H
1
: b
1
0 Lingkungan kerja berpengaruh terhadap prestasi kerja pegawai Kopertis Wilayah I NAD- Sumut.
H : b
2
= 0 Disiplin kerja tidak berpengaruh terhadap prestasi kerja pegawai Kopertis Wilayah I NAD- Sumut.
H
1
: b
2
0 Disiplin kerja berpengaruh terhadap prestasi kerja pegawai Kopertis Wilayah I NAD- Sumut.
3.8.2 Model Analisis Data Hipotesis Kedua
Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini untuk menjawab perumusan masalah kedua adalah Analisis Regresi Sederhana. Supangat 2007
menyatakan bahwa “regresi sederhana adalah merupakan model hubungan antara variabel tidak bebas Y dengan variabel bebas X”. Model analisis datanya sebagai
berikut:
Y = a+b X
+e
Keterangan: Y = Disiplin Kerja
a = Konstanta b
= Koefisien Regresi Variabel Independen X
= Kepemimpinan e = Error of Term
Pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen di uji dengan tingkat kepercayaan 95 atau = 5
Universitas Sumatera Utara
Kriteria pengujiannya adalah: H
: b = 0 Kepemimpinan tidak berpengaruh terhadap disiplin kerja pegawai Kopertis Wilayah I NAD- Sumut.
H
1
: b 0 Kepemimpinan berpengaruh terhadap disiplin kerja pegawai Kopertis Wilayah I NAD- Sumut.
Untuk menguji signifikansi faktor kepemimpinan terhadap disiplin kerja pegawai dilakukan uji statistik t dengan syarat:
1. Jika t
hitung
t
tabel
maka H ditolak dan H
1
diterima. 2. Jika t
hitung
t
table
maka H diterima dan H
1
ditolak. Hasil pengujian signifikansi dapat juga dilihat dari besarnya nilai signifikansi
yang diperoleh, yaitu: 1. Jika nilai signifikansi dari 0,05 maka H
ditolak dan H
1
diterima. 2. Jika nilai signifikansi dari 0.05 maka H
diterima dan H
1
ditolak. 3.9 Uji Asumsi Klasik
3.9.1 Uji Normalitas
Uji normalitas penting dilakukan untuk mengetahui data dalam variabel terdistribusi secara normal. Salah satu cara mengecek kenormalitasan adalah dengan
plot probabilitas normal. Dengan plot ini, masing-masing nilai pengamatan dipasangkan dengan nilai harapan pada distribusi normal, normalitas terpenuhi
Universitas Sumatera Utara
apabila titik-titik data terkumpul di sekitar garis lurus dan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau mendekati normal. “Untuk melihat normalitas data bisa
dilakukan uji statistik non parametrik Kolmogorov Smirnov K-S”, Ghozali 2005.
3.9.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas dipergunakan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu
model yang dapat menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara variabel independen tersebut.
Multikoleniaritas adalah suatu keadaan dimana variabel independent saling berkorelasi satu dengan lainnya. Persamaan regresi berganda yang baik adalah
persamaan yang bebas dari adanya multikoleniaritas antara variabel independent. Menurut Ghozali 2005, untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas pada model
regresi yaitu jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Torelance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari
multikolinieritas.
3.9.3 Uji Heteroskedastisitas
