118
Dengan jumlah data n sama dengan 97 dan jumlah variabel k sama dengan 2 serta
α= 5 diperoleh angka d
L
= 1,62 dan d
U
= 1,71.
Autokorelasi negatif
Tanpa kesimpulan
Tidak terdapat autokorelasi
Tanpa kesimpulan
Autokorelasi positif
Gambar 4.4 Hasil Pengujian Durbin Watson
Karena d = 1,756 terletak antara 4 – dU dan dU maka model persamaan regresi yang diajukan tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun
negatif.
4.1.6. Uji Hipotesis
Analisis regresi ini digunakan untuk melihat pengaruh antara variabel X terhadap variabel Y secara parsial. Perhitungan regresi linier sederhana di sini
menggunakan bantuan program SPSS ver. 11.5 periksa lampiran 4 b sd c. Dimana hasilnya dapat diuraikan sebagai berikut.
4.1.6.1. Pengaruh Motivasi Kerja X
1
dengan Kinerja Guru Y
Hasil perhitungan regresi linier sederhana diperoleh nilai koefisien regresi untuk variabel motivasi kerja X
1
sebesar 0,833, dengan nilai konstanta sebesar 116,264, dan nilai koefisien determinasi sebesar 0,748.
Sehingga persamaan regresi sederhana dapat dituliskan sebagai berikut : Y = a + b1 X
1
dL 1,62
dU 1,71
4-dU 2,29
4-dL 2,38
DW 1,756
119
Y = 116,264 + 0,833X
1
Dimana : Y = Kinerja guru
a = Konstanta
X
1
= Motivasi kerja Hasil regresi tersebut menunjukkan bahwa variabel motivasi kerja
X
1
secara linier mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja guru Y sebesar 0,833, yang artinya semakin baik motivasi kerja X
1
, maka kinerja guru Y akan mengalami kenaikan. Sedangkan jika dilihat dari hasil
koefisien determinasi sebesar 0,748 menunjukkan bahwa kinerja guru Y dipengaruhi oleh motivasi kerja X
1
sebesar 74,8.
4.1.6.2. Pengaruh Kepemimpinan Situasional X
2
dengan Kinerja GuruY
Hasil perhitungan regresi linier sederhana diperoleh nilai koefisien regresi untuk variabel gaya kepemimpinan X
2
sebesar 0,797, dengan nilai konstanta sebesar 110,869, dan nilai koefisien determinasi sebesar 0,584.
Sehingga persamaan regresi sederhana dapat dituliskan sebagai berikut : Y = a + b1 X
2
Y = 110,869 + 0,797X
2
Dimana : Y = Kinerja guru
a = Konstanta
X
2
= Kepemimpinan Situasional
120
Hasil regresi tersebut menunjukkan bahwa variabel kepemimpinan situasional X
2
secara linier mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja guru Y sebesar 0,797, yang artinya semakin baik kepemimpinan
situasional X
2
, maka kinerja guru Y akan mengalami kenaikan. Sedangkan jika dilihat dari hasil koefisien determinasi sebesar 0,584
menunjukkan bahwa kinerja guru Y dipengaruhi oleh kepemimpinan situasional X
2
sebesar 58,4.
4.1.6.3. Analisis Regresi Berganda
Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas Motivasi kerja X
1
, dan Kepemimpinan situasional X
2
terhadap variabel terikat kinerja guru Y. Perhitungan analisis data dalam penelitian ini adalah menggunakan
bantuan program komputer SPSS Ver 11.5. Hasil perhitungan adalah sebagai berikut : periksa lampiran 4
Tabel 4.8 Koefisien Regresi, Uji t dan Uji F
Variabel B
Uji t Sig. t
Keterangan Konstanta
106,780 Motivasi kerja X
1
0,547 4,377
0,017 Menerima
Ha Gaya kepemimpinan X
2
0,276 3,246
0,022 Menerima
Ha R Square R
2
0,663 F hitung
7,484 Sig. F
0,000 Menerima Ha
Sumber : Data primer yang diolah, 2007
121
Berdasarkan tabel 4.11, dapat ditulis persamaan regresi berganda sebagai berikut :
Y = 106,780 + 0,547 X
1
+ 0,276 X
2
Dimana : Y = Kinerja guru X
1
= Motivasi kerja X
2
= Kepemimpinan Situasional Berdasarkan hasil persamaan regresi diatas, dapat dijelaskan bahwa :
a. Nilai koefisien X
1
motivasi kerja sebesar 0,547 dengan tanda positif, menunjukkan bahwa jika motivasi kerja semakin baik dengan asumsi
variabel lain dianggap ceteris paribus, maka kinerja guru Y akan mengalami kenaikan.
b. Nilai koefisien X
2
kepemimpinan situasional sebesar 0,276 dengan tanda positif, menunjukkan bahwa jika kepemimpinan situasional
semakin baik dengan asumsi variabel lain dianggap ceteris paribus, maka kinerja guru Y akan mengalami peningkatan.
4.1.6.4. Koefisien Determinasi
