BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
C. Pengujian Hipotesis
3. Uji Hipotesis III
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dengan rumus matematis dari regresi linear berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3
Keterangan :
Y = Keberhasilan Pelaksanaan Program PLP KP α = Konstanta
β = Koefisien Regresi X1 = Prestasi Akademis X2 = Micro Teaching X3 = Kreativitas
Pengolahan data untuk mencari persamaan regresi berganda, yaitu
backward elimination, forward elimination, dan stepwise elimination dan
untuk penelitian ini menggunakan backward elimination dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Buka SPSS Versi 22
b. Dari menu utama, Analyze, Regression, Linier c. Pengisian:
1) Dependen: isikan variabel terikat 2) Independen: isikan variabel bebas
3) Case Labels
4) Methode, pilih Backward
d. Pilih kolom statistic. Kemudian perhatikan pada bagian default yang ada di SPSS adalah Estimates dan Model Fit dengan pengisian:
1) Regression Coefficient pilih default atau ESTIMATE dan
Collinearity Diagnostics 2) Descriptive
3) Residual dikosongkan saja 4) Klik Continue, OK
Kesimpulan per output:
a. Output 1 (Descriptive Statistics): Menunjukkan jumlah, standar deviasi dari setiap variable dan rata-rata.
b. Output 2 (Correlations):
1) Jika koefisien korelasi menunjukkan angka > 0,5 maka hubungan antar variabel adalah kuat dan searah.
2) Jika tingkat signifikansi dari variabel dependen dan independent adalah < maka hubungan antara variabel sangat nyata
variabel yang dimasukkan. d. Output 4 (Model Summary)
1) Menunjukkan angka R Square menjustifikasi factor yang mempengaruhi variabel terikat/dependen.
2) Standar Error Estimate dibandingkan dengan standar deviasi variabel terikat. Jika Standar Error < Standar Deviasi, maka yang lebih baik digunakan sebagai predictor variabel terikat dari pada rata-rata variabel terikat itu sendiri.
e. Output 5 (ANOVA): Jika signifikansi dari kedua variabel menunjukkan angka < 0,05. Karena lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel terikat.
f. Output 6 (Coefficients): untuk memperoleh persamaan regresi dengan unstandardized coefficient dan pengambilan keputusan, jika signifikansi dari kedua variabel menunjukkan angka < 0,05 maka hipotesis diterima.
g. Output 7 (Residuls Statistics): memperlihatkan hasil prediksi dari persamaan regresi
63 BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan diuraikan deskripsi data penelitian, pengujian prasyarat analisis data, pengujian hipotesis, dan pembahasan.
A. Deskripsi Data
Data dalam penelitian ini diperoleh melalui kuesioner yang dibagikan kepada responden. Hasil dalam penelitian ini dapat dideskripsikan sebagai berikut:
1. Deskripsi Responden Penelitian
Berikut ini akan disajikan tabel sebaran responden di tiga program studi yang meliputi Program Studi Pendidikan Ekonomi BKK Pendidikan Akuntansi, Pendidikan Ekonomi BKK Pendidikan Ekonomi, dan Pendidikan Bahasa Inggris angkatan 2016, Universitas Sanata Dharma.
Tabel 4.1 Responden Penelitian No. Program Studi Jumlah
Mahasiswa Frekuensi 1. Pendidikan Akuntansi 36 24% 2. Pendidikan Ekonomi 29 19% 3. Pendidikan Bahasa Inggris 86 57% Jumlah 151 100%
Berdasarkan tabel 4.1 diketahui responden penelitian ini meliputi mahasiswa Program Studi Pendidikan Akuntansi sebanyak 36 (24%)
orang, Program Studi Pendidikan Ekonomi sebanyak 29 (19%) orang, dan Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris sebanyak 86 (57%) orang. Jadi total seluruh responden dari ketiga program studi angkatan 2016 sebanyak 151 (100%) orang.
