Teknik Penentuan Sampel METODOLOGI PENELITIAN

72 Uji validitas berguna untuk mengetahui apakah ada pernyataan- pernayataan pada kuesioner yang harus dibuang atau diganti karena dianggap tidak relevan. Teknik untuk mengukur validitas kesioner adalah dengan menghitung korelasi antar data pada masing-masing pernyataan dengan skor total, dengan memakai rumus kolerasi product moment. Item Instrumen dianggap valid jika r hitung r tabel maka valid. b. Uji Reliabilitas Uji Realibilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variable atau konstruk Ghozali, 2011:47. Untuk menguji tingkat reliabilitas dapat digunakan rumus Cronbach Alpha yang merupakan statistik paling umum yang untuk menguji reliabilitas suatu instrumen penelitian. 1 Cronbach Alpha 0,6 maka instrumen pengamatan dinyatakan reliabel 2 Cronbach Alpha 0.6 maka instrumen pengamatan tidak reliabel. 2. Uji Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi yang dibuat dapat digunakan sebagai alat prediksi yang baik. Uji Asumsi Klasik yang akan dilakukan adalah Uji Normalitas, Uji Multikolinearlitas, Uji Heteroskedastisitas. 73 a. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah keadaaan dimana antara dua variable independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik mensyarakatkan tidak ada masalah multikolinearitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan cara meliahat Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Metode pengambilan keputusan yaitu semakin kecil nilai Tolerance dan semakin besar nilai VIF maka semakain medekati terjadinya masalah Multikolinearitas. Dalam kebanyakan penelitian menyebutkan bahwa jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas Priyatno, 2012:61. b. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel independen dan variable dependen keduanya mempunyai distribusi normal atau mendekati normal Imam Ghozali, 2011 :160. Dalam penelitian ini, uji normalitas menggunakan Normal Probability Plot P-P Plot. Suatu variable dikatakan normal jika gambar distribusi dengan titik-titik data yang menyebar di sekitar garis diaoganal, dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal Imam Ghozali, 2011:163. 74 c. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residual. Jika menunjukkan suatu pola titik seperti titik yang bergelombang atau melebar kemudian menyempit, maka dapat disimpulkan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas. Tetapi jika grafik plot tidak membentuk pola yang jelas, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2011. 3. Uji Hipotesis a. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan regresi linier berganda. Regresi berganda dapat didefinisikan sebagai pengaruh antara lebih dari dua variabel, di mana terdiri dari dua atau lebih variabel independen bebas dan satu variabel dependen terikat dan juga digunakan untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan Kurniawan, 2011:36. Tujuan penerpan menggunakan metode ini adalah untuk meramalkan atau meprediksi besaran nilai variable tak bebas dependen yang 75 dipengaruhi oleh variable bebas indpenden. Dalam penelitian ini persamaan regresi yang digunakan adalah: Keterangan : Y = Kinerja Karyawan = Konstanta = Koefisien Regresi X 1 = Rekrutmen SDM X 2 = Kesesuaian Penempatan Karyawan X 3 = Lingkungan Kerja Fisik = Error b. Koefisien Determinasi R 2 Koefisien Determinasi R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable dependen. Nilai koefisien determinasi adalah anatar nol sampai satu 0-1. Jika nilai R 2 mendekati 1 maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut dalam menerangkan variable-variable independen terhadap variable dependen. Sebaliknya, jika R 2 mendekati 0nol maka semakin lemah variasi variable indepeden menerangkan variable dependen. Priyanto, 2012:55. Namun penggunaan koefisien determinasi memiliki kelemahan yang bias terhadap jumlah variable independen yang dimasukkan ke dalam model, setiap tambaan satu variabel independen maka R 2 pasti meningkat