Pedoman pengambilan keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah jika nilai signifikan nilai
probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi adalah normal. Berdasarkan dari hasil Uji Normalitas dengan alat bantu
komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, untuk masing – masing variabel, dapat dilihat pada tabel 4.7, yaitu sebagai berikut ::
Tabel. 4.7. Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual
N 32
Mean .0000000
Normal Parameters
a
Std. Deviation 2.44734995
Absolute .111
Positive .111
Most Extreme Differences Negative
-.109 Kolmogorov-Smirnov Z
.630
Asymp. Sig. 2-tailed .823
Sumber : Lampiran 9
Berdasarkan pada tabel 4.7 dapat diketahui bahwa besarnya nilai Probabilitas Asymp sig 2-tailed sebesar 0,823 lebih besar dari 5
0,05 dan sesuai dengan pedoman pengambilan keputusan, hal ini berarti bahwa data adalah berdistribusi normal, sehingga seluruh
variabel yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2,
X
3,
dan Y dapat digunakan dalam penelitian.
4.3.2. Uji Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan pengambilan keputusan yang BLUE, maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar Klasik yang tidak boleh
dilanggar oleh model regresi linier berganda
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik dengan alat bantu komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0 For Windows. diperoleh hasil :
1 Autokorelasi
Dalam penelitian ini data yang digunakan bukan data time
series, sehingga untuk Uji Autokorelasi tidak dilakukan. Gujarati, 1999 : 201.
2 Multikolinieritas
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai VIF Variance Inflation Factor 10, maka hal ini berarti dalam persamaan regresi
tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau bebas Multikolinieritas Ghozali, 2006 : 57-59
Berdasarkan dari hasil Uji Multikolinieritas dengan alat bantu komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, untuk masing –
masing variabel, dapat dilihat pada tabel 4.8, yaitu sebagai berikut ::
Tabel. 4.8. Hasil Uji Multkolinieritas
Variabel Variance Influence Factor
VIF Keterangan
Pengalaman Kerja X1 2.243
Bebas Multkolinieritas Kompetensi X2
2.133 Bebas Multkolinieritas
Independensi X3 1.399
Bebas Multkolinieritas
Sumber : Lampiran 10
Berdasarkan pada tabel 4.8 dapat diketahui bahwa seluruh variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2
, dan X
3
mempunyai nilai VIF Variance Inflation Factor lebih kecil dari 10, dan sesuai dengan dasar analisis yang digunakan, hal ini
berarti bahwa dalam persamaan regresi tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau bebas Multikolinieritas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3 Heteroskedastisitas
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai Sig 2-tailed 0,05, maka hal ini berarti dalam model regresi tidak terjadi
ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas Santoso, 2001 : 161
Berdasarkan dari hasil Uji Heteroskedastisitas dengan alat bantu komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, untuk masing
– masing variabel, dapat dilihat pada tabel 4.9, yaitu sebagai berikut ::
Tabel. 4.9. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Probabilitas
Sig 2 – tailed Keterangan
Pengalaman Kerja X1 0,741
Bebas Heteroskedastisitas Kompetensi X2
0,796 Bebas Heteroskedastisitas
Independensi X3 0,782
Bebas Heteroskedastisitas
Sumber : Lampiran 11
Berdasarkan pada tabel 4.9 dapat diketahui bahwa seluruh variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
X
2,
dan X
3
, mempunyai nilai probabilitas Sig 2-tailed lebih besar dari
5, dan sesuai dengan dasar yang digunakan, hal ini berarti bahwa dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas.
Setelah dilakukan Uji Asumsi Klasik tersebut di atas, maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi linier yang digunakan dalam
penelitian ini, bebas dari ketiga asumsi dasar klasik tersebut, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t yang akan dilakukan dalam
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
penelitian ini tidak akan bias atau sesuai dengan tujuan penelitian yang telah di
4.3.3.
sis regresi linier berganda dengan ilihat
pada tabel 4.10, yaitu sebagai berikut ::
Tabel 4.10. Hasil P
tetapkan.
Teknik Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan dari hasil Uji anali alat bantu komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, dapat d
endugaan Parameter Regresi Linier Berganda
Nilai Koefisien Model
B
Constant -9.175
Pengalaman Kerja X1 0.203
Kompetensi X2 -0.129
1
Independensi X3 1.250
Sumber : Lampiran. 10
l persamaan regresi sebaga
9 X
2
+ 1,250 X
3
del persamaan regresi linier tersebut di atas, dapat diinterp
75 menunjukkan bahwa, apabila variabel pengalaman kerja, kompetensi dan independensi, konstan maka
Berdasarkan pada 4.10. dapat dibuat mode i berikut :
Y = -9,175 + 0,203 X
1
- 0,12 Dari mo
restasikan, sebagai berikut :
Konstanta β
Nilai konstanta β
sebesar -9,1
besarnya nilai kualitas hasil pemeriksaan
Koefisien β
1
Untuk Variabel Pengalaman Kerja X
1
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Besarnya nilai koefisien regresi β
1
sebesar 0,203 nilai β
1
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel kualitas
hasil pemeriksaan Y dengan variabel pengalaman kerja X
1
yang artinya jika nilai variabel pengalaman kerja X
1
naik sebesar satu satuan, maka Y akan naik sebesar
0,203 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan
nya jika nilai variabel kompetensi X
2
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai variabel kualitas hasil pemeriksaan Y akan turun
sebesar 0,129 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan
3 3
g artinya jika nilai variabel independensi X
3
naik sebesar satu satuan, maka besarnya ualitas hasil pemeriksaan Y akan naik sebesar 1,250 satuan
dengan besarnya nilai variabel kualitas hasil pemeriksaan
Koefisien β
2
Untuk Variabel Kompetensi X
2
Besarnya nilai koefisien regresi β
2
sebesar -0,129 nilai β
2
yang negatif menunjukkan adanya hubungan yang berlawanan arah antara
variabel kualitas hasil pemeriksaan Y dengan variabel kompetensi X
2
yang arti
Koefisien β Untuk Variabel Independensi X
Besarnya nilai koefisien regresi β
3
sebesar 1,250 nilai β
3
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel kualitas
hasil pemeriksaan Y dengan variabel independensi X
3
yan
nilai variabel k asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3.4. Uji Hipotesis
