Data Sekunder Pengaruh Gaya Kepemimpinan, Budaya Organisasi dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan
48 2. Uji Analisis Data
a. Uji Validitas Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya
suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang diukur
oleh kuesioner tersebut. Jika r hitung lebih besar dari r table untuk degree of freedom df = n-2, dalam hal ini n adalah sampel n. Jika
r dihitung lebih besar dari r table dan nilai positif maka butir pertanyaan atau indikator tersebut dinyatakan valid Ghozali, 2013.
Pengujian validitas ini menggunakan Pearson Correlation, yaitu dengan cara menghitung korelasi antara nilai yang diperoleh dari
perntanyaan – pertanyaan. Menghitung korelasi antara nilai yang
diperoleh dari pertanyaan – pertanyaan. Apabila nilai signifikan yang
didapat dibawah 0,05 maka data yang diperoleh adalah valid. Serta dalam penentuan layak atau tidaknya suatu item yang di gunakan,
ialah sebagai berikut: 1. Jika r
hitung
r
tabel
maka pertanyaan dianggap valid. 2. Jika r
hitung
r
tabel
maka pertanyaan dianggap tidak valid b. Uji Reliabilitas
Dikemukakan oleh Ghozali 2013 uji reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan
indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan
49 adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Selain itu menurut
Nunnally dalam Ghozali 2011 suatu konstruk atau variabel dikatan relibel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0,70.
3. Uji Asumsi Klasik Uji asusmsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah model
regresi yang dibuat dapat dijadikan alat prediksi yang baik. Uji asumsi klasik yang akan digunakan yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji
heteroskedastitas. a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Seperti diketahui bahwa uji statistic T dan uji statistic F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.
Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi tidak valid untuk jumlah sampel yang kecil Ghozali, 2013.
Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis
diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan
data sesungguhnya
akan mengikuti
garis diagonalnya Ghozali, 2013.
50 b. Uji Multikolinearitas
Bertujuan untuk menguji apakah model regresi di temukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara
variabel independen. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari 1 nilai tolerance lawannya 2 variance inflation factor VIF. Jika
nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance ≥ 0,10 atau dama dengan nilai VIF ≥ 10 Ghozali, 2013.
c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika variance dari residual satu
pengamatan ke
pengamatan lain
tetap, maka
disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisita.
Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskeastisitas Ghozali, 2013.
4. Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi linier berganda adalah regresi yang di dalamnya
terdapat satu variabel dependen Y dan lebih dari satu variabel independen X, variabel dependen adalah variabel terikat yang
51 dipengaruhi oleh variabel independen atau bebas. Variabel dependen
dalam penelitian ini adalah kinerja, sedangkan variabel independennya adalah gaya kepemimpinan, dan budaya organisasi, dan disiplin kerja.
Dalam penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda dengan menggunakan program SPSS yang dapat dirumuskan sebagai
berikut:
Dimana : Y
= Kinerja α
= Konstanta β
1
β
2
β
3
= Koefisien variabel independen X
1
= Gaya Kepemimpinan X
2
= Budaya Organisasi X
3
= Disiplin Kerja e
= Error Pembuktian hipotesis ini dilakukan melalui tiga pengujian, yaitu uji
statistikt, uji statistic F, dan uji determinasi. a. Uji statistik t uji parsial
Uji statistic T pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel penjelasindependen secara individual dalam
menerangkan variasi variabel dependen Ghozali, 2013. Untuk menguji statistik t dengan membandingkan antara nilai t
hitung
dengan
Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ e
52 t
tabel
. Apabila nilai t
hitung
t
tabel
maka ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat, atau bias juga
signifikan dibawah 0,05 yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel independen.
b. Uji statistik F uji simultan Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua
variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap
variabel dependenterikat. Quick look:bila nilai F lebih besar dari pada 4 maka HO dapat ditolak pada derajar kepercayaan 5.
Dengan kata lain kita menerima HA, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi
variabel dependen. Atau dengan membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai f
hitung
f
table
, maka H0 ditolak dan menerima Ha. Ghozali, 2013
c. Uji koefisien determinasi Koefisien Determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai r
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
menjelaskan variabel dependen masih terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel independen memberikan hamper semua informasi
yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel - variabel dependen.
53 Namun penggunaan koefisien determinasi memiliki kelamahan yaitu
bias terhadap jumlah variabel yang dimasukkan kedalam model, setiap tambahan satu variabel independen maka pasti r
2
meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted r
2
saat mengevaluasi model regresi terbaik Ghozali, 2013.