95 Tampilan output SPSS untuk VIF dan Tolerance mengindikasikan tidak
terdapat multikolinieritas. Nilai VIF tidak ada yang melebihi 10 dan nilai Tolerance tidak ada yang kurang dari 0,10. Hal ini juga ditegaskan kembali dari hasil
korelasi antar variabel independen tidak terjadi korelasi yang cukup serius.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangguresidual pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Uji autokorelasi dengan menggunakan Uji DW sdengan hasil sebagai berikut.
Tabel 47. Hasil Pengujian Autokorelasi Tabel Coefficient
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std, Error of
the Estimate Durbin-Watson 1
,424
a
,180 ,163
,35635 2,139
a, Predictors: Constant, X2, X1 b, Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Olah Data, 2014 Nilai DW 2,139, nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel
signifikansi 5, jumlah sampel 103 n dan jumlah variabel independen 2 K=2 =
2 .103 Cari pada label di buku Imam Ghozali.Hal 433 maka diperoleh nilai du
1,718 dan dl 1636.Nilai DW 2,139 lebih besar dari batas atas du yakni 1,718 dan kurang dari 4-du 4 -1,718 = 2,282 dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat
autokorelasi.
3. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Salah satu cara
mendeteksi data berdistribusi normal atau tidak dengan uji statistik.
96 Tabel 48. Hasil Pengujian Normalitas One-Sample
Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 103
Normal Parameters
a,,b
Mean ,0000000
Std, Deviation ,35283546
Most Extreme Differences Absolute ,073
Positive ,073
Negative -,046
Kolmogorov-Smirnov Z ,745
Asymp, Sig, 2-tailed ,636
a, Test distribution is Normal, b, Calculated from data,
Sumber: Hasil Olah Data, 2014 Berdasarkan uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Test besarnya
nilai KSZ adalah 0,745 dan signifikan pada 0,636 lebih besar dari α=0,05 maka
dapat disimpulkan data residual berdistribusi normal.
4. Uji Linieritas
Uji linearitas digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau tidak. Apakah fungsi yang digunakan dalam suatu
studi empiris sebaiknya berbentuk linear, kuadrat, atau kubik. Tabel 49. Hasil Pengujian Linieritas dengan Compare Mean YX
1
ANOVA Table YX
1
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. Linearity
2,313 1
2,313 29,702 ,003
Sumber: Hasil Olah Data, 2014 Tabel 50. Hasil Pengujian Linieritas dengan Compare Mean YX
2
ANOVA Table YX
2
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. Linearity
,951 1
,951 8,912
,004
97 Dari output di atas dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada Linearity
sebesar 0,003 dan 0,04. Karena signifikansi kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang linear.
D. Hasil Penelitian
Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini ada 3 tiga. Hipotesis pertama dan kedua menguji hubungan masing-masing variabel bebas X
1
dan X
2
dengan variabel terikat Y. Sedangkan hipotesis ketiga menguji hubungan variabel bebas X
1
dan X
2
secara bersama-sama dengan variabel terikat Y. Adapun hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah:
1. Terdapat Hubungan yang Positif dan Signifikan antara Prestasi Belajar Mata Pelajaran Produktif dengan Prestasi Prakerin
Pembuktian dalam hipotesis ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antar variabel dalam penelitian yaitu variabel prestasi mata pelajaran
produktifdengan prestasi prakerin.Dasar pengambilan keputusan menggunakan koefisien korelasi
.Jika koefesien korelasi positif, maka hubungan kedua variabel searah.Searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y
juga tinggi.Jika koefesien korelasi negatif, maka hubungan kedua variabel tidak searah. Tidak searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y akan
rendah. Sedangkan untuk menguji signifikansi adalah dengan membandingkan nilai r
hitung
dengan r
tabel
pada taraf signifikansi 5. Jika nilair
hitung
lebih besar dari nilai r
tabel
maka hubungan tersebut signifikan. Sebaliknya jika nilai r
hitung
lebih kecil darir
tabel
maka hubungan tersebut tidak signifikan. Untuk menguji hipotesis tersebut maka digunakan analisis korelasi Product Moment dari Karl Person.
