t adp 0908199 chapter3
62
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode Penelitian dan Desain Penelitian
1. Metode Penelitian
Penelitian ini akan menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode
korelasional dan ex post facto. Metode korelasional dimaksudkan untuk
mengungkap keterkaitan antara hubungan kegiatan Kelompok Kerja Guru dan
supervisi kepala sekolah terhadap kinerja mengajar guru, sebagaimana yang
dikemukakan Suharsimi Arikunto (2006: 326) bahwa “ Penelitian korelasional
merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya
hubungan antara dua atau beberapa variabel”. Dengan teknik korelasi dapat
diketahui hubungan variasi dalam sebuah variabel dengan variasi lain dan
besarnya atau tingginya hubungan dinyatakan dalam bentuk koefisien korelasi.
Sedangkan Ex post facto menurut Nana Sujana dan Ibrahim (2001: 56)
adalah “metode penelitian menunjuk kepada perlakuan atau manipulasi
variabel bebas X telah terjadi sebelumnya sehingga peneliti tidak perlu
memberikan perlakuan lagi, tinggal melihat efeknya pada variabel terikat”.
Tujuan penggunaan metode ex post facto untuk meneliti kemungkinan
saling hubungan sebab akibat dengan cara mengamati terhadap akibat yang ada
dengan mencari faktor yang mungkin menjadi penyebab melalui data tertentu.
Penelitan ini meneliti hubungan sebab akibat dengan cara mengamati kinerja
63
guru dengan mencari faktor yang mempengaruhi (penyebabnya) dilihat dari
kegiatan Kelompok Kerja Guru dan supervisi kepala sekolah.
2. Desain Penelitian
Desain penelitian pengaruh kegiatan kelompok kerja guru dan supervisi
kepala sekolah terhadap kinerja mengajar guru dapat diilustrasikan pada
gambar 3.1. Hal ini menunjukan bahwa terdapat variabel yang mempengaruhi
dan variabel yang dipengaruhi. Variabel-variabel tersebut penulis kelompokan
menjadi variabel independent dan variabel dependent. Variabel independent
meliputi kelompok kerja guru dan supervisi kepala sekolah, sedangkan variabel
dependent adalah kinerja mengajar guru. Selain itu pula terdapat variabel sisa
(residual variabel). Hubungan setiap variabel penelitian dapat penulis
gambarkan sebagai berikut:
X1
є
rx1y
R2x2x2y
rx2y
X2
Keterangan:
X1 = Kelompok Kerja Guru
X2 = Supervisi Kepala Sekolah
Y = Kinerja Mengajar Guru
Є = Variabel Sisa (Residual)
Gambar 3.1
Desain Penelitian (Riduwan, 2009: 139)
Y
64
B. Populasi dan Sampel
1. Populasi
Populasi diartikan oleh Djam’an Satori dan Aan Komariah (2009: 48)
adalah “ sebagai wilayah generalisasi yang terdiri dari atas subjek yang
memiliki kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulanya”. Sedangkan menurut Walpole
(Muhtadi, 2000: 66) adalah sebagai “the totality of observations with wich we
are concerned”, dan mendifinisikan sebagai “keseluruhan unsur-unsur yang
diamati atau dipelajari dan unsur menrupakan unit anaslisisnya”.
Dari pengertian tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa, populasi
dalam penelitian meliputi segala sesuatu yang akan dijadikan subjek atau objek
penelitian yang dikehendaki peneliti. Berkenaan dengan penelitian ini, maka
yang dijadikan populasi dalam penelitian ini adalah guru SD Negeri yang
tergabung dalam 18 kelompok kerja guru (KKG) sebanyak 902 orang guru
kelas yang terdapat di wilayah IV Kabupaten Sumedang dan tersebar di enam
kecamatan, yaitu; Kecamatan Situraja, Cisitu, Darmaraja, Cibugel, Wado, dan
Kecamatan Jatinunggal.
2. Sampel
Populasi guru SD di wilayah IV Kabupaten Sumedang cukup banyak,
oleh karena itu penulis memandang perlu untuk menentukan sampel penelitian
ini. Riduwan (2009: 56), dan Djam’an Satori dan Aan Komariah (2009: 48),
mengatakan “Sampel adalah bagian dari populasi” Sampel penelitian adalah
65
sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili
seluruh populasi.
Dalam penelitian besar ukuran sampel minimal ditentukan berdasarkan
ukuran-ukuran yang diungkapkan Arikunto (1998: 120) bahwa “untuk sekedar
ancar-ancar maka apabila subjeknya kurang dari 100 orang lebih baik diambil
semua sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi, selanjutnya jika
jumlah subjeknya besar dapat diambil antara 10 – 15%”.
Memperhatikan pernyataan di atas, karena jumlah populasi guru SD
Negeri di wilayah IV Kabupaten Sumedang lebih dari 100 orang, maka
penarikan sampel dalam penelitian ini menggunakan rumus Taro Yamane atau
Slovin (Riduwan, 2010: 65) sebagai berikut:
Keterangan:
n
= Jumlah Sampel
N
= Jumlah Populasi
d2
= Presisi (ditetapkan 10% dengan
tingkat kepercayaan 90%)
N
n =
N.d2 + 1
Berdasarkan rumus tersebut diperoleh jumlah sampel sebagai berkut:
N=
.
=
. ,
=
,
= 92
Dengan rumus di atas, maka diperoleh jumlah sampel yaitu guru SD
Negeri yang tergabung dalam 18 KKG yang terdapat di wilayah IV Kabupaten
Sumedang sebagai berikut:
66
Tabel 3.1
Jumlah Populasi dan Sampel Guru SDN di 18 KKG se-wilayah IV
Kabupaten Sumedang
No
Nama KKG
1.
KKG 1 Babakan Bandung Situraja
2.
KKG 2 Pakemitan Situraja
3.
KKG 3 Ambit Situraja
4.
KKG 1 Corenda Cisitu
5.
KKG 2 Sukajaya Cisitu
6.
KKG 3 Nanggerang Cisitu
7
KKG 1 Cakrawati Darmaraja
8.
KKG 2 Darmaraja
9.
KKG 3 Sukaratu Darmaraja
10
KKG 1 Buahngariung Wado
11.
KKG 2 Wado
12
KKG 3 Cikareo Wado
13
KKG 1 Cirayun Jatinunggal
14.
KKG 2 Sirnasari Jatinunggal
15.
KKG 3 Cipeundeuy Jatinunggal
16.
KKG Cibugel 1
17.
KKG Cibugel 2
18
KKG Cibugel 3
Jumlah Total
Jumlah Guru
54 / 900 x 100 = 6
51 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
52 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
52 / 900 x 100 = 5
50 / 900 x 100 = 5
50 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
53 / 900 x 100 = 6
48 / 900 x 100 = 5
54 / 900 x 100 = 6
50 / 900 x 100 = 5
51 / 900 x 100 = 5
49 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 4
Jumlah
Populasi
54
51
48
52
48
48
52
50
50
48
53
48
54
50
51
49
48
48
902
Sampel
6
5
5
5
5
5
5
5
5
5
6
5
6
5
5
5
5
4
92
Jumlah sampel yang tersebar di SD Negeri se-wilayah IV Kabupaten
Sumedang dengan menggunakan angket sebanyak 92 guru (responden).
C. Instrumen Penelitian
Yang dimaksud instrumen menurut Kountour (2004: 113) adalah “alat
pengumpul data, diantaranya angket atau kuestioner”. Instrumen yang akan
digunakan dalam penelitian ini adalah kedua-duanya (angket dan kuestioner).
Kegiatan yang akan ditempuh dalam pengumpulan data pada penelitian ini,
yaitu; a) menyusun indikator variabel penelitian, b) menyusun kisi-kisi
instrumen, c) melakukan uji coba instrumen; dan melakukan validitas dan
67
reliabilitas instrumen. (lebih lengkapnya mengenai instrumen dapat dilihat
pada lampiran).
D. Teknik Pengumpulan Data
Sesuai dengan rumusan masalah dan untuk menguji hipotesis, maka
instrumen pengumpul data yang akan digunakan untuk dapat menggali
keterangan dan memperoleh data mengenai varibel-variabel dalam penelitian
ini, yaitu kegiatan Kelompok Kerja Guru dan supervisi kepala sekolah
instrumen pengumpul datanya adalah kuesioner.
Penggunan kuesioner sebagai alat pengumpul data dalam penelitian ini
dilandasi oleh data empiris yang dihadapi peneliti. Hal ini sejalan dengan
pendapat yang dikemukakan oleh Hadjar (1996: 181) bahwa:
Angket (quesionere) merupakan sutu daftar pertanyaan atau pernyataan
tentang topik tertentu yang diberikan kepada subjek, baik secara individu
maupun kelompok untuk mendapatkan informasi tertentu. Untuk
mendapat informasi dengan anket ini peneliti tidak perlu bertemu
langsung dengan subjek, tetapi cukup dengan mengajukan pertanyaan
atau pernyataan tertulis untuk mendapatkan respon”.
Selain itu, pertimbangan yang dijadikan dasar dalam penggunaan
kuesioner, sebagaimana diungkapkan oleh Arif (1982: 70) bahwa:
1. Agar hasil pengukuran terhadap variabel-variabel yang diteliti dapat
dianalisa dan diolah secara statistik.
2. Dengan alat pengumpul data tersebut memungkinkan dapat diperoleh
data yang objektif.
3. Dengan alat pengumpul data itu, memungkinkan penelitian dilakukan
dengan mudah serta lebih dapat menghemat waktu, biaya, dan tenaga.
Sedangkan metode untuk menguji reliabilitas dan konsistensi data
penelitian ini, akan menggunakan metode retest. Sebagaimana yang ungkapkan
Kountour (2004: 181) bahwa “Retest method adalah suatu cara untuk menguji
68
realibilitas suatu test dengan cara melakukan pengujian dua kali untuk test
yang sama pada orang yang sama”. Untuk mengukur apakah hasil dari
pengujian pertama sama dengan hasil dari pengujian kedua digunakan Pearson
product moment correlation (r)
Kemudian untuk mengungkap data mengenai variabel penelitian ini
akan menggunakan Model Skala Likert. Penggunaan Skala Likert ini agar
responden dapat memberikan respon terhadap statemen-statemen dengan
memberikan salah satu jawaban dari 5 alternatif jawaban pada masing-masing
statemen/pertanyaan. Tiap-tiap respon diasosiasikan dengan suatu nilai dan
nilai individual ditentukan dengan menjumlah nilai masing-masing statemen.
