b. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi antara variabel-variabel independen antara yang satu dengan lainnya. Hasil uji gejala multikolinearitas
disajikan pada Tabel 6.5.
Tabel 6.5 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
1 Constant
Pendidikan .742
1.347 Pelatihan
.493 2.027
Pengembangan .514
1.946 a Dependent Variable: Kinerja
Dari hasil pengujian di atas, dapat dilihat bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antara variabel independen. Gejala multikolinearitas terjadi
apabila nilai VIF Variance Inflation Factor lebih besar dari 5.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas menggunakan alat analisis grafik Scatterplot. Hasil pengujian
gejala heteroskedastisitas disajikan dalam Gambar 6.2.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 6.2 Grafik Scatterplot
Berdasarkan gambar di atas terlihat bahwa titik-titik tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi gejala heteroskedastisitas. Pendeteksian ada tidaknya heteroskedastisitas juga bisa dilakukan dengan
menggunakan metode Glejser Test, yaitu dengan cara meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen Setyadharma, 2010.
Tabel 6.6 Hasil Uji Heterokedastisitas
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
1 Constant
6.765 2.987
2.265 .025
Pendidikan -.160
.042 -.382
-.777 .082
Pelatihan -.018
.053 -.043
-.347 .730
Pengembangan .161
.075 .262
.560 .171
a. Dependent Variable: Abs_Res
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan tidak ada gangguan heteroskedastisitas yang terjadi dalam proses estimasi parameter model penduga,
dimana nilai signifikan sig lebih dari 0,05 p 0,05. Jadi secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah heteroskedastisitas. Sehingga data
penelitian layak dilanjutkan pada analisis selanjutnya yaitu regresi berganda.
6.4.2 Pengujian Hipotesis a. Persamaan Regresi
Analisis multivariat dalam penelitian ini dilakukan untuk menguji hipotesis yang menyatakan pendidikan, pelatihan, dan pengembangan
berpengaruh terhadap kinerja staf proyek pada Divisi Gedung Waskita. Pendekatan analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi
linier berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diformulasikan model analisis yang digunakan dalam penelitian ini:
Kinerja=5.360 + 0.490 Pendidikan + 0.319 Pelatihan + 0.271 Pengembangan
Hasil analisis data menunjukkan bahwa pada variabel independen yaitu pendidikan, pelatihan, dan pengembangan memberikan nilai positif terhadap
kinerja staf proyek pada Divisi Gedung Waskita. Nilai koefisien pada variabel pendidikan, pelatihan, dan pengembangan menunjukkan bahwa setiap ada
kenaikan pendidikan, pelatihan, dan pengembangan, maka kinerja staf proyek pada Divisi Gedung Waskita semakin meningkat.
Berdasarkan nilai koefisien regresi, diketahui bahwa variabel pendidikan adalah variabel yang paling dominan mempengaruhi kinerja staf proyek pada
Divisi Gedung Waskita, dengan nilai koefisien regresi nilai B = 0.490.
Universitas Sumatera Utara
b. Koefisien Determinasi
Hasil analisis koefisien determinasi dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 6.7.
Tabel 6.7 Koefisien Determinasi
Model R
R Square Adjusted R Square
1
.781
a
.610 .600
a Predictors: Constant, Pendidikan, Pelatihan, dan Pengembangan b Dependent Variable: Kinerja
Nilai R square atau koefisien determinasi yang terlihat pada tabel di atas adalah 0.610 artinya kemampuan variabel pendidikan, pelatihan, dan
pengembangan dapat menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel kinerja staf proyek pada Divisi Gedung Waskita sebesar 61.0, sedangkan sisanya sebesar
39.0 dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti.
c. Uji Simultan Uji F
Hasil uji simultan Uji F ditunjukkan pada Tabel 6.8.
Tabel 6.8 Uji Simultan Uji F
Model df
Mean Square F
hitung
Sig. 1
Regression 3
1098.205 60.063
.001a Residual
115 18.284
Total 118
a Predictors: Constant, Pendidikan, Pelatihan, dan Pengembangan b Dependent Variable: Kinerja
Berdasarkan hasil pengujian secara serempak pada tabel di atas dapat diketahui nilai signifikansi = 0.001
, hal ini berarti lebih kecil dari α=5. Dengan
Universitas Sumatera Utara
demikian dapat disimpulkan bahwa pendidikan, pelatihan, dan pengembangan secara serempak berpengaruh signifikan terhadap kinerja staf proyek pada Divisi
Gedung Waskita.
d. Uji Parsial Uji t
Kategori