Uji Normalitas Uji Heteroskedastisitas

k. Pada pernyataan kedua puluh delapan Saya memiliki integritas tinggi kepada perusahaan ini. sebanyak 5 orang atau 11,9 yang menyatakan sangat setuju, 18 orang atau 42,9 menyatakan setuju, 13 orang atau 31 menyatakan kurang setuju, 4 orang atau 9,5 menyatakan tidak setuju, dan 2 orang atau 4,8 orang yang menyatakan sangat tidak setuju. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar karyawan masih memiliki integritas tinggi dalam bekerja pada perusahaan ini. 4.2.4 Analisis Statistik 4.2.4.1. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov. 1. Pendekatan Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Hasil dari output SPSS terlihat seperti Gambar 4.2 dan Gambar 4.3: Universitas Sumatera Utara Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0 Gambar .4.2 Grafik P-P Plot Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0 Gambar 4.3 Histogram Normalitas Pada Gambar 4.1 data berdistribusi normal ini dapat dilihat pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data disepanjang garis diagonal, sedangkan pada Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar tersebut, di mana tidak melenceng ke kiri atau ke kanan. 2. Analisis Kolmogorov-Smirnov Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov K-S. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.8 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Berdasarkan Tabel 4.8, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,744 ini berarti nilainya di atas nilai signifikan 5 0.05 dengan kata lain variabel tersebut berdistribusi normal.

b. Uji Heteroskedastisitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 42 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation 3.46420601 Most Extreme Differences Absolute .105 Positive .105 Negative -.075 Kolmogorov-Smirnov Z .680 Asymp. Sig. 2-tailed .744 a. Test distribution is Normal. Sumber: Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.02011 Universitas Sumatera Utara 1. Metode Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Gambar 4.4 Scatterplot Heteroskedastisitas Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0 2011 Berdasarkan Gambar 4.4 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. 2. Uji Glejser Tabel 4.9 Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -1.712 5.474 -.313 .756 iklim_organisasi .097 .103 .161 .939 .353 komitmen_karyawan .044 .204 .037 .216 .830 a. Dependent Variable: absut Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0 2011 Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Tabel 4.9 dapat diketahui bahwa tidak satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolute Ut absut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas. c. Uji Multikolinieritas Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Berikut ini disajikan cara mendeteksi multikolinierritas dengan menganalisis matrik korelasi antar variabel independen dan perhitungan nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Tabel 4.10 Multikolinieritas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant -.166 9.176 -.018 .986 iklim_organisasi .729 .172 .556 4.232 .000 .845 1.183 komitmen_karyaw an .499 .341 .192 1.461 .152 .845 1.183 a. Dependent Variable: kinerja_karyawan Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0 2011 Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa: a. Nilai VIF dari nilai iklim organisasi dan komitmen karyawan lebih kecil atau di bawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terkena multikolinieritas antara variabel independen dalam model regresi. b. Nilai Tolerance dari iklim organisasi dan komitmen karyawan lebih besar dari 0.1, ini berarti tidak terdapat multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.

4.2.4.2 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS 16.0 dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas yang terdiri dari iklim organisasi dan komitmen karyawan terhadap variabel terikat yaitu kinerja karyawan Y. Model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e Penjelasan dari hasil pengolahan SPSS akan ditunjukkan pada Tabel 4.11 berikut ini: Tabel 4.11 Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -.166 9.176 -.018 .986 iklim_organisasi .729 .172 .556 4.232 .000 Komitmen .499 .341 .192 1.461 .152 a. Dependent Variable: kinerja_karyawan Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0 2011 Universitas Sumatera Utara Berdasarkan hasil pengolahan data seperti terlihat pada Tabel 4.11 pada kolom kedua Unstandartrized coeficient bagian B pada baris pertama diperoleh model persamaan regresi linier bergandanya adalah : Y = -0,166 +0,729X 1 + 0,499X 2 +e Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a. Konstanta a = -0,166. Ini mempunyai arti bahwa variabel iklim organisasi dan komitmen karyawan dianggap konstan maka tingkat variabel kinerja karyawan Y sebesar -0,166. b. Koefisien X 1 b 1 = 0,729. Variabel iklim organiasasi terhadap kinerja karyawan dengan koefisien regresi sebesar 0,729. Ini mempunyai arti bahwa setiap terjadi kenaikan variabel iklim organisasi sebesar 1 satuan, maka kinerja karyawan akan naik sebesar 0,729. c. Koefisien X 2 b 2 = 0,499 Variabel komitmen karyawan terhadap kinerja karyawan dengan koefisien regresi sebesar 0,499. Ini mempunyai arti bahwa setiap terjadi kenaikan variabel komitmen karyawan sebesar 1 satuan, maka kinerja karyawan akan naik sebesar 0,499.

