47
berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau dengan kata lain data dikatakan normal.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang 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 homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas, yaitu: 1.
Metode Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu
yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
48
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Maret 2016
Gambar 4.3 Grafik ScatterPlot Uji heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat dari grafik ScatterPlot yang disajikan, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola tertentu yang
jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi
layak dipakai untuk memprediksi Kinerja Pegawai dengan variabel Sistem Informasi Akuntansi dan Pengendalian Intern.
2. Uji Glejser
Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya, jika nilai signifikansi antara variabel independen
dengan absolut residual lebih dari 0.05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
49
Tabel 4.8 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-12.784 12.279
-1.041 .302
S.I.A .061
.119 .067
.514 .610
P.INTERN .367
.289 .165
1.271 .209
a. Dependent Variable: ABSUT
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Maret 2016
Berdasarkan Tabel 4.8 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel dependen absolut Ut AbsUt.
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 1, jadi disimpulkan model regresi tidak memengaruhi heteroskedastisitas.
4. Uji Multikolinearitas
