4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan
dengan analisis grafik dilihat dari titik yang menyebar disekitar garis diagonal yakni distribusi data dalam bentuk lonceng dan distribusi data tersebut tidak
melenceng ke kanan atau ke kiri. Selain itu, Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogrov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat
signifikansi 5 0,05 maka jika nilai Asymp. Sig 2-tailed diatas nilai signifikansi 5 artinya variabel residual berdistribusi normal.
4.2.2.1.1 Pendekatan Histogram Hasil dari output SPSS terlihat seperti Gambar 4.3
Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
Freq uency
20 15
10 5
Histogram Dependent Variable: kep.pembelian
Mean =3.8 Std. Dev. =
N =8
Gambar 4.3 Histogram Sumber : Data diolah SPSS 19, September 2014
Berdasarkan Gambar 4.3 Dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh data tersebut tidak menceng ke kanan atau ke
kiri.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.1.2 Pendekatan Grafik
Regression Standardized Predicted Value
2 1
-1 -2
-3
R eg
res si
o n
St ud
en tize
d R esid
u al
3 2
1 -1
-2 -3
Scatterplot Dependent Variable: kep.pembelian
Gambar 4.4 Scatterplot Sumber : Data diolah SPSS 19, September 2014
Gambar 4.4 Menunjukkan bahwa padda scaterplot terlihat titik yang mengikiti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan data residual peneliti
berdistribusi normal.
4.2.2.1.3 Pendekatan Kolmogrov-Smirnov
Analisi normalitas dapat juga dilakukan dengan uji Kolmogrov-Smirnov 1 sample KS dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi normal atau
tidak. Dengan kriteria keputusan :
Universitas Sumatera Utara
1. Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka tidak mengalami gangguan
distribusi normal. 2.
Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan distribusi normal.
Tabel 4.3 Uji Kolmogrov-smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
81 ,0000000
1,25659661 ,071
,049 -,071
,643 ,803
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Data diolah SPSS 19, September 2014
Berdasarkan Tabel 4.3 Dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed adalah 0,803 ini berarti diatas nilai signifikansi 0,05 atau 5. Dengan kata lain
variabel residual berdistribusi normal.
4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
