b. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah suatu keadaan dimana variabel lain independen saling berkorelasi satu dengan lainnya. Persamaan regresi berganda yang baik adalah
persamaan yang bebas dari adanya multikolinieritas antara variabel independen. Alat ukur yang sering digunakan untuk mengukur ada tidaknya variabel yang berkorelasi,
maka digunakan alat uji atau deteksi Variance Inflation Factor VIF. Dimana nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1. Hasil pengujian
multikoliniaritas pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.23.
Tabel 4.23. Hasil Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Pendidikan dan Pelatihan ,990
1,010 Pengembangan Karir
,990 1,010
a Dependent Variable: Kinerja Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel 4.23 menunjukkan tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,1 atau nilai VIF
setiap variabel bebas kurang dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi masalah multikolinieritas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varian dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan
Universitas Sumatera Utara
yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas, dan jika varian berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil pengujian heteroskedastisitas dengan menggunakan metode grafik dapat dilihat pada Gambar 4.4 berikut ini:
Regression Studentized Residual
2 1
-1 -2
-3
R eg
re ss
io n
S tan
da rd
iz ed
P red
ic ted
V al
ue
3 2
1
-1 -2
Scatterplot Dependent Variable: Kinerja
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Gambar 4.4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Pertama
Dengan menggunakan metode gambar di atas dapat diambil keputusan dengan kriteria sebagai berikut:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dari Gambar 4.4 di atas menunjukkan tidak ada pola yang jelas dan menandakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas untuk variabel penelitian, dengan
demikian asumsi dasar bahwa variasi residual sama untuk semua pengamatan terpenuhi.
IV.5.1.2. Hasil uji hipotesis pertama Pengujian hipotesis pertama menyatakan bahwa pendidikan dan pelatihan
X
1
, pengembangan karir X
2
berpengaruh terhadap variabel kinerja pegawai Y yang dilakukan di Kantor Regional VI Badan Kepegawaian Negara Medan.
Tabel 4.24. Hasil Uji Koefisien Regresi Hipotesis Pertama
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients B
Std. Error Beta
1 Constant
,867 ,265
Pendidikan dan Pelatihan ,190
,048 ,222
Pengembangan Karir ,658
,040 ,915
a Dependent Variable: Kinerja
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.24 di atas, maka persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini adalah:
1 2
0,867 0,190 0, 658
Y X
X
Pada persamaan tersebut dapat dilihat bahwa Kantor Regional VI Badan Kepegawaian Negara Medan telah berhasil dalam meningkatkan kinerja pegawai
Universitas Sumatera Utara
dengan melakukan pendekatan terhadap pendidikan dan pelatihan serta pengembangan karir. Pendidikan dan pelatihan serta pengembangan karir mempunyai
koefisien positif yang membuktikan pengaruhnya terhadap kinerja pegawai di Kantor Regional VI BKN Medan. Artinya semakin baik pelaksanaan pendidikan dan
pelatihan serta pengembangan karir, maka akan semakin baik atau semakin meningkat pula kinerja pegawai di Kantor Regional VI BKN Medan.
IV.5.1.3. Koefisien determinasi r-squere Nilai koefisien determinasi R
2
dipergunakan untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas yang terdiri dari pendidikan dan pelatihan X
1
dan pengembangan karir X
2
terhadap kinerja pegawai Y di Kantor Regional VI BKN Medan. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 4.25 berikut ini:
Tabel 4.25. Nilai Koefisien Determinasi Hipotesis Pertama
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,920a
,846 ,840
,14015 a Predictors: Constant, Pengembangan Karir, Pendidikan dan Pelatihan
b Dependent Variable: Kinerja Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.25 diperoleh nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 0,846 84,6. Sehingga dapat dikatakan bahwa 84,6 variasi variabel terikat yaitu
kinerja pegawai Y pada model dapat diterangkan oleh variabel bebas yaitu variabel pendidikan dan pelatihan X
1
, dan pengembangan karir X
2
sedangkan sisanya sebesar 15,4 dipengaruhi oleh variabel lain di luar model. Faktor lain yang
dimaksud disini adalah faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kinerja selain
Universitas Sumatera Utara
pendidikan dan pelatihan, serta pengembangan karir seperti misalnya bakat, lingkungan dan fasilitas, iklim kerja, motivasi dan kemampuan hubungan industrial,
teknologi, manajemen, kesempatan berprestasi dan lain sebagainya Suprihanto, 2000.
IV.5.1.4. Uji serempak hipotesis pertama Pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen
dianalisis dengan menggunakan uji F, yaitu dengan memperhatikan signifikansi nilai F pada output perhitungan dengan tingkat alpha 5. Jika nilai signifikansi uji F
lebih kecil dari 5 maka terdapat pengaruh antara semua variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil pengujian uji F pada penelitian ini dapat dilihat
pada Tabel 4.26 di bawah ini:
Tabel 4.26. Hasil Uji F Hipotesis Pertama
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig.
