76 Pearson dan beri tanda centang pada Spearman lalu klik OK Priyatno 2010: 86.
Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada output Correlations kolom unstandardized residual. Jika signifikansi korelasi kurang dari 0,05 maka pada
model regresi terjadi masalah heteroskedastisitas Priyatno 2010: 84.
3.6.3 Analisis Akhir Pengujian Hipotesis
Analisis akhir dalam penelitian ini untuk menguji hipotesis penelitian dengan menggunakan beberapa teknik analisis, yaitu analisis korelasi sederhana,
analisis regresi sederhana, analisis korelasi ganda, analisis regresi berganda, koefisien determinan, dan uji F. Uraiannya sebagai berikut:
3.6.3.1 Analisis Korelasi Sederhana
Analisis korelasi sederhana digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel dan untuk mengetahui arah hubungan yang terjadi Priyatno 2010:
16. Analisis korelasi menggunakan korelasi Pearson Product Moment. Nilai korelasi r berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti
hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Penghitungan analisis korelasi
sederhana menggunakan SPSS versi 20, dengan langkah-langkah sebagai berikut: klik Analyze
→Correlate →Bivariate. Masukkan variabel ke kotak Variables lalu klik OK Priyatno 2010: 15. Dasar pengambilan keputusan yaitu jika nilai Sig
˃0,05, maka H diterima. Jika Sig0,05, maka H
ditolak Priyatno 2012: 109. Rumus korelasi Pearson Product Moment yaitu sebagai berikut:
77 Keterangan:
x = variabel pertama
y = variabel kedua
n = jumlah data
3.6.3.2 Analisis Regresi Sederhana
Regresi sederhana adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling mungkin terjadi di masa yang akan datang berdasarkan
informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya dapat diperkecil dengan kata lain regresi dapat diartikan sebagai usaha memperkirakan
perubahan Riduwan 2013: 147. Analisis regresi sederhana digunakan untuk menjawab hipotesis nomor 1 dan 2. Persamaan regresi sederhana menurut
Sugiyono 2013: 262 dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan: Y = Nilai yang diprediksikan
a = Konstanta atau bila harga X = 0 b = Koefisien regresi
X = Nilai variabel independen Dalam penelitian ini, penghitungan analisis regresi sederhana dilakukan
dengan bantuan program SPSS versi 20. Langkah-langkah penghitungan analisis regresi sederhana dengan program SPSS versi 20 adalah sebagai berikut: pilih
menu Analyze
Regression
Linear. Masukkan variabel kebiasaan belajar dan
Y = a + bX
78 lingkungan sekolah ke kotak Independent s serta variabel prestasi belajar ke
kotak Dependent, kemudian klik OK. Dasar pengambilan keputusan yaitu jika nilai -t
tabel
≤ t
hitung
≤ t
tabel
, maka H diterima. Jika nilai -t
hitung
- t
tabel
atau t
hitung
˃ t
tabel
maka H ditolak. Berdasar signifikansi, jika nilai signifikansi 0,05 maka H
ditolak dan H
a
diterima. Namun, jika nilai signifikansi 0,05 maka H diterima
dan H
a
ditolak Priyatno 2012: 126. 3.6.3.3
Analisis Korelasi Ganda R
Analisis korelasi ganda berfungsi untuk mencari besarnya pengaruh atau hubungan antara dua variabel bebas X atau lebih secara simultan bersama-
sama dengan variabel terikat Y Riduwan 2015: 141. Rumus korelasi ganda dengan dua variabel terikat Priyatno, 2010: 65, yaitu sebagai berikut:
Keterangan: Ryx
1
x
2
= korelasi variabel X
1
dan X
2
secara bersama-sama dengan variabel Y ryx
1
= korelasi sederhana antara X
1
dengan Y ryx
2
= korelasi sederhana antara X
2
dengan Y ryx
1
x
2
= korelasi sederhana antara X
1
dengan X
2
Korelasi berganda dilambangkan |R|. “Nilai R berkisar antara 0 sampai 1. Apabila nilai semakin mendekati 1, maka pengaruh atau hubungan yang terjadi
semakin kuat. Sebaliknya, apabila nilai semakin mendekati 0, maka pengaruh atau hubungan yang terjadi semakin lemah” Priyatno 2010: 65. Pedoman dalam
memberikan interpretasi koefisien korelasi menurut Sugiyono 2007 dalam Priyatno 2010: 65 dapat dilihat pada tabel 3.7 berikut:
79
Tabel 3.7 Pedoman untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199
0,20 – 0,399
0,40 – 0,599
0,60 – 0,799
0,80 – 1,000
sangat rendah rendah
sedang kuat
sangat kuat
Sumber: Priyatno 2010: 65
Untuk mengetahui analisis korelasi ganda, peneliti menggunakan program SPSS versi 20. Hasil analisis korelasi ganda dapat dilihat pada output Model
Summary kolom R dari hasil analisis regresi berganda. 3.6.3.4
Analisis Regresi Berganda
Kegunaan regresi berganda dalam penelitian ini adalah untuk meramalkan atau memprediksi nilai variabel terikat Y apabila variabel bebas X minimal
dua atau lebih Riduwan 2015: 155. Regresi berganda dapat dianalisis karena didasari oleh hubungan fungsional atau hubungan sebab akibat kausal antara dua
variabel bebas X
1
dan X
2
dengan satu variabel terikat Y. Analisis regresi ganda digunakan untuk menjawab hipotesis nomor 3. Persamaan regresi ganda
menurut Priyatno 2010: 61 dirumuskan: Y‟ = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ ... + b
n
X
n
Keterangan: Y‟
= variabel dependen nilai yang diprediksikan X
1.
X
2
.X
n
= variabel independen a
= konstanta nilai Y apabila X
1,
X
2
, ...X
n
= 0 b
1,
b
2
, b
n
= koefisien regresi nilai peningkatan ataupun penurunan
80 Dalam perhitungan analisis regresi berganda, peneliti menggunakan
bantuan program SPSS versi 20. Langkah-langkah yang digunakan adalah klik menu
Analyze →Regression →Linear. Masukkan variabel kebiasaan belajar dan lingkungan sekolah ke kotak Independent s dan variabel prestasi belajar ke kotak
Dependent lalu klik OK Priyatno 2010: 63-4. Hasil pengujian analisis linear regresi berganda dapat dilihat pada output Linear Regression.
3.7.2.2 Analisis Koefisien Determinasi R
