Gambar 4.1 dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal. Selain itu,
uji normalitas juga dapat dilakukan dengan menggunakan uji kolmogorov- sumirnov pada tingkat signifikan 5 0,05. Hasil uji kolmogrov-Sumirnov
dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut:
Tabel 4.6
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 32
Normal Parametersa,b Mean
,0000000 Std. Deviation
1,56984285 Most Extreme
Differences Absolute
,139 Positive
,139 Negative
-,107 Kolmogorov-Smirnov Z
,789 Asymp. Sig. 2-tailed
,563 a Test distribution is Normal.
b Calculated from data
Sumber : Data Primer Diolah 2009.
Pada Tabel 4.6 dapat dilihat bahwa data berdistribusi normal karena nilai Asympy.Sig 2-tailed sebesar 0,563 diatas tingkat signifikansi 0,05 atau 5 .
Atau Asympy.Sig 2-tailed 0,05.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan grafik dan analisis statistic berupa Uji Glejser.
Universitas Sumatera Utara
Regression Studentized Residual
2 -2
-4
R e
g re
s s
io n
S ta
n d
a rd
iz e
d P
re d
ic te
d
V a
lu e
2 1
-1 -2
-3
Scatterplot Dependent Variable: Kinerja Karyawan
Gambar 4.2 : Pengujian Heteroskedastisitas. Sumber : Hasil SPSS 2010
Pada Gambar 4.2 dapat dilihat bahwa titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di
bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini tidak terjadi heteroskedasitisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memperdiksi
keputusan menabung berdasarkan variabel independenntnya.
Tabel 4.7
UJI Glejser
Mo del
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta B
Std. Error 1
Constant -1,374
2,356 -,583
,564 Gaya Kepemimpinan
-,011 ,076
-,025 -,142
,888 Lingkungan Kerja
,170 ,100
,304 1,696
,101 a Dependent Variable: Absut
Sumber : Hasil SPSS 2010
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa tidak terdapat satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen.
Hal ini terlihat dari probabilitas variabel bebas di atas signifikansi 5 . Jadi dapat dinyatakan bahwa model regresi tidak mengarah adanya
heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinieritas
Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
indenpenden manakah yang dijelaskna oleh variabel dependen lainnya. Tolerance adalah mengukur variabalitas variabel independent yang terpilih
yang tidak dijelaskan variabel independent lainnya. Nilai yang dipakai untuk Tolerance 0,1 dan VIF 1, maka tidak terjadi multikolinieritas.
Tabel 4.8 Uji Multikolinieritas
Coeffi cients
a
-,597 3,443
-,173 ,864
,669 ,111
,702 6,007
,000 ,975
1,025 ,317
,146 ,253
2,162 ,039
,975 1,025
Const ant Gaya K epemimpinan
Lingkungan Kerja Model
1 B
St d. E rror Unstandardized
Coeffic ient s Beta
St andardiz ed Coeffic ient s
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Kinerja Karyawan a.
Sumber : Hasil SPSS 2010.
Berdasarkan Tabel 4.8 memperlihatkan semua nilai variabel independent memiliki nilai Tolerance 0,1 dan VIF 1. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
model regresi ini tidak terjadi multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
D. Analisis Regresi Berganda 1. Uji Serempak Uji-F
