64
C. ANALISIS DATA PENELITIAN
1. Uji Asumsi
a. Uji Normalitas Residual
Uji normalitas merupakan upaya untuk mengecek apakah data penelitian kita berasal dari populasi yang sebarannya normal Siregar,
2013. Uji normalitas dapat dilakukan dengan menghitung skor Z pada analisis Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS versi 16. Umumnya data
akan dikatakan terdistribusi normal jika nilai p atau Asymp. Sig. 2- tailed lebih besar dari 0,05 Santoso, 2010. Selain itu bisa mengunakan
cara melihat sebaran residu menggunakan Normal Q-Q plots. Data terdistribusi normal jika sebaran data mendekati atau sejajar dengar garis
normal yang melintang. Mengingat penelitian ini menggunakan variabel mediator maka akan ditampilkan 4 model regresi beserta kolom
Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 4.7 Hasil Uji Asumsi Normalitas
Variabel Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed
LMX dan Psy.Ownership 0,834
0,476 Psy.Ownership dan prosocial
voice 1,320
0,061 LMX dan prosocial voice
1,330 0,058
LMX, psy.ownership
dan prosocial voice
1,142 0,147
Hasil tabel 4.7 menunjukkan skor Asymp.Sig. 2-tailed pada model regresi LMX dan psychological ownership sebesar 0,476.
65
Kemudian pada model kedua, yaitu regresi psychological ownership dan prosocial voice nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,061. Nilai 0,058 pada
kolom Asymp. Sig. 2-tailed merupakan hasil regresi pada variabel LMX dan prosocial voice. Lalu yang terakhir, uji normalitas model regresi
LMX, psychological ownership, prosocial voice diperoleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,147. Dengan demikian, diketahui seluruh model
regresi di atas memiliki nilai Asymp. Sig. 2-tailed yang lebih besar dari 0,050 sehingga dapat dikatakan sebaran residu pada seluruh model regresi
terdistribusi normal.
b. Uji Linearitas
Setelah menguji sebaran data terdisibusi normal atau tidak, peneliti melakukan uji linearitas untuk melihat apakah hubungan antar variabel
yang hendak dianalisis mengikuti garis lurus Santoso, 2010. Hal ini akan mudah dipahami dengan logika berikut “jika ada peningkatan atau
penurunan kuantitas disuatu variabel akan diikuti secara linear oleh peningkatan atau penurunan pada kuantitas variabel yang lainnya”
Gunawan, 2015. Uji asumsi linieritas dilakukan dengan metode statistik test for linearity Santoso, 2010. Hubungan antar variabel akan
mengikuti model linear jika pada baris linearity diperoleh nilai signifikasinsi lebih kecil dari 0,05.
66
Tabel 4.8 Uji Asumsi Linearitas
Variabel Sum
of Squares
Df Mean
Square F
Linearity Sig.
LMX dan
Psy.Ownership 340,612
1 340,612
23,899 ,000
Psy.Ownership dan
prosocial voice 59,053
1 59,053
7,800 ,006
LMX dan
prosocial voice
352,479 1
352,479 60,909
,000
Tabel 4.8 memberikan informasi semua nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan uji asumsi linearitas telah
terpenuhi. Artinya, seluruh variabel dalam penelitian ini memiliki hubungan yang linear antara satu variabel dengan variabel yang lain.
c. Uji Heteroskedastisitas
Kategori