Uji reliabilitas dilakukan untuk melihat apakah alat ukur yang diinginkan
kuesioner menunjukkan konsistensi dalam mengukur gejala yang sama. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel apabila memiliki nilai
Cronbach Alpha 0,60 atau nilai Cronbach Alpha 0,80. Jika instrumen pertanyaan 0,60 atau 0,80 maka instrumen pertanyaan tersebut tidak
baik.
3.9 Metode Analisis Data
Analisis deskriptif merupakan cara merumuskan dan menafsirkan data yang ada sehingga memberikan gambaran yang jelas tentang data yang
diteliti.
3.10 Metode Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda yaitu analisis regresi yang memiliki satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen Nugroho,
2005. Untuk memperoleh hasil analisis data, peneliti menggunakan bantuan paket program statistik SPSS Statistical Package for Social
Sciences versi 17.00. Model persamaannya dapat digambarkan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Keterangan:
Universitas Sumatera Utara
Y = Kinerja Karyawan
a = Konstanta
X
1
= Pelatihan Training
X
2
= Pengembangan Development b
1
…
2
= Koefisien Regresi e
= Standar Error Jenis kriteria ketepatan, yaitu:
a. Uji Simultan Uji F
Uji simultan bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama variabel independen X terhadap variabel dependen Y.
Kriteria pengujiannya sebagai berikut: H
o
: b
1
=b
2
= 0, artinya variabel independen X secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel Y.
H
1
: b
1
≠b
2
≠ 0, artinya variabel independen X secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel Y.
b. Uji Parsial Uji t
Uji parsial Uji t bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing- masing variabel independen secara individual parsial terhadap variabel
dependen. Kriteria pengujiannya sebagai berikut:
H
o
:b
1
= 0, artinya variabel independen X secara parsial berpengaruh terhadap variabel Y.
H
1
: b
1
≠ 0, artinya variabel independen X secara parsial berpengaruh tidak berpengaruh terhadap variabel Y.
c. Koefisien Determinan R
2
Universitas Sumatera Utara
Identifikasi determinan R² digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Dalam
output SPSS, koefisien determinasi terletak pada tabel Model Summary dan tertulis R Square. Namun untuk regresi linear berganda sebaiknya
menggunakan Adjusted R Square, karena disesuaikan dengan jumlah variabel independen yang digunakan dalam penelitian. Nilai R square
dikatakan baik jika diatas 0,5 karena nilai R Square berkisar antara 0 sampai 1 Situmorang, 2008.
3.11 Pengujian Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dalam uji t dan uji F diasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.
Untuk mengetahui apakah data terdisstribusi normal atau mendekati normal dan atau bias dianggap normal, jika bias maka akan dilakukan Uji
Normality Plot, yaitu suatu pengujian yang menggunakan Grafik PP-Plot. Uji normalitas data dengan menggunakan Uji Normality Plot dengan dasar
pengambilan keputusan melihat grafik PP-Plot yaitu jika terlihat sebaran data bergerombol disekitar garis uji yang mengarah kekanan atas dan tidak
ada data yang terletak jauh dari sebaran data. Dengan demikian data
tersebut bisa dikatakan normal.
b. Uji Multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
Dalam permasalahan regresi linear berganda selain dilakukan uji diatas juga perlu diadakan pengujian yang berkaitan dengan multikolinearitas,
dikarenakan hal tersebut dapat mempengaruhi bias atau tidaknya kesimpulan suatu analisis regresi berganda. Multikolinearitas adalah
kejadian yang menginformasikan terjadinya hubungan diantara variabel- variabel bebas dan hubungan yang terjadi adalah cukup besar. Hal ini akan
menyebabkan perkiraan keberartian koefisien regresi yang diperoleh.
c. Uji Heterokedastisitas
Masalah yang sering muncul dalam analisis regresi berganda adalah heterokedastisitas. Ini timbul pada saat asumsi bahwa varian dari faktor
alat adalah konstan untuk semua variabel bebas yang tidak terpenuhi. Jika varian tidak sama dikatakan terjadi heterokedastisitas. Untuk mendeteksi
ada tidaknya heterokedastisitas dalam model regresi digunakan analisis residual yang berupa grafik dengan dasar pengambilan keputusan jika pola
tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur, maka terjadilah heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas,
serta titik-titik menyebar dibawah angka 0 pada sumbu Y tidak terjadi
heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
