71
3. Uji Hipotesis
Jika data hasil penelitian telah memenuhi syarat uji normalitas, uji linearitas, dan uji moltikolinearitas, maka analisis untuk pengujian hipotesis dapat
dilakukan. Uji hipotesis bertujuan mengetahui apakah ada tidaknya pengaruh yang signifikan antara variabel indepeden partisipasi kelompok kerja guru, dan
intensitas supervisi akademik terhadap variabel dependen kinerja guru secara simultan.
a. Uji Signifikansi Simultan F
Analisis regresi ganda adalah analisis tentang hubungan antara dua atau lebih variabel bebas
independent variable
dengan satu variabel terikat
dependent variable
. Analisis regresi ganda bertujuan untuk mengetahui pengaruh antara dua variabel secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Prediksi nilai pengaruh
dua variabel bebas terhadap satu variabel terikat. Sebagaimana dituangkan oleh Tulus Winarsunu 2002: 200, rumus persamaan regresi adalah sebagai berikut:
Y = a+bx1+bx2 Keterangan :
Y = Kriterium
X1 dan X2 = Prediktor 1 dan 2
a = Intersep
b dan c = koefisien regresi
Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan pada tingkat keyakinan 95
dengan ketentuan sebagai berikut: 1
Dengan menggunakan nilai probabilitas signifikansi :
72
a Jika tingkat signifikasi lebih besar 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Ho
diterima, sebaliknya Ha ditolak. b
Jika tingkat signifikasi lebih kecil 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak, sebaliknya Ha diterima.
2 Dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel:
a Jika F
hitung
F
tabel
maka Ho ditolak dan sebaliknya Ha diterima. b
Jika F
hitung
F
tabel
maka Ho diterima dan sebaliknya Ha ditolak. Rumusan hipotesis untuk uji F adalah sebagai berikut:
1 Ho : β1, β2 = 0, artinya partisipasi KKG, dan intensitas supervisi akademik
oleh pengawas secara simultan tidak berpengaruh terhadap kinerja guru. 2
Ha : β1, β2 ≠ 0, artinya partisipasi guru dalam KKG, dan intensitas supervisi
akademik oleh pengawas secara simultan berpengaruh terhadap keputusan kinerja guru.
b. Analisis Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengetahui sampai seberapa besar presentase variasi variabel bebas pada model dapat diterangkan oleh variabel
terikat Gujarati, 1995. Koefisien determinasi R
2
dinyatakan dalam presentase yang nilainya berkisar antara 0 R
2
1. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang
crossection
relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-
Kategori