Tabel 28. Distribusi Frekuensi Variabel Perhatian Orang Tua
No. Interval Skor
Frekuensi
1 2
3 4
5 6
7 30-34
35-39 40-44
45-49 50-54
55-59 60-64
1 2
2 8
14 18
2 Jumlah
47 Berdasarkan tabel distribusi frekuensi di atas, dapat
digambarkan histogram sebagai berikut:
Gambar 13. Histogram Variabel Perhatian Orang Tua Data tersebut kemudian digolongkan ke dalam kategori
kecenderungan Perhatian
Orang Tua.
Untuk mengetahui
kecenderungan masing-masing skor variabel digunakan skor ideal dari subjek penelitian sebagai kriteria perbandingan. Harga mean
ideal Mi dan standar deviasi ideal SDi diperoleh berdasarkan rumus sebagai berikut:
1 2
2 8
14 18
2 2
4 6
8 10
12 14
16 18
20
F re
k u
e n
si
Kelas Interval
29,5 34,5 39,5 44,5
49,5 54,5 59,5 64,5
Mean ideal Mi = ½ skor maksimal + skor minimal
= ½ 64 + 16 = 40
Standar Deviasi ideal SDi =
1 6
skor maksimal - skor minimal =
1 6
64 – 16 = 8
1,5 SDi = 1,5 8
= 12 Mi+1SDi
= 48 Mi-1SDi
= 32 Berdasarkan perhitungan di atas, variabel Perhatian Orang
Tua dapat dikategorikan sebagai berikut: Tabel 29. Identifikasi Kategori Variabel Perhatian Orang Tua
No. Kategori
1 2
3 4
Sangat tinggi Tinggi
Rendah Sangat rendah
X ≥ 48 40 ≤ X 48
32 ≤ X 40 X 32
Berdasarkan kategori di atas, dapat dibuat tabel identifikasi kategori variabel Perhatian Orang Tua sebagai berikut:
Tabel 30. Kategori Kecenderungan Perhatian Orang Tua
No. Rentang Skor
Frekuensi Frekuensi Kategori
1 2
3 4
X ≥ 48 40 ≤ X 48
32 ≤ X 40 X 32
37 7
3 79
15 6
Sangat tinggi Tinggi
Rendah Sangat rendah
Jumlah 47
100,00 Tabel di atas menunjukkan terdapat 37 siswa 79 yang
memiliki Perhatian Orang Tua dalam kategori sangat tinggi, 7
siswa 15 yang memiliki Perhatian Orang Tua dalam kategori tinggi, 3 siswa 6 yang memilki Perhatian Orang Tua dalam
kategori rendah, dan tidak ada siswa 0 yang memilki Perhatian Orang Tua dalam kategori sangat rendah. Berdasarkan distribusi
kecenderungan Perhatian Orang Tua di atas, disajikan dalam Pie Chart sebagai berikut:
Gambar 14. Pie Chart Kecenderungan Perhatian Orang Tua Berdasarkan data dari identifikasi kategori variabel
Perhatian Orang Tua, menunjukkan bahwa kecenderungan variabel Perhatian Orang Tua berpusat pada kategori sangat tinggi.
B. Uji Prasyarat 1. Uji Linieritas
Uji linieritas merupakan suatu prosedur yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linier suatu distribusi data
penelitian. Hasil yang diperoleh melalui uji linieritas akan menentukan teknik analisis regresi yang digunakan, apabila dari hasil
79 15
6 Sangat Tinggi
Tinggi Rendah
Sangat Rendah
uji linieritas didapatkan kesimpulan bahwa distribusi data penelitian dikategorikan linier maka penelitian harus diselesaikan dengan teknik
analisis regresi linier. Demikian sebaliknya apabila ternyata tidak linier maka distribusi data penelitian harus dianalisis dengan teknik
analisis regresi non-linier. Uji linieritas diketahui dengan menggunakan uji F, kriterianya
adalah apabila nilai P 0,05, maka hubungan variabel bebas dengan variabel terikat tidak linier. Setelah dilakukan perhitungan dengan
bantuan komputer program SPSS Statistik 20.0 for windows pada lampiran 6, hasil pengujian linieritas seperti terangkum dalam tabel
berikut ini. Tabel 31. Rangkuman Hasil Uji Linieritas
No Variabel
Db F
Hitung
F
tabel
SigP Kesimpulan
Bebas Terikat
1 X
1
Y 1926
0,818 2,003
0,670 Linier
2 X
2
Y 1827
0,933 2,002
0,551 Linier
3 X
3
Y 1134
1,724 2,084
0,110 Linier
4 X
4
Y 2223
0,981 2,025
0,517 Linier
5 X
5
Y 1926
0,952 2,003
0,536 Linier
Tabel di atas menunjukkan bahwa uji linieritas data Minat Belajar Akuntansi X
1
terhadap Prestasi Belajar Akuntansi Y, hasil analisis menunjukkan nilai P 0,670 lebih besar dari 0,05. Dengan
demikian variabel Minat Belajar Akuntansi mempunyai hubungan yang linier dengan Prestasi Belajar Akuntansi. Uji linieritas variabel
Kebiasaan Belajar X
2
, hasil analisis menunjukkan nilai P 0,551 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian variabel Kebiasaan Belajar
mempunyai hubungan yang linier dengan Prestasi Belajar Akuntansi. Uji
linieritas variabel
Disiplin Belajar X
3
, hasil analisis menunjukkan nilai P 0,110 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian
variabel Disiplin Belajar mempunyai hubungan yang linier dengan Prestasi Belajar Akuntansi. Uji linieritas variabel Lingkungan Belajar
X
4
, hasil analisis menunjukkan nilai P 0,517 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian variabel Lingkungan Belajar mempunyai hubungan
yang linier dengan Prestasi Belajar Akuntansi. Uji linieritas variabel Perhatian Orang Tua X
5
, hasil analisis menunjukkan nilai P 0,536 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian variabel Perhatian Orang Tua
mempunyai hubungan yang linier dengan Prestasi Belajar Akuntansi. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa masing-masing
variabel bebas dengan variabel terikat memiliki hubungan yang linier, maka analisis regresi linier dapat dilanjutkan.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas merupakan bentuk pengujian untuk asumsi dalam analisis regresi berganda. Asumsi multikolinieritas
menyatakan bahwa variabel bebas harus terbebas dari gejala multikolinieritas, apabila terjadi gejala multikolinieritas, maka
hubungan antar variabel bebas dengan variabel terikatnya menjadi terganggu sehingga model regresi yang diperoleh tidak valid. Menurut
Danang Sunyoto 2007: 80, syarat tidak terjadinya multikolinieritas jika koefisien korelasi antar variabel bebas sama dengan atau lebih
