Uji Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas

4.3 Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi berdistribusi normal, Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik dilihat dari titik- titik yang menyebar di sekitar garis diagonal yakni distribusi data dengan bentuk lonceng dan distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri atau melenceng ke kanan, Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan kolmogorv- smirnov, Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 0,05 naka jika nilai Asymp Sig, 2-tailed di atas nilai signifikan 5 artinya variabel residual berdistribusi normal Sumber : Data Primer Diolah, 2013 Gambar 4.2 Histogram Universitas Sumatera Utara Sumber : Data primer diolah, 2013 Gambar 4.3 : Pengujian Normalitas P-P Plot Gambar 4.3 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh data tersebut tidak melenceng ke kiri atau ke kanan, sedangkan pada Gambar 4.3 memperlihatkan titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal, Namun untuk lebih memastikan bahwa data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji kolmogorv-sminorv. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.7 Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 66 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.03036968 Most Extreme Differences Absolute .087 Positive .087 Negative -.072 Kolmogorov-Smirnov Z .709 Asymp. Sig. 2-tailed .697 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Data Primer diolah, 2013 Berdasarkan Tabel 4.7 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,697 dan di atas nilai signifikan 0,05, hal ini menunjukkan bahwa variabel residua l berdistribusi normal.

4.3.2 Uji Multikolinieritas

Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor, Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya, Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan variabel independen lainnya. Nilai yang dipakai untuk Tolerance 0,1, dan VIF 5, maka tidak terjadi multikolinieritas. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.8 Uji Multikolinieritas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 1.457 1.329 1.097 .277 kesehatan .612 .077 .594 7.937 .000 .846 1.181 keselamatan .332 .067 .369 4.928 .000 .845 1.183 motivasi .172 .072 .165 2.385 .020 .994 1.006 a. Dependent Variable: prestasi Sumber : Data primer diolah 2013 Berdasarkan Tabel 4.8 dapat terlihat bahwa jika hasil korelasi antara variabel independen di bawah 0,9 maka antara variabel tersebut tidak terjadi multikolinearitas, Selain itu dapat juga diketahui dari persamaan regresi di peroleh nilai tolarance 0,1 dan nilai VIF 5, artinya pada nilai tolerance dan VIF untuk indikator kesehatan, keselamatan dan motivasi tidak terjadi multikolinearitas. Gambar 4.4 hasil uji multikolinearitas dapat dilihat sebagai berikut : Sumber : Data primer diolah, 2013 Gambar 4.4 Pengujian Multikolinearitas Universitas Sumatera Utara

4.3.3 Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas menggunakan uji Gleijser dapat dilihat pada tabel hasil di bawah ini : Tabel 4.9 Hasil Uji Gleijser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 1.327 .792 1.675 .099 kesehatan .048 .046 .138 1.035 .305 .846 1.181 keselamatan -.010 .040 -.034 -.254 .800 .845 1.183 motivasi -.081 .043 -.231 -1.879 .065 .994 1.006 a. Dependent Variable: Absut Sumber : Data primer diolah 2013 Pengambilan keputusan pada uji gleijser yaitu bahwa jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi terjadi heterokedisitas, Jika variabel independen tidak signifikan terhadap variabel absut diatas tingkat kepercayaan 0,05, maka dalam model regresi tidak mengarah pada heteroskedastisitas, Pada tabel 4.9 terlihat bahwa untuk kesehatan kerja nilai probabilitas sig = 0,305, keselamatan kerja nilai probabilitas sig = 0,800 dan motivasi nilai probabilitas sig = 0,065 artinya semua variabel independen mempunyai nilai sig 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa antara variabel independen dan dependen tidak terjadi heteroskedasitas. Universitas Sumatera Utara

4.3.4 Uji Autokorelasi Tabel 4.10

Uji Autokorelasi Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -.17595 Cases Test Value 32 Cases = Test Value 34 Total Cases 66 Number of Runs 32 Z -.489 Asymp. Sig. 2-tailed .625 a. Median Sumber : Data primer diolah 2013 Hasil pada Tabel 4.10 menunjukkan bahwa diketahui nilai test sebesar - 0,17595 dengan nilai asymp.sig 2 tailed probabilitas = 0,625, yang berarti hipotesis nol di terima, sehingga dapat disimpulkan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antara nilai residual.

4.3.5 Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi terhadap variabel terikat prestasi kerja. Analisis dilakukan dengan bantuan program SPSS versi 17,0 for windows dengan menggunakan metode enter. Metode enter digunakan untuk analisis regresi agar dapat mengetahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat. Seluruh variabel akan dimasukkan ke dalam analisis untuk dapat diketahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap variabel terikat. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.11 Variables EnteredRemoved Model Variables Entered Variables Removed Method 1 kesehatan a keselamatan, motivasi, . Enter a. All requested variables entered. S umber : Data primer diolah, 2013 Berdasarkan Tabel 4.11 Variabel Enteredremoved b menunjukkan hasil analisis statistik tiap indikator sebagai berikut : Tabel 4.12 Uji Regresi Linier Tiap Indikator Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.457 1.329 1.097 .277 kesehatan .612 .077 .594 7.937 .000 keselamatan .332 .067 .369 4.928 .000 motivasi .172 .072 .165 2.385 .020 a. Dependent Variable: prestasi a. Variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan adalah variabel bebas yaitu X 1 , X 2 , dan X 3 . b. Tidak ada variabel bebas yang dikeluarkan removed. c. Metode yang digunakan untuk memasukkan data yaitu metode enter. Analisis regresi berganda dirumuskan sebagai berikut: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + e Y = 1,457 + 0,612 X 1 + 0,332 X 2 + 0,172 X 3 + e Universitas Sumatera Utara Sebelum nilai a konstanta, nilai b 1 , b 2 , b 3 , dan b 4 , dimasukkan ke dalam persamaan, terlebih dahulu dilakukan analisis determinan, uji F, dan uji t dari hasil pengolahan regresi linear berganda.

