BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Uji Asumsi
Uji asumsi dalam penelitian ini terdiri atas uji normalitas dan uji multikolinearitas. Adapun hasil uji tersebut diuraikan sebagai berikut.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas data hasil tes digunakan grafik normal probability plot melalui tampilan output SPSS 17 sebagai berikut.
Grafik 4.1
Uji Normalitas
Berdasarkan grafik di atas, terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah diagonal, maka model regresi layak dipakai dan dinyatakan normal. Hasil uji normalitas mengggunakan statistic uji Kolmogorov-Smirnov sebagai berikut.
Tabel 4.7
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Supervisi non- direktif Kompetensi Manajerial KS Kinerja Guru PAI N 30 30 30
Normal Parametersa,b Mean 58.0333 167.4333 201.0333
Std. Deviation 8.86871 19.96839 25.53359
Most Extreme Differences
Absolute .177 .081 .160
Positive .117 .081 .160
Negative -.177 -.076 -.103
Kolmogorov-Smirnov Z .968 .445 .877
Asymp. Sig. (2-tailed) .306 .989 .426
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dasar pengambilan keputusan berdasarkan nilai probabilitas, jika probabilitas > 0,05, maka data berdistribusi normal. Jika probabilitas < 0,05, maka data berdistribusi tidak normal. Terbukti bahwa angka pada kolom ASYMP.SIG adalah 0,306; 0,989; dan 0,426 > dari 0,05, maka berarti distribusi data mengikuti distribusi normal.
2. Uji Linieritas
Uji linearitas digunakan untk melihat apakah spesifikasi model linear yang digunakan sudah benar atau tidak. Secara umum Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear secara signifikan atau tidak. Data yang baik seharusnya terdapat hubungan yang linear sebelum dilakukan Uji Regresi Linear. Uji ini membuat asumsi bahwa fungsi yang benar adalah linear, dan uji ini bertujuan untuk menghasilkan perubahan F hitung40. Keputusan ini akan ditampilkan pada output SPSS 17 for Windows, yakni pada kolom signifikansi F change maupun kolom sig. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka kedua variabel terdapat hubungan yang linear, dan sebaliknya jika nilai signifikansi < 0,05 maka kedua variabel tidak terdapat hubungan yang linear yang signifikan.
40
Singgih Santoso, Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik, Elek Media Komputindo, Jakarta, 2012, 81.
Tabel 4.8
Uji Linearitas Y dengan X1
ANOVA Tabel Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Kinerja Guru PAI * Supervisi Non-direktif PS Between Groups (Combined) 14873.092 12 1239.424 5.223 .001 Linearity 10781.109 1 10781.109 45.435 .000 Deviation from Linearity 4091.983 11 371.998 1.568 .196 Within Groups 4033.875 17 237.287 Total 18906.967 29
Berdasarkan tabel di atas, nilai signifikansi pada output SPSS
Deviation from Linearity adalah 0,000 < 0,05, maka kesimpulannya adalah terdapat hubungan yang linear antara variabel Kinerja Guru dan Supervisi non-direktif kepala sekolah. Berdasarkan perhitungan, terbukti F hitung 1,568. Adapun F tabel, dengan pembilang 1 dan penyebut 30 – 2 – 1 = 27, didapatkan F tabel adalah 3,354. Sehingga F hitung 1,568 < F tabel 3,354 maka terdapat hubungan yang linear antara variabel Kinerja Guru dan Supervisi non-direktif oleh kepala sekolah.
Tabel 4.9
Uji Linearitas Y dengan X2
ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Kinerja Guru PAI * Kompetensi Manajerial KS Between Groups (Combined) 18219.300 22 828.150 8.430 .004 Linearity 11428.164 1 11428.164 116.331 .000 Deviation from Linearity 6791.136 21 323.387 3.292 .056 Within Groups 687.667 7 98.238 Total 18906.967 29
Berdasarkan tabel di atas, nilai signifikansi pada output SPSS
kesimpulannya adalah terdapat hubungan yang linear antara variabel Kinerja Guru dan Kompetensi Manajerial Kepala Sekolah. Berdasarkan perhitungan, terbukti F hitung 3,292. Adapun F tabel, dengan pembilang 1 dan penyebut 30 – 2 – 1 = 27, didapatkan F tabel adalah 3,354. Sehingga F hitung 3,292 < F tabel 3,354 maka terdapat hubungan yang linear antara variabel Kinerja Guru dan Kompetensi Manajerial Kepala Sekolah.
