2. Pelatihan model Bincang Interaktif Evaluasi Sebaya menunjukkan nilai
minimumnya adalah 2, nilai maksimumnya 4, dan rata-rata nilainya 3.15. 3.
Kemampuan berbicara retorik menunjukkan nilai minimumnya adalah 2, nilai maksimumnya 3.73, dan rata-rata nilainya 2.7258.
4.2 Metode Analisis Data
Dalam uji asumsi klasik hal-hal yang diuji meliputi uji normalitas data, uji heterokedasitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi.
4.2.1 Uji Normalitas Data
Berdasarkan teori statistika model linier hanya variabel dependent Y yang wajib diuji normalitasnya, sedangkan variabel independent X1
dan X2 diasumsikan bukan fungsi distribusi. Jadi, tidak perlu diuji normalitasnya.
Hasil output dari pengujian normalitas dengan kolmogorov-smirnov adalah sebagai berikut.
Tabel. 5 Hasil Output dari Pengujian Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 50
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .41018706
Most Extreme Differences Absolute
.090 Positive
.081 Negative
-.090 Kolmogorov-Smirnov Z
.638 Asymp. Sig. 2-tailed
.810 a. Test distribution is Normal.
Analisis data hasil Output : Uji normalitas data digunakan hipotesis sebagai berikut :
H : Data berdistribusi normal
H
1
: Data tidak berdistribusi normal Kriteria penerimaan H
H diterima jika nilai sig 2-tailed 5.
Dari tabel diperoleh nilai sig = 0.810 = 81 5 , maka H diterima.
Artinya variabel Y kemampuan berbicara retorika berdistribusi normal. Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik normalitas dan Normal PP-Plot
sebagai berikut.
Gambar. 1 Grafik Normal PP-Plot
Sumber. Data sekunder kemampuan berbicara retorika. Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel dependen Y memenuhi asumsi normalitas.
4.2.2 Uji
Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik tidak
terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai toleransi dan
Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai tolerance 10 dan nilai VIF 10,
maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi. Berikut hasil perhitungan menggunakan program SPSS 16:
Tabel. 6 Tabel Uji Multikolinearitas
