99
Kolmogorov-Smirnov Z .826
.806 .923
1.007 Asymp. Sig. 2-tailed
.503 .534
.361 .263
a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS 2017
Berdasarkan tabel 4.8, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig.2-tailed diatas nilai signifikan 5 0.05.dengan kata lain variabel tersebut berdistribusi normal.
4.4.2 Uji Heterokedasitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau
tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
100
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS 2017
Gambar 4.3 Hasil Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka
berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
4.4.3 Uji Multikolenaritas
Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor, Kedua ukuran ini menunjukkan setiap
variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya, Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independen
yang terpilih yang tidak dijelaskan variabel independen lainnya. Nilai yang dipakai untuk Tolerance 0,1, dan VIF 10, maka tidak terjadi
multikolinieritas.
Tabel 4.10 Hasil uji Multikolenaritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardi
zed Coefficien
ts
T Sig.
Correlations Collinearity
Statistics
B Std.
Error Beta
Zero- order Partial Part
Tolera nce
VIF 1
Constant 23.561
7.938 2.968
.005
Universitas Sumatera Utara
101
PROFESIONALI SME
.321 .116
.297 2.761 .008
.401 .358
.284 .913 1.095
KONFLIK PERAN GANDA
-.140 .106
-.144 -1.316 .194
-.258 -.180 -.135 .886 1.128
KEPUASAN KERJA
.526 .121
.489 4.361 .000
.602 .518
.448 .843 1.187
a. Dependent Variable: KINERJA
Sumber: Hasil Olahan Data SPSS 2017
Berdasarkan tabel 4.9 dapat terlihat bahwa data variabel tidak terkena multikolinieritas karena nilai VIF 10 dan nilai Tolerance 0,1 sehingga model
regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja berdasarkan masukan variabel profesionalisme, konflik peran ganda dan kepuasan kerja.
4.5 Analisis Regresi Linear Berganda Tabel 4.11
