Uji Regresi Uji Hipotesis Penelitian

94

4.3 Uji Hipotesis Penelitian

4.3.1 Uji Regresi

Pada tahapan ini peneliti menguji hipotesis penelitian dengan teknik analisis regresi multivariat penghitungannya dibantu oleh software SPSS 16. Seperti yang sudah disebutkan pada bab 3, dalam regresi ada 3 hal yang dilihat yaitu, melihat apakah IV berpengaruh signifikan terhadap DV, kedua melihat besaran R square untuk mengetahui berapa persen varians pada DV yang dijelaskan oleh IV, kemudian terakhir melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi dari masing – masing IV. Langkah pertama peneliti menganalisis dampak dari seluruh independent variabel yaitu kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap komunikasi interpersonal. Adapun hasil uji F dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.6 Tabel Anova ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 10627.660 2 5313.830 1306.568 .000 a Residual 394.500 97 4.067 1 Total 11022.160 99 a. Predictors: Constant, jenis kelamin, kepercayaan diri b. Dependent Variable: komunikasi interpersonal 95 Jika melihat kolom ke 6 dari kiri p 0.05 , maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan seluruh independen variabel yaitu kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap komunikasi interpersonal ditolak. Artinya ada pengaruh yang signifikan dari kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap komunikasi interpersonal. Untuk tabel R square, dapat dilihat sebagai berikut Tabel 4.7 Tabel Rsquare Model Summary Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .982 a .964 .963 2.01668 .964 1306.568 2 97 .000 a. Predictors: Constant, jenis kelamin, kepercayaan diri Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa perolehan R square dari kepercayaan diri dan jenis kelamin sebesar 0,964 atau 96,4 . Artinya proporsi varians dari komunkasi interpersonal yang dijelaskan oleh independen variabel kepercayaan diri dan jenis kelamin adalah sebesar 96,4 . Langkah terakhir adalah melihat koefisien regresi tiap independen variabel. Jika nilai t 1,96 maka koefisien regresi tersebut signifikan yang berarti bahwa IV 96 tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap keterbukaan. Adapun penyajiannya ditampilkan pada tabel berikut : Tabel 4.8 Koefisien Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant -.821 2.008 -.409 .684 kepercayaan diri 1.273 .025 .982 50.723 .000 1 jenis kelamin .088 .407 .004 .218 .828 a. Dependent Variable: komunikasi interpersonal Dari fungsi persamaan diatas, untuk melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi yang dihasilkan, kita cukup melihat nilai sig pada kolom yang paling kanan kolom ke-6, jika sig 0.05, maka koefisien regresi yang dihasilkan signifikan pengaruhnya terhadap keterbukaan dan sebaliknya. Dari hasil diatas hanya koefisien regresi kepercayaan diri yang signifikan, sedangkan kofisien regresi jenis kelamin tidak. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi pada keterbukaan, yaitu : 97 Persamaan 4.1 Regresi komunikasi interpersonal keterbukaan = -0.821 Y’ + 1.273 X1 + 0, .088 X2 keterangan = Y’ komunikasi interpersonal, X 1 kepercayaan diri, X 2 jenis kelamin Selanjutnya peneliti menganalisis dampak seluruh independent variabel terhadap keterbukaan. Adapun hasilnya dapat dilihat sebagai berikut. Tabel 4.9 Tabel Anova ANOVA c Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Regression 2483.180 1 2483.180 32.855 .000 a Residual 7406.922 98 75.581 1 Total 9890.103 99 Regression 2498.239 2 1249.120 16.392 .000 b Residual 7391.864 97 76.205 2 Total 9890.103 99 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin c. Dependent Variable: keterbukaan 98 Jika melihat kolom ke 6 dari kiri p 0.05 , maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan seluruh independen variabel terhadap keterbukaan ditolak. Artinya ada pengaruh yang signifikan dari kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap keterbukaan. Untuk tabel R square, dapat dilihat sebagai berikut Tabel 4.10 Tabel Rsquare Model Summary Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .501 a .251 .243 8.69372 .251 32.855 1 98 .000 2 .503 b .253 .237 8.72953 .002 .198 1 97 .658 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa perolehan R square dari kepercayaan diri sebesar 