BAB II TINJAUAN PUSTAKA
3.4 Metode Analisa Data
3.4.2 Analisa Regresi Berganda
Analisa regresi berganda ini digunakan untuk membuktikan hipotesa 2 yaitu apakah variabel umur, pendidikan, jam kerja, dan pengalaman kerja
mempengaruhi produktivitas pekerja. Variabel bebasnya adalah umur,
pendidikan, jam kerja, dan pengalaman kerja. Sedangkan variabel terikatnya adalah produktivitas.
Bentuk model dirumuskan sebagai berikut : Y = f (X1, X2, X3, X4) Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4+ E Dimana : Y = Produktivitas X1 = Umur X2 = Pendidikan X3 = Jam kerja X4 = Pengalaman kerja a = Konstanta b1,b2,b3,b4 = Koefisien regresi
E = error ( variabel pengganggu) A. Uji Signifikasi Umum (Uji F)
Untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat, digunakan uji F. Rumus uji F sebagai berikut:
F = ) 1 k n /( JK k / JK res reg
D
Diimmaanna a :: JJKKregreg == jumjumlah lah kuakuadradrat ret regrgresiesi JK
JKresres == jumjumlah lah kuakuadradrat rt resiesidudu k
k == bbaannyyaakknnyya va vaarriiaabbeel l bbeebbaass n
n == bbaannyyaak k ssuubbyyeek k
Apabila nilai signifikasi F lebih kecil dari 5% atau F
Apabila nilai signifikasi F lebih kecil dari 5% atau Fhitunghitung > F> Ftabeltabel makamaka dinyatakan signifikan, yang berarti bersama-sama variabel bebas dinyatakan signifikan, yang berarti bersama-sama variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat dan sebaliknya bila segnifikan F lebih berpengaruh terhadap variabel terikat dan sebaliknya bila segnifikan F lebih besar dari 5% atau F
besar dari 5% atau Fhitunghitung< F< Ftabeltabel, berarti secara bersama-sama variabel bebas, berarti secara bersama-sama variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikatnya.
tidak berpengaruh terhadap variabel terikatnya. B.
B. Uji SigniUji Signifikasfikasi Parsial (Uji Parsial (Uji t)i t)
Untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel bebas secara parsial Untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel bebas secara parsial terhadap variabel teri
terhadap variabel terikat, digunakan uji t kat, digunakan uji t dengan rumusdengan rumus sebagai berikut:sebagai berikut: tt == ii ii Sb Sb b b D
Diimmaanna a :: bbii = ko= koefefisisieien rn regegreresisi Sb
Sbii == ssttaannddaarr error error koefisien regresikoefisien regresi Apabila nilai signifikan t lebih kecil dari 5% atau t
Apabila nilai signifikan t lebih kecil dari 5% atau thitunghitung > > tttabeltabel, maka, maka dinyatakan signifikan yang berarti secara parsial variabel bebas berpengaruh dinyatakan signifikan yang berarti secara parsial variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat dan sebaliknya apabila t lebih besar dari 5% atau terhadap variabel terikat dan sebaliknya apabila t lebih besar dari 5% atau tthitunghitung < < tttabel,tabel,maka secara parsial variabel bebas tidak berpengaruh terhadapmaka secara parsial variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
C. Uji Asumsi Klasik C. Uji Asumsi Klasik
Agar estimasi
Agar estimasi dari koefisien dari koefisien regresi tidak regresi tidak bias maka diperlukanbias maka diperlukan adanyaadanya pengujian dan upaya untuk menanggulangi permasalahan terhadap ada pengujian dan upaya untuk menanggulangi permasalahan terhadap ada tidaknya asumsi klasik sehingga keputusan mendekati sebenarnya.
tidaknya asumsi klasik sehingga keputusan mendekati sebenarnya. 1. Uji Multikolinieritas
1. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah terdapat Uji multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah terdapat hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua varia
variabelbel dari modedari model regresl regresi.i.
Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi linier berganda, dapat dilihat dari beberapa hal :
linier berganda, dapat dilihat dari beberapa hal : 1.
1. KoefiKoefisien kosien korelasrelasi sederi sederhana. Khana. Koefisioefisien koreen korelasi dlasi derajaerajat nol yt nol yangang diperoleh diuji signifikansinya pada derajat kepercayaan 5% dengan diperoleh diuji signifikansinya pada derajat kepercayaan 5% dengan hipotesa sebagai berikut :
hipotesa sebagai berikut :
HO : tidak ada multikolinearitas HO : tidak ada multikolinearitas HI
HI : : ada ada multikolinearitasmultikolinearitas
Apabila korelasi derajat nol yang diperoleh pada taraf signifikan 5% Apabila korelasi derajat nol yang diperoleh pada taraf signifikan 5%
ditol
ditolak., sehingak., sehingga dapat disimpulga dapat disimpulkan bahwa terdapkan bahwa terdapatat hubungahubungan liniern linier antara kedua variabel b
antara kedua variabel bebas (terjadi multikolinearitas).ebas (terjadi multikolinearitas). 2.
2. Dengan Dengan menggunamenggunakan Tolkan Tolerance erance dan Vardan Variance Iiance Inflatinflation Faon Factor (ctor (VIF)VIF),, tolerance dan VIF adalah ukuran pendeteksi gejala terjadinya tolerance dan VIF adalah ukuran pendeteksi gejala terjadinya Multikolinearitas dimana,
VIF VIF == j j R R22 1 1 1 1 1-R 1-R22 j = Tolerance j = Tolerance
Jika VIF>10 maka terjadi multikolinearitas. Jika tolerance=1 berarti Jika VIF>10 maka terjadi multikolinearitas. Jika tolerance=1 berarti tidak ada korelasi antara variabel bebasnya, tetapi jika tolerance=0 maka tidak ada korelasi antara variabel bebasnya, tetapi jika tolerance=0 maka terjadi korelasi sempurna antar variabel bebasnya.
terjadi korelasi sempurna antar variabel bebasnya. 2. Uji Heteroskedastisitas
2. Uji Heteroskedastisitas
Heterokedastisitas adalah suatu keadaan dimana masing-masing Heterokedastisitas adalah suatu keadaan dimana masing-masing kesalahan pengganggu mempunyai varians yang berlainan. Uji ini kesalahan pengganggu mempunyai varians yang berlainan. Uji ini dipergunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara error term dipergunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara error term dengan variabel independent. Jika nilai signifikan yang diperoleh dari dengan variabel independent. Jika nilai signifikan yang diperoleh dari metode ini kurang dari 0,05 maka
metode ini kurang dari 0,05 maka teleh terjadi heteroskedastisitas.teleh terjadi heteroskedastisitas. 3. Uji Normalitas
3. Uji Normalitas
Untuk mengetahui apakah asumsi kenormalan ini sudah terpenuhi Untuk mengetahui apakah asumsi kenormalan ini sudah terpenuhi ataukah tidak, maka menggunakan uji chi
ataukah tidak, maka menggunakan uji chi square square terhadap nilai standarterhadap nilai standar residual hasil persamaan regresi. Hasil uji chi square lebih kecil dari 0,05 residual hasil persamaan regresi. Hasil uji chi square lebih kecil dari 0,05 (5%) maka terdistribusi normal dan sebaliknya