keahlian akuntansi SMK Negeri 9 Semarang tahun ajaran 20122013 yang masing-masing diolah dengan memberi bobot nilai sebagai berikut:
Sedangkan Kriteria Ketuntasan Minimal KKM yang ditentukan oleh SMK yakni sebagai berikut:
Tabel 3.7 Deskripsi Variabel Prestasi Belajar Akuntansi Y
No. Interval
Kategori
1. ≥ 75
Tuntas 2.
75 Tidak Tuntas
Sumber: SMK Negeri 9 Semarang
3.6.2. Analisis Statistik Inverensial
3.6.2.1. Uji Persyaratan Analisis
Uji persyaratan analisis diperlukan adalah untuk mengetahui apakah analisis data untuk pengujian hipotesis dapat dilanjutkan atau tidak.
1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel bebas dan variabel terikat memiliki distribusi normal. Untuk menguji normalitas data salah satu cara yang digunakan adalah
dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorof-Smirnov Ghozali, 2011:32. Data dianalisis dengan bantuan komputer program IBM SPSS
19. Kriteria yang digunakan adalah jika signifikansi α yang ditentukan yaitu 0,05 maka data terdistribusi normal, tetapi jika signifikansi ≤ α maka
data tidak terdistribusi normal.
2. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik dilakukan agar model regresi yang kita gunakan
untuk memprediksi menjadi BLUE Best, Linier, Unbias, Estimator. Uji asumsi klasik meliputi: uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji
autokorelasi. Namun, dalam penelitian ini uji autokorelasi tidak digunakan, karena uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu periode sebelumnya atau sesudahnya untuk data time series. Sedangkan pada
penelitian ini tidak menggunakan data time series. a Uji Multikolinieritas
Dijelaskan dalam Ghozali 2011:105 bahwa uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi
antar variabel bebas atau independen. Dalam penelitian ini uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya kemiripan
antara motivasi belajar dan perhatian orang tua, dimana kemiripan antar variabel bebas dalam suatu model regresi akan menyebabkan terjadinya
korelasi yang kuat antara variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara
variabel bebas. Jika terjadi multikolinieritas berarti diantara variabel bebas saling berkorelasi, maka akansangat sulit untuk mengetahui variabel bebas
mana yang mempengaruhi variabel terikat. Pengujian multikolinieritas dalam penelitian ini menggunakan bantuan program komputer IBM SPSS
19 dengan melihat nilai VIF Variance Inflation Factor suatu variabel
yaitu kurang dari 10 dan nilai toleransce lebih besar dari 0,1. Semakin tinggi nilai VIF maka semakin rendah nilai tolerance.
b Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain Ghozali, 2011:139.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan bantuan program komputer IBM SPSS 19. Deteksi 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-studentized. Dasar analisisnya adalah adanya pola titik-titik tertentu pada grafik
Scatterplot,. Misalnya titik-titik yang ada membentuk pola yang teratur melebar, bergelombang, kemudian menyempit, maka teridentifikasi telah
terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas yaitu titik-titik menyebar secara acak random di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu
Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.6.3.2. Analisis Regresi Berganda
Model analisis regresi berganda dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui pengaruh hubungan antara variabel motivasi belajar dan perhatian
orang tua terhadap prestasi belajar dan untuk mengetahui seberapa besar
pengaruh tersebut. Persamaan garis regresi untuk persamaan regresi dengan tiga variabel bebas yaitu adalah:
Keterangan: Y
= Prestasi belajar akuntansi β
= Konstanta b
1
, b
2
, b
3
= Koefisien regresi X
1
= Motivasi belajar X
2
= Perhatian orang tua
3.6.3.3. Analisis Uji Hipotesis
1. Pengaruh X1 dan X2 terhadap Y secara simultan – Uji SimultanUji F H
1
Ghozali 2011:98 menjelaskan bahwa uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen terikat. Jadi dalam penelitian ini uji F
digunakan untuk mengetahui sejauh mana motivasi belajar dan perhatian orang tua berpengaruh terhadap prestasi belajar.
