Dari hasil SPSS diatas diperoleh nilai cronbach alpha variabel disiplin kerja sebesar 0.840 0.6 sehingga variabel ini memiliki item
pernyataan yang telah layak digunakan dalam sebuah penelitian.
4.3.2.3. Variabel Kinerja Karyawan Tabel 4.6
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items .829 8
Sumber : Penulis 2013 Dari hasil SPSS diatas diperoleh nilai cronbach alpha variabel
Kinerja karyawan sebesar 0.8290.6 sehingga variabel ini memiliki item pernyataan yang telah layak digunakan dalam sebuah penelitian.
4.4 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.4.1. Hasil Uji Normalitas Data
Pengujian ini dilakukan untuk melihat model regresi, apakah variabel dependen dan independen memiliki distribusi normal atau tidak.
Ujinormalitas dilakukan dengan 3 pendekatan sebagai berikut:
1. Pendekatan Diagram BatangKurva
Pendekatan diagram batangkurva dikatakan normal jika bentuk kurva sama besar dan tidak terjadi kemencengan kurva baik ke kanan maupun
kekiri. Hasil output SPSS berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4.1.1 Diagram BatangKurva Sumber: Penulis 2013
Dari hasil SPSS diatas dapat dilihat bahwa data ini berdistribusi normal karena bentuk kurva yang sama besar dan tidak ada terjadi
kemencengan kurva baik kekanan maupun kekiri.
2. Pendekatan Diagram Garis
Pendekatan diagram garis dinyatakan normal jika titik-titik mengikuti garis diagonal dan tidak ada data yang menjauh atau data yang
ekstrem dari garis diagonal. Hasil SPSS sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4.1.2 Diagram Garis Sumber: Penulis 2013
Dari hasil SPSS diatas jelas bahwa data mengikuti garis diagonal dan tidak ada terjadi data yang menjauh dari garis diagonal sehingga data
ini dapat disimpulkan berdistribusi normal.
3. Pendekatan Uji Kolmogorov-Smirnov
Uji Kolmogorov-Smirnovdapat dinyatakan sebuah data yang berdistribusi dengan normal jika nilai probalitas Asymp.sig2-tailed
bernilai 0.05. Hasil SPSS sebagai berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 61 Normal Parametersa,b Mean
.0000000 Std.
Deviation 1.90591417
Most Extreme Differences Absolute
.104 Positive
.104 Negative
-.085 Kolmogorov-Smirnov Z
.814 Asymp. Sig. 2-tailed
.522 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber : Penulis 2013
Dari hasil SPSS diatas diperoleh nilai probalitas sebesar 0.522 0.05 sehingga data ini memang berdistribusi normal.
4.4.2. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah situasi adanya korelasi antara variabel- variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini,
variabel-variabel bebas ini tidak orthogonol. Variabel-variabel bebas yang bersifat orthogonol adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi
diantaranya sama dengan nol. Uji
multikolinieritas menggunakan
kriteria Variance Inflaction
Factor VIF dengan ketentuan:
1. Bila VIF 5 terdapat masalah multikolinieritas yang serius.
2. Bila VIF 5 tidak terdapat masalah multikolinieritas yang serius.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8 Coefficientsa
Model Collinearity
Statistics Tolerance VIF
1 Constant X1=Motivasi
Kerja .726 1.377 X2=Disiplin
Kerja .726 1.377
Dependent variabel: Y=Kinerja karyawan Hasil SPSS diatas dapat diinterpretasikan:
1.
Pada variabel motivasi kerja tidak terjadi mulitokolieneritas karena nilai VIF sebesar
1.3775 dan nilai tolerance sebesar 0.726 0.1.
2.
Pada variabel Disiplin kerja tidak terjadi mulitokolieneritas karena nilai VIF sebesar
1.3775 dan nilai tolerance sebesar 0.726 0.1.
Sumber : Penulis 2013 Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa angka tolerance dari
variabel independen motivasi kerja dan disiplin kerja mempunyai nilai tolerance lebih dari 0.10 yang berarti bahwa tidak ada korelasi antar
variabel independen. Sementara itu, hasil perhitungan nilai Variance Inflection Factor VIF
juga menunjukkan hal yang sama. Tidak ada satupun variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.
Dengan demikian dapat disimpulkan dalam model regresi tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen tersebut.
4.4.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu
Universitas Sumatera Utara
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda maka disebut sebagai heterokedastisitas.
Pada penelitian ini digunakan metode grafik plot untuk menguji model regresi apakah terjadi ketidaksamaan atau perbedaan variance dari
residual pengamatan yang lain. Jika variance residual dari suatu pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika varians
berbeda disebut Heterokedastisitas. Uji heterokedastisitas menyatakan sebuah data bebas dari heterokedasitas jika titik-titik menyebar tidak
membentuk suatu pola tertentu dan berada di atas dan diawah titik 0 pada sumbu Y, dapat dilihat hasil SPSS berikut ini.
Gambar 4.4.3 Uji Heterokedastisitas Sumber: Penulis 2013
Dari hasil SPSS diatas bahwa dapat kita lihat bahwa titik-titik menyebar tidak membentuk suatu pola tertentu dan menyebar diatas
Universitas Sumatera Utara
maupun dibawah titik o sumbu Y sehingga dapat dinyatakan data ini bebas dari heterokedasitas dan baik untuk melakukan prediksi atau peramalan
untuk varabel terikat.
4.5 Pengujian Hipotesis 4.5.1 Analisis Regresi Berganda
