84
16. Pada pernyataan “Saya mencari informasi mengenai lowongan pekerjaan
di tempat lain ”, menyatakan sangat setuju sebanyak 8 orang 12,1,
responden yang menyatakan jawaban setuju sebanyak 35 orang 53,0, menyatakan jawaban kurang setuju sebanyak 17 orang 25,8,
menyatakan jawaban tidak setuju sebanyak 6 orang 9,1, dan tidak ada
responden yang menyatakan jawaban sangat tidak setuju.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk menguji apakah data memenuhi asumsi klasik. Hal ini dilakukan untuk menghindari terjadinya estimasi yang bias,
mengingat tidak semua data dapat diterapkan regresi.
Kriteria pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
4.2.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mengikuti atau mendekati distribusi normal. Untuk mengetahui distribusi sebuah data
normal atau tidak, dilakukan dengan pendekatan histogram, grafik, dan Kolmogorov-Smirnov.
1. Pendekatan Histogram
Pada grafik histogram, dikatakan variabel berdistribusi normal pada grafik histogram yang berbentuk lonceng apabila distribusi data tersebut tidak menceng
kekiri atau menceng kekanan.
Universitas Sumatera Utara
85
Sumber: Hasil Pengolahan data primer dengan SPSS, data diolah 2016
Gambar 4.2 Uji Normalitas Histogram
2. Pendekatan Grafik
Cara lainnya melihat uji normalitas dengan pendekatan grafik. PP plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang
didapat dari sampel sumbu y. Apabila plot keduanya berbentuk linier dapat didekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual
menyebar normal.
Sumber: Hasil Pengolahan data primer dengan SPSS, data diolah 2016
Gambar 4.3 Uji Normalitas Grafik PP Plot
Universitas Sumatera Utara
86 Pada Gambar 4.3, dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis
diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa data yang diperoleh berdistribusi normal.
3. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Tabel 4.8 Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Hasil Pengolahan data primer dengan SPSS, data diolah 2016
Menurut Situmorang Lufti 2014:121 apabila pada hasil uji Kolmogorov-Smirnov, nilai Asymp Sig 2-tailed lebih besar dari nilai signifikan
0,05 dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z lebih kecil dari 1,97 maka data dikatakan normal. Pada Tabel 4.13 dapat dilihat nilai Asymp Sig 2-tailed 0,991 lebih besar
dari 0,05 dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z 0,436 lebih kecil dari 1,97 sehingga model regresi yang diperoleh adalah berdistribusi normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 66
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 4.88202554
Most Extreme Differences
Absolute .054
Positive .043
Negative -.054
Kolmogorov-Smirnov Z .436
Asymp. Sig. 2-tailed .991
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
87
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
