Tabel 4.6 Hasil Pengujian Normalitas
p g
15 .0000000
5.17494297 .223
.128 -.223
.864 .445
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Lampiran 4a Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai statistik
Kolmogorov-Smirnov yang diperoleh mempunyai taraf signifikan yang lebih besar dari 0,05. Hal ini membuktikan bahwa semua variabel yang
diteliti berdistribusi normal.
4.3. Deskripsi Hasil Pengujian Hipotesis 4.3.1. Hasil Pengujian Hipotesis interaksi antara penerapan Total Quality
Management dengan Sistem Pengukuran Kinerja terhadap Kinerja Manajerial Hipotesis I
4.3.1.1. Uji Asumsi Klasik 4.3.1.1 Autokorelasi
Salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah dengan metode Uji Durbin-Watson d. Adapun
pengujiannya adalah sebagai berikut :
Tabel 4.7 Hasil Pengujian Autokorelasi
Model Summary
b
.397
a
.158 -.072
4.30056 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Predictors: Constant, Interaksi X1.X2, Sistem Pengukur
Kinerja X2, Total Quality Management X1 a.
Dependent Variable: Kinerja Manajerial Y b.
Lampiran 5 a
Karena penelitian ini tidak menggunakan data time series maka penelitian ini tidak menggunakan uji autokorelasi.
4.3.1.2 Multikolinearitas
Untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala multikolinier pada model regresi linier berganda yang dihasilkan dapat dilakukan dengan
menghitung nilai Variance Inflation Factor VIF dari masing-masing variabel bebas dalam model regresi.
Tabel 4.8 Hasil Pengujian Multikolinieritas Hipotesis I
Coefficients
a
38.878 23.772
1.635 .128
-.047 .361
-.041 -.131
.898 .828
1.208 .327
.481 .210
.680 .510
.828 1.208
Constant Total Quality
Management X1 Sistem Pengukuran
Kinerja X2 Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Kinerja Manajerial Y a.
Lampiran 6 a
Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa pada bagian colliniearity statistics, nilai VIF pada seluruh variabel bebas memiliki nilai tolerance
lebih kecil dari 1, yang artinya seluruh variabel bebas pada penelitian ini tidak ada gejala multikolinier.
4.3.1.3 Heteroskedastisitas
Penyimpangan asumsi model klasik yang lain adalah adanya heteroskedastisitas. Artinya, varians variabel dalam model tidak sama
konstan. Hal ini bisa diindentifikasi dengan cara menghitung korelasi Rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas.
Tabel 4.9 Koefisien Heteroskedastisitas Hipotesis I
Correlations
1.000 -.653
.082 .
.008 .772
15 15
15 -.653
1.000 -.534
.008 .
.040 15
15 15
.082 -.534
1.000 .772
.040 .
15 15
15 Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
Correlation Coefficient Sig. 2-tailed
N Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
Unstandardized Residual Total Quality
Management X1 Sistem Pengukuran
Kinerja X2 Spearmans rho
Unstandardiz ed Residual
Total Quality Management
X1 Sistem
Pengukuran Kinerja X2
Correlation is significant at the .01 level 2-tailed. .
Correlation is significant at the .05 level 2-tailed. .
Lampiran 7a
Berdasarkan lampiran dapat dilihat korelasi Rank Spearman untuk variabel Total Quality Management X
1
dengan nilai probabilitassignifikansi sebesar 0,008 lebih kecil dari 0,05. korelasi Rank
Spearman untuk variabel Sistem Pengukuran Kinerja X
2
dengan nilai probabilitas signifikansi sebesar 0,772 lebih besar dari 0,05
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa model analisis regresi linier berganda tersebut telah bebas dari
penyimpangan-penyimpangan asumsi klasik, yaitu bebas dari
penyimpangan multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan berdistribusi normal, sehingga pengujian dengan menggunakan
statistik parametrik dalam hal ini regresi linier berganda layak untuk dilakukan.
4.3.1.4. Hasil Pengujian Uji F
