83
responden yang menyatakan tidak setuju, 49.29 responden yang menyatakan kurang setuju, dan 19.71 menyatakan setuju.
8. Pada pernyataan “Saya merasa bertanggung jawab atas kepentingan perusahaan” 26.76 responden yang menyatakan tidak setuju, 49.29 responden
yang menyatakan kurang setuju, 19.71 menyatakan setuju, dan 4.22 menyatakan sangat setuju.
9. Pada pernyataan “Saya sangat peduli dengan nasib perusahaan” 22.53 responden yang menyatakan tidak setuju, 56.33 responden yang menyatakan
kurang setuju, 18.30 menyatakan setuju, dan 2.81 menyatakan sangat setuju. 10. Pada pernyataan “Saya selalu hadir tepat waktu sesuai yang ditentukan
organisasi” 2.81 responden menyatakan sangat tidak setuju, 28.16 responden yang menyatakan tidak setuju, 39.43 responden yang menyatakan kurang setuju,
dan 29.57 menyatakan setuju. 11. Pada pernyataan “Saya selalu berusaha menjaga nama baik perusahaan”, dapat
digambarkan bahwa 2.81 menyatakan sangat tidak setuju 16.90 responden menyatakan tidak setuju 63.38 responden yang menyatakan kurang setuju
15.49 menyatakan setuju dan 2.68 menyatakan sangat setuju.
4.3 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji normalitas
Uji normalitas penelitian ini dilakukan dengan analisis grafik yaitu dengan grafik Histogram dan Normal P-P Plot of Regression StandariziedResidual.Selain
84
itu uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan uji kolmogorov- smirnov.Hasil uji normalitas ditunjukkan sebagai berikut:
4.3.1.1 Hasil Uji Normalitas Dengan Histogram
Jika bentuk grafik tidak melenceng ke kiri atau ke kanan, maka menunjukkan bahwa variabel berdistribusi normal.Sebaliknya, jika bentuk grafik
melenceng ke kiri atau ke kanan, maka menunjukkan bahwa variabel tidak
berdistribusi normal.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas Dengan Histogram
85
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat dilihat tampilan grafik histogram, sehingga disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi normal. Hal ini
ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Demikian dengan hanya melihat histogram, hal ini dapat memberikan hasil
yang meragukan khususnya untuk jumlah sampel kecil. Metode yang handal adalah dengan melihat normal probability plot, dimana pada grafik normal plot
terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagona
4.3.1.2Hasil Uji Normalitas dengan Normal P-P Plot of Regression
Standarizied Residual
Jika titik masih menyebar di sekitar garis diagonal, maka data telah berdistribusi normal.Sebaliknya jika titik tidak menyebar di sekitar garis diagonal,
maka data tidak berdistribusi normal.
86
Sumber: Data Pengolahan SPSS 2015
Gambar 4.4 Uji Normalitas dengan Normal P-P Plot of Regression
Standarizied Residual
Pada Gambar 4.4 terlihat titik-titik menyebar mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.
4.3.1.3 Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorv-Smirnov Test
87
Jika Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka data berdistribusi normal, sebaliknya jika Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka data tidak berdistribusi
normal.
Tabel 4.8 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 71
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 4.37909849
Most Extreme Differences Absolute
.100 Positive
.065 Negative
-.100 Kolmogorov-Smirnov Z
.842 Asymp. Sig. 2-tailed
.478 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa data berdistribusi normal karena nilai Asympy.Sig 2-tailed sebesar 0,478 di atas tingkat signifikansi 0,05 dengan
kata lain variable residual berdistribusi normal.
88
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dimaksudkan untuk mengetahui tingkat penyebaran atau variasi dari semua variabel yang diobservasi.Kriteria uji heteroskedostisitas
yaitu apabila titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu serta tersebar di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y maka
disimpulkan suatu model regresi dianggap tidak terdapat masalah heterokedastisitas.
4.3.2.1 Hasil Uji Heterokedastisitas dengan Scatter Plot
89
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015
Gambar 4.5 Uji Heterokedastisitas dengan Scatter Plot
Pada gambar 4.5 menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.3.2.2 Hasil Uji Heterokedastisitas dengan Glejser
Uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan glejser memiliki kriteria jika Nilai Sig 0,05, maka tidak terjadi heteroskedastisitas
Tabel 4.9 Uji Heterokedastisitas dengan Glejser
90
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.540
1.772 .869
.388 Komitmenorganisasi
-.004 .051
-.011 -.072
.943 Kepuasankerja
.059 .059
.156 .998
.322 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015
Pada Tabel 4.9 terlihat dengan jelas menunjukan tidak satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen
absolute Ut absUt. Hal ini terlihat dari semua variabel bebas memiliki nilai Sig 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Heterokedastisitas.
4.3.3 Uji Multikolinieritas
Gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor.Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
bebas mana yang dijelaskan oleh variabel terikat lainnya.Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dijelaskan variabel
bebas lainnya. Dengan nilai :
91
a. Tolerance value 0,1 atau VIF 5, maka terjadi multikolinieritas. b. Tolerance value 0,1 atau VIF 5, maka tidak terjadi
multikolinieritas.
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
7.035 3.187
2.208 .031 Komitmenorgani
sasi .342
.092 .404 3.705 .000
.592 1.689
Kepuasankerja .383
.106 .393 3.606 .001
.592 1.689
a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2015
Pada Tabel 4.10 memperlihatkan semua nilai variabel bebas memiliki Tolerance value 0,1 atau VIF 5. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinearitas
.
4.4 Analisis Regresi Linear Berganda
