Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficien s t
a
Sumber : Hasil Penelitian, 2007 data diolah
Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel 4.15 terlihat bahwa tidak terjadi
multikolinearitas dalam variabel independen karena nilai VIF disekitar angka 1, dan angka tolerance mendekati 1.
4.7.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka disebut homokedasitas dan jika berbeda disebut heteroskedasitas. Model regresi yang baik
tidak terjadi heteroskedastisitas. Output SPSS pada gambar scatter plot menunjukkan penyebaran titik-titik tidak
menunjukkan adanya heterokedastisitas apabila: 5.
Titik-titik data menyebar di atas dan dibawah atau di sekitar angka 0 6.
Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja 7.
Penyebaran titik-titik tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali
8. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola
-6.932 8.615
-.805 .424
.836 .077
.739 10.880
.000 .932
1.073 .223
.064 .238
3.502 .001
.932 1.073
Constant X1
X2 Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Y a.
RISMAWATI : PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN BUDAYA ORGANISASI TERHADAP KENERJA DOSEN POLITEKNIK NEGERI MEDAN, 2008.
Untuk melihat gejala heteroskedastisitas dapat dilihat pada Scatterplot yang dihasilkan oleh program SPSS yang terlihat pada gambar berikut ini:
3 2
1 -1
-2 -3
Regression Standardized Predicted Value
2 1
-1 -2
-3
Regr e
ssi on S
tude nti
z e
d Re sid
ual Dependent Variable: Y
Scatterplot
Sumber: Hasil Penelitian, 2007 data diolah
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Pada Gambar 4.3, terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu yang jelas serta menyebar baik di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model layak dipakai.
4.7.4 Uji Goodness of Fit
Pengujian Goodness of fit dilakukan untuk menentukan kelayakan suatu model regresi, yang dilihat dari koefisien determinasi R Square.
Tabel 4.11 Hasil Uji Goodness of Fit
Model Summary
b
.833
a
.695 .686
8.66200 .695 80.782
2 71
.000 2.196
Mode 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of he Estimate
R Square ChangeF Change
df1 df2
ig. F Change Change Statistics
Durbin- Watson
Predictors: Constant, X2, X1 a.
Dependent Variable: Y b.
Sumber : Hasil Penelitian, 2007 data diolah
RISMAWATI : PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN BUDAYA ORGANISASI TERHADAP KENERJA DOSEN POLITEKNIK NEGERI MEDAN, 2008.
Nilai R Square pada Tabel diatas sebesar 0,695. Hal ini berarti bahwa 69,5 variabel kinerja dapat dijelaskan oleh variabel motivasi kerja X
1
dan budaya organisasi X
2
, sedangkan sisanya sebesar 30,5 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dijelaskan oleh model penelitian ini.
4.8 Pengujian Hipotesis
