Tabel 5.8. Hasil Uji Reliabilitas Variabel
Variabel
Cronbach ’s
Alpha α
N of Items
Keterangan
Konsep Balanced Scorecard
Perspektif Pelanggan X
1
0.886 10
Reliabel Perspektif Keuangan X
2
0.821
10
Reliabel Perspektif Proses Bisnis Internal X
3
0.882 10
Reliabel Perspektif Pembelajaran dan Pertumbuhan X
4
0.887 10
Reliabel
Kinerja Pegawai Y
Tanggung Jawab 0.766
5
Reliabel Kuantitas Kerja
0.853 5
Reliabel Inisiatif
0.808
5
Reliabel Kerjasama
0.811
5
Reliabel
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 lampiran 6
Dari hasil pengujian reliabilitas kuesioner konsep balanced scorecard dan kinerja pegawai tersebut dapat diketahui bahwa nilai Cronbach’s Alpha dari
keseluruhan variabel yang diujikan lebih besar dari 0.60 Berdasarkan hasil uji ini dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel kuesioner dalam penelitian ini lolos
dalam uji reliabilitas dan dinyatakan reliable.
5.1.3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda. Pengujian statistik dengan analisis regresi
dapat dilakukan dengan pertimbangan tidak adanya pelanggaran terhadap asumsi- asumsi klasik dan hasil uji asumsi klasik terdapat pada lampiran 7. Asumsi-asumsi
klasik tersebut antara lain sebagai berikut:
5.1.3.1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi
Universitas Sumatera Utara
data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau
tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogrov-Smirnov. 1. Analisis Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histogram, dan grafik normal p-p plot, yang membandingkan antara dua observasi
dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Hasil output SPSS terlihat seperti Gambar 5.1 dan Gambar 5.2
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 data diolah Gambar 5.1.
Pengujian Normalitas Histogram
Berdasarkan grafik dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 data diolah
Gambar 5.2 Pengujian Normalitas P-P Plot
Pada scatter P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan cenderung mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan
bahwa data yang dipergunakan dalam penelitian ini memenuhi asumsi normalitas sehingga layak untuk diuji dengan model regresi.
2. Analisis Statistik Untuk memastikan apakah data sepanjang garis diagonal berdistribusi
normal maka dilakukan uji Kolmogrov-Smirnov K-S. Jika nilai sig probability lebih besar dari 0,05 maka Ho ditolak dengan pengertian bahwa data yang
dianalisis berdistribusi normal. Demikian juga sebaliknya jika nilai sig probability lebih kecil dari 0,05 maka Ho diterima dengan pengertian bahwa data yang
dianalisis tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik nonparametik Kolmogrov-Smirnov K-S.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 data diolah
Berdasarkan Tabel 5.9, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig.2-tailed adalah 0,833, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5 0.05. dengan kata lain
variabel residual tersebut berdistribusi normal.
5.1.3.2. Uji Multicollinearity
