83
Hasan Taufan Rahman, 2014 Pengaruh perilaku kepemimpinan kepala sekolah dan iklim sekolah terhadap kinerja
mengajar guru bahasa inggris di SMP Swasta se-kabupaten Garut universitas pendidikan indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
1. Mengubah
̅
= angka baku 2.
Untuk setiap data dihitung peluangnya dengan menggunakan daftar distribusi normal baku, dihitung F
= P Z ; P = Proporsi
3. Menghitung proporsi S
, yaitu: S =
4. Hitung selisih [F
- S ]
5. Bandingkan Lo dengan L tabel.
Untuk hipotesis Ho : fx = normal Ha : fx
normal Kriteria pengujian jika Lo
L tabel, Ho terima dan Ha tolak. Dengan kata lain Lo
L tabel maka data berdistribusi normal.
3. Analisis Korelasi
Untuk mengetahui hubungan antar variabel X dan Y digunakan analisis korelasi yakni Person Product Moment PPM. Korelasi PPM dilambangkan r
dengan ketentuan nilai r = 1 artinya korelasi negatif sempurna. r = 0 artinya tidak ada korelasi, dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat. Arti harga r akan
dibandingkan dengan tabel interprestasi nilai r sebagai berikut:
Tabel 3.14 Interprestasi Terhadap Koefisien Korelasi
Nilai interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199
0,20 – 0,399
0,40 – 0,599
0,60 – 0,799
0,80 – 1,000
Sangat rendah Rendah
Sedang Kuat
Sangat kuat Sumber: Sugiyono 2011: 231
Dalam penghitungan dan pengolahan data ini penulis menggunakan bantuan komputer aplikasi Microsoft Excel dan aplikasi SPSS ver 20.0 for
windows.
84
Hasan Taufan Rahman, 2014 Pengaruh perilaku kepemimpinan kepala sekolah dan iklim sekolah terhadap kinerja
mengajar guru bahasa inggris di SMP Swasta se-kabupaten Garut universitas pendidikan indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Rumus korelasi Product Moment dari Pearson Singarimbun dan Effendi, 1989:137 sebagai berikut:
r =
Keterangan : = Koefisien korelasi antara gejala x dan gejala y
x = Variabel bebas x = Variabel terikat
n = Jumlah responden Selanjutnya hasil nilai r yang diperoleh harus diuji keberartiannya.
Sudjana 1986:377, jika t-hitung t-tabel, maka nilai r dianggap berarti. Sebaliknya apabila, t-hitung t-tabel maka nilai r tersebut dianggap tidak berarti.
4. Menentukan Model Regresi
Model regresi linier dibutuhkan karena kita melihat hubungan antara dua variabel, yaitu variabel bebas dan variabel terikat. Selain itu
model regresi linier sebagai aproksimasi untuk model yang tidak linier. Model regresi linier Y atas X adalah Y
E
=a+bX
E
, dengan a dan b adalah estimator untuk
dan dalam persamaan Y =
. Untuk mencari a dan b digunakan rumus berikut:
a =
∑ ∑
b =
∑
∑ ∑
∑
∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
Keterangan: X = variabel bebas
Y = variabel terikat
85
Hasan Taufan Rahman, 2014 Pengaruh perilaku kepemimpinan kepala sekolah dan iklim sekolah terhadap kinerja
mengajar guru bahasa inggris di SMP Swasta se-kabupaten Garut universitas pendidikan indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
n = jumlah responden
5. Uji Keberartian Koefisien X dalam Model Regresi
