3.8.3. Analisis Data Hipotesis Ketiga
Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analisis Regresi Berganda dengan model sebagai berikut:
Y = B +
B
1
X
1
+ B
2
X
2
+ e Dimana :
Y = Kinerja Manajer Konstruksi
X
1
= Waktu X
2
= Biaya B
= Koefisien Regresi B
1
= Koefisien Variabel X1 B
2
= Koefisien Variabel X2 e
= Variabel yang tidak terungkap Pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat diuji dengan tingkat kepercayaan 95
atau œ = 0,05. Uji Hipotesis dengan menggunakan uji F dan uji Parsial Uji t
3.9. Pengujian Asumsi Klasik
3.9.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas dan terikat keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Menurut Sugiyono
2006, bahwa ”Model yang paling baik adalah apabila datanya berdistribusi normal atau mendekati normal. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah
Universitas Sumatera Utara
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya, jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka
model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.”
3.9.2. Uji Multikolinierietas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi di antara variabel bebasnya. Menurut Ghozali 2002 bahwa “jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel ini tidak ortogonal”. Variabel
ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam
model regresi dapat dilihat dari nilai Tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor VIF, jika nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10 berarti terdapat multikolinearitas.
3.9.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi perbedaan variasi residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain, atau
gambaran hubungan antara nilai yang diprediksi dengan standardized delete residual nilai tersebut. Heteroskedastisitas dapat diuji dengan menggunakan metode grafik, yaitu
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada grafik. Jika pola titik-titik yang terbentuk membentuk pola teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit,
maka telah terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Sebaliknya, jika tidak terbentuk pola yang jelas dimana titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu
Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi Ghozali, 2002.
Universitas Sumatera Utara
93
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Kategori