commit to user
lxxxii
Variabel Koefisien Alpha
Chronbachs Alpha
Interprestasi Kompleksitas Tugas
0,736 0,6
Reliabel Internal Locus Of Control
0,658 0,6
Reliabel Self Efficacy
0,724 0,6
Reliabel Kepuasan Kerja
0,839 0,6
Reliabel Sumber : data primer yang diolah
Hasil pengujian reliabilitas pada tabel IV.11 menunjukkan bahwa semua instrumen memiliki alpha diatas 0,6. Hal ini menunjukkan bahwa semua intrumen
adalah reliabel.
E. PENGUJIAN ASUMSI KLASIK
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis perlu dilakukan pengujian untuk mendeteksi ada tidaknya penyimpangan terhadap asumsi klasik atas persamaan
regresi yang digunakan.
1.
Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya memiliki ditribusi normal
atau tidak. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji kolmogorov-smirnov. Dasar pengambilan keputusan dalam penelitian ini adalah
jika variabel independen dan variabel dependen tersebut mempunyai asymp.sig 2-tailed diatas level of signifikan 5 0,05, dengan kata lain ditentukan dari
nilai p-value atau nilai probabilitas 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa
commit to user
lxxxiii variabel tersebut berdistribusi normal. Hasil pengujian normalitas untuk masing-
masing variabel dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel IV.12 Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Variabel asym.sig 2-
tailed p-value Tingkat
Signifikansi Interprestasi
Kompleksitas Tugas 0,253
0,05 Berdistribusi Normal
Internal Locus Of Control
0.112 0,05
Berdistribusi Normal Self Efficacy
0,707 0,05
Berdistribusi Normal Kepuasan Kerja
0,062 0,05
Berdistribusi Normal Sumber : data primer yang diolah
Dari hasil pengujian kolmogorov-smirnov seperti pada tabel IV.12 diatas menunjukkan bahwa nilai asymp.sig 2-tailed dalam penelitian ini memiliki nilai
lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa persamaan regresi untuk masing-masing model berdistribusi normal.
Gambar IV.I Uji Normalitas P-P Plot
commit to user
lxxxiv
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pe
cte d C
um 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: Kepuasan Kerja
Uji normalitas juga dapat dilakukan dengan menggunakan diagram P-P Plot seperti yang tampak pada gambar IV.I diatas. Gambar IV.I tersebut
menunjukkan bahwa varians tidak menyebar, melainkan mendekati garis diagonal, sehingga menjelaskan bahwa data normal.
2.
Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu
pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka hal tersebut disebut homokedastisitas. Jika
varians berbeda, disebut sebagai heteroskedastisitas. Model regeresi yang baik adalah
tidak terjadi
heteroskedastisitas Santoso,2010.
Pendekatan heteroskedastisitas bisa dilakukan dengan cara membandingkan nilai t
hitung
output spss dengan nilai t
tabel
. Jika t
hitung
t
tabel
atau dengan melihat probabilitas signifikannya diatas 5 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian
dapat dilihat dari tabel IV.13.
commit to user
lxxxv
Tabel IV.13 Uji Heterokedastisitas
Variabel Sign.
Tingkat Signifikansi
Interprestasi Kompleksitas Tugas
0,314 0,05
Homokedastisitas Internal Locus Of Control
0,447 0,05
Homokedastisitas Self Efficacy
0,134 0,05
Homokedastisitas Sumber : data primer yang diolah
Dari tabel IV.13 dapat dilihat bahwa semua variabel independen tidak terjadi heterokedastisitas melainkan homokedastisitas yaitu nilai probabilitas
signifikannya lebih besar dari 0,05. Metode lain yang dapat digunakan untuk menguji adanya gejala ini adalah dengan melihat grafik scatterplot, seperti yang
tampak pada gambar dibawah ini
Gambar IV.II Uji Heterokedastisitas Scatterplot
commit to user
lxxxvi
Regression Standardized Residual
2 1
-1 -2
-3 -4
R eg
re ss
io n
St an
da rd
iz ed
P re
di ct
ed Va
lu e
2
-2 -4
Scatterplot Dependent Variable: Kepuasan Kerja
Gambar scatterplot pada gambar IV.II diatas menunjukkan tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.
Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas timbul dalam model regresi berganda karena adanya korelasi antar variabel bebas, dalam model regresi sederhana yang hanya
terdapat satu variabel bebas tidak diperlukan pengujian multikolinearitas. Multikolinearitas terjadi apabila nilai variance inflation factor VIF diatas 10
atau nilai tolerance kurang dari 10. Hasil pengujian multikolinearitas dalam penelitian ini tampak pada Tabel IV.14 dibawah ini.
Tabel IV.14 Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance
VIF Interprestasi
Kompleksitas Tugas 0,773
1,294 Tidak terjadi multikolinearitas
commit to user
lxxxvii
Internal Locus Of Control 0,837
1,195 Tidak terjadi multikolinearitas
Self Efficacy 0,695
1,440 Tidak terjadi multikolinearitas
Sumber : data primer yang diolah
Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan tidak ada variabel bebas yang memiliki nilai tolerance kurang dari 10 0,01 dan tidak ada satu pun
variabel bebas yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antara variabel bebas.
4.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui adanya korelasi antar faktor gangguan. Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian ini
menggunakan uji durbin-watson dengan ketentuan du DW 4-du berarti tidak ada autokorelasi positif atau negatif Ghozali,2006;96. Dengan kata lain durbin-
watson DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, yang artinya tidak ada autokorelasi. Model
regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Hasil pengujian durbin-watson ditunjukkan dalam tabel IV.15 dibawah ini, yang menunjukkan nilai durbin-watson sebesar 1,721. Kemudian nilai ini
dibandingkan dengan nilai tabel yang menggunakan derajat kepercayaan 5. Jumlah sampel 66 dan jumlah variabel independen adalah 3, maka di tabel durbin-watson
didapat nilai d
L
= 1,503 dan d
U
= 1,696 dengan tingkat signifikan 5. Hasil
commit to user
lxxxviii pengujian menjelaskan uji durbin-watson : d
U
d
hitung
4-d
U
yaitu 1,696 1,721 2,304, maka tidak terjadi autokorelasi.
Tabel IV.15 Uji Autokorelasi Durbin-Watson
Durbin- Watson
d
U
tabel 4-d
U
1,721 1,696
2,304 Sumber : Data primer yang diolah
F. PENGUJIAN HIPOTESIS
