Uji Heteroskedastisitas Uji Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas

72

4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu variabel pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu : 1. Metode Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedasitastisitas. 73 Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2015 Gambar 4.4 Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas Berdasarkan Gambar 4.4 dapat terlihat dari grafik Scatterplot yang disajikan, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada data residual. 2. Uji Glejser Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. 74 Tabel 4.9 Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 2,294 1,642 1,397 ,167 Kepribadian -,129 ,067 -,382 -1,940 ,056 Kepuasankerja ,105 ,062 ,335 1,701 ,093 a. Dependent Variable: absut Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2015 Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel indepnden yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel depanden absolut Ut absUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 0,05, jadi disimpulkan model regresi tidak mempengaruhi heteroskedastisitas.

4.2.3.3 Uji Multikolinieritas