dimana: r
xy
= Koefisien korelasi setiap item pertanyaan X
= Skor dari setiap item pertanyaan y
= Skor total dari setiap item pertanyaan N
= Jumlah sampel Kuesioner dinyatakan valid apabila nilai korelasinya positif dan r hitung
lebih besar dari r tabel dimana tingkat signifikansi adalah 5
2. Uji Reliabilitas
Penelitian ini membutuhkan sebuah pengujian yang handal dalam mengukur suatu variabel, yang bertujuan untuk mengevaluasi atas instrumen
pengumpulan data pada konsistensi data yang terkumpul. Menurut Indriantomo dan Supomo, konsep reliabilitas dapat diukur melalui tiga
pendekatan yakni: 1 koefisien stabilitas 2 koefisien ekuivalensi dan 3 reliabilitas konsistensi internal.
Pada penelitian ini yang akan digunakan adalah pengujian reliabilitas konsistensi internal dengan pendekatan
Cronbach’s alpha. Adapun rumusnya sebagai berikut:
2 2
11
1 1
t b
k k
r
Keterangan: r
11
= Reliabilitas instrumen k
= Banyaknya item pertanyaan = Jumlah varian item
t
= Jumlah varian total
K. Teknik Analisis Data
Untuk menjawab persoalan yang hendak dijawab melalui penelitian ini digunakan beberapa teknik analisis. Teknik analisis yang digunakan adalah
sebagai berikut: 1. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda ini digunakan untuk menjawab rumusan masalah pertama, yaitu: Apakah faktor internal dan faktor eksternal karyawan
berpengaruh secara simultan terhadap produktivitas kerja? Prosedur yang dilaksanakan adalah sebagai berikut:
1.1 Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi perlu meyakinkan linearitasnya dan memenuhi tingkat validitas, ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten yang
diharapkan untuk memenuhi peramalan. Hal ini membutuhkan uji asumsi klasik dengan menggunakan uji normalitas, uji multikolonieritas, dan uji
heterokedastisitas. Sedangkan uji autokorelasi tidak dilakukan karena data bersifat cross-section.
a. Uji Normalitas Tujuan dari uji normalitas adalah untuk melihat variabel
residual memiliki distribusi normal dalam model regresi. Distribusi data yang normal atau mendekati menujukkan ukuran model regresi
yang baik. Maka untuk membuktikan apakah data memiliki distribusi
