KEMAMPUAN AKHIR YANG DIHARAPKAN

  

HASIL PENELITIAN & PEMBAHASAN

PERTEMUAN 6

Dr. RATNAWATI SUSANTO, M.M., M.Pd

PGSD - FKIP

  

KEMAMPUAN AKHIR YANG DIHARAPKAN

1. Menggunakan statistik deskriptif dalam pembahasan hasil penelitian.

  2. Merumuskan pembahsaan berdasarkan teknik analisis data.

BAB IV. HASIL PENELITIAN & PEMBAHASAN A. HASIL PENELITIAN B. PEMBAHASAN

A. HASIL PENELITIAN

  Hasil Penelitian dapat disajikan secara terlebih dahulu dengan menggunakan Statistik Deksriptif.

  STATISTIK DESKRIPTIF Adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau mebmeri gambaran tentang obyek yang diteliti melalui data sampel aau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.

  Penyajian data yang telah dieproleh melalui observasi, wawancara,

  PENYAJIAN DATA DENGAN TABEL

  Tabel Data ordinal

  PENYAJIAN DATA DENGAN TABEL

  Tabel Distribusi Frekuensi

  PENYAJIAN DATA DENGAN TABEL

  Tabel Distribusi Frekuensi Relatif

  PENYAJIAN DATA DENGAN TABEL

  Pedoman Membuat Tabel Distribusi Frekuensi:

  1.Rumus Sturges K = 1 + 3,3 Log n Dengan : K = Jumlah kelas interval n = Jumlah data observasi Log = logaritma Contoh : Jumlah data 150 Maka Jumlah kelasnya (K0 = 1 + 3,3 log 200 = 1 + 3,3 x 2,18

  2. Menghitung Rentang Data Data terbesar – data terkecil Misal data terbesar = 93 dan data terkecil = 13 Jadi = 93 – 13 = 80 + 1

  3. Menghitung Panjang Kelas = Rentang dibagi jumlah kelas Maka 81 : 9 = 9 Walaupun panjang kelas diperoleh 9, dalam hitungan ini digunakan 10

PENYAJIAN DATA DENGAN GRAFIK

  Contoh Grafik Garis

PENYAJIAN DATA DENGAN GRAFIK

  Contoh Grafik Batang

PENYAJIAN DATA DENGAN GRAFIK

  Contoh Grafik Lingkaran (pie Chart)

PENYAJIAN DATA DENGAN GRAFIK

  Contoh Grafik Gambar (pictogram))

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT

(CENTRAL TENDENCY)

• Dinamakan ukuran pemusatan karena nilai-nilai (kuantitatif) tersebut memiliki kecenderungan memusat.
• Bila suatu kumpulan data (nilai) diurutkan mulai dari yang paling kecil sampai paling besar maka ukuran-ukuran (dari data tersebut) nilainya cenderung ada di pusat atau tengah (data tersebut).
• Ukuran-Ukuran Pemusatan:

  1. Mean atau Rata-rata hitung

  2. Median atau Nilai Tengah

  3. Modus

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY)

  1. MEAN Rata-rata hitung atau arithmetic mean atau sering disebut dengan istilah mean saja merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk menggambarkan ukuran tendensi sentral. Mean dihitung dengan menjumlahkan semua nilai data pengamatan kemudian dibagi dengan banyaknya data. Definisi tersebut dapat di nyatakan dengan persamaan berikut:

• Sampel:
• Populasi :

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Keterangan: ∑ = lambang penjumlahan semua gugus data pengamatan n = banyaknya sampel data N = banyaknya data populasi \bar x = nilai rata-rata sampel μ = nilai rata-rata populasi

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT

(CENTRAL TENDENCY)

Rata-rata hitung (Mean) untuk data tunggal Contoh 1: Hitunglah nilai rata-rata dari nilai ujian matematika kelas 3 SMU berikut ini: 2; 4; 5; 6; 6; 7; 7; 7; 8; 9 Jawab:

Nilai rata-rata dari data yang sudah dikelompokkan bisa dihitung dengan menggunakan

formula berikut:

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Keterangan: ∑ = lambang penjumlahan semua gugus data pengamatan fi = frekuensi data ke-i n = banyaknya sampel data \bar x = nilai rata-rata sampel

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Contoh 2: Berapa rata-rata hitung pada tabel frekuensi berikut: xi fi

  70

  5

  69

  6

  45

  3

  80

  1

  56

  1 Catatan: Tabel frekuensi pada tabel di atas merupakan tabel frekuensi untuk data tunggal, bukan tabel frekuensi dari data yang sudah dikelompokkan berdasarkan PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Jawab: _i f _i f _i x _i

  70 5 350

  69 6 414

  45 3 135

  80

  1

  80

  56

  1

  56 Jumla h 16 1035 PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Mean dari data distribusi Frekuensi atau dari gabungan: Distribusi Frekuensi:

