pengaruh negatif apabila dengan semakin lamanya masa kerja akan timbul kebiasaan pada tenaga kerja.
Menurut Handoko 2007 masa kerja dikategorikan menjadi dua: 1. Masa kerja baru : ≤ 3 tahun
2. Masa kerja lama : 3 tahun
Tabel 4.2 Gambaran Subjek Berdasarkan Masa Kerja
Masa Bekerja Jumlah N
Persentase
Masa kerja Baru ≤ 3 tahun
45 33
Masa kerja Lama 3 tahun 93
67 Total
138 100
Tabel 4.2 di atas menunjukkan bahwa jumlah subjek penelitian yang masa kerjanya di ≤ 3 tahun sebanyak 45 orang 33 dan yang masa kerjanya lebih dari 3
tahun berjumlah 93 orang 67.
B. Hasil Penelitian
1. Hasil Uji Asumsi
Sebelum melakukan analisa data menggunakan regresi linear berganda peneliti harus melakukan uji asumsi terlebih dahulu. Uji asumsi yang dilakukan
adalah sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah nilai residual yang dianalisis sudah terdistribusi sesuai dengan prinsip
–prinsip distribusi normal agar
Universitas Sumatera Utara
dapat digeneralisasikan pada populasi. Hasil uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Pengujian ini menyatakan data berdistribusi normal apabila
nilai signifikansi residu antar variabel data lebih besar dari 0,05.
Tabel 4.3 Uji Normalitas
Variabel Asymp.sig.2-tailed
Role Ambiguity 0.689
Role Conflict 0.826
Cyberloafing 0.614
Berdasarkan tabel 4.3 didapat nilai signifikan role ambiguity, role conflict, dan cyberloafing lebih besar dari 0,05 maka disimpulkan data berdistribusi
dengan normal.
b. Uji Linearitas
Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel role ambiguity dan role conflict berkorelasi secara linear dengan variabel cyberloafing. Kedua
variabel dikatakan memiliki hubungan yang linear jika p 0.05 untuk linearity dan p 0.05 untuk deviation from linearity.
Tabel 4.4 Uji Linearitas
Variabel Linearity
Deviation From Linearity
Cyberloafingrole ambiguity
0.026 0.170
Cyberloafingrole conflict 0.000
0.151
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil uji linieritas pada tabel 4.4 diatas diperoleh nilai signifikansi role ambiguity dan role conflict untuk linearity lebih kecil dari 0,05
p 0,05 dan untuk deviation from linearity signifikansi lebih besar dari 0,05 p 0,05. Hasil ini menunjukaan bahwa ketiga variabel memiliki hubungan yang
linier terhadap cyberloafing.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolineritas digunakan untuk menguji apakah ada korelasi antar variabel independen pada model regresi. Multikolinieritas dapat diuji dengan
melihat nilai tolerence dan nilai VIF Varience Inflation Factor. Multikolinearitas terjadi jika mempunyai nilai tolerence 0.1 dan VIF 10, dan
multikolinearitas tidak terjadi jika mempunyai nilai tolerence 0.1 dan VIF 10. Hasil uji multikoliearitas dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinieritas
Aspek Tolerance
VIF
Role ambiguity 0.869
1.151 Role conflict
0.869 1.151
Dari tabel hasil uji multikolinieritas diatas dapat dilihat nilai tolerance dan VIF dari variabel role ambiguity dan role conlfict menunjukkan nilai tolerence
0.1 dan VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Autokorelasi
