59
4.3.1. Uji Normalitas
Uji data statistic dengan model Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Ghozali
2005:115, memberikan pedoman pengambilan keputusan tentang data mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov-
Smirnov yang dapat dilihat dari : 1.
Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal.
2. Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data
adalah normal. Hasil uji normalitas dengan menggunakan model Kolmogorov-Smirnov adalah
seperti yang ditampilkan berikut ini :
Tabel 4.9 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual N
39 Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 14,17869442
Most Extreme Differences Absolute
,143 Positive
,091 Negative
-,143 Kolmogorov-Smirnov Z
,896 Asymp. Sig. 2-tailed
,398 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Berdasarkan hasil uji statistik dengan model Kolmogorov-Smirnov seperti yang terdapat dalam tabel 4.9 dapat disimpulkan bahwa besarnya nilai Kolmogrov
60
– Smirnov sebesar 0,896 dan signifikan lebih dari 0,05 karena Asymp. Sig. 2- tailed 0,398 dari 0,05. Nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka H0
diterima atau H1 ditolak yang berarti data residual telah berdistribusi normal. Dengan demikian, secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa nilai-nilai
observasi data telah terdistribusi secara normal dan dapat dilanjutkan dengan uji asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelas, berikut ini turut dilampirkan grafik
histrogram dan plot data yang terdistribusi normal.
Gambar 4.1 Histogram
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 ke kanan. Hal ini juga didukung dengan hasil uji normalitas
dengan menggunakan grafik plot yang ditampilkan pada Gambar 4.2
61
Gambar 4.2 Uji Normalitas data
Menurut Ghozali 2005 : 110, pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu jika
data titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi normal. Gambar 4.2
menunjukkan bahwa data titik menyebar di sekitar dan mendekati garis diagonal. Hal ini sejalan dengan hasil pengujian dengan menggunakan histogram
bahwa data telah terdistribusi normal. Karena secara keseluruhan data telah terdistribusi secara normal, maka dapat dilakukan pengujian asumsi klasik
lainnya.
62
4.3.2. Uji Multikolinieritas
Kategori