Analisis dan Pembahasan 1. Uji Asumsi Klasik

84 Tabel 4.6 Hasil Uji Reabilitas Variabel R Alpha Hasil Pendidikan X 1 0,640 Realiabel Pelatihan X 2 0,637 Realiabel Kinerja Pegawai Y 0,660 Realiabel Sumber : Lampiran 3 Hasil penilaian terhadap reabilitas dari semua variabel bebas menunjukan nilai yang lebih besar dari 0,6., sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel bebas dalam penelitian ini reliabel. Sementara faktor terikat Y yaitu Kinerja Pegawai Pada PT.PLN Persero P3B Jawa Bali di Surabaya juga menunjukan nilai lebih besar dari 0,6 sehingga dapat dikatakan reliabel. 4.4. Analisis dan Pembahasan 4.4.1. Uji Asumsi Klasik Sebelum kita uji persamaan regresi berganda sesuai dengan pengujian secara simultan maupun parsial, maka kita lihat terlebih dahulu apakah persamaan Y = β + β 1 X 1 + β 2 X 2 yang diasumsikan tidak terjadi pengaruh antara variable bebas atau regresi bersifat BLUE, artinya koefisien regresi pada persamaan tersebut betul – betul linier tidak bias. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber 85

1. Multikolinier

Multikolinieritas berarti ada hubungan linier yang “sempurna” atau pasti di antara beberapa atau semua variabel independen dari model regresi. Dari dugaan adanya multikolinieritas tersebut maka perlu adanya pembuktian secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolinier dengan cara menghitung Variance Inflation Factor VIF. VIF menyatakan tingkat “pembengkakan” varians. Apabila VIF lebih besar dari 10, hal ini berarti terdapat multikolinier pada persamaan regresi linier. Tabel 5.1 Hasil Uji M ultikolinearitas Variabel VIF | Ketentuan Kesimpulan Pendidikan X 1 1,268 10 Non Multikolinear Pelatihan X 2 1,268 10 Non Multikolinear Sumber : Lampiran 4 Berdasarkan tabel diatas, diperoleh nilai VIF variabel bebas X 1 sebesar 1,268 dan X 2 sebesar 1,268. Jadi dapat disimpulkan dalam persamaan tersebut tidak terjadi multikolinearitas pada semua variabel bebasnya.

2. Heterokedastisitas

Pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel bebas X. Hal ini bisa diidentifikasikan dengan menghitung korelasi rank spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Pembuktian adanya heterokedastisitas dilihat pada tabel dibawah : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber 86 Tabel 5.2 Tes Heterokedastisitas dengan Korelasi Rank Spearman Korelasi Variabel Taraf α signifikansi dari korelasi Rank Spearman | Taraf Uji Pendidikan X 1 0,885 0,05 Pelat ihan X 2 0,894 0,05 Sumber : Lampiran 4. Berdasarkan tabel diatas, diperoleh tingkat signifikansi koefisien korelasi rank spearman untuk variabel bebas X 1 sebesar 0,885 dan X 2 sebesar 0,894 terhadap residual lebih besar dari 0,05 sehingga tidak mempunyai korelasi yang berarti antara nilai residual dengan variabel yang menjelaskan. Jadi dapat disimpulkan persamaan yang dihasilkan tidak terjadi heterokedastisitas.

3. Autokorelasi

Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data time series atau data yang diambil pada waktu tertentu data cross-sectional” Gujarati, 1991:201. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat pada tabel Durbin Watson. Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Jika d lebih kecil daripada d L atau lebih besar daripada 4-d L , maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi. 2 Jika d terletak antara d U dan 4-d U , maka hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada autokorelasi. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber 87 3 Jika nilai d terletak antara d L dan d U atau antara 4-d L dan 4-d U maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel bebas adalah 2 k=2 dan banyaknya data adalah n=64 sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar d L = 1,536 dan d U = 1,662 Gambar 4.1 Kurva Statistik Durbin W atson Daerah Daerah Daerah Daerah Kritis Ketidak- Terima Ho Ketidak- Kritis pastian pastian Tolak Tidak ada Tolak Ho autokorelasi Ho 0 d L = 1,536 d U = 1,662 4-d U = 2,338 4-d L = 2,464 d 1,819 Lampiran 9 Berdasarkan hasil analisis, diperoleh nilai DW tes sebesar 1,819 berada pada daerah antara 4-d U dan 4-d L yang berarti berada dalam daerah keragu-raguan. Maka dalam model regresi ini dianggap tidak terjadi gejala autokorelasi . Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber 88

4. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk menguji dan mengetahui apakah hasil analisis dari data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data akan mengikuti distribusi normal atau tidak. Uji normalitas sebaran menggunakan uji normalitas Kolmogorov Smirnov Test. Berdasarkan hasil perhitungan uji kolmogorov smirnov terhadap residual regresi dengan menggunakan program SPSS diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel 5.3 Hasil Uji Normalitas M odel Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan nilai uji Kolmogorov – Smirnov di dapatkan nilai Z = 2,675 dengan signifikansi 0,073 diatas 5 yang artinya bahwa data- data yang tersebar dalam penelitian ini adalah berdistribusi normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 64 15.23 2.499 .135 .068 -.135 1.076 .197 N Mean Std. Deviation Normal Parameters a,b Absolute Positive Negative Most Extrem e Differences Kolmogorov-Sm irnov Z As ymp. Sig. 2-tailed y=kinerja pegawai Test distribution is Norm al. a. Calculated from data. b. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber 89 Gambar 5.1 Grafik Normal Q-Q Lampiran 5 Grafik 5.1. diatas menunjukan bahwa titik-titik data terkumpul di sekitar garis lurus. Ini berarti data-data yang diuji dalam penelitian ini berdistribusi normal, sehingga asumsi normalitas terpenuhi.

4.5. Teknik Analisis Regresi Linier Berganda