Untuk nilai positif dimulai dari sangat setuju = 5, setuju = 4, ragu-ragu = 3,
tidak setuju = 2, dan sangat tidak setuju = 1. Sedangkan untuk statemen yang
negatif nilai itu akan terbalik yaitu; sangat setuju = 1, setuju = 2, ragu-ragu = 3,
tidak setuju = 4, dan sangat tidak setuju = 5.
Teknik yang akan digunakan dalam pengumpulan data adalah a) Studi
dokumentasi, dan b) Teknik angket.
E. Teknik Analisis Data
Mengacu kepada metode yang digunakan pada penelitian ini adalah
metode korelasional dan ex post facto, yakni untuk mengetahui hubungan
antara variabel penelitian, maka teknik analisis data yang akan digunakan
adalah teknik skala interval atau rasio yakni dengan menggunakan Pearson
product moment correlation atau linear regression, hal ini bertujuan untuk
menganalisis ada atau tidaknya hubungan/ korelasi antara variabel penelitian.
69
Statistik-statistik yang digunakan untuk analisis data korelasi dapat dilhat pada
bagan berikut ini:
Analiasis Data
Korelasi
Nominal
Nominal
(chi-square)
(chi-square)
Interval/Ratio
(Pearson's r, linear
regression)
Bagan 3.1
Statistik untuk Analasis Data Korelasi (Kountour, 2004: 181)
1. Analisis validitas
Untuk mengukur validitas data pada penelitian ini dengan teknik
korelasi product moment dari Pearson, akan menggunakan rumus:
r xy =
n ∑
− ∑
. ∑
{ n.∑X2 – (∑X)2 }.{n.∑Y2 – (∑Y)2 }
Keterangan:
n
∑XY
∑X
∑Y
∑X2
∑Y2
= Jumlah responden
= Jumlah perkalian skor X dan Y
= Jumlah skor tiap butir
= Jumlah skor total
= Jumlah kuadrat skor tiap butir
= Jumlah kuadrat skor total
Korelasi PPM dilambangkan (r) dengan ketentuan nilai r tidak lebih
dari harga (-1≤ r ≤ + 1). Apabila nilai r = - 1 artinya korelasinya negatif
sempurna; r = 0 artinya ada korelasi; dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat.
Sedangkan arti harga r akan donsultasikab dengan tebel interpretasi Nilai r
sebagai berikut :
70
Tabel 3.2
Interpretasi Koefiien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien
Tingkat Pengaruh
Antara 0,80 sampai dengan 1,000
Sangat Tinggi
Antara 0,60 sampai dengan 0,799
Tinggi
Antara 0,40 sampai dengan 0,599
Cukup
Antara 0,20 sampai dengan 0,399
Rendah
Antara 0,00 sampai dengan 0,199
Sangat Rendah
Sumber :Riduwan (2009 : 110)
2. Analisis reliabilitas
Untuk menguji reliabiltas apakah angket yang disusun cukup dipercaya
sebagai alat pengumpul data, sehingga kebenaran yang diperoleh melalui hasil
penelitian tidak diragukan orang lain, maka akan digunakan rumus-rumus
sebagaimana yang dikemukakan oleh Riduwan (2009: 125) sebagai berikut:
∑s1
k
r
11
=
[
][
]
st
k–1
Keterangan:
r 11
= Reliabilitas instrumen
K
= Jumlah item/butir pertanyaan atau banyaknya
soal
∑ s1
= Jumlah varian skor tiap-tiap butir
st
= Varian total
langkah-langkah mencari nilai reliabilitas dengan metode Alpha sebagai
berikut:
a. Langkah 1: Mencari harga varians Skor tiap-tiap item, menggunakan rumus
Ѕ
Ѕi =
Xi2
( SXi )2
–
N
N
Keterangan: Si
= Varians skor tiap-tiap item
SXi2 = Jumlah kuadrat item Xi
(SXi)2 = Jumlah item Xi
N
= Jumlah responden
71
b. Langkah 2: Kemudian menjumlahkan varians semua item dengan rumus :
Ѕ.Ѕi = Ѕ1 + Ѕ2 + Ѕ3.....Ѕ,,
Keterangan : S.Si = Jumlah varians semua
item
S1, S2, S3,.....,, = Varians item ke1,2,3....,,
c. Langkah ke 3 : Menghitung Varians total dengan rumus :
Keterangan : St = Varians total
∑Xt2 = Jumlah kuadrat X total
( ∑Xt)2 = Jumlah X total
dikuadratkan
N = Jumlah responden
( ∑Xi )
N
2
Ѕt =
∑ Xi 2 –
N
d. Langkah ke 4: Memasukan nilai Alpha dengan rumus:
r11
=
k
#
"−1
1
∑Si
#
&'
Pengujian lanjutan yaitu menentukan signifikansi reliabiltas instrumen,
dengan rumus t student untuk mencari makna pengaruh variabel X terhadap Y,
maka hasil korelasi PPM tersebut diuji dengan Uji Signifikan dengan rumus
sebagaimana yang dikemukakan oleh Riduwan (2009: 137) sebagai berikut:
thitung =
√ −2
√1 −
Keterangan: thitung = Nilai t
r
= Nilai Koefisien Korelasi
n
= Jumlah sampel
Selanjutnya untuk menyatakan besar kecilnya sumbangan variabel X
terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien determinan. Koefisien
determinasi adalah kuadrat dari koefisien korelasi PPM yang dikalikan dengan
100%. Untuk mengetahui seberapa besar variabel X mempunyai sumbangan
atau ikut menentukan variabel Y. Sumbangan dicari dengan menggunakan
rumus :
72
Keterangan : KD = Nilai Koefisien Determinan
(Konstribusi antar variabel)
r = Nilai Koefisien Korelasi
KD = r2 x 100%
Kemudian untuk mengetahui pengaruh antara variabel X1 dan X2
terhadap variabel Y digunakan rumus korelasi ganda, yaitu:
R X1.X2.Y =
√r
2
X1.Y
+ r2X2.Y – 2 (rX1.Y).(rX1.X2)
1 – r2X1. X2
e. Pengujian Hipotesis
Pengujian data untuk menguji hipotesis penelitian dengan urutanurutan sebagai berikut:
1) Membuat tabel data skor variabel penelitian
2) Menghitung regresi linier sederhana dengan rumus :
3) Menghitung siginifikansi dan linieritas dengan menggunakan persamaan
regresi melalui tabel Analisis Varians (ANAVA), bentuk tabelnya
sebagai berikut:
Tabel 3.3
Analisis Varians
Sumber
Varians
Total
Regresi (a)
Dk
JK
RJK
n
1
∑Yi2
(∑Yi)2/n
∑Yi2
(∑Yi)2/n
S2 reg = JK (b/a)
(∑X) (∑Y)
Regresi (b/a)
1
Jk reg = b (∑XY -
Residu
n-2
Jk tes = ∑ (Y - Ỹ)
Tuna Cocok
k-2
JK TC = JK tes – JK E
∑(Y – Y )2
2
S TC =
k–2
2
S
n-k
JkE = ∑ ( ∑Y –
x
S2 tes
JKTC
2
(∑Y)2
2
S2 reg
F=
)
n
Kekeliruan
F
TC
=
S2Tc
k–2
F=
)
JKE
n
2
S
TC
=
k-2
S2E
73
f. Menghitung siginifikansi regresi dengan jalan membandingkan nilai F hitung
(S2 reg/S2tes) dengan Ftabel dimana taraf siginifikasi (ά = 0,05) dan dk = n-2.
Kritrianya, jika Fhitung > Ftabel, maka regresi Y atas X (X1 atau X2)
signifikan, tetapi jika sebaliknya F
hitung
F
tabel,
maka regresi Y atas X1 dan X2 adalah siginifikan.
74
3) Mencari koefisien korelasi dengan tujuan untuk mengetahui besarnya
keeratan hubungan antara varibel X (X1 dan X2) dengan variabel Y.
Maka untuk menghitungnya menggunakan rumus:
n∑XY – (∑X). (∑Y)
rxy =
√ {n∑X2- (∑X)2 }{n∑Y2 – (∑Y)2 }
(Riduwan, 2009: 136)
4) Menguji siginifikansi koefisien korelasi dengan rumus:
r√n -2
t=
√1 - r2
(Riduwan, 2009: 137)
5) Mencari Koefisien Determinan
kd = r2 x 100%
F. Pengumpulan Data
Sesuai dengan tujuan dan metode penelitian yang ditetapkan, jenis data
dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Variabel mayor terdiri dari Kegiatan
Kelompok Kerja Guru (X1), Supervisi Kepala Sekolah (X2), Kinerja Mengajar
Guru (Y).
Sebelum instrumen penelitian digunakan, terlebih dahulu dilakukan uji
validitas dan uji reliabilitas. Uji validitas untuk mengetahui ketepatan
instrumen dalam menjalankan fungsi ukurnya, sedangkan uji reliabilitas yaitu
untuk mengukur tingkat reliabelitas sehingga data yang diperoleh dari hasil
penelitian konsisten dan mengandung makna kecermatan pengukuran.
75
Uji coba validitas dan reliabilitas dilakukan terhadap 92 responden yang
memiliki kesamaaan karakteristik dengan sampel yang diteliti. Sehingga ada
beberapa instrumen yang harus dibuang karena tidak memenuhi kriteria
tersebut.
Instrumen yang telah direvisi, kemudian disebarkan kepada responden
yang dijadikan sampel penelitian. Setiap sampel mendapatkan kuesioner yang
sama banyaknya.
Kuesioner disebar kepada responden, dengan permohonan meminta
responden untuk memilih salah satu alternatif respon/jawaban yang disediakan
dan kuesioner dikembalikan dalam waktu satu minggu kemudian. Kuesioner
yang dikembalikan 100%.
G. Uji Validitas dan Uji Realibilitas.
Ukuran memadai atau tidaknya instrumen pengumpul data, minimal
dilihat dari dua syarat yaitu syarat validitas atau kesahihhan dan syarat
reliabilitas atau keajegan. Uji coba instrumen dilakukan terhadap sejumlah
subyek yang bukan merupakan sampel penelitian , akan tetapi mempunyai
karakteristik yang sama dengan subyek yang akan dijadikan sampel penelitian,
yang selanjutnya dilakukan analisis statistik dengan tujuan untuk menguji
validitas dan reliabilitasnya. Angket dianggap valid, apabila terdapat kesamaan
antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek
yang diteliti. Dan angket dianggap reliabel apabila terdapat kesamaan data
dalam waktu yang berbeda.
76
Dengan diketahui keterjaminan validitas dan reliabilitas alat pengumpul
data, maka diharapkan hasil penelitian akan menjadi atau memiliki validitas
dan reliabilitas yang dapat dipertanggung jawabkan.
