53
4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji data statistik dengan model Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau
tidak. Hasil uji normalitas dengan menggunakan model Kolmogorov- Smirnov adalah seperti yang ditampilkan berikut ini :
Tabel 4.4 Pengujian Normalitas 1
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 84
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .84130072
Most Extreme Differences Absolute
.138 Positive
.138 Negative
-.087 Kolmogorov-Smirnov Z
1.261 Asymp. Sig. 2-tailed
.083 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Output SPSS, diolah penulis 2012
Dari tabel di atas, besarnya Kolmogorov-Smirnov Z adalah 1.261 dan signifikansi pada 0.083. Hal tersebut menunjukkan bahwa hasil
pengujian statistik dengan model Kolmogorov-Smirnov adalah data telah terdistribusi normal karena nilai Asym.Sig 2-tailed yaitu sebesar 0.083
lebih besar dari 0.05. Untuk lebih jelasnya, berikut ini ditampilkan hasil uji normalitas dengan menggunakan analisis grafik yaitu grafik
histogram dan grafik normal probability plot.
Universitas Sumatera Utara
54
Gambar 4.1 Pengujian Normalitas 2
Gambar 4.2 Pengujian Normalitas 3
Universitas Sumatera Utara
55
Gambar 4.1 memperlihatkan bahwa pada grafik histogram, distribusi data mengikuti kurva berbentuk lonceng yang tidak menceng
skewness ke arah kiri atau kanan, sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut terdistribusi normal. Gambar 4.2 memperlihatkan grafik
normal probability plot, yang menunjukkan bahwa data titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.
Hal tersebut berarti data terdistribusi normal. Hasil pengujian dengan grafik histogram dan normal probability
plot sejalan dengan hasil pengujian dengan menggunakan model Kolmogorov-Smirnov, yaitu yang berkesimpulan bahwa data telah
terdistribusi normal. Karena secara keseluruhan data telah terdistribusi secara normal, maka dapat dilakukan pengujian asumsi klasik lainnya.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas