Uji Asumsi Klasik Pengaruh Total Quality Management terhadap Kinerja Manajerial dengan Sistem Pengukuran Kinerja dan Sistem Penghargaan sebagai Variabel Moderating (Studi Empirispada Staf Akuntansi Perusahaan Jasa di Wilayah Jakarta dan Tangerang)

0,1 atau sama dengan nilai VIF 10. Apabila nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka tidak terjadi multikolonieritas pada persamaan regresi penelitian Ghozali, 2011:106. b. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas dan tidak terjadi Heteroskedastisistas. Deteksi ada atau tidaknya Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized Ghozali, 2011:139. Dasar Analisis: 1. Jika pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 62 c. Uji Normalitas Uji normalitas ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti yang diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dengan distribusi normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data titik menyebar menjauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2011: 160.

4. Uji Hipotesis a. Pengujian dengan Analisis Regresi Ganda

Model regresi berganda bertujuan untuk memprediksi besar variabel dependen dengan menggunakan data variabel independen yang sudah diketahui besarnya. Persamaan regresi berganda dirumuskan: Y =a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 X 3 +e Ha 1 : Penerapan Total Quality Management berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Manajerial. Y = a+b 1 X 1 +e Y : Kinerja Manajerial a : Konstanta b 1 b 2 : Koefisien regresi X 1 : TQM e : Error Dalam uji hipotesis ini dilakukan melalui: a. R-square Hasil uji koefisien determinasi R 2 mengukur seberapa besar kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu Ghozali, 2011:177. Makin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen Ghozali, 2011:100. b. Uji Statistik t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghozali, 2011:178. Hipotesis alternatif yang hendak diuji adalah sebagai berikut: Ha 1 : Penerapan TQM berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Manajerial.