βX
1
Y : koefisien jalur pengaruh X
1
terhadap Y βX
2
Y : koefisien jalur pengaruh X
2
terhadap Y βX
3
Y : koefisien jalur pengaruh X
3
terhadap Y βZY : koefisien jalur pengaruh Z terhadap Y
Persamaan sruktural untuk model analisis jalur yang dipergunakan dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut :
Z = βX
1
Z + βX
2
Z + βX
3
Z + ε1.....................................................persamaan 1
Y = βX
1
Y + βX
2
Y +βX
3
Y + βZY + ε2........................................persamaan 2
Dimana : X
1
: lingkungan kerja X
2
: kompensasi X
3
: program pengembangan Z
: motivasi kerja Y
: kinerja karyawan ε1,2 : variabel pengganggu
3.8.4 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas adalah pengujian dari asumsi yang terkait bahwa variabel
bebas pada suatu model tidak saling berkorelasi satu dengan yang lainnya. Kemiripan antar variabel bebas dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya
kolerasi yang sangat kuat antara suatu variabel dengan variabel bebas yang lain. Menurut Gujarati 1999:175, untuk mengetahui gejala adanya multikolinieritas
dalam model regresi linier berganda dapat dilakukan dengan melihat VIF Varience Inflation Factor. Multikolinieritas dianggap terjadi bila VIF 5.
b. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah keadaan di mana terjadinya ketidaksamaan
varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan
tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas dengan melihat pola titik-titik pada scatterplots regresi
Priyatno, 2009:60. Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut : a. Jika ada pola tertentu, titik-titik membentuk pola melebar,
bergelombang, menyempit, maka terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, titik-titik menyebar diatas dan dibawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.8.5 Uji Hipotesis
Uji t digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel independent secara parsial terhadap variabel dependent Nugroho,
2005:54. Nilai t hitung bisa dilihat pada hasil regresi SPSS dan bisa juga menghitung secara manual. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut :
a. Apabila t hitung t tabel maka Ho Hipotesis nol ditolak dan Ha diterima. Jadi variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat secara
parsial. b. Apabila t hitung dari t tabel maka Ho hipotesis nol diterima dan Ha
ditolak. Artinya semua variabel bebas secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap variabel terikat.
Adapun tahapan uji signifikansi adalah sebagai berikut : a. Merumuskan hipotesis
Ho : β1, β2, β3,.....,βn = 0 yang berarti variabel bebas secara parsial
tidak mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Ho
: β1, β2, β3,.....,βn ≠ 0 yang berarti variabel bebas secara parsial mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat.
b. Menentukan tingkat signifikansi Tingkat signifikansi yang diharapkan adalah 95 dan toleransi kesalahan
α = 5. c.
Membandingkan nilai signifikansi dengan α = 5 Untuk menentukan apakah hipotesis nol diterima atau ditolak dibuat
ketentuan-ketentuan dibawah ini :
a. Apabila signifikansi 0,05 maka Ho ditolak yang artinya bahwa variabel bebas memiliki pengaruh terhadap variabel terikatnya,
b. Apabila signifikansi 0,05 maka Ho diterima yang artinya bahwa variabel bebas tidak memiliki pengaruh terhadap variabel terikatnya.
3.8.6 Menghitung Jalur
