Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas

69

4.2.2 Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas

Pengujian normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan telah terdistribusi secara normal. Salah satu metode yang digunakan dalam pengujian normalitas adalah dengan menggunakan model analisis grafik, yaitu dengan melihat grafik secara histogram dan uji normal probability plot serta digunakan uji Kolmogrov-Smirnov untuk melihat nilai signifikansinya. Hasil uji normalitas dengan grafik histogram yang diolah dengan software SPSS ditunjukkan dalam Gambar 4.1 berikut Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah Gambar 4.1 Grafik Histogram Universitas Sumatera Utara 70 Hasil uji normalitas dengan grafik histogram memperlihatkan bahwa data berdistribusi normal hal ini ditunjukkan oleh distribusi data mengikuti kurva berbentuk lonceng yang tidak miring skewness ke kiri maupun miring ke kanan. Hasil uji normalitas dengan grafik normal probability plot normal P-Plot yang diolah dengan software SPSS ditunjukkan dalam Gambar 4.2 berikut: Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot Hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal probability plot normal P-Plot dimana terlihat bahwa titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal. Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal terdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov, yaitu dengan membandingkan Universitas Sumatera Utara 71 distribusi komulatif relatif hasil observasi dengan distribusi komulatif relatif teoritisnya. Jika probabilitas signifikansi nilai residual lebih dari 0,05 berarti residual terdistribusi dengan normal, demikian pula sebaliknya. Hasil uji normalitas dengan uji Kolmogorov-Smirnov yang diolah dengan software SPSS ditunjukkan dalam Tabel 4.2 berikut: Eabel 4.2 Hasil Uji Normalitas K-S Eest One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 68 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.24533832 Most Extreme Differences Absolute .081 Positive .075 Negative -.081 Kolmogorov-Smirnov Z .665 Asymp. Sig. 2-tailed .768 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah Hasil penelitian dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed sebesar 0,768. Nilai tersebut lebih besar dari nilai signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal. Universitas Sumatera Utara 72

2. Uji Heteroskedastisitas