Untuk koefisien validitas digunakan rumus korelasi product moment
dengan menggunakan Pearson. Rumus pengujian validitas adalah sebagai
berikut:
N ∑XY − (∑X )(∑Y )
rxy =
[N ∑X 2 − (∑X )2 ][N ∑Y 2 − (∑Y )2 ]
(Riduwan, 2009 : 136)
Keterangan:
rxy = koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y
N
= banyaknya responden
X
= skor tiap item angket
Y
= skor total angket
Untuk mengetahui keberartian koefisien korelasi tersebut menunjukkan
valid atau tidaknya, dilanjutkan dengan uji t , dengan rumus :
t hitung =
r n −2
1− r 2
(Riduwan, 2009 : 137)
Dengan kriteria uji : jika thitung > ttabel atau jika nilai Sig.(2-tailed) < α
maka butir angket tersebut dikatakan valid. Setelah dilakukan analisis butir
soal, maka dihasilkan data sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 3.4 halaman
berikut ini:
77
1.Validitas Butir Angket Variabel X1
Tabel 3.4
Validitas Butir Angket Variabel X1
Item-Total Statistics
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014
VAR00015
VAR00016
VAR00017
VAR00018
VAR00019
VAR00020
VAR00021
VAR00022
VAR00023
VAR00024
VAR00025
VAR00026
VAR00027
VAR00028
VAR00029
VAR00030
Scale Mean
Corrected Item- Squared
if Item
Scale Variance Total
Multiple
Deleted
if Item Deleted Correlation
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
110.3667
110.1333
109.6667
112.6000
112.6667
112.5667
110.0000
110.3000
109.7667
110.0333
110.3000
110.4333
110.6000
110.3667
110.8333
110.5333
110.6333
110.9000
110.8000
110.8333
110.4000
110.6000
110.8333
111.0333
110.9667
110.8000
110.9000
110.8333
110.3667
110.4000
.917
.917
.920
.914
.914
.917
.925
.923
.919
.919
.916
.916
.915
.916
.919
.920
.916
.920
.917
.918
.915
.918
.918
.916
.917
.917
.917
.920
.919
.919
183.413
187.982
192.920
163.903
164.368
170.599
198.138
195.872
191.495
189.482
183.803
183.633
181.145
183.826
188.833
190.120
184.999
188.369
183.200
185.523
180.938
184.731
183.316
181.551
180.861
184.303
184.300
190.351
190.447
187.697
.545
.648
.421
.762
.752
.632
-.077
.040
.454
.416
.696
.671
.773
.627
.437
.369
.647
.363
.589
.539
.702
.491
.478
.638
.562
.609
.552
.322
.434
.443
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
78
Case Processing Summary
Cases
N
%
Valid
30
100.0
Excludeda
0
.0
Total
30
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Part 1
Part 2
Spearman-Brown
Coefficient
Value
.858
N of Items
15a
Value
.869
N of Items
15b
Total N of Items
Correlation Between Forms
Equal Length
Unequal Length
Guttman Split-Half Coefficient
30
.771
.871
.871
.868
a.The items are: VAR00001, VAR00002,
VAR00005, VAR00006, VAR00007,
VAR00010, VAR00011, VAR00012,
VAR00015.
b.The items are: VAR00016, VAR00017,
VAR00020, VAR00021, VAR00022,
VAR00025, VAR00026, VAR00027,
VAR00030.
VAR00003, VAR00004,
VAR00008, VAR00009,
VAR00013, VAR00014,
VAR00018, VAR00019,
VAR00023, VAR00024,
VAR00028, VAR00029,
Instrumen pengukuran variabel pengaturan KKG
(X1)
yang
diujicobakan sebanyak 30 butir. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh
koefisien korelasi terendah rhitung = 0,077 dan ttabel = 2,011. Dengan demikian
dua instrumen tidak dapat dipakai karena tidak valid, sedangkan 28 butir
79
instrumen lainnya langsung dapat dipergunakan untuk pengumpulan data dan
hasil untuk realibilitasnya dinyatakan realibel.
2. Validitas Butir Angket Variabel X2
Tabel 3.5
Validitas Butir Angket Variabel X2
Item-Total Statistics
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014
VAR00015
VAR00016
VAR00017
VAR00018
VAR00019
VAR00020
VAR00021
VAR00022
VAR00023
VAR00024
VAR00025
VAR00026
VAR00027
VAR00028
VAR00029
VAR00030
Corrected Item- Squared
Scale Mean if Scale Variance Total
Multiple
Item Deleted if Item Deleted Correlation
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
119.3000
119.4667
119.6333
119.2667
119.3333
119.2667
119.0333
118.9667
118.9667
119.0000
119.0333
119.1333
119.1000
119.0333
119.2333
119.2667
119.8000
119.2667
119.0333
119.3667
119.2667
118.9333
118.9000
119.3667
118.9333
119.0667
119.4333
119.5667
119.5667
119.1333
.933
.932
.927
.929
.927
.930
.927
.925
.926
.925
.926
.926
.928
.928
.928
.931
.927
.931
.926
.927
.931
.926
.926
.926
.924
.924
.927
.931
.930
.925
157.045
155.016
147.344
151.168
148.575
150.823
149.689
146.240
148.516
145.724
148.171
147.568
151.610
150.930
148.668
153.926
144.166
148.823
148.309
143.757
151.720
147.582
149.197
145.068
145.099
145.030
148.806
151.289
153.220
144.671
.079
.189
.571
.432
.586
.392
.557
.761
.750
.743
.656
.680
.504
.526
.527
.246
.620
.385
.711
.618
.323
.730
.682
.644
.827
.809
.557
.312
.347
.750
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
80
Case Processing Summary
Cases
Valid
Excluded
a
N
%
30
100.0
0
.0
Total
30
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Part 1 Value
N of Items
Part 2 Value
N of Items
Spearman-Brown
Coefficient
.875
15a
.888
15b
Total N of Items
30
Correlation Between Forms .752
Equal Length
.858
Unequal Length
.858
Guttman
Split-Half .852
Coefficient
a.The items are: VAR00001, VAR00002, VAR00003,
VAR00005, VAR00006, VAR00007, VAR00008,
VAR00010, VAR00011, VAR00012, VAR00013,
VAR00015.
b. The items are: VAR00016, VAR00017, VAR00018,
VAR00020, VAR00021, VAR00022, VAR00023,
VAR00025, VAR00026, VAR00027, VAR00028,
VAR00030.
VAR00004,
VAR00009,
VAR00014,
VAR00019,
VAR00024,
VAR00029,
Instrumen pengukuran variabel supervisi kepala sekolah (X2) yang
diujicobakan sebanyak 30 butir. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh
81
koefisien korelasi terendah rhitung = 0,079 dan tTabel = 2,011. Dengan demikian
tiga instrumen tidak dapat dipakai karena tidak valid, sedangkan 27 butir
instrumen lainnya langsung dapat dipergunakan untuk pengumpulan data dan
hasil untuk realibilitasnya dinyatakan realibel.
3. Validitas Butir Angket Variabel Y
Tabel 3.6
Validitas Butir Angket Variabel Y
Item-Total Statistics
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014
VAR00015
VAR00016
VAR00017
VAR00018
VAR00019
VAR00020
VAR00021
VAR00022
VAR00023
Scale Mean if
Item Deleted
Corrected Item- Squared
Scale Variance Total
Multiple
if Item Deleted Correlation
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
99.5333
99.5667
99.9000
99.8333
99.5000
99.5667
99.5667
99.7667
99.6000
99.5333
99.3333
99.5000
99.5667
99.6333
99.7333
99.7667
99.3667
99.5667
99.7667
99.4333
99.4000
99.5333
99.9667
20.602
20.599
20.645
18.764
18.810
19.289
20.185
21.220
20.455
20.257
21.057
21.293
20.599
20.378
19.030
20.737
18.861
19.357
20.323
19.702
20.731
20.602
21.482
.388
.384
.393
.333
.320
.335
.367
.410
.380
.373
.391
.402
.388
.381
.371
.430
.312
.357
.403
.345
.386
.391
.436
.057
.071
.036
.281
.386
.331
.164
-.043
.094
.129
.027
-.030
.056
.089
.131
-.050
.545
.186
.020
.318
.062
.043
-.104
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
82
Case Processing Summary
Cases
Valid
N
%
30
100.0
Excludeda 0
.0
Total
100.0
30
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Part 1
Part 2
Spearman-Brown
Coefficient
Value
.203
N of Items
12a
Value
.027
N of Items
11b
Total N of Items
23
Correlation Between Forms .434
Equal Length
.605
Unequal Length
.606
Guttman
Split-Half .604
Coefficient
a.The items are: VAR00001, VAR00002, VAR00003,
VAR00004, VAR00005, VAR00006, VAR00007, VAR00008,
VAR00009, VAR00010, VAR00011, VAR00012.
b.The items are: VAR00013, VAR00014, VAR00015,
VAR00016, VAR00017, VAR00018, VAR00019, VAR00020,
VAR00021, VAR00022, VAR00023.
83
Instrumen pengukuran variabel Kinerja mengajar guru
(Y)
yang
diujicobakan sebanyak 30 butir. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh
koefisien korelasi terendah rhitung = 0,270 dan ttabel = 2,011. Dengan demikian
dua instrumen tidak dapat dipakai karena tidak valid, sedangkan 28 butir
instrumen lainnya langsung dapat dipergunakan untuk pengumpulan data dan
hasil untuk realibilitasnya dinyatakan realibel.
H. Pengolahan Data
Teknik analisis data untuk mengungkapkan hasil penelitian
dilakukan melalui langkah-langkah sebagai berikut:
1. Analisis Statistik Deskriptif
Melalui statistik deskriptif ini, akan disajikan data dalam tabel
distribusi frekuensi, grafik garis maupun batang, penjelasan kelompok
melalui mean, dan variasi kelompok melalui rentang dan standar deviasi
terhadap semua variabel dan sub variabel penelitian. Perhitungan deskriptif
yang digunakan adalah rata-rata hitung (arimatic mean) dengan rumus:
M =
∑X
n
Keterangan:
M = Mean.
Σ = Jumlah.
X = Skor-skor dalam suatu distribusi.
n = Jumlah unit-unit skor.
84
Penentuan klasifikasi skor jawaban responden yang disusun
berdasarkan skala instrumen dengan rumus:
n ρ (T ) − n ρ ( R )
K
Keterangan:
I =
I = Interval skor jawaban responden.
n = Jumlah item pertanyaan.
ρ = Kemungkinan skor jawaban (probabilitas).
