Hasil Uji Asumsi Klasik

IV.1.4. Hasil Uji Asumsi Klasik

Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik, pengujian ini di lakukan untuk mendeteksi terpenuhinya asumsi- asumsi dalam model regresi berganda dan untuk menginterprestasikan agar data lebih relevan dalam menganalisis. IV.1.4.1. Hasil uji normalitas hipotesis pertama Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah model regresi antara variabel dependent terikat dan variabel independent bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak yang dapat dilihat dengan menggunakan normal histogram dan p-plot. Data dalam keadaan normal apabila distribusi data menyebar di sekitar garis diagonal serta dapat dilihat dari kurva normal yang tidak condong ke kiri dan ke kanan histogram. Selain dengan metode grafik juga dapat digunakan analisis statistk dengan menggunakan pendekatan kolmogorv-Smirov. 1. Pendekatan Grafik Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan analisis grafik dilihat pada Gambar IV.2 sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah. Gambar IV.2. Hasil Uji Normalitas Histogram Hipotesis Pertama Dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal, dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng kanan maupun menceng kiri atau normal. Dalam hal ini berarti H diterima yang berarti data residual berdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah. Gambar IV.3. Hasil Uji Normalitas P-P Plot Hipotesis Pertama Berdasarkan Gambar IV.3 dapat dilihat bahwa penyebaran data berada pada sekitar garis diagonal dan mengikuti garis arah diagonal, maka nilai residual terstandarisasi. Dengan demikian maka model regresi hipotesis pertama tersebut memenuhi asumsi normalitas. 2. Pendekatan Kolmogorv-Smornov Analisis Statistik dengan menggunakan uji Kolmogorv-Smirnov K-S, diperoleh hasil seperti yang dapat dilihat pada Tabel IV.41 sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara Tabel IV.41. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Unstandardized Residual N 43 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 4.60332751 Most Extreme Differences Absolute .158 Positive .158 Negative -.085 Kolmogorov-Smirnov Z 1.035 Asymp. Sig. 2-tailed .234 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Dari Tabel IV.41 diperoleh nilai Kolmogrov-Smirnov Z Z tabel yaitu 1,0351,96 atau nilai signifikan variabel residual α yaitu 0,234 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi normal atau model telah memenuhi asumsi normalitas. IV.1.4.2. Hasil uji multikolinieritas hipotesis pertama Multikolinieritas adalah suatu keadaan di mana variabel lain independent saling berkorelasi satu dengan lainnya. Persamaan regresi berganda yang baik adalah persamaan yang bebas dari adanya multikolinieritas antara variabel independent. Hasil pengujian multikolinieritas pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel IV.42. Tabel IV. 42. Hasil Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama Collinearity Statistics Model Tolerance VIF 1 Constant Lingkungan_Kerja ,638 1,568 Motivasi_Kerja ,638 1,568 a Dependent Variable: Komitmen _Pegawai Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah Universitas Sumatera Utara Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel IV.42 menunjukkan tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,1 atau nilai VIF setiap variabel bebas kurang dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi masalah multikolenieritas. IV.1.4.3. Hasil uji heteroskedastisitas hipotesis pertama Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tidak tetap atau berbeda. Model regresi yang baik adalah tidak terjadinya heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas dengan menggunakan metode grafik dapat dilihat pada Gambar IV.4 berikut ini: Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah. Gambar IV.4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Pertama Universitas Sumatera Utara Dari Gambar IV.4 dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik- titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. IV.1.4.4. Hasil uji normalitas hipotesis kedua Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah model regresi antara variabel dependent terikat dan variabel independent bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak yang dapat dilihat dengan menggunakan normal histogram dan p-plot. Selain itu dapat pula digunakan pendekatan kolmogorv-Smirov. 1. Pendekatan Grafik Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan analisis grafik dilihat pada Gambar IV.5. sebagai berikut: Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah. Gambar IV.5. Hasil Uji Normalitas Histogram Hipotesis Kedua Universitas Sumatera Utara Dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal, dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng kanan maupun menceng kiri atau normal. Dalam hal ini berarti H o diterima yang berarti data residual berdistribusi normal. Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah. Gambar IV.6. Hasil Uji Normalitas P-P Plot Hipotesis Kedua Berdasarkan Gambar IV.6 dapat dilihat bahwa penyebaran data berada pada sekitar garis diagonal dan mengikuti garis arah diagonal, maka nilai residual terstandarisasi. Dengan demikian maka model regresi hipotesis pertama tersebut memenuhi asumsi normalitas. Universitas Sumatera Utara 2. Pendekatan Kolomogorov-Smirnov Analisis Statistik dengan menggunakan uji Kolomogorov-Smirnov K-S, diperoleh hasil seperti yang dapat dilihat pada Tabel IV.43 sebagai berikut: Tabel IV.43. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Unstandardiz ed Residual N 43 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.92512189 Most Extreme Differences Absolute .143 Positive .143 Negative -.100 Kolmogorov-Smirnov Z .936 Asymp. Sig. 2-tailed .345 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Dari tabel IV.43 diperoleh nilai Kolmogrov-Smirnov Z Z tabel yaitu 0,9361,96 atau nilai signifikan variable residual α yaitu 0,345 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi normal atau model telah memenuhi asumsi normalitas. IV.2. Pembahasan IV.2.1. Pengujian Hipotesis Pertama IV.2.1.1. Hasil regresi berganda Pengujian hipotesis pertama yang berbunyi Lingkungan Kerja dan Motivasi Kerja berpengaruh terhadap Komitmen Pegawai PT. BRI, Tbk Cabang Iskandar Muda Medan. Dalam hal ini, PT. BRI, Tbk Cabang Iskandar Muda Medan dalam meningkatkan komitmen kerja pegawai melakukan pendekatan terhadap lingkungan Universitas Sumatera Utara