Manajemen Pendidikan Melalui Analisis Jalur ( Path Analysis )

Pendahuluan

Pengertian
Definisi
Tujuan Menggunakan Analisis Jalur
Keuntungan dan Kelemahan Analisis Jalur

Jika Fhitung > Ftabel maka Ho ditolak yang berarti model regresi signifikan. Hasil perhitungan regresi pada tabel ANOVA diperoleh Fhitung. Perhitungan regresi mengarah pada tabel ANOVA diperoleh Sig sebesar 0,003 karena Sig < 0,05 maka Ho ditolak yang berarti model regresi tersebut signifikan.

Karakteristik Analisis Jalur

Istilah yang Lazim Digunakan dalam Analisis Jalur

Diagram Jalur

Misalnya Gambar 1.1 Pencapaian rata-rata nilai UN (Y3) secara langsung bergantung pada lama internet (Y1), uang saku (X1), umur (X2), rata-rata laporan (X3), jumlah kegiatan rekreasi (X4) dan lama studi (Y2). Rata-rata skor FN (Y3) juga bergantung pada uang jajan (X1) melalui lamanya Internet (Y1) termasuk rata-rata skor FN (Y3) juga bergantung pada banyaknya aktivitas waktu luang (X4) melalui waktu belajar (Y2) ).

Metode SITOREM

Pengertian SITOREM
Diagram SITOREM

Hasil perhitungan pada tabel Homogenity of Variance Test nilai sig sebesar 0,179 menunjukkan Sig > 0,05 Jadi Ho diterima yang berarti data Y, X1 dan X2 homogen. Hasil perhitungan pada tabel koefisien menunjukkan bahwa koefisien jalur dengan nilai sig 0,000 menunjukkan Sig < 0,05 maka Ho diterima yang berarti koefisien jalur tersebut signifikan.

Statistika Deskriptif

Pengertian Statistika Deskriptif
Pengertian Ukuran Pemusatan

Beberapa jenis rata-rata yang umum digunakan adalah rata-rata aritmatika, rata-rata geometrik, dan rata-rata harmonik. Rata-rata aritmatika (rata-rata) suatu kumpulan data adalah hasil bagi dari jumlah data dengan jumlah data yang besar.

Tabel 2.1 proses hitungan mencari standar deviasi, varians dan standar error

Distribusi Frekuensi

Pengertian Distribusi Frekuensi
Tujuan pengelompokan data ke dalam distribusi frekuensi
Langkah-langkah Distribusi Frekuensi
Menggunakan Aturan Strurges

Letaknya antara 5 dan 6 sehingga dapat dipilih banyak kelas 5 atau 6 sehingga dapat dibentuk daftar distribusi frekuensi sebagai berikut:

Tabel 2.7 Hasil perhitungan TKB dan TKA Interval Frekuensi X TKB TKA

Histogram dan Poligon Frekuensi

Histogram
Poligon Frekuensi
Buat dengan Menggunakan Excel

Klik di bagian bawah untuk memberikan deskripsi dengan mengklik Layout, lalu klik Axis Headings, lalu klik Interval. Klik kanan untuk memberikan deskripsi dengan mengklik tata letak, lalu klik Judul Sumbu, lalu klik Frekuensi.

Gambar 2.1 Grafik Poligon Frekuensi dan Histogram 3. Buat dengan Menggunakan Excel:

Distribusi Frekuensi Kumulatif

Ogive (Ogif)
Penyelesaian Menggunakan SPSS
Kurva Frekuensi

Distribusi frekuensi dibedakan menjadi tiga jenis, yaitu distribusi frekuensi normal, distribusi frekuensi relatif, dan distribusi frekuensi kumulatif. Distribusi frekuensi normal adalah distribusi frekuensi yang hanya memuat jumlah frekuensi setiap kelompok atau kelas data.

Grafik yang menggambarkan distribusi frekuensi kumulatif suatu data Grafik distribusi frekuensi kumulatif terdiri dari dua macam:

Contoh Kasus

Jika Sig < 0,05 maka Ho ditolak berarti Model Regresi signifikan.Hasil perhitungan regresi pada tabel ANOVA Sig sebesar 0,003 karena Sig < 0,05 maka Ho ditolak berarti model regresi signifikan. Hasil perhitungan pada tabel koefisien diperoleh masing-masing koefisien dan dengan nilai sig sebesar 0,021 dan 0,010 hal ini menunjukkan Sig < 0,05 maka Ho diterima yang berarti koefisien setiap jalur signifikan.