Rata-rata hitung dari data yang sudah disusun dalam bentuk tabel distribusi frekuensi

dapat ditentukan dengan menggunakan formula yang sama dengan formula untuk menghitung nilai rata-rata dari data yang sudah dikelompokkan, yaitu: Keterangan: ∑ = lambang penjumlahan semua gugus data pengamatan fi = frekuensi data ke-i

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT

(CENTRAL TENDENCY)

Contoh 3: Tabel berikut ini adalah nilai ujian statistik 80 mahasiswa yang sudah disusun dalam tabel frekuensi. Berbeda dengan contoh 2, pada contoh ke-3 ini, tabel distribusi

frekuensi dibuat dari data yang sudah dikelompokkan berdasarkan selang/kelas tertentu

(banyak kelas = 7 dan panjang kelas = 10). K elas ke- Nilai Ujian fi 1 31 – 40

  2 2 41 – 50 3 3 51 – 60 5 4 61 – 70 13 5 71 – 80 24 6 81 – 90

  21 PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Buat daftar tabel berikut, tentukan nilai pewakilnya (xi) dan hitung fixi. Kelas ke- Nilai Ujian fi xi fixi 1 31 – 40

  2

  

35.5

  71.0 2 41 – 50 3 45.5 136.5 3 51 – 60 5 55.5 277.5 4 61 – 70 13 65.5 851.5 5 71 – 80 24 75.5 1812.0 6 81 – 90 21 85.5 1795.5 7 91 – 100 12 95.5 1146.0 Jumlah 80 6090.0 PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY)

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY)

MEDIAN (NILAI TENGAH SETELAH DIURUTKAN)

• •Median atau nilai tengah adalah salah satu ukuran pemusatan data, yaitu, jika segugus

  data diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar atau yang terbesar sampai yang

  terkecil, nilai pengamatan yang tepat di tengah-tengah bila jumlah datanya ganjil, atau

  rata-rata kedua pengamatan yang di tengah bila banyaknya pengamatan genap
• Untuk data ganjil

  8, 7, 9. Pertama data diurutkan menjadi 7, 8, 9. Sehingga dengan mudah diketahui

  median adalah 8.
• Untuk data genap Untuk data 2, 8, 3, 4, 1, 8. Pertama data diurutkan menjadi 1, 2, 3, 4, 8, 8. Karena jumlah data pengamatan genap, yaitu 6, maka median terletak pada rata-rata dua nilai pengamatan yang di tengah yaitu data ketiga dan data keempat, maka

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) Modus (Nilai yang paling sering muncul)

• adalah nilai yang mempunyai frekuensi paling banyak. Modus tidak harus tunggal,artinya nilainya bisa lebih dari satu. Adapun cara mencari modus untuk data

  tunggal tinggal dilihat frekuensinya. Untuk data dalam daftar distribusi frekuensi,

  modus ditentukan dengan rumus :

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY) dengan

b = batas bawah kelas modus yaitu kelas interval dengan frekuensi

terbanyak p = panjang interval kelas modus

b1 = frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas sebelum kelas

modus

b2 = frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas sesudah kelas

modus Jika rumus di atas digunakan untuk mencari modus dari tabel di bawah ini

  PENGUKURAN GEJALA TERPUSAT (CENTRAL TENDENCY)

Maka diperoleh :

  a. kelas modus = kelas ke-4

  b. b = 59,5

  

c. b1 = 15 – 6 = 9

  

d. b2 = 15 – 13 = 2

  e. p = 8 CONTOH BAB IV

BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bagian ini akan menguraikan empat macam data yang akan

  

dianalisis guna mendapatkan gambaran mengenai variabel terikat akuntabilitas

(Y) dan hubungannya secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama (simultan) dengan variabel bebas yang terdiri dari gaya kepemimpinan (X ), ₁ kecerdasan emosional (X ), dan pengambilan keputusan rasional (X ). _{2 3} Data penelitian dianalisis sesuai dengan tujuan dari penelitian dengan

menggunakan metodologi penelitian. Gambaran umum mengenai penyebaran

data atau disribusi data dihitung dengan menggunakan ukuran terpusat atau tendency central dan ukuran penyebaran. Data penelitian disajikan dalam

bentuk statistika deskriptif yang meliputi: nilai rata-rata (Mean), modus (Mode

= M ), (Me), simpangan baku (standar deviasi), varians dan distribusi _{o Median}

1. Skor Akuntabilitas (Y)

  Data mengenai variabel akuntabilitas yang diperoleh dari hasil penelitian yang dilakukan di Sekolah Menengah Atas (SMA) Swasta di wilayah Majelis Pendidikan Katolik Keuskupan Agung Jakarta (MPK-KAJ), dapat dideskripsikan sebagai berikut : rentang teoretik 33 – 165 dan Skor empirik terendah 120 dan tertinggi 165. Dengan demikian diperoleh rentang skor 45. Perhitungan statistik deskriptif diperoleh skor rata-rata (M) sebesar

