80
menyatakan sangat sesuai 5. Hal ini menunjukkan bahwa dengan pemberian insentif yang sesuai diharapkan karyawan dapat meningkatkan
kinerja. Berdasarkan tabel 4.11 maka dapat diambil kesimpulan bahwa hal-hal yang
paling dominan menjadi indikator motivasi adalah insentif, pekerjaan itu sendiri dan kondisi kerja. Hal ini terlihat dari pernyataan “Perusahaan memberikan
insentif yang sesuai dengan beban kerja” sebanyak 30 orang menyatakan sesuai dan 18 orang menyatakan sangat sesuai, pernyataan “Saya senang dengan
pekerjaan saya sekarang” sebanyak 28 orang menyatakan senang dan 20 orang menyatakan sangat senang dan pernyataan “Kondisi kerja sudah sangat
menyenangkan” sebanyak 28 orang menyatakan menyenangkan dan 20 orang menyatakan sangat menyenangkan.
Dapat disimpulkan bahwa motivasi yang diberikan kepada karyawan tinggi.
4.4 Pengujian Hipotesis 1 dan 2
4.4.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi yang normal. Model regresi yang baik adalah
model regresi yang berdistribusi normal atau mendekati normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan analisis histogram, grafik dan uji
statistik Kolmogrov-Smirnov.
4.4.1.1 Hasil Uji Normalitas dengan Histogram
Jika bentuk grafik tidak melenceng ke kiri atau ke kanan, maka menunjukkan bahwa variabel berdistribusi normal. Sebaliknya, jika bentuk grafik
81
melenceng ke kiri atau ke kanan, maka menunjukkan bahwa variabel tidak berdistribusi normal.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015 Tampilan grafik histogram yang terdapat pada Gambar 4.1 tersebut
memberikan pola distribusi yang normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak miring ke kiri atau miring ke kanan, melainkan ke tengah dengan
bentuk lonceng.
4.4.1.2 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik
Jika titik masih menyebar di sekitar garis diagonal, maka data telah berdistribusi normal. Sebaliknya jika titik tidak menyebar di sekitar garis
diagonal, maka data tidak berdistribusi normal.
82
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015 Pada Gambar 4.2 Grafik Normal Plot diatas terlihat bahwa titik-titik
menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis regresi memenuhi asumsi normalitas.
4.4.1.3 Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Selain dengan analisis grafik, uji normalitas dapat dilakukan dengan melihat angka signifikan dari Kolmogorov-Smirnov text, yaitu dengan cara
melakukan uji Kolmogorov-Smirnov pada data residual. Jika Asymp. Sig. 2- tailed 0,05 maka data berdistribusi normal, sebaliknya jika Asymp. Sig. 2-
tailed 0,05 maka data tidak berdistribusi normal.
83
Tabel 4.12 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 48
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.23694810
Most Extreme Differences Absolute
.128 Positive
.128 Negative
-.072 Kolmogorov-Smirnov Z
.884 Asymp. Sig. 2-tailed
.415 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015
Berdasarkan uji Kolomogorov-Smirnov yang disajikan dalam Tabel 4.12,
dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,415 yang lebih besar dari nilai signifikansi 0,05. Hal ini berarti variabel residual berdistribusi normal.
4.4.2 Uji Heterokedastisitas
