4.1.2. Uji asumsi klasik
1. Uji normalitas data Digunakan untuk menguji apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak
Priyatno 2008:39. Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji kolmogorov-smirnov. Berdasarkan hasil uji normalitas menggunakan program komputasi SPSS for windows release 16 diperoleh
hasil sebagai berikut: Tabel 3.4 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Pendidikan dan Pelatihan Motivasi Kerja
Kinerja Guru N
31 31
31 Normal Parameters
a
Mean 21.7742
40.5484 39.0968
Std. Deviation 6.30719
7.35227 4.77741
Most Extreme Differences
Absolute .131
.137 .087
Positive .131
.100 .087
Negative -.096
-.137 -.059
Kolmogorov-Smirnov Z .729
.765 .485
Asymp. Sig. 2-tailed .663
.602 .973
a. Test distribution is Normal.
Berdasarkan tabel 3.15 terlihat bahwa nilai signifikansi dari ketiga variabel lebih besar
dari 0,05 yaitu 0,663; 0,602 dan 0,973. Maka dapat disimpulkan bahwa ketiga variabel berdistribusi normal, berarti model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja guru
berdasarkan masukan variabel independennya.
2. Uji multikolonieritas Digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan multikolineritas, yaitu
adanya hubungan linier antar variabel independen dalam model regresi Priyatno 2008:39. Pengujian multikolonieritas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF.
Tabel 3.5 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Pendidikan dan Pelatihan .883
1.132 Motivasi Kerja
.883 1.132
a. Dependent Variable: Kinerja Guru
Berdasarkan tabel 3.5 terlihat untuk kedua variabel independen, angka VIF kurang dari 10 yaitu 1,132 dan 1,132. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi
tersebut tidak terdapat problem multikolonieritas. 3. Uji heterokesdastisitas
Berdasarkan hasil analisis dengan program komputasi for windows release 16 diperoleh scatterplot yang tidak membentuk pola tertentu, maka model regresi tidak memiliki gejala
heterokesdastisitas. Berikut ini pola scatterplot dari hasil perhitungan.
Gambar 5 Scatterplot Gambar tersebut menunjukan bahwa titik-titik tidak membentuk pola tertentu, serta
tidak menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian dapat dijelaskan bahwa model regresi tersebut bebas dari gejala heteroskedastisitas.
Berdasarkan ketiga pengujian asumsi klasik di atas menunjukan bahwa model regresi berganda yang diperoleh tidak mengalami penyimpangan asumsi klasik sehingga efisien untuk
menggambarkan bentuk hubungan antar variabel penelitian.
4.1.3. Analisis Regresi Berganda
Kategori