3. Hasil Analisis Data
a. Hasil Uji Asumsi Klasik
1 Uji Linieritas
Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan. Untuk
mengetahui linearitas data dapat menggunakan uji test of linearity dengan taraf signifikansi 5, sehingga nilai signifikansi deviation from linearity
0,05 maka data tersebut linear, jika 0,05 maka data tersebut tidak linear.
Tabel 17. Hasil Uji Linearitas Variabel
F
hitung
Deviation from Linearity Keterangan
X
1
dengan Y 1,054
0,416 Linear
X
2
dengan Y 1,739
0,063 Linear
X
3
dengan Y 1,477
0,109 Linear
Sumber: Data primer yang diolah 2016 Hasil perhitungan analisis menunjukkan bahwa hasil uji linearitas
antara X
1
dengan Y diperoleh nilai Deviation from Linearity sebesar 0,416 0,416 0,05 yang menunjukkan bahwa hubungan antara Motivasi Kerja
dengan Kinerja Karyawan adalah linear. Hasil uji linearitas antara X
2
dengan Y diperoleh nilai Deviation from Linearity sebesar 0,063 0,063 0,05 yang
menunjukkan bahwa hubungan antara Komitmen Organisasi dengan Kinerja Karyawan adalah linear. Hasil uji linearitas antara X
3
dengan Y diperoleh nilai Deviation from Linearity sebesar 0,109 0,109 0,05 yang
menunjukkan bahwa hubungan antara Etos Kerja dengan Kinerja Karyawan adalah linear.
2 Hasil Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang
baik adalah model yang bebas dari multikolinieritas. Nilai cut off yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance
kurang dari 0,1 atau sama dengan nilai VIF lebih dari 10. Hasil multikolinearitas pada variabel bebas dapat ditunjukkan pada tabel 18
sebagai berikut:
Tabel 18. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel
Tolerance VIF
Keterangan
X
1
0,308 3,247
Tidak terjadi multikolinearitas X
2
0,279 3,587
Tidak terjadi multikolinearitas X
3
0,391 2,555
Tidak terjadi multikolinearitas Sumber: data primer yang diolah, 2016
Hasil perhitungan analisis menunjukkan bahwa nilai VIF tiap variabel independen lebih kecil dari 10. Selain itu nilai tolerance lebih besar dari 0,1
sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi miltikolinearitas
3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ketidaksamaan variasi dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lain. Uji Heteroskedastisitas dilakukan dengan uji glister yaitu dengan meregresi nilai absolute residul terhadap variabel independen model regresi
yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi Uji Heteroskedastisitas.
Apabila value pada variabel independen alpha 0,05. Hasil dari Uji Heteroskedastisitas dapat ditunjukkan dengan tabel berikut:
Tabel 19. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel
Sig t Keterangan
Motivasi Kerja 0,283
Tidak terjadi heteroskedastisitas Komitmen Organisasi
0,909 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Etos Kerja 0,062
Tidak terjadi heteroskedastisitas Sumber: Data primer yang diolah, 2016
Hasil uji Glejser menunjukkan bahwa variabel dependen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen nilai absolut.
Hal tersebut terlihat dari nilai probabilitas signifikansinya diatas kepercayaan 5 atau nilai signifikansi variabel bebas 0,05 sehingga tidak
terdapat heterokedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dapat digambarkan dengan Scatter Plot sebagai berikut:
Gambar 10. Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas
b. Hasil Uji Asumsi Hipotesis
Kategori