3.9.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk melihat apakah alat ukur yang digunakan kuesioner menunjukkan konsistensi didalam mengukur gejala yang sama
Sugiyono, 2005:116. Pengujian dilakukan dengan menggunakan program SPSS 17.0, butir pertanyaan yang sudah dinyatakan valid dalam uji validitas ditentukan
reliabilitasnya dengan kriteria sebagai berikut: Jika r alpha positif atau
≥ r tabel maka pertanyaan reliabel Jika r alpha negatif atau r tabel maka pertanyaan tidak reliable
Pengujian reliabilitas instrumen menggunakan pengujian satu skor pada tarif signifikan 5. Uji reliabilitas pada penelitian ini dilakukan di PT. Bank
Rakyat Indonesia Cabang Kisaran Jl. Imam Bonjol sebanyak 30 karyawan.
Tabel 3.4 Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items .972
23
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17
Tabel 4.3 menjelaskan bahwa semua butir instrument reliable karena nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,972 lebih besar dari 0,70.
3.10 Teknik analisis Data
1. Analisis Deskriptif Analisis deskriptif merupakan cara merumuskan dan menafsirkan data
yang ada sehingga memberikan gambaran yang jelas mengenai persepsi karyawan
Universitas Sumatra Utara
tentang motivasi intrinsik dan motivasi ekstrinsik yang dilakukan PT. Bank Rakyat Indonesia Cabang Kisaran serta pengaruhnya terhadap prestasi kerja
karyawan. 2.
Analisis Regresi Linier Berganda Metode analisis regresi linier berfungsi untuk mengetahui pengaruh atau
hubungan antara variabel independent motivasi intrinsik dan motivasi ekstrinsik dan variabel dependent prestasi kerja karyawan akan digunakan analisis regresi
linear berganda multiple regression analysis. Peneliti menggunakan bantuan program software SPSS versi 17,0 untuk memperoleh hasil yang lebih terarah.
Rumus perhitungan persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + e
Dimana: Y = Prestasi kerja
X1 = Motivasi Intrinsik
X2 = Motivasi Ekstrinsik
a = konstanta
b1,b2 = koefisien regresi
e = standar error
Model regresi linier berganda diatas harus memenuhi syarat asumsi klasik sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal,
Universitas Sumatra Utara
karena terdapat nilai ekstrem data yang diambil. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk uji normalitas, yaitu:
a. Analisis Grafik
Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu diagonal dari P-Plot atau dengan melihat histogram dari
residualnya. Dasar pengambilan keputusannya sebagai berikut: Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas. Apabila data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi
asumsi normalitas. b.
Analisis Statistik Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistik non
parametrik Kolmogorof-Smirnov K-S. Menurut Umar 2008:181 bahwa, apabila pada hasil uji Kolmogorov Smirnov,
nilai Asymp.Sig2-tailed lebih besar dari 0,05 α = 5, tingkat
signifikan maka data berdistribusi normal. 2.
Uji Multikolinieritas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi linier
ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Ada
Universitas Sumatra Utara
atau tidaknya multikolinieritas antar variabel dapat diketahui dengan melihat nilai dari variance inflation factor VIF dari masing-masing
variabel independent terhadap variabel dependent. Pengambilan Keputusannya:
VIF ≥ 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
VIF ≤ 5 maka tidak terdapat multikolinieritas
Tolerence ≥ 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
Tolerence ≤ 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan kepengamatan
lain. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala Heteroskedastisitas, yaitu:
1. Analisis Grafik
Gejala Heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik Scatterplot. Apabila data yang berbentuk titik-titik tidak
membentuk suatu pola atau menyebar, maka model regresi tidak terkena heteroskedastisitas.
2. Analisis Statistik
Gejala Heteroskedastisitas juga dapat dideteksi melalui uji Glesjer.
Universitas Sumatra Utara
3.11 Uji Hipotesis 3.11.1 Uji F Uji Serentak
Kategori