � 6 2 � � 9 � 1 = �1 − 0,368 � � 9 � 1 = 0,795 Maka, persamaan substruktural 1 yang baru adalah � 9 = � � 9 � 1 � 1 + � � 9 � 3 � 3 + � � 9 � 6 � 6 + � � 9 � 1 � 1 � 9 = 0,208 � 1 + 0,414 � 3 + 0,269 � 6 + 0,795 � 1

3.5.4. Menghitung Persamaan Substruktural 2

1. Model Diagram Jalur Gambar 3.4 Diagram Jalur Substruktural 2 2. Persamaan Substruktur � 1 = � � 1 � 5 � 5 + � � 1 � 7 � 7 + � � 1 � 3 � 3 Universitas Sumatera Utara 54 3. Perhitungan koefisien jalur � = � 1 0,454 0,454 1 � � −1 = � 1,260 −0,572 −0,572 1,260 � � � � 1 � 5 � � 1 � 7 � = � 1,260 −0,572 −0,572 1,260 � � 0,248 0,348� � � � 1 � 5 � � 1 � 7 � = � 0,113 0,296� Nilai R Square nya sendiri adalah � � 1 � 5 � 7 2 = 0,113 0,296 � 0,248 0,348� � � 1 � 5 � 7 2 = 0,136 Setelah memperoleh nilai R square, kemudian menghitung koefisien residunya dengan cara: � � 1 � 3 = �1 − � � 1 � 5 , � 7 2 � � 2 � 3 = �1 − 0,136 � � 1 � 3 = 0,930 Sehingga dari seluruhnya didapatlah persamaan substruktural 2 sebagai berikut: � 1 = � � 2 � 5 � 5 + � � 1 � 7 � 7 + � � 1 � 3 � 3 � 1 = 0,113 � 5 + 0,296 � 7 + 0,930 � 3 4. Pengujian Hipotesis Secara Simultan Menguji hipotesis secara bersama-sama minat belajar, perhatian orang tua, dosen dan pengaruh teman terhadap motivasi belajar. Universitas Sumatera Utara 55 � : � � 1 , � 5 , � 7 2 = 0, artinya tidak terdapat pengaruh perhatian orang tua dan pengaruh teman, terhadap motivasi belajar � : � � 1 � 5 , � 7 2 ≠ 0, artinya terdapat pengaruh perhatian orang tua dan pengaruh teman, terhadap motivasi belajar Untuk menguji hipotesis, dilakukan dengan uji F. � = � − � − 1� � 1 , � 5 , � 7 2 �1 − � � 1 , � 5 , � 7 2 � = 73 − 2 − 10,135 21 − 0,135 � = 700,135 20,865 � = 5,462 Setelah diketahui nilai F hitung maka selanjutnya mencari nilai F tabel . Dan diperoleh nilai F tabel dengan db 1 = 2 dan db 2 = 70 adalah 3,13. Dengan kriterian pengujian jika F hitung ≥ F tabel maka H ditolak. Dan dari hasil yang diperoleh diketahui bahwa F hitung ≥ F tabel maka H ditolak, yang berarti terdapat pengaruh dari keseluruhan variabel terhadap motivasi belajar. 5. Pengujian Hipotesis secara individual Dengaan proses yang sama, maka tabel dibawah ini adalah ringkasan untuk uji hipotesis secara individual, dengan t tabelα2, 73-2-1 = 1,994. Hipotesis t hitung t tabel Kesimpulan � : � � 1 � 5 = 0, tidak ada hubungan perhatian orang tua terhadap motivasi � 1 : � � 1 � 5 ≠ 0, tidak ada hubungan perhatian orang tua terhadap motivasi 0,901 1,995 H diterima Universitas Sumatera Utara 56 � : � � 1 � 7 = 0, tidak ada hubungan teman terhadap motivasi � 1 : � � 1 � 7 ≠ 0, tidak ada hubungan teman terhadap motivasi 2,378 1,995 H ditolak Dari hasil diatas dapat dilihat bahwa perhatian orang tua tidak ada hubungan dengan motivasi belajar. Oleh sebabnya perlu di trimming dengan mengeluarkan variabel yang tidak valid serta membuat ulang diagram jalur dan persamaan substrukturnya. Gambar 3.5. Diagram Jalur Persamaan Substruktural 2 hasil Trimming Dengan demikian didapat persamaan substruktural yang baru. � 1 = � � 1 � 7 � 7 + � � 1 � 3 � 3 Dengan matriks korelasinya adalah � = 1 Invers matriknya sendiri adalah � −1 = 1 Universitas Sumatera Utara 57 Perhitungan koefisien jalurnya adalah sebagai berikut: �� � 1 � 7 � = 1�� � 1 � 7 � �� � 1 � 7 � = 0,348 Untuk nilai R square nya sendiri adalah � � 1 � 7 2 = �� � 1 � 7 ��� � 1 � 7 � � � 1 � 2 2 = 0,3480,348 � � 1 � 2 2 = 0,121 Koefisien residunya sendiri adalah: � � 1 � 3 = �1 − � � 1 � 2 2 � � 1 � 3 = �1 − 0,121 � � 1 � 3 = 0,937 Maka, persamaan substruktural 2 yang baru adalah � 1 = � � 1 � 7 � 7 + � � 1 � 3 � 3 � 1 = 0,348 � 7 + 0,937 � 3 Universitas Sumatera Utara 58

3.5.5. Menghitung Persamaan Substruktural 3