70
tampak bahwa data-datanya menyebar disekitar garis diagonal dan mengelilingi arah garis diagonal maka data dari ketiga variabel tersebut
dapat dikatakatan berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dihitung pula dengan uji One Sample Kolmogorof-Smirnov.Hasil lengkapnya dapat dilihat
pada lampiran 12 hal 111
Tabel 4.18 Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
51 .0000000
1.23482534 .120
.120 -.085
.855 .457
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Uji normalitas data ini menggunakan one sample kolmogorov- smirnov Test yaitu dengan membandingka hasil Asymp. Sig.dua variabel
dengan taraf signifikansi 5 atau derajat kepercayaan 95. Jika Asymp. sig. dua variabel 0,05 maka data berdistribusi normal.Jika Asymp. Sig.
Dua variabel 0,05 maka data tidak berdistribusi normal. Asymp sig tabel diatas menunjukan 0,457 0,05 maka data berdistribusi normal.
4.3.2 Uji multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas Ghozali, 2001: 63. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variable bebas.
71
Hasil uji multikolinieritas sebagai berikut : Tabel 4.19 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
.722 1.386
.722 1.386
Kepemimpinan Kepala Sekolah Motivasi Guru
Model 1
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Pengelolaan Kelas a.
Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dengan melihat harga tolerance
dan VIF varians inflation factor, di mana jika harga tolerance kurang dari 10 atau harga VIF tidak melebihi 10 maka model regresi tersebut tidak
mengalami multikolinieritas Iman Ghozali, 2001: 66.
Nilai VIF infalaction faktor sebesar 1,386 dan nilai toleransi sebesar 0,722 jadi dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini bebas tidak
mengandung multikolinieritas.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya Ghozalli, 2001: 77.
Hasil uji heterokedastisitas dengan menggunakan grafik scatter plot dapat digambarkan sebagai berikut :
72
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2
R e
gr es
s ion
S tude
nti ze
d
Resid u
a l
3 2
1 -1
-2 -3
Scatterplot
Dependent Variable: Pengelolaan Kelas
Gambar 4.3.3 heterokedastisitas scatter plot Terlihat pada grafik diatas ternyata titik-titik tersebar tidak teratur dan tidak
membentuk pola yang teratur, serta berada diatas maupun dibawah angka nol sumbu vertical yang berarti model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas.
Pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pula dari uji Glejser untuk menggeser nilai absolute residual terhadap variable bebas.
Tabel 4.20 Uji Heterokedastisitas
Coefficients
a
2.244 1.571
1.429 .160
.115 .035
.388 3.235
.002 .178
.050 .423
3.533 .001
Constant Kepemimpinan
Kepala Sekolah Motivasi Guru
Model 1
B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig.
Dependent Variable: Pengelolaan Kelas a.
Hasil analisis regresi berganda diperoleh koefisien untuk variabel bebas X1= 0,115 dan X2= 0,178 dengan konstanta sebesar 22,244, sehingga model
persamaan regresi yang diperoleh adalah: Y= 22,244 + 0,115X1 + 0, 178X2
73
Dimana: Y = Variabel terikat pengelolaan kelas
X1 = Variabel bebas Kepemimpinan Kepala Sekolah X2 = Variabel bebas Motivasi guru
1 Variabel kepemimpinan kepala sekolah dan motivasi guru berpengaruh
positif terhadap pengelolaan kelas. 2
Nilai konstanta Y sebesar 22,244 yang artinya adalah jika kepemimpinan kepala sekolah dan motivasi guru sama dengan nol, maka pengelolaan
kelas akan menjadi sebesar 22,244 3
Koefisien regresi X1 Kepemimpinan Kepala Sekolah dari perhitungan regresi berganda diperoleh nilai koefisien b1 = 0,115. Hal ini berarti
setiap ada peningkatan satu poin kepemimpinan kepala sekolah X1, maka akan diikuti kenaikan pengelolaan kelas Y sebesar 0,115 apabila
variabel motivasi guru X2 adalah konstanta. 4
Koefisien regresi X2 Motivasi guru dari perhitungan regresi berganda didapat nilai koefien b2 = 0, 178. Hal ini berarti setiap ada peningkatan
satu poin kreativitas belajar X2, maka akan diikuti kenaikan pengelolaan kelas Y sebesar 0,178 apabila variabel Kepemimpinan Kepala Sekolah
X1 adalah konstan.
74
4.4 Regresi Linier Ganda antara Kepemimpinan Kepala Sekolah,
