79
3. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Hasil Uji Multikolonieritas Untuk mendeteksi adanya problem multiko, maka dapat dilakukan
dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF serta besaran korelasi antar variabel independen. Berikut adalah hasil
uji multikolonieritas dapat dilihat pada tabel 4.15.
Tabel 4.15 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 Constant
-3.954 3.220 -1.228 .223
TKO .120
.045 .271 2.677 .009
.705 1.419 TMK
.145 .068
.224 2.147 .035 .666 1.501
TGK .192
.059 .353 3.289 .002
.629 1.591 TLOC
-.009 .050
-.018 -.173 .863
.688 1.453
a. Dependent Variable: TKKA Sumber: Data primer yang diolah
Berdasarkan tabel 4.15 diatas terlihat bahwa nilai tolerance mendekati angka 1 yaitu komitmen organisasi sebesar 0,705, motivasi
kerja sebesar 0,666, gaya kepemimpinan sebesar 0,629 dan locus of control sebesar 0,688, sedangkan nilai variance inflation factor VIF
disekitar angka 1 yaitu 1,419 untuk komitmen organisasi, 1,501 untuk motivasi kerja, 1,591 untuk gaya kepemimpinan dan 1,453 untuk
80
variabel locus of control. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi tidak terdapat problem multiko dan dapat
digunakan dalam penelitian ini. b. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen atau
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Hasil uji
normalitas dapat dilihat pada gambar 4.1 dan gambar 4.2.
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik P-Plot
Sumber: Data primer yang diolah
Gambar 4.1 mempelihatkan penyebaran data yang berbeda disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, ini
menunjukkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
81
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik Histogram
Sumber: Data primer yang diolah Gambar 4.1 memperlihatkan pola distribusi yang normal
penyebaran data berada pada sumbu diagonal dari grafik, hal ini menunjukkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
c. Hasil Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam
sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Deteksi ada tidaknya
heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, yang
diperlihatkan pada gambar 4.2.
82
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data primer yang diolah Berdasarkan gambar 4.3, grafik scatterplot menunjukkan bahwa
data tersebar di atas dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data tersebut. Hal
ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model persamaan regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi
model regresi
komitmen organisasi,
motivasi kerja,
gaya kepemimpinan dan locus of control mempengaruhi kepuasan kerja
auditor.
4. Hasil Uji Hipotesis
Kategori