karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu
observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series
karena “gangguan” pada seseorang individukelompok cenderung mempengaruhi ”gangguan” pada individukelompok yang sama pada periode
berikutnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi, salah satunya adalah dengan uji Durbin-Watson DW test. Cara pengujiannya membandingkan nilai Durbin Watson d dengan dl dan du
tertentu atau dengan melihat tabel Durbin Watson yang telah ada klasifikasinya untuk menilai perhitungan d yang diperoleh. kriteria untuk menilai tersebut ada
tidaknya dapat dilihat pada tabel Durbin Watson berikut ini :
Tabel 3.16 Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tdk ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tdk ada autolorelasi positif No decision
dl ≤ d ≤ du Tdk ada korelasi negatif
Tolak 4-dl d 4
Tdk ada korelasi negatif No decision
4- du ≤ d ≤ 4-dl
Tdk ada autokorelasi, positif atau negatif
Tdk ditolak du d 4-du
Sumber: Gozhali 2006: 99
3.7.3. Analisis Jalur
Analisis Jalur Path Analysis menurut Sugiyono 2007: 297 merupakan pengembangan dari analisis regresi linier, sehingga analisis regresi dapat
dikatakan sebagai bentuk khusus dari analisis jalur regression is special case of path analysis. Analisis jalur digunakan untuk melukiskan dan menguji model
hubungan antara variabel yang berbentuk sebab akibat. Model jalur adalah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara dan tergantung.
Pola hubungan ditunjukkan dengan menggunakan anak panah. Anak panah tunggal menunjukkan hubungan sebab akibat antara variabel-variabel eksogen
atau perantara dengan satu variabel tergantung atau lebih. Anak panah juga menghubungkan kesalahan varibel residue dengan semua variabel endogen
masing-masing. Anak panah ganda menunjukkan korelasi antar pasangan variabel-variabel eksogen.
Model jalur penelitian ini adalah sebagai berikut :
ρy
2
x
1
ρy
1
x
1
ρy
2
y
1
ρy
1
x
2
ρy
2
x
2
Gambar 3.1 Model Struktural Analisis Jalur Ada dua variabel tak bebas dalam model yaitu Y
1
dan Y
2
. Sebagai konsekuensinya diperoleh dua persamaan tergantung yaitu persamaan 1 yang
menunjukkan hubungan kepuasan kerja menyeluruh Y
1
dengan dua variabel X
1
, X
2
dan yang kedua, persamaan dua yang menunjukkan hubungan kinerja Y
2
dengan tiga variabel X
1
, X
2
, Y
1
. Kepemimpinan X1
Lingkungan Kerja X2 Kepuasan Kerja Y1
Kinerja Y2
e
1
e
2
Persamaan Regresi : Y
1
= b
1
X
1
+b
2
X
2
+e
1
Y
2
= b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
Y
1
+e
2
Keterangan : Y
1
= variable dependent kinerja karyawan Y
2
= variable dependent kepuasan Kerja b
1
= koefisien regresi kepemimpinan b
2
= koefisien regresi lingkungan kerja X
1
= variabel independent kepemimpinan X
2
= variabel independent lingkungan kerja e = faktor di luar
Pengaruh yang ditimbulkan dari model jalur di atas dapat ditulis sebagai berikut :
a. Pengaruh Langsung Direct Effect atau DE i. Pengaruh variabel kepemimpinan terhadap kinerja
X
1
Y
2
= ρy
2
x
1
ii. Pengaruh variabel kepemimpinan terhadap kepuasan kerja X
1
Y
1
= ρy
1
x
1
iii. Pengaruh lingkungan kerja terhadap kinerja X
2
Y
2
= ρy
2
x
2
iv. Pengaruh lingkungan kerja terhadap kepuasan kerja X
2
Y
1
= ρy
1
x
2
v. Pengaruh kepuasan kerja terhadap kinerja Y
1
Y
2
= ρy
2
y
1
b. Pengaruh Tidak Langsung Indirect Effect atau IE i. Pengaruh variabel kepemimpinan terhadap kinerja melalui
kepuasan kerja X
1
Y
1
Y
2
= ρy
2
x
1
x ρy
2
y
1
ii. Pengaruh variabel lingkungan kerja terhadap kinerja melalui kepuasan kerja
X
2
Y
1
Y
2
= ρy
2
x
2
x ρy
2
y
1
c. Pengaruh Total Total Effect i. Pengaruh variabel kepemimpinan terhadap kinerja melalui
kepuasan kerja X
1
Y
1
Y
2
= ρy
2
x
1
+ ρy
2
x
1
x ρy
2
x
1
ii. Pengaruh variabel lingkungan kerja terhadap kinerja melalui kepuasan kerja
X
2
Y
1
Y
2
= ρy
2
x
2
+ ρy
2
x
2
x ρy
2
y
1
iii. Pengaruh variabel kepemimpinan terhadap kinerja X
1
Y
2
= ρy
2
x
1
iv. Pengaruh variabel lingkungan kerja terhadap kinerja X
2
Y
2
= ρy
2
x
2
v. Pengaruh variabel kepuasan kerja terhadap kinerja Y
1
Y
2
= ρy
2
y
1
3.7.4. Koefisien Determinasi
