72 8.
Berdasarkan pernyataan kedelapan yaitu hadir dalam pertemuan-pertemuan yang diadakan perusahaan, diketahui bahwa sebanyak 70,7 responden
menyatakan setuju dan sebanyak 29,3 responden menyatakan kurang setuju. Hal ini menggambarkan bahwa karyawan bersedia meluangkan waktu untuk
hadir dalam pertemuan-pertemuan perusahaan. 9.
Berdasarkan pernyataan kesembilan yaitu mengikuti setiap perubahaan perusahaan, diketahui bahwa sebanyak 13,3 respoden menyatakan tidak
setuju, sebanyak 53,3 responden menyatakan kurang setuju dan sebanyak 33,3 responden menyatakan setuju. Hal ini menggambarkan bahwa ada
karyawan yang aktif mengikuti setiap perubahan-perubahan yang terjadi di perusahaan, namun masih ada juga karyawan yang tidak mengikuti
perubahan di perusahaan . 10.
Berdasarkan pernyataan kesepuluh yaitu ikut berpartisipasi membuat pertimbangan terbaik bagi perusahaan, diketahui bahwa sebanyak 65,3
responden menyatakan tidak setuju dan sebanyak 34,7 responden menyatakan kurang setuju. Hal ini menggambarkan bahwa karyawan tidak
ikut turut andil dalam memberi masukan demi kebaikan perusahaan.
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mengikuti atau mendekati distribusi normal. Untuk mengetahui distribusi sebuah data normal
atau tidak, dilakukan dengan pendekatan histogram, grafik dan Kolmogorov- Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
73
a.
Pendekatan Histogram
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Gambar 4.2 Histogram Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.2 dapat dilihat bahwa data berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar histogram yang membentuk lonceng yang tidak
menceng ke kiri atau menceng ke kanan. b.
Pendekatan Grafik
Normal P-Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable:
organization
al citizenship behavior
Observed Cum Prob Sumber : Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Gambar 4.3 Grafik Normal Probability Plot
Universitas Sumatera Utara
74 Pada Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa data-data titik-titik menyebar di
sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal ini dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
c. Uji Kolmogorov-Smirnov
Tabel 4.8 UJi Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 75
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation .88223197
Most Extreme Differences Absolute
.213 Positive
.109 Negative
-.213 Kolmogorov-Smirnov Z
1.849 Asymp. Sig. 2-tailed
.200 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,200 0,05. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z adalah sebesar 1,849 1,97 yang
berarti variabel residual berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians sama,
dan ini seharusnya terjadi maka dikatakan homoskedastisitas. Pendekatan dilakukan melalui pendekatan grafik dan pendekatan statistik.
Universitas Sumatera Utara
75 a.
Pendekatan Grafik Scatterplot Untuk melihat ada tidaknya Heteroskedastisitas pada model digunakan,
dilakukan dengan Uji Heteroskedastisitas Scatterplot. Berikut hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Scatterplot
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Gambar 4.4 Scatterplot
Berdasarkan Gambar 4.4Scatterplotyang disajikan, dapat dilihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta
tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
76 b.
Pendekatan Statistik Uji Glejser
Tabel 4.9 Uji Glejser
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat bahwa tingkat signifikansi variabel kepuasan kerja X
1
sebesar 0,097 0,05 dan tingkat signifikansi variabel komitmen organisasi X
2
sebesar 0,129 0,05. Dengan demikian terlihat bahwa tidak satupun variabel independenyang signifikan secara statistik mempengaruhi
variabel dependen absolut absut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi
tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Multikolinieritas
Gejala multikolinieritas dapat terlihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor, kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jika nilai tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF lebih kecil dari 5, maka tidak terjadi
multikolinieritas.
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-2.273 .618
-3.677 .000
Kepuasan Kerja .041
.024 .276
1.682 .097
Komitmen Organisasi .068
.044 .252
1.536 .129
a. Dependent Variable: absute
Universitas Sumatera Utara
77
Tabel 4.10 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients
Standardiz ed
Coefficient s
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Toleran
ce VIF
1 Constant
1.926 1.170
1.647 .104
Kepuasan Kerja .324
.046
.380 7.024 .000
.386 2.592
Komitmen Organisasi .973
.084
.631 11.64
4 .000
.386 2.592 a. Dependent Variable: Organizational Citizenship Behavior
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Berdasarkan Tabel 4.10 dapat disimpulkan bahwa pada model regresi yang digunakan tidak terlihat adanya gejala multikolinieritas antar variabel independen.
Hal ini dapat diketahui dari nilai tolerance dan nilai VIF, hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai tolerance sebesar 0,386 0,1 dan nilai VIF sebesar
2,592 5. Dengan demikian persamaan regresi linear terbebas dari asumsi multikolinieritas.
4.4 Analisis Regresi Linear Berganda
