1. GET
FILE='C:UsersAcerDocumentsDATA 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:UsersAcerDocumentsDATA TUGAS PAK MADI.sav
Between-Subjects Factors
N
X 1 30
2 30
3 30
Box's Test of Equality of Covariance
Matrices
a
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 Tests
c
Effect Value F Hypothesis df Error df Sig.
Intercept Pillai's Trace .998 2.298E4
a
2.000 86.000 .000
Wilks' Lambda .002 2.298E4
a
2.000 86.000 .000
Hotelling's Trace 534.349 2.298E4
a
2.000 86.000 .000
Roy's Largest Root 534.349 2.298E4
a
2.000 86.000 .000
X Pillai's Trace .656 21.221 4.000 174.000 .000
Wilks' Lambda .351 29.566
a
4.000 172.000 .000
Hotelling's Trace 1.828 38.852 4.000 170.000 .000
Roy's Largest Root 1.818 79.062
b
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

2. Levene's Test of Equality of Error Variances
a
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 1737.356
a
2 868.678 44.479 .000
Y2 3269.756
b
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.

3. 2. Uji Homogenitas Matriks Varian/ Covarian
Box's Test of Equality of Covariance Matrices
a
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.