Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0,60, maka variabel pengembangan
kemampuan, sistem imbalan, lingkungan kerja dan prestasi kerja telah reliabel dengan tingkat keandalan koefisien korelasi sangat
tinggi yaitu sebesar 0,801. Hal ini berarti, kuesioner yang telah di uji dapat digunakan untuk melakukan penelitian.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Linieritas
Pengujian Linieritas dilakuakan untuk mengetahui apakah garis regresi antara X dan Y membentuk garis linier atau tidak.
Pengujian linieritas menggunakan uji Lagrange Multiplier yang bertujuan mendapatkan nilai c
2
hitung atau n X R
2
pada tingkat signifikasi 5. Pengujian dilakukan dengan menggunakan bantuan
software SPSS 16.0. Hasil dari pengujian linieritas dapat di lihat pada tabel V.8
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items .801
19
Tabel V.8 Hasil Uji Linieritas
Measures of Association
R R Squared
Eta Eta Squared
Prestasi kerja Pengembangan
kemampuan .466
.218 .638
.407
Berdasarkan tabel di atas, dapat di lihat R
2
dari pengembangan kemampuan dan lingkungan kerja sebesar 0,218
dengan n sebesar 48, sehingga besarnya c
2
hitung = 48 X 0,218 = 10,464. Penentuan c
2
tabel menggunakan df sebesar 44 48-3-1 pada tingkat signifikasi 5, sehingga didapatkan c
2
tabel sebesar 60,481, karena c
2
hitung lebih kecil dari pada c
2
tabel, maka dapat disimpulkan bahwa pengembangan kemampuan dan lingkungan
kerja linier dengan prestasi kerja. Selanjutnya R
2
dari sistem
Measures of Association
R R Squared
Eta Eta Squared
Prestasi kerjaSistem
imbalan .441
.195 .640
.410
Measures of Association
R R Squared
Eta Eta Squared
Prestasi kerjaLingkungan
kerja .466
.218 .664
.441
imbalan sebesar 0,195 dengan n sebesar 48, sehingga besarnya c
2
hitung = 48 X 0,195 = 9,36. Penentuan c
2
tabel sama dengan pengembangan kemampuan dan lingkungan kerja karena jumlah n
nya sama yaitu sebesar 60,481, karena c
2
hitung lebih kecil dari pada c
2
tabel, maka dapat disimpulkan bahwa sistem imbalan linier dengan prestasi kerja.
b. Uji Normalitas
Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik Kolmongrov-Smirnov Uji K-S dengan bantuan software
SPSS 16.0. Hasil dari pengujian normalitas dapat di lihat pada tabel V.9
Tabel V.9 Hasil Uji Normalitas
B e
r d
a s
a
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Pengembangan kemampuan
Sistem imbalan
Lingkungan kerja
Prestasi kerja
N 48
48 48
48 Normal
Parameters
a
Mean 3,8750
3,7708 3,8375
2,9122 Std. Deviation
,51962 ,42474
,45692 ,09510
Most Extreme Differences
Absolute .176
.179 .176
.195 Positive
.176 .170
.132 .195
Negative -.116
-.179 -.176
-.143 Kolmogorov-Smirnov Z
1.218 1.237
1.217 1.351
Asymp. Sig. 2-tailed .103
.094 .104
.052 a. Test distribution is Normal.
Berdasarkan hasil di atas, pada output One-Sample Kolmongrov- Smirnov test pada koefisien Asymp. Sig. menunjukkan hasil sebesar
0,103 bagi variabel pengembangan kemampuan, 0,094 bagi variabel sistem imbalan, 0,104 bagi variabel lingkungan kerja dan
0,052 bagi variabel prestasi kerja. Hal ini berarti, keempat variabel mempunyai nilai yang lebih besar dari pada tingkat
α yang ditentukan, yaitu 0,05 atau 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa
variabel pengganggu keempat variabel tersebut, pengembangan kemampuan, sistem imbalan, lingkungan kerja dan prestasi kerja,
adalah normal.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam model regresi berganda yang
digunakan. Homoskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik- titik hasil pengolahan data antara ZPRED dan SREID menyebar di
bawah maupun di atas titik origin angka 0 pada sumbu Y dan tidak mempunyai pola teratur. Heteroskedastisitas terjadi jika pada
scatterplot titik-titiknya mempunyai pola yang teratur baik menyempit, melebar maupun bergelombang. Hasil dari pengujian
ini dapat di lihat pada Gambar V.4
Gambar V.1 Diagram
Scatterplot
Diagram scatterplot
tersebut menunjukkan
tidak terjadi
heteroskedastisitas karena titik-titik pencarnya tidak membentuk pola tertentu atau teratur.
d. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi dengan cara
melihat nilai tolerance dan lawannya dari Variance Inflation Factor VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas
yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang
tinggi karena VIF = 1tolerance dan menunjukkan adanya
kolinieritas yang tinggi. Nilai tolerance yang umum di pakai adalah 0,10 atau sama dengan nilai VIF di atas 10. Jika variabel
bebas memiliki nilai tolerance kurang dari 10, berarti terjadi multikolinieritas. Jika nilai tolerance lebih besar dari 10, berarti
tidak terjadi multikolinieritas. Hasil dari pengujian Variance Inflatition Variance VIF
dapat di lihat pada tabel V.10
Tabel V.10 Hasil Uji Multikolinieritas
Dari tabel tersebut dapat diketahui hasil penghitungan nilai toleransi semuanya tidak ada variabel bebas yang memiliki nilai
toleransi kurang dari 10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel bebas yang nilainya lebih dari 95. Di lihat dari nilai
Variance Inflatation Variance VIF juga menyebutkan hal yang
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 1.033
.464 2.224
.031 Pengembangan
kemampuan .259
.078 .382 3.319
.002 .968
1.033 Sistem imbalan
.215 .104
.259 2.071 .044
.824 1.213
Lingkungan kerja .218
.090 .304 2.439
.019 .825
1.212 a. Dependent Variable: RATA_PR
sama tidak ada satu variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas
antar variabel bebas dalam model regresi.
3. Analisis Regresi
