Mariani : Perencanaan Sumberdaya Pendidikan Terhadap Peningkatan Mutu Lulusan Sekolah Menengah Negeri Di Kota Tanjungbalai, 2009
3.4.2.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual antar pengamatan. Jika varians dan
residual antar pengamatan tetap maka disebut terjadi homoskedastisitas. Tetapi jika varians berbeda maka terjadi heteroskedastisitas. Sedang kondisi yang diinginkan
untuk model regresi dikatakan baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya
heteroskedastisitas yaitu rank korelasi dari Spearman Gujarati dalam Sudarmanto, 2005:148 dimana uji hipotesisnya dilakukan dengan dua tahap yaitu menghitung
nilai residual absolutnya terlebih dahulu baru menghitung korelasi antar nilai variabel dengan nilai residual absolutnya. Adapun kriteria ujinya adalah tolak Ho bila nilai
koefisien korelasi spearman koefsien alpha atau nilai koefisien r hitung r tabel.
3.4.3. Analisa Data
Data yang telah terkumpul selanjutnya akan dinalisis dengan menggunakan analisis deskriptif untuk menjawab permasalahan pertama dan analisis regresi
berganda multiple regression untuk menjawab permasalahan kedua. Analisis Deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan ciri-ciri sampel pada
variabel tunggal baik variabel independen maupun variabel dependen. Pendeskripsian masing-masing variabel dilakukan dengan menggunakan statistik rata-rata dan
persentase yang dituangkan dalam tabel distribusi frekuensi. Selanjutnya untuk mengetahui derajat persepsi responden terhadap perencanaan tenaga kependidikan,
sarana prasarana, partisipasi masyarakat dan pembiayaan, kriteria dibuat kedalam
Mariani : Perencanaan Sumberdaya Pendidikan Terhadap Peningkatan Mutu Lulusan Sekolah Menengah Negeri Di Kota Tanjungbalai, 2009
lima klasifikasi yaitu SB sangat baik, B baik, CB cukup baik, KB kurang baik dan TB tidak baik, sedangkan untuk mutu lulusan klasifikasinya yakni SM sangat
memuaskan, M memuaskan, CM cukup memuaskan, KM kurang memuaskan dan TM tidak memuaskan.
Skor kriteria persepsi responden terhadap variabel-variabel yang diungkap didasarkan pada skor maksimal yang mungkin dicapai oleh responden. Skor ini
diperoleh dari perkalian jumlah item dengan skor pada alternatif jawaban dan untuk menetapkan klasifikasi masing-masing variabel ditetapkan dengan mengurangkan
skor maksimal dengan skor minimal jawaban kemudian dikelompokkan menjadi lima klasifikasi sehingga akan diperoleh interval skor untuk masing-masing variabel.
Sementara itu mengenai analisis regresi berganda atas variabel-variabel X
1
, X
2
, X
3
dan X
4
dapat dirumuskan sebagai berikut: Y
1
= b +b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+µ Y
2
= b +b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+µ dengan :
Y
1
= Mutu Lulusan tingkat kepuasan terhadap lulusan yang masuk PTN
Y
2
= Mutu Lulusan tingkat kepuasan terhadap lulusan yang bekerja X
1
= Tenaga kependidikan X
2
= Sarana prasarana X
3
= Partisipasi masyarakat X
4
= Pembiayaan b
= Intercept konstanta b
1
…b
4
= Koefisien regresi µ
= Kesalahan pengganggu Selanjutnya untuk pengujian signifikansi semua variabel independen tenaga
kependidikan, sarana prasarana, partisipasi masyarakat dan pembiayaan secara
Mariani : Perencanaan Sumberdaya Pendidikan Terhadap Peningkatan Mutu Lulusan Sekolah Menengah Negeri Di Kota Tanjungbalai, 2009
bersama-sama terhadap mutu lulusan yang berhasil masuk PTN dan yang bekerja akan digunakan uji statistik F dengan formula sebagai berikut:
SSRk F=
SSEn-k
Dimana: SSR
= sum of square due to regression jumlah kuadrat yang diregresikan SSE
= sum of square error jumlah kuadarat kesalahan n
= jumlah observasi k
= jumlah parameter termasuk intercept dalam model Kuncoro:2004:219 Kriteria yang berlaku untuk uji signifikansi di atas adalah bahwa akan menerima
hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh secara signifikan dan positif secara bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen apabila
nilai statistik F hitung lebih besar dari nilai F tabel. Sementara itu uji signifikansi variabel independen secara parsial akan
menggunakan statistik uji t dengan rumusan: t = b
i
S b
i
= Koefisien
regresi S
= S tandar deviasi dengan membandingkan nilai statistik t dengan t tabel dimana akan akan menerima
hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen jika nilai statistik t hasil perhitungan
lebih tinggi dibanding nilai t tabel.
3.5. Defenisi operasional