T = Skor jawaban tinggi.
R = Skor jawaban rendah.
K = Jumlah kelas interval.
2. Uji Persyaratan Analisis
Tahapan ini bertujuan untuk mengetahui sebaran data apakah
berdistribusi normal atau tidak berdistribusi normal, serta uji linieritas.
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas data, dilakukan dengan pengujian KolmogorovSmirnov, dengan kriteria jika nilai asymp. Sign (p) > α, maka sebaran data
berdistribusi normal.
b. Uji Linieritas Data
Mengenai uji linieritas kriterianya adalah jika nilai Fhitung lebih kecil
dari nilai Ftabel atau nilai p > α maka hubungan yang dihasilkan tersebut
berbentuk linier.
Pengolahan data dilakukan dengan maksud agar data yang terhimpun dapat
memberikan arti bagi penelitian yang dilakukan. Data yang terkumpul harus diolah,
diorganisir dan disistematisasikan sesuai dengan tujuan penelitian. Winarno
Surakhmad (1994: 91) menjelaskan bahwa mengolah data adalah suatu konkrit
85
untuk membuat data dan tingginya nilai data yang terkumpul (sebagai hasil fase
pelaksanaan pengumpulan data), apabila tidak disusun dalam suatu organisasi dan
diolah menurut sistematis yang baik.
Dalam prosedur pengolahan data, seleksi, dan klasifikasi data, penulis
menempuh langkah-langkah sebagai berikut:
1) Pemeriksaan kecenderungan umum skor mentah
2) Mengubah skor mentah menjadi skor baku
3) Uji normalitas distribusi data untuk mengetahui dan menentukan apakah
pengolahan data menggunakan analisis parametik atau non parametik,
dengan menggunakan rumus Chi Kuadrat ( X )
k
X2 =∑
i =1
(Oi − Ei ) 2
Ei
Keterangan :
X = Chi kuadrat yang dicari
Oi = Frekuensi yang tampak
Ei = Frekuensi yang diharapkan
Langkah-langkah yang ditempuh adalah :
(a) Membuat distribusi frekuensi
(b)Mencari batas bawah skor kiri interval dan batas atas skor kanan interval
(c) Mencari Z untuk batas kelas dengan rumus:
Z=
Xi − X
S
Keterangan :
Xi
= skor batas kelas distribusi
X
= rata-rata untuk distribusi
S
= simpangan baku untuk distribusi
86
(d)Mencari luas 0 - Z dari daftar F
(e) Mencari luas tiap interval dengan cara mencari selisih luas O - Z dengan
interval yang berdekatan untuk tanda Z sejenis dan menambah luas O Z yang berlawanan
(f) Mencari Ei (frekuensi yang diharapkan) diperoleh dengan cara
mengalikan luas interval n
(g)Mencari Oi ( Frekuensi hasil penelitian ) diperoleh dengan cara melihat
tiap kelas interval ( Fi) pada tabel distribusi frekuensi
(h)Mencari X dengan cara jalan membandingkan nilai presentil untuk
distribusi X
c. Uji Linieritas X1 terhadap Y
Untuk uji linieritas antara variabel X1 dengan variabel Y, maka
diperoleh nilai Fhitung sebesar 1,830 dengan nilai Sig. = 0,397. Ternyata nilai
Sig. = 0,397 lebih besar dari α = 0,05 sehingga hubungan yang dihasilkan
tersebut berbentuk linier. Hasil pengolahan data di atas, diperlihatkan pada
Tabel 3.7 berikut ini:
Tabel 3.7:
Uji Linieritas antara Variabel X1 dengan Y
Tabel ringkasan ANAVA Variabel X1 -Y untuk uji lineritas
sumber
varians
total
regresi (a)
regresi bIa
residu
tuna cocok
Kesalahan
rata-rata
derajat
kebebasan Jumlah
jumlah
(dk)
kuadrat (RJK) kuadrat
50
57532225
1
625350,3
625350,3
1
35764,92
35764,92
90
57496429
624961,2
31
57496398
1854723
59
31,25
1,008065
F hitung F tabel
1,83
2,2
ternyata f hitung <
F tabel atau 1,83 <
2,20 maka data
berpola linear
87
d. Uji Linieritas X2 terhadap Y
Untuk uji linieritas antara variabel X2 dengan variael Y, maka
diperoleh nilai Fhitung sebesar 1.020 dengan nilai Sig. = 0,554. Ternyata nilai
Sig. = 0,554 lebih besar dari α = 0,05 sehingga hubungan yang dihasilkan
tersebut berbentuk linier. Hasil pengolahan data di atas, diperlihatkan pada
Tabel 3.8 berikut ini:
Tabel 3.8
Uji Linieritas antara Variabel X2 dengan Y
Tabel ringkasan ANAVA Variabel X2 -Y untuk uji lineritas
derajat
Jumlah
rata-rata
kebebasan kuadrat
jumlah
sumber varians (dk)
(RJK)
kuadrat
total
50
120538441
regresi (a)
1
625350,27
625350,3
regresi bIa
1
36206,833
36206,83
residu
90
57496429
624961,2
tuna cocok
30
57496398
1916530
Kesalahan
60
31,25
1,008065
F hitung
F tabel
1,02
2,24
ternyata f hitung < F
tabel atau 1,02 <
2,24 maka data
berpola linear
e. Uji Linieritas X1 terhadap X2
Untuk uji linieritas antara variabel X1 dengan variabel X2, maka
diperoleh nilai Fhitung sebesar 1.780 dengan nilai Sig. = 0,682. Ternyata nilai
Sig. = 0,682 lebih besar dari α = 0,05 sehingga hubungan yang dihasilkan
tersebut berbentuk linier. Hasil pengolahan data di atas, diperlihatkan pada
Tabel 3.9 halaman berikut:
88
Tabel 3.9
Uji Linieritas antara Variabel X1 dengan X2
Tabel ringkasan ANAVA Variabel X1 –X2 untuk uji lineritas
sumber
varians
total
regresi (a)
regresi bIa
residu
tuna cocok
Kesalahan
derajat
Jumlah
rata-rata
kebebasan kuadrat
jumlah
(dk)
(RJK)
kuadrat
50
120538441
1
1310200
1310200
1
51768
51768,37
90
119176472
1295396
31
117866272
3802138
59
27,75
2,134615
F hitung F tabel
1,78
2,2
ternyata f hitung
< F tabel atau
1,78 < 2,20 maka
data berpola
linear
I. Analisis Data Untuk Pengujian Hipotesis Penelitian
1. Analisis korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk menemukan arah dan kuatnya
hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2004: 236). Pada
umumnya setiap analisa regresi didahului dengan analisis korelasi, tetapi
setiap analisa korelasi belum tentu dilanjutkan dengan regresi.
Untuk lebih jelasnya langkah-langkah terinci dapat dilihat sebagai
berikut:
a. Memberi bobot setiap kemungkinan jawaban pada item untuk setiap
variabel penelitian dan memberi skor pada angket responden berdasarkan
petunjuk yang telah ditetapkan
b. Pengolahan
data
dengan
menggunakan
perhitungan
prosentase.
Perhitungan presentase dimaksimalkan untuk mengetahui kecenderungan
umum jawaban responden terhadap variabel penelitian, dengan
menggunakan rumus berikut:
89
P =
X
Xid
Keterangan :
P
= Presentase rata-rata yang dicari
X
= Skor rata-rata tiap variabel
Xid
= Skor ideal setiap variabel
Mengubah skor mentah menjadi skor baku. Sudjana (1992: 104)
mengemukakan rumus sebagai berikut:
( Xi − X )
Ti = 50 + 10
S
Keterangan :
Ti
= Skor baku yang dicari
X
= Skor rata-rata
S
= Simpangan baku
Xi
= Skor mudah
Untuk menggunakan rumus di atas, maka akan ditempuh langkah-
langkah sebagai berikut:
c. Menentukan rentang (R) yaitu skor tertinggi dikurangi skor terendah
(STT – STR )
R = STT - STR
d. Menentukan banyak kelas ( bk ) interval dengan menggunakan rumus :
Bk =1 + (3,3) log n
e. Menentukan panjang kelas interval yaitu rentang dibagi banyak kelas
P=
R
bk
90
f. Mencari rata-rata dengan rumus:
∑ fiXi
∑ fi
X =
g. Mencari simpangan baku dengan rumus :
S2 =
n∑ ( fiXi 2 ) − (∑ fiXi ) 2
n(n − 1)
Analisis korelasi merupakan teknik statistika yang berusaha mencari
derajat hubungan antara variabel X dengan variabel Y, dan ukuran yang
dipakai untuk mengetahui derajat hubungan dalam penelitian ini adalah
analisis non parametik dengan menggunakan Rank Spearman
dengan
rumus :
r =1−
6∑ d 2
n(n − 10
Menghitung keberartian koefisien korelasi (tingkat signifikansi)
dengan menggunakan rumus :
t=
r n−2
1− r2
Keterangan :
t = nilai t yang dicari
r = koefisien korelasi
n = banyaknya data
Selanjutnya nilai t hitung dibandingkan dengan nilai ttabel dengan dk
= n – 2 pada taraf atau tingkat kepercayaan yang dipilih, dalam hal ini
adalah tingkat kepercayaan 95%. Apabila thitung > ttabel, maka dapat
disimpulkan hipotesis diterima atau dengan kata lain hipotesis nol ditolak.
91
Kemudian menafsirkan besarnya koefisien korelasi berdasarkan
kriteria yang dikemukakan Subino (1982: 66) adalah sebagai berikut:
Kurang dari 0,020
; Hubungan dianggap tidak ada
Antara 0,20 – 0,40
: Hubungan ada tetapi rendah
Antara 0,41 – 0,70
: Hubungan cukup
Antara 0,71 – 0,90
: Hubungan tinggi
Antara 0,91 – 1,00
: Hubungan sangat tinggi
2. Koefisien Korelasi Ganda
Dimaksudkan analisis korelasi dilakukan untuk mengetahui seberapa
kuat derajat keterikatan antara variabel dependen dan independen. Untuk
menghitung koefisien korelasi ganda (R) dengan rumus sebagai berikut:
Ryx1 x 2 =
ryx2 1 + ryx2 2 − 2ryx1 ryx2 rx1x2
1 − rx21x2
3. Mencari Derajat Hubungan Berdasarkan Koefisien Determinasi (r )
Dimaksudkan untuk menyatakan besarnya presentase variabel yang
satu turut ditentukan oleh variabel yang lain (Subino. 1982: 63) dengan
rumus sebagai berikut: KD = (r ) 2 x100%
92
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode Penelitian dan Desain Penelitian
1. Metode Penelitian
Penelitian ini akan menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode
korelasional dan ex post facto. Metode korelasional dimaksudkan untuk
mengungkap keterkaitan antara hubungan kegiatan Kelompok Kerja Guru dan
supervisi kepala sekolah terhadap kinerja mengajar guru, sebagaimana yang
dikemukakan Suharsimi Arikunto (2006: 326) bahwa “ Penelitian korelasional
merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya
hubungan antara dua atau beberapa variabel”. Dengan teknik korelasi dapat
diketahui hubungan variasi dalam sebuah variabel dengan variasi lain dan
besarnya atau tingginya hubungan dinyatakan dalam bentuk koefisien korelasi.
