46
tidak sama dengan nol yang berarti ada pengaruh X2 terhadap Y dengan nilai b2 bertanda positif yang berarti pengaruh X2 terhadap Y berbanding lurus atau
kenaikan nilai X2 akan diikuti kenaikan nilai Y. Persamaan garis regresi digunakan rumus:
Ŷ = αo + α1X1 + α2X2 Dimana :
Ŷ = Kinerja guru akuntansi αo = Konstanta yang merupakan intersep garis antara X dengan Y
α1 = Koefisien perubah bebas antara X1 terhadap Y α2 = Koefisien perubah bebas antara X2 terhadap Y
X1 = Motivasi kerja X2 = Lingkungan kerja
Sudjana, 2002: 348
b. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dimaksudkan untuk mengetahui apakah model regresi penelitian memenuhi asumsi klasik yang Best Linier Unbias Estimator BLUE.
Uji asumsi klasik ini menguji persamaan model regresi yang dapat menghasilkan estimator linier yang baik dan tidak bias. Uji asumsi klasik digunakan untuk
memastikan bahwa model regresi berganda yang digunakan termasuk dalam kriteria baik atau tidak dengan cara mengujinya terlebih dahulu dengan
47
menggunakan uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Namun dalam penelitian ini tidak menggunakan uji
autokorelasi karena dalam penelitian ini tidak menggunakan data time series atau data observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Maka
dalam penelitian ini menggunakan tiga asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, dan uji heteroskedastisitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2005: 110.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu
diagonal dari grafik atau melihat histrogam dari residunya. Untuk menguji normalitas menggunakan uji One Sample Kolmogorov Smirnov Test
.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independent Ghozali,
2005:91. Model regresi yang baik adalah model regresi yang variabel-variabel bebasnya tidak memiliki korelasi yang tinggi atau bebas dari multikolinieritas.
Deteksi adanya gejala multikolinieritas dengan menggunakan nilai Variance Inflaction Factor VIF dan tolerence melalui SPSS. Model regresi yang bebas
multikolinieritas memiliki nilai VIF dibawah 10 dan tolerence diatas 0,1.
48
Deteksi lain dengan melihat korelasi antara variabel bebas, apabila masih di bawah 0,8, maka dapat disimpulkan tidak mengandung multikolinieritas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena varian gangguan yang berbeda antar satu
observasi ke observasi lain Ghozali, 2005: 105. Untuk mengetahui gejala heteroskedatisitas dilakukan dengan mengamati grafik scatter plot melalui
SPSS. Model yang bebas dari heteroskedastisitas memiliki grafik scatter plot dengan pola titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah sumbu Y.
c. Uji hipotesis
