Validitas dan Reliabilitas Kompetensi Sosial Validitas Kompetensi Sosial

(1)

• Validitas dan Reliabilitas Kompetensi Sosial

(2)

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.921 6 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Item X_2 ke 1 18.5159 6.901 .814 .902 Item X_2 ke 2 18.6000 7.169 .728 .913 Item X_2 ke 3 18.9246 6.613 .766 .908 Item X_2 ke 4 18.7145 6.695 .800 .903 Item X_2 ke 5 18.5804 6.870 .757 .909 Item X_2 ke 6 18.6428 6.589 .790 .905

• Validitas dan Reliabilitas Pada kompetensi Sosial

(3)

• Validitas dan Reliabilitas Kompetensi Kepribadian

• Validitas Kompetensi Kepribadian

(4)

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.934 6 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Item X_3 ke 1 19.3703 6.314 .812 .922 Item X_3 ke 2 19.4761 6.286 .858 .915 Item X_3 ke 3 19.5057 6.249 .848 .917 Item X_3 ke 4 19.3536 6.752 .768 .927 Item X_3 ke 5 19.4254 6.828 .765 .927 Item X_3 ke 6 19.3942 6.701 .790 .924

• Validitas dan Reliabilitas Pada kompetensi Kepribadian

(5)

4.3 Damapak Kompetensi Profesional, Kompetensi Sosial Dan

Kompetensi Kepribadian Terhadap Kompetensi Pedagogik

• Uji Serentak

Ho : model tidak signifikan H₁ : model signifikan Statistik Uji : F = 102.4468 Tingkat signifikansi α=0,05 (5%) Nilai F tabel = F_(0,05,3;115) = 2,6867 Kriteria Pengujian :

Ho ditolak jika : F _hitung > F _tabel;Ho diterima jika F _hitung ≤ F _tabel

Sumber Variasi Jumlah

Kuadrat df

Rataan

Kuadrat F-hitung Sig. Regression 24.75723789 3 8.252413 102.4468 0.000

Residual 8.94139689 111 0.080553

(6)

Uji Individu

H0 :

β

i = 0

H1 :

β

i

≠ 0 ,

i = 1,2,3

α

= 0,05

T-hitung =

Daerah Penolakan

|T

_h

| < t

_α_{/2,df error}

atau |T

_h

| < t

_0,025;115

atau |T

_h

| < 1.9808

Variabel Beta Std. Error t-hitung Sig. t-tabel Keputusan

(Constant) 0.404 _0.200 _2.022 _0.046 _1.9808 _{Tolak H0}

X_1 _0.379 _0.077 _4.806 _0.000 _1.9808 _{Tolak H0}

X_2 _0.332 _0.091 _3.513 _0.001 _1.9808 _{Tolak H0}

(7)

• Koefisien Korelasi Berganda

R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change Sig. F Change .857a _.735 _.727 _.28382 _{.735 102.447} _.000 _1.782 a. Predictors: (Constant), X_3, X_1, X_2 b. Dependent Variable: Y

• Koefisien Determinasi

R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change Sig. F Change .857a _.735 _.727 _.28382 _{.735 102.447} _.000 _1.782 a. Predictors: (Constant), X_3, X_1, X_2 b. Dependent Variable: Y

(8)

• Koefisien Korelasi Parsial

Variabel

Unstandardized

Coefficients Correlations

B Std. Error Zero-order Partial Part

(Constant) 0.404 0.2

Kom. Profesional (X_1) 0.372 0.077 0.79 0.415 0.235

Kom. Sosial (X_2) 0.321 0.091 0.794 0.316 0.172

Kom. Kepribadian (X_3) 0.216 0.1 0.79 0.2 0.105

(9)

a) Pengujian Asumsi Homokedastisitas (Identik)

4.3.1 Uji Asumsi Klasik

Secara umum uji Glejser dinotasikan sebagi berikut :

|e

_i

| = b

₀

+b

₁

X

₁

+v

dimana :

|e

_i

| =

Nilai absolut dari residual yang dihasilkan dari regresi

model

(10)

Ho

: model tidak signifikan

H

₁

: model signifikan

Statistik Uji :

F = 2.12

Tingkat signifikansi

α

=0,05 (5%)

Nilai F tabel = F

_(0,05,3;115)

= 2,6867

Kriteria Pengujian :

Ho ditolak jika : F

_hitung

> F

_table

Ho diterima jika F

_hitung

≤

F

_tabel

Sumber Variasi Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 0.182 3 0.061 2.12 .101a

Residual 3.179 111 0.029

(11)

b) Uji Non Autokorelasi ( Independent)

H

₀

: ρ = 0

H

₁

: ρ ≠ 0

Statistik Uji :

VIF = 1.782

Tingkat signifikansi

α

=0,05 (5%)

Nilai VIF tabel = F

_(0,05,3;115)

