88
b. Uji Glejser
Tabel 4.15 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
2,193 2,528
,868 ,389
Kompetensi ,023
,084 ,034
,271 ,787
Penempatan_Kerja ,033
,064 ,064
-,513 ,610
Pengembangan_Kar ir
,012 ,053
,028 ,224
,823 a. Dependent Variable: RES2
Berdasarkan tabel 4.15, dapat disimpukan bahwa terdapat nilai yang signifikan antara kompetensi terhadap kinerja perawat di rumah sakit sebesar 0,787, dimana
0,787 0,05. Terdapat nilai yang signifikan antara penempatan kerja terhadap kinerja perawat di rumah sakit sebesar 0,610, dimana 0,610 0,05. Terdapat nilai
yang signifikan antara pengembangan karir terhadap kinerja perawat di rumah sakit sebesar 0,823, dimana 0,823 0,05. Kesimpulan dari pengujian tersebut
adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.1.3.3 Uji Multikolinearitas
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalammodel regresi, yakni dengan melihat dari nilai tolerance, dan lawannyayaitu Variance Inflation
Factor VIF. Nilai cut off yang umumdipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilaitolerance
≤ 0,10, atau sama dengan nilai VIF ≥ 10. Berikut adalahtabel hasil pengujian multikolinearitas:
Universitas Sumatera Utara
89
Tabel 4.16 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardiz
ed Coefficient
s t
Sig. Collinearity
Statistics
B Std. Error
Beta Toleran
ce VIF
1 Constant
6,519 4,327
1,506 ,137
Kompetensi ,272
,102 ,296
2,670 ,010
,990 1,010
Penempatan_Ke rja
,219 ,094
,259 2,321
,023 ,975
1,026 Pengembangan_
Karir ,222
,123 ,203
1,807 ,075
,967 1,034
a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber : data diolah, 2016
Pada Tabel 4.16 terlihat bahwa pada model regresi yang digunakan tidak terlihat adalanya gejala multikolinearitas antar variabel independen. Hal ini dapat
diketahui dari nilai tolerance pada kolom ke tujuh diatas, pada kolom tolerance telah sesuai dengan nilai yang disyaratkan yaitu nilai tolerance harus lebih besar
dari 0,1 sehingga bisa disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas..
Selanjutnya dengan melihat nilai VIF Varian Inflation Factor dimana nilai VIF pada kolom ke delapan diatas telah sesuai dengan nilai yang disyaratkan
yaitu lebih kecil dari 5.Maka berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pada model regresi yang digunakan tidak terdapat gejala multikolinearitas.
4.1.4 Analisis Regr esi Linier Ber ganda Hasil uji regresi linear berganda yang telah diolahmenggunakan program SPSS
versi 20 adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
90
Tabel 4.17 Perhitungan Koefisien Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
6,871 1,763
3,897 ,000
Kompetensi ,699
,264 ,544
2,650 ,010
Penempatan_Kerja ,618
,274 ,483
-2,261 ,028
Pengembangan_Kar ir
,901 ,078
,884 11,531
,000 a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber : data diolah, 2016
Berdasarkan Tabel 4.17, maka hasil analisis regresi linear berganda diperoleh persamaan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Y = 6,871 + 0,699
X
1
+ 0,618 X
2
+ 0,901 X
3
+ e Berdasarkan persamaan tersebut dapat diketahui bahwa :
1. Konstanta a = 6,871 menunjukkan nilai konstan, jika nilai variabel bebas
Kompetensi, Penempatan Kerja dan Pengembangan Karir = 0 maka Disiplin Kerja Y akan sebesar 6,871.
2. Koefisien regresi variabel Kompetensi sebesar 0,699 menunjukkan bahwa
Kompetensi �
1
bernilai positifterhadap
Kinerja
Y. Tanda + positif pada variabel Kompetensi menunjukkan hubungan yang searah, artinya
kompetensi dilakukan dengan baik maka akan meningkatkan kinerja para perawat. Sebaliknya, jika kompetensi tidak dilakukandengan baik, maka
akan menimbulkan kinerja buruk para perawat. Angka 0,699 juga menunjukkan bahwa jika terjadi kenaikan variabel kompetensi sebesar
satu satuan, maka disiplin kerja akan naik sebesar 0,699.
Universitas Sumatera Utara
91
3. Koefisien regresi variabel Penempatan Kerja sebesar 0,618menunjukkan
bahwa Penempatan Kerja �
2
bernilai positif terhadap
Kinerja
Y. Tanda + positif pada variabel Penempatan Kerja menunjukkan hubungan yang
searah, artinya semakin sedikit penempatan kerja yang diterima perawat maka kinerja kerja perawat pun akan menurun dan semakin tinggi
penempatan kerja yang diterima perawat makakinerja perawat akan meningkat. Angka 0,618 juga menunjukkan bahwa jika terjadi kenaikan
variabel Penempatan Kerja sebesar satu satuan, maka disiplin kerja akan naik sebesar 0,618.
4. Koefisien regresi variabel Pengembangan Karir sebesar 0,901
menunjukkan bahwa Pengembangan Karir �
3
bernilai positif terhadap
Kinerja
Y. Tanda + positif pada variabel Pengembangan Karir menunjukkan hubungan yang searah. Pemberian pengembangan karir yang
sesuai dengan kebutuhan perawat maka akan meingkatkan kinerja perawat. Sebaliknya jika pengembangan karir yang diberikan tidak sesuai dengan
kebutuhan perawat maka akan menurunkan tingkat kinerja perawat. Angka 0,901 juga menunjukkan bahwa jika terjadi kenaikan variabel
pengembangan karir sebesar satu satuan, maka kinerja akan naik sebesar 0,901.
4.1.5 Pengujian Hipotesis 4.1.5.1 Uji Signifikansi Simultan Uji F