2. Deskripsi Variabel Penelitian
Pada bagian ini dideskripsikan variabel-variabel penelitian yang meliputi satu variabel terikat yaitu keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) dan tiga variabel bebas yaitu prestasi akademis (X1), micro
teaching (X2), dan kreativitas (X3) sebagai berikut:
Tabel 4.2
Rangkuman Hasil Analisis Deskriptif Statistik
Deskriptif Statistik Prestasi Akademis (X1) Micro Teaching (X2) Kreativitas (X3) Keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) N 151 151 151 151 Mean 3,33 49,56 38,17 34,81 Median 3,37 49 37 33 Modus 3 48 36 33 Standar Deviasi 0,32 5,20 4,12 3,76 Rentang Kelas 1,49 27 19 16 Nilai Minimal 2,45 37 29 28 Nilai Maksimal 3,94 64 48 44
a. Keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y)
Berdasarkan tabel 4.2 di atas diketahui variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP memperoleh nilai median = 33,
mean = 34,81, dan modus = 33. Berikut ini akan disajikan tabel distribusi frekuensi variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP berdasarkan pedoman Penilaian Acuan Patokan (PAP) II:
Tabel 4.3
Kategori dan Interpretasi Variabel Keberhasilan pelaksanaan program PLP KP Interval Frekuensi Persentase Interpretasi
38 -< 44 40 26% Sangat Tinggi 33 -< 38 73 48% Tinggi 29 -< 33 37 25% Cukup 26 -< 29 1 1% Rendah 11 -< 26 0 0% Sangat rendah Jumlah 151 100%
Berdasarkan tabel 4.3 di atas diketahui bahwa 40 mahasiswa (26%) menyatakan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP yang diuji masuk kategori sangat tinggi, 73 mahasiswa (48%) menyatakan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP yang diuji masuk kategori tinggi, 37 mahasiswa (25%) menyatakan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP yang diuji masuk kategori cukup, 1 mahasiswa (1%) menyatakan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP yang diuji masuk kategori rendah, dan 0 mahasiswa (0%) menyatakan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP yang diuji masuk dalam kategori sangat rendah. Jadi disimpulkan bahwa variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP berada dalam kategori tinggi (48%). Kesimpulan tersebut sesuai dengan nilai
mean = 34,81 yang berada Pada interval 33 -< 38 sehingga masuk kategori tinggi, median = 33 yang berada Pada interval 33 -< 38 sehingga masuk kategori tinggi yang berada Pada interval 33 -< 38 sehingga masuk kategori tinggi, dan modus = 33 yang berada Pada interval 33 -< 38 sehingga masuk kategori tinggi.
b. Prestasi Akademis (X1)
berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan variabel prestasi akademis memperoleh nilai mean = 3,33, median = 3,37, dan modus = 3,00. Berikut ini akan disajikan tabel distribusi frekuensi variabel prestasi akademis berdasarkan peraturan akademik FKIP Universitas Sanata Dharma sebagai berikut:
Tabel 4.4
Kategori dan Interpretasi Variabel Prestasi Akademis Interval Frekuensi Persentase Interpretasi
3,2 - 4 105 70% Istimewa 2,8 -< 3,2 37 24% Tinggi 2,24 -< 2,8 9 6% Cukup 2 -< 2,24 0 0 Rendah < 2 0 0 Tidak Lulus Jumlah 151 100%
Berdasarkan tabel 4.4 di atas diketahui bahwa 105 mahasiswa (70%) menyatakan variabel prestasi akademis yang diuji masuk kategori istimewa, 37 mahasiswa (24%) menyatakan variabel prestasi akademis yang diuji masuk kategori tinggi, 9 mahasiswa (6%) menyatakan variabel prestasi akademis yang diuji masuk kategori cukup, 0 mahasiswa (0%) menyatakan variabel
prestasi akademis yang diuji masuk kategori rendah, dan 0 mahasiswa (0%) menyatakan variabel prestasi akademis yang diuji masuk kategori sangat rendah. Jadi dari sampel yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa variabel prestasi akademis berada dalam kategori istimewa (70%). Kesimpulan tersebut sesuai dengan nilai mean = 3,33 yang berada pada interval 3,2 -< 4 sehingga masuk kategori istimewa dan median = 3,37 yang berada pada interval 3,2 -< 4 sehingga masuk kategori istimewa, dan modus = 3,00 yang berada pada interval 2,8 -< 3,2 sehingga masuk kategori tinggi. c. Micro Teaching (X2)
Berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan variabel micro teaching memperoleh nilai mean = 49,56, median = 49, dan modus = 48. Berikut ini akan disajikan tabel distribusi frekuensi variabel micro
teaching berdasarkan pedoman Penilaian Acuan Patokan (PAP) II:
Tabel 4.5
Kategori dan Interpretasi Variabel Micro Teaching Interval Frekuensi Persentase Interpretasi
55 -<64 21 14% Sangat Tinggi 48 -< 55 85 56% Tinggi 43 -< 48 32 21% Cukup 38 -< 43 12 8% Rendah 16 -< 38 1 1% Sangat Rendah 151 100%
Berdasarkan tabel 4.5 di atas diketahui 21 mahasiswa (14%) menyatakan variabel micro teaching yang diuji masuk kategori sangat tinggi, 85 mahasiswa (56%) menyatakan variabel micro
teaching yang diuji masuk kategori tinggi, 32 mahasiswa (21%)
menyatakan variabel micro teaching yang diuji masuk kategori cukup, 12 mahasiswa (8%) menyatakan variabel micro teaching yang diuji masuk kategori rendah, dan 1 mahasiswa (1%) menyatakan variabel micro teaching yang diuji masuk kategori sangat rendah. Jadi dari sampel yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa variabel micro teaching berada dalam kategori tinggi (56%). Kesimpulan tersebut sesuai dengan nilai mean = 49,56 yang berada pada interval 48 -< 55 sehingga masuk kategori tinggi, median = 49 yang berada pada interval 48 -< 55 sehingga masuk kategori tinggi, dan modus = 48 yang berada pada interval 48 -< 55 sehingga masuk kategori tinggi.
d. Kreativitas (X3)
Berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan variabel kreativitas memperoleh nilai mean = 38,17, median = 37, dan modus = 36. Berikut ini akan disajikan tabel distribusi frekuensi variabel kreativitas berdasarkan pedoman Penilaian Acuan Patokan (PAP) II:
Tabel 4.6
Kategori dan Interpretasi Variabel Kreativitas Interval Frekuensi Persentase Interpretasi 41 -< 48 40 26% Sangat Tinggi 36 -< 41 28 19% Tinggi 32 -< 36 78 52% Cukup 29 -< 32 5 3% Rendah 12 -< 29 0 0% Sangat Rendah Jumlah 151 100%
Berdasarkan tabel 4.6 diketahui 40 mahasiswa (26%) menyatakan variabel kreativitas yang diuji masuk kategori sangat tinggi, 28 mahasiswa (19%) menyatakan variabel kreativitas yang diuji masuk kategori tinggi, 78 mahasiswa (52%) menyatakan variabel kreativitas yang diuji masuk kategori cukup, 5 mahasiswa (3%) menyatakan variabel kreativitas yang diuji masuk kategori rendah, dan 0 mahasiswa (0%) menyatakan variabel kreativitas yang diuji masuk kategori rendah. Jadi dari sampel yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa variabel kreativitas berada dalam kategori cukup (52%). Kesimpulan tersebut sesuai dengan nilai mean = 38,17 yang berada pada interval 36 -< 41 sehingga masuk kategori tinggi, median = 37 berada pada interval 36 -< 41 sehingga masuk kategori tinggi, dan modus = 36 yang berada pada interval 36 -< 41 sehingga masuk kategori tinggi.
B. Uji Prasyarat Analisis
1. Uji Normalitas Multivariate
Uji normalitas dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui apakah data setiap variabel yang akan dianalisis berdistribusi normal atau tidak. Untuk mengetahui data berdistribusi normal tidaknya, maka pada penelitian ini menggunakan uji normalitas multivariate. Pengujian data berdistribusi normal jika nilai Asymp Sig (2-tailed) lebih kecil dari
nilai Alpha sebesar 0,05. Berikut ini akan disajikan hasil pengujian normalitas multivariate pada tabel berikut.
Tabel 4.7
Tabel 4.8 Correlations qi Mahalanobis Distance qi Pearson Correlation 1 ,995** Sig. (2-tailed) ,000 N 151 151
Mahalanobis Distance Pearson Correlation ,995** 1 Sig. (2-tailed) ,000
N 151 151
Berdasarkan tabel 4.8 di atas diketahui nilai signifikan sebesar 0,000, berarti nilai Signifikansi < 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa data dari variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP, prestasi akademis, micro teaching, dan kreativitas berdistribusi normal.
