9. Pada pernyataan kedua, responden cenderung menjawab 43.3 menyatakan setuju ini menunjukan bahwa Beban kerja yang dimiliki memberikan
tekanan. 10. Pada pernyataan kedua, responden cenderung menjawab 56.7 menyatakan
kurang setuju ini menunjukan bahwa Mampu meminimalkan kesalahan pekerjaan.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Kalau asumsi
ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada tiga cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan
histogram, pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
a. Pendekatan Histogram
Pendekatan Histogram dilakukan untuk menguji normalitas data yang dapat dilihat dengan kurva normal, yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus,
salah satunya adalah bahwa : mean, mode dan median pada tempat yang sama.
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, 2013
Gambar 4.1 Uji Normalitas Dengan Pendekatan Histogram
Pada Gambar 4.1 terlihat bahwa variabel terdistribusi normal. Hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak menceng ke kiri atau
menceng ke kanan.
b. Pendekatan Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik normal p-p plot. Grafik normal p-p plot akan membentuk plot antara
nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y.
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, 2013
Gambar 4.2 Uji Normalitas Dengan Pendekatan Grafik
Berdasarkan Gambar 4.2 terlihat pada scatter plot terdapat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data
berdistribusi normal.
c. Pendekatan Kolmogorv-Smirnov
Uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov-smirnov. Hal ini untuk memastikan apakah data di sepanjang
garis normal berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel. 4.6
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.53109532
Most Extreme Differences Absolute
.064 Positive
.048 Negative
-.064 Kolmogorov-Smirnov Z
.495 Asymp. Sig. 2-tailed
.967 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, 2013 Pada Tabel 4.6 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah
0,998 dan di atas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal. Nilai kolmogorov-smirnov Z adalah 0,495 dan lebih
kecil dari 1,97 yang berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric atau dengan kata lain, data berdistribusi normal.
4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah sebuah grup memiliki varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians tidak
sama, dikatakan terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan model pendekatan grafik dan model pendekatan statistik.
a. Model Pendekatan Grafik
