Dalam analisis regresi dilakukan Metode Enter karena dalam Metode Enter seluruh variabel akan dimasukkan ke dalam analisis untuk dapat diketahui
variabel mana yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Tabel 4.9 Variabels EnteredRemoved
Model Variabels
Entered Variabels
Removed Method
1 Tunjangan,
Insentif, Gajia .
Enter a All requested variabels entered.
Sumber : Hasil pengolahan SPSS. Tabel 4.9 di atas menjelaskan hasil dari variabel enteredremoved yaitu:
a. Variabels entered adalah variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan yakni variabel independent gaji, insentif dan tunjangan
b. Variabels removed adalah variabel yang dikeluarkan dalam persamaan dan tidak ada variabel independent yang dikeluarkan
c. Metode method yang digunakan adalah enter method
4.3.2 Pengujian Normalitas Data
Pengujian normalitas data dilakukan untuk melihat normal tidaknya sebaran data yang akan dianalisis. Model regresi yang baik adalah distribusi normal atau
mendekati normal. Untuk melihat normalitas data digunakan pendekatan grafik
yaitu Normality Probability Plot.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Uji Normalitas
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Dari gambar 4.2 di atas 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 kolmogrov-
smirnov pada tingkat signifikan 5 0,05, artinya variabel residual dinyatakan berdistribusi normal bila Asymp. Sig 2-tailed berada di atas nilai signifikan 0.05.
Hasil uji kolmogrov-smirnov dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.10 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 32
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.04530142
Most Extreme Differences Absolute
.174 Positive
.129 Negative
-.174 Kolmogorov-Smirnov Z
.982 Asymp. Sig. 2-tailed
.290 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
4.3.3 Pengujian heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan
lainnya. Jika variance dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka disebut homokedastisitas dan jika variance berbeda disebut
heteroksedastisitas. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas. Uji
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan grafik dan analisis statistik berupa Uji Glejser. Adapun hasil dari uji Glejser dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.11 Uji Glejser
Universitas Sumatera Utara
Regression Studentized Residual
2 1
-1 -2
-3 -4
R egressi
on S
tandardi zed
P redi
ct ed
V a
lu e
1
-1 -2
-3
Scatterplot Dependent Variable: Kinerja
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
B Std. Error
1 Constant
-.328 1.644
-.200 .843
Gaji .175
.109 .536
1.598 .121
Insentif .029
.036 .148
.824 .417
Tunjangan -.109
.059 -.626
-1.867 .072
a Dependent Variabel: absut
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Dari tabel 4.11 di atas dapat dilihat bahwa tidak mengarah terhadap
terjadinya heterokedastisitas. Hal ini ditunjukkan melalui tidak adanya satupun variabel independen yang signifikan secara statistic mempengaruhi variabel
dependen absolute Absut. Ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas
5.
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
4.3.4 Pengujian Multikolinearitas
