Teknik Penguji Instrumen PENDAHULUAN

58 Nilai tolerance α dan nilai Variance Inflation Factor VIF dapat dicari dengan menggabungkan kedua nilai tersebut sebagai berikut: 1. Besar nilai tolerance α : Α = 1 VIF 2. Besar nilai Variance Inflation Factor VIF: VIF = 1 α Variabel bebas mengalami multikolinieritas jika: α hitung α dan VIF hitung VIF. Variabel bebas tidak mengalami multikolinieritas jika: α hitung α dan VIF hitung VIF. b. Uji Heteroskedastisitas Dalam persamaan regresi berganda perlu juga diuji mengenai sama atau tidak varians dari residual observasi yang satu dengan observasi yang lain. Jika residualnya mempunyai varians yang sama disebut terjadi homoskedastisitas dan jika variansnya tidak sama atau berbeda disebut terjadi heteroskedastisitas. Persamaan regresi yang baik jika tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengetahui permasalahan heteroskedastisitas pada suatu model regresi yang diperoleh dapat dilihat pada plot grafik yang terbentuk dari hubungan antara varibel terikat dengan nilai residualnya. Heteroskedastisitas akan muncul jika terdapat pola tertentu antara keduanya, seperti bergelombang atau menyempit atau melebar antara keduanya. Sampel yang diambil bersifat homoskedastisitas apabila tidak 59 diperoleh pola yang jelas atau titik-titik yang diperoleh menyebar diatas dan dibawah angka pada sumbu y. c. Uji Normalitas Uji asumsi normalitas akan menguji data variabel bebas X dan data variabel terikat Y pada persamaan regresi yang dihasilkan. Berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal. Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi mendekati normal atau normal sama sekali. Uji asumsi klasik normalitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu: 1. Cara Statistik Dalam menguji data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi normal atau tidak pada cara statistik ini melalui nilai kemiringan kurva skewness = α3 atau nilai keruncingan kurva kurtosis = α4 diperbandingkan dengan nilai Z tabel. Dengan ketentuan: a. Variabel bebas atau terikat berdistribusi normal jika Z hitung Zα3 atau Zα4 Z tabel. b. Variabel bebas atau terikat berdistribusi tidak normal jika Z hitung Zα3 atau Zα4 Z tabel. 2. Cara Grafik Histogram atau Normal Probability Plots Cara grafik histogram dalam menentukan suatu data berdistribusi normal atau tidak, cukup membandingkan antara data riil atau nyata dengan garis kurva yang terbentuk. Jika data riil terbentuk garis 60 kurva cenderung tidak simetri terhadap mean U, maka dapat dikatakan data berdistribusi tidak normal atau sebaliknya. Cara normal probability plots lebih handal daripada cara grafik histogram, karena cara ini membandingkan data riil dengan data distribusi normal secara kumulatif.suatu data dikatakan berdistribusi normal jika garis data riil mengikuti garis diagonal. d. Uji Autokorelasi Pada uji autokorelasi dideteksi dengan melakukan uji Durbin Watson d. Hasil uji perhitungan Watson d dibandingkan dengan nilai d tabel pada α = 0,05. Tabel d memiliki dua nilai, yaitu nilai batas atas d U dan nilai batas bawah d L untuk berbagai nilai n dan k. Adapun rumus menurut Durbin Watson DW: ∑ ∑ Dengan kriteria uji autokorelasi adalah sebagai berikut : Jika : d d L : terjadi autokorelasi positif

2. Uji Regresi Linier Berganda

Untuk menguji hipotesis, yang menyatakan bahwa ada pengaruh positif faktor pendidikan dan pelatihan terhadap prestasi kerja karyawan, maka peneliti menggunakan rumus regresi linier berganda dengan rumus sebagai berikut Sugiyono. 2010:277: 61 Keterangan: Y = variabel dependen prestasi kerja karyawan X 1 = variabel independen faktor pendidikan X 2 = variabel independen pelatihan a = konstanta b 1 = koefisien regresi X 2 b 2 = koefisien regresi X 1 Arah dari koefisien regresi dapat digunakan untuk melihat apakah suatu variabel dengan variabel yang lain itu terdapat suatu bentuk pengaruh yang positif atau negatif. Kriteria bentuk pengaruh yang dilihat dari koefisien regresi: a. Arah nilai b yang positif menunjukkan bahwa ada pengaruh yang positif antara variabel yang satu dengan variabel yang lain. b. Arah nilai b yang negatif menunjukkan bahwa ada pengaruh yang negatif antara variabel yang satu dengan variabel yang lain.

3. Uji t

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghozali 2007, dalam Inggil, 2013. Dalam penelitian ini, pengujian hipotesis menggunakan bantuan SPSS 16.0, yaitu dengan membandingkan signifikansi hitung masing-masing variabel bebas α = 5.