76
dari 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang kita uji berdistribusi normal.
b. Uji Multikolonieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.
Model regresi
yang baik
mensyaratkan tidak
adanya multikolinieritas dengan cara melihat nilai Tolerance dan VIF
Variance Inflation Factor. Metode pengambilan keputusan yaitu
jika semakin
mendekati terjadinya
masalah multikolinieritas. Dalam kebanyakan penelitian menyebutkan
bahwa jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinieritas.
Tabel 4.12 Hasil Uji Multikolonieritas PJP
Sumber: Data Primer 2015
Berdasarkan tabel 4.11 terlihat bahwa nilai Variance Inflantion Factor VIF tidak lebih dari angka 0,10 untuk setiap variabel
yang ditunjukkan dengan nilai VIF sebesar 1,000 untuk variabel
77
KPLS. Maka berdasarkan nilai VIF tidak ditemui masalah multikolonieritas antar variabel independent.
5. Analisis Regresi Sederhana
a. Uji Koefesien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
bertujuan mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independent Peningkatan Jumlah Anggota
PJP dalam menjelaskan variasi dependen Kualitas pustakawan layanan sirkulasi KPLS. Nilai variabel dependent seluruhnya
dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai R
2
berkisar dari 0 sampai 1, jika nilai R
2
semakin mendekati angka 0 berati semakin
lemah kemampuan
variable independen
untuk menjelaskan fluktuasi variabel dependent.
Tabel 4.13 Hasil Uji Koefisien Determinasi PJP
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.493
a
.243 .234
3.367 a. Predictors: Constant, PJP
b. Dependent Variable: KPLS
Sumber: Data Primer 2015
Berdasarkan Nilai Adjusted R
2
Square sebesar 0,234 atau 23,4 menunjukkan bahwa variabel KPLS sebesar 24,3, sedangkan
78
sisanya sebesar 75,7 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak disertakan dalam penelitian ini.
b. Uji signifikan simultan F uji statisik F
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel independent yang dimasukkan dalam model regresi secara
bersama-sama terhadap variabel dependent yang diuji pada tingkat
signifika 0,05. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel 4.13, jika nilai
probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima dan menolak Ho, sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 maka Ho
diterima dan menolak Ha.
Tabel 4.14 Hasil Uji Simultan F Peningkatan Jumlah Anggota PJP
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
326.765 1
326.765 28.823
.000
b
Residual 1020.311
90 11.337
Total 1347.076
91 a. Dependent Variable: KPLS
b. Predictors: Constant, PJP
Sumber: Data Primer 2015
Hasil Uji Simultan F dapat dilihat pada tabel 4.14 bahwa nilai F diperoleh 28,8 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena tingkat
signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka variabel PJP berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan terhadap KPLS.
79
c. Uji signifikan parsial uji statistik T
Uji T dilakukan untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel independen yang diuji
pada tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji T dapat dilihat pada tabel
4.14, jika nilai probabilitas T lebih kecil dari 0,05 maka Ha
diterima dan menolak Ho, sedangkan jika nilai probabilitas T lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima dan menolak Ha.
Tabel 4.15 Hasil Uji T Kualitas pustakawan layanan sirkulasi KPLS
Sumber: Data Primer 2105 Hasil hipotesis:
Pengaruh PJP terhadap KPLS Hasil uji hipotesis T dapat dilihat pada tabel 4.15 variabel KPLS
mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.000. Hal ini berarti variabel PJP berpengaruh dan bersignifikan terhadap KPLS karena
tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PJP lebih kecil dari 0,05. Y
′= a+bX Y
′= 21,079+0,705X
Kategori