3.9. Uji Validitas dan Realiabilitas
a. Uji Validitas Menurut Arikunto 2000:219, validitas adalah suatu ukuran yang
menunjukkan kesahihan suatu instrumen. Sebuah instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang ingin diukur serta mampu mengungkap
data dari variabel yang diteliti secara tepat. Penelitian ini menggunakan alat kuesioner, oleh karena itu uji validitas didalam penelitian ini dilakukan pada
populasi yang tidak termasuk didalam sampel penelitian. Uji validitas akan dilakukan pada pegawai bagian lapangan PT. PLN Persero Cabang Binjai
yang berjumlah 30 orang. b. Uji Reliabilitas
Uji ini untuk mengukur apakah alat ukur yang digunakan kuesioner menunjukkan konsistensi dalam mengukur gejala yang sama. Uji reliabilitas
digunakan untuk mengukur konsistensi atau kepercayaan hasil ukur yang mengandung kecermatan pengukuran. Instrumen yang reliabel adalah
instrumen yang apabila digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama akan menghasilkan data yang sama.
3.10. Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini peneliti menganalisis melalui melalui beberapa tahap, yaitu:
a. Metode Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan cara untuk merumuskan dan menafsirkan data yang ada sehingga memberikan gambaran yang jelas melalui
pengumpulan, menyusun, dan menganalisis data sehingga dapat diketahui gambaran umum instansi yang diteliti.
b. Metode Analisis Statistik
1. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis regresi linier berfungsi untuk mengetahui pengaruhhubungan antara variabel independent
pengawasan, keselamatan, dan kesehatan kerja dan variabel dependent Kinerja
Karyawan akan digunakan analisis regresi linear berganda multiple regression analysis. Peneliti menggunakan bantuan program software
SPSS versi 16,0 untuk memperoleh hasil yang lebih terarah. Rumus perhitungan persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Dimana: Y
= Kinerja karyawan
X
1
= Pengawasan X
2
= Keselamatan kerja X
3
= Kesehatan kerja a
= konstanta b
1,2,3
= koefisien regresi e
= standar error Model regresi linier berganda diatas harus memenuhi syarat asumsi klasik
sebagai berikut: 1
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang
diteliti berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal,
karena terdapat nilai ekstrem data yang diambil. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk uji normalitas, yaitu:
a Analisis Grafik
Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu diagonal dari P-Plot atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Dasar pengambilan keputusannya sebagai berikut: Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Apabila data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola
distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b Analisis Statistik
Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistik non parametrik Kolmogorof-Smirnov K-S. Menurut Umar 2008:181
bahwa, apabila pada hasil uji Kolmogorov Smirnov, nilai Asymp. Sig 2-tailed lebih besar dari 0,05
α = 5, tingkat signifikan maka data berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Ada atau
tidaknya multikolinieritas antar variabel dapat diketahui dengan melihat
nilai dari variance inflation factor VIF dari masing-masing variabel independent terhadap variabel dependent.
Pengambilan Keputusannya: VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas Tolerence 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
Tolerence 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas 3.
Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan kepengamatan lain. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala
Heteroskedastisitas, yaitu: a
Analisis Grafik Gejala Heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan
grafik Scatterplot. Apabila data yang berbentuk titik-titik tidak membentuk suatu pola atau menyebar, maka model regresi tidak
terkena heteroskedastisitas. b
Analisis Statistik Gejala Heteroskedastisitas juga dapat dideteksi melalui uji
Glesjer. 4.
Uji F Uji Serentak Uji F uji serentak adalah untuk melihat apakah variabel independent
secara bersama-sama serentak berpengaruh secara positif dan signifikan
terhadap variabel dependent. Melalui uji statistik dengan langkah-langkah sebagai berikut:
H : b
1
= b
2
= b
3
= 0 Artinya secara bersama-sama serentak tidak terdapat pengaruh yang
positif dan signifikan dari variabel independent pengawasan, keselamatan, dan kesehatan kerja terhadap variabel dependent kinerja karyawan.
H
1
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0 Artinya secara bersama-sama serentak terdapat pengaruh yang positif
dan signifikan dari variabel independent pengawasan, keselamatan, dan kesehatan kerja terhadap variabel dependent kinerja karyawan.
Nilai f
hitung
akan dibandingkan dengan nilai f
tabel
. Kriteria pengambilan keputusan, yaitu:
H diterima jika f
hitung
≤ f
tabel
pada α = 5
H
1
diterima jika f
hitung
f
tabel
pada α = 5
5. Uji t Uji Parsial
Uji t dimaksudkan untuk melihat secara parsial apakah ada pengaruh yang signifikan dari variabel independent X terhadap variabel dependent Y.
Bentuk pengujiannya yaitu: H
o
: bi = 0 variabel independent secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel dependent.
H
I
: bi ≠ 0 variabel independent secara parsial berpengaruh positif dan
signifikan terhadap variabel dependent.
Nilai t
hitung
akan dibandingkan dengan nilai t
tabel
. Kriteria pengambilan keputusan, yaitu:
H
o
diterima bila t
hitung
t
tabel
pada α = 5
H
I
ditolak bila t
hitung
t
tabel
pada α = 5
6. Pengujian Koefisien Determinan R
2
Koefisien determinan R
2
bertujuan untuk mengetahui signifikansi variabel. Koefisien deteminasi melihat seberapa besar pengaruh variabel
independent terhadap variabel dependent. Koefisien determinan R
2
berkisar antara 0 nol sampai dengan 1 satu, 0 ≤ R
2
≤ 1. Apabila deteminasi R
2
semakin kecil mendekati nol, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independent terhadap pengaruh variabel
dependent semakin kecil. Hal ini berarti, model yang digunakan tidak kuat untuk menerangkan pengaruh variabel independent terhadap variabel
dependent, dan bila R
2
mendekati 1, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independent adalah besar terhadap variabel dependent.
Hal ini berarti, model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh variabel independent yang diteliti terhadap variabel dependent.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum Perusahaan A.
Kategori