g. berdasarkan data diatas diketahui bahwa t hitung t – tabel 1.660
1.170 artinya Ho diterima, dengan demikian dapat disimpulakan bahwa variabel Layanan Kesehatan X
4
tidak berpengaruh nyata tidak signifikan terhadap Kesejahteraan karyawan PTPN IV Kebun Air Batu
pada tingkat kepercayaan 90.
Gambar 4.4. Uji t-Statistik Variabel Layanan Kesehatan
4.7.3. Uji F - Statistik
Uji F – statistik ini dilakukan untuk mengetahui apabila variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen
a. Hipotesis : Ho ; b1 = 0 …… tidak signifikan
Ha ; b1 ≠ 0 …… signifikan
b. df = n – k – 1
= 100 – 4 – 1 = 95
c. α = 1
d. F – tabel = 13,58
e. Kriteria pengambilan keputusan
a Ha diterima apabila t – hitung t –
tabel α = 1
Ho diterima
1,170 -1,660
1.660 Ho ditolak
Universitas Sumatera Utara
b Ho ditolak apabila t – hitung t –
tabel α = 1 f.
f- hitung = 440.72 g.
berdasarkan data diatas diketahui bahwa t hitung t – tabel 440.72 13,58 artinya Ho ditolak, dengan demikian dapat disimpulakan bahwa
variabel Gaji X
1
, Bonus X
2
, Insentif X
3
, Layanan Kesehatan X
4
secara bersama-sama mempengaruhi kesejahteraan karyawan PTPN IV Kebun Air Batu pada tingkat kepercayaan 99.
Gambar 4.5. Uji f-Statistik 4.8. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
4.8.1. Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu kondisi dimana terdapat hubungan independen diantara satu denga lainnya. Dalam penelitian ini tidak terdapat
multikolinearitas diantara variabel independen. Hal ini dapat dijelaskan dari tanda-tanda multikolinearitas
1. Standar error tidak terhingga.
Ho ditolak
13.58 440.72
Ho diterima
Universitas Sumatera Utara
Kenyataannya : pada hasil regresi bahwa standart error pada masing – masing variabel tidak tergolong tinggi.
2. Tidak ada satupun t –
statistic yang signifikan pada α=10, α=5, dan α=1.
Kenyataanya : dari keempat variabel yang diteliti, terdapat tiga variabel yang signifikan pada α=1 dan α=10.
3. Terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori.
Kenyataannya : pada hasil regresi tanda pada model tidak mengalami perubahan atau sesuai dengan model estimasi.
4. R
2
sangat tinggi. Untuk melihat multikorelasi antar variabel digunakan uji korelasi parsial yaitu
regresi antara masing-masing variabel independent sebagai berikut :
Tabel 4.12 Uji Korelasi Parsial Persamaan
R
2
2.
X1= α + β
1
X
2
+ β
2
X
3
+ β
3
X
4
+ μ
3.
X2= α + β
1
X
1
+ β
2
X
3
+ β
3
X
4
+ μ
4.
X3= α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
4
+ μ
5.
X4= α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ μ
0.783092 0.388279
0.216647 0.751404
Dari hasil R
2
persamaan-persamaan diatas, dapat disimpulkan tidak ada multikolinearitas diantara variable independent. Karena R
2
persamaan 2,3,4,dan 5 lebih kecil dari R
2
model analisis persamaan 1 yaitu 0,948867.
4.8.2. Uji Heterokedastisitas
