13. Dengan rata-rata 4,11 : responden menyatakan bahwa kinerja karyawan sangat berhubungan dengan tanggung jawab para karyawan.
14. Dengan rata-rata 4,20 : responden menyatakan bahwa kinerja karyawan sangat berhubungan dengan loyalitasnya karyawan dalam bekerja.
4.3 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi perlu dilakukan uji asumsi klasik agar dapat perkiraan yang tidak bias dan efisien. Ada beberapa syarat asumsi klasik
yang harus dipenuhi, yaitu:
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual berdistribusi normal. Ada dua cara untuk
mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk melihat normalitas residual, peneliti menganalisis
grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal dan juga menganalisis probabilitas plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. 1. Analisis Grafik
Dasar pengambilan keputusan untuk Uji Normalitas sebagai berikut: a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogram menujukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi mormalitas.
Universitas Sumatera Utara
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS 182015
Gambar 4.3 Grafik Histogram Uji Normalitas
Pada gambar 4.1 terlihat bahwa data juga berdistribusi normal ini dapat dilihat pada scatterplot. Terlihat titik-titik yang mengikuti sebaran data di
sepanjang garis diagonal.
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS 182015
Gambar 4.4 Grafik Normal P-P Plot
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.2 Grafik P-P Plot dapat dilihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, jadi dapat disimpulkan
bahwa data residual berdistribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
1. Analisis Kolmogrov-Smirnov
Pengujian normalitas dilakukan berdasarkan uji statistic non-parametrik Kolmogrov-Smirnov K-S. dasar pengambilan keputusan untuk Kolmogrov-
Smirnov yaitu nilai value pada kolom Asimp. Sig 2-tailed level of significant α = 5
Table 4.6 Analisis Kolmogrov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 110
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 1,75892064
Most Extreme Differences
Absolute ,125
Positive ,109
Negative -,125
Kolmogorov-Smirnov Z ,558
Asymp. Sig. 2-tailed ,914
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data primer dengan SPSS 18 2015
Berdasarkan pengolahan data pada Tabel 4.6 diperoleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed diatas angka 0.05 0.9143 0.05, dengan demikian dapat disimpulkan
model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
4.3.2. Uji Heteroskedastisitas
