70
Adapun langkah-langkah mengubah skor mentah menjadi skor baku adalah :
1. Menentukan skor terbesar dan skor terkecil dari skor mentah.
2. Menentukan rentangan R dengan rumus R = X
terbesar
- X
terkecil
3. Menentukan banyaknya kelas BK, dengan rumus Sturgess, yaitu :
BK = 1 + 3,3 log n, dengan n banyak data 4.
Menentukan panjang kelas i, yaitu I =
B CD
5. Membuat tabel distribusi frekuensi
6.
Menentukan rata-rata atau mean
+ dengan rumus : +
E =
∑FG
H
2
7. Menentukan stadar deviasi s
8. Mengubah skor mentah menjadi skor baku dengan menggunakan rumus :
T
,
= 50 + 10
?5 A
, Akdon, 2008:176-178
H. Prosedur Pengolahan dan Analisis Data
Dalam pengolahan data ini menggunakan program Statistical Pacakage for Social Science SPSS versi 15. Adapun prosedur pengolahan datanya adalah
sebagai berikut : 1.
Menyeleksi data, yaitu dengan cara memeriksa jawaban setiap responden sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
2. Menentukan bobot nilai untuk setiap kemungkinan jawaban pada setiap item
variabel penelitian dengan menggunakan skala penilaian yang telah ditentukan, selanjutnya menentukan skornya.
3. Melakukan analisis secara deskriptif untuk mengetahui kecenderungan data
dengan cara menentukan rata-rata atau mean, median, standar deviasi dan varians dari masing-masing variabel.
71
4. Menentukan hubungan antara variabel bebas independen dengan variabel
terikat dependen dengan menggunakan rumus Pearson Product Moment PPM, yaitu :
8
IJ
=
2 ∑G,K, 5 ∑G, . ∑K, L2∑G
H
5 ∑G
M
N 2∑K
H
5 ∑K
H
Sedangkan arti harga r akan dikonsultasikan berpedoman pada Tabel 3.7 :
Tabel 3.7 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien r Tingkat Hubungan
0,800 – 1,000 Sangat kuat
0,600 – 0,799 Kuat
0,400 – 0,599 Cukup Kuat
0,200 – 0,399 Rendah
0,000 – 0,199 Sangat Rendah
Sumber : Akdon 2008:188
Selanjutnya untuk menyatakan besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y dapat ditentukan koefisien determinan dengan rumus : KP = r
2
x 100, dimana KP adalah nilai koefisien determinan dan r
2
adalah nilai koefisien korelasi.
Pengujian lanjutan yaitu uji signifikansi yang berfungsi apabila peneliti ingin mengetahui makna hubungan variabel X terhadap Y, maka hasil korelasi
Pearson Product Moment PPM tersebut diuji dengan Uji Signifikansi dengan rumus :
.
,0123
=
7√25 √ 57
, dimana r = nilai koefisien korelasi, dan n = jumlah responden.
72
Kaidah Pengujian : a
Jika .
,0123
≥ .
09:;
, maka tolak Ho artinya hubungan X terhadap Y signifikan
b Jika
.
,0123
≤ .
09:;
, maka terima Ho artinya hubungan X terhadap Y tidak signifikan
Akdon, 2008:190 5.
Untuk mengetahui hubungan X
1
dan X
2
secara bersama-sama terhadap variabel Y digunakan rumus korelasi ganda, yaitu :
O
G
M
G K
=
7
PMQ
7
P Q
5 7
PMQ
. 7
P Q
. 7
PMP
57
PMP
6. Uji Regresi, digunakan untuk mencari pengaruh antar variabel. Dalam uji ini
digunakan regresi sederhana dan regresi ganda dengan rumus : a.
