untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak menurut Ghozali 2007 yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik.
a. Analisis grafik Untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat normal
probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal,
dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. b. Uji statistik
Uji statistik dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan skewness dari residual. Jika nilai Z
hitung
Z
tabel
, maka distribusi tidak normal.
4. Regrasi Linear Berganda
Menurut Sugiyono 2005:259, analisis regresi linear berganda digunakan oleh peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan naik
turunnya variabel dependen kriterium, bila dua atau lebih variabel indpenden sebagai faktor prediktor dimanipulasi dinaik trurunkan nilainya.
Persamaan regresi berganda menurut Sugiyono 2005:259 adalah sebagai berikut :
Y = a +b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
Keterangan : Y
= variabel kinerja a
= konstanta regresi berganda b
1
,b
2
,b
3
,b
4
= koefisien regresi X
1
= variabel kesesuaian kompensasi X
2
= variabel gaya kepemimpinan X
3
= variabel motivasi X
4
= variabel lingkungan kerja e
= error variabel bebas diluar model regresi
e. Pengujian Hipotesis
Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana H
ditolak. Sebaliknya
disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H
diterima Ghozali, 2007. 1. Uji F
Uji signifikansi simultan uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Statistik F digunakan untuk menguji hipotesis yaitu dengan membandingkan
nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut table Ghozali, 2007. Pengujian F test dilakukan dengan level of signifikan
5 α=0,05 dengan kriteria pengujian sebagai berikut :
a Nilai signifikan F ≥ 0,05 maka tidak ada pengaruh antara variabel independent secara simultan terhadap variabel dependen.
b Nilai signifikan F ≤ 0,05 maka ada pengaruh antara variabel independent secara simultan terhadap variabel dependen.
2. Uji -t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu
variabel penjelas atau independent secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Cara melakukan uji t adalah dengan membandingkan nilai
statistik t dengan titik kritis menurut tabel Ghozali, 2007. Pengujian t test dilakukan dengan level of signifikan
5 α=0,05 dengan kriteria pengujian sebagai berikut :
a Nilai signifikan t ≥ 0,05 maka tidak ada pengaruh antara variabel independent secara simultan terhadap variabel dependen.
b Nilai si gnifikan t ≤ 0,05 maka ada pengaruh antara variabel independent
secara simultan terhadap variabel dependen. 3. Koefisien determinasi
Koefisien determinasi R
2
yaitu mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variable-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi
variasi variabel dependen Ghozali, 2007. Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R
2
pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik.
2.2. HASIL OLAH DATA