144,48, simpangan baku (SD) sebesar 10,992, modus (Mo) = 149, dan median

(Me) = 147. Pada tabel 4.1 terlihat bahwa skor simpangan baku sebesar

10,992 yang menunjukkan tingkat penyimpangan skor akuntabilitas dari nilai

rata-rata. Data tersebut dapat dilihat dalam bentuk distribusi pada tabel 4.1 berikut ini : Perhitungan pada lamp. D1 Hal 303-308;330-332

  Tabel 4-1 Distribusi Frekuensi Skor Akuntabilitas Interval Kelas Frekuensi Absolut Relatif (%) Kumulatif (%)

  17.91

  8.96

  6

  83.58 156 – 161

  14.93

  10

  68.66 150 – 155

  23.88

  16

  44.78 144 – 149

  12

  120 – 125

  26.87 138 – 143

  10.45

  7

  16.42 132 – 137

  13.43

  9

  2.99 126 – 131

  2.99

  2

  92.54 162 - 165 5 7.46 100.00 Dilihat dari tabel distribusi frekuensi skor akuntabilitas diketahui bahwa skor akuntabilitas

kebanyakan menyebar pada interval kelas ke lima

yaitu interval 144-149 sebanyak 16 kepala sekolah

berdasarkan hasil penilaian responden atau mencapai frekuensi relatif sebesar 23,88% .

  Selanjutnya skor akuntabilitas yang terdapat pada tabel 4-1 divisualisasikan dalam bentuk histogram seperti gambar 4-1.

B. Pengujian Persyaratan Analisis

  Untuk memperoleh gambaran mengenai

hubungan antara variabel-variabel dalam penelitian

in i maka perlu dilakukan pengujian hipotesis penelitian dengan teknik analisis korelasi dan regresi. Persyaratan yang dibutuhkan untuk penggunaan analisis tersebut adalah : (1) sampel diambil secara random dan ukuran sampel terpenuhi, (2) Y independent dan berdistribusi normal, (3) varians kelompok data homogen, dan (4) linieritas regresi.

  Dari persyaratan tersebut, persyaratan pertama telah terpenuhi, sebab

sampel diambil secara acak sederhana (Simple Random Sampling) dengan

ukuran sampel sebesar 67 orang. Untuk memenuhi persyaratan ke 2 yaitu

Y independen dan berdistribusi normal, dan persyaratan ke 3 bahwa varians kelompok data homogen, maka perlu dilakukan Pengujian

Persyaratan Analisis yang meliputi Uji Normalitas dan Uji Homogenitas.

  Apabila pengujian ini tidak dilakukan atau hasil pengujian menunjukkan bahwa data penelitian tidak normal maka pengujian hipotesis dalam penelitian ini tidak dapat dilakukan dengan menggunakan statistik parametrik (korelasi product moment, korelasi ganda dan korelasi parsial). Sementara uji homogentitas dilakukan untuk mengetahui galat dari masing-masing variabel bebas memiliki varians yang homogen atau tidak. Uji linieritas akan dilakukan pada tahapan analisis pengujian Sebelum melakukan uji normalitas maka perlu dilakukan perhitungan persamaan garis regresi sebagai berikut:

1. Melakukan Perhitungan Persamaan Regresi .

  Sebelum melakukan analisis uji normalitas, maka dilakukan perhitungan persamaan regresi.

  a. Diperoleh persamaan regresi Y atas X1, dengan persamaan = a + bx1 dengan harga a = 18,849 dan harga b = 0,893 sehingga regresi = 18,849 + 0,893 X1.

  b. Diperoleh persamaan regresi Y atas X2, dengan persamaan = a + bx2 dengan harga a = 39,086 dan harga b = 0,790 sehingga regresi = 39,086 + 0,790 X2.

  c. Diperoleh persamaan regresi Y atas X3, dengan persamaan = a + bx3 dengan harga a = 31,603 dan harga b = 0,866 sehingga regresi = 31,603 + 0,866 X3

d. Diperoleh persamaan regresi Y atas X1, X2, X3, dengan persamaan =

  Pengujian Normalitas Galat Taksiran

Data yang diperlukan untuk analisis korelasi

harus berdistribusi normal. Oleh sebab itu, pengujian persyaratan normalitas perlu dilakukan. Pengujian normalitas untuk setiap variabel penelitian dilakukan dengan menggunakan uji Lilliefors. Hasil perhitungan L dikonsultasikan hitung

dengan L pada taraf signifkansi α = 0,05. Data

tabel penelitian dikatakan berdistribusi normal apabila harga L < L . Perhitungan normalitas data hitung tabel