98 Tabel 51. Hasil Pengujian Korelasi
Correlations
Y X1
X2 Pearson Correlation Y
1,000 ,387
,248 X1
,387 1,000
,200 X2
,248 ,200
1,000 Sig, 1-tailed
Y ,
,000 ,006
X1 ,000
, ,021
X2 ,006
,021 ,
N Y
103 103
103 X1
103 103
103 X2
103 103
103
H :Tidak terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara
prestasi belajar mata pelajaran produktif dengan prestasi prakerin. H
a
:Terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara prestasi belajar mata pelajaran produktif dengan prestasi prakerin.
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat diketahui bahwa nilai r
hitung
lebih besar dari r
tabel
0,3870,194 dan nilai signifikansi sebesar 0,000 yang berarti kurang dari 0,05 0,000,05. Karena angka koefesien korelasi hasilnya positif
dan memiliki angka signifikan maka korelasi kedua variabel searah dan signifikan.
Berdasarkan hasil tersebut, maka hipotesis pertama dalam penelitian ini diterima. Hasil analisis korelasi product moment menunjukkan bahwa terdapat
hubungan yang positif dan signifikan antara prestasi mata prlajaran produktif dengan prestasi prakerin siswa Program Keahlian Teknik Bangunan Kelas XI
SMKN 1 Kota Magelang Tahun Ajaran 20132014.
99
2. Terdapat Hubungan yang Positif dan Signifikan antara Bimbingan di Industri dengan Prestasi Prakerin
Pembuktian dalam hipotesis ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antar variabel dalam penelitian yaitu variabel bimbingan di industri dengan
prestasi prakerin. Dasar pengambilan keputusan menggunakan koefisien korelasi . Jika koefesien korelasi positif, maka hubungan kedua variabel searah.
Searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y juga tinggi. Jika koefesien korelasi negatif, maka hubungan kedua variabel tidak searah. Tidak
searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y akan rendah. Sedangkan untuk menguji signifikansi adalah dengan membandingkan nilai
r
hitung
dengan r
tabel
pada taraf signifikansi 5. Jika nilair
hitung
lebih besar dari nilai r
tabel
maka hubungan tersebut signifikan. Sebaliknya jika nilai r
hitung
lebih kecil darir
tabel
maka hubungan tersebut tidak signifikan. Untuk menguji hipotesis tersebut maka digunakan analisis korelasi Product Moment dari Karl Person.
Tabel 52. Hasil Pengujian Korelasi
Correlations
Y X1
X2 Pearson Correlation Y
1,000 ,387
,248 X1
,387 1,000
,200 X2
,248 ,200
1,000 Sig, 1-tailed
Y ,
,000 ,006
X1 ,000
, ,021
X2 ,006
,021 ,
N Y
103 103
103 X1
103 103
103 X2
103 103
103
H :Tidak terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara
bimbingan di industri dengan prestasi prakerin.
100 H
a
:Terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara bimbingan di industri dengan prestasi prakerin.
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat diketahui bahwa nilai r
hitung
lebih besar dari r
tabel
=0,2480,194 dan nilai signifikansi sebesar 0,006 yang berarti kurang dari 0,05 0,0060,05. Karena angka koefesien korelasi hasilnya positif
dan memiliki angka signifikan maka korelasi kedua variabel searah dan signifikan.
Berdasarkan hasil tersebut, maka hipotesis ketiga dalam penelitian ini diterima. Hasil analisis korelasi product moment menunjukkan bahwa terdapat
hubungan yang positif dan signifikan antara bimbingan di industri dengan prestasi prakerin siswa Program Keahlian Teknik Bangunan Kelas XI SMKN 1
Kota Magelang Tahun Ajaran 20132014.
3. Terdapat Hubungan yang Positif dan Signifikan antara Prestasi Belajar Mata Pelajaran Produktif dan Bimbingan di Industri dengan Prestasi
Prakerin Pembuktian dalam hipotesis ini dilakukan untuk mengetahui hubungan
antar variabel dalam penelitian yaitu variabel prestasi mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri dengan prestasi prakerin. Dasar pengambilan
keputusan menggunakan koefisien korelasi . Untuk menguji signifikansi
adalah dengan membandingkan nilai r
hitung
dengan r
tabel
pada taraf signifikansi 5. Jika nilair
hitung
lebih besar dari nilai r
tabel
maka hubungan tersebut signifikan. Sebaliknya jika nilai r
hitung
lebih kecil darir
tabel
maka hubungan tersebut tidak signifikan. Untuk menguji hipotesis tersebut maka digunakan analisis regresi
linier pada perangkat lunak SPSS 17, hasil analisis korelasi berganda dalam penelitian ini dapat dilihat dalam tabel berikut.
