Berdasarkan hasil pengolahan data maka didapatkan hasil bahwa semua data berdistribusi secara normal dan tidak terjadi penyimpangan, sehingga data
yang dikumpulkan dapat diproses dengan metode-metode selanjutnya. Hal ini dapat dibuktikan dengan memperhatikan sebaran data yang menyebar disekitar
garis diagonal pada “Normal P-Plot of Regression Residual” sesuai dengan gambar di atas.
c. Uji Normalitas dengan grafik Histogram
Kinerja Guru
85,0 82,5
80,0 77,5
75,0 72,5
70,0 67,5
65,0
Kinerja Guru
30
20
10 Std. Dev = 5,25
Mean = 78,0 N = 96,00
Pada gambar grafik Histogram di atas menunjukkan bahwa data yang telah dibuat frekuensinya terlihat mempunyai kemiripan bentuk dengan kurva normal
berbentuk seperti lonceng. Hal ini membuktikan bahwa distribusi tersebut sudah dapat dikatakan normal Singgih Santoso, 2003: 141
3.7.2. Uji Homogenitas
Pengujian homogenitas dimaksudkan untuk mengetahui kesamaan varian masing-masing variabel bebas X
1
dan X
2
terhadap variabel terikat Y. Pengujian
homogenitas terhadap variabel penelitian digunakan uji heteroskedastisitas. Deteksi terhadap masalah heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat grafik
sebaran nilai residual. Uji heterokedastisitas menggunakan metode grafik plot Regression
Standarized Predicted Value dengan Regression Studentised Residual sesuai
dengan apa yang dikemukakan Singgih 2003: 146. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar berikut:
Scatterplot Dependent Variable: Kinerja Guru
Regression Standardized Predicted Value
4 3
2 1
-1 -2
-3
Ki ner
ja G
u ru
600
500
400 300
Gambar 4. Grafik Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan grafik scatterplot di atas tampak bahwa sebaran sata tidak membentuk pola yang jelas, titik-titk data menyebar di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y. Dengan demikian dapat simpulkan bahwa pada model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas, dengan kata lain pada model regresi terjadi
kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Dengan demikian dapat disimpulkan model regresi ini telah memenuhi asumsi
heteroskedastisitas, hal ini menunjukkan bahwa variasi data homogen.
3.7.3. Uji Linieritas
Persyaratan analisis yang ketiga adalah uji linieritas. Untuk mengetahui persamaan garis regresi antar varibel penelitian dapat dilihat pada ringkasan hasil
uji linieritas seperti ditunjukkan pada tabel sebagai berikut ini.
Tabel 9. Ringkasan Hasil Uji Linieritas
Pengaruh Model Persamaan
Regresi Linier F
reg
F
deviasi from linierity
Sig. F
deviasi from linierity
Ket.
X
1
– Y Y’ = 67,429 + 2,270 X
1
8,491 3,650 0,040
Linier X
2
– Y Y’ = 81,675 - 1,765 X
2
15,698 2,087 0,001
Linier
Dari tabel diatas terlihat bahwa ketiga model pengaruh telah memenuhi asumsi linieritas, sehingga model regresi linier dapat digunakan dalam penelitian
ini.
3.7.4. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi dButir soalukan adanya korelasi antar variabel bebas penelitian. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Ada tidaknya korelasi antar variabel tersebut dapat dideteksi dengan melihat nilai
variance inflation factor VIF. Apakah nilai VIF10 maka dinyatakan tidak ada
korelasi sempurna antar variabel bebas dan sebaliknya. Hasil uji multikolinieritas dapat dilihat tabel berikut:
Tabel 10. Hasil Pengujian Multikolinieritas Coefficients
Model 95 Confidence Interval
for B Collinearity Statistics
Lower Bound
Upper Bound
Tolerance VIF 1 Constant
Disiplin Kerja Motivasi Kerja
424,173 1,095
-11,725 1119,528
5,726 -3,895
,997 ,997
1,003 1,003
a Dependent Variable: Kinerja Guru Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa angka tolerance dari
variabel bebas mempunyai nilai tolerance lebih dari 10 0,1 dan nilai variance inflation factor
VIF kurang dari 10. dengan demikian dapat disimpulakan dalam model regresi tidak terjadi multikolinieritas antar variabel bebasnya.
3.9 Uji Hipotesis
