Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
Fre q
ue nc
y
10 8
6 4
2
Histogram Dependent Variable: Pengembangan Karir
Mean =2.09E-15 Std. Dev. =0.969
N =50
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
pe ct
ed C
u 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
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 4.1 dan 4.2 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 terpenpenuhi
4.4.4 Uji Normalitas Data untuk Hipotesis Kedua
Gambar 4.4. Grafik Uji Normalitas pada Hipotesis Kedua
Dari Gambar 4.4 di atas dapat disimpulkan data terdistribusi dengan normal, dimana data terlihat menyebar mengikuti garis diagonal sehingga dapat dikatakan
data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
4.4.5 Uji Multikolinieritas untuk Hipotesis Kedua
Multikolinieritas adalah suatu keadaan di mana 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. Di mana nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1.
Tabel 4.7. Uji Multikolinieritas pada Hipotesis Kedua Collinearity Statistics
Model Tolerance
VIF
1 Constant
Karakteristik organisasi: Sumber daya organisasi
,297 3,371
Iklim organisasi ,282
3,542 Struktur organisasi
,869 1,151
Sumber: Hasil Penelitian Tahun 2009, data diolah
Pada output bagian ini, terlihat bahwa dari ketiga variabel independen pada Tabel 4.6 dan ketiga variabel independen pada Tabel 4.7 dengan nilai VIF tidak lebih
dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1. Sehingga dapat disimpulkan dalam model regresi ini tidak ada masalah multikolinieritas.
4.4.6 Uji Heterokedastisitas untuk Hipotesis Kedua
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.
Untuk melihat ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat gambar seperti berikut ini:
Regression Studentized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
Re gress
ion S tandardi
ze d
Predi ct
ed Va
lue
3 2
1 -1
-2
Scatterplot Dependent Variable: Pengembangan Karir
Gambar 4.5 Grafik Uji Heteroskedastisitas pada Hipotesis Kedua
Dengan menggunakan metode grafik di atas dapat diambil keputusan dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. Dari Gambar 4.4 dan 4.5 di atas menunjukkan tidak ada pola yang jelas dan menandakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas untuk variabel penelitian,
Universitas Sumatera Utara
dengan demikian asumsi dasar bahwa variasi residual sama untuk semua pengamatan terpenuhi.
4.5 Pembahasan untuk Hipotesis Pertama 4.5.1 Hasil Pengujian Hipotesis Secara Simultan uji F untuk Hipotesis Pertama
Pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dianalisis dengan menggunakan uji F, apabila nilai F
hitung
F
tabel,
maka H
o
di tolak dan H
a
diterima. Sebaliknya apabila nilai F
hitung
nilai F
tabel
, maka Ho diterima dan H
a
ditolak atau 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 4.8 di bawah ini:
Tabel 4.8. Hasil Uji F pada Hipotesis Pertama
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
hitung
F
tabel
Sig.
1 Regression
6,234 3
2,078 118,047
2,81 ,000a
Residual ,810
46 ,018
Total 7,043
49
a
.predictors: constant karakteristik individu : keahlian, pendidikan, pengalaman kerja b.Dependent variable: pengembangan karir pegawai
Sumber: Hasil Penelitian Tahun 2009 data diolah
Dari Tabel 4.8 diperoleh nilai F
hitung
sebesar 118,047 dengan menggunakan tingkat kepercayaan confidenct interval 95 atau
α = 0,05 maka dari tabel distribusi F di peroleh nilai 2,81 dengan membandingkan nilai F
hitung
dan F
tabel,
maka F
hitung
118,047 F
tabel
2,81. Keputusannya adalah Ho di tolak dan Ha di terima, artinya
Universitas Sumatera Utara
secara serempak variabel keahlian, pendidikan, dan pengalaman kerja berpengaruh signifikan terhadap pengembangan karir pegawai di PT FedEx Medan.
4.5.2 Nilai Koefisien Determinasi untuk Hipotesis Pertama Tabel 4.9 Nilai Koefisien Determinasi R
