g. Menghitung penskalaan Nilai ini dihitung dengan cara sebagai berikut:
1. Ubah nilai Sv terkecil nilai negative yang terbesar diubah menjadi sama dengan nilai skala ordinal sebelum konversi.
Apabila Sv terkecil adalah Sv
1
maka: Y1=Sv
1
+X=1 Apabila Sv terkecil adalah Sv
2
maka: Y2=Sv
2
+X=2 2. Transformasi nilai skala dengan rumus:
y = Sv + |Sv min|
3. Uji Prasyarat Analisis Data
Uji prasyarat analisis data tediri atas uji normalitas dan uji multikolinieritas. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui sampel data dari populasi
berdistribusi normal. Uji multikolinieritas dilakukan sebagai syarat digunakannya analisis korelasi ganda.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Kenormalan data diuji dengan menggunakan distribusi Chi-kuadrat.
Data yang didapat dalam penelitian ini merupakan data yang diambil secara acak random. Dari hasil uji normalitas apabila didapat hasil yang menyatakan
bahwa data berdistribusi normal, maka analisis selanjutnya digunakan analisis statistik parametrik. Sebaliknya, bila distribusi data tidak normal maka analisis
statistik yang digunakan adalah analisis statistik non-parametrik.
b. Uji Linieritas Uji linieritas digunakan untuk menghitung linieritas antara variabel bebas
dengan variabel terikat. Jika terdapat hubungan yang linier antara variabel bebas dengan variabel terikat, maka penelitian dapat dilanjutkan. Namun, apabila
hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat tidak linier, maka penelitian tidak dapat dilanjutkan. Taraf signifikansi untuk uji linieritas ini adalah
sebesar 5. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan program komputer SPSS Statistic 16. Pengambilan keputusan uji linieritas ini dilakukan
dengan melihat hasil perhitungan linierity, jika nilai signifikansi kurang dari 0,05 maka variabel tersebut memiliki hubungan yang tidak linier, begitu pula
sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka variabel tersebut memiliki hubungan yang linier.
c. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar variabel bebas. Menggunakan analisis korelasi akan diperoleh harga
interkorelasi antar variabel bebas. Jika harga interkorelasi antar variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,600 maka tidak terjadi multikolinieritas.
Kesimpulannya jika terjadi multikolinieritas antar variabel bebas maka uji kolerasi ganda tidak dapat dilanjutkan. Akan tetapi jika tidak terjadi multikolinieritas antar
variabel maka uji korelasi ganda dapat dilanjutkan.
4. Analisis Regresi
Sebelum melakukan analisis regresi, data hasil penelitian harus sudah diolah terlebih dahulu menjadi data interval. Setelah data dari masing-masing variabel
sudah berbentuk interval kemudia dilanjutkan dengan uji prasyarat analisis yang
meliputi uji normalitas, uji linieritas, serta uji multikolinieritas. Setelah persyaratan tersebut terpenuhi, maka bisa dilanjutkan dengan analisis regresi.
a. Analisis Regresi Sederhana Analisis regresi sederhana digunakan untuk mengetahui keadaan variabel
terikat terhadap satu variabel bebas. Besarnya variabel lingkungan belajar jika diubah-ubah untuk memanipulasi variabel hasil belajar yaitu dengan persamaan
analisis regresi sederhana. Persamaan analisis regresi sederhana untuk pengaruh variabel lingkungan belajar X1 terhadap variabel hasil belajar Y yaitu:
Dimana: Y
= Variabel hasil belajar X1
= Variabel lingkungan belajar a
= Konstanta b1
= Koefisien regresi Analisis regresi sederhana digunakan juga pada pengaruh variabel karakter
siswa terhadap variabel hasil belajar. Persamaan analisis regresi sederhana untuk pengaruh variabel karakter siswa X2 terhadap variabel hasil belajar Y yaitu:
Dimana: Y
= Variabel hasil belajar X2
= Variabel motivasi berprestasi a
= Konstanta b2
= Koefisien regresi b. Analisis Regresi Ganda
Analisis regresi ganda digunakan untuk mengetahui keadaan variabel terikat jika nilai prediktor variabel bebas dimanipulasi. Besarnya pengaruh lingkungan
