tailed adalah 0,358 dan diatas nilai signifikan 0,05. Dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal. Nilai kolmogorov-smirnov Z dari
Tabel 4.8 yaitu 0,926 dan lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau dengan kata lain data
dikatakan normal.
2. Uji Heterokedastisitas
Alat untuk menguji heterokedastisitas dapat dibagi dua yaitu dengan alat analisis grafik scatter plot atau dengan pendekatan statistik yang disebut sebagai
Uji Park Situmorang, 2012:107. a.
Uji Park Kriteria pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikasi 0,05, maka tidak mengalami gangguan
heterokedastisitas. 2.
Jika nilai signifikansi 0,05, maka mengalami gangguan heterokedastisitas.
Tabel 4.9 Hasil Uji Heterokedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .545
.541 1.009
.317 Deskripsi_Kerja
.075 .040
.322 1.889
.064 Penempatan_Kerja
.048 .031
.269 1.559
.124 Disiplin_Kerja
-.009 .013
-.096 -.641
.524 a. Dependent Variable: LnU2i
Sumber: Hasil penelitian, 2014 data diolah
Pada Tabel 4.9 menunjukkan tidak ada masalah heterokedastisitas, dimana hasil uji signifikan variabel deskripsi kerja, penempatan kerja, dan disiplin kerja
Universitas Sumatera Utara
menunjukkan nilai lebih besar dari 0,05. b.
Pendekatan Grafik
Gambar 4.3 Pendekatan Grafik Heterokedastisitas Sumber: Hasil penelitian, 2014 data diolah
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa penyebaran residual cenderung tidak teratur, terdapat titik-titik yang berpencar. Kesimpulan yang dapat diperoleh
adalah tidak terdapat gejala heterokedastisitas, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja karyawan, berdasarkan masukan variabel
deskripsi kerja, penempatan kerja, dan disiplin kerja.
3. Uji Multikolinearitas
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Nilai umum yang
bisa dipakai adalah nilai Tolerance 0,1 atau nilai VIF 5, maka tidak terjadi multikolinearitas. Hasil pengolahan dapat dilihat pada Tabel 4.10:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
4.738 2.052
2.309 .024
Deskripsi_Kerja .368
.151 .266
2.439 .018
.427 2.343
Penempatan_Kerja .350
.116 .334
3.021 .004
.418 2.394
Disiplin_Kerja .185
.051 .347
3.630 .001
.559 1.790
a. Dependent Variable: Kinerja_Karyawan
Sumber: Hasil penelitian, 2014 data diolah
Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai tolerance dari variabel deskripsi kerja, penempatan kerja, dan disiplin kerja0,1 dan nilai VIF 5 yang artinya
tidak terjadi masalah multikolinearitas pada masing-masing variabel bebasnya.
4.2.4 Analisis Regresi Linier Berganda
