Pada tabel 4.16 di atas, pada uji Glejser tersebut, dapat diketahui bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik
mempengaruhi variabel dependen absolut Ut absUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 0,05. Jadi, model
regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu
periode sebelumnya dalam model regresi. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien autokorelasi yang diperolehmenjadi tidak akurat,
sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas autokorelasi. Cara yang dapat digunakan adalah dengan nilai uji Breusch-Godfrey BG.
Hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.13 Uji Autokorelasi
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients B
Std. Error Beta
t Sig.
1 Constant
-2.006 4.813
.896 1.116
X1 .095
.254 .044
.850 1.176
X2 .042
.180 .028
.960 1.042
X3 -.020
.179 -.013
.918 1.089
X4 .008
.124 .008
.934 1.071
Auto -.236
.116 -.235
.896 1.116
a Dependent Variable: Unstandardized Residual
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS 15.0 for Windows 2010 Pada tabel 4.17 di atas terlihat bahwa koefisien parameter untuk variabel
Auto Lag menunjukkan probabilitas signifikan 1,116 di atas 0,05 berarti tidak terkena autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
D. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis linear berganda digunakan untuk memprediksi nilai dari variabel Perilaku Produktif Karyawan Y dengan memperhatikan variabel stres kerja X
pada PT Infomedia Call Center 116 PT Telkomsel Medan, yang terdiri dari variabel konflik kerja X
1
, beban kerja X
2
, waktu kerja X
3
dan sikap pimpinan X
4
. Dari analisi ini dapat diketahui besarnya pengaruh empat indikator variabel stres kerja X terhadap variabel dependen yaitu Perilaku Produktif Karyawan Y.
Tabel 4.10 berikut ini menunjukkan hasil estimasi regresi melalui pengolahan data dengan bantuan program software SPSS 15.0 for Windows.
Tabel 4.14 Hasil Estimasi Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
B Std. Error
1 Constant
13.629 4.763
2.861 .005
X1 .030
.252 .012
.121 .904
X2 .624
.180 .364
3.468 .001
X3 .512
.180 .283
2.845 .006
X4 .026
.126 .021
.204 .839
a Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan SPSS 15.0 for Windows 2010
Pengolahan data tersebut menghasilkan suatu model Regresi Linear Berganda sebagai berikut:
Y = 13,629 +0,030X
1
+ 0,624X
2
+ 0,512X
3
+ 0,026X
4
+ e
Universitas Sumatera Utara