Sedangkan Ex post facto menurut Nana Sujana dan Ibrahim (2001: 56)
adalah “metode penelitian menunjuk kepada perlakuan atau manipulasi
variabel bebas X telah terjadi sebelumnya sehingga peneliti tidak perlu
memberikan perlakuan lagi, tinggal melihat efeknya pada variabel terikat”.
Tujuan penggunaan metode ex post facto untuk meneliti kemungkinan
saling hubungan sebab akibat dengan cara mengamati terhadap akibat yang ada
dengan mencari faktor yang mungkin menjadi penyebab melalui data tertentu.
Penelitan ini meneliti hubungan sebab akibat dengan cara mengamati kinerja
63
guru dengan mencari faktor yang mempengaruhi (penyebabnya) dilihat dari
kegiatan Kelompok Kerja Guru dan supervisi kepala sekolah.
2. Desain Penelitian
Desain penelitian pengaruh kegiatan kelompok kerja guru dan supervisi
kepala sekolah terhadap kinerja mengajar guru dapat diilustrasikan pada
gambar 3.1. Hal ini menunjukan bahwa terdapat variabel yang mempengaruhi
dan variabel yang dipengaruhi. Variabel-variabel tersebut penulis kelompokan
menjadi variabel independent dan variabel dependent. Variabel independent
meliputi kelompok kerja guru dan supervisi kepala sekolah, sedangkan variabel
dependent adalah kinerja mengajar guru. Selain itu pula terdapat variabel sisa
(residual variabel). Hubungan setiap variabel penelitian dapat penulis
gambarkan sebagai berikut:
X1
є
rx1y
R2x2x2y
rx2y
X2
Keterangan:
X1 = Kelompok Kerja Guru
X2 = Supervisi Kepala Sekolah
Y = Kinerja Mengajar Guru
Є = Variabel Sisa (Residual)
Gambar 3.1
Desain Penelitian (Riduwan, 2009: 139)
Y
64
B. Populasi dan Sampel
1. Populasi
Populasi diartikan oleh Djam’an Satori dan Aan Komariah (2009: 48)
adalah “ sebagai wilayah generalisasi yang terdiri dari atas subjek yang
memiliki kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulanya”. Sedangkan menurut Walpole
(Muhtadi, 2000: 66) adalah sebagai “the totality of observations with wich we
are concerned”, dan mendifinisikan sebagai “keseluruhan unsur-unsur yang
diamati atau dipelajari dan unsur menrupakan unit anaslisisnya”.
Dari pengertian tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa, populasi
dalam penelitian meliputi segala sesuatu yang akan dijadikan subjek atau objek
penelitian yang dikehendaki peneliti. Berkenaan dengan penelitian ini, maka
yang dijadikan populasi dalam penelitian ini adalah guru SD Negeri yang
tergabung dalam 18 kelompok kerja guru (KKG) sebanyak 902 orang guru
kelas yang terdapat di wilayah IV Kabupaten Sumedang dan tersebar di enam
kecamatan, yaitu; Kecamatan Situraja, Cisitu, Darmaraja, Cibugel, Wado, dan
Kecamatan Jatinunggal.
2. Sampel
Populasi guru SD di wilayah IV Kabupaten Sumedang cukup banyak,
oleh karena itu penulis memandang perlu untuk menentukan sampel penelitian
ini. Riduwan (2009: 56), dan Djam’an Satori dan Aan Komariah (2009: 48),
mengatakan “Sampel adalah bagian dari populasi” Sampel penelitian adalah
65
sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili
seluruh populasi.
Dalam penelitian besar ukuran sampel minimal ditentukan berdasarkan
ukuran-ukuran yang diungkapkan Arikunto (1998: 120) bahwa “untuk sekedar
ancar-ancar maka apabila subjeknya kurang dari 100 orang lebih baik diambil
semua sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi, selanjutnya jika
jumlah subjeknya besar dapat diambil antara 10 – 15%”.
Memperhatikan pernyataan di atas, karena jumlah populasi guru SD
Negeri di wilayah IV Kabupaten Sumedang lebih dari 100 orang, maka
penarikan sampel dalam penelitian ini menggunakan rumus Taro Yamane atau
Slovin (Riduwan, 2010: 65) sebagai berikut:
Keterangan:
n
= Jumlah Sampel
N
= Jumlah Populasi
d2
= Presisi (ditetapkan 10% dengan
tingkat kepercayaan 90%)
N
n =
N.d2 + 1
Berdasarkan rumus tersebut diperoleh jumlah sampel sebagai berkut:
N=
.
=
. ,
=
,
= 92
Dengan rumus di atas, maka diperoleh jumlah sampel yaitu guru SD
Negeri yang tergabung dalam 18 KKG yang terdapat di wilayah IV Kabupaten
Sumedang sebagai berikut:
66
Tabel 3.1
Jumlah Populasi dan Sampel Guru SDN di 18 KKG se-wilayah IV
Kabupaten Sumedang
No
Nama KKG
1.
KKG 1 Babakan Bandung Situraja
2.
KKG 2 Pakemitan Situraja
3.
KKG 3 Ambit Situraja
4.
KKG 1 Corenda Cisitu
5.
KKG 2 Sukajaya Cisitu
6.
KKG 3 Nanggerang Cisitu
7
KKG 1 Cakrawati Darmaraja
8.
KKG 2 Darmaraja
9.
KKG 3 Sukaratu Darmaraja
10
KKG 1 Buahngariung Wado
11.
KKG 2 Wado
12
KKG 3 Cikareo Wado
13
KKG 1 Cirayun Jatinunggal
14.
KKG 2 Sirnasari Jatinunggal
15.
KKG 3 Cipeundeuy Jatinunggal
16.
KKG Cibugel 1
17.
KKG Cibugel 2
18
KKG Cibugel 3
Jumlah Total
Jumlah Guru
54 / 900 x 100 = 6
51 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
52 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
52 / 900 x 100 = 5
50 / 900 x 100 = 5
50 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
53 / 900 x 100 = 6
48 / 900 x 100 = 5
54 / 900 x 100 = 6
50 / 900 x 100 = 5
51 / 900 x 100 = 5
49 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 5
48 / 900 x 100 = 4
Jumlah
Populasi
54
51
48
52
48
48
52
50
50
48
53
48
54
50
51
49
48
48
902
Sampel
6
5
5
5
5
5
5
5
5
5
6
5
6
5
5
5
5
4
92
Jumlah sampel yang tersebar di SD Negeri se-wilayah IV Kabupaten
Sumedang dengan menggunakan angket sebanyak 92 guru (responden).
C. Instrumen Penelitian
Yang dimaksud instrumen menurut Kountour (2004: 113) adalah “alat
pengumpul data, diantaranya angket atau kuestioner”. Instrumen yang akan
digunakan dalam penelitian ini adalah kedua-duanya (angket dan kuestioner).
Kegiatan yang akan ditempuh dalam pengumpulan data pada penelitian ini,
yaitu; a) menyusun indikator variabel penelitian, b) menyusun kisi-kisi
instrumen, c) melakukan uji coba instrumen; dan melakukan validitas dan
67
reliabilitas instrumen. (lebih lengkapnya mengenai instrumen dapat dilihat
pada lampiran).
D. Teknik Pengumpulan Data
Sesuai dengan rumusan masalah dan untuk menguji hipotesis, maka
instrumen pengumpul data yang akan digunakan untuk dapat menggali
keterangan dan memperoleh data mengenai varibel-variabel dalam penelitian
ini, yaitu kegiatan Kelompok Kerja Guru dan supervisi kepala sekolah
instrumen pengumpul datanya adalah kuesioner.
Penggunan kuesioner sebagai alat pengumpul data dalam penelitian ini
dilandasi oleh data empiris yang dihadapi peneliti. Hal ini sejalan dengan
pendapat yang dikemukakan oleh Hadjar (1996: 181) bahwa:
Angket (quesionere) merupakan sutu daftar pertanyaan atau pernyataan
tentang topik tertentu yang diberikan kepada subjek, baik secara individu
maupun kelompok untuk mendapatkan informasi tertentu. Untuk
mendapat informasi dengan anket ini peneliti tidak perlu bertemu
langsung dengan subjek, tetapi cukup dengan mengajukan pertanyaan
atau pernyataan tertulis untuk mendapatkan respon”.
Selain itu, pertimbangan yang dijadikan dasar dalam penggunaan
kuesioner, sebagaimana diungkapkan oleh Arif (1982: 70) bahwa:
1. Agar hasil pengukuran terhadap variabel-variabel yang diteliti dapat
dianalisa dan diolah secara statistik.
2. Dengan alat pengumpul data tersebut memungkinkan dapat diperoleh
data yang objektif.
3. Dengan alat pengumpul data itu, memungkinkan penelitian dilakukan
dengan mudah serta lebih dapat menghemat waktu, biaya, dan tenaga.
Sedangkan metode untuk menguji reliabilitas dan konsistensi data
penelitian ini, akan menggunakan metode retest. Sebagaimana yang ungkapkan
Kountour (2004: 181) bahwa “Retest method adalah suatu cara untuk menguji
68
realibilitas suatu test dengan cara melakukan pengujian dua kali untuk test
yang sama pada orang yang sama”. Untuk mengukur apakah hasil dari
pengujian pertama sama dengan hasil dari pengujian kedua digunakan Pearson
product moment correlation (r)
Kemudian untuk mengungkap data mengenai variabel penelitian ini
akan menggunakan Model Skala Likert. Penggunaan Skala Likert ini agar
responden dapat memberikan respon terhadap statemen-statemen dengan
memberikan salah satu jawaban dari 5 alternatif jawaban pada masing-masing
statemen/pertanyaan. Tiap-tiap respon diasosiasikan dengan suatu nilai dan
nilai individual ditentukan dengan menjumlah nilai masing-masing statemen.
