2. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan program statistik. Asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah :
berdistribusi normal
non-multikolineritas, artinya antara variabel independen dalam
model regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna ataupun mendekati sempurna
non-autokorelasi, artinya kesalahan pengganggu dalam model
regresi tidak saling berkorelasi
homokedastisitas, artinya variance variabel independen dari satu pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas terhadap data dilakukan untuk mengetahui apakah data terdistribusi secara normal atau tidak.
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini mengunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S yang dapat
dilihat dari: 1.
Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data tidak normal 2.
Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data normal
Hasil uji normalitas dengan menggunakan model Kolmogorov- Smirnov, grafik histogram, dan normal probability plot adalah seperti
yang ditampilkan berikut ini :
Gambar 4.1 Uji Normalitas dengan Histogram
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis 2011
Berdasarkan kurva histogram di atas, dapat dilihat bahwa kurva menyerupai bentuk lonceng yang hampir sempurna dengan
kemiringan yang cenderung imbang baik dari sisi kiri maupun dari sisi kanan, hal ini menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara
normal. Demikian pula hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal P-Plot sebagai berikut :
Gambar 4.2 Uji Normalitas data
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis 2011
Pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu jika
data titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi
normal. Gambar 4.2 menunjukkan bahwa data titik menyebar di sekitar dan mendekati garis diagonal, hal ini sejalan dengan hasil
pengujian dengan menggunakan histogram bahwa data telah terdistribusi normal.
Uji Kolmogrov-Smirnov K-S, hasil uji tersebut dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 43
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.79264383
Most Extreme Differences Absolute
.132 Positive
.087 Negative
-.132 Kolmogorov-Smirnov Z
.863 Asymp. Sig. 2-tailed
.446 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis 2011 Berdasarkan hasil uji statistik dengan model Kolmogorov-
Smirnov seperti yang terdapat dalam tabel 4.2 dapat diketahui bahwa : Nilai K-S adalah 0,863 dengan probabilitas signifikan
Asymp.Sig.2-tailed 0,446. Nilai tersebut di atas α = 0,05 yang
mana Asymp. Sis 2- tailed α2 0,025,
karena 0,446 0,05,
ini berarti bahwa data terdistribusi secara normal, karena secara
keseluruhan data telah terdistribusi secara normal, maka dapat dilakukan pengujian asumsi klasik lainnya.
b. Uji Autokorelasi
Kategori