53. Pernyataan 53 Guru aktif dalam melaksanakan PKB seperti pengembangan
diri, publikasi ilmiah dan karya inovatif sebanyak 6 guru 14.28 menjawab sangat setuju, 9 guru 21.42 menjawab setuju, 10 guru 23.80
menjaawab kurang setuju, 15 guru 35.71 menjawab tidak setuju dan 2 guru 4.76 menjawab sangat tidak setuju. Mayoritas guru menjawab tidak
setuju. Hal ini membuktikan bahwa guru kurang aktif dalam melaksanakan PKB seperti pengembangan diri, publikasi ilmiah dan karya inovatif karena
kurangnya kesadaran dalam diri guru.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk melihat atau menguji apakah suatu model layak atau tidak digunakan dalam sebuah penelitian. Uji asumsi klasik yang
dilakukan dalam penelitian ini adalah: 4.2.2.1 Uji Normalitas Data
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi
data dengan bentuk lonceng. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid.
1. Pendekatan Histogram
Pada grafik histogram, dikatakan variabel berdistribusi normal pada grafik histogram yang berbentuk lonceng apabila, distribusi data tersebut tidak menceng
kekiri atau menceng kekanan.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS for Windows, 2015
Gambar 4.2 Pengujian Histogram Normalitas
Pada Grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke
kanan.
2. Pendekatan Grafik
Cara lainnya melihat uji normalitas dengan pendekatan grafik. PP plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang
didapat dari sampel sumbu y. Apabila plot keduanya berbentuk linier dapat didekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual
menyebar normal.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015
Gambar 4.3 Pengujian Pendekatan Grafik
Pada Gambar 4.3
scatter plot
terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
3. Pendekatan Kolmogrov-Smirov
Dasar pengambilan keputusan untuk Kolmogorov Smirnov yaitu apabila nilai
value
pada kolom
Asymp. Sig
lebih besar dari
level of significant
α = 5, maka tidak mengalami gangguan distribusi normal serta nilai Kolmogorov
Smirnov lebih kecil dari 1,97 maka data dikatakan normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Pengujian Pendekatan Kolmogorv-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
42 Normal
Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 3.04736283
Most Extreme Differences
Absolute .112
Positive .089
Negative -.112
Kolmogorov-Smirnov Z .729
Asymp. Sig. 2-tailed .663
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan 2015
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai
Asymp. Sig
. 2-
tailed
adalah 0.663 diatas nilai signifikan 0,05. Dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi
normal. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z dari Tabel 4.9 yaitu 0,729 dan lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi
empirik atau dengan kata lain data dikatakan normal.
4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