Pengujiannya dilakukan dengaan bantuan program komputer IBM SPSS 19. Apabila menunjukkan tingkat signifikansi probabilitas kurang
dari 5 atau 0,05 maka Ho ditolak H
1
diterima yang artinya variabel bebas secara simultan atau bersama-sama mampu menjelaskan variabel terikat.
Sebaliknya jika tingkat signifikansi lebih dari 5 0,05 maka Ho diterima
dan H
1
ditolak yang berarti secara bersama-sama tidak mampu menjelaskan variabel terikatnya.
2. Pengaruh X1 dan X2 terhadap Y secara parsial – Uji Parsial Uji t
H
2
dan H
3
Menurut Ghozali 2011:98 uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelasan independen
secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji t digunakan untuk membuktikan dan mengetahui pengaruh variabel bebas
secara individu atau parsial terhadap variabel terikat. Proses pengujian agar bisa secara cepat dan tepat maka dilakukan melalui program IBM
SPSS 19. Apabila ditunjukkan tingkat signifikansinya kurang dari 5 atau 0,05 maka hipotesis nihil Ho ditolak dan menerima hipotesis kerja Ha,
yang berarti bahwa variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat. Sebaliknya jika tingkat signifikansinya lebih dari 5 0,05 maka
hipotesis nihil Ho diterima dan menolak hipotesis kerja Ha, yang artinya variabel bebas tidak dapat menerangkan variabel terikatnya secara
individual atau pasial.
3.6.3.4. Koefisien Determinasi Secara Simultan Dan Parsial
1. Koefisien determinasi secara simultan R
2
Ghozali 2011:97 koefisien determinasi R
2
pada dasarnya mengukur seberapa jauh kemampuan model regresi dalam menerangkan
variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol
dan satu. Hasil perhitungan R
2
secara keseluruhan digunakan untuk mengukur ketepatan yang paling baik dari analisis regresi linier berganda.
Jika R
2
mendekati 1 satu berarti semakin kuat kemampuan variasi variabel bebas dalam menjelaskan variasi variabel terikat. Sebaliknya, jika
R
2
mendekati 0 nol berarti semakin kecil kemampuan variasi variabel bebas dalam menjelaskan variasi varoiabel terikat.
2. Koefisien determinasi secara parsial r
2
Koefisien determinasi secara parsial dilakukan untuk mengetahui besarnya konstribusi yang diberikan masing-masing prediktor secara
parsial, yaitu variabel motivasi belajar dan perhatian orang tua terhadap prestasi belajar akuntansi dengan taraf signifikansi 5. Koefisien
determinasi secara parsial dapat dilihat dengan uji parsial menggunakan program IBM SPSS 19. Jika nilai p-value
pada kolom sig α 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Sebaliknya jika nilai p-value
pada kolom sig ≥ α 0,05, maka Ho diterima dan menolak Ha.
67
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Penelitian dengan judul “Pengaruh Motivasi Belajar dan Perhatian
Orang Tua terhadap Prestasi Belajar Akuntansi Siswa Kelas X Kompetensi Keahlian Akuntansi di SMK
Negeri 9 Semarang Tahun 20122013” ini dilaksanakan pada bulan Mei hingga bulan Juni tahun pelajaran 20122013.
Pengambilan data dilakukan dengan membagikan angket kepada siswa kelas X kompetensi keahlian Akuntansi AK1, AK2, AK3 berisi data untuk
variabel X1 yaitu motivasi belajar dan variabel X2 yaitu perhatian orang tua. Sedangkan untuk variabel Y yaitu prestasi belajar akuntansi pengambilan data
dilakukan dengan metode dokumentasi yaitu berupa daftar nilai diantaranya rata-rata nilai ulangan harian, nilai ulangan tengah semester UTS, dan nilai
ulangan akhir semester UAS pada semester gasal yang diminta dari guru
pengampu mata pelajaran produktif akuntansi. 4.1.1.
Hasil Analisis Statistik Deskriptif Persentase
Analisis statistik deskriptif persentase digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan setiap variabel dalam
data penelitian ini yang terdiri dari variabel motivasi belajar X1, perhatian orang tua X2 dan prestasi belajar Y secara persentase agar lebih mudah
dalam memahamin pengukurannya.