Untuk nilai positif dimulai dari sangat setuju = 5, setuju = 4, ragu-ragu = 3,
tidak setuju = 2, dan sangat tidak setuju = 1. Sedangkan untuk statemen yang
negatif nilai itu akan terbalik yaitu; sangat setuju = 1, setuju = 2, ragu-ragu = 3,
tidak setuju = 4, dan sangat tidak setuju = 5.
Teknik yang akan digunakan dalam pengumpulan data adalah a) Studi
dokumentasi, dan b) Teknik angket.
E. Teknik Analisis Data
Mengacu kepada metode yang digunakan pada penelitian ini adalah
metode korelasional dan ex post facto, yakni untuk mengetahui hubungan
antara variabel penelitian, maka teknik analisis data yang akan digunakan
adalah teknik skala interval atau rasio yakni dengan menggunakan Pearson
product moment correlation atau linear regression, hal ini bertujuan untuk
menganalisis ada atau tidaknya hubungan/ korelasi antara variabel penelitian.
69
Statistik-statistik yang digunakan untuk analisis data korelasi dapat dilhat pada
bagan berikut ini:
Analiasis Data
Korelasi
Nominal
Nominal
(chi-square)
(chi-square)
Interval/Ratio
(Pearson's r, linear
regression)
Bagan 3.1
Statistik untuk Analasis Data Korelasi (Kountour, 2004: 181)
1. Analisis validitas
Untuk mengukur validitas data pada penelitian ini dengan teknik
korelasi product moment dari Pearson, akan menggunakan rumus:
r xy =
n ∑
− ∑
. ∑
{ n.∑X2 – (∑X)2 }.{n.∑Y2 – (∑Y)2 }
Keterangan:
n
∑XY
∑X
∑Y
∑X2
∑Y2
= Jumlah responden
= Jumlah perkalian skor X dan Y
= Jumlah skor tiap butir
= Jumlah skor total
= Jumlah kuadrat skor tiap butir
= Jumlah kuadrat skor total
Korelasi PPM dilambangkan (r) dengan ketentuan nilai r tidak lebih
dari harga (-1≤ r ≤ + 1). Apabila nilai r = - 1 artinya korelasinya negatif
sempurna; r = 0 artinya ada korelasi; dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat.
Sedangkan arti harga r akan donsultasikab dengan tebel interpretasi Nilai r
sebagai berikut :
70
Tabel 3.2
Interpretasi Koefiien Korelasi Nilai r
Interval Koefisien
Tingkat Pengaruh
Antara 0,80 sampai dengan 1,000
Sangat Tinggi
Antara 0,60 sampai dengan 0,799
Tinggi
Antara 0,40 sampai dengan 0,599
Cukup
Antara 0,20 sampai dengan 0,399
Rendah
Antara 0,00 sampai dengan 0,199
Sangat Rendah
Sumber :Riduwan (2009 : 110)
2. Analisis reliabilitas
Untuk menguji reliabiltas apakah angket yang disusun cukup dipercaya
sebagai alat pengumpul data, sehingga kebenaran yang diperoleh melalui hasil
penelitian tidak diragukan orang lain, maka akan digunakan rumus-rumus
sebagaimana yang dikemukakan oleh Riduwan (2009: 125) sebagai berikut:
∑s1
k
r
11
=
[
][
]
st
k–1
Keterangan:
r 11
= Reliabilitas instrumen
K
= Jumlah item/butir pertanyaan atau banyaknya
soal
∑ s1
= Jumlah varian skor tiap-tiap butir
st
= Varian total
langkah-langkah mencari nilai reliabilitas dengan metode Alpha sebagai
berikut:
a. Langkah 1: Mencari harga varians Skor tiap-tiap item, menggunakan rumus
Ѕ
Ѕi =
Xi2
( SXi )2
–
N
N
Keterangan: Si
= Varians skor tiap-tiap item
SXi2 = Jumlah kuadrat item Xi
(SXi)2 = Jumlah item Xi
N
= Jumlah responden
71
b. Langkah 2: Kemudian menjumlahkan varians semua item dengan rumus :
Ѕ.Ѕi = Ѕ1 + Ѕ2 + Ѕ3.....Ѕ,,
Keterangan : S.Si = Jumlah varians semua
item
S1, S2, S3,.....,, = Varians item ke1,2,3....,,
c. Langkah ke 3 : Menghitung Varians total dengan rumus :
Keterangan : St = Varians total
∑Xt2 = Jumlah kuadrat X total
( ∑Xt)2 = Jumlah X total
dikuadratkan
N = Jumlah responden
( ∑Xi )
N
2
Ѕt =
∑ Xi 2 –
N
d. Langkah ke 4: Memasukan nilai Alpha dengan rumus:
r11
=
k
#
"−1
1
∑Si
#
&'
Pengujian lanjutan yaitu menentukan signifikansi reliabiltas instrumen,
dengan rumus t student untuk mencari makna pengaruh variabel X terhadap Y,
maka hasil korelasi PPM tersebut diuji dengan Uji Signifikan dengan rumus
sebagaimana yang dikemukakan oleh Riduwan (2009: 137) sebagai berikut:
thitung =
√ −2
√1 −
Keterangan: thitung = Nilai t
r
= Nilai Koefisien Korelasi
n
= Jumlah sampel
Selanjutnya untuk menyatakan besar kecilnya sumbangan variabel X
terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien determinan. Koefisien
determinasi adalah kuadrat dari koefisien korelasi PPM yang dikalikan dengan
100%. Untuk mengetahui seberapa besar variabel X mempunyai sumbangan
atau ikut menentukan variabel Y. Sumbangan dicari dengan menggunakan
rumus :
72
Keterangan : KD = Nilai Koefisien Determinan
(Konstribusi antar variabel)
r = Nilai Koefisien Korelasi
KD = r2 x 100%
Kemudian untuk mengetahui pengaruh antara variabel X1 dan X2
terhadap variabel Y digunakan rumus korelasi ganda, yaitu:
R X1.X2.Y =
√r
2
X1.Y
+ r2X2.Y – 2 (rX1.Y).(rX1.X2)
1 – r2X1. X2
e. Pengujian Hipotesis
Pengujian data untuk menguji hipotesis penelitian dengan urutanurutan sebagai berikut:
1) Membuat tabel data skor variabel penelitian
2) Menghitung regresi linier sederhana dengan rumus :
3) Menghitung siginifikansi dan linieritas dengan menggunakan persamaan
regresi melalui tabel Analisis Varians (ANAVA), bentuk tabelnya
sebagai berikut:
Tabel 3.3
Analisis Varians
Sumber
Varians
Total
Regresi (a)
Dk
JK
RJK
n
1
∑Yi2
(∑Yi)2/n
∑Yi2
(∑Yi)2/n
S2 reg = JK (b/a)
(∑X) (∑Y)
Regresi (b/a)
1
Jk reg = b (∑XY -
Residu
n-2
Jk tes = ∑ (Y - Ỹ)
Tuna Cocok
k-2
JK TC = JK tes – JK E
∑(Y – Y )2
2
S TC =
k–2
2
S
n-k
JkE = ∑ ( ∑Y –
x
S2 tes
JKTC
2
(∑Y)2
2
S2 reg
F=
)
n
Kekeliruan
F
TC
=
S2Tc
k–2
F=
)
JKE
n
2
S
TC
=
k-2
S2E
73
f. Menghitung siginifikansi regresi dengan jalan membandingkan nilai F hitung
(S2 reg/S2tes) dengan Ftabel dimana taraf siginifikasi (ά = 0,05) dan dk = n-2.
Kritrianya, jika Fhitung > Ftabel, maka regresi Y atas X (X1 atau X2)
signifikan, tetapi jika sebaliknya F
hitung
F
tabel,
maka regresi Y atas X1 dan X2 adalah siginifikan.
74
3) Mencari koefisien korelasi dengan tujuan untuk mengetahui besarnya
keeratan hubungan antara varibel X (X1 dan X2) dengan variabel Y.
Maka untuk menghitungnya menggunakan rumus:
n∑XY – (∑X). (∑Y)
rxy =
√ {n∑X2- (∑X)2 }{n∑Y2 – (∑Y)2 }
(Riduwan, 2009: 136)
4) Menguji siginifikansi koefisien korelasi dengan rumus:
r√n -2
t=
√1 - r2
(Riduwan, 2009: 137)
5) Mencari Koefisien Determinan
kd = r2 x 100%
F. Pengumpulan Data
Sesuai dengan tujuan dan metode penelitian yang ditetapkan, jenis data
dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Variabel mayor terdiri dari Kegiatan
Kelompok Kerja Guru (X1), Supervisi Kepala Sekolah (X2), Kinerja Mengajar
Guru (Y).
Sebelum instrumen penelitian digunakan, terlebih dahulu dilakukan uji
validitas dan uji reliabilitas. Uji validitas untuk mengetahui ketepatan
instrumen dalam menjalankan fungsi ukurnya, sedangkan uji reliabilitas yaitu
untuk mengukur tingkat reliabelitas sehingga data yang diperoleh dari hasil
penelitian konsisten dan mengandung makna kecermatan pengukuran.
75
Uji coba validitas dan reliabilitas dilakukan terhadap 92 responden yang
memiliki kesamaaan karakteristik dengan sampel yang diteliti. Sehingga ada
beberapa instrumen yang harus dibuang karena tidak memenuhi kriteria
tersebut.
Instrumen yang telah direvisi, kemudian disebarkan kepada responden
yang dijadikan sampel penelitian. Setiap sampel mendapatkan kuesioner yang
sama banyaknya.
Kuesioner disebar kepada responden, dengan permohonan meminta
responden untuk memilih salah satu alternatif respon/jawaban yang disediakan
dan kuesioner dikembalikan dalam waktu satu minggu kemudian. Kuesioner
yang dikembalikan 100%.
G. Uji Validitas dan Uji Realibilitas.
Ukuran memadai atau tidaknya instrumen pengumpul data, minimal
dilihat dari dua syarat yaitu syarat validitas atau kesahihhan dan syarat
reliabilitas atau keajegan. Uji coba instrumen dilakukan terhadap sejumlah
subyek yang bukan merupakan sampel penelitian , akan tetapi mempunyai
karakteristik yang sama dengan subyek yang akan dijadikan sampel penelitian,
yang selanjutnya dilakukan analisis statistik dengan tujuan untuk menguji
validitas dan reliabilitasnya. Angket dianggap valid, apabila terdapat kesamaan
antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek
yang diteliti. Dan angket dianggap reliabel apabila terdapat kesamaan data
dalam waktu yang berbeda.
76
Dengan diketahui keterjaminan validitas dan reliabilitas alat pengumpul
data, maka diharapkan hasil penelitian akan menjadi atau memiliki validitas
dan reliabilitas yang dapat dipertanggung jawabkan.