101 Tabel 53. Hasil Pengujian Korelasi Ganda
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std, Error of
the Estimate Durbin-Watson 1
,424
a
,180 ,163
,35635 2,139
a, Predictors: Constant, X2, X1 b, Dependent Variable: Y
Tabel 54. Hasil Pengujian F Hitung
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig, 1
Regression 2,782
2 1,391 10,956
,000
a
Residual 12,698
100 ,127
Total 15,481
102 a, Predictors: Constant, X2, X1
b, Dependent Variable: Y
H :Tidak terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara
prestasi belajar mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri dengan prestasi prakerin siswa Program Keahlian Bangunan
SMKN 1 Kota Magelang Tahun Ajaran 20132014. H
a
:Terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara prestasi belajar mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri dengan
prestasi prakerin siswa Program Keahlian Bangunan SMKN 1 Kota Magelang Tahun Ajaran 20132014.
Berdasarkan tabel diatas, diketahui terdapat hubungan positif antara prestasi mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri dengan prestasi
prakerin siswa Program Keahlian Teknik Bangunan SMKN 1 Kota Magelang tahun ajaran 20132014 dengan nilai R
hitung
sebesar 0,424 lebih besar dari R
tabel
0,4240,194 dan koefisien determinasi AR
2
= 0,163 yang berarti 16,3
102 variabel prestasi prakerin dapat dijelaskan oleh 2 variabel independen prestasi
mata pelajaran produktif, dan bimbingan di industri. Sedangkan sisanya 100 –
16,3 = 83,7 dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai F
hitung
=10,956 F
tabel
=3,09 pada taraf kesalahan 5 maka H
ditolak dan H
a
diterima. .
Berdasarkan hasil pengujian diketahui koefisien korelasi ganda tersebut signifikan, maka hipotesis keempat dalam penelitian ini diterima. Hasil analisis
korelasi ini dapat diketahui terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara prestasi mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri dengan prestasi
prakerin siswa Program Keahlian Teknik Bangunan SMKN 1 Kota Magelang Tahun Ajaran 20132014.
E. Pembahasan Hasil Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara Prestasi Belajar Mata Pelajaran Produktif dan Bimbingan di Industri dengan
Prestasi Prakerin siswa Program Keahlian Teknik Bangunan di SMKN 1 Kota Magelang Tahun Ajaran 20132014, Mengetahui Kelengkapan Sarana Prasarana
Program Keahlian Bangunan dengan Standar Permendiknas Permen No. 40 Tahun 2008 tentang Standar Sarana dan Prasarana Sekolah Menengah
KejuruanMadrasah Aliyah Kejuruan SMKMAK. Berdasarkan pengolahan dan analisis data di atas dan sesuai tujuan penelitian skripsi ini, maka penelitian ini
memberikan hasil sebagai berikut.
103 Gambar 5. Ringkasan Hasil
Keterangan: X
1
: Prestasi belajar mata pelajaran produktif. X
2
: Bimbingan di industri. y
: Prestasi prakerin. r
x1y
: Hubungan prestasi belajar mata pelajaran produktif dengan prestasi prakerin.
r
x2y
: Hubungan bimbingan di industri dengan prestasi prakerin. R
Y12
: Hubungan prestasi belajar mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri secara bersama-sama dengan
prestasi prakerin AR
2 y1,2
: Koefisien determinasi variabel prestasi belajar mata pelajaran produktif dan bimbingan di industri secara
bersama-sama dengan prestasi prakerin. : Hubungan masing-masing variabel x
1
x
2
dengan variabel terikat y.
: Hubungan variabel x
1
x
2
secara bersama-sama dengan variabel terikat y.
X
1
X
2
Y
r
x2y
=
0,248 R
y1,2
=
0,424, AR
2
y1,2
=
0,163 r
x1y
=
0,387
104
1. Hubungan antara Prestasi Belajar Mata Pelajaran Produktif dengan Prestasi Prakerin
