Rancangan Analisis dan Uji Hipotesis .1 Analisis Deskriptif

b Nilai yang diperoleh merupakan indikator untuk pasangan variabel independen X yaitu X 1 , X 2 , …X n dan variabel dependen Y sebagai berikut X 1 ,Y, X 2 ,Y,…X n , Y dan asumsikan sebagai hubungan linear. c Menentukan skala atau bobot dari masing-masing alternatif jawaban seperti diuraikan diatas. Oleh karena data yang didapat dari kuisioner merupakan data ordinal, sedangkan untuk menganalisis data diperlukan data interval, maka untuk memecahkan persoalan ini perlu ditingkatkan skala pengukurannya menjadi skala interval melalui “Methode of Successive Interval”, dengan rumus sebagai berikut : Density at lower limit – Density at upper limit Means of Interval= Area under upper limit – Area under lower limit Langkah kerja pengolahan dan analisis data dalam analisis regresi multiple linier adalah sebagai berikut : 1 Mengubah skala ordinal menjadi skala interval dengan metode interval berurutan Method Successive Interval untuk variabel bebas maupun terikat yaitu :  Ambil data ordinal hasil kuesioner  Setiap pertanyaan, dihitung proporsi jawaban untuk setiap kategori jawaban dan hitung proporsi kumulatifnya  Menghitung nilai y tabel distribusi normal untuk setiap proporsi kumulaif. Untuk data n 30 dianggap mendekati luas daerah dibawah kurva normal.  Menghitung nilai densititas untuk setiap proporsi komulatif dengan memasukan nilai Z pada rumus distribusi normal.  Menghitung nilai skala dengan rumus Method Successive Interval  Menentukan nilai transformasi nilai untuk skala interval dengan menggunakan rumus : Nilai Transformasi = Nilai Skala + Nilai Skala Minimal + 1 2 Untuk mengetahui Anilisis Penempatan dan Pelatihan pengaruhnya terhadap Kinerja Masinis di PT.Kereta Api persero Daop 2. Analisis verifikatif kuantitatif dalam penelitian ini digunakan peneliti untuk mengetahui bagaimana pengaruh Penempatan dan Pelatihan terhadap Kinerja secara parsial maupun secara simultan.

1. Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linier berganda adalah salah satu alat analisis yang digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen X terhadapa variabel dependen Y. Regresi linier berganda digunakan untuk menghitung pengaruh serta membuat persamaan garis yang bisa dijadikan sebagai acuan untuk memproyeksikan variabel Y Kinerja berdasarkan variabel X 1 Penempatan, variabel X 2 Pelatihan, , yang datanya merupakan time series dengan cross section.

A. Uji Asumsi Klasik

Dalam mencari keabsahan analisis regresi berganda, penelitian ini akan diuji dengan menggunakan uji asumsi klasik yang bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi yang diperoleh dapat meghasilkan estimator yang baik. Adapun keempat uji asumsi klasik itu adalah : a Uji Normalitas Uji normalitas untuk mengetahui apakah variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati normal atau tidak. Asumsi normalitas merupakan persyaratan yang sangat penting pada pengujian kebermaknaan signifikansi koefisien regresi. Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal. Mendeteksi apakah data terdistribusi normal atau tidak dapat diketahui dengan menggambarkan penyebaran data melalui sebuah garfik. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, model regresi memenuhi asumsi normalitas Husein Umar, 2011:181. b Uji Multikolinearitas Menurut Imam Ghozali 2006:95 bahwa uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Pada model regresi yang baik seharusnya antar variabel independen tidak