  Langkah untuk melakukan analisis uji normalitas adalah sebagai berikut: (1) mencari bentuk regresi Y atas X , Y

  1

  atas X , Y atas X , dan Y atas X ,X ,X kemudian mencari

  2

  3

  1

  2

  3

  galat taksiran (Y-Ŷ), (2) mencari L (maksimum)

  hitung kemudian mengujinya dengan L . tabel

• Hasil pengujian tersebut disajikan sebagai berikut : •Sudjana, Metoda Statistika (Bandung:Tarsito, 2002), p. 467. Keputusan :

b. Uji Normalitas Galat Taksiran Regresi Y atas X2

Hasil perhitungan pengujian kenormalan Y atas X2 didapat Lhitung = 0,0680,

dengan n = 67 dan taraf signifikansi α = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,108. Dengan kriteria pengujian : Ho : Lhitung < Ltabel (data normal) Ha : Lhitung > Ltabel (data tidak normal) Oleh karena Lhitung = 0,0680 < Ltabel = 0,108, maka : Kesimpulan : Ho diterima karena sampel berasal dari populasi berdistribusi normal. , Keputusan :

a. Uji Normalitas Galat Taksiran Regresi Y atas X1 Hasil perhitungan pengujian kenormalan Y atas X1 didapat Lhitung = 0,0437, dengan n = 67 dan taraf signifikansi α = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,108. Dengan kriteria pengujian : Ho : Lhitung < Ltabel (data normal) Ha : Lhitung > Ltabel (data tidak normal) Oleh karena Lhitung = 0,0437 < Ltabel = 0,108, maka : Kesimpulan : Ho diterima karena sampel berasal dari populasi berdistribusi normal. ,

c. Uji Normalitas Galat Taksiran Regresi Y atas X3

Hasil perhitungan pengujian kenormalan Y atas X3 didapat Lhitung = 0,0760,

dengan n = 67 dan taraf signifikansi α = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,108. Oleh

karena Lhitung = 0,0760 < Ltabel = 0,108 : Dengan kriteria pengujian : Ho : Lhitung < Ltabel (data normal) Ha : Lhitung > Ltabel (data tidak normal) Oleh karena Lhitung = 0,0760 < Ltabel = 0,108, maka : Kesimpulan : sampel berasal dari populasi berdistribusi normal.

  Keputusan : Analisa pengujian hipotesis dengan menggunakan statistik parametrik d. Uji Normalitas Galat Taksiran Regresi Y atas X1, X2, X3 Hasil perhitungan pengujian kenormalan Y atas X1,X2,X3 didapat Lhitung =

0,0741, dengan n = 67 dan taraf signifikansi α = 0,05 diperoleh Ltabel = 0,108.

Oleh karena Lhitung = 0,0741 < Ltabel = 0,108 : Dengan kriteria pengujian : Ho : Lhitung < Ltabel (data normal) Ha : Lhitung > Ltabel (data tidak normal) Oleh karena Lhitung = 0,0741 < Ltabel = 0,108, maka : Kesimpulan : sampel berasal dari populasi berdistribusi normal. Keputusan : Analisa pengujian hipotesis dengan menggunakan statistik parametrik berupa analisa regresi dan korelasi dapat dilanjutkan

  

Dengan demikian secara keseluruhan dapat dilihat

pada rangkuman hasil perhitungan uji normalitas galat pada Tabel 4-5.

  Tabel 4-5. Rangkuman Uji Normalitas Galat Rangkuman Uji Normalitas Galat pada Lampiran E.2.5. Halaman 372

  Galat Taksiran Regresi n L hitung L tabel

  Keputusan α =0,05 α =0,01 Y atas X

  1 67 0,0437 0,108 0,126 Normal Y atas X

  2 67 0,0680 0,108 0,126 Normal Y atas X

  3 67 0,0760 0,108 0,126 Normal Y atas X

  1 ,X

  2 ,X

  3 67 0,0741 0,108 0,126 Normal

B. Analisis Pengujian Hipotesis

  Setelah dilakukan analisis pengujian persyaratan dan hasil pengujian menunjukkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal dan memiliki varians-varians residu yang homogen, maka analisis pengujian hipotesis dapat dilakukan.

  

Analisis pengujian hipotesis dalam penelitian ini

dilakukan untuk menguji 4 hipotesis yang diajukan dalam penelitian. Adapun teknik pengujian yang dilakukan adalah : (1) Teknik Analisis Regresi, (2)

  

Untuk menguji hipotesis pertama, kedua dan ketiga

akan dilakukan dengan menggunakan teknik analisis regresi dan korelasi sederhana, sedangkan

untuk menguji hipotesis ke empat dilakukan dengan

menggunakan teknik analisis regresi dan teknik korelasi ganda.

  1. Analisis Pengujian Linieritas Regresi dan keberartian (Signifikansi) a. Gaya kepemimpinan (X1) dengan Akuntabilitas (Y)

Dari hasil analisis regresi sederhana untuk variabel Gaya kepemimpinan

(X1) dengan variabel Akuntabilitas (Y) didapat koefisien arah regresi b =

0,893 dan konstanta a = 18,849.

  Dengan demikian bentuk hubungan kedua variabel tersebut dapat digambarkan dengan persamaan Ŷ = 18,849 + 0,893X1. Sebelum hasil perhitungan tersebut digunakan untuk prediksi, persamaan regresi harus memenuhi syarat keberartian dan kelinearan. Untuk mengetahui keberartian dan kelinearan persamaan regresi dilakukan uji F yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 4-6 berikut ini:

  

Tabel 4-6 Analisis Varian untuk Uji Signifikansi dan Kelinearan

Persamaan Regresi Ŷ = 18,849 + 0,893X1 Sumber Variansdb JK RJK Fh F table 0,05 0,01 Total 67 1406518 Reg a 1 1398543,284 Reg (b/a) 1 4778.450 4778.430 97.175** 3,99 7,04 Sisa

  65 3196,287 49,174 Tuna Cocok

31 1874.120 56.792 1,460ns 1,80 2,30 Tuna Galat 34 1322,2 38.9 Keterangan: Keterangan: dk = derajat kebebasan JK = Jumlah kuadrat RJK = Rata – rata jumlah kuadrat

• = Regresi Signifikan ns = Regresi Linear

  Keberartian Y atas X1 seperti pada tabel 4-7 di atas, diperoleh harga Fhitung sebesar 97,175 sedangkan Ftabel dengan dk pembilang 1 dan dk penyebut 65 pada taraf signifikan α = 0,01 sebesar 7,04. Karena harga Fhitung > Ftabel atau Fh= 97,175 > Ft = 7,04, maka dapat

disimpulkan bahwa koefisien arah regresi Y atas X1 signifikan.

  Untuk uji linieritas persamaan regresi, diperoleh harga Fhitung = 1,460 lebih kecil dari harga Ftabel sebesar 1,80 atau (Fh < Ft) pada taraf signifikan α = 0,05, sehingga dapat dikatakan regresi adalah linear. Dengan demikian persamaan regresi Ŷ = 18,849 + 0,893X1, dapat digunakan untuk memprediksi hubungan variabel terikat Y dengan mempergunakan variabel bebas X1. Persamaan ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan 1 satuan X1, akan diikuti dengan kenaikan Y sebesar 0,893 pada konstanta sebesar 18,849.

  Hubungan antara gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas pada persamaan regresi Ŷ = 18,849 + 0,893X1 tersebut dapat digambarkan dalam bentuk diagram 4-5 berikut ini.

• d. Gaya kepemimpinan (X ), Kecerdasan

  1 Emosional (X 2 ) dan Pengambilan Keputusan Rasional (X 3 ) dengan Akuntabilitas (Y)

• Hasil perhitungan analisis regresi ganda untuk ketiga variabel gaya kepemimpinan (X ), kecerdasan

  1

  emosional (X

  2 ), dan pengambilan keputusan rasional

  (X

  3 ) dengan akuntabilitas (Y) diperoleh arah regresi

  b = 0,280 untuk gaya kepemimpinan (X

  1 ), dan 0,212

  untuk kecerdasan emosional (X ) serta 0,523 untuk

  2

  pengambilan keputusan rasional (X

  3 ) pada konstanta

B. PEMBAHASAN

  Dengan demikian hubungan mereka dapat dibuat dalam persamaan regresi Ŷ = 8,716 + 0,280X1 + 0,212X2 + 0,523X3.

  Untuk mengetahui derajat keberartian persamaan regresi diuji dengan menggunakan uji F . Dari hasil perhitungan Fhitung = 58,254 dan Ftabel(0,05) untuk dk pembilang 2 dan penyebut 63 = 3,14. Untuk lebih jelas hasil uji F dapat dilihat pada tabel 4-10 berikut ini

  Analisis Variansi Regresi Linear Ganda Dengan Persamaan Ŷ = 8,716 + 0,280X ¹ + 0,212X ² + 0,523X _JK ³ _{Sumber Variasi dk RJK F hitung Ftabel} α =0,05 α =0,01 _{Total 67 7974,716 Koefisien (a) 2 1398543} Regresi [ b I a ]

^{2 5.708,520 2.854,260 79,348}

^{** 3,99 7,04} _{Sisa 63 2.266,196 35,971}

  Keterangan: dk = derajat kebebasan JK = Jumlah kuadrat RJK = Rata – rata jumlah kuadrat

• Hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa harga F yang diperoleh sebesar 79,348,

  hitung

sedangkan F dengan dk pembilang 2 dan db

tabel penyebut 63 pada taraf signifkansi α = 0,05 sebesar 3,14.

• • Dari hasil perhitungan ternyata F = 79.348 >

  hitung F = 3,14. Dengan demikian dapat disimpulkan tabel

• bahwa persamaan regresi Ŷ = 8,716 + 0,280X

  1 0,212X + 0,523X adalah signifkan.

  2

  3

2. Analisis Perhitungan Korelasi dan Keberartian (Signifkansi)

  

Dilakukan untuk menguji ada tidaknya

hubungan antar variabel penelitian dalam sampel yang akan diambil dari populasi penelitian. Analisis terhadap hubungan

antar variabel menggunakan teknik analisis

korelasi sederhana (untuk menjawab hipotesis pertama, kedua dan ketiga) dan teknik analisis korelasi ganda (untuk menjawab hipotesis ke empat).

  Hubungan antar variabel yang dinyatakan dengan

koefsien korelasi (r ) menunjukkan kuat lemahnya _xy hubungan (Pedoman untuk memberikan interpretasi terhadap Koefisen Korelasi )

Setelah dihitung koefsien korelasi, maka dilakukan perhitungan koefsien determinasi (rxy)2 yang menyatakan seberapa besar kontribusi variabel X terhadap bariabel Y. Selanjutnya adalah menentukan taraf signifkansi (keberartian) dengan menggunakan uji t (korelasi

sederhana; untuk menjawab hipotesis pertama, kedua

dan ketiga) dan uji F (korelasi ganda; untuk menjawab

hipotesis ke empat). Hasil perhitungan dari uji signifkansi adalah untuk menentukan koefsien korelasi itu memiliki keberartian (signifkan) atau

tidak. Bila hasilnya signifkan (thitung > ttabel) maka

artinya data sampel dapat digeneralisasikan ke data popukasi ; dan dapat ditarik kesimpulan bahwa ada hubungan yang positif dan signifkan antara variabel- variabel tersebut.

  Berikut akan diuraikan hasil perhitungan analisa korelasi dan keberartian (signifkansi) antar variabel- variabel penelitian. a. Gaya kepemimpinan (X1) dengan Akuntabilitas (Y) Hipotesis pertama yang diajukan dalam penelitian ini adalah: Terdapat hubungan yang positif antara variabel gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas kepala sekolah SMA Swasta di Wilayah MPK-KAJ” ditunjukkan melalui hasil analisis korelasi sebagai berikut: Kekuatan hubungan gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas ditunjukkan oleh koefisien korelasi product moment sebesar ry1 = 0,774. Temuan ini memberikan kesimpulan bahwa : hubungan antara gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas tergolong kuat, dengan

  Dengan melakukan perhitungan koerfisien determinasi diperoleh (ry1)2 = 0,599, yang menyimpulkan bahwa kontribusi gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas sebesar 59,9% (variasi pada akuntabilitas dapat dijelaskan oleh variabel gaya kepemimpinan sebesar 59,9% atau meningkat dan menurunnya akuntabilitas kepala sekolah dapat dijelaskan sebesar 59,9% oleh variabel gaya kepemimpinan pada persamaan regresi Ŷ = 18,849 + 0,893X1.) dan sisanya sebesar 40,1% ditentukan oleh variabel lain.

  Uji keberartian koefisien korelasi dengan uji t diperoleh harga thitung = 9,860. Harga ttabel dengan dk = 65 dan taraf signifikan α = 0,05 diperoleh nilai sebesar 1,67. Karena thitung = 9,860 > ttabel = 1,67 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Mengingat bahwa uji keberartian regresi ini dapat membuktikan bahwa persamaan regresi linier adalah berarti (signifikan), maka dapat disimpulkan bahwa gaya kepemimpinan memprediksi akuntabilitas kepala SMA Swasta di lingkungan MPK-KAJ. Jadi regresi Y atas X1 tersebut secara berarti dapat digunakan untuk meprediksi rata-rata akuntabilitas kepala SMA Swasta di lingkungan MPK-KAJ (Y) apabila rata-rata gaya kepemimpinan (X1) sudah diketahui. Dapat ditarik makna bahwa data

  Uji Signifikansi koefisien antara variabel gaya kepemimpinan dan akuntabilitas kepala SMA swasta di wilayah MPK-KAJ dapat dipaparkan dengan tabel berikut: Tabel 4-10 Uji Signifikansi Koefisien Antara Variabel Gaya Kepemimpinan (X1) dengan Akuntabilitas Kepala SMA Swasta di Wilayah MPK-KAJ

  t tabel n dk r r t _{y1 y12 hitung α = α =} 0,05 0,01 Keterangan : n = banyak sampel dk = derajat kebebasan (ry1) = koefisien korelasi antara X1 dengan Y (ry1 )2 = koefisien korelasi antara X1 dengan Y