0,251 atau 25,1 . Artinya proporsi varians dari keterbukaan yang dijelaskan oleh independen variabel kepercayaan diri adalah sebesar 25,1 , dan perolehan R square dari jenis kelamin sebesar 0,253 atau 25,3 . Artinya proporsi 99 varians dari keterbukaan yang dijelaskan oleh independen variabel jenis kelamin adalah sebesar 25,3 . Langkah terakhir adalah melihat koefisien regresi tiap independen variabel. Jika nilai t 1,96 maka koefisien regresi tersebut signifikan yang berarti bahwa IV tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap keterbukaan. Adapun penyajiannya ditampilkan pada tabel berikut : Tabel 4.11 Koefisien Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant 1.932 8.431 .229 .819 1 kepercayaan diri .615 .107 .501 5.732 .000 Constant 1.056 8.692 .121 .904 kepercayaan diri .621 .109 .506 5.718 .000 2 jenis kelamin .783 1.760 .039 .445 .658 a. Dependent Variable: keterbukaan Dari fungsi persamaan diatas, untuk melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi yang dihasilkan, kita cukup melihat nilai sig pada kolom yang paling kanan kolom ke-6, jika sig 0.05, maka koefisien regresi yang dihasilkan signifikan 100 pengaruhnya terhadap keterbukaan dan sebaliknya. Dari hasil diatas hanya koefisien regresi kepercayaan diri yang signifikan, sedangkan kofisien regresi jenis kelamin tidak. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi pada keterbukaan, yaitu : Persamaan 4.1 Regresi keterbukaan keterbukaan = 1,056 Y’ + 0, .621 X1 + 0, 783 X2 keterangan = Y’ keterbukaan, X 1 kepercayaan diri, X 2 jenis kelamin Selanjutnya peneliti menganalisis dampak seluruh independent variabel terhadap empati. Adapun hasilnya dapat dilihat sebagai berikut. 101 Tabel 4.12 Tabel Anova ANOVA c Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 3174.600 1 3174.600 102.663 .000 a Residual 3030.404 98 30.922 1 Total 6205.004 99 Regression 3466.257 2 1733.129 61.383 .000 b Residual 2738.747 97 28.235 2 Total 6205.004 99 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin c. Dependent Variable: empati Jika melihat kolom ke 6 dari kiri p 0.05 , maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan seluruh independen variabel terhadap empati ditolak. Artinya ada pengaruh yang signifikan dari kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap empati. Untuk tabel R square, dapat dilihat sebagai berikut 102 Tabel 4.13 Tabel Rsquare Model Summary Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .715 a .512 .507 5.56080 .512 102.663 1 98 .000 2 .747 b .559 .550 5.31361 .047 10.330 1 97 .002 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa perolehan R square dari kepercayaan diri sebesar 0,512 atau 51,2. Artinya proporsi varians dari empati yang dijelaskan oleh independen variabel kepercayaan diri adalah sebesar 51,2, sedangkan perolehan R square dari jenis kelamin adalah sebesar 0,559 atau 55,9 . Artinya proporsi varians dari empati yang dijelaskan oleh independen variabel jenis kelamin adalah sebesar 55,9 . Langkah terakhir adalah melihat koefisien regresi tiap independen variabel. Jika nilai t 1,96 maka koefisien regresi tersebut signifikan yang berarti bahwa IV 103 tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap empati. Adapun penyajiannya ditampilkan pada tabel berikut : Tabel 4.14 Koefisien Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant -4.350 5.393 -.807 .422 1 kepercayaan diri .696 .069 .715 10.132 .000 Constant -8.205 5.291 -1.551 .124 kepercayaan diri .723 .066 .743 10.929 .000 2 jenis kelamin 3.444 1.072 .219 3.214 .002 a. Dependent Variable: empati Dari fungsi persamaan diatas, untuk melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi yang dihasilkan, kita cukup melihat nilai sig pada kolom yang paling kanan kolom ke-6, jika sig 0.05, maka koefisien regresi yang dihasilkan signifikan pengaruhnya terhadap empati dan sebaliknya. Dari hasil diatas hanya independent variabel kepercayaan diri dan jenis kelamin memberikan pengaruh yang signifikan terhadap empati. