68 secara signifikan. Apabila hubungan antar dua variabel linear, maka kenaikan skor
variabel X diikuti dengan kenaikan skor variabel Y. Hubungan ini diuji menggunakan SPSS. Menurut Sutrisno Hadi 2004: 54 rumus yang digunakan
untuk menguji linearitas sebagai berikut:
F reg =
c. Uji Multikolinearitas
RK reg RK res
Keterangan: F reg
= Harga garis regresi RK reg = Rerata kuadrat regresi
RK res = Rerata kuadrat Residu Selanjutnya, F
hitung
dikonsultasikan dengan harga F
tabel
dengan taraf signifikansi 5. Apabila harga F
hitung
dari F
tabel
maka kedua variabel memiliki pengaruh yang linear. Sebaliknya, jika F
hitung
dari harga F
tabel
, berarti kedua variabel mempunyai pengaruh yang tidak linear.
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji persyaratan analisis regresi ganda yaitu untuk mengetahui multikolinearitas atau antar variabel tidak saling
terkait harus independen. Berdasarkan pendapat Danang Sunyoto 2007: 89-90, uji multikolinearitas menggunakan besaran tolerance
dan variance inflation factor VIF. Tolerance merupakan besaran tingkat kesalahan yang dibenarkan
secara statistik, sedangkan VIF adalah faktor inflasi penyimpangan baku kuadrat standar deviasi. Apabila angka pada tolerance menunjukkan 0,1 dan VIF
menunjukkan 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Sebaliknya, apabila
69 angka-angka pada kolom tolerance menunjukkan 0,1 dan VIF menunjukkan
10 maka terjadi multikolinearitas.
3. Uji Hipotesis
a. Uji Regresi Sederhana
Analisis data dengan menggunakan regresi sederhana digunakan untuk menguji kebenaran hipotesis 1 dan 2, yaitu pengaruh kualifikasi pendidik dan
tenaga kependidikan terhadap kualitas layanan akademik madrasah serta pengaruh motivasi kerja pendidik dan tenaga kependidikan terhadap kualitas layanan
akademik madrasah. Analisis ini digunakan untuk memprediksi seberapa besar perubahan nilai variabel dependen, apabila nilai variabel independen dimanipulasi
atai diubah. Adapun langkah-langkah kegiatan analisis sebagai berikut: 1.
Membuat persamaan garis regresi sederhana. Untuk membuat persamaan garis pada regresi sederhana menurut Tulus Winarsunu 2002: 191
menggunakan rumus persamaan : Y = α+βX
Keterangan : Y : Variabel Dependen kriterium
X : Variabel Independen prediktor α : konstata regresi titik potong antara persamaan regresi dengan
sumbu Y β : ukuran kemiringan garis regresi koefisien regresi
