67 Selanjutnya Tabel 22 Anova untuk variabel keterikatan kerja dan kualitas
kehidupan kerja menunjukkan bahwa nilai F sebesar 121,436 dengan sig. pada Linearity = 0,00 nilai p 0,05. Dengan demikian asumsi linearitas keterikatan
kerja dan kualitas kehidupan kerja terpenuhi. Adapun grafik hubungan antar variabel menggambarkan bahwa regresi
memenuhi asumsi linearitas sebagaimana gambar grafik di bawah ini.
Gambar 3. Grafik Linearitas Data Penelitian
c. Uji Asumsi Heterokedasitas
Asumsi ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Kondisi ini dapat diketahui dengan melihat sebaran data di scatter plot pada gambar 4. Diagram scatter plot diagram pencar residual tidak membentuk suatu
pola tertentu. Titik-titik pada diagram relatif menyebar baik diatas sumbu nol maupun di bawah sumbu nol. Dengan demikian, regresi terbebas dari
heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
68
Gambar 4. Diagram Pencar Uji Asumsi Heterokedasitas
d. Uji Asumsi Multikolinearitas
Berdasarkan uji asumsi multikolinearitas sesuai tabel 23, diketahui bahwa nilai VIF masing-masing prediktor adalah 1.223 modal psikologis dan 1.223
kualitas kehidupan kerja dengan nilai tolerance 0,818. Karena nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas
antar variabel bebas. Dengan demikian, diasumsikan bahwa tidak terjadi hubungan linear antar variabel bebas.
Tabel 23. Tabel Koefisien Nilai Toleransi dan VIF
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Modal .818
1.223 KKK
.818 1.223
Dependent Variabel : Keterikatan Kerja
Universitas Sumatera Utara
69
e. Uji Asumsi Autokorelasi
Hasil uji asumsi autokorelasi menunjukkan bahwa model regresi bebas dari problem autokorelasi. Hal ini tergambar dalam nilai Durbin Watson pada
tabel 24. Nilai Durbin Watson d = 1,882. Mengacu pada tabel Durbin Watson, diperoleh nilai dU = 1,789 untuk jumlah variabel bebas k = 2; jumlah sampel n
= 394. Dengan demikian, nilai d terletak antara dU dan 4-dU, autokorelasi tidak terjadi.
dU d 4-dU = 1,789 1,882 2,211
Tabel 24. Model Summary Nilai Durbin Watson
Model Summary Model
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .323
a
.104 .102
4.41772 2
.494
b
.244 .240
4.06463 1.882
a. Predictors: Constant, Modal
b. Predictors: Constant, Modal, KKK
c.
Dependent Variable: Keterikatan
4. Uji Hipotesis Penelitian
