menguji multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai VIF Variance Inflation Faktor. Berdasarkan nilai tolerance, nilai
yang terbentuk harus di atas 10 dan bila menggunakan VIF, nilai yang terbentuk harus kurang dari 10, bila tidak maka akan terjadi
multikolinieritas dan model regresi tidak layak untuk digunakan. Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada tabel 4.8.
Tabel V.15 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance
VIF Gaya Kepemimpinan
0,997 1,003
Kompensasi 0,986
1,015 Faktor Individu Karyawan
0,998 1,002
Sumber : Data Sekunder Diolah
Hasil regresi yang dilakukan pada tabel V.15 tersebut di atas menunjukkan bahwa nilai VIF atau Variance Inflation Faktor variabel
gaya kepemimpinan sebesar 1,003, kompensasi sebesar 1,015 dan faktor individu karyawan sebesar 1,002. Nilai-nilai tersebut semuanya
kurang dari 10. Sedangkan nilai tolerance untuk variabel gaya kepemimpinan sebesar 0,997 dan variabel kompensasi sebesar 0,986
dan variabel faktor individu karyawan sebesar 0,998 yang lebih besar dari 10. Hal ini dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2011:139 uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Hasil
pengujian heteroskedastisitas adalah sebagai berikut. Tabel V.16
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.914
1.134 1.688
.094 Gaya kepemimpinan
.001 .013
.008 .104
.917 kompensasi
faktor individu karyawan .017
.140 .010
.018 .142
.177 1.773
2.231 .078
.027 a. Dependent Variable: ABS_RES2
Tabel V.16 uji Glejser yang telah dilakukan pada tabel ini diperoleh variabel Gaya kepemimpinan, Kompensasi, dan Faktor
individu karyawan mempunyai nilai sig 0,05 sehingga tidak mengandung heteroskedastisitas.
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini digunakan analisis regresi linier berganda, yaitu suatu analisis yang digunakan untuk
mengetahui pengaruh antara dua variabel independen atau lebih terhadap variabel dependennya. Hasil pengujiannya adalah sebagai berikut:
Tabel V.17 Hasil Pengujian Analisis Regresi Linier Berganda
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.286
a
.082 .065
3.933 a. Predictors: Constant, gaya kepemimpinan, kompensasi, faktor
individu karyawan
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
149.637 2
74.819 4.837
.010
a
Residual 1686.041
109 15.468
Total 1835.679
111 a. Predictors: Constant, gaya kepemimpinan, kompensasi, faktor individu karyawan
b. Dependent Variable: kinerja karyawan
Probabilitas F = 0,010 F ratio = 4, 837
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 14.829
1.553 5.154
.000 gaya kepemimpinan
.286 .129
.203 2.210
.029 kompensasi
.209 .098
.196 2.134
.035 faktor individu karyawan
.232 .016
.261 2.045
.043 a. Dependent Variable: kinerja karyawan
Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas: gaya kepemimpinan X
1
, kompensasi X
2
danfaktor individu karyawan X
3
terhadap variabel terikat: kinerja karyawan Y. Persamaan regresi linier berganda dirumuskan sebagai berikut Anwar
Sanusi, 2011 : 135 : Y = a +
b
1
X
1
+
b
2
X
2
+
b
3
X
3
+ e Keterangan:
Y : Kinerja karyawan
a : Konstanta
b
1
-b
3
: Koefisien regresi X
1
: Gaya Kepemimpinan X
2
: Kompensasi X
3
: Faktor individu karyawan e
: Error term Berdasarkan tabel V.17 tersebut di atas diperoleh persamaan regresi
sebagai berikut: Y = 14,829 + 0,286X
1
+ 0,209X
2
+ 0, 232X
3
Berdasarkan persamaan regresi di atas, dapat diinterprestasikan sebagai berikut:
a. konstanta = 14,829 b. koefisien regresi gaya kepemimpinan = 0,286
c. koefisien regresi kompensasi = 0,209 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
