75 Pada Tabel 4.12 menunjukkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas,
dimana hasil uji signifikan variabel gaya kepemimpinan dan pembagian kerja menunjukkan nilai lebih besar dari 0,05. Jadi dapat disimpulkan tidak terdapat
adanya heteroskedastisitas dalam model regresi.
4.4.1.3 Uji Multikolinerialitas Tabel 4.10
Hasil Uji Multikolinerialitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
13.197 2.076
6.358 .000
Gaya Kepemimpinan
.566 .095
.449 5.966
.000 .945 1.059
Pembagian Kerja .653
.097 .507
6.725 .000
.945 1.059 a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS 2016
Pada Tabel 4.12 dapat terlihat bahwa nilai Tolerance pada kedua variabel bernilai lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF pada kedua variabel bernilai kurang dari
5. Hal ini berarti tidak terjadi multikolinearitas pada data penelitian ini.
4.4.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linear berganda ini dipilih karena variabel terikat dipengaruhi oleh lebih dari satu variabel bebas atau variabel penjelas. Metode
analisis dibutuhkan untuk memacahkan perumusan masalah yang telah ditentukan sebelumnya. Metode analisis akan berisikan alat yang akan digunakan untuk
Universitas Sumatera Utara
76 membuktikan hipotesis apakah dapat diterima atau ditolak nantinya berdasarkan
kesesuaian dengan hasil yang diperoleh. Adapun model persamaan yang digunakan adalah:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Dimana :
Y = Kinerja X1 = Gaya kepemimpinan
X2 = Pembagian Kerja e = Standard Error
a = Konstanta b1 = Koefisien regresi variabel gaya kepemimpinan X1
b2 = Koefisien regresi variabel pembagian kerja X2 Hasil analisis regresi linier berganda ditunjukkan oleh Tabel 4.14 berikut:
Tabel 4.11 Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
13.197 2.076
6.358 .000
Gaya Kepemimpinan .566
.095 .449
5.966 .000
Pembagian Kerja .653
.097 .507
6.725 .000
a. Dependent Variable: Kinerja Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 2016
Universitas Sumatera Utara
77 Berdasarkan Tabel 4.14 diketahui pada kolom kedua unstandardized
Coefficients bagian B diperoleh nilai b1 variabel gaya kepemimpinan 0,566, nilai b2 variabel pembagian kerja sebesar 0.653 dan nilai konstanta a adalah 13,197
maka diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = a + b1X1 + b2X2 + e = 13,197+0,566X1+0,653X2+ e
Berdasarkan persamaan diatas maka dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Konstanta a = 13,197 menunjukkan nilai konstan, jika nilai variabel bebas
gaya kepemimpinan dan pembagian kerja = 0 maka kinerja Y akan sebesar 13,197
2. Koefisien X
1
b
1
= 0,566 , ini berarti bahwa variabel gaya kepemimpinan X
1
berpengaruh positif terhadap kinerja, atau dengan kata lain jika gaya kepemimpinan X
1
ditingkatkan sebesar satu satuan maka kinerja akan meningkat sebesar 0,566.
3. Koefisien X
2
b
2
= 0,653, ini berarti bahwa variabel pembagian kerja X
2
berpengaruh positif terhadap kinerja, atau dengan kata lain jika pembagian kerja X
2
ditingkatkan sebesar satu satuan maka kinerja akan bertambah sebesar 0,653.
Universitas Sumatera Utara
