46
menyatakan tidak setuju, 66 orang menyatakan kurang setuju, 13 orang menyatakan setuju, dan 1 orang menyatakan sangat tidak
setuju. 10.
Pada butir pernyataan 10 mengenai semua masyarakat dapat mendaftar keanggotaan BPJS dengan mudah, diketahui ada 28
orang menyatakan tidak setuju, 59 orang menyatakan kurang setuju, 10 orang menyatakan setuju, dan 3 orang menyatakan
sangat tidak setuju.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat diperkirakan yang tidak bias dan efesiensi maka dilakukan pengujian
asumsi klasik yang harus dipenuhi, yang pertama adalah uji normalitas. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan
pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogrov-Smirnov. 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.
47
Gambar 4.1
Grafik Histogram Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2015
Gambar 4.2
Grafik Normal P-P Plot Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2015
48
Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa hubungan dari variabel M otivasi dan Pengalaman Kerja terhadap Kinerja adalah berdistribusi normal, hal
ini ditunjukkan oleh gambar histogram yang tidak terlihat menceng ke kiri maupun ke kanan. Sedangkan pada Gambar 4.2 data berdistribusi normal dapat
dilihat pada scatterplot, terlihat titik-titik yang mengikuti garis diagonal. 2. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian
normalitas yang berdasarkan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov- Smirnov K-S untuk memastikan apakah data benar berdistribusi normal.
Tabel 4.8 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
100
Normal Parameters
a,b
Mean
0E-7
Std. Deviation
3.46770524
Most Extreme Differences
Absolute
.080
Positive
.080
Negative
-.049
Kolmogorov-Smirnov Z
.805
Asymp. Sig. 2-tailed
.537
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2015
Berdasarkan Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.537, dan diatas nilai signifikan 0.01, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z yakni 0.805 lebih kecil dari 1.97
49
berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau dengan kata lain data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
