85 1.
Konstanta b = 5,545 artinya bahwa variabel karakteristik individu, gaya
kepemimpinan dan lingkungan kerja dianggap konstan maka tingkat variabel etos kerja karyawan Y sebesar 5,545.
2. Koefisien regresi karakteristik individu X
1
= 0,788 artinya karakteristik individu yang ada sebesar satu satuan, sedangkan variabel lainnya
dianggap tetap, maka akan menaikkan etos kerja karyawan. 3.
Koefisien regresi gaya kepemimpinan X
2
= 0,624 artinya gaya kepemimpinan yang ada sebesar satu satuan, sedangkan variabel lainnya
dianggap tetap, maka akan menaikkan etos kerja karyawan. 4.
Koefisien regresi gaya kepemimpinan X
3
= 0,116 artinya gaya kepemimpinan yang ada sebesar satu satuan, sedangkan variabel lainnya
dianggap tetap, maka akan menaikkan etos kerja karyawan.
4.2.4. Uji Asumsi Klasik
Setelah melakukan analisis regresi berganda, penulis melakukan pengujian asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mendapatkan hasil
penelitian yang BLUE Best Linier Unbiased Estimation atau perkiraan yang efisien dan tidak bias. Kriteria pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
4.2.4.1. Uji Normalitas
Uji normalitas menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel bebas dan variabel terikat, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
86 a.
Analisis Grafik Deteksi normalitas dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu
diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan : • Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. • Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti
arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.2. Hasil Uji Regression Standardized Residual
Pada Gambar 4.2 terlihat bahwa variabel berdistribusi normal. Hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak menceng ke kiri atau ke kanan. Hasil
dari analisis Grafik P-Plot uji normalitas adalah sebagai berikut:
87 Gambar 4.3.
Hasil Uji Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual pada grafik Normal P-P Plot terlihat titik menyebar disekitar garis
diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Hal ini berarti data yang digunakan sudah memenuhi asumsi normalitas, sehingga model regresi
layak dipakai untuk memprediksi etos kerja karyawan berdasarkan masukan variabel bebasnya.
b. Analisis Statistik
Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistik non parameterik Kolmogorov-Smirnov
K-S. Apabila nilai Kolmogorov-Smirnov Z ≤ 1,97 atau
nilai asym.Sig 2 tailedα maka data dinyatakan berdistribusi normal. Berikut
adalah Tabel 4.14 hasil uji Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.14
Uji Kolmogorov-Smirnov
88 Pada Tabel 4.14 dapat dilihat nilai Asymp Sig 2-tailed 0,332 lebih besar
dari 0,05 dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z 0,947 lebih kecil dari 1,97, sehingga model regresi yang diperoleh adalah berdistribusi normal.
4.2.4.2. Uji Heteroskedastisitas
Untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas. Dan jika varians berbeda, disebut heteroskedastisitas.
Uji Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati diagram pancar Scatter plot residual.
89 Gambar 4.4
Scatterplot Uji Heteroskedastisitas Berdasarkan grafik terlihat bahwa titik-titiknya menyebar secara merata.
Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi etos kerja karyawan berdasarkan
masukan variabel bebasnya.
4.2.4.3. Uji Multikolinearitas
