Gambar Berdasarkan tab
penilaian guru terhad guru 65, pada kat
sebanyak 2 guru 5 dalam kategori renda
penilaian guru terhada
B. Uji Prasyarat An
1. Uji Normalitas Uji normalitas di
berdistribusi normal analisis chi kuadrat. D
versi 16.0 for Wind lampiran 8. Berikut di
ar 10. Diagram Kecenderungan Kepuasan Kerj abel di atas dapat dilihat bahwa tingkat
adap kepuasan kerja guru pada kategori ting ategori sedang sebanyak 12 guru 30, pada
dan tidak ada guru yang menyatakan kepu dah. Data tersebut menunjukan bahwa tingkat
adap kepuasan kerja guru berpusat pada kategor
Analisis
digunakan untuk mengetahui apakah data yan l atau tidak . Uji normalitas dilakukan denga
Data diolah menggunakan bantuan program ndows. Adapun perhitungan selengkapnya d
disajikan tabel 17 hasil pengujian normalitas s
ŝĂŐƌĂŵĞĐĞŶĚƌƵŶŐĂŶ ĞƉƵĂƐĂŶĞƌũĂƵƌƵ
erja Guru at kecenderungan
nggi sebanyak 26 da kategori kurang
puasan kerja guru at kecenderungan
ori tinggi.
ang bersangkutan gan menggunakan
m komputer SPSS dapat dilihat di
s sebagai berikut:
Tabel 17. Ringkasan Hasil Uji Normalitas
Variabel df
X
2 Hitung
X
2 Tabel
Kesimpulan X
1
20 11,450
30,410 Normal
X
2
11 6,2
19,675 Normal
X
3
16 8,450
26,296 Normal
Y
21 19,4
32,671 Normal
Sumber: Data Primer diolah. Berdasarkan hasil uji normalitas tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel
komunikasi individu guru dengan kepala sekolah X
1
, motivasi mengajar X
2
, iklim sekolah X
3
dan kepuasan kerja guru Y mempunyai sebaran data yang berdistribusi normal, dimana harga X
2 hitung
lebih kecil dari harga X
2 tabel
pada taraf signifikansi 5.
Menurut Duwi Priyatno 2009: 58, uji normalitas juga dapat dilakukan dengan melihat grafik normal probabily pada model regresi seperti terlihat pada
gambar 10 di bawah ini:
Gambar 11. Grafik Normal Probability Model Regresi
Kriteria pengambilan keputusan yaitu jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas Duwi Priyatno, 2009: 58. Berdasarkan gambar 11, dapat disimpulkan bahwa data yang diteliti berdistribusi normal.
2. Uji Linearitas Uji linearitas dimaksudkan untuk mengetahui pola pengaruh antara masing-
masing variabel bebas dengan variabel terikat apakah berbentuk linear atau tidak. Uji linearitas dapat diketahui dengan menggunakan uji F. Data diolah
menggunakan bantuan program komputer SPSS versi 16.0 for Windows dengan melihat signifikansi deviation from linearity dari uji F linear. Adapun perhitungan
selengkapnya dapat dilihat di lampiran 8. Berikut disajikan tabel 18 hasil pengujian linearitas sebagai berikut:
Tabel 18. Ringkasan Hasil Uji Linearitas Model Pengaruh
Nilai Hitung Signifikansi
Keterangan
X
1
dengan Y 0,00
0,05 Linier
X
2
dengan Y 0,00
0,05 Linier
X
2
dengan Y
0,00 0,05
Linier Sumber: Data Primer diolah.
Kriteria pengambilan keputusan yaitu pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat linear apabila nilai signifikansi pada linierity lebih kecil
dari 0,05. Berdasarkan tabel di atas, nilai signifikansi pengaruh antara variabel komunikasi individu guru dengan kepala sekolah X
1
, motivasi mengajar X
2
, iklim sekolah X
3
dan kepuasan kerja guru Y kurang dari 0,05, sehingga dapat
disimpulkan bahwa pengaruh kedua variabel bebas dengan variabel terikat adalah linear.
3. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas merupakan uji asumsi untuk analisis regresi ganda.
Asumsi multikolinearitas menyatakan bahwa variabel bebas harus terbebas dari gejala multikolinearitas. Uji Multikolinieritas ini dicari dengan teknik metode VIF
variance inflation factor menggunakan bantuan program komputer SPSS versi 16.0 for Windows. Ringkasan hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel
19 sebagai berikut: Tabel 19. Ringkasan Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance
VIF X
1
0,497 2,013
X
2
0,741 1,337
X3 0,581
1,699 Sumber: Data Primer diolah.
Kriteria pengambilan keputusan yaitu dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika besarnya alpha tolerance Į hitung Į dan VIF hitung VIF, dimana VIF =
1 Į. Alpha pada uji multikolinieritas ini ditetapkan sebesar 10, artinya Į hitung harus lebih besar dari 0,1 dan VIF hitung harus lebih kecil dari 10. Berdasarkan
tabel 18 di atas, dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tidak terjadi gejala multikolinearitas.
C. Pengujian Hipotesis
