63
yang telah terdistribusi normal juga bisa diketahui dengan melihat grafik plot yang ditunjukkan pada gambar 4.2. Menurut Ghozali 2005
pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu jika data titik menyebar di
sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi normal.Pada gambar tersebut
dapat terlihat bahwa penyebaran data titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, oleh sebab itu dapat diketahui
bahwa data telah terdistribusi dengan normal.
4.4.2 Uji Multikolinearitas
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas pada model regresi linier berganda yang dihasilkan dapat dilakukan dengan menghitung
nilai Variance Inflation Factor VIF dari masing-masing variabel bebas dalam model regresi.
Tabel 4.15 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Disiplin Kerja ,679
1,473 Motivasi
,978 1,022
Kepuasan Kerja ,689
1,452 a. Dependent Variable: Prestasi Kerja
64
Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa pada bagian collinerity statistic
, nilai VIF pada seluruh variabel bebas lebih kecil dari 10, dimana nilai VIF untuk variabel disiplin kerja X1 adalah sebesar 1,473, variabel
motivasi X2 adalah sebesar 1,022, dan variabel kepuasan kerja X3 adalah sebesar 1,452 yang artinya seluruh variabel bebas pada penelitian ini tidak
ada gejala multikolinearitas.
4.4.3 Uji Heterokedastisitas
Menurut Ghozali 2005 Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi heterokedastisitas.Cara untuk
menentukan ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik scatterplot pada gambar 4.3.Dasar pengambilan keputusannya
menurut Ghozali 2005 adalah sebagai berikut: 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka mengindikasikan telah terjadi
heterokedasitas. 2.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar dibawah angka o dan y, maka tidak heterokedasitas.
Berikut ini peneliti menampilkan grafik scatterplot untuk melihat hasiluji heterokedastisitas dalam penelitian ini pada gambar 4.3:
65
Gambar 4.3
Pada gambar 4.3 pada grafik Scatterplot diatas dapat terlihat bahwa titik data menyebar secara acak dan tidak terlihat suatu pola tertentu, dan
pada grafik scatterplot diatas juga dapat terlihat bahwa titik tersebar diatas maupun dibawah sumbu y dan angka 0. Oleh karena itu dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi heterokedastisitas di dalam penelitian ini, dan model regresi ini layak dipakai dalam penelitian.
4.4.4 Uji Autokorelasi
