3.4.6 Regresi Linear Berganda
Pengaruh pola komunikasi terhadap lingkungan kerja Departemen Human Resource PT. Vale Indonesia Tbk, menggunakan persamaan regresi
linear berganda, yaitu : Ŷ = b+b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+ b
5
X
5
+Ɛ
.................................. 11 Keterangan :
Y = lingkungan kerja b
= intercept b
1
....b
5
= slope, kemiringan garis regresi koefisien regresi X
k
= pola komunikasi komunikasi atas ke bawah, bawah ke atas, diagonal, horizontal dan informal
Ɛ
= error galat Perhitungan regresi linear berganda menggunakan SPSS versi 16.0
Berdasarkan persamaan regresi yang telah dibuat, maka disusun hipotesis yang akan digunakan pada penelitian, yaitu :
Ho : Tidak terdapat pengaruh pola komunikasi terhadap lingkungan kerja non fisik
H
1
: Terdapat pengaruh pola komunikasi terhadap lingkungan kerja non fisik
Perhitungan statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis tersebut adalah :
a. Uji F pengujian serentak
Uji F digunakan untuk menguji secara serentak apakah saluran-saluran dari komunikasi, yaitu komunikasi dari atas ke bawah, komunikasi dari
bawah ke atas, komunikasi horizontal, komunikasi diagonal dan juga komunikasi informal berpengaruh terhadap lingkungan kerja karyawan
PT. Vale Inco Tbk. b.
Uji t parsial Uji t digunakan untuk menguji konstanta dari setiap peubah bebas, berarti
untuk mengetahui apakah peubah bebas secara individu mempunyai pengaruh berarti terhadap peubah respon. t hitung dicari dengan rumus
berikut :
t
hitung
=
� ��
................................................................................................
12
Dimana: b
i
: koefisien regresi masing-masing peubah Sb
i
: Simpangan baku dari b
i
Keputusan diambil dengan ketentuan sebagai berikut : a.
Jika t hitung t tabel, Ho ditolak, terima H
1
b. Jika t hitung t tabel, Ho diterima
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastis dalam suatu model
regresi Priyatno, 2009. a.
Uji Multikolinearitas Multikolinearitas artinya antar peubah independen yang terdapat
dalam model regresi memiliki hubungan linear sempurna, atau mendekati sempurna koefisien korelasinya tinggi, atau bahkan 1. Dalam model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi sempurna atau mendekati sempurna di antara variabel bebasnya. Konsekuensi adanya
multikolinearitas adalah koefisien variabel tidak tertentu dan kesalahan menjadi sangat besar atau tidak terhingga Priyatno, 2009. Cara untuk
uji metode multikolinearitas adalah : 1
Membandingkan nilai koefisien determinasi individual r
2
dengan nilai determinasi secara serentak R
2
. Apabila nilai r
2
R
2
maka tidak terjadi multikolinearitas antar peubah independen.
2 Melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF pada model
regresi. Nilai tolerance 0,1 atau VIF 10, maka tidak terjadi
multikolinearitas. b.
Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah varian residual yang tidak sama pada
semua pengamatan di dalam model regresi. Salah satu cara untuk memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat pola
Scatterplot. Analisis Scatterplot dapat menyatakan model regresi liniear berganda terbebas dari heteroskedastisitas, jika tidak ada pola yang jelas
seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y
Priyatno, 2009.
c. Uji Normalitas
Uji normalitas persamaan regresi dikatakan baik, jika mempunyai data peubah bebas dan data peubah terikat berdistribusi mendekati
normal, atau normal, sama sekali. Salah satu cara untuk menguji asumsi adalah dengan melihat pada normal probability plot, jika garis data riil
mengikuti garis diagonal, maka data dikatakan berdistribusi normal Sunyoto, 2002.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kategori