b. Analisis Regresi Ganda
Analisis ini digunakan untuk menguji variabel bebas secara bersama- sama terhadap variabel terikat.Analisis ini digunakan untuk menguji hipotes ke-3,
yaitu Pengaruh Sarana Prasarana Bengkel Las dan Motivasi Belajar Peserta Didik terhadap Prestasi Pesrta Didik pada Praktik Kerja Las Dasar di SMK
Nasional, Berbah, Sleman, Yogyakarta. Langkah-langkah yang harus ditempuh dalam analisis ini adalah:
1 Membuat persamaan regresi dengan dua prediktor dengan rumus sebagai berikut:
Y = a +bX
Keterangan : Y
= Subyek dari variabel dependent yang di prediksikan. a
= Harga Y ketika harga X = 0 harga konstan. b
= Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasrkan
padaperubahan variabel. X
= Subyek pada variabel independen yang mempunyai niali tertentu. Sugiyono, 2009: 261
2 Mencari koefisien korelasi ganda antara variabel
1
dan
2
dengan Y, menggunakan rumus:
1,2
= 1
∑ 1 + 2 ∑ 2 ∑
2
Keterangan :
1,2
= Koefisien korelasi antara Y dengan
1
dan
2
1 = Koefisien prediktor
1
2 = Koefisien prediktor
2
1 = Jumlah produk antara
1
2 = Jumlah produk antara
2 2
= Jumlah kuadrat kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 28
3 Mencari koefisien determinan
2
antara kriterium Y dengan prediktor
1
dan
2
dengan rumus sebyagai berikut:
1,2 2
= 1
∑ 1 + 2 ∑ 2 ∑
2
Keterangan :
1,2 2
= koefisien determenasi antara Y dengan
1
dan
2
1 = koefisien prediktor 1
2 = koefisien prediktor 2
1 = jumlah produk antara
1
dengan Y 2
= jumlah produk antara
2
dengan Y
2
= jumlah kuadrat kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 25
Nilai koefisien determinasi menunjukan besarnya perubahan variabel terikat yang diterangkan oleh variabel bebas yang diteliti.
4 Melakukan uji signifikansi koefisien regresi digunakan uji F, dengan rumus sebagai berikut:
�
= 2
− − 1 1
− 2
Keterangan :
�
= Harga F garis regresi N
= Cacah kasus M
= Cacah prediktor R
= Koefisien korelasi antara kriterium dan prediktor Sutrisno Hadi, 2004 : 23
Signifikansi atau tidaknya pengaruh yang terjadi antara variabel bebas pertama
1
, dan variabel bebas kedua
2
secara bersama-sama terhadap variabel ikat Y, dapat dilihat dari nilai
ℎ� �
dibandingkan dengan pada
taraf signifikansi 5 0,05. Apabila
ℎ� �
sama atau lebih besar pada
taradf signifikansi 5, maka ada pengaruh variabel bebas pertama
1
, dan variabel bebas kedua
2
secara bersama-sama terhadap variabel terikat Y adalah signifikan, sebaliknya, apabila
ℎ� �
lebih kecil dari pada taraf
signifikansi 5, maka pengaruh variabel bebas pertama
1
, dan variabel bebas kedua
2
secara bersama-sama terhadap variabel terikat Y adalah signifikan. 5 Sumbangan Relatif SR
Sumbangan relatif adalah persentase perbandingan antara relativitas yang diberikan satu variabel bebas kepada variabel terikat dengan variabel-
variabel bebas yang lain. Rumus yang digunakan adalah:
SR = a
∑ xy JK
reg
x 100
Keterangan : SR
= Sumbangan relatif dari suatu prediktor a
= Koefisien prediktor = Jumlah produk antara X dengan Y
�
= Jumlah kuadrat regresi Sutrisno Hadi, 2004: 37
6 Sumbangan Efektif SE Sumbanga efektif adalah perbandingan efektivitas yang diberikan
suatu variabel bebas kepada satu variabel terikat dengan variabel bebas lain yang diteliti maupun tidak diteliti. Rumusnya adalah sebagai berikut:
=
2
Keterangan : SE
= Sumbangan efekif dari suatu prediktor SR
= Sumbangan relatif dari suatu prediktor
2
= Koefisien determinasi Sutrisno Hadi, 2004: 39
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Diskripsi Data Penelitian
Data hasil penelitian ini terdiri dari dua variabel bebas yaitu pengaruh saran prasarana bengkel las
1
dan motivasi belajar praktik
2
serta satu variabel terikat yaitu prestasi peserta didik pada praktik kerja las dasar Y.Pada
bagian ini akan dijelaskan atau dideskripsikan hasil data penelitian dari masing- masing variabel yang telah dilakukan olah data dilihat dari nilai rata-rata mean,
median, modus dan standar deviasi dengan bantuan program International Business Machine Statistical Products and Solution Services versi 19 atau
dikenal denganIBM SPSS Statistics 19. Selain itu akan disajikan pula tabel distribusi
frekuensi dan
diagram batang
histogram dari
distribusi kecenderungan skor kategori. Untuk mengidentifikasi lebih lanjut mengenai
masing-masing variabel digunakan rerata ideal Mi dan simpangan baku ideal
Sdi dari setiap variabel.
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut Mi
= ½ skor tertinggi + skor terendah Sdi
= 16 skor tertinggi – skor terendah
Berdasarkan teknik analisis data dengan metode deskriptif, Anas Sudijono 2011: 174 mengemukakan bahwa skor mentah dapat dirubah
kedalam nilai standar berskala dengan rincian sebagai berikut: Sangat rendah
= x ≤ Mi 1,5 SDi Rendah
= Mi 1,5 SDi ≤ x Mi 0,5 SDi
Sedang = Mi
0,5 SDi ≤ x Mi + 0,5 SDi Tinggi
= Mi + 0,5 SDi ≤ x Mi + 1,5 SDi
Kategori