Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2011 Gambar : 4.1 Uji Normalitas Data.
Pada uji normalitas Gambar 4.1, P-P plot menunjukkan bahwa tiitk-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka
dapat disimpulkan bahwa data yang diperoleh berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terjadi varians gangguan berbeda dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika
terjadi maka terdapat heteroskedastisitas, model yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Deteksi dapat dilakukan dengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada scatterplot. Dengan menggunakan grafik Scatterplot. Apabila data yang berbentuk titik-titik tidak membentuk suatu
pola atau menyebar, maka model regresi tidak terkena heteroskedastisitas
.
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: stress kerja
Observed Cum Prob E
x p
e c
te d
C u
m P
ro b
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Predicted Value
1.0 0.5
0.0 -0.5
-1.0 -1.5
-2.0
R e
g re
s s
io n
S tu
d e
n ti
z e
d R
e s
id u
a l
6 4
2
-2 -4
Scatterplot Dependent Variable: StressKerja
Berikut adalah gambar Scatterplot untuk uji heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada Gambar 4.2 berikut ini:
Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2011 Gambar : 4.2 Uji Heterokedasitas
Pada Gambar 4.2, terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3. Uji Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Untuk
mengetahui ada atau tidaknya multikolinieritas antar variabel dengan
Universitas Sumatera Utara
melihat nilai dari variance inflation factor VIF dari masing-masing variabel independent terhadap variabel dependent.
Pengambilan Keputusannya: VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas Tolerence 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
Tolerence 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas Hasil pengujian multikolinieritas dapat dilihat pada Tabel 4.9 berikut ini:
Tabel 4.9 Uji Multikolinearitas
Coefficientbelsa
a Dependent Variable: StressKerja
Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2011
Berdasarkan Tabel 4.9 di atas, terlihat untuk semua variable independen memiliki angka VIF 5 dan nilai Tolerance 0,1. Dengan demikian dapat
disimpulkan model regresi tersebut tidak terjadi multikolinearitas. Hasil pengujian statistik dengan model regresi linier berganda tidak terdapat pelanggaran asumsi
klasik sehingga model regresi linier berganda dapat digunakan sebagai alat uji statistik dalam penelitian ini.
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
B Std. Error
1 Constant
,428 ,978
,437 ,663
Promosi ,070
,072 ,048
,976 ,333 ,609
1,641 Komunikasi
1,391 ,073
,927 19,011
,000 ,609 1,641
Universitas Sumatera Utara
4.3.3 Metode Analisis Statistik 1. Analisis Regresi Linier Berganda
