ada responden yang menjawab sangat tidak setuju. Adapun alas an responden menjawa kurang setuju dan tidak setuju adalah karena karyawan tersebut belum
dapat mengerjakan pekerjaannya dengan baik. Pernyataan kedua puluh dua, ‘Bapak?Ibu selalu hadir tepat waktu’,
terdapat 52 responden 39.0 menyatakan sangat setuju, 40 responden 61.0 menyatakan setuju, dan tidak ada responden yang menjawab kurang setuju, tidak
setuju dan sangat tidak setuju. Pernyataan kedua puluh tiga, ‘Hubungan kerja sama dengan rekan sekerja
baik’, terdapat 15 responden 18.3 menyatakan sangat setuju, 46 responden 56.1 menyatakan setuju, 15 responden 18.3 menyatakan kurang setuju, 6
responden 7.3 menyatakan sangat tidak setuju, dan tidak ada responden yang menjawab tidak setuju. Adapun alasan responden menjawab kurang setuju, dan
sangat tidak setuju antara lain karena hubungan kerja sama karyawan tersebut dengan karyawan lain kurang baik.
4.3. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, agar di dapat perkiraan yang tidak bias dan efisien maka dilakukan pengujian asumsi klasik. Ada beberapa kriteria
persyaratan asumsi klasik yang harus dipenuhi. Persyaratan asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah :
1. Pengujian Normalitas Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah
data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Data yang baik adalah data yang
Universitas Sumatera Utara
mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri atau menlenceng ke kanan Situmorang, 2010.
Sumber: Hasil pengolahan SPSS 2012
Gambar 4.1 Histogram Interpretasi dari Gambar 4.1 grafik histogram menunjukkan pola distribusi
normal
Sumber: Hasil pengolahan SPSS 2012
Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Pada gambar 4.2 dapat dilihat bahwa data titik-titik menyebar disekitar
garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena itu, berdasarkan gambar 4.4 maka dapat diambil kesimpulan bahwa telah memenuhi uji normalitas.
2. Pengujian Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi tidak terdapat ketidaksamaan variance dari satu residual satu pengamatan
ke pengamatan lainnya. Jika variance dari satu residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka terjadi homoskedastisitas, bila berbeda maka
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas Situmorang et al, 2008.
Hipotesis: 1. Jika diagram pencar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan heteroskedastisitas.
2. Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola-pola tertentu yang teratur atau acak maka reg resi tidak mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
Sumber: Hasil pengolahan SPSS 2012
Gambar 4.3 Scatterplot Pada Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa diagram pencar tidak membentuk
pola tertentu karena itu tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
3. Pengujian Multikolinearitas Gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan
VIP Variance Inflation Factor melalui program SPSS 17.0. Tolrance mengukur variabilitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh variable independent
lainnya. Nilai umum biasa dipakai adalah nilai Tolerance 0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas Situmorang et al, 2010:133
Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .584
.692 .845
.401 Materi_yang_diajarkan
.695 .069
.271 10.141
.000 .299
3.348 Metode_yang_digunakan
.448 .082
.161 5.429
.000 .243
4.113 Fasilitas_pendukung
.005 .051
.002 .101
.919 .404
2.472 Kemampuan_instruktur
.645 .058
.317 11.050
.000 .259
3.855 Kemampuan_peserta
.830 .051
.442 16.202
.000 .287
3.490 a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber : hasil pengolahan SPSS 2012
Pada Tabel 4.10 menjelaskan mengenai besarnya nilai tolerance untuk masing-masing variabel bebas. Semua variabel bebas mempunyai nilai tolerance
0,1 dan nilai VIF 5 sehingga dapat disimpulkan bahwa masalah multikolinearitas tidak ada.
Universitas Sumatera Utara
4.4 Analisis Linier Berganda
