Tabel 4.3 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 42
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.24904151
Most Extreme Differences
Absolute .140
Positive .093
Negative -.140
Kolmogorov-Smirnov Z .908
Asymp. Sig. 2-tailed .381
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber: Hasil penelitian Desember, 2009 diolah. Berdasarkan Tabel 4.3 dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. 2-
tailed adalah 0,381, ini berarti di atas nilai signifikan 0.05 atau 5. Oleh karena itu, sesuai dengan analisis grafik, analisis statistik dengan dengan
uji statistik non-parametrik Kolmogorv-Smirnov K-S juga menyatakan bahwa variabel residua l berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari satu residual pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
a. Metode Grafik
Dasar analisis adalah jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.3 Scatterplot Sumber: Hasil penelitian Desember, 2009 diolah
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y,
maka berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastistas pada model regresi.
b. Uji Glejser
Glejser mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik
Universitas Sumatera Utara
mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.4 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1.494 1.855
.806 .425
Spesialisasi Kerja .020
.099 .035
.203 .840
Beban Kerja -.055
.099 -.094
-.553 .584
a. Dependent Variable: Absut
Sumber: Hasil penelitian Desember, 2009 diolah
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji glejser sebagai berikut: a. Jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak mengalami gangguan
heteroskedastisitas b. Jika nilai signifikansi 0,05 maka mengalami gangguan
heteroskedastisitas Tabel 4.4 memperlihatkan bahwa tidak satupun variabel independen
yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut absut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansi di atas tingkat
kepercayaan 5, jadi model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinearitas
