94
Ternyata Nilai signif F atau signifikansi atau nilai probabilitas ≤
0,05 atau 0,000 0,05, maka distribusi data Komunikasi X
1
terhadap efektivitas kerja kepala sekolah Y berpola Linier. Berikut ini ditunjukkan gambar 3.7. Diagram
Garis untuk menunjukkan arah atau kelinieran data Komunikasi X
1
terhadap efektivitas kerja kepala sekolah Y sebagai berikut.
Gambar 3.7 Diagram Garis Menunjukkan Arah Linieritas Data
Variabel Komunikasi X
1
terhadap Efektivitas Kerja Kepala Sekolah Y b Uji Linieritas Kemampuan manajerial X
2
atas Efektivitas Kerja Kepala Sekolah Y
Model Summary
.571 .326
.319 10.003
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
The independent variable is Kemampuan Manajerial X2.
ANOVA
4692.398 1
4692.398 46.894
.000 9706.107
97 100.063
14398.505 98
Regression Residual
Total Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig.
The independent variable is Kemampuan Manajerial X2.
Tabel 3.17
Tabel 3.18
95
Ternyata Nilai signif F atau signifikansi atau nilai probabilitas ≤
0,05 atau 0,000 0,05, maka distribusi data kemampuan manajerial X
2
terhadap efektivitas kerja kepala sekolah Y berpola Linier. Berikut ini ditunjukkan
Gambar 3.8. Diagram Garis untuk menunjukkan arah atau kelinieran data kemampuan manajerial X
2
terhadap efektivitas kerja kepala sekolah Y sebagai berikut.
Gambar 3.8
Diagram Garis Menunjukkan Arah Linieritas Data Variabel Kemampuan Manajerial X
2
terhadap Efektivitas Kerja Kepala Sekolah Y Coefficients
.611 .089
.571 6.848
.000 24.122
5.612 4.298
.000 Kemampuan
Manajerial X2 Constant
B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig.
Tabel 3.19
96
H. Analisis Data
Kegiatan yang cukup penting dalam keseluruhan proses penelitian adalah pengolahan data. Dengan pengolahan data dapat diketahui tentang
makna dari data yang berhasil dikumpulkan. Dengan demikian hasil penelitianpun akan segera diketahui. Dalam pelaksanaannya, pengolahan data
dilakukan melalui bantuan komputer dengan program SPSS Statistical Product and Service Solution versi 14.
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis korelasi pearson product moment dan korelasi ganda. Analisis ini akan digunakan
dalam menguji besarnya pengaruh variabel X
1,
dan X
2
terhadap Y. Analisis ini untuk mengetahui pengaruh
komunikasi X
1
, dan kemampuan manajerial X
2
terhadap efektivitas kerja kepala sekolah Y di SD Negeri Kabupaten Cirebon baik secara bersama-sama maupun secara individu. Rumus analisis korelasi
Pearson Product Moment PPM adalah sebagai berikut.
} .
}.{ .
{ .
2 2
2 2
Y Y
n X
X n
Y X
XY n
r
XY
∑ −
∑ ∑
− ∑
∑ ∑
− ∑
=
Korelasi PPM dilambangkan r dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga –1
≤ r
≤ +1. Apabila nilai r = – 1 artinya korelasinya negatif sempurna;
r = 0 artinya tidak ada korelasi; dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat. Sedangkan arti harga r akan dikonsultasikan dengan Tabel interpretasi Nilai r
sebagai berikut.
97
Tabel 3.20 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien Tingkat Pengaruh
0,80 – 1,000 0,60 – 0,799
0,40 – 0,599 0,20 – 0,399
0,00 – 0,199
Sangat Tinggi Tinggi
Cukup Rendah
Sangat Rendah
Sumber: Riduwan dan Sunarto 2008:138
Pengujian lanjutan yaitu uji signifikansi yang berfungsi apabila peneliti ingin mencari makna pengaruh variabel X terhadap Y, maka hasil korelasi PPM
tersebut diuji dengan Uji Signifikansi dengan rumus :
Keterangan : t
hitung
= Nilai t r = Nilai Koefisien Korelasi
n = Jumlah sampel Selanjutnya untuk menyatakan besar kecilnya sumbangan variabel X
terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien diterminan. Koefisien determinasi adalah kuadrat dari koefisien korelasi PPM yang dikalikan dengan
100. Dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel X mempunyai sumbangan atau ikut menentukan variabel Y. Sumbangan dicari dengan
menggunakan rumus:
Keterangan : KD = Nilai Koefisien Diterminan Kontribusi antar variabel
r = Nilai Koefisien Korelasi. Mengetahui pengaruh antara variabel X
1
dan X
2
terhadap variabel Y digunakan rumus korelasi ganda sebagai berikut.
2
1 2
r n
r t
hitung
− −
=
KD = r
2
x 100
2 2
. 1
2 .
1 .
2 .
1 2
. 2
2 .
1 .
2 .
1
1 .
. 2
X X
X X
Y X
Y X
Y X
Y X
Y X
X
r r
r r
r r
R −
− +
=
