Analisis Statistik Teknik Analisis Data .1 Analisis Deskriptif

b. Uji Reliabilitas Peneliti menguji reliabilitas data menggunakan Cronbach Alpha, Yamin dan Kurniawan 2009:282. menyatakan Cronbach Alpha merupakan salah satu koefisien reliabilitas yang paling sering digunakan. Apabila nilai Cronbach Alpha minimal 0,70 maka data sudah dapat dikatakan reliabel. Tabel 3.4. Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .938 21 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013 Tabel 3.4. menjelaskan bahwa semua butir instrument reliable karena nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,938 lebih besar dari 0,70. 3.10 Teknik Analisis Data 3.10.1 Analisis Deskriptif Analisis deskriptif digunakan untuk merumuskan dan menafsirkan data yang telah dikumpulkan sehingga memberikan gambaran yang jelas mengenai persepsi pegawai terhadap pelatihan dan aktivitas manajerial yang dilakukan PT. Perkebunan Nusantara II Pabrik Gula Kwala Madu serta pengaruhnya terhadap kinerja pegawai.

3.10.2 Analisis Statistik

1. Analisis Regresi Linier Berganda Universitas Sumatera Utara Metode analisis regresi linier digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruhhubungan antara variabel independent Pelatihan dan aktivitas manajerial dan variabel dependent Kinerja Pegawai akan digunakan analisis regresi linear berganda multiple regression analysis. Peneliti menggunakan bantuan program software SPSS versi 17,0. Rumus perhitungan persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut: Y = a + b1 X 1 + b2 X 2 + e Dimana: Y = Kinerja pegawai X 1 = Pelatihan Pegawai X 2 = Aktivitas Manajerial a = konstanta b1, b2 = koefisien regresi e = standar error Model regresi linier berganda diatas harus memenuhi syarat asumsi klasik sebagai berikut: A. Uji Normalitas Uji normalitas memiliki tujuan agar mengetahui apakah residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal, disebabkan adanya nilai ekstrem data yang diambil. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk uji normalitas, yaitu: 1. Analisis Grafik Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu diagonal dari P-Plot atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara a. Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Apabila data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. 2. Analisis Statistik Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistik non parametrik Kolmogorof-Smirnov K-S. Menurut Sekaran 2008:181 bahwa, apabila pada hasil uji Kolmogorov Smirnov, nilai Asymp.Sig2-tailed lebih besar dari 0,05 α = 5, tingkat signifikan maka data berdistribusi normal. B. Uji Multikolinieritas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Ada atau tidaknya multikolinieritas antar variabel dapat diketahui dengan melihat nilai dari variance inflation factor VIF dari masing-masing variabel independent terhadap variabel dependent. Pengambilan Keputusannya: VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas Tolerence 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas Tolerence 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas Universitas Sumatera Utara C. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan kepengamatan lain. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala Heteroskedastisitas, yaitu: 1. Analisis Grafik Gejala Heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik Scatterplot. Apabila data yang berbentuk titik-titik tidak membentuk suatu pola atau menyebar, maka model regresi tidak terkena heteroskedastisitas. 2. Analisis Statistik Gejala Heteroskedastisitas juga dapat dideteksi melalui uji Glesjer. D. Uji F Uji Serentak Uji F uji serentak adalah untuk melihat apakah variabel independent secara bersama-sama serentak berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap variabel dependent. Melalui uji statistik dengan langkah-langkah sebagai berikut: H : b 1 = b 2 Artinya secara bersama-sama serentak tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independent pelatihan dan aktivitas manajerial terhadap variabel dependent kinerja pegawai. = 0 H a : b 1 ≠ b 2 ≠ 0 Universitas Sumatera Utara Artinya secara bersama-sama serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independent pelatihan dan aktivitas manajerial terhadap variabel dependent kinerja pegawai. Nilai f hitung akan dibandingkan dengan nilai f tabel H . Kriteria pengambilan keputusan, yaitu: diterima jika f hitung f tabel H pada α = 5 a diterima jika f hitung f tabel E. Uji t Uji Parsial pada α = 5 Uji t dimaksudkan untuk melihat secara parsial apakah ada pengaruh yang signifikan dari variabel independent X terhadap variabel dependent Y. Bentuk pengujiannya yaitu: H o H : bi = 0 variabel independent secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel dependent. a Nilai t : bi ≠ 0 variabel independent secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel dependent. hitung akan dibandingkan dengan nilai t tabel H . Kriteria pengambilan keputusan, yaitu: o diterima bila t hitung t tabel H pada α = 5 a ditolak bila t hitung t tabel F. Pengujian Koefisien Determinan R pada α = 5 2 Koefisien determinan R 2 bertujuan untuk mengetahui signifikansi variabel. Koefisien deteminasi melihat seberapa besar pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent. Koefisien determinan R 2 Universitas Sumatera Utara berkisar antara 0 nol sampai dengan 1 satu, 0 ≤ R 2 ≤ 1. Apabila deteminasi R 2 semakin kecil mendekati nol, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independent terhadap pengaruh variabel dependent semakin kecil. Hal ini berarti, model yang digunakan tidak kuat untuk menerangkan pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent, dan bila R 2 mendekati 1, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independent adalah besar terhadap variabel dependent. Hal ini berarti, model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh variabel independent yang diteliti terhadap variabel dependent. Universitas Sumatera Utara BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Perusahaan