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi pada empati, yaitu : 104 Persamaan 4.1 Regresi empati empati= – - 8.205 Y’ + 0, 723 X1 + 3.444 X2 keterangan = Y’ empati, X 1 kepercayaan diri, X 2 jenis kelamin Selanjutnya peneliti menganalisis dampak seluruh independent variabel terhadap dukungan. Adapun hasilnya dapat dilihat sebagai berikut. Tabel 4.15 Tabel Anova ANOVA c Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 3667.702 1 3667.702 117.292 .000 a Residual 3064.447 98 31.270 1 Total 6732.148 99 Regression 3750.749 2 1875.374 61.015 .000 b Residual 2981.400 97 30.736 2 Total 6732.148 99 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin c. Dependent Variable: dukungan 105 Jika melihat kolom ke 6 dari kiri p 0.05 , maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan seluruh independen variabel terhadap dukungan ditolak. Artinya ada pengaruh yang signifikan dari kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap dukungan. Untuk tabel R square, dapat dilihat sebagai berikut Tabel 4.16 Tabel Rsquare Model Summary Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .738 a .545 .540 5.59195 .545 117.292 1 98 .000 2 .746 b .557 .548 5.54401 .012 2.702 1 97 .103 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa perolehan R square dari kepercayaan diri sebesar 0,545 atau 54,5 . Artinya proporsi varians dari dukungan yang dijelaskan oleh independen variabel kepercayaan diri adalah sebesar 54,5 , dan perolehan R square dari jenis kelamin sebesar 0,557 atau 55,7 . Artinya proporsi 106 varians dari dukungan yang dijelaskan oleh independen variabel jenis kelamin adalah sebesar 55,7 . Langkah terakhir adalah melihat koefisien regresi tiap independen variabel. Jika nilai t 1,96 maka koefisien regresi tersebut signifikan yang berarti bahwa IV tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap dukungan. Adapun penyajiannya ditampilkan pada tabel berikut : Tabel 4.17 Koefisien Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant -8.419 5.423 -1.552 .124 1 kepercayaan diri .748 .069 .738 10.830 .000 Constant -10.475 5.520 -1.898 .061 kepercayaan diri .762 .069 .752 11.044 .000 2 jenis kelamin 1.838 1.118 .112 1.644 .103 a. Dependent Variable: dukungan 107 Dari fungsi persamaan diatas, untuk melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi yang dihasilkan, kita cukup melihat nilai sig pada kolom yang paling kanan kolom ke-6, jika sig 0.05, maka koefisien regresi yang dihasilkan signifikan pengaruhnya terhadap dukungan dan sebaliknya. Dari hasil diatas hanya koefisien regresi kepercayaan diri yang memberikan pengaruh yang signifikan terhadap dukungan, sedangkan jenis kelamin tidak. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi pada dukungan, yaitu : Persamaan 4.1 Regresi dukungan dukungan = -10.475 Y’ + 0, 762 X1 + 1.838 X2 keterangan = Y’ dukungan, X 1 kepercayaan diri, X 2 jenis kelamin Selanjutnya peneliti menganalisis dampak seluruh independent variabel terhadap sikap positif. Adapun hasilnya dapat dilihat sebagai berikut. 108 Tabel 4.18 Tabel Anova Jika melihat kolom ke 6 dari kiri p 0.05 , maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan seluruh independen variabel terhadap sikap positif ditolak. Artinya ada pengaruh yang signifikan dari kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap sikap positif. Untuk tabel R square, dapat dilihat sebagai berikut ANOVA c Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Regression 3112.831 1 3112.831 71.593 .000 a Residual 4260.966 98 43.479 1 Total 7373.798 99 Regression 3112.832 2 1556.416 35.431 .000 b Residual 4260.965 97 43.927 2 Total 7373.798 99 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin c. Dependent Variable: sikap positif 109 Tabel 4.19 Tabel Rsquare Model Summary Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .650 a .422 .416 6.59388 .422 71.593 1 98 .000 2 .650 b .422 .410 6.62778 .000 .000 1 97 .996 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa perolehan R square dari kepercayaan diri sebesar 0,422 atau 42,2 . Artinya proporsi varians dari sikap positif yang dijelaskan oleh independen variabel kepercayaan diri adalah sebesar 42,2 , sedangkan perolehan R square dari jenis kelamin sebesar 0,422 atau 42,2 . Artinya proporsi varians dari sikap positif yang dijelaskan oleh independen variabel jenis kelamin adalah sebesar 42,2 . Langkah terakhir adalah melihat koefisien regresi tiap independen variabel. Jika nilai t 1,96 maka koefisien regresi tersebut signifikan yang berarti bahwa IV 110 tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap sikap