BAB IV: HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2. Deskripsi Hasil Penelitian
4.3.1. Uji Analisis Data
4.3.2.2. Multikolinieritas
Dasar analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jika
nilai VIF (Variance Inflation Factor) < 10, maka hal ini berarti dalam persamaan regresi tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel
bebas atau bebas Multikolinieritas (Ghozali, 2002 : 57-59)
Berdasarkan dari hasil Uji Multikolinieritas dengan alat bantu
komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, untuk masing –
Tabel. 4.9. Hasil Uji Multkolinieritas
Variabel Variance Influence
Factor (VIF)
Keterangan
Kebiasaan mengikuti kuliah (X1) 1,450 Bebas Multkolinieritas
Kebiasaan membaca buku teks (X2) 1,181 Bebas Multkolinieritas
Kunjungan ke perpustakaan (X3) 1,527 Bebas Multkolinieritas
Kebiasaan menghadapi ujian (X4) 1,477 Bebas Multkolinieritas
Sumber : Lampiran 12
Berdasarkan pada tabel 4.9 di atas menunjukkan bahwa
besarnya nilai VIF (Variance Inflation Factor) pada seluruh variabel bebas (X) baik X1, X2, X3, dan X4, lebih kecil dari 10, dan sesuai
dengan dasar analisis yang digunakan, hal ini berarti bahwa dalam
persamaan regresi tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel
bebas atau bebas Multikolinieritas.
4.3.2.3. Heteroskedastisitas
Dasar analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jika
nilai Sig (2-tailed) > 0,05, maka hal ini berarti dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas (Santoso, 2001 :
161)
Berdasarkan dari hasil Uji Heteroskedastisitas dengan alat
bantu komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, untuk masing
Tabel. 4.10. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Probabilitas
(Sig (2 – tailed)
Keterangan
Kebiasaan mengikuti kuliah (X1) 0,687 Bebas Heteroskedastisitas
Kebiasaan membaca buku teks (X2) 0,702 Bebas Heteroskedastisitas
Kunjungan ke perpustakaan (X3) 0,683 Bebas Heteroskedastisitas
Kebiasaan menghadapi ujian (X4) 0,658 Bebas Heteroskedastisitas
Sumber : Lampiran 13
Berdasarkan pada tabel 4.10 di atas menunjukkan bahwa
besarnya nilai probabilitas Sig (2-tailed) pada seluruh variabel bebas (X) baik X1, X2, X3, dan X4 lebih besar dari 5%, dan sesuai dengan
dasar analisis yang digunakan, hal ini berarti bahwa dalam model
regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas.
Setelah dilakukan Uji Asumsi Klasik tersebut di atas, maka
dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi linier yang
digunakan dalam penelitian ini, bebas dari ketiga asumsi dasar (klasik)
tersebut, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t yang
akan dilakukan dalam penelitian ini tidak akan bias atau sesuai dengan
4.3.3. Teknik Analisis
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari
jawaban kuesioner yang disebar pada 92 mahasiswa akuntansi Universitas
Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur angkatan tahun 2006, 2007,
dan 2008 tahun ajaran 2009-2010 dan data yang diperoleh tersebut
dianalisis dengan menggunakan teknik analisis regresi linier berganda
dengan alat bantu komputer, yang menggunakan program SPSS. 16.0 For Windows
Berdasarkan hasil dari hasil olah data dengan alat bantu komputer
yang menggunakan program SPSS.16.0, dapat dilihat pada tabel 4.11,
sebagai berikut
Tabel 4.11. Hasil Pendugaan Parameter Regresi Linier Berganda
Model
Unstandardized Coefficients
B Std. Error
1 (Constant) 3,086 1,704 Kebiasaan mengikuti kuliah (X1) 0,356 0,093 Kebiasaan membaca buku teks (X2) 0,319 0,085 Kunjungan ke perpustakaan (X3) -0,414 0,104 Kebiasaan menghadapi ujian (X4) 0,362 0,093
Sumber : Lampiran. 12
Berdasarkan pada 4.11 di atas dapat diperoleh model persamaan
regresi sebagai berikut :
Y = 3,086 + 0,356 X1 + 0,319 X2 - 0,414 X3 + 0,362 X4
Berdasarkan model persamaan regresi linier tersebut di atas, dapat
Konstanta (a)
Nilai konstanta (a) sebesar 3,086 menunjukkan bahwa, apabila variabel kebiasaan mengikuti kuliah, kebiasaan membaca buku teks,