1 Regression
5,298 2
2,649 134,861 ,000 a
Residual ,962
49 ,020
Total 6,261
51
a Predictors: Constant, Pengembangan Karir, Pendidikan dan Pelatihan b Dependent Variable: Kinerja
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Pada hasil uji regresi dalam penelitian ini, diketahui nilai uji F
hitung
sebesar 134,861. Sedangkan nilai F
tabel
sebesar 3,18 dengan signifikansi 0,000. Dimana disyaratkan nilai signifikansi F lebih kecil dari 5. Hal ini mengindikasikan bahwa
hasil penelitian menolah H dan menerima H
1
. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen yaitu pendidikan dan pelatihan, serta
Universitas Sumatera Utara
pengembangan karir, dalam penelitian ini secara serempak berpengaruh terhadap kinerja pegawai, dengan tingkat pengaruh yang sangat sangat signifikan. Hal tersebut
berarti jika pendidikan dan pelatihan X
1
, serta pengembangan karir X
2
secara bersama-sama mengalami kenaikan maka akan berdampak pada kenaikan kinerja
pegawai Y, sebaliknya jika pendidikan dan pelatihan X
1
, serta pengembangan karir X
2
secara bersama-sama mengalami penurunan maka akan berdampak pada penurunan kinerja pegawai Y. Hasil ini berarti bahwa pendidikan dan pelatihan,
serta pengembangan karir sangat menentukan dalam peningkatan kinerja pegawai Kanreg VI BKN Medan. Besarnya tingkat pengaruh kedua variabel ini dapat
dijadikan pedoman bagi Kanreg VI BKN Medan sebagai upaya meningkatkan kinerja pegawainya. Upaya dalam meningkatkan kinerja pegawai ini dapat mudah dilakukan
dengan senantiasa mempertimbangkan setiap indikator dari pendidikan dan pelatihan, maupun pengembangan karir yang menjadi kebutuhan setiap pegawai di Kantor
Regional VI BKN Medan. IV.5.1.5. Uji parsial hipotesis pertama
Hasil pengujian hipotesis pertama secara parsial dapat dilihat pada Tabel 4.27 berikut:
Tabel 4.27. Hasil Uji Parsial Hipotesis Pertama
Model t
Sig.
1 Constant
3,270 ,002
Pendidikan dan Pelatihan 3,950
,000 Pengembangan Karir
16,256 ,000
a Dependent Variabel: Kinerja Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 4.27 di atas diperoleh hasil sebagai berikut: 1. Nilai t
hitung
untuk variabel pendidikan dan pelatihan 3,270 lebih besar dibandingkan dengan nilai t
tabel
2,01, atau nilai sig. t untuk variabel pendidikan dan pelatihan 0,000 lebih kecil dari alpha 0,025. Berdasarkan hasil yang
diperoleh maka menolah H
o
dan menerima H
1
untuk variabel pendidikan dan pelatihan. Dengan demikian, secara parsial pendidikan dan pelatihan berpengaruh
signifikan terhadap kinerja pegawai Kantor Regional VI BKN Medan. Hal ini memberi arti bahwa dengan pendidikan dan pelatihan adalah usaha untuk
memperbaiki kinerja pegawai dan untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia pada setiap unit kerja.
2. Nilai t
hitung
untuk variabel pengembangan karir 16,256 lebih besar dibandingkan dengan nilai t
tabel
2,01, atau nilai sig. t untuk variabel pengembangan karir 0,000 lebih kecil dari alpha 0,025. Berdasarkan hasil yang diperoleh maka
menolak H
o
dan menerima H
1
untuk variabel pengembangan karir. Dengan demikian, secara parsial pengembangan karir berpengaruh signifikan terhadap
kinerja pegawai. Hal ini memberi arti bahwa pengembangan karir sangat penting dalam upaya mempengaruhi kinerja pegawai Kantor Regional VI BKN Medan.
Berdasarkan hasil yang diperoleh maka menolak H
o
dan menerima H
1
untuk variabel pendidikan dan pelatihan X
1
dan pengembangan karir X
2
secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai Y di Kantor Regional VI
BKN Medan. Secara parsial variabel pengembangan karir X
2
berpengaruh lebih dominan daripada pendidikan dan pelatihan X
1
. Maksudnya adalah variabel
Universitas Sumatera Utara
pengembangan karir X
2
lebih menentukan dalam mempengaruhi kinerja pegawai Y di Kantor Regional VI BKN Medan. Ini berarti bahwa pengembangan karir lebih
berpengaruh dalam upaya meningkatkan kinerja pegawai dibandingkan dengan pendidikan dan pelatihan.
IV.5.2. Pengujian Hipotesis Kedua
IV.5.2.1. Pengujian asumsi klasik hipotesis kedua Sebelum melakukan pengujian hipotesis dari penelitian ini, terlebih dahulu
dilakukan pengujian asumsi klasik untuk memastikan bahwa alat uji regresi berganda dapat digunakan atau tidak. Apabila uji asumsi klasik telah terpenuhi, maka alat uji
statistik regresi linier berganda dapat dipergunakan.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah model regresi antara variabel dependen terikat dan variabel independen bebas keduanya memiliki
distribusi normal atau tidak yang dapat dilihat dengan menggunakan normal histogram dan p_plot. Data dalam keadaan normal apabila distribusi data menyebar
di sekitar garis diagonal serta dapat dilihat dari kurva normal yang tidak condong ke kiri dan ke kanan histogram.
Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan analisa grafik dilihat pada Gambar 4.5 sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
Fr eq
ue nc
y
12 10
8 6
4 2
Histogram Dependent Variable: Pengembangan Karir
Mean =-7.2 Std. Dev.
N =52
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Gambar 4.5. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Kedua dengan Menggunakan Histogram
Dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati normal, dari Gambar 4.5. di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi data
normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng kanan maupun kiri atau normal. Dalam hal ini berarti H
diterima yang berarti data residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E xp
ec te
d Cu
m P
ro b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Pengembangan Karir
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Gambar 4.6. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Kedua dengan Menggunakan P- Plot
Berdasarkan Gambar 4.6 dapat dilihat bahwa penyebaran data berada pada sekitar garis diagonal dan mengikuti garis arah diagonal, maka nilai residual
terstandarisasi. Dengan demikian maka model regresi hipotesis pertama tersebut memenuhi standar asumsi normalitas.
b. Uji Multikoliniaritas