positif. Adapun penyajiannya ditampilkan pada tabel berikut : Tabel 4.20 Koefisien Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. Constant -3.819 6.395 -.597 .552 1 kepercayaan diri .689 .081 .650 8.461 .000 Constant -3.825 6.599 -.580 .563 kepercayaan diri .689 .083 .650 8.349 .000 2 jenis kelamin .006 1.337 .000 .005 .996 a. Dependent Variable: sikap positif Dari fungsi persamaan diatas, untuk melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi yang dihasilkan, kita cukup melihat nilai sig pada kolom yang paling kanan kolom ke-6, jika sig 0.05, maka koefisien regresi yang dihasilkan signifikan pengaruhnya terhadap sikap positif dan sebaliknya. Dari hasil diatas hanya koefisien kepercayaan diri yang memberikan pengaruh yang signifikan terhadap sikap positif, 111 sedangkan jenis kelamintidak. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi pada sikap positif, yaitu : Persamaan 4.1 Regresi sikap positif sikap positif = -3.825 Y’ + 0, 689 X1 + 0, 006 X2 keterangan = Y’ sikap positif, X 1 kepercayaan diri, X 2 jenis kelamin Selanjutnya peneliti menganalisis dampak seluruh independent variabel terhadap kesamaan. Adapun hasilnya dapat dilihat sebagai berikut. Tabel 4.21 Tabel Anova ANOVA c Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2371.564 1 2371.564 80.243 .000 a Residual 2896.362 98 29.555 1 Total 5267.927 99 Regression 2697.868 2 1348.934 50.912 .000 b Residual 2570.058 97 26.495 2 Total 5267.927 99 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri 112 b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin c. Dependent Variable: kesamaan Jika melihat kolom ke 6 dari kiri p 0.05 , maka hipotesis nihil yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan seluruh independen variabel terhadap kesamaan ditolak. Artinya ada pengaruh yang signifikan dari kepercayaan diri dan jenis kelamin terhadap kesamaan. Untuk tabel R square, dapat dilihat sebagai berikut Tabel 4.22 Tabel Rsquare Model Summary Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .671 a .450 .445 5.43643 .450 80.243 1 98 .000 2 .716 b .512 .502 5.14737 .062 12.315 1 97 .001 a. Predictors: Constant, kepercayaan diri b. Predictors: Constant, kepercayaan diri, jenis kelamin 113 Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa perolehan R square dari kepercayaan diri sebesar 0,450 atau 45,0 . Artinya proporsi varians dari kesamaan yang dijelaskan oleh independen variabel kepercayaan diri adalah sebesar 45,0 , dan perolehan R square dari jenis kelamin sebesar 0,512 atau 51,2 . Artinya proporsi varians dari kesamaan yang dijelaskan oleh independen variabel jenis kelamin adalah sebesar 51,2 . Langkah terakhir adalah melihat koefisien regresi tiap independen variabel. Jika nilai t 1,96 maka koefisien regresi tersebut signifikan yang berarti bahwa IV tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap kesamaan. Adapun penyajiannya ditampilkan pada tabel berikut : Tabel 4.23 Koefisien Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. Constant 3.024 5.272 .574 .568 1 kepercayaan diri .601 .067 .671 8.958 .000 Constant 7.102 5.125 1.386 .169 kepercayaan diri .572 .064 .639 8.932 .000 2 jenis kelamin -3.643 1.038 -.251 -3.509 .001 a. Dependent Variable: kesamaan 114 Dari fungsi persamaan diatas, untuk melihat signifikan atau tidaknya koefisien regresi yang dihasilkan, kita cukup melihat nilai sig pada kolom yang paling kanan kolom ke-6, jika sig 0.05, maka koefisien regresi yang dihasilkan signifikan pengaruhnya terhadap kesamaan dan sebaliknya. Dari hasil diatas hanya koefisien regresi kepercayaan diri dan jenis kelamin semua memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kesamaan. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi pada kesamaan, yaitu : Persamaan 4.1 Regresi kesamaan kesamaan = 7.102 Y’ + 0, 572 X1 – 3.643 X2 keterangan = Y’ kesamaan, X 1 kepercayaan diri, X 2 jenis kelamin Kemudian langkah selanjutnya peneliti menguji penambahan proporsi varians dari tiap independen variabel jika IV tersebut dimasukkan satu per satu ke dalam analisis regresi. Tujuannya adalah melihat penambahan incremented proporsi varians dari tiap iv apakah signifikan atau tidak. Untuk analisis lengkapnya dibahas pada sub bab berikut.

4.3.2 Pengujian Proporsi Varians untuk masing – masing Independent Variabel