54 perubahan variabel Y. Uji ini dilakukan dengan menghitung nilai F. Untuk
mengetahui hubungan linieritas diuji menggunakan software SPSS versi 17.0. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Interactive Graph. Menurut Burhan
Nurgiyantoro, Gunawan, dan Marzuki 2004: 286, jika nilai F hitung F tabel pada taraf signifikansi 5, maka dinyatakan garis regresi data tersebut linier.
Apabila nilai F hitung F tabel, maka dinyatakan garis regresi data tersebut tidak liniear.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas digunakan untuk memenuhi persyaratan analisis regresi ganda yaitu untuk mengetahui multikolinearitas atau antar variabel tidak
saling terkait harus independen. Untuk mengetahui multikolinearitas dalam penelitian ini diuji menggunakan software SPSS versi 17.0. Hasil perhitungan
dapat dilihat pada perhitungan Regression, dalam tabel Coefficients pada kolom Collinearity Statistics. Berdasarkan pendapat Danang Sunyoto 2007: 89-90, uji
multikolinearitas menggunakan besaran tolerance α dan variance inflation
factor VIF. Tolerance merupakan besarnya tingkat kesalahan yang dibenarkan secara statistik, sedangkan VIF adalah faktor inflasi penyimpangan baku kuadrat
standar deviasi. Jika angka pada tolerance menunjukkan 0,1 dan VIF menunjukkan 10, maka tidak terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, apabila
angka-angka pada kolom tolerance menunjukkan 0,1 dan VIF menunjukkan 10, maka terjadi multikolinieritas.
55
3. Uji Hipotesis a. Uji Regresi Sederhana
Analisis data dengan menggunakan regresi sederhana guna menguji kebenaran hipotesis 1 dan 2, yaitu pengaruh iklim sekolah dengan kinerja guru SD
serta pengaruh kepuasan kerja terhadap kinerja guru SD. Analisis regresi digunakan oleh peneliti apabila bermaksud memprediksi seberapa besar nilai
variabel dependent dihadapkan pada dua variabel independent dapat dimanipulasi diubah-ubah. Uji t dan uji f tidak diperlukan dalam penelitian ini dikarenakan
tidak menguji signifikansi dari sampel yang diberlakukan untuk populasi. Adapun langkah-langkah kegiatan analisis sebagai berikut:
1 Membuat persamaan garis regresi sederhana. Menurut Erwan Agus Purwanto
dan Dyah Ratih Sulistyastuti 2011: 187-188, untuk membuat persamaan garis pada regresi sederhana ini menggunakan rumus persamaan:
Keterangan: Ŷ = Variabel dependen terikat yang diprediksikan
X= Variabel independen bebas α = konstanta titik potong antara persamaan regresi dengan
sumbu Y
β
= Ukuran kecondongan garis regresi koefisien regresi Oleh karena itu, peneliti menggunakan software SPSS versi 17.0 guna
mempermudah perhitungan. Hasilnya dapat dilihat pada tabel Coefficients pada kolom B Unstandardized Coefficients.
Ŷ = α +
β
X
56 2
Mencari koefisien determinasi antara kriterium Y dengan prediktor X1 dan X2.
Koefisien ini digunakan untuk mengetahui variasi yang terjadi pada variabel terikat Y yang bisa dijelaskan pada variabel bebas X. Koefisien
determinasi dapat dicari dengan menggunakan software SPSS versi 17.0. Hasilnya dapat dilihat pada Model Summary R Square. Untuk mencari koefisien tersebut,
secara manual dapat menggunakan rumus korelasi product moment dengan angka kasar yang dikemukakan oleh Pearson yang dikuadratkan
. Adapun rumus Pearson tersebut sebagai berikut Burhan Nurgiyantoro, Gunawan, dan Marzuki,
2004: 338:
Keterangan: = koefisien korelasi antara variabel X dan Y N
= jumlah responden ∑X = jumlah skor butir
∑Y = jumlah skor total = jumlah kuadrat dari skor butir
= jumlah kuadrat dari skor total
b. Uji Regresi Ganda
Peneliti melakukan analisis data dengan menggunakan regresi ganda untuk mengetahui kebenaran hipotesis 3, yaitu: pengaruh iklim sekolah dan kepuasan
kerja terhadap kinerja guru SD. Menurut Sugiyono 2007: 260-262, analisis regresi ganda digunakan oleh peneliti apabila bermaksud meramalkan bagaimana
