3.10 Teknis Analisis Data 3.10.1 Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan cara menguraikan dan menafsirkan data yang ada sehingga memberikan gambaran yang jelas mengenai
permasalahan. Analisis
deskriptif dilakukan
peneliti yaitu
dengan mendistribusikan jawaban responden dalam bentuk tabel sehingga memperoleh
gambaran yang jelas tentang distribusi jawaban responden.
3.10.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui kondisi data yang dipergunakan dalam penelitian. Model analisis regresi penelitian ini mensyaratkan
uji asumsi terhadap data yang meliputi:
3.10.2.1 Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui
bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid
Ghozali, 2005:110. Cara untuk mengetahui normalitas adalah dengan melihat normal
probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk suatu garis lurus diagonal, dan plotting data
akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti
garis diagonalnya Ghozali, 2005 : 110.
Universitas Sumatera Utara
3.10.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
kepengamatan lainnya. Jika variance dari satu residual satu pengamatan kepengamatan lainnya tetap maka terjadi homoskedastisitas jika berbeda maka
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas
Situmorang, 2008:65.
Cara untuk
mengetahui ada
atau tidaknya
heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dan residualnya SRESID. Deteksi terhadap heteroskedastisitas
dapat dilakukan dengan melihat grafik scatterplot yang disajikan, jika terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas
serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Maka hal ini tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi
layak dipakai untuk memprediksi motivasi karyawan, berdasarkan masukan variabel independennya.
3.10.2.3 Uji Multikolinieritas
