41
2. Menentukan angka persentase terendah = 14 x 100 = 25
3. Rentang persentase = 100 - 25 = 75
4. Interval kelas persentase = 75 : 4 = 18,75
Dengan demikian tabel kategori untuk masing-masing variabel yaitu strategi guru mengajar X
1
dan strategi belajar siswa X
2
adalah sebagai berikut : Tabel 3.3. Kriteria strategi guru mengajar dan strategi belajar siswa
No Interval Kriteria
Strategi guru
mengajar Strategi belajar
siswa 1.
81,26 Skor ≤100
Sangat Baik Sangat Baik
2.
62,51 Skor ≤81,26
Baik Baik 3.
43,76 Skor ≤62,50
Sedang Sedang 4. 25
≤ Skor ≤ 43,75
Tidak Baik Tidak Baik
Sedang tabel kategori nilai mata pelajaran IPS Terpadu di SMP Negeri 5 Ungaran sebagai berikut :
Tabel 3.4. Kriteria hasil belajar siswa No Interval
Kriteria 1.
90 - 100 Sangat Baik
2. 79 – 89
Baik 3. 68
-78 Cukup
4. 0 - 67
Belum Tuntas
3.7. Uji Asumsi Klasik
Sehubungan dengan pemakaian metode regresi berganda, maka untuk menghindari pelanggaran asumsi-asumsi klasik, maka model-model asumsi klasik
harus diuji. Model asumsi klasik tersebut adalah :
3.7.1. Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan variabel bebas, keduanya mempunyai distribusi normal atau
42
tidak. Model regresi yang baik adalah memilki distribusi data normal atau mendekati normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat
penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Untuk menguji normalitas data, salah satu cara yang digunakan adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi komulatif
dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. “Jika
distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya” Ghozali 2006 : 112
3.7.2. Multikolinearitas
“Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui adanya hubungan yang sempurna atau mendekati sempurna koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1
diantara beberapa atau semua variabel independen yang menjelaskan model regresi” Algifari 2000: 84. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi antara variabel independen. Diagnosis secara sederhana terhadap adanya multikolinearitas didalam
model regresi adalah sebagai berikut : 1
Melalui nilai t
hitung ,
R
2
, dan F RATIO. Jika R
2
tinggi, sedangkan sebagian besar atau bahkan seluruh koefisien regresi tidak signifikan nilai t
hitung
sangat rendah, maka kemungkinan terdapat multikolinearitas dalam model tersebut.
2 Menentukan koefisien korelasi antara variabel independen yang satu dengan
variabel independen yang lain, jika antara dua variabel independen memiliki
43
korelasi yang spesifik korelasi yang tinggi, maka didalam model regresi tersebut terdapat multikolinearitas.
3 Membuat persamaan regresi antar variabel independen. Jika koefisien
regresinya signifikan, maka dalam model tersebut terdapat multikolinearitas Algifari 2000: 84
Deteksi lain adanya gejala multikolinearitas adalah dengan menggunakan nilai Variance Inflaction Faktor VIF dan tolerance melalui SPSS. Model regresi yang
bebas multikolinearitas memiliki nilai VIF dibawah 10 dan tolerance diatas 0,1.
3.7.3. Heteroskedastisitas
