Metode Analisis Data

3.8. Metode Analisis Data

3.8.1. Regeresi Linier Berganda

Berfungsi untuk meramalkan nilai variabel terikat apabila variabel bebas minimal dua atau lebih, sehingga rumus yang digunakan adalah: Y = f (X1,X2,X3) Digunakan model Regeresi Linier Berganda, untuk mengetahui

pengaruh kepemimpinan, motivasi kerja dan komitmen terhadap kualitas pelayanan TKI BP3TKI Medan.

Persamaan regresi liniernya sebagai berikut:

Y = a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 X 3 +e

Dimana: Y = Kualitas Pelayanan TKI (variabel terikat)

X 1 = Kepuasan Kerja(variabel bebas)

X 2 = Kepemimpinan (variabel bebas)

X 3 = kemampuan (variabel bebas)

X 4 = Komitmen(variabel bebas)

a = Konstanta atau Koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan atau penurunan variabel terikat yang didasarkan pada hubungan nilai variabel bebas.

b 1 = Koefisien regresi variabel X 1 .

b 2 = Koefisien regresi variabel X 2

b 3 = Koefisien regresi variabel X 3

b 4 = Koefisien regresi variabel X 4

e = Variabel yang tidak di teliti

Pada penelitian ini, seluruh pengolahan data dan analisis dilakukan dengan menggunakan piranti lunak software SPSS (Statistical Product and Service Solution) Versi 18,00.

3.8.2. Uji Hipotesis

Untuk menguji signifikansi pengaruh yaitu hubungan yang ditemukan itu berlaku untuk keseluruhan populasi, maka perlu pengukuran koefisien determinasi,diuji dan dengan uji signifikansinya regresi uji f dan uji t.

a. 2 Koefisien Determinasi (R )

Bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model, yaitu kepemimpinan, motivasi kerja, dan komitmen dalam menerangkan variasi dari variabel kualitas pelayanan pegawai di BP3TKI Medan. Menurut Koncuro (2009) menyatakan bahwa secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crossection) relative rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan.

b. Uji Serempak (Uji F) ditujukan untuk menguji signifikansi seberapa kuat pengaruh variabel bebas dengan variabel terikat. Digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan

1). Jika F hitung < F tabel, maka Ho diterima, H 1 ditolak pada α5%,

2) Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak, H 1 diterima pada α5%,

Kepuasan kerja, Kepemimpinan,kemampuan dan komitmen pegawai BP3TKI Medan secara serempak tidak berpengaruh terhadap kualitas pelayanan TKI.

H 1 : b 1 ,b 2 ,b 3 ≠ 0 artinya Kepuasan kerja, Kepemimpinan,kemampuan dan komitmen pegawai BP3TKI Medan H 1 : b 1 ,b 2 ,b 3 ≠ 0 artinya Kepuasan kerja, Kepemimpinan,kemampuan dan komitmen pegawai BP3TKI Medan

c. Uji Parsial (Uji t) dilakukan untuk menguji signifikansi koefisien regresi variabel bebas dengan variabel terikat.

1) Ho : b 1 = 0 artinya Kepemimpinan secara parsial tidak berpengaruh terhadap kualitas pelayanan TKI di BP3TKI Medan.

2) H 1 : b 1 ≠ 0 artinya Kepuasan kerja secara parsial berpengaruh terhadap kualitas pelayanan TKI di BP3TKI Medan. Dasar pengambilan keputusan adalah:

1) Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima, H 1 ditolak, artinya tidak signifikan.

2) Jika t hitung > t tabel, maka Ho ditolak, H 1 diterima, artinya signifikan.

3.8.3. Uji Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik perlu dilakukan untuk memastikan bahwa alat uji statistik regresi linier berganda dapat digunakan atau tidak. Proses pengujian asumsi klasik dilakukan bersama dengan proses uji regresi sehingga langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian asumsi klasik menggunakan langkah kerja yang sama dengan uji regresi.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi variabel bebas dan variabel terikat memiliki data yang normal atau tida, menurut Arikunto (2010). Uji normalitasi dilakukan dengan melihat Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi variabel bebas dan variabel terikat memiliki data yang normal atau tida, menurut Arikunto (2010). Uji normalitasi dilakukan dengan melihat

b. Uji Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas dipergunakan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model yang dapat menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara variabel independen tersebut.

Menurut Arikunto (2005) Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel-variabel bebas.

Multikolinieritas terjadi apabila (1) Nilai tolerance (Tolerance <0.10) dan (2) Variance inflation Faktor (VIF>10).

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi liner kesalahan pengganggu (e) mempunyai varians yang sama atau tidak dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain menurut Arikunto (2005). Untuk menguji Heteroskedastisitas dapat diketahui dari nilai Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi liner kesalahan pengganggu (e) mempunyai varians yang sama atau tidak dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain menurut Arikunto (2005). Untuk menguji Heteroskedastisitas dapat diketahui dari nilai

(5%) maka terdapat Heteroskedastisitas. Jika variance tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka terjadi problem heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yaitu homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat scatter plot (nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID), uji Gletjer, uji Park , dan uji White.