besarnya Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor melalui program SPSS. Tolerance mengukur variabelitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel independent lainnya. Nilai yang dipakai Tolerance0,1, atau nilai VIF5, maka tidak terjadi multikolinieritas Situmorang et al, 2008: 104.
c. Analisis Regresi Liniear Berganda
Metode regresi sederhana digunakan untuk melihat bagaimana pengaruh kompensasi finansial dan non finansial terhadap kinerja karyawan yang dapat
dilihat sebagai berikut :
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ e Sugiyono, 2006:211
Dimana : Y = kinerja karyawan
a = konstanta b
1
= koefisien regresi 1 b
2
= koefisien regresi 2 b
3
= koefisien regresi 3 b
4
= koefisien regresi 4 X
1
= kompensasi langsung X
2
= kompensasi tidak langsung X
3
= kompensasi pekerjaan X
4
= lingkungan kerja
e = Epshilon
Universitas Sumatera Utara
d. Uji F Uji secara serentak
Dilakukan untuk menguji apakah setiap variable bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variable terikat secara serentak.
Kriteria pengujian sebagai berikut: H
diterima jika F
hitung
F
table
pada α = 5 H
1
diterima jika F
hitung
F
table
pada α = 5
e. Uji t Uji secara parsial
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen secara parsial individual terhadap variasi variabel
dependen. Kriteria Pengujian Sugiyono 2006:121
Ho: βı = β
2
= β
3
= β
4
= 0
Artinya tidak ada pengaruh signifikan antara variabel kompensasi finansial dan kompensasi finansial terhadap kinerja karyawan sebagai variabel terikat Y.
Hı : βı ≠ β
2
≠ β
3
≠ β
4
≠ 0
Artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel kompensasi finansial dan kompensasi finansial terhadap kinerja karyawan sebagai variabel terikat Y.
Kriteria pengambilan keputusan: H
diterima jika t
hitung
t
table
pada α = 5 H
1
diterima jika t
hitung
t
table
pada α = 5
Universitas Sumatera Utara
f. Uji Determinan R
Koefisien determinasi R² pada intinya untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variable bebas. Jika R² semakin besar mendekati satu
maka dapat dikatakan bahwa semakin baik kemampuan X menerangkan Y, dimana 0 R
2
1. Sebaliknya, jika Koefesien Determinasi R
2
semakin kecil mendekati nol, maka akan dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas
adalah kecil terhadap variabel terikat. Hal ini berarti model yang digunakan tidak kuat untuk menerangkan pengaruh variabel bebas X yang diteliti terhadap
variabel terikat Y.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
