4.3. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak Sumarsono, 2004:40. Dalam penelitian ini uji
normalitas yang digunakan adalah uji Kolmogorov Smirnov test. Adapun hasil dari pengujian normalitas adalah:
Tabel 4.7: Hasil Uji Normalitas No Variabel
Penelitian Kolmogorov
Smirnov Tingkat
Signifikan
1 Perspektif Keuangan X
1
0,701 0,710
2 Perspektif Pelanggan
X
2
0,691 0,727
3 Perspektif Proses
Bisnis Internal X
3
1,151 0,141
4 Perapektif Pembelajaran dan
Pertumbuhan X
4
1,957 0,001
5 Kinerja Keuangan Y
0,580 0,889
Sumber: Hasil olahan data Lampiran 2
Tabel 4.7 menunjukkan bahwa distribusi data pada variabel Perspektif Keuangan X
1
, Perspektif Pelanggan X
2
, Perspektif Proses Bisnis Internal X
3
, Perspektif Pertumbuhan dan Pembelajaran X
4
, dan Kinerja Perusahaan Y mengikuti distribusi normal, karena nilai signifikan dari Kolmogorov Smirnov
lebih besar dari 0,05 sig 5.
4.4. Analisis Regresi Linier Berganda
4.4.1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Autokorelasi Hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai DW sebesar 1,443
lampiran 4. Untuk mengetahui adanya gejala autokorelasi maka perlu dilihat pada tabel Durbin Watson lampiran 6 dengan jumlah pengamatan
n = 24 dan jumlah variabel bebas k = 4, maka diperploh nilai d
L
=1,013; 4-d
L
= 2,897 dan nilai d
u
= 1,775; 4-d
u
= 2,225, maka hasilnya adalah sebagai berikutnya:
Gambar 4.2: Distribusi Daerah Keputusan Autokorelasi
Gambar 4.1 menunjukkan bahwa nilai DW sebesar 1,443 berada pada daerah keragu – raguan sehingga dapat disimpulkan bahwa model
regresi yang digunakan telah terbebas dari penyimpangan. Ada
Autokorelasi Positif
Daerah Ker agu-
raguan Daerah Ker
agu-
raguan Ada
Autokorelasi Negati
Tidak Autokorelasi
d
L
= 1,013
4-du= 2,225
du= 1,775
4-
d
L
= 2,897
4
DW = 1,443
a. Uji Multikolinearitas
Pembuktian ada atau tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan cara menghitung VIF Variance Inflation Factor. Jika
VIF lebih besar dari 10 maka terjadi multikolinearitas, namun bila lebih kecil dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.8: Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber: Hasil olahan data Lampiran 2 Nilai VIF keempat variabel adalah 10 sehingga tidak terjadi
multikolinearitas yang tinggi. Dengan demikian asumsi multikolinearitas dapat dipenuhi.
No Variabel Bebas Tolerance
VIF
1 Perspektif Keuangan X
1
0,661 1,512
2 Perspektif Pelanggan
X
2
0,871 1,148
3 Perspektif Proses
Bisnis Internal X
4
0,687 1,455
4 Perapektif Pembelajaran dan
Pertumbuhan X
4
0,952 1,051
b. Uji Heteroskedastisitas
Salah satu metode yang dipakai untuk mengetahui adanya Heteroskedastisitas adalah dengan Uji Rank Spearman atau Spearman
Rho. Adapun hasil perhitungan dari komputer adalah sebagai berikut :
Tabel 4.9 Korelasi antara variabel bebas dengan Residual error
Variabel Koefisien Korelasi Rank Spearman
Tingkat Signifikansi
X1 0,093 0,665
X2 -0,017
0,939 X3 0,094
0,662 X4
-0,236 0,268
Sumber: Hasil olahan data Lampiran 5 Pengambilan keputusan :
Ho ditolak, jika Probabilitas
0,05, maka terjadi Heteroskedastisitas
Ho diterima jika Probabilitas 0,05, maka tidak terjadi
Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dengan metode Glejser menunjukkan nilai signifikansi variabel X
1
= 0,665; X
2
= 0,939; X
3
= 0,662; dan X
4
= 0,268 yang semuanya 0,05, atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terjadi heteroskedastisitas pada persamaan regersi dapat dipenuhi.
