TUGAS APLIKASI KOMPUTER

Nama : Anugerah PSWNPM : 20147279029

FAKULTAS PASCASARJANAPROGRAM PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN IPA

UNIVERSITAS INDRAPRASTA PGRI2016

A. DATA YANG DIUJI

Keterangan :X1 = Konsep DiriX2 = Minat BelajarY = Prestasi Belajar Matematika

B. OUTPUT UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA1. Uji Multikolinearitas

InterpretasiUntuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Multikolibearitas bisa terjadi jika nilai tolerance ≥ 0,10 dan VIF ≤ 10. Selain itu koefisien korelasi antar variabel harus berada di bwah 0,95.Dari tabel SPSS di atas, terlihat kedua variabel bebas yang digunakan memiliki nilai tolerence (= 0,321) ≥ 0,10 dan nilai VIF (= 3,115) ≤ 10. Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat masalah multikolinearitas pada variabel yang digunakan atau dengan kata lain kedua variabel tersebut tidak saling berkorelasi.

2. Uji Heteroskedastisitas

InterpretasiUji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.Kriteria uji : terjadi heteroskedastisitas jika gambar scatterplot menunjukkan pola tertentu.Grafik scatterplot di atas menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola-pola tertentu yang jelas, serta tersebar di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa tidal terjadi heterosekdastisitas pada model regresi tersebut, sehingga dapat dipakai untuk memprediksi variabel prestasi belajar matematika berdasarkan konsep diri dan minat belajar.

3. Uji Normalitas Data

InterpretasiUji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh dari kegiatan penelitian mempunyai distribusi normal atau tidak. Data yang berdistribusi normal berarti dapat tersebut dianggap dapat memwakili populasi.Kriteria uji : data dikatakan normal apabila nilai sig. > 0,05.Dari tabel SPSS di atas, terlihat bahwa nilai kolmogorov-Smirnov Z dari ketiga variabel tersebut sebagai berikut.a. Variabel bebas konsep diri, sig.= 0,128 > 0,05b. Variabel bebas minat belajar, sig.= 0,164 > 0,05c. Variabel tak bebas prestasi belajar, sig.= 0,176Hal ini berarti hipotesis yang menyatakan ketiga variabel tersebut megkuti diatribusi normal dapa diterima. Jadi secara ketiga variabel tersebut, semuanya mengikuti distribusi normal.

4. Uji Normalitas Galat

InterpretasiPersyaratan model regresi yang baik jika residualnya mengikuti distribusi normal.Berdasarkan tabel SPSS di atas, nilai Kolmogorov Smirnov Z = 0,161 dan Sig. 0,045 maka dapat disimpulkan data residual dari model regresi tidak berdistribusi normal.

5. Uji Linearitas Regresia. Variabel X1 atas Y

b. Variabel X2 atas Y

InterpretasiUji linearitas dilakukan untuk mengetahui bahwa hubungan antar variabel yang diteliti memiliki hubungan yang linear.Pada tabel ANOVA X1 atas Y menunjukkan hubungan antara Konsep Diri dengan Prestasi Belajar Matematika menghasilkan nilai F = 1,690 dengan nilai Sig.= 0,162. Karena nilai Sig.= 0,162 > 0,05 maka disimpulkan model regresi bersifat linear.Pada tabel ANOVA X2 atas Y menunjukkan hubungan antara Minat Belajar dengan Prestasi Belajar Matematika menghasilkan nilai F = 0,992 dengan nilai Sig.= 0,547 > 0,05 maka disimpulkan model regresi bersifat linear.