Uji Asumsi Klasik Analisis Regresi Berganda.

b Jika ada pola yang jelas serta titik – titik menyebar di atas dan di bawah angka 0, maka tidak terjadi heteroskedatis. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS 19.0 For windows didapatkan kurva pengujian heteroskedasitas Gambar V. 1 Uji Heteroskedastisitas Dari hasil gambar grafik antara nilai sumbu Y Nilai Y yang di prediksi dan sumbu X Nilai residual menunjukan pola yang tidak jelas, serta titik menyebar di atas dan di bawah sumbu Y secara tidak teratur sehingga menunjukan tidak terjadinya heteroskedastisitas 3 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah ada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik adalah non multikolinear. Analisis ini ditentukan oleh besarnya nilai VIF Varians Inflation Factor dan Toleranc e. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikoliearitas adalah mempunyai nilai VIF yang tidak lebih dari 10 dan mempunyai angka tolerance tidak kurang dari 0.1. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS 19.0 For windows didapatkan nilai VIF Varians Inflation Factor dan Tolerance untuk masing-masing variabel bebas pada table berikut ini: Tabel V.10 Uji Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant Lingkungan kerja fisik .992 1.008 Lingkungan kerja non fisik .992 1.008 Berdasarkan tabel V.10 di atas dapat diketahui bahwa besarnya nilai VIF Varians Inflation Factor dari masing-masing variabel independen memiliki nilai VIF tidak lebih dari 10 dan tolerance tidak kurang dari 0,1. Semakin tinggi nilai nilai VIF maka semakin rendah nilai tolerance sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel tidak menunjukan adanya multikolinearitas. 4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antar variabel penggangu pada periode tertentu dengan variabel variabel pengganggu periode sebelumnya. Model regresi yang baik adalah non autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi dapat dalam model regresi dengan cara membandingkan nilai DW Durbin-Watson statistic dan nilai DW table. Tabel V.11 Uji Auto korelasi Model Durbin- Watson 1 1.892 Pada tabel V.11 di atas, diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 1.892 dengan jumlah variabel k = 2 dan jumlah sampel 100. Berdasarkan uji di atas tampak bahwa nilai statistikc Durbin- Watson sebesar 1.892 terletak di antara angka -2 dan 2 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi linear berganda terbebas dari asumsi klasik autokorelasi.

b. Persamaan Regresi

TABEL V.12 Rangkuman Hasil Regeresi Linier Berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .182 .420 .432 .666 Lingkungan kerja fisik .706 .042 .865 16.970 .000 Lingkungan kerja non fisik .290 .092 .161 3.153 .002 a. Dependent Variable: Semangat kerja Sumber : Data Primer 2014 Berdasarkan hasil analisis regresi linier berganda pada Tabel V.12 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y = 0.182 + 0.706 X 1 + 0.290 X 2 Setelah dilakukan analisis regresi dengan SPSS didapatkan nilai α sebesar 0.182, nilai β 1 sebesar 0.706, dan nilai β 2 sebesar 0.290. Pada persamaan diatas dapat dijelaskan juga bahwa Y mewakili semangat kerja, X 1 mewakili persepsi karyawan pada lingkungan kerja fisik, dan X 2 mewakili persepsi karyawan pada lingkungan kerja non fisik.

c. Uji F Secara Simultan

Uji-F dilakukan untuk menguji signifikansi koefisien regresi seluruh prediktor variabel independen di dalam model secara serentak simultan. Jadi menguji signifikansi pengaruh persepsi karyawan pada Lingkungan kerja fisik dan Lingkungan kerja non fisik, secara simultan terhadap Semangat kerja Rumusan hipotesis nol H dan hipotesis alternatif H a mengenai pengaruh variabel persepsi karyawan pada Lingkungan kerja fisik dan Lingkungan kerja non fisik, secara simultan terhadap Semangat kerja adalah sebagai berikut: H 01 = Persepsi karyawan pada lingkungan kerja fisik dan non fisik tidak berpengaruh secara simultan terhadap semangat kerja. Ha 1 = Persepsi karyawan pada lingkungan kerja fisik dan non fisik berpengaruh secara simultan terhadap semangat kerja. Tabel V.13 Uji F Model F Sig. 1 Regression 145.326 .000 a Residual Total a. Predictors: Constant, Lingkungan kerja non fisik, Lingkungan kerja fisik b. Dependent Variable: Semangat kerja Dari hasil perhitungan statistik yang menggunakan SPSS yang tertera pada tabel V.13, diperoleh nilai F sebesar 145.326 dengan tingkat signifikansi 0,000. Dikarenakan nilai F hitung F tabel 145.326 3.9361 dan Nilai signifikansi yang dihasilkan tersebut lebih kecil dari 0,05 0.000 0.005 maka H0 ditolak dan Ha diterima. Hal ini berarti bahwa perubahan variabel Semangat kerja Y dapat dijelaskan secara signifikan oleh persepsi karyawan terhadap lingkungan kerja fisik X 1 , dan lingkungan kerja non fisik X 2 . Jadi dapat disimpulkan bahwa variabel persepsi karyawan terhadap lingkungan kerja fisik dan lingkungan kerja non fisik, secara serentak atau simultan berpengaruh terhadap semangat kerja pada SP Aluminium, Yogyakarta.

d. Koefisien determinasi R

2 Ditemukan pula koefisien determinasi R 2 sebesar 0.745 sesuai yang tertera pada Tabel V.14