Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
Fr equenc
y
8 6
4 2
Histogram Dependent Variable: Pengembangan Karir
Mean =9.95E-15 Std. Dev. =0.969
N =50
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pec
ted C u
m Pr
o b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Pengembangan Karir
4.4.1 Uji Normalitas Data untuk Hipotesis Pertama
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah model regresi antara variabel dependen terikat dan variabel independen bebas keduanya memiliki
distribusi normal atau tidak yang dapat dilihat dengan menggunakan normal histogram dan p_plot. Data dalam keadaan normal apabila distribusi data menyebar
di sekitar garis diagonal serta dapat dilihat dari kurva normal yang tidak condong kekiri dan kanan histogram.
Gambar 4.2 Grafik Uji Normalitas pada Hipotesis Pertama
Dari gambar di atas dapat disimpulkan data terdistribusi dengan normal, dimana data terlihat menyebar mengikuti garis diagonal sehingga dapat dikatakan
data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
4.4.2 Uji Multikolinieritas untuk Hipotesis Pertama
Multikolinieritas adalah suatu keadaan dimana variabel lain independen saling berkorelasi satu dengan lainnya. Persamaan regresi berganda yang baik adalah
persamaan yang bebas dari adanya multikolinieritas antara variabel independen. Alat ukur yang sering digunakan untuk mengukur ada tidaknya variabel yang berkorelasi,
maka digunakan alat uji atau deteksi Variance Inflation Factor VIF. Di mana nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1.
Tabel 4.6 Uji Multikolinieritas pada Hipotesis Pertama
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
1
Constant Karakteristik individu:
Keahlian ,918
1,089 Pendidikan
,757 1,320
Pengalaman Kerja ,721
1,387
Sumber: Hasil Penelitian Tahun 2009, data diolah
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas untuk Hipotesis Pertama
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varian dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas, dan jika varian berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi,
Universitas Sumatera Utara
terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap
maka disebut homoskedastisitas, dan jika varian berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.Untuk melihat ada
tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat gambar seperti berikut ini:
Regression Studentized Residual
3 2
1 -1
-2
Re gr
es si
on S ta
nda rdiz
ed P re
di ct
ed Va
lu e
3 2
1 -1
-2
Scatterplot Dependent Variable: Pengembangan Karir
Gambar 4.3 Grafik Uji Heteroskedastisitas pada Hipotesis Pertama
Dengan menggunakan metode grafik di atas dapat diambil keputusan dengan kriteria sebagai berikut:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
Fre q
ue nc
y
10 8
6 4
2
Histogram Dependent Variable: Pengembangan Karir
Mean =2.09E-15 Std. Dev. =0.969
N =50
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
pe ct
ed C
u m
P ro
b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Pengembangan Karir
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dari Gambar 4.1 dan 4.2 di atas menunjukkan tidak ada pola yang jelas dan menandakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas untuk variabel penelitian, dengan
demikian asumsi dasar bahwa variasi residual sama untuk semua pengamatan terpenpenuhi
4.4.4 Uji Normalitas Data untuk Hipotesis Kedua
