72
4.4 Uji Asumsi Klasik 4.4.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data
dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid.
Sumber : Hasil Pengolahan data SPSS Mei, 2012 Gambar 4.2
Histogram Uji Normalitas
73
Sumber : Hasil Pengolahan data SPSS Mei, 2012 Gambar 4.3 Plot Uji Normalitas
4.4.2 Uji Kolmorgorov-Smirnov Test
Tabel 4.9 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 72
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .99371010
Most Extreme Differences
Absolute .160
Positive .160
Negative -.043
Kolmogorov-Smirnov Z 1.361
Asymp. Sig. 2-tailed .049
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Mei, 2012
74
Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,049, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5 0,05. Dengan kata lain
variabel tersebut berdistribusi normal.
4.4.3 Uji Heterokedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari satu residual pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians tersebut
residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang
baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas.
Sumber : Hasil Pengolahan data SPSS Desember, 2011 Gambar 4.4 Scaterterplot
75
Berdasarkan plot data yang diproses dari hasil perhitungan SPSS pada gambar terlihat bahwa sebaran data tidak mengumpul pada satu sudutbagian saja
melainkan sebaran data menyebar pada keseluruhan bagian. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada data, sehingga dapat
dikatakan bahwa data penelitian ini homogen.
4.4.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji model regresi ditemukan adanya korelasi antar varibel independen. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi di antara variabel independen lainnya.
Tabel 4.10 Uji Nilai Tolerance dan VIF
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Toler
ance VIF
1 Constant -1.634
1.851 -.883 .381
Konflik Peran
.767 .049
.779 15.590 .000 .608 1.644 Gaya
Kepemim pinan
.281 .059
.238 4.767 .000 .608 1.644
a. Dependent Variable: Kinerja Pegawai
Sumber : Hasil pengolahan SPSS Mei, 2012
Berdasarkan Tabel 4.12 di atas dapat terlihat bahwa :
76
1. Nilai VIF dari variabel konflik peran dan gaya kepemimpinan lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terdapat multikolinearitas antar
independen dalam model regresi. 2. Nilai Tolerance dari variabel konflik peran dan gaya kepemimpinan lebih
besar dari 0,1. Ini berarti tidak terdapat multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
4.5 Analisis Regresi Linear Berganda