= 2,6867

Kriteria Pengujian :

Ho ditolak jika : F

_hitung

> F

_table

Ho diterima jika F

_hitung

≤

F

_tabel

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .857a _.735 _.727 _.28382 _1.782 a. Predictors: (Constant), X_3, X_1, X_2 b. Dependent Variabel: Y

(12)

c) Uji Asumsi Residual Berdistribusi Normal

H₀ : e_i berdistribusi normal

H₁ : e₁ tidak berdistribusi normal

Unstandardized Residual

N 115

Normal Parametersa Mean 0.000

Std. Deviation 0.310

Most Extreme Differences Absolute 0.059

Positive 0.041

Negative -0.059

Kolmogorov-Smirnov Z 0.634

Asymp. Sig. (2-tailed) 0.817

(13)

4.3.2 Pengujian Multikolinieritas

Dimana :

- VIF = 1 mengindikasikan tidak ada korelasi yang signifikan antar variabel prediktor; - VIF > 1 mengidikasikan bahwa ada korelasi antar variabel prediktor ;

- VIF > 5 - 10 mengindikasikan bahwa ada salah satu variabel prediktor merupakan fungsi dari variabel prediktor yang lain.

2 1 1 _j VIF R = −

Coefisient Collinearity Statistics

Tolerance VIF (Constant) X_1 0.383 2.608 X_2 0.267 3.743 X_3 0.236 4.239 a. Dependent Variabel: Y

(14)

4.4. Uji Efek Moderasi Kompetensi Kepribadian

Moderasi menyiratkan melemahnya efek kausal, moderator dapat

memperkuat atau bahkan membalikkan efek. Hasil pengujian moderasi kompetensi kepribadian dapat dilihat pada tabel berikut :

Variabel Koefisien Std. Error t Sig. (Constant) 1.819 1.035 1.757 0.082 X_1 -0.348 0.604 -0.575 0.566 X_2 0.616 0.554 1.111 0.269 X_3 -0.138 0.279 -0.495 0.622 X_1_X_3 0.181 0.153 1.181 0.240 X_2_X_3 -0.076 0.143 -0.530 0.597 a. Dependent Variable: Y

(15)

5.1 Kesimpulan

• Kompetensi professional, kompetensi sosial dan kompetensi

kepribadian memiliki pengaruh positif dan langsung yang cukup kuat terhadap kompetensi mengajar (pedagogik).

Y = 0.404 + 0.372X1 + 0.321X2 + 0.216X3 dengan : Y = Kompetensi Pedagogik X₁ = Kompetensi Profesional X₂ = Kompetensi Sosial X₃ = Kompetensi Personaliti

• Hasil pengujian efek moderasi dari kompetensi kepribadian terhadap kompetensi profesional dan kompetensi sosial dalam mempengaruhi kompetensi pedagogik menunjukkan bahwa kompetensi kepribadian bukan merupakan variabel moderator. Hal ini ditunjukkan dengan besarnya p-value dari masing – masing variabel bebas tidak ada yang signifikan.

(16)

5.2 Saran

Dari analisis regresi moderator dapat diketahui

bahwa kompetensi kepribadian bukan merupakan

variabel moderator. Ini membuktikan bahwa analisis

regresi moderator tidak dapat digunakan untuk

menganalisis efek moderator dari kompetensi

kepribadian. Untuk itu suatu data yang akan di uji efek

moderasinya seharusnya diketahui sifat-sifat serta

indikator yang dapat menjelaskan masing – masing

variabel eksogen dan endogennya. Sehingga metode

yang digunakan akan sesuai dalam mengetahui efek

moderasinya.

(17)

Daftar Pustaka

Aisyah, R. (2008). Pendekatan Analisis Regresi Pada Pola Hubungan Indeks Prestasi Dosen dengan Profil Dosen di FTSP-ITS. ITS. Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya..

Azwar. (2008). Pengelompokan Data Variabel Moderator Dengan Metode Moderated Regression Analysis (MRA). 12 Februari 2010

Drapper and Smith (1992), Analisis Regresi Terapan, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta

15 Maret 2010

14 Maret 2010

12

Februari 2010

Kenny, David A. (2009). Moredator Variabel.

Kusnadar, S.PD,M.Si. 2007. Guru Profesional Implementasi Kurikulum KTSP.Pt RajaGrafindo Persada.Jakarta.hal 1-137

Republik Indonesia, UU no 14 tahun 2005 Tentang Guru dan Dosen

Republik Indonesia, Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 16 Tahun 2007 Tentang Standar Kualifikasi Akademik dan Kompetensi Guru

Zulkarnain. (2009). Analisis Pengaruh Set Kesempatan Terhadap Hubungan Antara Aliran Kas Bebas Dan Nilai Pemegang Saham. Jurnal Bisnis dan Manajemen Vol. 6