Uji Multikolinearitas HASIL DAN PEMBAHASAN

58 sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi keberhasilan usaha, berdasarkan masukan variabel independennya. 2. Uji Glejser Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya, jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0.05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. Tabel 4.10 Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .851 1.407 .605 .547 KINERJA -.042 .064 -.079 -.659 .512 MOTIVASI .069 .050 .167 1.396 .167 a. Dependent Variable: ABSUT Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Juni 2014 Berdasarkan Tabel 4.10 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel dependen absolut Ut asbUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi tidak memengaruhi heteroskedastisitas.

c. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah variabel pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.Model regresi yang baik seharusnya tidak ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Universitas Sumatera Utara 59 Tabel 4.11 Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 5.109 2.261 2.259 .027 KINERJA .431 .102 .395 4.210 .000 .862 1.160 MOTIVASI .313 .080 .368 3.915 .000 .862 1.160 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Juni 2014 Berdasarkan Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa nilai VIF dari variabel kinerja dan motivasi lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terkena multikolinearitas antara variabel independen dalam model regresi. Nilai Tolerance dari variabel kinerja karyawan dan motivasi kerja lebih besar dari 0.1 Tolerance 0.1, ini berarti tidak terdapat multikolienaritas antar variabel independen dalam model regresi.

4.2.2.2 Pengujian Koefisien Determinan R

2 Pengujian koefisien determinan R 2 digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat.Koefisien determinan berkisar antara nol sampai satu 0 ≤ R 2 ≥ 1.Jika R 2 semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independen X terhadap variabel dependen Y adalah besar.Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan demikian sebaliknya. Universitas Sumatera Utara 60 Tabel 4.12 Pengujian Koefisien Determinan R 2 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .632 a .399 .384 1.78112 a. Predictors: Constant, MOTIVASI, KINERJA b. Dependent Variable: KEBERHASILAN Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Juni 2014 Berdasarkan Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa: a. R=0.632 berarti hubungan variabel kinerja karyawan dan motivasi kerja terhadap variabel dependen keberhasilan usaha Y sebesar 63,2, yang berarti hubungannya erat. b. R Square sebesar 0.399 berarti 39,9 variabel keberhasilan usaha dapat dijelaskan oleh variabel kinerja karyawan dan motivasi kerja. Sedangkan sisanya sebesar 60,1 dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. c. Standard Error of Estimate standar deviasi artinya menilai ukuran variasi dari nilai yang diprediksi. Dalam penelitian ini standar deviasinya adalah 1.78112, yang mana semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik. Universitas Sumatera Utara 61

4.2.2.3 Uji Signifikan Simultan Uji-F Tabel 4.13

Hasil Uji Signifikansi Simultan Uji-F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 166.601 2 83.300 26.258 .000 b Residual 250.619 79 3.172 Total 417.220 81 a. Dependent Variable: KEBERHASILAN b. Predictors: Constant, MOTIVASI, KINERJA Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Juni 2014 Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat hasil perolehan F hitung pada kolom F yakni sebesar 26.258 dengan tingkat signifikansi = 0.000. Sedangkan F tabel untuk sampel 82 dengan variabel yang diteliti berjumlah 2 variabel independen dan 1 variabel dependen pada tingkat kepercayaan 95 α = 0,05 adalah 2.72. Oleh karena pada kedua perhitungan yaitu F hitung F tabel dan tingkat signifikansinya 0.000 0.05, menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen kinerja karyawan dan motivasi kerja secara serempak atau simultan adalah signifikan terhadap keberhasilan usaha.

4.2.2.4 Uji Signifikan Parsial Uji-t

Pengujian secara parsial ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen secara parsial individual terhadap variabel dependen.Pengujian ini juga dimaksudkan untuk mengetahui variabel independen mana yang dominan. Universitas Sumatera Utara 62 Tabel 4.14 Hasil Uji Signifikansi Parsial Uji-t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 5.109 2.261 2.259 .027 KINERJA .431 .102 .395 4.210 .000 MOTIVASI .313 .080 .368 3.915 .000 a. Dependent Variable: KEBERHASILAN Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Juni 2014 Berdasarkan Tabel 4.14 dapat dilihat bahwa: a. Variabel Kinerja Karyawan X 1 Nilai t hitung variabel kinerja karyawan adalah 4.210 dan nilai t tabel adalah 1.664 maka t hitung t tabel 4.210 1.664 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel kinerja karyawan berpengaruh positif dan signifikan 0.000 0.05 secara parsial terhadap keberhasilan usaha. Artinya jika ditingkatkan variabel kinerja karyawan sebesar satu satuan maka keberhasilan usaha akan meningkat sebesar 0.431 satuan. b. Variabel Motivasi Kerja X 2 Nilai t hitung variabel motivasi kerja adalah 3.915 dan nilai t tabel adalah 1.664 maka t hitung t tabel 3.915 1.664 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan 0.000 0.05 secara parsial terhadap keberhasilan usaha. Artinya apabila variabel motivasi kerja ditingkatkan sebesar satu satuan maka keberhasilan usaha akan meningkat sebesar 0.313 satuan. Universitas Sumatera Utara 63 Berdasarkan hasil pengolahan data yang ditunjukkan dalam Tabel 4.18 maka diperoleh persamaan hasil regresi linear berganda sebagai berikut: Y = 5.109 + 0.431X 1 + 0.313X 2 + e Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a. Konstanta = 5.109 ini menunjukkan harga konstan, dimana jika variabel kinerja karyawan dan motivasi kerja adalah konstan, maka keberhasilan usaha = 5.109. b. Koefisien X 1 = 0.431, ini menunjukkan bahwa apabila variabel kinerja karyawan ditingkatkan dan variabel motivasi kerja adalah konstan, maka akan meningkatkan keberhasilan usaha sebesar 0.431 satuan. c. Koefisien X 2 = 0.313, ini menunjukkan bahwa apabila variabel motivasi kerja ditingkatkan dan variabel kinerja karyawan adalah konstan, maka akan meningkatkan keberhasilan usaha sebesar 0.313 satuan.

4.3 Pembahasan