88 Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histrogram
dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua absorvasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data
dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid statistik menjadi tidak valid.
a. Pendekatan Histogram
Sumber: Pengolahan SPSS 2016
Gambar 4.3 Histogram Uji Normalitas Berdasarkan Gambar 4.3 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi
normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data yang berbentuk lonceng dan tidak melenceng ke kiri atau ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
89
b. Pendekatan Grafik
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik yaitu pada Normal
P-P Plot of Regression Standarizied Residual. Apakah titik menyebar di sekitar garis diagonal maka data telah beerdistribusi normal. Berikut ini grafik pada uji
normalitas adalah sebagai berikut :
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2016
Gambar 4.4 Plot Uji Normalitas
Pada grafik P-P Plot yang terdapat pada Gambar 4.3 diatas, terlihat bahwa
penyebaran data titik berada di sekitar garis diagonal, dengan demikian menunjukkan bahwa data-data pada variabel penelitian berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
90 Namun untuk lebih memastikan bahwa di sepanjang garis diagonal berdistribusi
normal, maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov K-S.
c. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov- Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 0,05 maka nilai
Asymp.Sig. 2-tailed diatas nilai signifikan 5 artinya variable residual terdistribusi normal.
Tabel 4.8 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig adalah sebesar 0.923 lebih besar dari 0,05, sehingga disimpulkan bahwa data telah terdistribusi secara
normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 85
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.65159871
Most Extreme Differences Absolute
.060 Positive
.060 Negative
-.055 Kolmogorov-Smirnov Z
.550 Asymp. Sig. 2-tailed
.923 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2016
Universitas Sumatera Utara
91
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Tujuan uji heteroskedastisitas adalah untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual antara satu
pengamatan dengan pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk
mendekati ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu :
a. Metode Grafik
