Pada Gambar 4.3 Normal P-P Plot terlihat titik-titik yang mengikuti data sepanjang garis normal, hal ini berarti residual data berdistribusi normal.
2. Uji Heterokedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain. Jika
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang
baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk mengatasi kelemahan pengujian dengan grafik dapat menggunakan
pendekatan statistik dengan uji glejser, heteroskedastisitas tidak akan terjadi apabila tidak satupun variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel
dependen nilai absolut Ut absUt. Jika probabilitas signifikan diatas tingkat kepercayaan 5 dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah pada
heterokedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan Metode Pendekatan Grafik
Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas,
sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.4 : Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2014
Pada Gambar 4.4 Normal P-P Plot terlihat titik-titi Grafik Scatter Plot terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas,
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak
dipakai untuk memprediksi kinerja karyawan berdasarkan masukan variabel motivasi kerja dan disiplin kerja.
3. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Pada model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Adanya multikolinieritas dapat dilihat dari tolerance value atau variance inflation factor
VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang
