lvi , SLTA 10 orang atau 14 . Sedangkan tingkat S2 sebanyak 11 orang orang atau
sebesar 15 . 4. Karakteristik responden berdasarkan masa kerja
Tabel 4.6 Karakteristik Masa Kerja Responden
Masa Kerja Jumlah
Prosentase 5 tahun
10 14
5 - 14 tahun 20
27 15 tahun Keatas
43 59
Jumlah 73
100 Sumber : Data Primer Di olah
Berdasarkan tabel tersebut diatas dapat diketahui bahwa responden terbanyak adalah ada pada masa kerja 15 tahun keatas yaitu sebanyak 43 orang atau sebesar 59
, sedangkan 5 sampai dengan 14 tahun 20 orang atau sebesar 27 , sedangkan masa kerja kurang dari 5 tahun berjumlah 10 orang atau 14 .
C. UJI INSTRUMEN PENELITIAN 1. Uji Validitas dan reliabilitas
Untuk mengetahui tingkat validitas item maka nilai r
hitung
dibandingkan dengan angka kritik pada tabel korelasi r. Cara melihat angka kritik adalah dengan
melihat baris N-2 apabila r
hitung
≥ r
tabel
maka pertanyaan yang telah disusun untuk mengumpulkan data dianggap mempunyai validitas konstrak, dengan perkataan lain
pertanyaan tersebut valid dan dapat digunakan untuk mengumpulkan data Singarimbun dan Effendi, 1995.
Dari hasil perhitungan SPSS versi 11.50 dapat dijelaskan :
lvii Tabel 4.7
Uji Validitas Variabel Independen Butir Pertanyaan
r hitung r tabel
Validitas 1
0,732 0,22
Valid 2
0,751 0,22
Valid 3
0,763 0,22
Valid 4
0,632 0,22
Valid 5
0,782 0,22
Valid 6
0,695 0,22
Valid 7
0,700 0,22
Valid 8
0,668 0,22
Valid 9
0,758 0,22
Valid 10
0,783 0,22
Valid 11
0,579 0,22
Valid 12
0,753 0,22
Valid 13
0,754 0,22
Valid 14
0, 691 0,22
Valid 15
0,688 0,22
Valid 16
0,584 0,22
Valid 17
0,804 0,22
Valid 18
0,710 0,22
Valid 19
0,719 0,22
Valid 20
0,740 0,22
Valid 21
0,805 0,22
Valid 22
0,773 0,22
Valid 23
0,641 0,22
Valid 24
0,707 0,22
Valid 25
0,764 0,22
Valid 26
0,629 0,22
Valid 27
0,836 0,22
Valid 28
0,699 0,22
Valid Sumber : Data primer diolah
Tabel 4.8 Validitas Variabel Dependen
Butir Pertanyaan
r hitung r tabel
Validitas 1
0,715 0,22
Valid
lviii 2
0,683 0,22
Valid 3
0,678 0,22
Valid 4
0,708 0,22
Valid 5
0,710 0,22
Valid 6
0,838 0,22
Valid 7
0,723 0,22
Valid 8
0,712 0,22
Valid 9
0,677 0,22
Valid Sumber : Data primer di olah
Reliabilitas menunjukkan sejauh mana pengukuran itu dapat memberikan hasil yang relatif tidak berbeda bila dilakukan pengukuran kembali terhadap subyek
yang sama. Singarimbun dan Effendi 1995 : 143 mengemukakan bahwa salah satu cara untuk menghitung reliabilitas alat pengukur dapat dilakukan dengan tehnik belah
dua. Metode yang dipakai untuk mengukur reliabilitas adalah ditunjukan oleh besarnya nilai alpha
α, semakin besar nilai alpha mendekati nilai satu maka instrumen penelitian tersebut semakin reliabel.
Tabel 4.9 Uji Reliabilitas
Variabel r alpha
Reliabilitas X1
0,674 Reliabel
X2 0,660
Reliabel X3
0,658 Reliabel
X4 0,682
Reliabel X5
0,662 Reliabel
X6 0,673
Reliabel X7
0,651 Reliabel
Y 0,653
Reliabel
Sumber : Data primer diolah 2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
lix Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model
persamaan regresi, variabel bebas, variabel terikat, atau keduanya mempunyai distribusinormal atau tidak. Dalam hal ini uji normalitas dilakukan dengan
menggunakan metode grafik. Dengan bantuan program SPSS versi 11,5 maka didapatkan gambar dalam
lampiran 11, dimana data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal dalam grafik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi
tersebut memenuhi asumsi normalitas. b. Heteroskedastisitas
Penyimpangan asumsi yang disebabkan oleh adanya varians variabel dalam model yang tidak sama konstan. Akibatnya penaksir atau estimator yang diperoleh
tidak efesien, baik dalam sampel besar maupun sampel kecil. Pendeteksian adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan melihat
coifficient
corelation rho Spearman’s, dimana kalau lebih besar dari α = 0,05 maka tidak terjadi heteroskedasitas. Dengan bantuan program SPSS versi 11,5 didapatkan 0,181;
0,152; 0,107; 0,747; 0,389; 0,120; 0,095. Koefisien tersebut ternyata lebih besar dari coifficient corelation rho Spearman’s, sehingga diambil kesimpulan bahwa tidak
terdapat heterokesdasitas. c. Multikolinearitas
Untuk mengetahui pengaruh multikolinearitas dalam penelitian ini dipergunakan nilai VIF
Variance Inflation Factor
. Pendeteksian multikolinearitas dapat dilakukan apabila nilai VIF dibawah 10 berarti bebas multikolineartas Imam
lx Ghaozali, 2000. Berdasarkan hasil uji SPSS versi 11,5 terbukti model ini bebas
multikolinearitas karena dibawah 10. d. Autokoreasi
Pengujian autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin-Watson. Tidak terjadi aotokorelasi jika memenuhi syarat dari Durbin-Watson yaitu : d
u
d
hitung
4- d
u
. Dengan menggunakan signfikan 5 , K = 7, N = 73 Nilai d
u
sebesar 1,834 dan d
hitung
yang diperoleh adalah sebesar 2,474. Hasil uji autokorelasi menunjukan bahwa regresi tersebut memenuhi syarat Durbin-Watson d
u
d
hitung
4- d
u
karena angka sebesar 2,196 terletak diantara 1,834 dengan 2,474 sehingga diambil kesimpulan
tidak terjadi autokorelasi.
D. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 1. Analisis Hasil Penelitian
