menunjukkan bahwa sebagian responden merasa bahwa Hubungan dengan pimpinan dan rekan kerja harmonis.
4.2.2 Analisis Regresi Linear Berganda Metode analisis regresi linier berfungsi untuk mengetahui
pengaruhhubungan antara variabel independent Kesejahteraan Karyawan dan Promosi Jabatan dan variabel dependent semangat kerja akan digunakan
analisis regresi linear berganda multiple regression analysis. Peneliti menggunakan bantuan program software SPSS versi 17,0 untuk memperoleh hasil
yang lebih terarah, dengan menggunakan metode Enter. Metode Enter dilakukan dengan memasukkan semua variabel bebas sebagai variabel prediktor. Seluruh
variabel akan dimasukkan ke dalam analisis untuk mengetahui apakah variabel independent mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap variabel
dependent. Sebelum melakukan analisis regresi berganda, penulis melakukan
pengujian asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mendapatkan hasil penelitian yang BLUE Best Linier Unbiased Estimation atau perkiraan yang
efisien dan tidak bias. Kriteria pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi sebagai berikut :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal,
Universitas Sumatera Utara
karena terdapat nilai ekstrem data yang diambil. Pada uji normalitas ada dua cara yang dapat digunakan yaitu:
a. Analisis Grafik
Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu diagonal dari P-Plot atau dengan melihat histogram dari
residualnya. Dasar pengambilan keputusan sebagai berikut: Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas. 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.
Universitas Sumatera Utara
Hasil dari analisis Grafik P-Plot uji normalitas adalah sebagai
berikut :
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013 Gambar 4.1
Hasil Uji Normal P-P Plot Regression Standardized Residual
Pada Gambar 4.1, P-P Plot menunjukkan bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh berdistribusi normal. b.
Analisis Statistik Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistik non
parametrik Kolmogorof-Smirnov K-S. Apabila nilai Kolmogorof- Smirnov Z
≤ Z tabel atau nilai asymp. Sig. 2 tailed α maka data dinyatakan berdistribusi normal. Berikut adalah Tabel 4.10 hasil uji
Kolmogorov Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 43
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.79903519
Most Extreme Differences Absolute
.097 Positive
.070 Negative
-.097 Kolmogorov-Smirnov Z
.639 Asymp. Sig. 2-tailed
.808 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013
Pada Tabel 4.7 diatas bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,808 lebih besar dari 0,05, sehingga model regresi yang didapat berdistribusi normal.
2. 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 dilihat dari nilai variance inflation factor VIF untuk masing-masing variabel
independent terhadap variabel dependent. Pengambilan Keputusannya:
VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas
Universitas Sumatera Utara
Tolerence 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
Tolerence 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas Pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.11 berikut ini:
Tabel 4.8 Hasil Uji Multikolineritas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
13.563 3.536
3.836 .000
KesejateraanKaryawan .214
.066 .416
3.245 .002
.788 1.269
PromosiJabatan .316
.102 .397
3.102 .004
.788 1.269
a. Dependent Variable: SemangatKerja
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai VIF sebesar 1,2695 dan 1,2695, Maka tidak terdapat multikolinearitas dan Tolerance sebesar 0.7880,1 dan
0,7880,1, maka tidak terdapat multikolinearitas. Hal ini berarti pada variabel independent, yaitu Kesejahteraan Karyawan dan Promosi Jabatan tidak terdapat
hubungan linier sempurna atau pasti, diantara variabel tersebut sehingga model regresi layak digunakan.
Universitas Sumatera Utara
3. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain. Gejala heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan 2 cara yaitu:
a. 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.
Berikut adalah gambar Scatterplot untuk uji heteroskedastisitas :
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013 Gambar 4.2
Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.2 terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun
dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
b. Analisis Statistik
Gejala heteroskedastisitas dapat juga dideteksi melalui Uji Glejer. Tabel 4.12 berikut ini menampilkan hasil pengujian
heteroskadastisitas dengan Uji Glejser.
Tabel 4.9 Uji Glejer
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1.291 1.843
.700 .488
KesejateraanKaryawa n
.054 .034
.267 1.563
.126 PromosiJabatan
-.089 .053
-.286 -1.674
.102 a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013
Universitas Sumatera Utara
Pada table 4.9 dapat dilihat bahwa variabel Kesejahteraan Karyawan dan Promosi Jabatan signifikan terhadap variabel terikat. Hal ini ditunjukkan oleh
nilai signifikasi α sig 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa data Kesejahteraan Karyawan dan Promosi Jabatan bebas dari heteroskedastisitas.
4.2.3 Uji Hipotesis
