Hasil Belajar
B. Hasil Uji Persyaratan Analisis
1. Uji Normalitas
...Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data setiap variable yang akan di analisis berdistribusi normal atau tidak. Pengujian dalam penelitian ini menggunakan rumus Kolmogorov-Smirnov. Pengujian normalitas dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan bantuan SPSS 17.0 for Windows untuk mengidentifikasikan data berdistribusi normal atau tidak adalah dengan melihat nilai sigifikan. Nilai signifikan ini dibandingkan dengan 0.05 (taraf signifikan = 5%). Variabel penelitian akan dikatakan berdistribusi normal jika masing-masing variable memiliki nilai lebih besar dari 0.05. Hasil uji normalitas adalah sebagai berikut : a) Uji normalitas variabel intensitas penggunaan komputer (X1), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, diperoleh harga Asymp.
Sign pada output Kolmogorof-Smirnov sebesar 0.060 lebih besar dari alpha 0.05, maka data dinyatakan normal.
b) Uji normalitas variabel motivasi penggunaan komputer (X2), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, diperoleh harga Asymp. Sign pada output Kolmogorof-Smirnov sebesar 0.64 lebih besar dari alpha 0.05, maka data dinyatakan normal.
c) Uji normalitas variabel minat penggunaan komputer (X3), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, diperoleh harga Asymp. Sign pada output Kolmogorof-Smirnov sebesar 0.70 lebih besar dari alpha 0.05, maka data dinyatakan normal.
d) Uji normalitas variabel hasil belajar (Y), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, diperoleh harga Asymp. Sign pada output Kolmogorof-Smirnov sebesar 0.075 lebih besar dari alpha 0.05, maka data dinyatakan normal.
Hasil uji normalitas tiap variabel dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel .15 Hasil Uji Normalitas
Variabel Nilai Asymp.
Sig (2-tailed) Taraf Signifikansi Keterangan Intensitas Penggunaan Komputer 0.060 0.05 Normal
Variabel Nilai Asymp. Sig (2-tailed) Taraf Signifikansi Keterangan Motivasi Penggunaan Komputer 0.064 0.05 Normal Minat Penggunaan Komputer 0.070 0.05 Normal
Hasil Belajar 0.075 0.05 Normal
...Berdasarkan perhitungan uji normalitas tersebut data-data seluruh variabel yang ada dalam penelitian ini dapat dinyatakan berdistribusi normal.
2. Uji Linieritas
...Uji linieritas digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variable yang dijadikan prediktor mempunyai hubungan linier atau tidak dengan variable terikatnya. Regresi dikatakan linier jika koefisien Fhitung lebih kecil dari Ftabel.
...Uji linieritas dalam penelitian ini diketahui dengan melihat harga koefisien F pada baris deviation from linierity yang tercantum dalam pada output ANOVA Tabel yang dihasilkan dari perhitungan menggunakan SPSS 17.o for Windows. Harga F tersebut kemudian dikonsultasikan dengan harga Ftabel. Hasil uji linieritas adalah sebagai berikut :
a. Variabel Intensitas Penggunaan Komputer (X1) Dengan Hasil Belajar Siswa (Y)
Hasil koefisisen F pada baris deviation from linierity yang tercantum dalam ANOVA Tabel sebesar 1.349. Harga koefisisen F yang dihasilkan kemudian dikonsultasikan dengan F tabel untuk dk (pembilang) 2 dan dk (penyebut) 226 pada taraf signifikan 5% sebesar 3.04, jadi dapat dilihat bahwa harga Fhitungl 1.349 lebih kecil dari harga Ftabel 3.04 berarti korelasi data antara X1 dengan Y dinyatakan linier.
b. Variabel Motivasi Penggunaan Komputer (X2)
Hasil koefisisen F pada baris deviation from linierity yang tercantum dalam ANOVA Tabel sebesar 1.343. Harga koefisisen F yang dihasilkan kemudian dikonsultasikan dengan Ftabel untuk dk (pembilang) 2 dan dk (penyebut) 226 pada taraf signifikan 5% sebesar 3.04, jadi dapat dilihat bahwa harga Fhitung 1.343 lebih kecil dari harga Ftabel 3.04 berarti korelasi data antara X2 dengan Y dinyatakan linier.
c. Variabel Minat Penggunaan Komputer (X3)
Hasil koefisisen F pada baris deviation from linierity yang tercantum dalam ANOVA Tabel sebesar 1.284 Harga koefisisen F yang dihasilkan kemudian dikonsultasikan dengan Ftabel untuk dk (pembilang) 2 dan dk (penyebut) 226 pada taraf signifikan 5% sebesar 3.04, jadi dapat dilihat bahwa harga Fhitung1.284 lebih kecil
dari harga Ftabel 3.04 berarti korelasi data antara X3 dengan Y dinyatakan linier.
...Hasil uji linieritas antara variabel bebas dengan variabel terikat dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 16. Hasil Uji Linieritas
No Variabel F hitung F tabel Keterangan
1 X1– Y 1.349 3.04 Linier 2 X2– Y 1.343 3.04 Linier 3 X3– Y 1.284 3.04 Linier
...Berdasarkan perhitungan uji linieritas tersebut data-data seluruh variabel yang ada dalam penelitian ini dapat dinyatakan mempunyai hubungan yang linier.
3. Uji Multikolinieritas
...Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variable independen. Jika variable independen saling berkorelasi, maka variable-variabel ini tidak ortogonal. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai Tolerance dan Varia nce Inflation Factor (VIF ) melalui penghitungan dengan SPSS 17.0 for Windows. Nilai
1/Tolerance. Suatu variabel dapat dikatakan bebas kasus multikolinearitas jika nilai Tolerance lebih besar dari nilai cutoff 0,1 dan VIF lebih kecil dari nilai cutoff 10. Berdasarkan perhitungan nilai
Tolerance dan VIF dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows
maka diperoleh hasil sebagai berikut :
a) Uji multikolinieritas variabel intensitas penggunaan komputer (X1), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, pada output
Coefficientsa diperoleh nilai Tolerance sebesar 0.939 lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF sebesar 1.064 kurang dari 10, maka data dinyatakan bebas kasus multikolinieritas.
b) Uji multikolinieritas variabel motivasi penggunaan komputer (X2), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, pada output
Coefficientsa diperoleh nilai Tolerance sebesar 0.919 lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF sebesar 1.088 kurang dari 10, maka data dinyatakan bebas kasus multikolinieritas.
c) Uji multikolinieritas variabel minat penggunaan komputer (X3), berdasarkan hasil perhitungan uji normalitas dengan menggunakan SPSS 17.0 for Windows, pada output
Coefficientsa diperoleh nilai Tolerance sebesar 0.898 lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF sebesar 1.114 kurang dari 10, maka data dinyatakan bebas kasus multikolinieritas.
...Berdasarkan perhitungan uji multikolinieritas tersebut data-data seluruh variabel yang ada dalam penelitian ini dinyatakan bebas kasus multikolinieritas. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 17. Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel Nilai Tolerance Nilai cutoff Nilai VIF Nilai Cutoff Keterangan Intensitas Penggunaan Komputer 0.939 0.1 1.064 10 Bebas Kasus Motivasi Penggunaan Komputer 0.919 0.1 1.088 10 Bebas Kasus MinatPenggunaan Komputer 0.898 0.1 1.114 10 Bebas Kasus
...Berdasarkan perhitungan uji multikolinieritas tersebut data-data seluruh variabel independen yang ada dalam penelitian ini dapat dinyatakan tidak terjadi korelasi