Persamaan regresi sederhana : Ŷ = a + bX, Akdon,
2008:197 Dengan b =
2∑GK5∑G.∑K 2∑G 5 ∑K
, dan a =
∑K5:.∑G 2
Dimana : Ŷ = subjek variabel terikat yang diproyeksikan
X = variabel bebas yang mempunyai nilai tertentu untuk diprediksi a = nilai konstanta harga Y jika X = 0
b = nilai arah sebagai penentu remalanprediksi yang menunjukkan nilai
peningkatan + atau penurunan - variabel Y. b.
Regresi ganda dengan dua variabel bebas dirumuskan : Ŷ = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
atau MLP = a + b
1
KMKS + b
2
KG Akdon, 2008:205
Keterangan : MLP
: Mutu Layanan Pembelajaran a
: konstanta b
1
b
2
: koefisien variabel
73
KMKS : Kinerja Manajemen Kepala Sekolah KG
: Kinerja Guru
I. Pengujian Persyaratan Analisis
Pengujian persyaratan analisis dilakukan apabila peneliti menggunakan analisis parametrik. Pengujian persyaratan analisis yang dilakukan adalah dalam
bentuk uji normalitas dan uji linieritas, namun sebelumnya peneliti harus mengubah atau menaikkan dari data ordinaldata mentah menjadi data
intervaldata baku, Akdon, 2008:165. 1.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang terkumpul
berdistribusi normal atau tidak. Dengan uji normalitas akan diketahui sampel yang diambil berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Apabila
pengujian normal, maka hasil perhitungan statistiknya dapat digeneralisasikan pada populasinya.
Adapun langkah-langkah uji normalitas sebagai berikut : a.
Mencari skor terbesar dan terkecil b.
Mencari nilai Rentangan R c.
Mencari Banyaknya Kelas BK, BK = 1 + Log n d.
Mencari nilai panjang kelas i, dengan rumus : I =
B CD
e. Membuat tabulasi dengan tabel penolong
f. Mencari rata-rata Mean, dengan rumus :
+ =
∑FG
H
2
g. Mencari simpangan baku standar deviasi, dengan rumus :
s =
2.∑FG
M
5 ∑FG
M
2. 25
h. Membuat daftar frekuensi yang diharapkan dengan cara :
1 Menentukan batas kelas
2 Mencari nilai Z-score untuk batas kelas interval dengan rumus :
3 Mencari luas 0 – Z dari tabel kurve normal dengan menggunakan
angka-angka untuk batas kelas.
74
4 Mencari luas tiap kelas interval
5 Mencari frekuensi yang diharapkan fe dengan cara mengalikan luas
tiap interval dengan jumlah responden n i.
Mencari chi-kuadrat hitung +
,0123
, dengan rumus : + = ∑
FR5F; F;
S ,T
j. Membandingkan
+
,0123
dengan +
09:;
Pedoman yang digunakan untuk menentukan data berdistribusi normal atau tidak normal adalah dengan membandingkan
+
,0123
dengan +
09:;
pada taraf signifikansi α = 0,05. Kaidah keputusan yang berlaku adalah sebagai berikut :
1 Jika
+
,0123
≥ +
09:;
, maka artinya distribusi data tidak normal 2
Jika +
,0123
≤ +
09:;
, maka artinya distribusi data normal Akdon:2008:167-171
2. Uji Linieritas Regresi
Variabel yang akan diuji linieritasnya adalah variabel X
1
, X
2
, atas Y. Penghitungan uji linieritas regresi dilakukan dengan bantuan komputer
program SPSS versi 15. Pedoman yang digunakan untuk menentukan data berdistribusi linier atau tidak linier adalah dengan membandingkan
U
,0123
dengan U
09:;
pada taraf signifikansi α = 0,05. Kaidah keputusan yang berlaku adalah sebagai berikut :
c Jika
U
,0123
≤ U
09:;
, maka artinya distribusi data berpola linier d
Jika U
,0123
≥ U
09:;
, maka artinya distribusi data tidak linier Akdon,2008:176
J. Prosedur Penelitian
