Uji Normalitas Pengujian Asumsi Klasik

57

4.2.2 Pengujian Asumsi Klasik

Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan pengujian untuk memenuhi persyaratan untuk memperoleh penaksiran yang terbaik. Menurut Ghozali 2006: 123, asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah : 1. Berdistribusi normal 2. Non-Multikolinearitas, artinya antara variabel independen dalam model regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna ataupun mendekati sempurna. 3. Non-Autokorelasi, artinya kesalahan pengganggu dalam model regresi tidak saling berkorelasi. 4. Non-Heterokedastisitas, artinya variance variabel independen dari satu pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama.

4.2.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2006 Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dalam penelitian ini, tingkat 58 signifikansi yang digunakan � = 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas � , dengan ketentuan sebagai berikut. - Jika nilai probabilitas � ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi. - Jika probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi. Tabel 4.2 Uji Normalitas Sumber : output SPSS, diolah peneliti, 2015 Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.2, diketahui nilai probabilitas p atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,001. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan adalah α = 0,05. Karena nilai probabilitas p , yakni 0,001, lebih kecil dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Untuk memperoleh hasil terbaik, maka data pencilan atau outlier yang ada dihilangkan. Outlier adalah data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi- 59 obsevasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi Ghozali, 2011,36. Setelah data outlier dihilangkan, maka data yang semula 93 menjadi 89. Hasil pengujian normalitas yang kedua diperlihatkan dalam Tabel 4.3 sebagai berikut. Tabel 4.3 Uji Normalitas setelah Data MenyimpanOutlier Dihapus Sumber : output SPSS, diolah peneliti, 2015 Berdasarkan Tabel 4.3, nilai probabilitas atau Asymp. Sig 2- tailed adalah 0,102. Oleh karena nilai probabilitas, yakni 0,102 lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi. Pengujian asumsi normalitas dapat juga digunakan pendekatan analisis grafik, histogram. Pada untuk pendekatan histogram, jika kurva berbentuk kurva normal, maka asumsi normalitas dipenuhi. 60 Sumber : Output SPSS, diolah oleh peneliti, 2014 Gambar 4.1 Uji Normalitas Histogram Gambar 4.1 merupakan output dari SPSS. Perhatikan bahwa kurva pada histogram berbentuk kurva normal, sehingga disimpulkan bahwa asumsi normalitas error dipenuhi. Sumber : Output SPSS, diolah peneliti, 2014 Gambar 4.2 Uji Normalitas Grafik P-Plot Pada pendekatan normal probability plot, jika titik-titik dots menyebar jauh menyebar berliku-liku pada garis diagonal seperti ular dari garis diagonal, maka diindikasi asumsi normalitas error 61 tidak dipenuhi.Jika titik-titik menyebar sangat dekat pada garis diagonal, maka asumsi normalitas dipenuhi. Perhatikan bahwa pada normal probability plot Gambar 4.2, titik-titik menyebar cukup dekat pada garis diagonal, maka disimpulkan bahwa asumsi normalitas dipenuhi.

4.2.2.2 Uji Multikolinearitas