94 Berdasarkan Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed
adalah 0.799 dan diatas nilai level of significant 0.05, dengan kata lain variabel berdistribusi normal, dan nilai pada Kolmogorov –
Smirnov Z adalah 0.646 dan lebih kecil dari 1.97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric
atau dengan kata lain data dikatakan normal.
4.2.2.3 Uji Heterokedastisitas
Menurut Situmorang dan Lufti 2014:122 uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi
ketidaksamaan varians dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain tetap ,
maka disebut homoskedasrisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas . model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjdi
heteroskedastisitas. Untuk mengatasi kelemahan pengujian dengan grafik dapat
menggunakan pendekatan statistic dengan uji glejser, heteroskedastisitas tidak akan terjadi apabila tidak satupun variabel independen signifikan
secara statistik mempengaruhi variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai absolute Ut absUt. Jika
probabilitas sifnifikan diatas tingkat kepercayaan 5 dapat disimpulkn
Universitas Sumatera Utara
95 model regresi tidak mengarah pada heteroskedastisitas. Beberapa cara untuk
mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: a.
Metode Pendekatan Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik – titik
menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu yang
teratur, maka mengidntifikasi telah terjadi heteroskedastisitas.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS for Windows 2016 Gambar 4.4 Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
96 Berdasarkan Gambar 4.4 Grafik Scatter Plot Uji Heterokedastisitas titik- titik
menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja karyawan berdasarkan masukan variabel independennya.
b. Metode Pendekatan Statistik Uji Glejser
Tabel 4.9 Hasil Uji Glejser Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
3.084 2.269
1.359 .176
Lingkungan_kerja .325
.039 .060
.644 .521
Kemampuan .035
.056 .001
.015 .988
a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS for Windows 2016
Pada Tabel 4.9 terlihat variabel independent Lingkungan Kerja dan Kemampuan yang signifikan secara statistic mempengaruhi variabel dependent
absolute Ut AbsUt. Hal ini terlihat dari probabilitas X ₁,X₂ yaitu 0.521 dan
Universitas Sumatera Utara
97 0.988 diatas tingkat kepercayaan 5 0.05. sehingga disimpulkan model
regresi ini tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.2.2.4 Uji Multikolinieritas
