89
3. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Hasil Uji Multikolonieritas Untuk mendeteksi adanya problem multiko, maka dapat
dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF serta besaran korelasi antar variabel independen. Tabel
4.17 menunjukkan hasil uji multikolonieritas pada penelitian ini.
Tabel 4.17 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF
1 Constant
7,561 4,449
1,025 ,310
KP ,402
,068 ,518
3,882 ,000
,991 1,009
DK ,412
,085 ,534
4,847 ,000
,995 1,005
BO ,295
,095 ,342
3,103 ,003
,995 1,005
a. Dependent Variable: K
Sumber : Data primer yang diolah Berdasarkan tabel 4.17 diatas terlihat bahwa nilai tolerance
mendekati angka 1 dan nilai variance inflation factor VIF disekitar angka 1 untuk setiap variabel, yang ditunjukkan dengan nilai
tolerance gaya kepemimpinan sebesar 0,991, disiplin kerja sebesar 0,995, dan budaya organisasi sebesar 0,995. Selain itu nilai VIF untuk
Gaya Kepemimpinan sebesar 1,019, disiplin kerja sebesar 1,019, dan budaya organisasi sebesar 1,005. Suatu model regresi dikatakan bebas
dari problem multiko apabila memiliki nilai VIF kurang dari 10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi
90 tidak terdapat problem multiko dan dapat digunakan dalam penelitian
ini. b. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen atau
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang
baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Tabel 4.18
Hasil Uji Normalitas Menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test
UJI NORMALITAS
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
53 Normal
Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 1,27484629
Most Extreme Differences
Absolute ,146
Positive ,146
Negative -,073
Kolmogorov-Smirnov Z 1,062
Asymp. Sig. 2-tailed ,209
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data primer yang diolah Pada tabel 4.18 uji selanjutnya yang digunakan adalah uji
kolmogorov-smirnov, diperoleh hasil output asymp. sig. 2-tailed sebesar 0,200 atau jauh diatas 0,05 menunjukkan bahwa angka
signifikan diatas 0,05 adalah data tersebut terdistribusi secara normal
.
91 c. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari
satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola
tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, yang diperlihatkan pada gambar 4.2
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Data primer yang diolah Berdasarkan gambar 4.2, grafik scatterplot menunjukkan
bahwa data tersebar di atas dan di bawah angka 0 nol pada sumbu
Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data
92 tersebut. Hal
ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model persamaan
regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi
kinerja pegawai
berdasarkan variabel
yang mempengaruhinya, yaitu
gaya kepemimpinan, disiplin kerja, dan budaya organisasi.
4. Hasil Uji Hipotesis
Kategori