2. Uji Linearitas
a) Prestasi Akademis (X1) dan Keberhasilan Pelaksanaan Program PLP KP (Y) Tabel 4.9 ANOVA Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups (Combined) 1404,933 77 18,246 1,859 ,004
Linear Term Weighted ,864 1 ,864 ,088 ,768 Deviation 1404,069 76 18,475 1,882 ,004 Within Groups 716,498 73 9,815
Total 2121,430 150
Berdasarkan tabel 4.9 di atas diketahui nilai signifikansinya pada kolom deviation sebesar 0,004, berarti signifikansi < 0,05. jadi dapat disimpulkan bahwa antara variabel prestasi akademis dan keberhasilan PLP KP tidak terdapat hubungan yang linear. b) Micro Teaching (X2) dan Keberhasilan Pelaksanaan Program
PLP KP (Y) Tabel 4.10 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups (Combined) 1157,352 22 52,607 6,985 ,000 Linear Term Weighted 929,330 1 929,330 123,387 ,000 Deviation 228,022 21 10,858 1,442 ,111 Within Groups 964,078 128 7,532
Total 2121,430 150
Berdasarkan tabel 4.10 diketahui nilai signifikansi pada kolom deviation sebesar 0,111 berarti signifikansi > 0,05. Jadi
dapat disimpulkan bahwa antara variabel micro teaching dan keberhasilan PLP KP terdapat hubungan yang linear.
c) Kreativitas (X3) dan Keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) Tabel 4.11 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups (Combined) 698,115 18 38,784 3,597 ,000 Linear Term Weighted 467,225 1 467,225 43,331 ,000 Deviation 230,890 17 13,582 1,260 ,229 Within Groups 1423,316 132 10,783
Total 2121,430 150
Berdasarkan tabel 4.11 di atas diketahui nilai signifikansi pada kolom deviation sebesar 0,229. Signifikansi > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa antara variabel kreativitas dan keberhasilan PLP KP terdapat hubungan yang linear.
Berdasarkan hasil uji linearitas pada tabel 4.9, 4.10, dan 4.11 diperoleh satu variabel yang tidak memiliki hubungan linear dengan keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) yaitu prestasi akademis (X1) dan dua variabel yang memiliki hubungan linear dengan keberhasilan pelaksanaan program PLP KP yaitu
micro teaching dan kreativitas. Oleh karena itu, untuk menguji
hipotesis I, II, dan III akan digunakan analisis regresi sederhana. Dalam hal ini uji hipotesis I mempunyai kelemahan karena variabel X1 dengan Y tidak memiliki hubungan linear.
C. Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hasil pengujian prasyarat analisis menunjukkan semua variabel penelitian datanya berdistribusi normal maka data tersebut memenuhi syarat untuk uji statistik parametrik. Sedangkan hasil uji linearitas terdapat satu variabel bebas yang tidak mempunyai hubungan yang linear dengan variabel terikat. Dengan demikian pengujian hipotesis akan menggunakan analisis regresi sederhana.
1. Uji Hipotesis I
Ho = Tidak ada pengaruh positif prestasi akademis terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP.
Ha = Ada pengaruh positif prestasi akademis terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP.
Berikut ini disajikan hasil pengujian hipotesis menggunakan analisis sederhana untuk variabel prestasi akademis (X1) dan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y). Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan bantuan program SPSS versi 22 for
windows.
Tabel 4.12 ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression ,864 1 ,864 ,061 ,806b
Residual 2120,566 149 14,232 Total 2121,430 150
a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X1
Tabel 4.13 Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 35,590 3,190 11,157 ,000 X1 -,235 ,954 -,020 -,246 ,806 a. Dependent Variable: Y Tabel 4.14 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,020a ,000 -,006 3,773 a. Predictors: (Constant), X1 b. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel 4.13 menunjukan persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b X1
Y = 35,590 + (-0,235) X1
Berdasarkan tabel 4.12 diperoleh nilai F sebesar 0,061 dan taraf signifikansi 0,806. Karena tingkat signifikansinya > 0,05 maka model regresi sederhana tersebut tidak signifikan. Jadi hipotesis yang menyatakan ada pengaruh positif prestasi akademis terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP ditolak. Hal ini berarti persamaan regresi sederhana tersebut tidak dapat digunakan untuk memprediksi variabel keberhasilan pelaksanaan PLP KP berdasarkan prestasi akademis.
2. Uji Hipotesis II
Ho = Tidak ada pengaruh positif micro teaching terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP.
Ha = Ada pengaruh positif micro teaching terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP.
