60
Tabel 4.5 Hasil Normalitas Pendekatan Kolmogorv - Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
74 Normal
Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.20603159
Most Extreme Differences
Absolute .097
Positive .097
Negative -.058
Kolmogorov-Smirnov Z .834
Asymp. Sig. 2-tailed .490
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Pada Tabel 4.5 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,490 dan diatas nilai signifikan 0,05, maka hal ini berarti residual data berdistribusi
normal.
4.3.2. Uji Heteroskeditas
Menurut Erlina 2008:106, “uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual pengamatan ke
pengamatan lain”. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians berbeda, maka
disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas Erlina 2007:108.
Universitas Sumatera Utara
61
Pendekatan Grafik
Gambar 4.3 Scatterplot Uji Normalitas
Pada Gambar 4.3 grafik scatterplot terlihat titik-titik tidak menyebar secara acak dan membentuk pola tertentu yang jelas, serta tida tersebar baik diatas
maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi tidak layak dipakai untuk
memperediksi kinerja manajerial beadasarkan masukan variabel sistem pengukuran kinerja, sistem reward dan total quality management.
4.3.3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Jika terjadi korelasi,
Universitas Sumatera Utara
62 berarti terjadi masalah multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya Variance Inflation Factor VIF. Ghozali,2005:91 Adanya multikolinearitas dapat diliht dari tolerance value atau nilai
variance inflation factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,1 dan batasan VIF
adalah 5, dimana : 3.
Tolerance value 0,1 atau VIF 5 = terjadi multikolinearitas. 4.
Tolerance value 0,1 atau VIF 5 = tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant X1
.514 1.946
X2 .812
1.231 X3
.456 2.192
a. Dependent Variable: Kinerja Manajerial
Pada Tabel 4.6 menunjukkan bahwa nilai tolerance variabel independen 0,1 dan nilai VIF variabel independen 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa
regresi ini tidak terkena multikolinearitas.
4.4. Pengujian Hipotesis
