menguji tingkat reliabilitas dari kuesioner adalah alpha cronbach yaitu pengujian untuk jenis data interval
.
k ∑ó
b 2
r
11=
1- k – 1
ó
t 2
Keterangan: : Reliabilitas Instrumen
k : Banyaknya butir pertanyaan
: Jumlah varians butir : Varians total
Reliabilitas kuisioner pada penelitian ini menggunakan rumus Alpha Cronbach pada taraf signifikan 5 lebih besar dari pada 0.6, maka
kuesioner dikatakan reliabel Sarjono, 2011:45. Dari hasil uji coba dengan jumlah data n sebanyak 30 responden pada taraf signifikansi 5 didapat
hasil seperti tabel di bawah ini:
Tabel 3.12 Hasil Pengukuran Reliabilitas
Variabel Koefisien
Alpa Indeks
Kesimpulan Minat Baca
0.6 0.844
Reliabel Disiplin Belajar
0.6 0.846
Reliabel Motivasi Belajar
0.6 0.830
Reliabel
H. Metode Analisis Data
Metode analisis data adalah suatu metode yang digunakan untuk mengolah hasil penelitian guna memperoleh suatu kesimpulan. Untuk
memperoleh hasil analisis yang lebih teliti dan terpercaya, dalam penelitian ini menggunakan analisis data dengan menggunakan program komputer
Statistical Product and Service Solution SPSS. Prosedur yang digunakan dalam menganalisis data secara statistik adalah sebagai berikut
1. Pengujian Persyaratan a.Uji Normalitas
Pengujian normalitas menggunakan uji sampel dari Kolmogorov- Smirnov yaitu tingkat kesesuaian antara distribusi harga satu sampel skor
yang diobservasi dengan suatu distribusi teoritis tertentu. Uji ini menetapkan suatu titik dimana teoritis dan yang terobservasi mempunyai
perbedaan terbesar, artinya distribusi sampling yang diamati benar-benar merupakan observasi suatu sampel random dari distribusi teoritis.
Tes Kolmogorov-Smirnov memusatkan pada penyimpangan
deviasi terbesar. Harga Fo X – Sn X terbesar dinamakan deviasi maksimum. Adapun rumus uji Kolmogorov-Smirnov untuk normalitas
adalah sebagai berikut Ghozali, 2002:35-36: D = maksimum [Fo X – Sn X]
Keterangan: D
= Deviasi maksimum Fo
= Fungsi distribusi frekuensi kumulatif yang ditentukan Sn
= Distribusi frekuensi kumulatif yang diobservasi b. Uji Linieritas
Pengujian linieritas menggunakan program SPSS. 16. Uji linieritas dilakukan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebas
mempunyai hubungan linier atau tidak dengan variabel terikat. Hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat dikatakan mempunyai hubungan
linier jika F
hitung
F
tabel
, atau sebaliknya. Untuk pengujian linieritas ini, maka dilakukan analisis regresi. Rumus yang digunakan adalah:
R
2
n-m-1 Freg =
m 1- R
2
m
Keterangan R
2
= koefisien determinan n = jumlah subjek yang diteliti
m = jumlah variabel bebas
2. Uji Asumsi Klasik a. Heterokedastisitas
Heterokedastisitas adalah suatu kejadian dimana varians dari kesalahan
pengganggu tidak konstan untuk suatu nilai variabel bebas Supranto, 2004:68. Untuk mendeteksi ada tidaknya masalah
heterokedastisitas digunakan uji korelasi rank dari Spearman. Rumus korelasi dari Spearman didefinisikan sebagai berikut:
1 6
1
2 2
1
n n
d r
s
Dimana: d1 = Perbedaan pada rank yang diberikan kepada dua karakteristik yang
berbeda dari individu atau fenomena ke-1 n = Banyaknya individu atau fenomena yang diberi rank
Selanjutnya dengan bantuan komputer program SPSS 16, untuk menentukan terjadi tidaknya masalah heterokedastisitas digunakan
ketentuan sebagai berikut:
- Jika rs
hitung
rs
tabel
, maka terjadi heterokedastisitas -
Jika rs
hitung
rs
tabel
, maka tidak terjadi heterokedastisitas b. Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah situasi adanya suatu hubungan variabel- variabel bebas diantara satu dengan lainnya. Dalam hal ini disebut
variabel-variabel bebas tidak ortogonal. Variabel yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasinya sama dengan nol. Apabila
terdapat korelasi yang sempurna diantara sesama variabel-variabel bebas ini sama dengan satu, maka koefisien regresinya tidak dapat ditaksir dan
nilai standart error setiap koefisien regresinya tidak dapat ditaksir dan nilai standart error setiap koefisien regresi menjadi tidak terhingga.
Untuk mendeteksi multikolinieritas digunakan rumus korelasi. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut
Selanjutnya dengan bantuan komputer program SPSS 16 diadakan analisis Collinearity Statistic. Dari analisis Collinearity
Statistic akan diperoleh VIF Variance Inflation Factor. Untuk mengetahui terjadi tidaknya multikolinieritas, digunakan ketentuan
sebagai berikut: -
Jika VIF 5, maka terjadi multikolinieritas -
Jika VIF 5, maka tidak terjadi multikolinieritas
] [
] [
2 2
2 2
Y Y
n X
X n
Y X
XY n
R
XY
c. Autokorelasi Autokorelasi adalah suatu keadaan dimana kesalahan pengganggu
dari satu observasi terhadap observasi selanjutnya yang berurutan tidak berpengaruh atau tidak terjadi korelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi dapat di uji dengan jalan menghitung “The Durbin – Watson, d”. Dengan rumus sebagai berikut Supranto, 2004:116-117:
Keterangan : d
= Statistik Durbin – Watson et
= Gangguan estimasi t
= Observasi terakhir t-1
= Observasi sebelumnya Untuk memperoleh kesimpulan apakah ada masalah autokorelasi
atau tidak, hasil hitungan statistik d harus dibandingkan dengan tabel statistik d. Pemilihan angka dari tabel d harus memperhatikan banyaknya
parameter =k, dan jumlah observasi =n, pada tingkat signifikan =a tertentu.