Data

Pengertian Data
Pengelompokan Data
Skala Pengukuran Data

Pada tabel distribusi frekuensi terlihat 8 orang (26,7%) dari 30 orang guru di lingkungan sekolah termasuk dalam kategori kinerja guru tinggi yaitu pada rentang skor 224 sampai 263 sebanyak 16 orang (53,3 %) guru termasuk dalam kategori mempunyai kinerja guru sedang. Berdasarkan data pada tabel di atas, dapat disusun grafik histogram seperti pada Gambar 1.

Populasi dan Sampel

Pengertian Populasi dan Sampel
Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Ukuran Sampel
Menentukan Ukuran Sampel
Menentukan Jumlah Sampel Penelitian

Hitung perkiraan jumlah minimum sampel yang diperlukan untuk setiap kelompok observasi, baik yang terpapar maupun tidak. Sampel yang representatif adalah sampel yang mempunyai ciri-ciri yang sama atau relatif sama dengan ciri-ciri populasi. Dalam suatu penelitian, jumlah populasi adalah 125 dan tingkat kesalahan yang diinginkan adalah 5%. Hitung jumlah sampel yang digunakan?.

Jadi jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 252 orang dosen tetap pada perguruan tinggi swasta di Kota Bogor. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah Random Sampling, yaitu metode pengambilan sampel yang sederhana. Jadi jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 333 guru swasta di sepuluh Taman Kanak-Kanak di Kotamadya Jakarta Selatan.

Tabel 3.3 Sampel Penelitian di 10 Kecamatan Di Kotamadya Jakarta Selatan

Uji Validitas dan Uji Reliabilitas

Validitas
Uji Validitas
Teknik Pembuatan Skala
Uji Reliabilitas

Dalam menghitung korelasi skor item dengan skor total, dapat menggunakan rumus korelasi product moment jika nilai skala sudah diubah ke dalam interval. Validitas menunjukkan sejauh mana skor/nilai/pengukuran yang diperoleh benar-benar mengungkapkan hasil pengukuran/pengamatan yang ingin diukur (Agung, 1990). Selanjutnya jika nilai koefisien korelasi product moment suatu query berada di atas nilai tabel kekritisan maka query tersebut signifikan.

Apabila suatu alat ukur digunakan dua kali – untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka alat ukur tersebut dapat diandalkan. S2 = Jumlah kuadrat simpangan skor y (skor Butir Pisah II) dibagi jumlah mata pelajaran. St = Jumlah kuadrat simpangan skor x dan skor y (skor bagian I dan II butir soal).

Uji Normalitas Data

Kertas Peluang Normal
Uji Liliefors
Uji Kolmogorov-Smirnov
Uji Chi-Kuadrat
Uji Jarque Bera
Uji Homogenitas
Uji Bartlett
Uji Box’s M Menggunakan Uji Chi Square
Perbedaan Uji Normalitas dan Homogenitas
Kesimpulan Kesamaan Uji Normalitas dan Homogenitas

Apabila Sig <  maka Ho ditolak berarti model regresi tersebut signifikan.Hasil perhitungan regresi X terhadap Y pada tabel ANOVA diperoleh Sig sebesar 0,002 pada taraf signifikansi  = 0,05 sehingga Sig <  maka Ho adalah ditolak yang berarti model regresi tersebut signifikan. Sig.(2-tailed) diperoleh sig sebesar 0,993 pada taraf signifikansi  = 0,05 sehingga sig >  maka Ho diterima yang berarti data berdistribusi normal. Apabila thitung > tabel maka Ho ditolak, hal ini berarti konstanta dan variabel yang diuji signifikan.

Sedangkan nilai Sig sebesar 0,001 dengan tingkat signifikan =0,05 menunjukkan Sig < , Ho ditolak yang berarti ada. Hasil perhitungan tabel ANOVA diperoleh nilai Sig sebesar 0,003 sehingga Sig < 0,05 maka Ho diterima yang berarti model persamaan struktural signifikan. Hasil perhitungan tabel ANOVA diperoleh nilai Sig sebesar 0,003 sehingga Sig < 0,05 maka Ho diterima yang berarti model persamaan struktural signifikan.

Tabel Liliefors pada lampiran, Tabel Harga Quantil Statistik Liliefors Distribusi Normal

Pengertian Regresi

Analisis regresi merupakan suatu metode statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan fungsional antara satu variabel dengan variabel lainnya (satu variabel atau lebih dari satu variabel). Tujuannya adalah untuk memprediksi atau memperkirakan nilai suatu variabel dalam kaitannya dengan variabel lain yang diketahui.