4.2.4.3. Pengujian Hipotesis a. Uji - F Uji Serentak

Uji F uji serentak dilakukan untuk melihat secara bersama-sama pengaruh atau hubungan positif dan signifikan variabel bebas X 1 , X 2 berupa iklim organisasi dan komitmen karyawan terhadap variabel terikat Y berupa Universitas Sumatera Utara kinerja karyawan pada Bagian Umum PT. Perkebunan Nusantara IV Persero Medan. Model hipotesis yang digunakan dalam Uji F ini adalah sebagai berikut: H : b 1 = b 2 = 0, Artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan dari variabel bebas X 1 , X 2 , berupa iklim organisasi dan komitmen karyawan terhadap variabel terikat Y. H : b 1 ≠ b 2 ≠ 0, Artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas X 1 , X 2 berupa iklim organisasi dan komitmen karyawan terhadap variabel terikat Y. Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut: df pembilang = k-1 df penyebut = n-k Keterangan: n = jumlah sampel penelitian k = jumlah variabel bebas dan terikat Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n adalah 42 dan jumlah keseluruhan variabel k adalah 3, sehingga diperoleh: 1 df pembilang = k-1 df pembilang = 3-1 = 2 2 df penyebut = n-k df penyebut = 42-3 = 39 Nilai F hitung akan diperoleh dengan menggunakan bantuan software SPSS 16,0 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai F tabel pada tingkat α = 5 2:39 = 3,24 , dengan kriteria uji sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara H diterima bila F hitung F tabel pada α = 5 H ditolak bila F hitung F tabel pada α = 5 Tabel 4.12 Hasil F Hitung ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 371.589 2 185.795 14.727 .000 a Residual 492.030 39 12.616 Total 863.619 41 a. Predictors: Constant, komitmen, iklim_organisasi b. Dependent Variable: kinerja_karyawan Sumber : Hasil pengolahan data primer dengan SPSS 16.0 2011 Berdasarkan Tabel 4.12 bahwa nilai F hitung adalah 14,727 dengan tingkat signifikansi 0,000. sedangkan F tabel pada tingkat kepercayaan 95 α = 5 adalah 3,24. Oleh karena pada kedua perhitungan yaitu F hitung F tabel dan tingkat signifikansi 0,000 0,05, menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen iklim organisasi dan komitmen karyawan secara serempak adalah positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan pada Bagian Umum PT. Perkebunan Nusantara IV Persero Medan. b Uji Signifikansi Uji – t Uji t dilakukan untuk menguji secara parsial apakah variabel bebas yang terdiri dari variabel iklim organisasi X 1 , dan komitmen karyawan X 2 , secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan pada Bagian Umum PT. Perkebunan Nusantara IV Persero Medan Y. Model hipotesis yang akan digunakan adalah sebagai berikut: H : b 1 = b 2 = 0, artinya variabel bebas yang terdiri dari variabel iklim organisasi X 1 , dan komitmen karyawan X 2 secara parsial tidak berpengaruh Universitas Sumatera Utara signifikan pada kinerja karyawan pada Bagian Umum PT. Perkebunan Nusantara IV Persero Medan Y sebagai variabel terikat. H : b 1 ≠ b 2 ≠ 0, artinya variabel bebas secara parsial berpengaruh positif terhadap variabel terikat variabel bebas yang terdiri dari variabel iklim organisasi X 1 , dan komitmen karyawan X 2 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Bagian Umum PT. Perkebunan Nusantara IV Persero Medan Y sebagai variabel terikat. Kriteria pengambilan keputusan: H diterima jika t hitung t tabel pada α = 5 H ditolak jika t hitung t tabel pada α = 5 Nilai t hitung akan diperoleh dengan menggunakan software SPSS 16,0 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai t tabel pada tingkat α = 5 yakni yang diperoleh dengan derajat bebas = df – k df = jumlah sampel dan k = jumlah variabel keseluruhan yaitu df1 = 3-1 = 2, dan df2 = 42-3 = 39. Uji t hitu ng yang dilakukan adalah uji dua arah maka t tabel yang digunakan adalah t 5 atau t 0,05 39 = 1,688. Tabel 4.13 Hasil t Hitung Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -.166 9.176 -.018 .986 iklim_organisasi .729 .172 .556 4.232 .000 Komitmen .499 .341 .192 1.461 .152 a. Dependent Variable: kinerja_karyawan Sumber: Hasil pengolahan SPSS 16.0 2011 Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Tabel 4.13 dapat disimpulkan sebagai berikut :

a. Variabel Iklim Organisasi