Untuk koefisien validitas digunakan rumus korelasi product moment
dengan menggunakan Pearson. Rumus pengujian validitas adalah sebagai
berikut:
N ∑XY − (∑X )(∑Y )
rxy =
[N ∑X 2 − (∑X )2 ][N ∑Y 2 − (∑Y )2 ]
(Riduwan, 2009 : 136)
Keterangan:
rxy = koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y
N
= banyaknya responden
X
= skor tiap item angket
Y
= skor total angket
Untuk mengetahui keberartian koefisien korelasi tersebut menunjukkan
valid atau tidaknya, dilanjutkan dengan uji t , dengan rumus :
t hitung =
r n −2
1− r 2
(Riduwan, 2009 : 137)
Dengan kriteria uji : jika thitung > ttabel atau jika nilai Sig.(2-tailed) < α
maka butir angket tersebut dikatakan valid. Setelah dilakukan analisis butir
soal, maka dihasilkan data sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 3.4 halaman
berikut ini:
77
1.Validitas Butir Angket Variabel X1
Tabel 3.4
Validitas Butir Angket Variabel X1
Item-Total Statistics
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014
VAR00015
VAR00016
VAR00017
VAR00018
VAR00019
VAR00020
VAR00021
VAR00022
VAR00023
VAR00024
VAR00025
VAR00026
VAR00027
VAR00028
VAR00029
VAR00030
Scale Mean
Corrected Item- Squared
if Item
Scale Variance Total
Multiple
Deleted
if Item Deleted Correlation
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
110.3667
110.1333
109.6667
112.6000
112.6667
112.5667
110.0000
110.3000
109.7667
110.0333
110.3000
110.4333
110.6000
110.3667
110.8333
110.5333
110.6333
110.9000
110.8000
110.8333
110.4000
110.6000
110.8333
111.0333
110.9667
110.8000
110.9000
110.8333
110.3667
110.4000
.917
.917
.920
.914
.914
.917
.925
.923
.919
.919
.916
.916
.915
.916
.919
.920
.916
.920
.917
.918
.915
.918
.918
.916
.917
.917
.917
.920
.919
.919
183.413
187.982
192.920
163.903
164.368
170.599
198.138
195.872
191.495
189.482
183.803
183.633
181.145
183.826
188.833
190.120
184.999
188.369
183.200
185.523
180.938
184.731
183.316
181.551
180.861
184.303
184.300
190.351
190.447
187.697
.545
.648
.421
.762
.752
.632
-.077
.040
.454
.416
.696
.671
.773
.627
.437
.369
.647
.363
.589
.539
.702
.491
.478
.638
.562
.609
.552
.322
.434
.443
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
78
Case Processing Summary
Cases
N
%
Valid
30
100.0
Excludeda
0
.0
Total
30
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Part 1
Part 2
Spearman-Brown
Coefficient
Value
.858
N of Items
15a
Value
.869
N of Items
15b
Total N of Items
Correlation Between Forms
Equal Length
Unequal Length
Guttman Split-Half Coefficient
30
.771
.871
.871
.868
a.The items are: VAR00001, VAR00002,
VAR00005, VAR00006, VAR00007,
VAR00010, VAR00011, VAR00012,
VAR00015.
b.The items are: VAR00016, VAR00017,
VAR00020, VAR00021, VAR00022,
VAR00025, VAR00026, VAR00027,
VAR00030.
VAR00003, VAR00004,
VAR00008, VAR00009,
VAR00013, VAR00014,
VAR00018, VAR00019,
VAR00023, VAR00024,
VAR00028, VAR00029,
Instrumen pengukuran variabel pengaturan KKG
(X1)
yang
diujicobakan sebanyak 30 butir. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh
koefisien korelasi terendah rhitung = 0,077 dan ttabel = 2,011. Dengan demikian
dua instrumen tidak dapat dipakai karena tidak valid, sedangkan 28 butir
79
instrumen lainnya langsung dapat dipergunakan untuk pengumpulan data dan
hasil untuk realibilitasnya dinyatakan realibel.
2. Validitas Butir Angket Variabel X2
Tabel 3.5
Validitas Butir Angket Variabel X2
Item-Total Statistics
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014
VAR00015
VAR00016
VAR00017
VAR00018
VAR00019
VAR00020
VAR00021
VAR00022
VAR00023
VAR00024
VAR00025
VAR00026
VAR00027
VAR00028
VAR00029
VAR00030
Corrected Item- Squared
Scale Mean if Scale Variance Total
Multiple
Item Deleted if Item Deleted Correlation
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
119.3000
119.4667
119.6333
119.2667
119.3333
119.2667
119.0333
118.9667
118.9667
119.0000
119.0333
119.1333
119.1000
119.0333
119.2333
119.2667
119.8000
119.2667
119.0333
119.3667
119.2667
118.9333
118.9000
119.3667
118.9333
119.0667
119.4333
119.5667
119.5667
119.1333
.933
.932
.927
.929
.927
.930
.927
.925
.926
.925
.926
.926
.928
.928
.928
.931
.927
.931
.926
.927
.931
.926
.926
.926
.924
.924
.927
.931
.930
.925
157.045
155.016
147.344
151.168
148.575
150.823
149.689
146.240
148.516
145.724
148.171
147.568
151.610
150.930
148.668
153.926
144.166
148.823
148.309
143.757
151.720
147.582
149.197
145.068
145.099
145.030
148.806
151.289
153.220
144.671
.079
.189
.571
.432
.586
.392
.557
.761
.750
.743
.656
.680
.504
.526
.527
.246
.620
.385
.711
.618
.323
.730
.682
.644
.827
.809
.557
.312
.347
.750
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
80
Case Processing Summary
Cases
Valid
Excluded
a
N
%
30
100.0
0
.0
Total
30
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Part 1 Value
N of Items
Part 2 Value
N of Items
Spearman-Brown
Coefficient
.875
15a
.888
15b
Total N of Items
30
Correlation Between Forms .752
Equal Length
.858
Unequal Length
.858
Guttman
Split-Half .852
Coefficient
a.The items are: VAR00001, VAR00002, VAR00003,
VAR00005, VAR00006, VAR00007, VAR00008,
VAR00010, VAR00011, VAR00012, VAR00013,
VAR00015.
b. The items are: VAR00016, VAR00017, VAR00018,
VAR00020, VAR00021, VAR00022, VAR00023,
VAR00025, VAR00026, VAR00027, VAR00028,
VAR00030.
VAR00004,
VAR00009,
VAR00014,
VAR00019,
VAR00024,
VAR00029,
Instrumen pengukuran variabel supervisi kepala sekolah (X2) yang
diujicobakan sebanyak 30 butir. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh
81
koefisien korelasi terendah rhitung = 0,079 dan tTabel = 2,011. Dengan demikian
tiga instrumen tidak dapat dipakai karena tidak valid, sedangkan 27 butir
instrumen lainnya langsung dapat dipergunakan untuk pengumpulan data dan
hasil untuk realibilitasnya dinyatakan realibel.
3. Validitas Butir Angket Variabel Y
Tabel 3.6
Validitas Butir Angket Variabel Y
Item-Total Statistics
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014
VAR00015
VAR00016
VAR00017
VAR00018
VAR00019
VAR00020
VAR00021
VAR00022
VAR00023
Scale Mean if
Item Deleted
Corrected Item- Squared
Scale Variance Total
Multiple
if Item Deleted Correlation
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
99.5333
99.5667
99.9000
99.8333
99.5000
99.5667
99.5667
99.7667
99.6000
99.5333
99.3333
99.5000
99.5667
99.6333
99.7333
99.7667
99.3667
99.5667
99.7667
99.4333
99.4000
99.5333
99.9667
20.602
20.599
20.645
18.764
18.810
19.289
20.185
21.220
20.455
20.257
21.057
21.293
20.599
20.378
19.030
20.737
18.861
19.357
20.323
19.702
20.731
20.602
21.482
.388
.384
.393
.333
.320
.335
.367
.410
.380
.373
.391
.402
.388
.381
.371
.430
.312
.357
.403
.345
.386
.391
.436
.057
.071
.036
.281
.386
.331
.164
-.043
.094
.129
.027
-.030
.056
.089
.131
-.050
.545
.186
.020
.318
.062
.043
-.104
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
82
Case Processing Summary
Cases
Valid
N
%
30
100.0
Excludeda 0
.0
Total
100.0
30
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Part 1
Part 2
Spearman-Brown
Coefficient
Value
.203
N of Items
12a
Value
.027
N of Items
11b
Total N of Items
23
Correlation Between Forms .434
Equal Length
.605
Unequal Length
.606
Guttman
Split-Half .604
Coefficient
a.The items are: VAR00001, VAR00002, VAR00003,
VAR00004, VAR00005, VAR00006, VAR00007, VAR00008,
VAR00009, VAR00010, VAR00011, VAR00012.
b.The items are: VAR00013, VAR00014, VAR00015,
VAR00016, VAR00017, VAR00018, VAR00019, VAR00020,
VAR00021, VAR00022, VAR00023.
83
Instrumen pengukuran variabel Kinerja mengajar guru
(Y)
yang
diujicobakan sebanyak 30 butir. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh
koefisien korelasi terendah rhitung = 0,270 dan ttabel = 2,011. Dengan demikian
dua instrumen tidak dapat dipakai karena tidak valid, sedangkan 28 butir
instrumen lainnya langsung dapat dipergunakan untuk pengumpulan data dan
hasil untuk realibilitasnya dinyatakan realibel.
H. Pengolahan Data
Teknik analisis data untuk mengungkapkan hasil penelitian
dilakukan melalui langkah-langkah sebagai berikut:
1. Analisis Statistik Deskriptif
Melalui statistik deskriptif ini, akan disajikan data dalam tabel
distribusi frekuensi, grafik garis maupun batang, penjelasan kelompok
melalui mean, dan variasi kelompok melalui rentang dan standar deviasi
terhadap semua variabel dan sub variabel penelitian. Perhitungan deskriptif
yang digunakan adalah rata-rata hitung (arimatic mean) dengan rumus:
M =
∑X
n
Keterangan:
M = Mean.
Σ = Jumlah.
X = Skor-skor dalam suatu distribusi.
n = Jumlah unit-unit skor.
84
Penentuan klasifikasi skor jawaban responden yang disusun
berdasarkan skala instrumen dengan rumus:
n ρ (T ) − n ρ ( R )
K
Keterangan:
I =
I = Interval skor jawaban responden.
n = Jumlah item pertanyaan.
