16
Uji reliabilitas adalah pengujian terhadap hasil jawaban responden apakah
konsisten atau reliabel dari waktu kewaktu. Adapun hasil uji reliabilitas antara
penerapan metode
reward, insentif, punishment dan kinerja karyawan dapat
dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4.7 Uji Reliabilitas
Sumber : data primer yang diolah
Berdasarkan tabel 4.7 di atas dapat diketahui
bahwa masing-masing
variabelantara penerapan metode reward, insentif,
punishment dan
kinerja karyawanternyata diperoleh 0,6 maka
item pertanyaan tersebut bersifat reliabel. Dengan demikian, maka hasil uji reabilitas
terhadap keseluruhan variabel adalah reliabel.
4.2.4 Uji Asumsi Klasik 4.2.4.1 Uji Normalitas
Gambar 4.1 Normalitas
Tabel 4.8 Normalitas
Hasil grafik plot normal dapat diketahui bahwa penyebaran plot berada di
sepanjang garis 45
o
, sedangkan nilai signifikasi Kolmogorov Smiirnov adalah
sebesar 0,823 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara
normal. Dengan hasil sebagai berikut :
4.2.4.2 Uji Multikolinearitas
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pe
ct ed
C um
P ro
b Dependent Variable: Kinerja karyawan
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
38 ,0000000
5,60926953 ,102
,053 -,102
,630 ,823
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
No. Indikator
Cronbach Alpha
Keterangan 1.
2. 3.
4. Reward
Insenetif Punishment
Kinerja karyawan
0,818 0,870
0,786 0,945
Reliabel Reliabel
Reliabel Reliabel
17 Tabel 4.9
Multikolinearitas
Sumber : data primer yang diolah
Berdasarkan hasil tersebut maka variabel bebas dalam penelitian ini
penerapan metode reward, insentif, punishment tidak terjadi multikolinier
karena VIF 10 dan Tolerance 0,1.
4.2.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Hasil heteroskedastisitas dapat di gambarkan sebagai berikut :
Sumber : data primer yang diolah
Berdasarkan grafik hasil penelitian, deteksi yang ada adalah penyebaran, dan
tidak membentuk pola tertentu, sehingga model regresi terjadi ketidaksamaan
variance dari satu residual pengamatan kepengamatan lain.
Selain menggunakan uji scaterplot, pengujian
heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan menggunakan uji gletjer dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.10 Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan tabel
4.10 dapat
dijelaskan bahwa nilai signifikasi masing- masing variabel bebas, yaitu reward sebesar
0,665; insentif sebesar 0,966; punishment sebesar 0,515 0,05, dengan demikian
model regresi terhindar dari masalah heteroskedastisitas.
4.3 Analisis Regresi Linier Berganda Tabel 4.11
Uji Regresi Berganda
Sumber : data primer yang diolah
Y = 0,338 X1 + 0,353 X2 + 0,311 X3 + e Hasil persamaan regresi linier
berganda tersebut di atas memberikan pengertian bahwa :
Coefficients
a
,607 1,648
,677 1,476
,817 1,224
Reward Insentif
Punishment Model
1 Tolerance
VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: Kinerja karyawan a.
3 2
1 -1
-2 -3
Regression Studentized Residual
2 1
-1 -2
-3
R eg
re ss
io n
St an
da rd
iz ed
P re
di ct
ed V
al ue
Dependent Variable: Kinerja karyawan Scatterplot
Coefficients
a
10,987 6,131
1,792 ,082
-,075 ,170
-,095 -,437
,665 -,008
,188 -,009
-,044 ,966
-,154 ,233
-,123 -,658
,515 Constant
Reward Insentif
Punishment Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: Abs_res a.
Coefficients
a
5,979 9,490 ,630
,533 ,662
,264 ,338 2,509
,017 ,807
,291 ,353 2,768
,009 ,966
,361 ,311 2,675
,011 Constant
Reward Insentif
Punishment Model
1 B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig.
Dependent Variable: Kinerja karyawan a.
Gambar 4.2 : Heteroskedastisitas
