BAB III ANALISIS DATA
3. Analisis Regresi
Setelah uji coba angket dilakukan, maka selanjutnya angket yang telah diuji dibagikan pada guru pendidikan agama islam, baik yang Pegawai Negeri Sipil (PNS) maupun Guru Tidak Tetap (GTT). Angket tersebut dibagikan kepada sejumlah 44 guru pendidikan agama islam se Kota Palu.
Selanjutnya hasil angket tersebut dianalisis. Analisis berganda berfungsi untuk mengetahui berapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel independen X1 berupa pemanfaatan teknologi informasi dan variabel independen X2 berupa pelaksanaan supervisi kelas, dapat dirumuskan hipotesisnya sebagai berikut ini :
H1 : Terdapat pengaruh pemanfaatan teknologi informasi terhadap kinerja guru pendidikan agama islam se Kota Palu
H2 : Terdapat pengaruh pelaksanaan supervisi kelas terhadap kinerja guru pendidikan agama islam se Kota Palu
a. Uji t
Untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel indenpenden terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lainnya konstan dapat dilakukan uji t. Dari data kuantitatif yang diperoleh diadakan pengolahan data dengan menggunakan program SPSS versi 24, menghasilkan analisis regresi seperti pada tabel di bawah ini :
Tabel. 3.24Tabel Analisis Regresi Uji T Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 82,699 10,855 7,618 ,000 Pemanfaatan IT ,199 ,064 ,378 3,122 ,003 Supervisi Kelas ,279 ,073 ,464 3,837 ,000 a. Dependent Variable: Kinerja Guru
1) Pengujian hipotesis Pertama (H1)
Pengujian pengaruh pemanfaatan teknologi informasi (X1) terhadap kinerja guru pendidikan agama islam, dimana Ha menyatakan bahwa variabel pemanfaatan teknologi informasi berpengaruh terhadap variabel kinerja guru (Y), dan H0 menyatakan bahwa variabel pemanfaatan teknologi informasi tidak berpengaruh terhadap variabel kinerja guru (Y). Dasar pengambilan keputusannya adalah apabila nilai sig. < 0.05, atau t hitung > t tabel, maka
terdapat pengaruh variabel X terhadap Variabel Y. Dan jika nilai sig > 0.05, atau t hitung < t tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y. Nilai T tabel ditentukan dengan t tabel = t (∝/2; n-k-1) = t (0.025 ; 41) = 2.019
Dari pengolahan data dengan menggunakan SPSS seperti yang tampak pada tabel 3.5 di atas, dapat diketahui bahwa nilai signifikansi. Untuk pengaruh X1 terhadap Y adalah sebesar 0.006 dan nilai t hitung sebesar 3,122, maka nilai sig. 0.006 < 0.05 dan nilai t hitung 3.122 > t tabel 2,019 dengan demikian hipotesis H1 diterima, yang berarti terdapat pengaruh signifikan pemanfaatan teknologi informasi terhadap kinerja guru pendidikan agama islam di Kota Palu.
2) Pengujian hipotesis Kedua (H2)
Dari uji T yang tanpak pada tabel 3.5 di atas dapat urai, bahwa nilai signifikansi untuk pengaruh X2 terhadap Y adalah sebesar 0.000 dan nilai t hitung sebesar 3,837, sedangkan nilai t tabel sebesar 2.019, sehingga dapat diketahui nilai sig.0.000 < 0.05 dan nilai t hitung 3,837 > t tabel 2.019, dengan demikian hipotesis H2 diterima, yang berarti terdapat pengaruh signifikan pelaksanaan supervisi kelas terhadap kinerja guru pendidikan agama islam di Kota Palu.
b. Uji f
uji f dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel pemanfaatan teknologi informasi (X1) dan variabel pelaksanaan supervisi kelas (X2) secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel kinerja guru pendidikan agama islam (Y). Penentuan F tabel dilakukan dengan ketentuan F tabel = F (k ; n-k) = F (2 ; 42) = 3.22.
