IV.1.4. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik dilakukan terlebih dahulu agar dapat mendeteksi apakah terpenuhi atau tidak terpenuhinya asumsi-asumsi klasik dalam suatu model
regresi berganda. Pengujian ini dilakukan agar lebih relevan dalam melakukan interpretasi dan analisis nantinya.
IV.1.4.1. Uji Normalitas
Uji untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau mendekati normal dilakukan dengan Regression Standarized Residual. Hasil pengujian dapat
dilihat pada gambar di bawah ini :
Sumber : Data Penelitian 2009 Diolah
Gambar IV. 2. Hasil Pengujian Secara Grafik Normalitas Data
Berdasarkan pada Gambar IV.2 di atas, dapat dilihat bahwa penyebaran data
berada pada sekitar garis diagonal dan mengikuti garis arah diagonal. Pengujian normalitas juga diperkuat oleh nilai Kolmogogorov-Smirnov Test yang dapat dilihat
Universitas Sumatera Utara
pada lampiran 3 yaitu tabel One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar 0.984dan nilai
asymp.Sig. 2-tailed 0.288a0.05, maka nilai residual terstandarisaasi. Dengan demikian maka model regeresi hipotesis ini memenuhi asumsi normalitas.
IV.1.4.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF dan tolerance dari hasil pengolahan data. Suatu persamaan dikatakan tidak terdapat multikolinearitas
apabila nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak di bawah 0,1. Hasil pengujiannya dapat dilihat di Tabel di bawah ini.
Tabel IV. 7. Hasil Pengujian Multikolinearitas
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
Constant Diklat Teknis
.452 2.211
1
Motivasi .452
2.211 Sumber : Data penelitian 2009 Diolah.
Dari hasil yang diperoleh terlihat bahwa nilai VIF masih lebih kecil dari 10 dan nilai tolerance masih lebih besar dari 0,1. Dengan ini maka dapat disimpulkan
bahwa persamaan regresi berganda ini telah terbebas dari masalah multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
IV.1.4.3. Uji Heteroskedastisitas
Dengan menggunakan metode grafik dapat diambil kesimpulan apabila ada pola tertentu maka akan terjadi heterokedastisitas dan apabila tidak ada pola tertentu
maka akan terjadi homokedastisitas. Hasil grafik yang dilakukan dengan perangkat lunak SPSS dapat dilihat di lampiran. Dari grafik atau gambar di lampiran, dapat
diambil kesimpulan bahwa tidak didapati adanya heterokedastisitas karena gambar tersebut tidak menunjukkan adanya suatu pola tertentu atau teratur dari titik-titik yang
ada. Ini berarti persamaan tersebut telah memenuhi asumsi klasik suatu persamaan berganda dengan telah dipenuhinya asumsi dasar bahwa variasi residual sama untuk
semua pengamatan telah terpenuhi.
Sumber : Data Penelitian 2009 Diolah.
Gambar IV. 3. Hasil Pengujian Heteroskedastisitas Secara Grafik
Universitas Sumatera Utara
IV.2. Hasil dan Pembahasan IV.2.1. Hasil Persamaan Regresi
Hipotesis menyatakan bahwa diklat teknis X1 serta motivasi X2
berpengaruh terhadap kinerja alumni Balai Diklat Industri Medan
Tabel IV.8. Hasil Uji Koefisien Regresi
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
Constant 5.160
1.751 Diklat Teknis
.305 .087
.303 1
Motivasi .507
.084 .518
a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber : Hasil Penelitian, 2009 Data Diolah Berdasarkan pada Tabel IV.8 di atas maka persamaa regresi linier berganda
dalam penelitian ini adalah :
e X
X Y
2 507
, 1
305 ,
160 ,
5
Pada persamaan tersebur dapat dilihat bahwa Diklat teknis X1, serta Motivasi X2 memiliki kemampuan untuk mempengaruhi kinerja pegawai Y para
alumni Balai Diklat Industri Medan. Diklat teknis X1 dan motivasi Y2 mempunyai koefisien regresi positif yang membuktikan kontribusinya terhadap
kinerja alumni Y
Universitas Sumatera Utara
Kategori