39
3.8.2.2 Uji Asumsi Multikolinieritas
Uji asumsi ini bertujuan untuk menguji model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Pedoman model regresi yang bebas multikol, yaitu:
• Mempunyai angka tolerance mendekati angka 1 • Mempunyai nilai VIF disekitar angka 1
Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance
≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10 Ghozali, 2007:96.
3.8.2.3 Uji Asumsi Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, terjadi ketidaksamaan varian data residual dari suatu pengamatan yang lain. Model yang
baik adalah model yang tidak terjadi heterokedastisitas. Gejala heterokedastisitas dapat diuji dengan melihat grafik scatterplot. Menurut Santoso 2000 dalam Juliandi
2013:176, dasar pengambilan keputusan dalam uji heterokedastisitas adalah : 1.
Jika pola tertentu seperti titik-titik poin-poin yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur, maka terjadi heterokedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik poin-poin menyebar dibawah dan
diatas angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.9 Metode Analisis Data 3.9.1 Regresi Linier Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh antara Kompensasi dan Motivasi Kerja terhadap Kinerja Karyawan. Persamaan regresi
linier berganda adalah :
40
Y = α + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Dimana, Y = Kinerja Karyawan
α = Konstanta b
1
= koefisien regresi dari kualitas produk b
2
= koefisien regresi dari citra merek X
1
= Kompensasi X
2
= Motivasi Kerja e = Standar error
3.9.2 Uji Hipotesis 3.9.2.1 Uji Koefisisen Determinasi Uji R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi
dependen amat terbatas. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang crossection relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing –
masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu time series biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi. Kelemahan mendasar
penggunaan koefisien determinasi adalah bisa terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan kedalam model Ghozali,2011:97.
3.9.2.2 Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F
41 Uji statistic F pada dasarnya menunjukkan apakah Kompensasi dan
Motivasi yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama- sama terhadap Kinerja Karyawan Ghozali, 2011:98.
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah : H0
: b
1
dan b
2
= 0, artinya variabel-variabel bebas Kompenasi dan Motivasi kerja tidak mempunyai pengaruh yang signifikan secara simultan atau
bersama-sama terhadap variabel terikatnya Kinerja Karyawan. Ha
: b
1
dan b
2
≠ 0, artinya variabel-variabel bebas Kompenasi dan Motivasi Kerja mempunyai pengaruh yang signifikan secara bersama-sama
terhadap variabel terikatnya Kinerja Karyawan. Kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
a. Jika probabilitas signifikansi 0.05 maka H0 diterima dan Ha di tolak
b. Jika probabilitas signifikansi 0.05 maka H0 ditolak dan Ha diterima
3.9.2.3 Uji Parsial Uji Statistik t
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh Kompensasi dan Motivasi Kerja secara individual dalam menerangkan Kinerja Karyawan Ghozali : 2006.
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah : H0 :
b = 0, artinya variabel-variabel bebas Kompensasi dan Motivas Kerja secara individual tidak mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadavariabel terikat Kinerja Karyawan.
42 Ha :
b ≠ 0, artinya variabel-variabel bebas Kompensasi dan Motivasi Kerja
secara individual mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat Kinerja Karyawan.
Dasar pengambilan keputusan sebagai berikut : a. Jika probabilitas signifikansi 0.05 maka H0 diterima dan Ha di tolak
b. Jika probabilitas signifikansi 0.05 maka H0 ditolak dan Ha diterima
43
BAB 1V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Lokasi Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum Perusahaan
Kategori