i. Pada pernyataan kedelapanbelas
Anda menyukai setiap pekerjaan yang Anda kerjakan
sebanyak 3 orang atau 7,7 yang menyatakan sangat setuju, 12 orang atau 30,8 menyatakan setuju, 18 orang atau 46,2 menyatakan kurang
setuju, 6 orang atau 15,4 menyatakan tidak setuju, dan tidak ada orang yang menyatakan sangat tidak setuju. Hal ini menunjukkan bahwa hampir semua
karyawan pernah menyukai pekerjaan yang dimilikinya.. j. Pada pernyataan kesembilanbelas
Anda selalu menyelesaikan tugas yang diberikan sesuai target yang ditetapkan
sebanyak 1 orang atau 2,6 yang menyatakan sangat setuju, 13 orang atau 3,3 menyatakan setuju, 19 orang atau 48,7
menyatakan kurang setuju, 6 orang atau 15,4 menyatakan tidak setuju, dan tidak ada orang yang menyatakan sangat tidak setuju. Hal ini menunjukkan
bahwa masih banyak karyawan yang suka mengulur-ulur waktu dalam menyelesaikan pekerjaannya.
4.2.3 Analisis Statistik 4.2.3.1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi
data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau
tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
1. Pendekatan Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik
histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Hasil dari output SPSS
terlihat seperti Gambar 4.1 dan Gambar 4.2:
Gambar .4.1 Grafik P-P Plot
Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0
Gambar .4.2 Histogram Normalitas
Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.0
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.1 data berdistribusi normal ini dapat dilihat pada scatterplot terlihat titik yang mengikuti data disepanjang garis diagonal,
sedangkan pada Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar tersebut, di mana tidak menceng ke kiri atau ke
kanan. 2. Analisis Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang
didasarkan dengan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov K-S.
Tabel 4.8 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Sumber:Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 16.02011
Berdasarkan Tabel 4.8, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0.989, ini berarti nilainya di atas nilai signifikan 5 0.05. dengan kata lain
variabel tersebut berdistribusi normal.
Unstandardized Residual
N 39
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.28513182
Most Extreme Differences Absolute
.071 Positive
.071 Negative
-.067 Kolmogorov-Smirnov Z
.446 Asymp. Sig. 2-tailed
.989 a. Test distribution is Normal.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Heteroskedastisitas
