xxxiv c.
Studi dokumentasi, dilakukan dengan meneliti dokumen-dokumen dan bahan tulisan dari perusahaan serta sumber-sumber lain yang berhubungan.
9. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan oleh penulis yakni teknik analisa data kuantitatif yang berpedoman pada Sugiyono 2001:181, bahwa untuk menguji hipotesis
dan menganalisis data penelitian yang bersifat hubungan associative maka dapat dianalisa dengan metode sebagai berikut :
1. Metode Deskriptif
Metode penganalisaan data dengan cara menyusun data, mengelompokkannya, selanjutnya menginterpresentasikannya, sehingga
diperoleh gambaran mengenai kondisi perusahaan.
2. Metode Analisis Regresi Linear Berganda
Metode regresi linear berganda yaitu untuk memprediksi nilai dari variabel terikat yaitu Produktivitas Kerja Karyawan Y dengan ikut memperhitungkan
nilai-nilai variabel bebas yaitu Kompetensi Karyawan X dapat diketahui pengaruh positif. Untuk melihat bagaimana pengaruh kompetensi karyawan
terhadap produktivitas kerja karyawan dapat dirumuskan :
Y = a + b1X1 +b2X2+b3X3+e
Universitas Sumatera Utara
xxxv Dimana :
Y = Produktivitas Kerja Karyawan X
1
= Pengetahuan Knowledge b = Koefisien arah regresi
X
2
= Keterampilan Skill e = Fungsi kendala error terms
X
3
= Perilaku Attitude a = Konstanta Y
Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana H
ditolak. Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H
diterima. Sugiyono, 2001:210
Dalam analisis regresi ada 3 jenis kriteria ketepatan yaitu :
a. Koefisien Determinasi R
2
Determinan digunakan untuk melihat seberapa besar kontribusi varibel bebas terhadap variabel terikat. Dengan kata lain, nilai koefisien determinan digunakan
untuk mengatur besarnya kontribusi variabel yang diteliti X dan Y sebagai variabel terikatnya. Nilai koefisien determinasi diantara nol dan satu 0R21.
Semakin mendekati nol berarti model tidak baik atau variasi model dalam menjelaskan terbatas, sebaliknya mendekati nol satu model semakin baik
sehingga variabel X memiliki kemampuan menerangkan variabel Y. Sugiyono, 2001:210
b. Uji Signifikan Individual Uji – t Parsial
Uji-t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel bebas secara individual
Universitas Sumatera Utara
xxxvi terhadap variabel terikat. Sugiyono, 2001:211
H : b
1
= 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
yaitu berupa variabel Pengetahuan X
1
, Keterampilan X
2
, Perilaku X
3
terhadap Produktivitas kerja karyawan yaitu variabel terikat Y.
H
0 :
b
1
≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variable bebas X
1
, X
2
, X
3
yaitu berupa variabel Pengetahuan X
1
, Keterampilan X
2
, Perilaku X
3
terhadap Produktivitas kerja karyawan pada yaitu variabel terikat Y.
Kriteria pengambilan keputusan : H
diterima jika t
hitung
t
table
pada α = 5 H
a
diterima jika t
hitung
t
table
pada α = 5
c . Uji Signifikan Simultan Uji – f
Uji-f pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel
terikat. Sugiyono, 2001:214 H
: b
1
= b
2
= b
3
= 0, artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
yaitu berupa variabel Pengetahuan X
1
, Keterampilan X
2
, Perilaku X
3
terhadap Produktivitas kerja karyawan yaitu variabel terikat Y.
H ≠ b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0, artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variable bebas X
1
, X
2
, X
3
yaitu berupa variabel Pengetahuan
Universitas Sumatera Utara
xxxvii X
1
, Keterampilan X
2
, Perilaku X
3
terhadap Produktivitas kerja karyawan yaitu variabel terikat Y.
Kriteria pengambilan keputusan : H
diterima jika t
hitung
t
table
pada α = 5 H
a
diterima jika t
hitung
t
table
pada α = 5
3. Uji Asumsi Klasik
Menurut Ghozali 2005:110 menyatakan bahwa ”uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi. Variabel pengganggu atau residual memiliki
distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan f mengasumsikan bahwas nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik
menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil”. Ada 2 cara mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak menurut
Ghozali 2005:110, yaitu :
1. Analisis Grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat
grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan
melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal
dan plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi
Universitas Sumatera Utara
xxxviii data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan
mengikuti garis diagonalnya. 2. Analisis Statistik
Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan nilai Z- skewness. Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas
residual adalah uji statistik non parametrik Kolmograv-Smirnov K-S. Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan
distribusi normal berdasarkan uji Kolmograv-Smirnov dapat dilihat dari : a. Nilai Sig. Atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah
tidak normal. b. Nilai Sig. Atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah
normal.
4. Pengujian Heterokedastisitas
