Analisis Deskriptif Instrumen Penelitian

Uji normalitas yang akan digunakan adalah Uji Kolmogorov-Smirnov. Untuk mengetahui apakah distribusi frekuensi masing-masing variabel normal atau tidak dilakukan dengan melihat nilai Asymp. sig. Jika nilai Asymp. sig lebih dari atau sama dengan 0,05 maka distribusi data adalah normal, begitupun sebaliknya jika nilai nilai Asymp. sig kurang dari 0,05 maka distribusi data tidak normal Ali Muhson, 2012: 21. b. Uji Linearitas Uji linearitas dimaksud untuk mengetahui apakah antara variabel bebas dengan variabel terikat mempunyai sifat hubungan linear garis lurus atau tidak. Pengujian linearitas dalam penelitian ini adalah dengan lack of fit uji tuna cocok. Untuk mengetahui apakah hubungan antara variabel bebas dan terikatnya bersifat linear atau tidak adalah dengan melihat nilai F dan sig. jika harga Sig F tersebut kurang dari 5 maka hubungan penggunanya tidak linear, sedangkan nilai Sig F lebih dari atau sama dengan 5 maka hubungan bersifat linear Ali Muhson, 2005: 61. c. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk melihat ada tidaknya hubungan yang sangat kuat atau sempurna antar variabel bebas X, adapun variabel bebas dalam penelitian ini yaitu motivasi kerja, disiplin kerja dan pengalaman kerja. Untuk mengetahui apakah terjadi multikolinearitas atau tidak, peneliti menggunakan uji VIF Variance Inflation Factor. Kriterianya adalah jika nilai VIF kurang dari 4 maka tidak terjadi mulitkolinearitas, sedangkan jika nilai VIF lebih dari 4 maka terjadi multikolinearitas Ali Muhson, 2012: 26. d. Uji Heterosedastisitas Langkah ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi memiliki perbedaan variansi residu dari kasus pengamatan satu kasus pengamatan yang lain. Model regresi yang baik harus memiliki homoskedastisitas dan tidak memiliki heteroskedastisitas. Cara yang dilakukan adalah dengan Uji Glejser. Dalam uji ini yang perlu ditafsirkan bagian koefisien antara variabel independen dengan absolut residu. Jika nilai sig tersebut lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan tidak terjadi heterosedastisitas Ali Muhson, 2012: 31.

3. Analisis Data

Data yang terkumpul kemudian dilakukan analisis regresi. Prosedur regresi linear linear regression digunakan untuk menguji hubungan antara variabel dependen dengan himpunan variabel independen yang ditampilkan dalam bentuk regresi, yakni persamaan regresi linear berganda multiple regression. Persamaan regresi linear berganda diformulasikan sebagai berikut: Y = + X + X + X Sugiyono, 2010: 275 Keterangan: Y : Produktivitas kerja X : Motivasi kerja X : Disiplin kerja X : Pengalaman kerja α : konstanta β : koefisien variabel independen regresi Berdasarkan persamaan regresi linear tersebut, selanjutnya dilakukan analisis regresi linear dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Uji Parsial Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui besarnya signifikasi pengaruh variabel X terhadap Y secara individual parsial dengan menganggap variabel lain bersifat konstan Wahid Sulaiman, 2004: 87. Caranya adalah dengan melakukan pengujian hipotesis terhadap koefisien regresi semua variabel independen. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui keterikatan atau pengaruh masing-masing variabel independen X1, X2, X3 secara individual dengan variabel dependen Y. untuk menguji signifikansi koefisien regresi digunakan t-hitung. b. Uji Simultan Uji F Pengujian ini dilakukakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersama-sama simultan dapat berpengaruh terhadap variabel dependen. Uji F digunakan untuk menghitung besarnya perubahan yang dapat dijelaskan oleh perubahan nilai semua variabel independen. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F n dengan F e Wahid Sulaiman, 2004: 86. c. Menghitung Koefisien Determinasi R² Koefisiensi determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan varian variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu 0 ≤ R² ≥ 1.