Dari Pendeteksian terhadap asumsi-asumsi klasik diatas dapat disimpulkan bahwa regresi sudah tidak terdapat estimator-estimator yang
bias atau sudah memenuhi kriteria BLUE Best Linear Unbiased Estimator.
4.4.2. Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk mendapatkan hasil perhitungan yang akurat, maka perhitungan regresi linier berganda digunakan alat bantu program SPSS 15,0, adapun hasil
pengolahan analisis regresi linier berganda dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.10: Hasil Analisis Linier Berganda
Variabel Bebas Koefisien
Regresi R
2
R
Konstanta -2,433
Perspektif Keuangan X
1
2,470 Perspektif Pelanggan X
2
-0,009 Perspektif Proses Bisnis Internal X
3
2,817 Perapektif Pembelajaran dan
Pertumbuhan X
4
0,015 0,840 0,917
Sumber: Hasil olahan data Lampiran 5
Secara statistik diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y = -2,433 + 2,470X
1
– 0,009X
2
+ 2,817X
3
+ 0,015X
4
Dari persamaan regresi diatas dapat diperoleh penjelasan sebagai berikut: a = konstanta = -2,433
Menunjukkan besarnya nilai dari kinerja perusahaan Y. Apabila perspektif keuangan X
1
, perspektif pelanggan X
2
, perspektif proses bisnis internal X
3
, perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
sama dengan nol atau konstan, maka Y sebesar -2,433.
b
1
= koefisien regresi untuk perspektif keuangan X
1
= 2,470 Artinya jika perspektif keuangan naik satu satuan, maka kinerja perusahaan
Y akan naik sebesar 2,470 dengan asumsi perspektif pelanggan X
2
, perspektif proses bisnis internal X
3
, perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
adalah konstan. Begitu sebaliknya. b
2
= koefisien regresi untuk perspektif pelanggan X
2
= -0,009 Artinya jika perspektif keuangan naik satu satuan, maka kinerja perusahaan
Y akan turun sebesar -0,009 dengan asumsi perspektif keuangan X
1
, perspektif proses bisnis internal X
3
, perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
adalah konstan. Begitu sebaliknya. b
3
= koefisien regresi untuk perspektif proses bisnis internal X
3
= 2,817 Artinya jika perspektif keuangan naik satu satuan, maka kinerja perusahaan
Y akan naik sebesar 2,817 dengan asumsi perspektif keuangan X
1
, perspektif pelanggan X
2
, perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
adalah konstan. Begitu sebaliknya. b
4
= koefisien regresi untuk perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
= 0,015
Artinya jika perspektif keuangan naik satu satuan, maka kinerja perusahaan Y akan naik sebesar 0,015 dengan asumsi perspektif keuangan X
1
, perspektif pelanggan X
2
, perspektif proses bisnis internal X
3
adalah konstan. Begitu sebaliknya.
Nilai R
2
sebesar 0,840 menunjukkan bahwa variabel perspektif keuangan X
1
, perspektif pelanggan X
2
, perspektif proses bisnis internal X
3
, perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
tidak mampu menjelaskan variasi dari kinerja perusahaan sebesar 84 dan sisanya sebesar 16 dijelaskan oleh variabel lain
yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Sedangkan korelasi R sebesar 0,917 menunjukkan korelasi yang kuat
antara X
1
, perspektif pelanggan X
2
, perspektif proses bisnis internal X
3
, perspektif pembelajaran dan pertumbuhan X
4
dengan kinerja perusahaan yaitu sebesar 91,7
4.5. Pengujian Hipotesis
Kategori