118
4.2.1. Uji Determinasi
Hasil uji determinasi terdapat Nilai R Square seperti terlihat pada Tabel 4.13 dibawah ini adalah 0,575 artinya 57,5 Variasi manajemen mutu terpadu dapat
dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel independent peran pimpinan, peran pegawai, hubungan pimpinan dengan pegawai dan lingkungan kerja . sedangkan
sisanya sebesar 42,5 dijelaskan oleh variabel bebas lainya yang tidak diteliti seperti perbaikan proses system kerja, pengawasan , penilaian, sikap, prilaku dan
lain-lain.
Tabel 4.13. Hasil Uji Determinasi Model
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .681a
.575 .560
.789 a Predictors: Constant, LK, KPEG, HUBPP, KPIM
b Dependent Variable: TQM Sumber : Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2009.
4.2.2. Uji normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal atau tidak .
Ghozali 2001 menyatakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau mendekati normal bias, bisa dilakukan dengan analisis grafik .
Melihat hasil analisis grafik pada gambar 4.2 dibawah ini menunjukan bahwa titik – titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal , artinya
model regresi sudah memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
119
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Expected Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: TQM
Gambar 4.2. Hasil Uji Normalitas 4.2.3. Uji Multikolinieritas
Santoso 2001 menyatakan bahwa terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya multikolinearitas antara lain :
a. Dengan melakukan analisis korelasi diantara variabel bebasnya apakah
terdapat multikolinieritas diantara variabel bebas. b.
Dengan melihat toleransi variabel dan variance inflation factor VIF dengan pedoman sebagai berikut :
1. VIF 5 Maka diduga mempunyai persoalan multikolinearitas 2. VIF 5 maka tidak terdapat multikolinearitas .
Universitas Sumatera Utara
120 Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi
ditemukan korelasi yang tinggi antara variabel bebas . Jika terjadi korelasi, maka terdapat problem multikolinearitas.
Hasil pengujian multikolinearitas data, dalam penelitian ini menggunakan alat bantu SPSS, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.14 berikut:
Tabel 4.14. Uji Multikolinieritas Collinearity Statistics
Model Tolerance
VIF
1 Constant
X1 .906
1.104 X2
.918 1.089
X3 .965
1.037 X4
.992 1.008
a.Dependent Variabel :Y TQM Sumber : Hasil pengolahan Data SPSS, 2009
Dari Tabel 4.14 terlihat untuk keempat faktor- faktor variabel independent yaitu : Variabel peran pimpinan X1 , peran pegawai X2 , hubungan pimpinan
dengan pegawai X3 dan lingkungan kerja X4 ternyata VIF kurang dari 5 , sedangkan nilai tolerance nya mendekati 1 . Dengan demikian dapat disimpulkan
bahwa pada model regresi tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi penerapan manajeman mutu
terpadu
Universitas Sumatera Utara
121
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2 -3
TQM
32.5 30
27.5 25
22.5 20
Scatterplot
Dependent Variable: TQM
4.2.4. Uji Heterokedastisitas Ghozali 2005 menyatakan untuk mendeteksi apakah ada atau tidak gejala
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara melihat Grafik plot
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 2009.
Gambar 4.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari Gambar 3.2. diatas menunjukan bahwa titik –titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas ,serta tersebar baik diatas
maupun dibawah angka nol pada sumbu Regression Studentized Residual Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi , sehingga model
regresi layak dipakai untuk memprediksi pelaksanaan Manajemen mutu terpadu berdasarkan masukan variable independent.
Universitas Sumatera Utara
122
4.3. Pembahasan Hipotesis Pertama
Kategori