76
3,23. Dari jawaban responden rata-rata nilainya sebesar 4,45 dengan kategori sangat baik
6.
Pada butir pernyataan keenam “ saya akan meminimalisasi resiko dengan ketekunan”, dari jawaban responden yang paling dominan adalah setuju
sebesar 51,61 dengan rata-rata nilai sebesar 4,48 dalam kategori sangat baik.
Pada Tabel 4.8 dapat dilihat nilai rata-ratanya sangat baik, hal ini menunjukkan bahwa tanggung jawab yang diberikan kepada karyawan sangat
besar. Menuntut karyawan agar selalu berusaha untuk melakukan pekerjaan dengan ketekunan dan ketelitian.
4.4 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk menguji apakah data memnuhi asumsi klasik. Hal ini dilakukan untuk menghindari terjadinya estimasi yang bias,
mengingat tidak semua data diterapkan regresi, kriteria pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi yaitu :
4.4.1 Uji Normalitas
Menurut Situmorang dan lufti 2014:114 uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi
normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Data yang baik dalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi tersebut tidak
menceng kekiri atau menceng kekanan. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi
Universitas Sumatera Utara
77
normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan kolmogorov – smirnov.
Pada Gambar 4.2 terlihat bahwa bentuk kurva tidak menceng ke kiri dan ke kanan, sehingga data dapat dinyatakan normal.
1. Pendekatan Histogram
Uji Normalitas
Pada Gambar 4.2 Untuk melihat linearitas bisa menggunakan normal PP plot, jika titik titik data membentuk garis lurus bisa disimpulkan bahwa linearitas
dalam regresi sudah dipenuhi. 2.
Pendekatan Grafik Cara lainnya melihat uji normalitas dengan pendekatan grafik. PP Plot
akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai- nilai yang didapat dari sampel sumbu y. Apabila plot keduanya
Universitas Sumatera Utara
78
membentuk linier dapat didekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa
Gambar 4.3 Uji Linearitas
Pada Gambar 4.3 Normal P-P plot terlihat titik-titik yang mengikuti data sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
4.4.2 Uji Heterokedastisitas
Menurut Situmorang dan Lutfi 2014:122 uji heterokedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan
varians dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
Universitas Sumatera Utara
79
homoskedasrisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas.
Pada Gambar 4.4 mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah sebagai berikut :
Gambar 4.4 Uji Heterokedastisitas
Dari Gambar 4.3 dapat terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun
dibawah angka Nol pada sumbu Y. hal ini dapat disimpulkan tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi.
4.4.2 Uji Multikolonieritas
