GET

FILE='C:\Users\Acer\Documents\DATA TUGAS PAK MADI.sav'.

DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT.

GLM Y Y2 BY X

/METHOD=SSTYPE(3)

/INTERCEPT=INCLUDE

/PRINT=HOMOGENEITY

/CRITERIA=ALPHA(.05)

/DESIGN= X.

General Linear Model

[DataSet1] C:\Users\Acer\Documents\DATA TUGAS PAK MADI.sav

Between-Subjects Factors

N

X 1 30

2 30

3 30

Box's Test of Equality of Covariance

Matricesa

Box's M 15.819

F 2.549

df1 6

df2 1.886E5

Sig. .018

Tests the null hypothesis that the observed

covariance matrices of the dependent

variables are equal across groups.

a. Design: Intercept + X

Multivariate Testsc

Effect Value F Hypothesis df Error df Sig.

Intercept Pillai's Trace .998 2.298E4a 2.000 86.000 .000

Wilks' Lambda .002 2.298E4a 2.000 86.000 .000

Hotelling's Trace 534.349 2.298E4a 2.000 86.000 .000

Roy's Largest Root 534.349 2.298E4a 2.000 86.000 .000

X Pillai's Trace .656 21.221 4.000 174.000 .000

Wilks' Lambda .351 29.566a 4.000 172.000 .000

Hotelling's Trace 1.828 38.852 4.000 170.000 .000

Roy's Largest Root 1.818 79.062b 2.000 87.000 .000

a. Exact statistic

b. The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level.

c. Design: Intercept + X

Levene's Test of Equality of Error Variancesa

F df1 df2 Sig.

Y .868 2 87 .423

Y2 5.306 2 87 .007

Tests the null hypothesis that the error variance of the

dependent variable is equal across groups.

a. Design: Intercept + X

Tests of Between-Subjects Effects

Source

Depend

ent

Variabl

e

Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Corrected Model Y 1737.356a 2 868.678 44.479 .000

Y2 3269.756b 2 1634.878 40.034 .000

Intercept Y 334036.544 1 334036.544 1.710E4 .000

Y2 1081971.378 1 1081971.378 2.649E4 .000

X Y 1737.356 2 868.678 44.479 .000

Y2 3269.756 2 1634.878 40.034 .000

Error Y 1699.100 87 19.530

Y2 3552.867 87 40.838

Total Y 337473.000 90

Y2 1088794.000 90

Corrected Total Y 3436.456 89

Y2 6822.622 89

a. R Squared = ,506 (Adjusted R Squared = ,494)

b. R Squared = ,479 (Adjusted R Squared = ,467)

1.Uji Homogenitas variansi

a. HO : Variansi sama ( Homogen )

HI : Variansi tidak sama ( tidak homogen )

b.α : 0.05

c. Daerah kritis: H0 ditolak jika p value (Sig.) < 0.05

d.Statistic Uji P value (Sig. Y1) = 0.423 P value (Sig. Y2) = 0.007

Kesimpulan Karena nilai p value (Sig. Y1) dan P value (Sig. Y2) lebih dari 0.05 maka

keduanya H0 tidak ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa keduanya memiliki variansi sama

(homogen) sehingga MANOVA bisa dilanjutkan.

2. Uji Homogenitas Matriks Varian/ Covarian

Box's Test of Equality of Covariance Matricesa

Box's M 15.819

F 2.549

df1 6

df2 1.886E5

Sig. .018

Tests the null hypothesis that the observed

covariance matrices of the dependent

variables are equal across groups.

a. Design: Intercept + X

a.H0 : Matriks varian/ kovarian dari variabel dependen sama.

H1 : Varian/ kovarian dari variabel dependen tidak sama

b.α = 0.05

c.Daerah kritis :H0 ditolak jika p value (Sig.) < 0.05

d.Statistik uji P value ( sig Y1) = 0.018

Kesimpulan karena P value( sig) < 0.05 maka H0 tidak ditolak, sehingga dapat disimpulkan

bahwa matriks varian kovarian dan variabel dependen sama,sehingga MANOVA bisa

dilanjutkan.

3. Uji MANOVA

a. exact statistic

b. Design intercept + X

Uji Hipotesis

HO = Tidak terdapat perbedaan (Y1) dan (Y2) antarakinerja guru dan profesionalisme guru

Statistik uji dari tabel Multitest didapat nilai P value(sig) = 0.018.Karena P value (sig) > 0.05

maka HO ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan YI dan Y2 dengan

.....A1,A2,A3.

Dari Tes of Between menunjukkan bahwa hubungan Tipe kepemimpinan(X )dengan kinerka

guruYI memiliki tingkat signifikansi 0.00 < 0.05. Hal ini menunjukkan hasil Y1 yang

diakibatkan oleh A. Sedangkan hubungan antara A dengan hasil Y2 memiliki signifikansi

sebesar 0.00 >0.05.