menunjukkan nilai mean empiris 21.29 yang lebih besar dibandingkan dengan mean teoritisnya 18.00. Demikian pula pada variabel PWB
yang memiliki nilai mean empiris 48.01 yang lebih besar dibandingkan dengan mean teoritisnya 39.00. Berdasarkan hasil uji t, diketahui bahwa
ketiga variabel memiliki perbedaan mean empiris dan mean teroitis yang signifikan yakni sebesar 0.000 0.005.
Hal ini menunjukkan bahwa perawat di rumah sakit ini memiliki POS, engagement dan PWB yang
cenderung tinggi dan signifikan. Hasil uji t dapat dilihat pada lampiran.
C. Analisis Data Penelitian
1. Uji Asumsi a. Uji Normalitas
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, dari 185 eksemplar yang disebarkan dan 159 eksemplar yang kembali, data penelitian
tersebut akan diuji untuk memenuhi asumsi normalitas. Uji normalitas ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi,
nilai residu dari regresi mempunyai distribusi yang normal. Pengujian normalitas dilakukan dengan metode statistik Kolmogorov-Smirnov.
Pemilihan metode statistik Kolmogorov-Smirnov dikarenakan metode ini merupakan metode yang sering digunakan dalam uji normalitas
dan pengambilan keputusan mengenai apakah data dinyatakan berdistribusi normal atau tidak dilakukan berdasarkan pengamatan
nilai kuantitatif dari Asymp. Sig. 2-tailed sehingga interpretasi
normalitas dapat lebih objektif. Asumsi normalitas akan terpenuhi apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed tersebut
≥ 0.05. Berikut tabel hasil uji normalitas residu:
Tabel 4.5 Uji Normalitas Residu
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Asymp. Sig. 2-tailed N
POS ─ Engagement 0.513
159 Engagement
─ PWB 0.316
159 POS ─ PWB
0.228 159
POS – Engagement –
PWB 0.533
159
Hasil tabel menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed pada masing-masing regresi yaitu 0.513 untuk regresi POS dengan
engagement , 0.316 untuk regresi antara engagement dengan PWB,
0.228 untuk regresi antara POS dengan PWB dan 0.533 untuk multiple regression
antara POS, engagement dan PWB. Hal ini menunjukkan bahwa data regresi dari setiap variabel tersebut memiliki nilai residu
yang berdistribusi normal. Hal ini dikarenakan nilai p atau Asymp. Sig. 2-tailed
yang berada diatas 5 0.05. Tabel hasil uji normalitas Kolmogorov
-Smirnov, dapat dilihat pada lampiran.
b. Uji Homoskedastisitas
Uji asumsi selanjutnya ialah uji homoskedastisitas. Uji asumsi ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi,
terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pengujian homoskedastisitas dilakukan dengan
menggambarkan hubungan nilai residual model regresi, yaitu selisih nilai prediksi dengan nilai riil. Uji homoskedastisitas dilakukan
dengan metode statistik Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan cara melihat nilai regresi antara variabel bebas dengan nilai absolute
residualnya. Sama halnya dengan Kolmogorov-Smirnov, uji Glejser juga memudahkan peneliti dalam menginterpretasi indikasi
heteroskedastisitas dan interpretasi tersebut dapat bersifat lebih objektif dikarenakan pengambilan keputusan juga berdasarkan
pengamatan nilai kuantitatif yaitu nilai signifikansi dari regresi. Asumsi homoskedastisitas dikatakan terpenuhi apabila nilai
signifikansi dari regresi tersebut ≥ 0.05.
Tabel 4.6 Uji Glejser Homoskedastisitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Sig. N
POS – Engagement
0.101 159
Engagement – PWB
0.606 159
POS – PWB
0.094 159
Hasil tabel diatas merupakan hasil uji Glejser yang telah dilakukan dan menunjukkan bahwa nilai signifikansi berada diatas 5
0.05 yang artinya variasi dari residu untuk setiap nilai dari variabel terikat bersifat konstan atau tidak ada indikasi Heteroskedastisitas.
c. Uji Linearitas
Salah satu uji asumsi lainnya pada sebuah model regresi adalah asumsi linearitas. Asumsi ini menyatakan bahwa seharusnya
hubungan antara variabel tergantung dengan variabel terikat bersifat linier. Uji asumsi linieritas dilakukan dengan metode statistik test for
linearity . Asumsi linearitas dapat dikatakan terpenuhi apabila nilai
signifikansi alpha ≤ 0.05.
Tabel 4.7 Hasil Uji Linearitas
ANOVA Sig.
Keterangan
Engagement POS
0.000 Linear
PWBEngagement 0.002
Linear PWBPOS
0.013 Linear
Hasil uji linearitas menunjukkan bahwa hubungan antar variabel yang terdapat dalam penelitian ini bersifat linear. Hal ini ditunjukkan
dari nilai signifikansi atau probabilitas yang lebih kecil dari 0.05. Dapat dilihat dari tabel diatas bahwa nilai signifikansi atau
