3.4. Uji Kualitas Data
3.4.1. Uji Validitas data
Uji validitas digunakan untuk mengukur sejauh mana kuisioner mengukur yang diinginkan. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan
pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Valid atau tidaknya alat ukur atau kuesioner tersebut dapat
diuji dengan mengkorelasikan antara skor total yang diperoleh dari penjumlahan semua skor pertanyaan. Apabila korelasi antara skor total dengan
skor masing-masing pertanyaan signifikan, maka dapat dikatakan alat pengukur tersebut mempunyai validitas Ghozali, 2001:135.
Dasar pengambilan keputusan menurut santoso 2002 : 277 a.
Jika r hasil positif, serta r
hasil r
tabel, maka butir atau variabel tersebut valid.
b. Jika r
hasil tidak positif, serta r hasil
r tabel, maka butir atau variabel
tersebut tidak valid.
3.4.2. Uji Reliabilitas
Uji realibilitas merupakan suatu alat yang digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indicator dari variabel atau konstruk. Suatu
kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap
pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu Ghozali, 2002 : 132. Criteria pengujian sebagai berikut :
- Jika nilai alpha 0,60, berarti pernyataan reliabel
- Jika nila alpha
≤ 0,60, berarti pernyataan tidak reliable
3.4.3. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut
mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan berbagai metode di antaranya adalah metode kolmogorov Smirnov. Pedoman dalam mengambil
keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah : a.
Jika nilai signifikansi nilai probabilitasnya 5 maka distribusi adalah
tidak normal.
b. Jika nilai signifikansi nilai probabilitasnya 5 maka distribusi adalah
normal sumarsono, 2004 : 40.
3.5. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi linier harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, untuk bisa dikatakan sebagai alat ukur yang BLUE maka
persamaan regresi harus memenuhi ketiga asumsi klasik berikut ini : 1.
Tidak boleh terjadi autokorelasi
2. Tidak boleh terjadi multikolinearitas
3. Tidak boleh terjadi heteroskedastisitas
Berikut ini akan dijelaskan secara singkat mengenai ketiga asumsi klasik tersebut :
1. Autokorelasi
Pengujian autokorelasi untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik regresi yang bebas dari autokorelasi. Pendeteksian autokorelasi dalam
penelitian ini adalah dengan menggunakan perhitungan nilai Durbin Watson Imam Ghozali, 2001 : 61.
Dalam penelitian ini data yang digunakan bukan data time series tetapi data cross section yang diambil berdasarkan kuesioner, sehingga
untuk uji autokorelasi pada sebagian besar kasus ditemukan pada regresi yang datanya time series Santoso, 2000 : 216.
2. Heteroskedastisitas
Maksud dari heteroskedastisitas adalah jika nilai residual tidak konstan atau berbeda untuk setiap nilai tertentu variabel bebas. Dalam regresi
linier, nilai residual harus konstan untuk setiap nilai variabel bebas, jika
ketentuan ini dilanggar maka akan terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2001 : 69.
Hal ini bisa diidentifikasi dengan cara menghitung Rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Menurut Santoso 2001 :
301 deteksi adanya heterokesdastisitas adalah : 1.
Jika nilai probabilitasnya 0,05 berarti bebas heteroskedastisitas. 2.
Jika nilai probabilitasnya 0,05 berarti ada heteroskedastisitas.
3. Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation Factor VIF. Nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi
karena VIF = 1tolerance dan menunjukkan adanya kolinieritas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau
sama dengan nilai VIF diatas 10 Ghozali, 2001 : 57.
3.6. Teknik Analisis dan Uji Kecocokan Model
3.6.1. Teknik Analisis
Untuk membuktikan analisis yang digunakan model analisisnya adalah regresi linier berganda dengan rumus sebagai berikut :
Y = β
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ € Sumber : Pedoman Penyusunan Usulan Penelitian dan Skripsi 2009 L-21
Keterangan : Y
= Kinerja manajerial X
1
= Lingkungan pengendalian organisasi X
2
= Kepuasan kerja β
= Konstanta β
1,
β
2
= Konstanta regresi X
1,
X
2
€ = Variabel pengganggu
3.6.2. Uji Kecocokan Model
3.6.2.1. Uji F
Untuk menguji kesesuaian model regresi yang digunakan penelitian digunakan Uji F .
Adapun prosedur Uji F adalah sebagi berikut : 1.
Hipotesis H
: β
i
= 0 Model regresi yang dihasilkan tidak cocok H
i
: β
i
≠ 0 Model regresi yang dihasilkan cocok 2.
Ketentuan pengujian
ang
ikan ifikansi 0,05 atau 5.
ignifikan sig 0,05 Ho ditolak dan Hi diterima. Ghozali, 2001:48
a. Jika tingkat signifikan p – value 0,05 maka H
diterima dan H
1
ditolak. b.
Jika tingkat signifikan p – value 0,05 maka H ditolak dan H
1
diterima.
3.6.2.2. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh secara parsial lingkungan pengendalian organisasi dan kepuasan kerja terhadap kinerja manajerial,
dengan prosedur sebagai berikut : 1.
H :
β
i
= 0 : x
1,
x
2
tidak mempunyai pengaruh y signifikan
H :
β
i
≠ 0 : x
1
, x
2
mempunyai pengaruh yang signif 2.
Dalam penelitian ini digunakan tingkat sign 3.
Kriteria pengujian adalah sebagai berikut: a.
Apabila tingkat signifikan sig 0,05 Ho diterima dan Hi ditolak. b.
Apabila tingkat s
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1. Sejarah Singkat Perusahaan
Kategori