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