69
dengan yang sebelumnya. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antara variabel independen, dengan
dasar nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0,10 dan nilai VIF tidak ada yang melebihi 5.
4.2.1.4 Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi dar residual untuk pengamatan satu dengan pengamatan lain yang disusun
menurut runtun waktu Priyatno, 2012. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang
lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time series. Penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson DW Test untuk
mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, dengan pengambilan keputusan sebagai berikut:
1. Jika dU DW 4-dU maka tidak terjadi autokorelasi. 2. Jika DW dL atau DW 4-dL maka terjadi autokorelasi.
3. Jika dL DW dU atau 4-dU DW 4-dL maka tidak ada keputusan yang pasti.
Berikut hasil pengolahan data yang diperoleh.
Universitas Sumatera Utara
70
Tabel 4.7 Hasil Uji Durbin Watson
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 ,577
a
,334 ,084
,0563757 1,240
a. Predictors: Constant, Biaya Bonus, Biaya Perekrutan, Biaya Gaji b. Dependent Variable: Kinerja Perusahaan
Sumber: Data yang diolah Peneliti, 2012 Hasil pengujian pada tabel 4.7 menunjukkan bahwa nilai Durbin-Watson
adalah 1,240. Nilai dL dan dU dilihat dari tabel Durbin-Watson pada signifikansi 0,05, n=12, dan k=4 n adalah jumlah data dan k adalah jumlah
variabel independen. Diperoleh dL= 0,5120 dan dU= 2,1766. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa nilai Durbin-Watson terletak pada daerah
dL DW dU 0,5120 1,240 2,1766. Dapat disimpulkan bahwa tidak ada keputusan yang pasti untuk autokorelasi pada model regresi. Hal ini
karena pola variabel yang memang mempunyai keterkaitan untuk setiap periodenya.
Universitas Sumatera Utara
71
Tabel 4.8 Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 ,976
a
,953 ,935
,2171673 1,273
a. Predictors: Constant, Biaya Bonus, Biaya Perekrutan, Biaya Gaji b. Dependent Variable: Pencapaian Perusahaan
Sumber: Data yang diolah Peneliti, 2012 Hasil pengujian pada tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai Durbin-
Watson adalah 1,273. Nilai dL dan dU dilihat dari tabel Durbin-Watson pada signifikansi 0,05, n=12, dan k=4 n adalah jumlah data dan k adalah
jumlah variabel independen. Diperoleh dL= 0,5120 dan dU= 2,1766. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa nilai Durbin-Watson terletak
pada daerah dL DW dU 0,5120 1,273 2,1766. Dapat disimpulkan bahwa tidak ada keputusan yang pasti untuk autokorelasi pada model
regresi.
Universitas Sumatera Utara
72
4.2.1.5 Uji Simultan Uji F
