56
b. Non-Multikolinearitas, artinya antara variabel independen dalam
model regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna ataupun mendekati sempurna.
c. Non-Autokorelasi, artinya kesalahan pengganggu dalam model
regresi tidak saling berkorelasi. d.
Homoskedastisitas, artinya variance variabel independen dari suatu pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama.
a. Uji Normalitas
Uji data statistik dengan model Kolmogorov Smirnov dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau
tidak, dengan membuat hipotesis sebagai berikut : H
: data residual terdistribusi normal H
A
: data residual terdistribusi tidak normal Pedoman pengambilan keputusan untuk data-data yang
mendekati atau telah terdistribusi secara normal didasarkan pada : 1
Apabila nilai signifikan atau nilai probabilitas 0,05, maka distribusi data normal.
2 Apabila nilai signifikan atau nilai probabilitas 0,05, maka
distribusi data tidak normal. Adapun hasil uji normalitas dengan menggunakan model
Kolmogorov Smirnov adalah seperti yang ditampilkan dalam tabel 4.4 berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
57
Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .00821440
Most Extreme Differences Absolute
.066 Positive
.066 Negative
-.047 Kolmogorov-Smirnov Z
.513 Asymp. Sig. 2-tailed
.955 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Data Olahan SPSS, 2013 Tabel 4.4 menunjukkan bahwa hasil pengujian statistik dengan
model Kolmogorov Smirnov telah terdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat dari nilai signifikan Asymp. Sig. 2-tailed 0.05, yaitu
sebesar 0.955. Karena secara keseluruhan data telah terdistribusi secara normal,
maka dapat dilakukan pengujian asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelas, berikut ini ditampilkan grafik histogram dan plot data yang
sudah terdistribusi normal :
Universitas Sumatera Utara
58
Gambar 4.1
Sumber : Data Olahan SPSS, 2013 Grafik histogram di atas menunjukkan bahwa data telah
terdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat dari grafik histogram yang menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang
tidak menceng skewness kiri maupun menceng kanan. Hal ini dapat didukung dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik
plot sebagai berikut :
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
Universitas Sumatera Utara
59
Sumber : Data Olahan SPSS, 2013 Menurut Ghozali 2005:112, pendeteksian normalitas dapat
dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu jika data titik menyebar disekitar garis
diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi normal. Gambar 4.2 menunjukkan
bahwa data titik menyebar disekitar dan mendekati garis diagonal. Hal ini sejalan dengan hasil pengujian dengan menggunakan
histogram bahwa data telah terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
60
b. Uji Multikolinearitas
