Berdasarkan hasil olah data menggunakan SPSS 20, diperoleh nilai koefisien konstanta sebesar 0,443, koefisien kepemimpinan 0,388,
koefisien kompensasi 0,064, koefisien disiplin 0,214, dan koefisien motivasi 0,212. Maka persamaan regresi dapat dirumuskan sebagai
berikut: Y= 0,443,+ 0,388 X1 + 0,064 X2 + 0,214 X3 + 0,212 X4
D. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Multikolinieritas
Tabel V.13 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
Sumber: Data Primer, Diolah Tahun 2016 Uji Multikolinieritas ini dimaksudkan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas atau independen. Hasil nilai Variance Inflation Factor VIF dengan
menggunakan SPSS 20 pada tabel di atas, nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,10 maka dapat disimpulkan bahwa antar variabel bebas
tidak terjadi multikolinieritas.
Model Collinearity
Statistics Tolerance
VIF 1
Constant Kepemimpinan
0,891 1,122
Kompensasi 0,987
1,013 Disiplin
0,730 1,369
Motivasi 0,768
1,301
2. Uji Heteroskedastisitas
Gambar V.1 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual dari suatu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Berdasakan pola gambar Scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak
mempunyai pola yang teratur. Maka dapat disimpulkan variabel bebas di atas tidak terjadi heteroskedastisitas, sehingga dapat digunakan
untuk memprediksi kinerja karyawan berdasarkan masukkan variabel independen variabel kepemimpinan, kompensasi, disiplin, dan
motivasi. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3. Uji Normalitas
Tabel V.14 Hasil Pengukuran Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 93
Normal Parameters
a,b
Mean 4,0043011
Std. Deviation 0,35538389
Most Extreme Differences
Absolute 0,083
Positive 0,043
Negative -0,083
Kolmogorov-Smirnov Z 0,800
Asymp. Sig. 2-tailed 0,544
Sumber: Data Primer, Diolah Tahun 2016
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel V.14, hasil pengujian One Sample
Kolmogorov-Smirnov Test
menghasilkan asymptotic
significance ≥ 0,05 0,544 ≥ 0,05. Berdasarkan hasil tersebut maka
dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi kenormalan.
Gambar V.2 Histogram Uji Normalitas
Dengan melihat grafik output dari hasil pengolahan data dapat
diketahui bahwa grafik kinerja karyawan mengikuti bentuk distribusi normal dengan bentuk histogram yang hampir sama dengan bentuk
distribusi normal, sehingga dapat diartikan bahwa distribusi data kinerja karyawan adalah normal.
Gambar V.3 Normal P-P Plot
Berdasarkan normal probability plots, garis titik-titk mengikuti garis diagonal dan tidak menyimpang jauh dari garis diagonal, sehingga
menunjukkan bahwa distribusi kinerja adalah normal.
E. Uji F
