9. Untuk penilaian pertanyaan kesembilan pada variabel semangat kerja diperoleh rata – rata sebesar 4,19. Hal ini berarti responden setuju bahwa
lingkungan kerja yang nyaman sangat berpengaruh bagi karyawan.
10. Untuk penilaian pertanyaan kesepuluh pada variabel semangat kerja diperoleh rata – rata sebesar 2,18. Hal ini berarti responden tidak setuju
bahwa karyawan sering merasa tidak tenang ketika bekerja.
11. Untuk penilaian pertanyaan kesebelas pada variabel semangat kerja diperoleh rata – rata sebesar 2,44. Hal ini berarti responden tidak setuju
bahwa karyawan memberikan beberapa tuntutan pada perusahaan.
12. Untuk penilaian pertanyaan keduabelas pada variabel semangat kerja diperoleh rata – rata sebesar 3,25. Hal ini berarti responden kurang setuju
bahwa perusahaan selalu mendengarkan tuntutan karyawan. 4.2.4 Uji Asumsi Klasik
4.2.4.1 Uji Normalitas
Peneliti melakukan uji normalitas dengan menggunakan uji Kolmogrov Smirnov untuk mendeteksi suatu model regresi, variabel bebas dan terikat
memiliki distribusi normal atau tidak. Bila koefisien parameter beta dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistik, maka model regresi tersebut
tidak memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya jika parameter beta tidak signifikan secara statistik, maka model tersebut memenuhi asusi normalitas.
Model regresi yang baik adalah meiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
Universitas Sumatera Utara
4.2.4.1.1 Pendekatan Histogram
Gambar 4.2 Histogram
Pada Gambar 4.2 histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak miring ke kiri atau ke kanan
dan membentuk pola lonceng.
4.2.4.1.2 Pendekatan Grafik
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Normal P-Plot of Regression Standardized Residual
Pada Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa data-data titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal ini berarti data
berdistribusi normal.
4.2.4.1.3 Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas dengan grafik bisa saja berdistribusi normal, karena sifatnya lebih subjektif. Oleh karena itu, perlu dilakukan uji normalitas secara
statitistik dengan pendekatan kolmogorov-smirnov 1 sample KS. Hasil uji normalitas dengan pendekatan kolmogorov dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 4.10 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 77
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 3.12508133
Most Extreme Differences
Absolute .097
Positive .060
Negative -.097
Kolmogorov-Smirnov Z .848
Asymp. Sig. 2-tailed .468
a. Test distribution is Normal.
Universitas Sumatera Utara
Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed adalah 0,468 dan diatas nilai signifikansi 0,1 atau 10. Hal ini berarti residual data
berdistribusi normal.
4.2.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Pada penelitian ini peneliti menggunakan analisis grafik untuk menguji heteroskedastisitas. Dimana apabila pada grafik terlihat bahwa titik – titik
menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola yang jelas tersebar, maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. Apabila titik – titik
tersebut tidak tersebar dan membentuk sebuah pola, maka dapat dikatakan ada terjadi heteroskedastisitas. Berikut hasil pengujian heteroskedastisitas:
Gambar 4.4 Scatterplot Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Dari grafik scatterplot yang disajikan pada Gambar 4.4 dapat dilihat titik- titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta
tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
4.2.4.3 Uji Multikolinearitas
