menjawab 33,3 sering dan 26,7 menjawab kadang-kadang. Tidak ada 0 menjawab tidak pernah. Hal ini menunjukkan bahwa ketika mengajar
guru memperhatikan kepribadiannya seperti penampilan, sikap dan perilakunya. Hal ini dimaksudkan agar menjadi panutan bagi siswai.
Tabel. 31 Guru anda memeriksa absensikehadiran siswa sebelum mengajar
No Alternatif Jawaban
Frekuensi Persentase
25 Selalu
44 97,8
Sering 1
2,2 Kadang-kadang
Tidak Pernah
Jumlah 45
100
Berdasarkan data tabel 31 di atas dapat dilihat bahwa hampir seluruhnya 97,8 responden menjawab guru selalu memeriksa
absensikehadiran siswa sebelum mengajar, sedikit 2,2 menjawab sering dan tidak ada 0 menjawab kadang-kadang dan tidak pernah. Hal ini
menunjukkan bahwa guru selalu mementingkan kehadiran siswa di kelas dengan memeriksa atau mengisi absensi siswa sebelum mengajar.
C. Pengolahan dan Analisis Data
Sebelum uji hipotesa, berikut ini akan ditampilkan hasil akumulasi perhitungan dari tiap-tiap variabel sebagai berikut:
Tabel. 32 Hasil Perhitungan Variabel X dan Y
Mutu Mengajar Guru terhadap Prestasi Belajar Siswa X
Y
72 75
74 85
70 70
66 70
70 75
71 75
70 70
69 75
70 65
71 80
72 80
71 65
72 85
71 75
70 80
71 65
70 75
66 80
70 75
72 70
67 75
70 65
71 75
70 80
70 85
65 70
67 70
75 85
69 70
71 70
66 65
70 65
71 65
66 75
64 70
71 75
72 80
70 70
73 85
68 75
70 75
71 80
72 75
70 70
73 85
3.150 3.345
Dari hasil perhitungan variabel X diatas, maka nilai tertinggi adalah 75 dan nilai terendah adalah 64 dengan means adalah 70
M
x
= ∑X
N = 3.150
45 = 70
Untuk variabel Y, nilai tertinggi adalah 85 dan nilai terendah adalah 65 dengan means adalah 74,3
M
y
= ∑Y N
= 3.345 45
= 74,3 Selanjutnya melakukan perhitungan antara variabel X dan variabel Y,
dengan memasukkan ke dalam tabel kerja di bawah ini:
Tabel. 33 Tabel Kerja
Tabel Korelasi Product Moment No
X Y
X.Y X
2
Y
2
1 72
75 5.400
5.184 5.625
2 74
85 6.290
5.476 7.225
3 70
70 4.900
4.900 4.900
4 66
70 4.620
4.356 4.900
5 70
75 5.250
4.900 5.625
6 71
75 5.325
5.041 5.625
7 70
70 4.900
4.900 4.900
8 69
75 5.175
4.761 5.625
9 70
65 4.550
4.900 4.225
10 71
80 5.680
5.041 6.400
11 72
80 5.760
5.184 6.400
12 71
65 4.615
5041 4.225
13 72
85 6.120
5.184 7.225
14 71
75 5.325
5.041 5.625
15 70
80 5.600
4.900 6.400
16 71
65 4.615
5.041 4.225
17 70
75 5.250
4.900 5.625
18 66
80 5.280
4.356 6.400
19 70
75 5.250
4.900 5.625
20 72
70 5.040
5.184 4.900
21 67
75 5.025
4.489 5.625
22 70
65 4.550
4.900 4.225
23 71
75 5.325
5.041 5.625
24 70
80 5.600
4.900 6.400
25 70
85 5.950
4.900 7.225
26 65
70 4.550
4225 4.900
27 67
70 4.690
4.489 4.900
28 75
85 6.375
5.625 7.225
29 69
70 4.830
4.761 4.900
30 71
70 4.970
5.041 4.900
31 66
65 4.290
4.356 4.225
32 70
65 4.550
4.900 4.225
33 71
65 4.615
5.041 4.225
34 66
75 4.950
4.356 5.625
35 64
70 4.480
4.096 4.900
36 71
75 5.325
5.041 5.625
37 72
80 5.760
5.184 6.400
38 70
70 4.900
4.900 4.900
39 73
85 6.205
5.329 7.225
40 68
75 5.100
4.624 5.625
41 70
75 5.250
4900 5.625
42 71
80 5.680
5.041 6.400
43 72
75 5.400
5.184 5.625
44 70
70 4.900
4.900 4.900
45 73
85 6.205
5.329 7.225
N = 45
∑X = 3.150
∑Y = 3.345
∑X.Y = 234.420
∑X
2
= 220.742
∑Y
2
= 250.375
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka telah diperoleh angka- angka yang diperlukan untuk dimasukkan kedalam rumus “r” Product
Moment yang akan digunakan. Untuk mengetahui korelasi dua variabel yang akan diuji, maka nilai hasil perhitungan tersebut dimasukkan kedalam rumus
“r” Product Moment sebagai berikut:
r
xy
= N
ΣXY - ΣX ΣY √
[
ΝΣΧ
2
- ΣΧ
2
] [
ΝΣΥ
2
- ΣΥ
2
]
= 45 234.420
– 3.150 3.345 √
[
45 220.742 - 3150
2
] [
45 250.375 - 3.345
2
]
= 10.548.900 – 10.536.750
√
[
9.933.390 – 9.922.500
] [
11.266.875 – 11.189.025
]
= 12.150
√
[
10.890
] [
77.850
]
= 12.150 √
847.786.500 =
12.150 29116,7
= 0,417286299
= 0,417
Dari perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi r
xy
yaitu: 0,417
D. Interpretasi Data
