Analisis Regresi Berganda Uji Hipotesis

nilai tolerance lebih dari 0,1 maka regresi bebas dari multikolinearitas.

3.6.2.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Dasar analisis uji heteroskedastisitas ini Ghozali, 2011:139: 1. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk memperkuat pengujian heteroskedastisitas, maka digunakan juga uji glejser yang mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen Ghozali, 2011:142 dengan persamaan regresi sebagai berikut: Dimana: Nilai absolut dari residual yang dihasilkan dari model regresi X2 = Variabel Penjelas

3.6.3 Analisis Regresi Berganda

Metode analisis data yang digunakan adalah metode regresi berganda, dimana penelitian dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh variabel komitmen organisasional X 1 , kompensasi X 2 , dan kinerja karyawan Y. Adapun persamaan regresi berganda dalam penelitian ini sebagai berikut: Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 Keterangan: Y : Variabel kinerja karyawan a : Konstanta b 1 : Koefisien regresi komitmen organisasional b 2 : Koefisien regresi kompensasi X 1 : Variabel komitmen organisasional X 2 : Variabel kompensasi

3.6.4 Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan untuk menguji hipotesis tentang koefisien regresi yang telah dibentuk sebelumnya dan dapat diketahui apakah persamaan regresi yang diperoleh tersebut dapat dipertanggungjawabkan. Jika hasil analisis menunjukkan bahwa persamaan regresi yang dibentuk tersebut signifikan atau dapat dipertanggungjawabkan, maka persamaan regresi tersebut dapat digunakan untuk meramal variabel terikat kinerja. 1. Uji Parsial Uji t Uji parsial menggunakan uji t, yaitu untuk menguji seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelasindependen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Pengambilan keputusan berdasarkan perbandingan nilai t hitung dan nilai kritis sesuai dengan tingkat signifikan yang digunakan yaitu 0,05. Pengambilan keputusan didasarkan nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui program SPSS Statistik Parametrik sebagai berikut: H = Variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. H a = Variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan: a. Jika probabilitas 0,05 maka H diterima b. Jika probabilitas 0,05 maka H ditolak Nilai probabilitas dari uji t dapat dilihat dari hasil pengolahan dari program SPPS pada tabel COEFFICIENT kolom sig atau significance Ghozali, 2011:98. 2. Uji Simultan Uji F Uji simultan ini menggunakan uji F untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Pembuktian dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai signifikansinya dengan nilai F hitung yang terdapat pada table analisis varian. Jika nilai signifikansinya dibawah 0,05 maka keputusan menolak hipotesis nol Ho dan menerima hipotesis alternatif Ha, artinya secara statistik data yang digunakan untuk membuktikan bahwa semua variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat. Pengambilan keputusan didasarkan nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui program SPSS Statistik Parametrik sebagai berikut: H = Variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. H a = Variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan: a. Jika probabilitas 0,05 maka H diterima b. Jika probabilitas 0,05 maka H ditolak Nilai probabilitas dari uji F dapat dilihat dari hasil pengolahan dari program SPPS pada tabel ANOVA kolom sig atau significance Ghozali, 2011:98. 3. Uji Koefisien Determinasi R 2 Uji koefisien determinasi R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah nol dan satu. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel- variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hamper semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali, 2011:97. 44

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Penelitian

4.1.1. Gambaran Umum Balai Penelitian dan Pengembangan Agama Semarang

Balai Penelitian dan Pengembangan Agama Semarang merupakan Unit Pelaksana Teknis UPT Badan Litbang dari dan Diklat Kementerian Agama. Sebelumnya lembaga pemerintah yang bergerak dalam bidang penelitian dan pengembangan agama ini bernama Balai Penelitian Aliran KerohanianKeagamaan. Lahirnya lembaga penelitian ini ditandai oleh terbitnya tiga Keputusan Menteri Agama, yakni Keputusan Menteri Agama Nomor 12 Tahun 1978 tentang Organisasi dan Tata Kerja Balai Penelitian Aliran KerohanianKeagamaan; Keputusan Menteri Agama Nomor 13 Tahun 1978 tentang Organisasi dan Tata Kerja Balai Penelitian Lektur Keagamaan yang ada di Makassar; dan Keputusan Menteri Agama Nomor 14 Tahun 1978 tentang Organisasi dan Tata kerja Balai Penelitian Pendidikan Agama dan Kemasyarakatan yang ada di Jakarta. Terbentuknya Balai Penelitian Aliran KerohanianKeagamaan di Semarang didasarkan atas adanya Surat Keputusan Menteri Agama No 12 Tahun 1978. Kemudian disusul dengan Surat Keputusan Menteri Agama Nomor B II119821979 tentang Pengangkatan Kepala Balai dan diambil sumpahnya atas nama Bapak Muh. Nahar Nahwrawi, SH. sebagai Kepala Balai Penelitian Aliran