Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Pada Gambar 4.2 Grafik Normal Plot di bawah ini terlihat bahwa titik-titik
menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Dari grafik ini dapat disimpulkan bahwa model garis regresi memenuhi
asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinierisitas
Pengujian multikolinierisitas pada penelitian ini dilakukan dengan melihat collnarity statistic dan nilai koefisien korelasi diantara variabel bebas. Uji
multikolinearisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinierisitas terjadi apabila 1 nilai
tolerance Tolerance 0.10 dan 2 Variance inflation faktor VIF10. Berdasarkan Tabel 4.5 ini bawah ini terlihat nilai VIF untuk variabel
Motivasi, Kepemimpinan, dan Budaya Organisasi lebih kecil dari 10. Sedangkan nilai tolerance-nya lebih besar dari 0.10, hal ini menunjukkan bahwa variabel
bebas dalam penelitian ini tidak saling berkolerasi atau tidak ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Hasil pengujian terlihat pada Tabel 4.5. dibawah
ini:
Tabel 4.5. Hasil Uji Multikolonieritas Hipotesis
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
23.360 33.094
.706 .484
Kemampuan 1.123
.672 .236
1.672 .102
.935 1.070
Kepribadian 1.153
.616 .287
1.872 .068
.790 1.266
Motivasi -1.236
.633 -.280
-1.952 .057
.901 1.109
Komitmen .041
.617 .010
.067 .947
.825 1.212
a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
c. Uji Heteroskedastisitas
Suatu asumsi penting dari model linier klasik adalah bahwa gangguan yang muncul dalam fungsi regresi populasi adalah homoskedastik yaitu semua
gangguan memiliki varians yang sama, Gujarati 1995. Salah
satu cara
yang digunakan
untuk mendeteksi
adanya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan uji glejser glejser test, yaitu
dengan menguji hubungan antara absolut residual model selisih Y
Observasi
dengan
Y
Prediksi
dengan setiap variabel independennya. Hasil pengujian terlihat pada Tabel 4.6 dibawah ini :
Tabel 4.6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Hipotesis
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Berdasarkan Tabel 4.6 di atas dari hasil tampilan output SPSS dengan jelas
menujukkan bahwa koefisien parameter beta untuk variabel bebas tidak ada yang signifikan, karena nilai beta tidak ada diatas satu, maka dapat disimpulkan bahwa
pada model regresi tidak terdapat unsur heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Pendeteksian masalah autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin- Watson atau uji d. Dari Tabel 4.7 dibawah ini diperoleh nilai hitung Durbin-
Watson sebesar 3.56. Dari Tabel statistik Durbin-Watson dengan alpha 5 diperoleh nilai d Durbin-Watson berada diantara lower bound d dan duupper
bound = 4 – dl atau dapat ditulis sebagai berikut, dl d du atau 0.163 3.56
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 23.360
33.094 .706
.484 Kemampuan
1.123 .672
.236 1.672
.102 .935
1.070 Kepribadian
1.153 .616
.287 1.872
.068 .790
1.266 Motivasi
-1.236 .633
-.280 -1.952
.057 .901
1.109 Komitmen
.041 .617
.010 .067
.947 .825
1.212 a. Dependent Variable: Kinerja