Berikut ini disajikan hasil pengujian hipotesis menggunakan analisis sederhana untuk variabel micro teaching (X2) dan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y). Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan bantuan program SPSS versi 22 for
windows. Tabel 4.15 ANOVA Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 929,330 1 929,330 116,157 ,000b Residual 1192,100 149 8,001 Total 2121,430 150 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X2 Tabel 4.16 Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 11,069 2,215 4,998 ,000 X2 ,479 ,044 ,662 10,778 ,000 a. Dependent Variable: Y
Tabel 4.17 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,662a ,438 ,434 2,829 a. Predictors: (Constant), X2 b. Dependent Variable: Y
Berdasarkan analisis regresi sederhana pada tabel 4.16 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b X2
Y = 11,069 + 0,479 X2
Berdasarkan tabel 4.15 menunjukkan nilai F sebesar 116,157 dan taraf signifikansi 0,000. Karena tingkat signifikansinya < 0,05 maka model regresi sederhana tersebut signifikan. Jadi hipotesis yang menyatakan ada pengaruh positif micro teaching terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP diterima. Hal ini berarti persamaan regresi sederhana tersebut dapat digunakan untuk memprediksi variabel keberhasilan pelaksanaan PLP KP berdasarkan micro teaching.
Dari persamaan regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi
micro teaching sebesar 0,479, yang berarti jika skor micro teaching
(X2) mengalami kenaikan satu maka skor keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) akan mengalami kenaikan 0,479 atau (47,9%). Koefisien bersifat positif artinya antara micro teaching (X2) dan keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) memiliki hubungan
positif. Semakin naik skor micro teaching (X2) maka semakin naik skor keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y).
Berdasarkan tabel 4.17 menunjukkan koefisien R sebesar 0,662 dan R Square sebesar 0,438 atau 43,8% yang merupakan pengkuadratan dari nilai koefisien R (0,662 x 0,662 = 0,438244 atau 0,438). Artinya 43,8% dari variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP dapat dipengaruhi oleh variabel micro teaching dan sisanya 56,2% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar analisis ini.
3. Uji Hipotesis III
Ho = Tidak ada pengaruh positif kreativitas terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP.
Ha = Ada pengaruh positif kreativitas terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP.
Berikut ini disajikan hasil pengujian hipotesis menggunakan analisis sederhana untuk variabel kreativitas (X3) dan variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y). Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan bantuan program SPSS versi 22 for windows.
Tabel 4.18 ANOVA Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 467,225 1 467,225 42,085 ,000b Residual 1654,205 149 11,102 Total 2121,430 150 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X3
Tabel 4.19 Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 18,460 2,534 7,284 ,000 X3 ,428 ,066 ,469 6,487 ,000 a. Dependent Variable: Y Tabel 4.20 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,469a ,220 ,215 3,332 a. Predictors: (Constant), X3 b. Dependent Variable: Y
Berdasarkan analisis regresi sederhana pada tabel 4.19 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b X3
Y = 18,460 + 0,428 X3
Berdasarkan tabel 4.18 menunjukkan nilai F sebesar 42,085 dan taraf signifikansi 0,000. Karena tingkat signifikansinya < 0,05 maka model regresi sederhana tersebut signifikan. Jadi hipotesis yang menyatakan ada pengaruh positif kreativitas terhadap keberhasilan pelaksanaan program PLP KP diterima. Hal ini berarti persamaan regresi sederhana tersebut dapat digunakan untuk memprediksi variabel keberhasilan pelaksanaan PLP KP berdasarkan kreativitas.
Dari persamaan regresi tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi kreativitas sebesar 0,428, yang berarti jika skor kreativitas (X3) mengalami kenaikan satu maka skor keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) akan mengalami kenaikan 0,428 atau (42,8%). Koefisien bersifat positif artinya antara kreativitas (X3) dan keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y) memiliki hubungan positif. Semakin naik skor kreativitas (X3) maka naik skor keberhasilan pelaksanaan program PLP KP (Y).
Berdasarkan tabel 4.20 menunjukkan koefisien R sebesar 0,469 dan R Square sebesar 0,220 atau 22% yang merupakan pengkuadratan koefisien R (0,469 x 0,469 = 0,219961 atau 0,220). Artinya 22% dari variabel keberhasilan pelaksanaan program PLP KP dapat dipengaruhi oleh variabel kreativitas dan sisanya 78% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar analisis ini.