70
B. Uji Prasyarat Analisis
Sebelum dilakukan analisis terlebih dahulu dilakukan uji persyaratan analisis yang terdiri dari uji normalitas, uji linieritas dan uji multikolinieritas. Lebih
lanjut akan dibahas sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dapat diketahui dengan
menggunakan Kolmogorov-Smimov. kriteria dalam pengujian normalitas data
yaitu uji signifikansi P 0,05 maka sebaran datanya berdistribusi normal, akan
tetapi jika signifikansinya P 0,05 maka sebaran datanya tidak berdistribusi
normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan program SPSS . Adapun
hasil pengujian mormalitas pada variabel perhatian orang tua, motivasi kerja dan kesiapan kerja adalah sebagai berikut:
Tabel 15. Hasil uji normalitas data No
Variabel Asymp.Sig
Kesimpulan 1
Perhatian orang tua 0,647
Normal 2
Motivasi kerja 0,100
Normal 3
Kesiapan kerja 0,057
Normal Sumber: Data Primer
Melihat hasil di atas pada Asymp.Sig dapat diketahui bahwa nilai
signifikansi untuk seluruh variabel lebih besar dari 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa data untuk masing-masing variabel berdistribusi normal.
2. Uji Linearitas
Uji linearitas dapat diketahu dengan menggunakan uji F, yang dimaksud dengan uji F dalam analisis ini adalah harga koefisien F pada baris
Definition For Linearity yang tercantum dalam ANOVA tabel dari output yang dihasilkan dengan
71 menggunakan bantuan komputer program
SPSS. Kriteria pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah jika harga F
hitung
F
tabel
pada taraf signifikansi 5 maka hubungan variabel bebas X dengan variabel terikat Y
dinyatakan hubungan linear. Adapun hasil uji linearitas dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 16. Ringkasan hasil uji linearitas No
X dengan Y Df
F
hitung
F
tabel
Signifikansi P
Keterangan 1
X
1
dengan Y 1:14
1,444 3.090
0,153 Linear
2 X
2
dengan Y 1:16
0,741 3.090
0,736 Linear
Sumber: Data Primer Berdasrkan tabel 16 di atas, hasil uji linearitas nilai sigfikansi pengaruh
antara variabel X
1
, X
2
terhadap Y adalah lebih besar dari 0,05 dan harga F
hitung
untuk masing-masing variabel lebih lebih kecil dari pada F
tabel
F
hitung
F
tabel
. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengaruh kedua variabel bebas terhadap
variabel terikat adalah linier.
3. Uji Multikolienaritas
Uji Multikolienaritas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya interkorelasi antar variabel bebas. Pengujian ini dilakukan sebagai syarat digunakannya
analisis regresi ganda. Uji multikolinieritas dilakukan dengan program komputer SPSS apabila harga VIF Variance Inflation Factor tidak melebihi 4 maka tidak
terjadi Multikolienaritas. Hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada sebagai berikut:
72
Tabel 17. Ringkasan hasil uji multikoliniearitas No
Variabel VIF
Simpulan 1
Perhatian orang tua 1.032
Tidak ada Multikolinieritas
2 Motivasi kerja
1.032 Tidak ada
Multikolinieritas Sumber: Data Primer
Berdasarkan hasil uji Multikolienaritas pada tabel 17 di atas menunjukan bahwa nilai VIF yang ditemukan adalah sebesar 1.032. oleh karena itu nilai
tersebut kurang dari 4, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi kolinearitas antara variabel antara perhatian orang tua dan motivasi kerja.
C. Pengujian Hipotesis
Kategori