4.3.6 Pengujian Hipotesis 1 Uji Signifikan Simultan Uji-F

Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel pengaruh variabel independen kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi secara bersama- sama atau simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap prestasi kerja, 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 terdiri dari kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi terhadap prestasi kerja Y. H : b 1 ≠ b 2 ≠ 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas yang terdiri kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi terhadap prestasi kerja Y. Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut: df pembilang = k-1 = 3 df penyebut = n-k = 63 Keterangan: n = jumlah sampel penelitian = 66 k = jumlah variabel bebas dan terikat = 4 Universitas Sumatera Utara Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n adalah 66 dan jumlah keseluruhan variabel k adalah 4, sehingga diperoleh: Tingkat kesalahan α = 5 dan derajat kebebasan df = k-1 ; n-k 1 df pembilang = k-1 df pembilang = 4-1 =3 2 df penyebut = n-k df penyebut = 66 - 3 = 63 Maka : F tabel 0,05 3;66 = 2,73 Nilai F hitung akan diperoleh dengan menggunakan bantuan software SPSS 17 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai F tabel pada tingkat α = 5, dengan kriteria uji sebagai berikut: H diterima bila F hitung F tabel pada α =5 H ditolak bila F hitung F tabel pada α = 5 Tabel 4.13 Hasil Uji F ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 166.022 3 55.341 49.721 .000 a Residual 69.008 62 1.113 Total 235.030 65 a. Predictors: Constant, motivasi, keselamatan, kesehatan b. Dependent Variable: prestasi Sumber : Data Primer diolah, 2013 Berdasarkan Tabel 4.13 dilihat nilai F hitung sebesar 49,721 dan F tabel sebesar 2,73 sehingga F hitung F tabel 49,721 2,73 pada α = 5, Sehingga disimpulkan bahwa variabel independen kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y pada hasil uji F yang dilakukan. Universitas Sumatera Utara 2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t Uji t dilakukan untuk menguji secara parsial apakah variabel bebas yang terdiri dari variabel pengaruh kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y. Model hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut : H : b 1 = b 2 = b 3 = b 4 = 0, artinya variabel bebas yang terdiri dari kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y H : b 1 ≠ b 2 ≠ b 3 ≠ b 4 ≠ 0, artinya variabel bebas secara parsial berpengaruh positif terhadap kesehatan kerja, keselamatan kerja dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y. Kriteria pengambilan keputusan : Ho diterima jika thitung t tabel pada α = 5 Ho ditolak jika thitung t tabel pada α = 5 Hasil pengujian adalah : Tingkat kesalahan α = 5 dan derajat kebebasan df = n-k n = jumlah sampel , n = 66 k = jumlah variabel yang digunakan, k = 4 Derajat bebas pembilang df = k-1 = 4-1 = 3 Derajat bebas penyebut df = n-k = 66 – 3 = 63 Uji t yang dilakukan adalah uji dua arah, maka t tabel yang digunakan adalah t 0,05 63 = 1,972 Universitas Sumatera Utara Tabel 4.14 Hasil Uji t Pada Tiap Indikator Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.457 1.329 1.097 .277 keselamatan .612 .077 .594 7.937 .000 kesehatan .332 .067 .369 4.928 .000 motivasi .172 .072 .165 2.385 .020 a. Dependent Variable: prestasi Sumber : Data Primer diolah, 2013 Variabel independen berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pretsasi kerja hal ini terlihat dari nilai signifikan untuk keselamatan kerja p= 0,000, untuk kesehatan kerja p = 0,000 dan motivasi p = 0,020. Keseluruhan variabel tersebut lebih kecil dari 0,050, Berdasarkan Tabel 4.14 di atas dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Variabel keselamatan kerja berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap prestasi kerja, hal ini terlihat dari nilai signifikan untuk keselamatan kerja p = 0,000 lebih kecil dari 0,050, Nilai t hitung 7,937 t tabel 1,972 artinya jika ditingkatkan variabel keselamatan kerja maka prestasi kerja Y akan meningkat. Selanjutnya sama untuk variabel kesehatan kerja dan motivasi. 2. Konstanta sebesar 1,457 artinya walaupun variabel bebas bernilai nol maka prestasi kerja sebesar 1,457. 3. Berdasarkan hasil uji t maka variabel yang paling dominan mempengaruhi prestasi kerja karyawan adalah keselamatan kerja dengan nilai t hitung sebesar 7,937. Universitas Sumatera Utara 3 Pengujian Koefisien Determinasi R 2 Determinan 2 R pada intinya mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel bebas yaitu variabel terhadap variasi naik turunnya variabel terikat insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi atau prestasi kerja Y secara bersama-sama, dimana: 1 2 ≤ ≤ R Tabel 4.15 Hasil Uji Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .840 a .706 .692 1.055 a. Predictors: Constant, motivasi, keselamatan, kesehatan Sumber : Data primer diolah 2013 Keterangan Tabel 4.15: a. R = 0,840 berarti hubungan relation antara variabel kesehatan kerja keselamatan kerja dan motivasi terhadap prestasi kerja sebesar 84,0 yang artinya mempunyai hubungan yang erat. b. Nilai R Square sebesar 0,706 artinya kesehatan kerja keselamatan kerja dan motivasi mempengaruhi prestasi kerja sebesar 70,6 dan sisanya 29,4 dapat dijelaskan oleh faktor- faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

4.4 Pembahasan