kunjungan ke perpustakaan, dan kebiasaan menghadapi ujian, konstan
maka besarnya nilai prestasi akademik yaitu sebesar 3,086 satuan
Koefisien (b1) Untuk Variabel Kebiasaan Mengikuti Kuliah (X1) Besarnya nilai koefisien regresi (b1) sebesar 0,356, nilai (b1) yang
positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel prestasi
akademik (Y) dengan variabel kebiasaan mengikuti kuliah (X1) yang
artinya jika variabel kebiasaan mengikuti kuliah (X1) naik sebesar satu
satuan, maka besarnya nilai variabel prestasi akademik (Y) akan naik
sebesar 0,356 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat
konstan
Koefisien (b2) Untuk Variabel Kebiasaan Membaca Buku Teks (X2) Besarnya nilai koefisien regresi (b2) sebesar 0,319, nilai (b2) yang
positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel prestasi
akademik (Y) dengan variabel kebiasaan membaca buku teks (X2) yang
artinya jika variabel kebiasaan membaca buku teks (X2) naik sebesar satu
satuan, maka besarnya nilai variabel prestasi akademik (Y) akan naik
sebesar 0,319 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat
Koefisien (b3) Untuk Variabel Kunjungan Ke perpustakaan (X3) Besarnya nilai koefisien regresi (b3) sebesar -0,414, nilai (b3) yang
negatif menunjukkan adanya hubungan yang berlawanan arah antara
variabel prestasi akademik (Y) dengan variabel kunjungan ke perpustakaan
(X3) yang artinya jika variabel kunjungan ke perpustakaan (X3) naik
sebesar satu satuan, maka besarnya nilai variabel prestasi akademik (Y)
akan turun sebesar 0,414 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas
lainnya bersifat konstan
Koefisien (b4) Untuk Variabel Kebiasaan Menghadapi Ujian (X4) Besarnya nilai koefisien regresi (b4) sebesar 0,362, nilai (b4) yang
positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel prestasi
akademik (Y) dengan variabel kebiasaan menghadapi ujian (X4) yang
artinya jika variabel kebiasaan menghadapi ujian (X4) naik sebesar satu
satuan, maka besarnya nilai variabel prestasi akademik (Y) akan naik
sebesar 0,362 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat
konstan
4.3.4. Uji Hipotesis
4.3.4.1.Uji Kesesuaian Model
Uji Kesesuaian Model. atau uji F ini digunakan untuk mengkaji
pengaruh perilaku belajar yang meliputi kebiasaan mengikuti kuliah,
kebiasaan membaca buku teks, kunjungan ke perpustakaan, dan kebiasaan
Dari hasil Uji Kesesuaian Model dengan menggunakan alat bantu
komputer dengan program SPSS.16.0, For Windows mengenai analisis hubungan kesesuaian, dapat dilihat pada tabel 4.12, sebagai berikut
Tabel 4.12. Hasil Analisis Hubungan Kesesuaian Model ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 1.857,585 4 464,396 16,804 0,000 Residual 2.404,274 87 27,635
Total 4.261,859 91
Sumber ; Lampiran. 12
Berdasarkan pada tabel 4.12 di atas menunjukkan bahwa besarnya
nilai F hitung sebesar 16,804 dengan tingkat taraf signifikansi sebesar
0,000 (lebih kecil dari 0,05), maka H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti
model regresi yang dihasilkan cocok guna melihat pengaruh perilaku
belajar yang meliputi kebiasaan mengikuti kuliah, kebiasaan membaca
buku teks, kunjungan ke perpustakaan, dan kebiasaan menghadapi ujian
terhadap prestasi akademik mahasiswa akuntansi di Universitas
Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur”
Dari hasil pengujian juga diperoleh nilai R square yang dapat dilihat pada tabel 4.13, sebagai berikut:
Tabel. 4.13. Koefisien Determinasi (R square / R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 0,660 0,436 0,410 5,257 -
Sumber ; Lampiran. 12
Berdasarkan tabel 4.13 di atas menunjukkan besarnya nilai
bahwa perubahan yang terjadi pada variabel prestasi akademik sebesar
43,6% dipengaruhi oleh variabel perilaku belajar yang meliputi kebiasaan
mengikuti kuliah, kebiasaan membaca buku teks, kunjungan ke
perpustakaan, dan kebiasaan menghadapi ujian, sedangkan sisanya 56,4%
dijelaskan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam model.