• Koefisien korelasi sangat signifikan (thitung > ttabel pada α = 0,01)
• Koefisien korelasi signifikan (thitung > ttabel pada α = 0,05)
d. Gaya kepemimpinan (X1), Kecerdasan Emosional (X2) dan Pengambilan Keputusan Rasional (X3) dengan Akuntabilitas (Y) Hipotesis keempat yang diajukan dalam penelitian ini adalah: Terdapat hubungan yang positif antara variabel gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama dengan akuntabilitas kepala sekolah SMA Swasta di Wilayah MPK- KAJ” ditunjukkan melalui hasil analisis korelasi sebagai berikut:

  Kekuatan hubungan antara gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama dengan akuntabilitas ditunjukkan oleh melalui rumus perhitungan korelasi ganda dengan RY1,2,3,2 sebesar = 0,716. Temuan ini memberikan kesimpulan bahwa : hubungan antara gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama dengan akuntabilitas tergolong sangat kuat, dengan makna bahwa semakin tinggi gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama maka akan semakin tinggi akuntabilitas.

  Dengan melakukan perhitungan koefisien determinasi diperoleh (R) = 0,716, yang menyimpulkan bahwa kontribusi gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional dengan akuntabilitas sebesar 71,6% (variasi pada akuntabilitas dapat dijelaskan oleh variabel gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama sebesar 71,6% atau meningkat dan menurunnya akuntabilitas kepala sekolah dapat dijelaskan sebesar 71,6% oleh variabel gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional pada persamaan regresi Ŷ = 8,716 + 0,28X1 + 0,212X2 . + 0,523 X3) dan sisanya sebesar 28,4% ditentukan oleh variabel lain.

  Uji keberartian koefisien korelasi dengan uji Fdiperoleh harga Fhitung = 52,899. Dari daftar tabel Distribusi F diperoleh harga Ftabel = F(0,05) (3 ; 63) = 2,76 sehingga Fhitung > Ftabel. Dengan demikian disimpulkan bahwa koefisien korelasi antara X1, X2, X3 secara bersama-sama dengan Y signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama memprediksi akuntabilitas kepala SMA Swasta di wilayah MPK-KAJ. Jadi regresi Y atas X1,X2, X3 secara bersama-sama secara berarti dapat digunakan untuk meprediksi rata- rata akuntabilitas kepala SMA Swasta di lingkungan MPK-KAJ (Y) apabila rata-rata gaya kepemimpinan (X1), kecerdasan emosional(X2)

  Uji Signifikansi koefisien antara gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional , variabel pengambilan keputusan rasional dan akuntabilitas kepala SMA swasta di Wilayah MPK-KAJ dapat dipaparkan dengan tabel berikut:

  Tabel 4-13 Uji Signifikansi Koefisien Antara Variabel Gaya Kepemimpinan (X1), Kecerdasan Emosional (X2) Pengambilan Keputusan Rasional (X3) dengan Akuntabilitas Kepala SMA Swasta di Wilayah MPK-KAJ Dengan Persamaan Regresi Ganda Ŷ = 8,716 + 0,280X1 + 0,212X2 + 0,523X3

  Ftabel dk RJK hitung

  Sumber Variasi JK F α -0,05 α -0,01 Total 67 7974,716 Koefsien (a)

  2 1398543

• Regresi [ b I a ]

  2 5.708,520 2.854,260 79,348 3,99 7,04 Sisa 63 2.266,196 35,971

B. PEMBAHASAN

  Keterangan: dk = derajat kebebasan JK = Jumlah kuadrat RJK = Rata – rata jumlah kuadrat

  = Regresi Ganda Sangat Signifikan **

B. PEMBAHASAN

  Berdasarkan hasil perhitungan pengujian hipotesis yang dilakukan diketahui bahwa keempat hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini teruji kebenarannya. Oleh karena itu, dari hasil penelitian ini dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: (1) terdapat hubungan positif antara gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas (2) terdapat hubungan positif antara kecerdasan emosional dengan akuntabilitas, (3) terdapat hubungan positif antara pengambilan keputusan rasional dengan akuntabilitas dan (4) terdapat hubungan positif antara gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional, dan

  Pada hasil pengujian hipotesis pertama membuktikan bahwa gaya kepemimpinan mempunyai

hubungan positif dengan akuntabilitas. Koefsien korelasi

gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas sebesar 0,774

dengan persamaan regresi Ŷ = 18,849 + 0,893X .

  1 Dari hubungan persamaan regresi tersebut berarti

dapat diketahui makin tinggi gaya kepemimpinan, maka

akan semakin tinggi pula akuntabilitas. Peningkatan satu skor pada gaya kepemimpinan menyebabkan

peningkatan akuntabilitas sebesar 0,893 pada konstanta sebesar 18,849. Organisasi yang memiliki pemimpin Koefsien determinasi antara gaya kepemimpinan dengan akuntabilitas adalah 0,599.

