Uji Normalitas Pengaruh Kompensasi Terhadap Prestasi Guru Pada SMK Eka Prasetya Medan

banyak menyatakan setuju bahwa rekan kerja responden sangat senang bekerja sama dengan responden. Berdasarkan penjelasan tersebut, rata- rata responden menyatakan setuju terhadap pernyataan prestasi kerja yakni kemampuan teknik, kemampuan konseptual, dan kemampuan hubungan interpersonal. Hal ini ditunjukkan melalui perolehan hasil sebesar 62,32 pada skor 4 dari total 6 pertanyaan yang ada. 4.2.2 Analisis Statistik 4.2.2.1 Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Untuk mengetahui distribusi sebuah data normal atau tidak, dilakukan dua pendekatan yaitu pendekatan histogram, grafik, dan Kolmogorv-Smirnov. Pendekatan Histogram Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat kurva normal. Kurva normal adalah kurva yang memiliki ciri khusus dimana mean, mode, dan median-nya berada di tempat yang sama. Maka jika terjadi kemencengan pada kurva skewness maka data tidak berdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara Sumber: Output SPSS April 2012 Gambar 4.10 Histogram Uji Normalitas Pada Gambar 4.10, terlihat bahwa variabel terdistribusi normal. Hal ini terlihat dari distribusi data yang tidak miring ke kiri atau ke kanan. Pendekatan Grafik Cara lain untuk melihat normalitas adalah dengan melakukan pendekatan grafik. P-P plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu X melawan niilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu Y. Apabila plot dari keduanya berbentuk linier dapat didekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual menyebar normal. Universitas Sumatera Utara Sumber: Output SPSS April 2012 Gambar 4.11 Grafik Uji Normalitas Dari Gambar 4.11 dapat diketahui data berdistribusi normal, dimana pada Scatterplot terlihat titik-titik yang mengikuti sepanjang garis diagonal. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov Uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 0,05 maka nilai Asymp.Sig. 2-tailed di atas nilai signifikan 5 artinya variabel residual terdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.11 Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardiz ed Residu al N 46 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.99419314 Most Extreme Differences Absolute .103 Positive .103 Negative -.083 Kolmogorov-Smirnov Z .696 Asymp. Sig. 2-tailed .719 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Output SPSS Maret 2012 Pada Tabel 4.11 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,719, dan di atas nilai signifikan 0,05. Dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.

b. Uji Heteroskedastisitas