65
4.1.3 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dimaksudkan untuk mengetahui apakah model regresi penelitian memenuhi asumsi klasik yang Best Linier Unbias Estimator BLUE.
Uji asumsi klasik ini menguji persamaan model regresi yang dapat menghasilkan estimator linier yang baik dan tidak bias. Uji asumsi klasik digunakan untuk
memastikan bahwa model regresi berganda yang digunakan termasuk dalam kriteria baik atau tidak dengan cara mengujinya terlebih dahulu dengan
menggunakan uji normalitas, uji multikolinieritas, dan uji heterokedasitas.
4.1.3.1 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas dimaksudkan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya hubungan atau korelasi secara sempurna antar variabel
bebas independen Ghozali, 2005:5. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menguji ada tidaknya penyimpangan multikolinieritas dalam suatu
persamaan regresi adalah dengan melihat nilai VIF dan toleransi pada suatu model regresi. Menurut, Ghozali 2005:57, suatu model regresi yang tidak terjadi gejala
multikolinieritas jika memiliki nilai toleransi lebih dari 0,1 dan nilai variance inflation factor VIF kurang dari 10. Berikut ini disajikan nilai VIF dan nilai
toleransi yang diperoleh dalam model
Tabel 4.9 Besaran Nilai Toleransi dan Variance Inflation Factor VIF Variabel bebas
Toleransi VIF
Motivasi kerja X
1
Kepemimpinan kepala sekolah X
2
0,620 0,620
1,613 1,613
Sumber : Data Penelitian , Diolah Lampiran 5, Hal: 111
66
Berdasarkan hasil pengolahan dengan menggunakan program SPSS, didapatkan besarnya nilai toleransi masing-masing variabel yang lebih dari 0,1
dan nilai VIF tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas.
4.1.3.2 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas secara grafis dapat dilihat dari Multivariate Standardized scatterplot. Dasar pengambilannya apabila sebaran nilai residual
terstandar tidak membentuk pola tertentu namun tampak random dapat dikatakan bahwa model regresi bersifat homogen atau tidak mengandung
heteroskedastisitas. Pada gambar terlihat bahwa titik tersebar di sekitar nol pada sumbu vertikal dan tidak membentuk pola tertentu atau terlihat acak, sehingga
dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas. Secara statistik uji heteroskedasitas dapat dilihat dari tabel coefficients apabila
nilai koefisien parameter beta tidak signifikan atau lebih besar dari 0,05 maka regresi tersebut tidak terdapat heteroskedastisitas dengan uji park. Berdasarkan
lampiran pada tabel coefficients a dapat dilihat nilai beta pada motivasi kerja sebesar 0,469 lebih besar dari 0,05 dan nilai beta dari kepemimpinan kepala
sekolah 0,475 lebih besar dari 0,05 maka dalam model regresi tersebut tidak terdapat problem heteroskedastisitas. Lebih jelasnya pola scatter plot dari hasil
perhitungan diperlihatkan di bawah ini :
67
Gambar 4.5 Scatterplot Berdasarkan ketiga pengujian asumsi klasik di atas menunjukkan bahwa
model regresi berganda yang diperoleh tidak mengalami penyimpangan asumsi klasik sehinnga efisien untuk menggambarkan bentuk hubungan antar variabel
penelitian
4.1.4 Pengujian Hipotesis 4.1.4.1 Pengujian Secara Simultan Uji F
Kategori