Tabel .4.8. Nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF Collinearity Statistics
Constant Tolerance VIF
Stres Kerja .995
1.005 Konflik .995
1.005 a Dependent Variable: Kepuasan
Sumber : Hasil Penelitian,2009 data diolah
Hasil perhitungan nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF seperti yang ditunjukkan tidak ada variabel independen motivasi dan kedisiplinan yang
memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar varibel independen. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga
menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar
variabel independen dalam model regresi.
4.3.3. Uji Heteroskedastisitas
Masalah yang lain kemungkinan dapat timbul dalam analisa regresi berganda adalah heteroskedastitas. Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu pengamatan. Mendeteksi apakah ada atau tidak ada gejala heteroskedasitas dapat dilakukan
dengan menganalisis penyebaran titik-titik yang terdapat pada scatter plot yang dihasilkan program SPSS dengan dasar pengambilan keputusan menurut Ghozali
2005 sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
c. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit maka telah terjadi Heteroskedasitas.
Regression Standardized Predicted Value
2 1
-1 -2
-3
Kepuasan Kerja
25 20
15 10
5
Scatterplot Dependent Variable: Kepuas
Scatterplot Dependent Variable: Kepuasan Kerja
d. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi tidak terjadi
ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual ini tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Sumber Hasil Penelitian, 2009 data diolah
Gambar 4.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan pada Gambar 4.3 diatas dapat dijelaskan bahwa pada grafik Scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas
maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y maka dapat disimpulkan model regresi linier berganda terbebas dari uji asumsi klasik heteroskedastisitas dan layak digunakan
dalam penelitian ini. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kepuasan kerja
pegawai berdasarkan variabel independen.
4.4. Pengujian Hipotesis 4.4.1. Hasil Analisis Regresi penelitian
