4.3.2.1. Uji Normalitas
Digunakan bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal, yakni distribusi data dengan
bentuk lonceng dan distribusi tidak menceng ke kiri atau ke kanan. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan grafik, pendekatan histogram dan uji
statistik dengan pendekatan Kolmogrov-Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5 0,05 maka jika Asymp.Sig 2-tailed diatas nilai signifikansi 5
0,05 artinya variabel residual berdistribusi normal.
1. Pendekatan Histogram
Gambar 4.2 : Histogram Uji Normalitas Sumber
: Hasil Pengolahan SPSS 2012
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Pada Gambar 4.2 terlihat bahwa residual data berdistribusi normal, hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang berbentuk lonceng dan tidak menceng
ke kiri atau ke kanan.
2. Pendekatan Grafik
Gambar 4.3 : Normal P-P Plot Uji Normalitas Sumber
: Hasil Pengolahan SPSS 2012
Pada Gambar 4.3 Normal P-P Plot terlihat titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis normal, hal ini berarti residual data berdistribusi normal.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
3. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, karena sifatnya lebih subjektif. Oleh karena itu perlu dilakukan uji normalitas secara statistik
dengan pendekatan kolmogorov-smirnov 1 sample KS. Hasil uji normalitas dengan pendekatan kolmogorov-smirnov dapat dilihat pada Tabel 4.10.
Tabel 4.10 Hasil Uji Normalitas Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 61
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .79187643
Most Extreme Differences Absolute
.078 Positive
.071 Negative
-.078 Kolmogorov-Smirnov Z
.609 Asymp. Sig. 2-tailed
.852 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2012
Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,852 dan diatas nilai signifikansi 0,05, hal ini berarti residual data berdistribusi normal.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
4.3.2.2. Uji Heteroskedastisitas
Kategori