3.7.2.3 Uji Normalitas Tabel 3.7 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 71
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 3.58586589
Most Extreme Differences Absolute
.075 Positive
.075 Negative
-.045 Kolmogorov-Smirnov Z
.633 Asymp. Sig. 2-tailed
.817 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pada tabel 3.7 terlihat bahwa nilai asymp.sig,2-tailed adalah 0,817 dan di atas nilai signifikan0,05, artinya bahwa data berdistribusi normal.s
3.8 Membandingkan Dua Regresi
Model regresi dengan 1 variabel dummy yang telah didapat sebelumnya akan dibentuk menjadi 2 model regresi yang baru yaitu dengan cara mensubtitusikan nilai dummy
kepersamaan semula. Sehingga didapatkan model regresi berdasarkan jurusan yaitu a.
Untuk Jurusan IPA
b. Untuk Jurusan IPS
Sehingga bisa dikatakan bahwa ada dua model regresi dengan perbedaan pada intersep atau dapat diinterpretasikan bahwa rata-rata nilai matematika di jurusan IPA dan IPS berbeda.
Asumsi tidak adanya multikolinearitas yang ditunjukkan oleh VIF yang kurang dari 5,
Universitas Sumatera Utara
tidak adanya heteroskedastisitas yang ditunjukkan Uji Park dimana nilai t
hitung
t
tabel
, sedangkan residualnya sudah berdistribusi normal dengan rata-rata nol. Dengan demikian
pengujian terhadap semua asumsi regresi juga telah terpenuhi.
Selanjutnya akan diuji apakah model regresi dengan koefisien kemiringan slope yang sama sudah sesuai. Untuk itu, ditambahkan interaksi antara variabel dummy dengan
tiap variabel prediktor X
i
yaitu dengan cara mengalikan variabel dummy dengan tiap variabel prediktor yang lain multiplikatif dengan output regresi pada SPSS. Sedangkan
model regresi secara umum setelah ditambahkan interaksi adalah :
Dalam penelitian ini terdapat 2 variabel prediktor X
i
yaitu sikap siswa terhadap pelajaran matematika dan kemampuan numerik, m = 2 kategori yaitu IPA dan IPS. Sehingga model
yang terbentuk setelah diganti dengan penaksirnya menjadi :
Dengan bantuan SPSS Koefisien model yang dihasilkan adalah
Tabel 3.8 Menentukan Coefficients
a
Setelah diberi interaksi
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 58.814
4.912 11.974
.000 X1
.050 .052
.126 .958
.342 X2
.115 .069
.208 1.679
.098 DX1
.223 .081
1.736 2.766
.007 DX2
-.041 .119
-.322 -.345
.732 D
-9.665 9.145
-.971 -1.057
.294 a. Dependent Variable: Y
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel 3.8 diperoleh persamaan regresi
Atau dapat dituliskan dalam dua model regresi berdasarkan jurusan, yaitu a.
Untuk Jurusan IPA
b. Untuk Jurusan IPS
Dari kedua persamaan terlihat bahwa selain pada intersep ternyata kemiringannya juga berbeda. Untuk mengetahui kebenarannya perlu dilakukan pengujian setiap koefisien
regresi.
3.9 Uji Koefisien Regresi Parsial
Kategori