variabel Kinerja karyawan tersebut adalah mengenai berkerja sesuai dengan standar perusahaan, mampu mengerjakan semua tugas yang diberikan, hasil kerja
akurat, pencapaian mutu hasil kerja dibandingkan dengan standard yang ditetapkan, ketelitian dalam menyelesaikan pekerjaan, bekerja dengan cepat dan
tepat, dan segera melaksanakan pekerjaan yang diberikan oleh Rumah Sakit.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik pada penelitian ini terdiri dari uji Normalitas, Heteroskedastisitas dan Multikolinearitas.
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas data dapat dilihat dari output SPSS melalui gambar kurva normal p-p Plot untuk menunjukkan sebaran data penelitian. Gambar kurva
normal P-P Plot berikut ini dapat disimpulkan bahwa data penelitian mempunyai distribusi normal, karena sebaran data yang ada menyebar kesemua daerah kurva
normal. Uji Normalitas pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Pengolahan Data Primer kuesioner dengan SPSS 18.00, 2013
Gambar 4.1 Grafik Distribusi Normal
Uji Normalitas scatter plot pada Gambar 4.1 dapat dilihat bahwa titik-titik mengikuti data di sepanjang garis diagonal hal ini berarti data berdistribusi
normal. Uji Normalitas dapat dilihat juga pada One Sampel KS Tes, yaitu
Tabel 4.9 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 51
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 1,42638196
Most Extreme Differences Absolute
,136 Positive
,136 Negative
-,121 Kolmogorov-Smirnov Z
,970 Asymp. Sig. 2-tailed
,304 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Pengolahan Data Primer kuesioner dengan SPSS 18.00, 2013
Data pada Tabel 4.9 Nilai Asymp.Sis 2-tailed pada penelitian ini adalah 0,304; lebih besar dari 0,05 0,304 0,05, artinya variabel residual berdistribusi
normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi, dengan kata lain
heteroskedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varian yang konstan. Heteroskedastisitas dapat diketahui dengan melakukan dua pendekatan yakni
pendekatan statistik uji glesjer dan pendekatan grafik. Kriteria pengambilan keputusan:
Universitas Sumatera Utara
a. Jika nilai signifikansi ≥ 0,05, maka tidak
mengalami gangguan heteroskedastisitas.
b. Jika nilai signifikansi 0,05, maka mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Tabel 4.10 Hasil Analisis Instrumen Heteroskedastisitas
Pendekatan Statistik Uji Glesjer Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1,109 2,174
,510 ,612
Kslamatan_ k
-,105 ,068
-,244 -1,536
,131 Ksehatan_k
,106 ,062
,272 1,712
,093 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Pengolahan Data Primer kuesioner dengan SPSS 18.00, 2013
Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa data pada penelitian ini hasil uji signifikan variabel Keseslamatan kerja adalah sebesar 0,131 dan hasil uji signifikan pada
variabel Kesehatan kerja adalah sebesar 0,093. Hasil analisis instrumen heteroskedastisitas pada penelitian ini menunjukkan bahwa masing-masing
variable dependent menunjukkan nilai lebih besar dari 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa data pada penelitian ini tidak terdapat adanya
heteroskedastisitas dalam model regresi. Uji heteroskedastisitas dapat juga dilihat melalui gambar scatterplot.
Gambar 4.2 adalah gambar scatterplot yang dapat mengindikasi ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas. Suatu model regresi jika dianalisis dengan pendekatan
grafik, tidak terkena heteroskedastisitas apabila pada grafik scatterplot terlihat
Universitas Sumatera Utara
titik-titik yang menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu Syafrizal, 2008: 68.
Sumber: Pengolahan Data Primer kuesioner dengan SPSS 18.00, 2013
Gambar 4.2 Scatterplot Dependent Variable Kinerja Kerja
Gambar 4.2 menunjukkan bahwa penyebaran residual cenderung tidak teratur, terdapat titik-titik yang berpencar dan tidak membentuk pola tertentu.
Kesimpulan yang dapat diperoleh adalah tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model regresi penelitian ini.
c. Uji Multikolinearitas