  Nilai ini berarti bahwa sekitar 59,9 % variasi yang

  dijelasakan oleh gaya

  terjadi pada akuntabilitas dapat

  kepemimpinan. Dengan demikian, gaya kepemimpinan merupakan salah satu faktor yang harus diperhatikan untuk meningkatkan akuntabilitas. Pada pengujian hipotesis yang kedua ternyata dari hasil penelitian kecerdasan emosional juga terbukti mempunyai hubungan positif dengan akuntabilitas. Koefisien korelasi kecerdasan emosional dengan

  Dari hubungan persamaan regresi tersebut berarti makin tinggi kecerdasan emosional, maka akan semakin tinggi pula akuntabilitas.

  Peningkatan satu skor pada kecerdasan emosional menyebabkan peningkatan 0,790 sekor akuntabilitas pada konstanta 39,086. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa dengan kecerdasan emosional yang tinggi berarti akuntabilitas juga tinggi.

  Koefisien determinasi kecerdasan emosional dengan akuntabilitas adalah 0,499, yang berarti bahwa sekitar 49,9% variasi yang terjadi pada akuntabilitas dapat dijelaskan oleh kecerdasan emosional. Dengan demikian, kecerdasan emosional merupakan salah satu faktor yang harus diperhatikan untuk meningkatkan akuntabilitas

  Selain gaya kepemimpinan dan kecerdasan emosional pada pengujian hipotesis ketiga ternyata dari hasil penelitian pengambilan keputusan rasional juga terbukti mempunyai hubungan positif dengan akuntabilitas. Koefisien korelasi pengambilan keputusan rasional dengan akuntabilitas adalah sebesar 0,827 dengan persamaan regresi Y' = 31,603 + 0,866X3 Dari hubungan persamaan regresi tersebut berarti makin tinggi pengambilan keputusan rasional, maka akan semakin tinggi pula akuntabilitas. Peningkatan satu sekor pada pengambilan keputusan rasional menyebabkan peningkatan 0,866 sekor akuntabilitas pada konstanta 31,603. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa dengan

  Koefisien determinasi pengambilan keputusan rasional dengan akuntabilitas adalah 0,685, yang berarti bahwa sekitar 68,5% variasi yang terjadi pada akuntabilitas dapat dijelaskan oleh pengambilan keputusan rasional. Dengan demikian, pengambilan keputusan rasional merupakan salah satu faktor yang harus diperhatikan untuk meningkatkan akuntabilitas.

  Selanjutnya pada hasil pengujian hipotesis keempat membuktikan bahwa terdapat hubungan yang positif yang signifikan antara gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional, dan pengambilan keputusan rasional secara bersama-sama dengan akuntabilitas. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien signifikansi/kebermaknaan, dimana nilai Fhitung sebesar 323,79, pada α = 0,05 sebesar 3,14, artinya signifikan. Hal ini ditunjukan dengan hasil pengujian harga Fhitung = 323,79 Ftabel =

   3,14

  2 Koefsien determinasi r yang diperoleh adalah

  2 r = (0,939) = 0,969 yang menunjukkan

  2y123 bahwa 96,9 % variasi yang terjadi pada akuntabilitas ditentukan oleh gaya kepemimpinan,

kecerdasan emosional, dan pengambilan keputusan

rasional yang secara bersama-sama melalui persamaan regresi Ŷ = 8,716 + 0,280X 1 + 0,212X

  2 + 0,523X .

  3 Dari hasil penelitian diperoleh temuan yang memberikan informasi bahwa, akuntabilitas harus didukung oleh gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional dan pengambilan keputusan rasional.

  Dengan gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional, dan pengambilan keputusan rasional yang baik, maka akan membentuk pula akuntabilitas. Untuk dapat membentuk akuntabilitas yang baik, maka dibutuhkan penciptaan gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional, dan pengambilan keputusan rasional. Sebaliknya akuntabilitas akan menurun apabila tidak didukung oleh

  Dari koefisien determinasi sebesar 0,939 pada hasil pengujian hipotesis ini menunjukan bahwa faktor gaya kepemimpinan, kecerdasan emosional, dan pengambilan keputusan secara bersama- sama dapat memberikan kontribusi yang tinggi terhadap akuntabilitas dengan presentase 93,9 %., sedangkan sisanya 6,1% belum dapat dijelaskan, dalam arti berasal dari variabel lain yang tidak turut diungkapkan dalam penelitian ini. Dari hasil penelitian dan persamaan regresi seperti diuraikan di muka, ternyata semua variabel bebas yang diteliti mendukung kerangka berpikir yang telah dikembangkan sebelumnya.

  Selesai