koefisien regresi sebesar 0,472 dan terakhir diikuti oleh variabel kompensasi X
3
dengan nilai koefisien regresi hanya sebesar 0,014.
4.3.5.3 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk melihat normalitas model regrsi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan grafik yaitu histogram dan normal p-p plot.
4.3.5.3.1 Uji Kolmogorov-Smirnov
Uji kolmogorov-smirnov yaitu pedoman pengambilan keputusan tentang data distribusi normal berdasarkan uji statistik dengan menggunakan pendekatan
kolmogorov-smirnov Z yang dapat dilihat dari kriteria berikut:a. Jika nilai Asymp.sig 2 tailed 0,05 maka data berdistribusi normal.
b. Jika Nilai Kolmogorov-Smirnov Z 1,97 maka data dikatakan normal.
Tabel 4.42 Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 40
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation
1.83316765 Most Extreme
Differences Absolute
.110 Positive
.095 Negative
-.110 Kolmogorov-Smirnov Z
.110 Asymp. Sig. 2-tailed
.200
c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Universitas Sumatera Utara
Pada tabel 4.42 dapat dilihat besarnya perolehan nilai Asym.sig 2 tailed adalah 0,200. Artinya, perolehan nilai lebih besar dari 0,05 dan untuk nilai
kolmogorov-smirnov Z adalah 0,110, dimana angka ini lebih kecil dibandingkan nilai ketetapan 1,97. Dengan demikian uji statistik telah memenuhi kedua kriteria
yang ditetapkan dan data dapat dikatakan berdistribusi serta memenuhi asumsi normalitas.
4.3.5.3.2 Kurva Histogram
Kurva histogram untuk pengujian normalitas regresi linear antara gaya kepemimpinan, motivasi dan kompensasi terhadap kinerja karyawan dapat dilihat
hasilnya sebagai berikut:
Gambar 4.3 Grafik Kurva Histogram
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017 Berdasarkan gambar 4.3 diatas hasil kurva histogram menunjukkan bahwa
bentuk kurva simetris dan tidak melenceng ke kiri maupun ke kanan. Sehingga berdasarkan kurva histogram, model regresi berdistribusi normal.
4.3.5.3.3 Grafik Normal P-P Plot
Pada grafik normal p-p plot, model memenuhi asumsi normalitas jika titik- titik pada kurva berhimpit mengikuti garis diagonalnya. Berikut ini hasil uji
normalitas dengan menggunakan grafik normal p-p plot.
Gambar 4.4 Grafik Normal Probability plot
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2017
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan gambar 4.4 diatas hasil kurva normal probability plot memperlihatkan bahwa titik-titik pada grafik berhimpit dan mengikuti garis
diagonalnya, sehingga dapat disimpulkan model regresi berdistribusi normal.
4.3.5.4 Uji Hipotesis 4.3.5.4.1 Uji Signifikan Parsial Uji-t
