One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
54 14.5370370
1.35497869 .209
.209 -.122
1.013 .058
N Mean
Std. Deviati on Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negati ve Most Extrem e
Di fferences
Kolmogorov-Sm irnov Z As ymp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Predicted
Value
Test di stribution is Norm al. a.
Calculated from data. b.
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dalam hal ini berdasarkan
pengujian normalitas menggunakan nilai Kolmogorov Smirnov yang bernilai 1.013 dan signifikan pada 0.058 yang lebih besar dari 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa
asumsi normalitas untuk data residual telah terpenuhi. Nilai residual mengikuti sebaran normal. Hal ini juga dibuktikan dengan melihat histogram dari sebaran
residual yang berbentuk lonceng.
2. Uji Multikolinieritas
Coefficient Correlations
a
1.000 .129
-.048 -.685
-.745 .129
1.000 .085
-.129 -.054
-.048 .085
1.000 -.357
.315 -.685
-.129 -.357
1.000 .178
-.745 -.054
.315 .178
1.000 .025
.001 -.001
-.020 -.023
.001 .003
.000 -.001
-.001 -.001
.000 .007
-.005 .005
-.020 -.001
-.005 .033
.006 -.023
-.001 .005
.006 .039
X3 X1_2
X1 X1_1
X2 X3
X1_2 X1
X1_1 X2
Correlations
Covariances Model
1 X3
X1_2 X1
X1_1 X2
Dependent Variable: Y a.
Universitas Sumatera Utara
Coeffi cients
a
23.742 3.177
7.472 .000
.080 .181
.098 .441
.661 .243
4.112 -.020
.059 -.037
-.338 .737
.974 1.026
.156 .081
.250 1.915
.061 .703
1.422 .102
.196 .118
.521 .605
.235 4.251
-.425 .159
-.822 -2. 672
.010 .126
7.921 Const ant
X1_1 X1_2
X1 X2
X3 Model
1 B
St d. E rror Unstandardized
Coeffic ients Beta
St andardiz ed Coeffic ients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Y a.
Uji multikolinieraitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable indipenden. Melihat hasil besaran nilai
korelasi antara variable indipenden tampak bahwa pada variable X2 Deskripsi kerja dengan X3 Lingkungan Kerja mempunyai korelasi cukup tinggi sebesar -0.745 atau
sekitar 74.5. Namun karena korelasi ini masih dibawah 80 maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinieritas yang serius. Hal ini juga didukung dengan nilai
Tolerance setiap variabel indipenden yang tidak ada satupun berada dibawah 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel indipenden. Hail nilai Variance Inflation
Factor VIF juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satupun variabel indipenden yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada
multikolinieritas antar variabel indipenden dalam model regresi.
3. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode 1 dengan kesalahan pada periode t-
1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Masalah autokorelasi umumnya terjadi pada regresi yang datanya time series.
Universitas Sumatera Utara
Ru ns T e st
-.2 6860 26
28 54
15 -3. 567
.00 0 Te st V alue
a
Ca ses Te st V alue Ca ses = Test Valu e
To tal C ases Nu mbe r of Runs
Z As ymp . Sig . 2- taile d
Un stan dard iz ed Res idua l
Me dian a.
Hasil output SPSS menunjukkan bahwa nilai test adalah -0.26860 dengan probabilitas signifikan sebesar 0.000 dapat disimpulkan terdapat
autokorelasi antar nilai residual.
4. Uji Heteroskedastisitas
