47
2. Data Sekunder
Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari sumber yang menerbitkan dan bersifat siap pakai Wijaya, 2013:19. Data sekunder
ini digunakan untuk melengkapi atau mendukung data primer. Dalam hal ini data sekunder yang digunakan berasal dari penelitian
kepustakaan yang dapat memberikan landasan teori yang diperoleh dengan cara:
Studi Kepustakaan; Jurnal-jurnal ilmiah;
Internet; Serta sumber lainnya yang berkaitan dengan objek yang diteliti.
D. Metode Analisis Data
Data yang telah didapat selanjutnya diuji dan dianalisis menggunakan perangkat lunak SPSS versi 16.0 sedangkan analisis dan uji
yang digunakan dalam penelitian ini antara statistik deskriptif, uji kualitas data, uji asumsi klasik dan uji hipotesis.
1. Uji Kualitas Data a.
Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan
pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut Ghozali 2012:52. Uji validitas dalam
48 penelitian ini dilakukan dengan membandingkan r hitung dengan r
tabel untuk degree of freedom df = n-2, dalam hal ini n adalah jumlah sampel dan alpha = 0.05 didapat dari r tabel dengan uji two
tailed. Untuk menguji apakah masing-masing indikator valid atau tidak, dibandingkan nilai Pearson Correlation dengan hasil
perhitungan r tabel. Jika r hitung lebih dari r tabel dan nilai positif maka pertanyaan tersebut dinyatakan valid Ghozali 2012:53.
b. Uji Reliabilitas
Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari
waktu ke
waktu. Kriteria
pengujian dilakukan
dengan menggunakan pengujian Cronbach Alpha. Suatu variabel dikatakan
reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0,70 Ghozali, 2011:48.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi yang dibuat dapat digunakan sebagai alat prediksi yang baik
.
a. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independent. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen
saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
49 Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi
antara sesama variabel independen sama dengan nol. Uji multikolinearitas dilihat dari nilai tolerence dan Variance
Inflantion Factor VIF serta besaran korelasi antara variabel independen Ghozali, 2012:105. Nilai tolerance yang rendah sama
dengan nilai variance inflation factor VIF tinggi karena VIF= 1Tolerance. Nilai cut-off yang umum dipakai untuk menunjukkan
adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance ≤ 0.10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10 Ghozali, 2011:105-106.
b. Uji Heteroskedasitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidak samaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak
terjadi heteroskedastisitas. Ghozali, 2011:139-141.
c. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah usaha untuk menentukan apakah data variabel yang kita miliki mendekati populasi distribusi normal atau
tidak. Bahasa lainnya, apakah data kita terditribusi normal atau tidak Sufren dan Yonathan, 2013:65. Uji normalitas bertujuan
untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu
50 atau residual memiliki distribusi normal atau tidak, Ghozali,
2011:160. Normalitas
data dapat
dideteksi dengan
melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data
titik menyebar menjauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal maka tidak menunjukkan pola distribusi normal
yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2011: 160. Kemudian, normalitas
data juga dapat dilihat dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test. Kolmogorov-Smirnmov Test yang paling sering digunakan di
SPSS dalam hal mengecek normalitas Sufren dan Yonathan, 2013:65. Untuk mengetahui data terdistribusi normal atau tidak
dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test adalah dengan memperhatikan angka pada Asymp. Sig. 2-tailed, data
berdistribusi normal apabila nilai signifikansi 0,05 dan data tidak berdistribusi tidak normal apabila nilai signifikansi 0,05 Sufren
dan Yonathan, 2013:68.
3. Uji Hipotesis
Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan model analisis regresi linier berganda. Menurut Duwi Priyatno 2012:61
a
nalisis regresi linear berganda merupakan teknik analisis data yang digunakan dalam menganalisis pengaruh variabel bebas terhadap
variabel terikat, dimana :
51 Keterangan :
Y = Variabel Turnover Intention α = Konstanta regresi linear berganda
β = Koefisien regresi X
1
= Lingkungan Kerja X
2
= Stres Kerja e
= Tingkat eror Berkenaan dengan penggunaan alat uji regresi linear berganda,
masing-masing pengujian akan di analisis dengan menggunakan antara lain sebagai berikut:
a. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien Determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan
untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali, 2011:97.
b. Uji t Uji Parsial
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel penjelas atau independen secara individual
52 dalam menerangkan variabel dependen. Uji t dilakukan dengan
cara membandingkan perbedaan antara nilai dua nilai rata-rata dengan standar error dari perbedaan rata-rata dua sampel. Ghozali,
2011:98- 99
c. Uji F Uji Simultan
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen atau terikat. Dengan membandingkan nilai F
hitung F tabel, maka H0 ditolak dan menerima Ha. Dengan kata lain menyatakan bahwa variabel independen secara serentak dan
signifikan mempengaruhi variabel dependen. Ghozali, 2011:98.
E. Operasional Variabel
Kategori