2. Uji Reliabilitas Variabel
Uji reliabilitas digunakan untuk menguji konsistensi alat ukur, apakah hasilnya tetap konsisten atau tidak jika pengukurannya diulang dua kali atau
lebih. Duwi Priyatno, 2012:105. Uji reliabilitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Cronbach’s Alpha dan dengan taraf signifikansi 0,05. Sebuah instrumen atau alat ukur dapat dikatakan reliabel apabila nilai alpha
lebih besar dari nilai R kritis product moment. Metode pengambilan keputusan untuk uji reliabilitas biasanya menggunakan batasan 0,6. Menurut
Sekaran 1992, reliabilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan diatas 0,8 adalah baik.
Uji reliabilitas hanya dilakukan pada item yang uji validitasnya valid. Dari variabel di atas, itemnya sudah valid semua. Sehingga dapat diteruskan
untuk uji reliabilitas. Penentuan suatu instrumen reliabel dalam penelitian ini dilakukan berdasarkan kriteria dari Cronbach
’s Alpha. Berikut ini merupakan hasil uji reliabilitasnya:
Tabel 5.10 Hasil Uji Reliabilitas Instrumen Variabel Manajemen Karir Individu X
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items
.737 12
Sumber: data primer yang diolah, 2015 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Tabel 5.11 Hasil Uji Reliabilitas Instrumen Variabel Kinerja Y
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items
.724 26
Sumber: data primer yang diolah, 2015
Berdasarkan tabel 5.10 dan tabel 5.11 yang diolah dengan menggunakan SPSS 16, menjelaskan bahwa tidak ada satu pun nilai
Cronbach’s Alpha yang berada pada posisi di bawah 0,6. Itu artinya setiap instrumen item pernyataan dalam variabel manajemen karir individu dan
kinerja dapat dikatakan reliabel.
D. Analisis Data
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki
distribusi normal atau tidak. Normalitas dapat dilihat pada grafik Normal Probability Plot. Model regresi yang baik seharusnya
memiliki distribusi regresi residual normal atau mendekati normal Prayitno, 2012:60.
Untuk mendeteksi kenormalan adalah jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan megikuti arah diagonal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. Sedangkan, jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah
diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi onormalitas Prayitno, 2012:61.
Sumber: data primer yang diolah, 2015 Gambar 4.7
Output Uji Normalitas
Berdasarkan output yang diolah dengan menggunakan SPSS 16, dapat diketahui bahwa data menyebar di sekitar garis
diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka data terdistribusi dengan normal dan memenuhi uji normalitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah
keadaan dimana
terjadi ketidaksamaan varian dari residual padda model regresi. Salah satu
cara mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas adalah dengan melihat pola titik-titik pada scatterplots regresi Prayitno,
2012:62.
Sumber: data primer yang diolah, 2015 Gambar 4.8
Output Uji Heteroskedastisitas
Keputusan yang diambil dengan melihat scatterplots yaitu jika titik-titik meyebar dengan pola yang tidak jelas seperti gambar
di atas dan di bawah nol pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
Kategori