sebesar 0,935 atau 93,5 lebih besar dari 0,70 atau 70 sehingga butir soal dikatakan reliabel dan dapat digunakan dalam penelitian.
3.7. Metode Analisis Data
Untuk menganalisis data, peneliti menggunakan tiga analisis yaitu analisis statistik deskriptif, analisis regresi berganda, dan analisis jalur. Analisis statistik
deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data yang telah terkumpul terkait kepemimpinan kepala sekolah, motivasi kerja dan kinerja guru. analisis regresi
berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh langsung kepemimpinan kepala sekolah terhadap kinerja guru melalui motivasi kerja guru. sedangkan analisis
jalur path analysis digunakan untuk menganalisis pengaruh tidak langsung kepemimpinan kepala sekolah terhadap kinerja guru melalui motivasi kerja guru.
berikut penjabaran masing-masing metode analisis data :
3.7.1. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul
sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi Sugiyono, 2011:199. Analisis statistik deskriptif yang
dipakai adalah deskripsi persentase, digunakan untuk mendeskripsikan variabel kinerja guru, kepemimpinan kepala sekolah dan motivasi kerja.
Untuk menentukan kriteria penilaian pada variabel kepemimpinan kepala sekolah, maka disusun pedoman penilian sebagai berikut.
1.Skor maksimal = 16 x 5= 80
2.Skor minimal = 16 x 1 = 16
3.Rentang = 80 - 16 + 1 = 65
4.Jarak pengukuran = 5
5.Interval = 65 5 = 13
Tabel 3.8 Kepemimpinan Kepala Sekolah
No. Interval
Kategori
1. 68
– 80 Sangat Baik
2. 55
– 67 Baik
3. 42
– 54 Cukup Baik
4. 29
– 41 Tidak Baik
5. 16
– 28 Sangat Tidak Baik
Sumber: Data primer yang diolah, 2015 Untuk menentukan kriteria penilaian pada variable motivasi kerja, maka
disusun pedoman penilian sebagai berikut. 1. Skor maksimal
= 12 x 5 = 60 2. Skor minimal
= 12 x 1 = 12 3. Rentang
= 60 - 12 + 1 = 49 4. Jarak pengukuran
= 5 5. Interval
= 49 5 = 9,8 dibulatkan 10
Tabel 3.9 Motivasi Kerja
No. Interval
Kategori 1.
52 – 61
Sangat Tinggi 2.
42 – 51
Tinggi 3.
32 – 41
Cukup Tinggi 4.
22 – 31
Rendah 5.
12 – 21
Sangat Rendah Sumber: Data primer yang diolah, 2015
Untuk menentukan kriteria penilaian pada variabel kinerja guru, maka disusun pedoman penilian sebagai berikut.
1. Skor maksimal = 18 x 5= 90
2. Skor minimal = 18 x 1 = 18
3. Rentang = 90 - 18 + 1 = 73
4. Jarak pengukuran = 5 5. Interval
= 73 5 = 14,6 dibulatkan 15
Tabel 3.10 Kinerja Guru
No. Interval
Kategori
1. 78
– 92 Sangat Baik
2. 63
– 77 Baik
3. 48
– 62 Cukup Baik
4. 33
– 47 Tidak Baik
5. 18
– 32 Sangat Tidak Baik
Sumber: Data primer yang diolah, 2015
3.7.2. Analisis Statistik Inferensial
3.7.2.1. Uji Prasyarat 3.7.2.1.1.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal karena dalam uji t
dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal Ghozali, 2011:160. Jadi, dalam uji normalitas akan diketahui apakah data berdisribusi
normal atau tidak. Dalam penelitian ini digunakan bantuan alat uji dengan bantuan software SPSS 19 dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov
dengan taraf signifikansi 0,05. Jika nilai signifikan leb ih besar dari α 5 maka
data berdistribusi normal dan sebaliknya jika lebih kecil dari α 5 data tidak berdistribusi normal.
3.7.2.1.2. Uji Linieritas
Uji linieritas digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau tidak Ghozali, 2010:166. Untuk menguji linieritas
dapat diketahui dengan melihat nilai signifikansi pada output SPSS, jika nilai signifikansi Deviation From Linearity lebih besar dari 0,05 maka kesimpulannya
adalah terdapat hubungan linear secara signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen. Sebaliknya, Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05,
maka kesimpulannya adalah tidak terdapat hubungan yang linear antara variabel independen dengan variabel dependen.
3.7.2.2. Uji Asumsi Klasik 3.7.2.2.1.
Uji Multikolonieritas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi yang kuat di antara variabel-variabel independen yang diikutsertakan dalam
pembentukan model Ghozali, 2011:105. Jika nilai VIF Variance Inflation Factor kurang dari atau sama dengan 10 atau nilai Tol Tolerance lebih besar
atau sama dengan 0,10 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
3.7.2.2.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi liner kesalahan pengganggu e mempunyai varians yang sama atau tidak
dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011:139. Untuk menguji heteroskedastisitas dapat diketahui dari nilai signifikan korelasi Rank
Spearman antara masing-masing variabel independen dengan residualnya. Jika
nilai signifikan lebih besar dari α 5 maka tidak terdapat Heteroskedastisitas, dan sebaliknya jika lebih kecil dari α 5 maka terdapat Heteroskedastisitas.
3.7.3. Analisis Jalur Path Analysis