I. Pengujian Hipotesis
a. Analisis regresi sederhana Untuk mengetahui pengaruh dari suatu variabel lain dibutuhkan suatu
analisis yang tidak hanya korelasi tetapi juga analisis regresi. Apabila Y sebagai variabel dependen variabel terikat, maka variabel lain X
2 1
1 2
t n
t t
t n
t
e e
e d
merupakan variabel independen variabel bebas. Dalam analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh minat baca X
1
terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa Y, pengaruh disiplin belajar X
2
terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa Y, pengaruh motivasi belajar X
3
terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa Y. 1. Perumusan Hipotesis
Ho : Tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara minat baca
terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa. Ha
: Ada pengaruh positif dan signifikan antara minat baca terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa.
2. Persamaan regresi linier sederhana Sugiyono, 1999:204 Persamaan umum regresi linier sederhana adalah :
Y = a + bX Keterangan :
Y = Variabel terikat X = Variabel bebas
a = nilai intecept konstan b = angka arah atau koefisien regresi
Untuk menghitung harga a dan b digunakan rumus sebagai berikut:
Menghitung koefisien determinasi atau
2
R dengan menguadratkan r dalam korelasi sederhana.
3. Menentukan
hitung
F
Uji F dilakukan untuk mengetahu
i pengaruh
variabel bebas secara bersama
-
sama terhadap variabel terikat.
Harga
hitung
F
tersebut selanjutnya dibandingkan dengan
tabel
F . Kriteria
yang digunakan untuk mencari
tabel
F adalah derajat kebebasan, dk = n-
2 dengan tingkat signifikansi 5. 4. Menarik kesimpulan
a
H
diterima jika nilai
hitung
F
tabel
F dengan taraf signifikansi 5.
Jika
H
diterima diterima artinya minat baca tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa.
b
H
ditolak jika nilai
hitung
F
tabel
F dengan taraf signifikansi 5. Jika
H
ditolak artinya minat baca berpengaruh positif dan signifikan terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa.
Pengujian hipotesis kedua dan ketiga dilakukan dengan langkah yang sama dengan pengujian hipotesis pertama
b. Untuk menguji hipotesis keempat digunakan analisis regresi ganda, dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Perumusan hipotesis Ho : Tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara minat baca,
disiplin belajar, dan motivasi belajar terhadap prestasi belajar AKL I mahasiswa.
Ha : Ada pengaruh positif dan signifikan antara minat baca, disiplin belajar, dan motivasi belajar terhadap prestasi belajar AKL I
mahasiswa.
s a
b g
RJK RJK
F
Re Re
2. Mencari persamaan regresi linier ganda, dengan rumus sebagai berikut Sugiyono, 1999:217:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Keterangan: Y = Prestasi belajar mahasiswa
b
1
= Slope yang berhubungan dengan variabel X
1
b
2
= Slope yang berhubungan dengan variabel X
2
b
3
= Slope yang berhubungan dengan variabel X
3
X
1
= Variabel minat baca X
2
= Variabel disiplin belajar X
3
= Variabel motivasi belajar 3. Menentukan koefisien korelasi ganda, dengan rumus sebagai berikut
Sugiyono, 1999:217:
Keterangan: R
xy 1,2,3
= Koefisien antara variabel X
1,
X
2,
X
3
b
1
= Koefisien prediktor variabel minat baca b
2
= Koefisien prediktor variabel disiplin belajar b
3
= Koefisien prediktor variabel motivasi belajar ∑ X
1
Y = Korelasi antara variabel minat baca dan prestasi belajar AKL I mahasiswa.
∑ X
2
Y = Korelasi antara variabel disiplin belajar dan prestasi belajar AKL I mahasiswa.
∑ X
3
Y = Korelasi antara variabel motivasi belajar dan prestasi belajar AKL I mahasiswa.
4. Melakukan uji F, dengan membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
pada taraf signifikan α = 0.05 dengan db pembilang = k dan db penyebut =
nk-1, hal ini digunakan untuk mengetahui apakah koefisien korelasi
2 3
3 2
2 1
1 3
, 2
, 1
,
Y Y
X b
Y X
b Y
X b
R
XY
tersebut signifikan. Rumus yang digunakan sebagai berikut Sugiyono, 1999:218:
F
reg
= R
2
N-m-1 M1-R
2
Keterangan: F
reg
= Harga F garis regresiyang dicari N
= Cacah kasus M
= Cacah prediktor R
= Koefisien korelasi antara X
1,
X
2,
X
3
5. Menarik kesimpulan yaitu jika F
hitung
F
tabel
, maka H
o
ditolak dan F
hitung
F
tabel
, maka H
o
diterima.
BAB IV GAMBARAN UMUM
