3.7. Uji Asumsi Klasik
Model regresi yang diperoleh selain uji kebermaknaannya menggunakan uji t dan uji F harus memenuhi pula uji asumsi klasik, oleh karena itu dilakukan
uji asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, uji multikolonieritas dan uji heteroskedastisitas yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :
3.7.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali 2011:160.
Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan analisis SPSS dengan dasar pengambilan keputusan:
1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memnuhi asumsi normalitas Ghozali, 2011:163.
3.7.2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2011:105.
Pengujian multikolonieritas dalam penelitian ini menggunakan analisis SPSS. Untuk mengetahui adanya multikolonieritas melalui nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara
individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen Ghozali, 2011:105.
3.7.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas
digunakan untuk
mengetahui terjadinya
penyimpangan model karena varian gangguan antara satu observasi.Pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan analisis SPSS
Deteksi terhadap ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan
ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi Y sesungguhnya yang telah di studentzed Ghozali,
2011:139. 3.8.
Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda ini digunakan untuk mengetahui seberapa pengaruh antar variabel independen cara belajar
dan lingkungan keluarga terhadap variabel dependen hasil belajar Y siswa kelas X IPS di SMA
Negeri 1 Tunjungan Kabupaten Blora. Persamaan regresi berganda dengan dua variabel independen dapat dicari dengan
persamaan : Y =
+ + c
Dimana : Y = Variabel hasil belajar siswa
= Konstanta = Koefisien regresi untuk X
1
= Koefisien regresi untuk X
2
X
1
= Cara belajar X
2
= Lingkungan keluarga = Koefisien regresi
c = Faktor lain
Untuk membantu proses pengolahan data secara tepat dan cepat maka pengolahan data dilakukan dengan program SPSSStatistical Product and
Solution.
3.9. Uji Hipotesis