Dari data kuantitatif yang diperoleh diadakan pengolahan data dengan menggunakan program SPSS versi 24 menghasilkan analisis regresi seperti pada tabel di bawah ini :
Tabel. 3.25. Tabel Analisis Regresi Uji F
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2282,090 2 1141,045 14,754 ,000b
Residual 3170,819 41 77,337
Total 5452,909 43
a. Dependent Variable: Kinerja Guru
b. Predictors: (Constant), Supervisi Kelas, Pemanfaatan teknologi informasi
Berdasarkan output di atas diketahui signifikansi untuk pengaruh X1 dan X2 secara simultan terhadap Y adalah sebesar 0.000 dengan nilai F hitung sebesar 14,754. maka sig. 0.000 < 0.05 dan nilai F hitung 14,754 > F tabel 3.22, sehingga dapat disimpulkan bahwa H3 diterima, yang berarti terdapat pengaruh variabel X1 dan variabel X2 secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel Y. Dengan demikian terdapat pengaruh signifikan pemanfaatan teknologi informasi dan pelaksanaan supervisi kelas secara simultan atau bersama-sama terhadap kinerja guru pendidikan agama islam di SMA se Kota Palu.
c. Koefisien Determinan
Perhitungan koefisien determinan dimaksudkan untuk mengetahui besarnya pengaruh pemanfaatan teknologi informasi (X1) dan pelaksanaan supervisi kelas (X2) terhadap kinerja guru pendidikan agama islam. Untuk mengetahui besarnya pengaruh tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3.26. Tabel Koefisien Determinan Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,636a ,405 ,376 8,897
a. Predictors: (Constant), Supervisi Kelas, Penggunaan Teknologi Informasi Dari tabel 3.26 di atas telah tersedia nilai R Square dan nilai Adjusted R Square. Karena variabel independen dalam penelitian ini terdiri dari dua variabel, maka nilai yang akan digunakan adalah R Squar, yaitu sebesar 0,405 atau 40,5. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel pemanfaatan teknologi informasi (X1) dan variabel pelaksanaan supervisi kelas (X2) terhadap variabel kinerja guru pendidikan agama islam adalah 40,5% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
d. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
1. Uji Multikolonieritas
Data uji multikolonieritas seperti pada tabel sebagai berikut :
Tabel. 3.27. Tabel Uji Multikolonieritas Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,173a ,030 ,007 21,320
a. Predictors: (Constant), Supervisi Kelas
Pada tabel 3.27 di atas menujukan hasil analisis interkorelasi antara variabel bebas yang ditandai dengan koefisien korelasi pearson, dimana hasil korelasi antar variabel bebas pemanfaatan teknologi informasi (X1) dengan pelaksanaan supervisi kelas (X2) adalah sebesar r=0,030, dan nilai R Squar
yang ditunjukan pada tabel 3.25 di atas sebesar 0,405. Dari hasil itu dapat disimpulkan bahwa nilai R Squar 0,405 > regresi auxiliary 0,030, sehingga tidak terdapat multikolonieritas.
2. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokadastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Dasar pengambilan keputusan adalah apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 (sig.>0.05) tidak terjadi heterokedastisitas dan apabila nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 (sig. < 0.05) maka telah terjadi heterokedastitas. Adapun data yang diperoleh setelah dilakukan proses perhitungan dengan menggunakan SPSS adalah sebagai berikut :
Tabel 3.28. Tabel Heterokedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 14,975 5,106 2,933 ,005 Pemanfaatan Teknologi Informasi -,011 ,030 -,055 -,358 ,722 Supervisi Kelas -,048 ,034 -,215 -1,396 ,170 a. Dependent Variable: RES2
Berdasarkan uji glejser seperti ditunjukan dalam tabel 3.28, diketahui bahwa nilai signifikansi pemanfaatan teknologi informasi (X1) sebesar 0.722 dan nilai signifikansi pelaksanaan supervisi kelas (X2) sebesar 0.170. Nilai-nilai tersebut menunjukan angka lebih besar dari pada 0.05. Dengan demikian variabel pemanfaatan teknologi informasi sig. 0.722 > 0.05, dan variabel pelaksanaan
supervisi kelas sig. 0.170 > 0.05 sehingga kedua variabel tersebut tidak terjadi heterokedastisitas. Keputusan tersebut juga dapat dilihat pada grafik berikut ini.
Gambar 3.1. Grafik Scatterplot
Grafik scaterplot di atas menunjukan persebaran titik-titik tidak membentuk pola tertentu yang teratur, sehingga denga dengan demikian data tidak terjadi heterokedastisitas.
