Uji Normalitas Analisis Grafik Analisis Statistik

67 menyatakan setuju, hal ini dikarenakan karyawan sudah mampu mengerjakan pekerjaannya dengan target yang diberikan.

4.3 Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas

Uji normalitas penelitian ini dilakukan dengan analisis grafik yaitu dengan grafik Histogram dan Normal P-P Plot of Regression Standarizied Residual. Selain itu uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan uji kolmogorov- smirnov, Hasil uji normalitas ditunjukkan sebagai berikut.

1. Analisis Grafik

Dasar pengambilan keputusan untuk Uji Normalitas sebagai berikut: a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan a tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Universitas Sumatera Utara 68 c. Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2016 diolah Gambar 4.2 Uji Normalitas Dengan Histogram Pada Gambar 4.2 terlihat grafik tidak melenceng ke kiri atau ke kanan, hal ini menunjukkan bahwa variabel berdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara 69 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2016 diolah Gambar 4.3 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2016 diolah Gambar 4.3 Uji Normalitas Dengan Normal P-P Plot of Regression Standarizied Residual Berdasarkan grafik normal plot pada gambar 4.3 menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai dalam penelitian ini karena pada grafik normal plot terlihat titik- titik menyebar di sekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal sehingga memenuhi asumsi normalitas.

2. Analisis Statistik

Pengujian normalitas dapat juga diuji secara statistik dengan menggunakan uji Kolmogorov-SmirnovK-S. Apabila Kolmogorov-Smirnov Z ≤ Z tabel atau nilai asymp. Sig. 2 tailed α maka data dinyatakan berdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara 70 Berikut adalah Tabel 4.7 hasil uji Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.7 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2016 diolah Menurut Umar 2008:181 bahwa, apabila pada hasil uji Kolmogorov-Smirnov, nilai Asymp. Sig 2-tailed lebih besar dari 0,05 α = 5, tingkat signifikan maka data berdistribusi normal. Pada Tabel 4.8 dapat dilihat nilai Asymp.Sig adalah 0,409 0,05 sehingga model regresi yang didapat adalah berdistribusi normal.

1. Uji Multikolinieritas