Kalitelo Kabupaten Jepara. Pengolahan data dilakukan dengan bantuan program aplikasi komputer SPSS for windows release 16.0. dengan persamaan regresi
dengan model sebagai berikut : Y=a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+e Keterangan :
Y : Kinerja Karyawan
X
1
: Kepemimpinan X
2
: Komitmen X
3
: Motivasi a
: Konstanta b
1
b
2
b
3
: Koefisien Variabel e
: Standar Error
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk memastikan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal dan dalam model tidak mengandung
multikolinieritas dan heterokedastisitas.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen dan variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi
normal atau tidak Imam Gozali, 2006:147. Model regresi yang baik ialah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Metode yang
digunakan ialah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan
distribusi komulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi komulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan
ploting data yang akan dibandingkan dengan garis diagonal. Ukurannya adalah jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya
akan mengikuti garis diagonalnya. Alat analisis yang dapat digunakan adalah dengan melihat tampilan plot atau data dapat juga menggunakan uji Kolmogrov
Ghozali,2009:147.
3.7.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas terjadi apabila ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika variabel saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini
tidak orthogonal . variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol Ghozali, 2006:95.
Akibat bagi model regresi yang mengandung multikolinieritas adalah bahwa kesalahan standar estimasi akan cenderung meningkat dengan bertambahnya
variabel independen. Tingkat signifikan yang digunakan untuk menolak hipotesis yang salah juga akan semakin besar.
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah sebagai berikut :
a Nilai R
2
yang menghasilkan suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang
tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen,
b Menganalisis matrik korelasi antar variabel-variabel independen. Jika ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,9 maka model regresi tersebut
terdapat multikolinieritas. c Multikolinieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan VIF Variance
inflation factor. Jika nilai VIF lebih besar dari 1 dan kurang dari 10 sedangkan toleransinya kurang dari 1 maka model regresi tidak mengandung
multikolinieritas.
3.7.2.3 Uji Heterokedastisitas