Regresi Linier Sederhana

Hasil perhitungan intersep (a) diperoleh thitung = 3,352 dan kemiringan (b) diperoleh thitung = 5,151 pada kolom B pada Tabel dan Tabel Koefisien. Hasil perhitungan intersep (a) adalah Sig=0,015 dan kemiringan (b) adalah Sig=0,002 pada tabel Koefisien dengan tingkat signifikan. Ho ditolak yang berarti model regresi tersebut signifikan.Hasil perhitungan regresi X vs Y pada tabel ANOVA diperoleh Fhitung sebesar 26,532 dan Ftabel pada taraf signifikansi  = 0,05 dengan dk (1,6) sebesar 5,987 sehingga Fhitung > .

Hasil perhitungan pada tabel Kolmogorov-Smirnov Test dengan satu sampel diperoleh KShitung sebesar 0,429 pada taraf signifikan =0,05 dengan N=8 diperoleh tabel sebesar 0,481 maka KShitung< KStabel maka Ho diterima yang akan mengatakan datanya berdistribusi normal. Hasil perhitungan simpangan linieritas pada tabel ANOVA diperoleh Fhitung = 1,749 dan Ftabel pada taraf signifikansi  = 0,05 dengan dk (4,2) adalah Ftabel = 10,355 karena Fhitung ≤ Ftabel maka Ho diterima yang berarti terdapat model regresi lapisan model Hasil perhitungan deviasi linearitas pada tabel ANOVA diperoleh Sig = 0,395 sedangkan taraf signifikansi  = 0,05 sehingga Sig >  maka Ho diterima yang berarti model regresi mempunyai model liner.

Gambar 5.2 Scatter Diagram hasil pengamatan y terhadap x Kesulitan metode ini menentukan persamaan regresi

Regresi Berganda

Hasil perhitungan pada kolom tabel koefisien t untuk masing-masing nilai thitung dari X1 sebesar 2,026 dan X2 sebesar -1,667 dengan ttabel = t. Hasil perhitungan koefisien korelasi pada tabel korelasi sebesar 0,802 atau 80,2%, hal ini menunjukkan a koherensi yang sangat kuat atau sangat tinggi. Hasil perhitungan koefisien korelasi pada tabel korelasi sebesar 0,807 atau 80,7%, hal ini menunjukkan korelasi yang sangat kuat atau sangat tinggi.

Hasil perhitungan pada Tabel Ringkasan Model menunjukkan bahwa hubungan Employee Engagement (Y) dan Personality (X1) dengan Efektivitas Program Pelatihan (X2) mempunyai koefisien korelasi sebesar 0,903 atau 90,3%, hubungan sangat kuat. Dari Tabel 7.4 hasil regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi Gaya Kepemimpinan (X1) terhadap Kompetensi Pedagogis (X3) sebesar 0,286 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,009 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000. Dari Tabel 7.11 hasil regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi gaya Kepemimpinan (X1) terhadap Kompetensi Pedagogis (X3) sebesar 0,779 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,026 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000 .

Gambar 5.4 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Pengertian Analisi Korelasi

Analisis korelasi merupakan suatu metode statistik untuk mengetahui kekuatan hubungan atau derajat hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya.

Korelasi Linier Sederhana

Korelasi Product Moment (Pearson)
Prosedur Pengujian Statistik

Hasil perhitungan koefisien korelasi pada tabel Korelasi adalah sebesar 0,615 atau 61,5% yang menunjukkan korelasi yang kuat atau tinggi. Y vs X1. B. antara variabel Y dan X2. C. antara variabel X2 dan X1. D. antara variabel Y dan Y e. antara variabel X1 dan X1. F. antara variabel X2 dan X2. Dengan demikian koefisien korelasi antara variabel X2 dan X1 masing-masing sebesar 0,993 dan 99,3% yang menunjukkan hubungan yang sangat kuat atau sangat tinggi. D.

Jadi koefisien korelasi antara variabel Y dan Y sebesar 1,00 atau 100%, hal ini menunjukkan hubungan yang sangat kuat atau sangat tinggi e. antara variabel X1 ke X1. Jadi koefisien korelasi antara variabel X1 dan X1 sebesar 1,00 atau 100%, hal ini menunjukkan hubungan f yang sangat kuat atau sangat tinggi. antara variabel X2 ke X2. Jadi koefisien korelasi antara variabel X2 dan X2 sebesar 1,00 atau 100%, hal ini menunjukkan hubungan yang sangat kuat atau sangat tinggi o Cara Menggunakan Excel.