ρ = Kemungkinan skor jawaban (probabilitas).
T = Skor jawaban tinggi.
R = Skor jawaban rendah.
K = Jumlah kelas interval.
2. Uji Persyaratan Analisis
Tahapan ini bertujuan untuk mengetahui sebaran data apakah
berdistribusi normal atau tidak berdistribusi normal, serta uji linieritas.
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas data, dilakukan dengan pengujian KolmogorovSmirnov, dengan kriteria jika nilai asymp. Sign (p) > α, maka sebaran data
berdistribusi normal.
b. Uji Linieritas Data
Mengenai uji linieritas kriterianya adalah jika nilai Fhitung lebih kecil
dari nilai Ftabel atau nilai p > α maka hubungan yang dihasilkan tersebut
berbentuk linier.
Pengolahan data dilakukan dengan maksud agar data yang terhimpun dapat
memberikan arti bagi penelitian yang dilakukan. Data yang terkumpul harus diolah,
diorganisir dan disistematisasikan sesuai dengan tujuan penelitian. Winarno
Surakhmad (1994: 91) menjelaskan bahwa mengolah data adalah suatu konkrit
85
untuk membuat data dan tingginya nilai data yang terkumpul (sebagai hasil fase
pelaksanaan pengumpulan data), apabila tidak disusun dalam suatu organisasi dan
diolah menurut sistematis yang baik.
Dalam prosedur pengolahan data, seleksi, dan klasifikasi data, penulis
menempuh langkah-langkah sebagai berikut:
1) Pemeriksaan kecenderungan umum skor mentah
2) Mengubah skor mentah menjadi skor baku
3) Uji normalitas distribusi data untuk mengetahui dan menentukan apakah
pengolahan data menggunakan analisis parametik atau non parametik,
dengan menggunakan rumus Chi Kuadrat ( X )
k
X2 =∑
i =1
(Oi − Ei ) 2
Ei
Keterangan :
X = Chi kuadrat yang dicari
Oi = Frekuensi yang tampak
Ei = Frekuensi yang diharapkan
Langkah-langkah yang ditempuh adalah :
(a) Membuat distribusi frekuensi
(b)Mencari batas bawah skor kiri interval dan batas atas skor kanan interval
(c) Mencari Z untuk batas kelas dengan rumus:
Z=
Xi − X
S
Keterangan :
Xi
= skor batas kelas distribusi
X
= rata-rata untuk distribusi
S
= simpangan baku untuk distribusi
86
(d)Mencari luas 0 - Z dari daftar F
(e) Mencari luas tiap interval dengan cara mencari selisih luas O - Z dengan
interval yang berdekatan untuk tanda Z sejenis dan menambah luas O Z yang berlawanan
(f) Mencari Ei (frekuensi yang diharapkan) diperoleh dengan cara
mengalikan luas interval n
(g)Mencari Oi ( Frekuensi hasil penelitian ) diperoleh dengan cara melihat
tiap kelas interval ( Fi) pada tabel distribusi frekuensi
(h)Mencari X dengan cara jalan membandingkan nilai presentil untuk
distribusi X
c. Uji Linieritas X1 terhadap Y
Untuk uji linieritas antara variabel X1 dengan variabel Y, maka
diperoleh nilai Fhitung sebesar 1,830 dengan nilai Sig. = 0,397. Ternyata nilai
Sig. = 0,397 lebih besar dari α = 0,05 sehingga hubungan yang dihasilkan
tersebut berbentuk linier. Hasil pengolahan data di atas, diperlihatkan pada
Tabel 3.7 berikut ini:
Tabel 3.7:
Uji Linieritas antara Variabel X1 dengan Y
Tabel ringkasan ANAVA Variabel X1 -Y untuk uji lineritas
sumber
varians
total
regresi (a)
regresi bIa
residu
tuna cocok
Kesalahan
rata-rata
derajat
kebebasan Jumlah
jumlah
(dk)
kuadrat (RJK) kuadrat
50
57532225
1
625350,3
625350,3
1
35764,92
35764,92
90
57496429
624961,2
31
57496398
1854723
59
31,25
1,008065
F hitung F tabel
1,83
2,2
ternyata f hitung <
F tabel atau 1,83 <
2,20 maka data
berpola linear
87
d. Uji Linieritas X2 terhadap Y
Untuk uji linieritas antara variabel X2 dengan variael Y, maka
diperoleh nilai Fhitung sebesar 1.020 dengan nilai Sig. = 0,554. Ternyata nilai
Sig. = 0,554 lebih besar dari α = 0,05 sehingga hubungan yang dihasilkan
tersebut berbentuk linier. Hasil pengolahan data di atas, diperlihatkan pada
Tabel 3.8 berikut ini:
Tabel 3.8
Uji Linieritas antara Variabel X2 dengan Y
Tabel ringkasan ANAVA Variabel X2 -Y untuk uji lineritas
derajat
Jumlah
rata-rata
kebebasan kuadrat
jumlah
sumber varians (dk)
(RJK)
kuadrat
total
50
120538441
regresi (a)
1
625350,27
625350,3
regresi bIa
1
36206,833
36206,83
residu
90
57496429
624961,2
tuna cocok
30
57496398
1916530
Kesalahan
60
31,25
1,008065
F hitung
F tabel
1,02
2,24
ternyata f hitung < F
tabel atau 1,02 <
2,24 maka data
berpola linear
e. Uji Linieritas X1 terhadap X2
Untuk uji linieritas antara variabel X1 dengan variabel X2, maka
diperoleh nilai Fhitung sebesar 1.780 dengan nilai Sig. = 0,682. Ternyata nilai
Sig. = 0,682 lebih besar dari α = 0,05 sehingga hubungan yang dihasilkan
tersebut berbentuk linier. Hasil pengolahan data di atas, diperlihatkan pada
Tabel 3.9 halaman berikut:
88
Tabel 3.9
Uji Linieritas antara Variabel X1 dengan X2
Tabel ringkasan ANAVA Variabel X1 –X2 untuk uji lineritas
sumber
varians
total
regresi (a)
regresi bIa
residu
tuna cocok
Kesalahan
derajat
Jumlah
rata-rata
kebebasan kuadrat
jumlah
(dk)
(RJK)
kuadrat
50
120538441
1
1310200
1310200
1
51768
51768,37
90
119176472
1295396
31
117866272
3802138
59
27,75
2,134615
F hitung F tabel
1,78
2,2
ternyata f hitung
< F tabel atau
1,78 < 2,20 maka
data berpola
linear
I. Analisis Data Untuk Pengujian Hipotesis Penelitian
1. Analisis korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk menemukan arah dan kuatnya
hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2004: 236). Pada
umumnya setiap analisa regresi didahului dengan analisis korelasi, tetapi
setiap analisa korelasi belum tentu dilanjutkan dengan regresi.
Untuk lebih jelasnya langkah-langkah terinci dapat dilihat sebagai
berikut:
a. Memberi bobot setiap kemungkinan jawaban pada item untuk setiap
variabel penelitian dan memberi skor pada angket responden berdasarkan
petunjuk yang telah ditetapkan
b. Pengolahan
data
dengan
menggunakan
perhitungan
prosentase.
Perhitungan presentase dimaksimalkan untuk mengetahui kecenderungan
umum jawaban responden terhadap variabel penelitian, dengan
menggunakan rumus berikut:
89
P =
X
Xid
Keterangan :
P
= Presentase rata-rata yang dicari
X
= Skor rata-rata tiap variabel
Xid
= Skor ideal setiap variabel
Mengubah skor mentah menjadi skor baku. Sudjana (1992: 104)
mengemukakan rumus sebagai berikut:
( Xi − X )
Ti = 50 + 10
S
Keterangan :
Ti
= Skor baku yang dicari
X
= Skor rata-rata
S
= Simpangan baku
Xi
= Skor mudah
Untuk menggunakan rumus di atas, maka akan ditempuh langkah-
langkah sebagai berikut:
c. Menentukan rentang (R) yaitu skor tertinggi dikurangi skor terendah
(STT – STR )
R = STT - STR
d. Menentukan banyak kelas ( bk ) interval dengan menggunakan rumus :
Bk =1 + (3,3) log n
e. Menentukan panjang kelas interval yaitu rentang dibagi banyak kelas
P=
R
bk
90
f. Mencari rata-rata dengan rumus:
∑ fiXi
∑ fi
X =
g. Mencari simpangan baku dengan rumus :
S2 =
n∑ ( fiXi 2 ) − (∑ fiXi ) 2
n(n − 1)
Analisis korelasi merupakan teknik statistika yang berusaha mencari
derajat hubungan antara variabel X dengan variabel Y, dan ukuran yang
dipakai untuk mengetahui derajat hubungan dalam penelitian ini adalah
analisis non parametik dengan menggunakan Rank Spearman
dengan
rumus :
r =1−
6∑ d 2
n(n − 10
Menghitung keberartian koefisien korelasi (tingkat signifikansi)
dengan menggunakan rumus :
t=
r n−2
1− r2
Keterangan :
t = nilai t yang dicari
r = koefisien korelasi
n = banyaknya data
Selanjutnya nilai t hitung dibandingkan dengan nilai ttabel dengan dk
= n – 2 pada taraf atau tingkat kepercayaan yang dipilih, dalam hal ini
adalah tingkat kepercayaan 95%. Apabila thitung > ttabel, maka dapat
disimpulkan hipotesis diterima atau dengan kata lain hipotesis nol ditolak.
91
Kemudian menafsirkan besarnya koefisien korelasi berdasarkan
kriteria yang dikemukakan Subino (1982: 66) adalah sebagai berikut:
Kurang dari 0,020
; Hubungan dianggap tidak ada
Antara 0,20 – 0,40
: Hubungan ada tetapi rendah
Antara 0,41 – 0,70
: Hubungan cukup
Antara 0,71 – 0,90
: Hubungan tinggi
Antara 0,91 – 1,00
: Hubungan sangat tinggi
2. Koefisien Korelasi Ganda
Dimaksudkan analisis korelasi dilakukan untuk mengetahui seberapa
kuat derajat keterikatan antara variabel dependen dan independen. Untuk
menghitung koefisien korelasi ganda (R) dengan rumus sebagai berikut:
Ryx1 x 2 =
ryx2 1 + ryx2 2 − 2ryx1 ryx2 rx1x2
1 − rx21x2
3. Mencari Derajat Hubungan Berdasarkan Koefisien Determinasi (r )
Dimaksudkan untuk menyatakan besarnya presentase variabel yang
satu turut ditentukan oleh variabel yang lain (Subino. 1982: 63) dengan
rumus sebagai berikut: KD = (r ) 2 x100%
92