3. Uji Multikolinieritas Tabel 4.10 Uji Multikolinieritas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 32.674 23.873 1.369 .182 Supervisi non-direktif 1.123 .488 .390 2.300 .029 .426 2.347 Kompetensi Manajerial KS .616 .217 .482 2.843 .008 .426 2.347
a. Dependent Variable: Kinerja Guru PAI
Uji multikolinieritas dalam penelitian ini dilihat dari hasil perhitungan
Coefficient Colliniarity Statistic. Menurut Ghozali41, pedoman suatu model regresi menunjukkan adanya multikolinieritas: (1) mempunyai nilai VIF ≥ 10, (2) Mempunyai angka tolerance ≤ 0,1 Pada bagian coefficient terlihat untuk semua variabel independen, angka VIF lebih kecil dari 10 yaitu 2,347. Demikian juga nilai tolerance semua lebih dari 0,1 yaitu 0,426. Berarti semua variabel independent tidak terdapat masalah multikolinieritas.
41
Imam Ghozali, Analisis Multivariat dengan Program SPSS, Semarang: BP Undip, 2009, 96
4. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Singgih Santoso42, dari grafik scatterplot hasil perhitungan regresi, jika tidak terlihat titik-titik (point) membentuk pola tertentu yang teratur (melebar kemudian menyempit), berarti tidak terjadi heteroskedastisitas.
Grafik 4.2
Sctter Plot Kinerja guru Pendidikan Agama Islam
Dari grafik di atas, terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di kanan maupun di kiri angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk prediksi.
5. Uji Determinasi ( R2 )
Uji determinasi utuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen X1 dan X2 terhadap variabel dependen Y (Kinerja guru).
42
Singgih Santoso, Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik, Elek Media Komputindo, Jakarta, 2012, 210
Koefesien determinasi dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi (Adjusted R Square) yang ada. Dari hasil perhitungan SPSS dapat diketahui pengaruh variabel independen (kompetensi manajerial kepala sekolah dan supervise non-direktif) terhadap variabel dependen (kinerja guru Pendidikan Agama Islam) guru di SMP, SMA, dan SMK di Salatiga, yang ditunjukkan seperti pada matriks tabel sebagai berikut:
Tabel 4.11 Uji Determinasi X1 dan X2 terhadap Y
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .818a .669 .645 15.21903 1.130
a. Predictors: (Constant), Kompetensi Manajerial KS, Supervisi non-direktif b. Dependent Variable: Kinerja Guru PAI
Pada tabel di atas, koefesien determinasi ditunjukkan Adjusted R Square yaitu 0,645, berarti variabel Supervisi Non-direktif dan Kompetensi Manajerial Kepala Sekolah berpengaruh sebesar 64,5% terhadap kinerja guru Pendidikan Agama Islam, sedangkan sisanya sebesar (100 % - 64,5 % = 35,5 %) dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian ini.
Tabel 4.12 Uji Determinasi X1 terhadap Y
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .755a .570 .555 17.03553
a. Predictors: (Constant), Supervisi non-direktif
Pada tabel di atas, koefesien determinasi ditunjukkan R Square yaitu 0,570, berarti variabel Supervisi Non-direktif berpengaruh sebesar
berarti 57,0% terhadap kinerja guru Pendidikan Agama Islam. Tabel 4.13 Uji Determinasi X2 terhadap Y
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .777a .604 .590 16.34320
a. Predictors: (Constant), Kompetensi Manajerial KS
Pada tabel di atas, koefesien determinasi ditunjukkan R Square yaitu 0,604, berarti variabel Kompetensi Manajerial Kepala Sekolah berpengaruh sebesar berarti 60,4% terhadap kinerja guru Pendidikan Agama Islam.