Uji Normalitas Uji Linearitas

commit to user 40 apabila terdapat lebih dari satu variabel bebas untuk mengadakan prediksi terhadap variabel terikat. ”

1. Uji Prasyarat Hipotesis

a. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang diambil diperoleh dari sampel penelitian berdistribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas menggunakan uji “ Liliefors” dengan langkah- langkah sebagai berikut: 1 Menetapkan hipotesis Ho: Sampel berasal dari populasi berdistribusi normal Ha: Sampel berasal dari populasi tidak berdistribusi normal Dipilih α = 5 2 Statistik uji     i i Z S Z F maks L   Keterangan:     Z z z P z F i i ,   ~ N0,1   i 3 2 1 i z yang z , z , z cacah proporsi z S     n z z z z z S i i   yang , , Banyaknya 3 2 1 s X X z z i i i    mana di standar skor sampel deviasi standar s  3 Daerah kritik Dk   n L L L Dk :   n L L ;   yang diperoleh dari tabel Lilieforss pada tingkat signifikansi α= 5 dan derajat kebebasan n ukuran sampel 4 Keputusan uji Ho ditolak jika L  DK atau diterima jika LDK Sudjana, 2005: 466-467 commit to user 41

b. Uji Linearitas

Uji linieritas digunakan untuk menguji apakah hubungan antara variabel bebas X dengan variabel terikat Y dalam penelitian bersifat linier. Sebelum menggunakan uji linieritas, terlebih dahulu dicari persamaan regresinya. Dalam mencari persamaan regresi digunakan metode kuadrat terkecil. 1 Uji linieritas untuk satu variabel bebas dan satu variabel terikat Persamaan regresi adalah bX a Y   ˆ Harga a dan b dapat dicari dengan rumus:          2 2 2          i i i i i i i X X n Y X X X Y a      2 2         i i i i i i X X n Y X Y X n b Langkah-langkah dalam uji linieritas: a Hipotesis Ho = model regresi linier Ha = model regresi tidak linier b Statistik Uji G RJK TC RJK F  c Komputasi                ni Y Y X G JK 2 2 1 JK TC = JK S – JK G, dimana : JK S = JK T – JK a – JK ba commit to user 42           2 2 2 2 ,                          i i i i i i X X n Y X Y X n b n Y X Y X b a b JK n Y a JK Y T JK dk TC = k – 2 dk G = n – k TC dk TC JK TC RJK  G dk G JK G RJK  d Daerah Kritik     k n k F F F    ; 2 ;  e Keputusan Uji Ho ditolak jika F  DK 2 Uji linieritas untuk dua variabel bebas dan satu variabel terikat Seperti halnya dalam regresi linier sederhana, sebelum regresi linier yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan, terlebih dahulu diperiksa mengenai kelinieran dan keberartian regresinya. Untuk regresi linier ganda pemeriksaannya hanya dilakukan terhadap keberartian regresi dengan menerima kenyataan bahwa bentuknya sudah linier. Persamaan regresi 2 2 1 1 ˆ X b X b b Y    Jika Y Y y X X x X X x       , , 2 2 2 1 1 1 , maka 2 1 dan , b b b dapat dicari dengan rumus 2 1 1 X b X b Y b    commit to user 43             2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1           x x x x y x x x y x x b             2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2           x x x x y x x x y x x b Langkah-langkah dalam uji keberartian regresi linier ganda a Hipotesis Ho = koefisien arah regresi tidak berarti Ha = koefisien arah regresi berarti b Statistik Uji     1    k n S JK k reg JK F c Komputasi       y x b y x b reg JK 2 2 1 1     reg JK y S JK    2   n Y Y y 2 2 2      d Daerah Kritik     1 ; ; ;    k n k F F F  e Keputusan Uji Ho ditolak jika harga F  DK Keterangan: JK reg = jumlah kuadrat regresi JK G = jumlah kuadrat galat JK TC = jumlah kuadrat tuna cocok JK S = jumlah kuadrat sisa RJK reg = varians regresi RJK S = varians sisa RJK G = varians kekeliruan RJK TC = varians tuna cocok commit to user 44 n = cacah sampel k = cacah variabel bebas

c. Uji Independensi