Prinsip-Prinsip Dasar

Asumsi-Asumsi dan Prinsip-Prinsip Dasar

Hasil perhitungan pada tabel korelasi menggunakan Pearson hubungan antara keterikatan karyawan (Y) dengan kepribadian (X1) dengan koefisien korelasi sebesar 0,703 atau 70,3% dan nilai Sig sebesar 0,012 menunjukkan bahwa hubungan tersebut kuat atau tinggi dan signifikan. Hasil perhitungan pada tabel ringkasan model menunjukkan bahwa hubungan efektivitas program pelatihan (X2) dengan kepribadian (X1) mempunyai koefisien korelasi sebesar 0,993 atau 99,3% yang merupakan hubungan sangat kuat. Terlihat dari Tabel 7.4 dan Tabel 7.5 nilai koefisien regresi gaya kepemimpinan (X1) terhadap kompetensi pedagogik (X3) sebesar 0,286 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,009 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000, maka untuk kompetensi pedagogik (X3) memberikan nilai koefisien sebesar 1,545 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,269 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000.

Dari tabel 7.9 dan tabel 7.10 terlihat nilai koefisien regresi belajar mandiri (X2) terhadap kompetensi pedagogik (X3) sebesar 0,350 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,011 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000 kemudian untuk Pedagogis Kompetensi (X3) memperoleh nilai koefisien sebesar 0,951 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,225 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000. Dari tabel 7.12 hasil regresi menunjukkan nilai koefisien regresi Gaya Kepemimpinan (X1) terhadap kompetensi pedagogik (X3) sebesar 0,146 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,027 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000 kemudian untuk independen pembelajaran (X2) terhadap kompetensi pedagogik (X3) memperoleh nilai koefisien sebesar 0,179 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,033 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000. Dari tabel 7.11 dan tabel 7.12 terlihat bahwa nilai koefisien regresi Gaya Kepemimpinan (X1) terhadap kompetensi pedagogik (X3) sebesar 0,779 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,026 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000 kemudian untuk Mandiri Pembelajaran (X2) memperoleh nilai koefisien sebesar 0,179 dengan standar error (Std.Error) sebesar 0,033 dan nilai signifikansi (Sig) sebesar 0,000.

Contoh Kasus

Hasil penelitian yang akan dipaparkan antara lain; uraian data masing-masing variabel, uji persyaratan analisis, uji koefisien jalur, kesesuaian model, uji hipotesis, dan pengaruh langsung dan tidak langsung antar variabel.

Deskripsi Data

Komitmen Profesi (Y)
Pemberdayaan (X 1 )
Budaya Akademik (X 2 )
Kompetensi Pedagogik (X 3 )
Trust (X 4 )

Berdasarkan data primer yaitu jawaban responden mengenai Professional Engagement, diperoleh statistik deskriptif data tunggal Professional Engagement seperti terlihat pada tabel di bawah ini. Pada tabel 8.3 distribusi frekuensi terlihat 6 orang (24,0%) dari 25 dosen 6 fakultas di Universitas Pakuan masuk dalam kategori komitmen profesional tinggi yaitu pada rentang skor 137 sampai dengan 150, sebanyak 14 orang (56,0%) guru berada pada kategori dengan komitmen profesional sedang. Hal ini terlihat dari jawaban responden pada rentang skor 123 hingga 136, sedangkan sebanyak 5 orang (20,0%) guru masuk dalam kategori komitmen profesional rendah, hal ini terlihat dari jawaban responden pada rentang skor. 109 hingga 122.

Yang dapat dilihat dari distribusi frekuensi variabel Komitmen Profesi Dosen (Y) adalah persentase dosen yang mempunyai Komitmen Profesi rendah, jumlah dosen yang mempunyai Komitmen Profesi sedang masih cukup tinggi yaitu sebesar 20,0%. Hal lain yang dapat ditangkap adalah jumlah dosen yang berada pada kategori Komitmen Profesional tinggi (24,0%) masih dibandingkan dengan dosen yang memiliki Komitmen Profesional pada kategori rendah (20,0%) dan sedang (56,0%). Mengamati distribusi frekuensi setiap interval seperti terlihat pada tabel distribusi frekuensi dan gambar grafik histogram di atas data penelitian Komitmen Profesi Dosen mempunyai kecenderungan distribusi yang cenderung sedang.