77
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2009.
Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak, dideteksi dengan
menggunakan analisis grafik histogram dan normal probability plot, dan analisis statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S. Berikut masing – masing
tampilan grafik histogram dan normal probability plot, dan analisis statistik non- parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S
dalam gambar 4.1, gambar 4.2 dan tabel 4.3.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Universitas Sumatera Utara
78
Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot
Dari hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik yaitu dengan menggunakan grafik histogram dan grafik normal p-plot menunjukkan bahwa
distribusi data normal. Pada grafik histogram Gambar 4.1 menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng skewness ke kiri
maupun ke kanan. Pada grafik normal p-plot Gambar 4.2 memperlihatkan titik – titik menyebar di sekitar garis diagonal serta penyebarannya mendekati garis
diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal. Untuk lebih
Universitas Sumatera Utara
79 memastikan apakah data residual terdistribusi normal atau tidak, maka dilakukan
pengujian one sample Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Menurut Imam Ghozali 2009, dalam metode uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S
bahwa distribusi data dapat dilihat dengan membandingkan Z hitung dengan Z tabel dengan kriteria sebagai berikut :
a Jika nilai probabilitas Kolmogorov-Smirnov taraf signifikansi 5
0,05, maka distribusi data dikatakan normal. b
Jika nilai probabilitas Kolmogorov-Smirnov taraf signifikansi 5 0,05, maka distribusi data dikatakan tidak normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 98
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation ,45327627
Most Extreme Differences Absolute
,073 Positive
,046 Negative
-,073 Kolmogorov-Smirnov Z
,718 Asymp. Sig. 2-tailed
,681 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
80 Dalam tabel 4.3 hasil pengujian normalitas dengan uji statistik non-
parametrik Kolmogorov-Smirnov menunjukkan nilai Z hitung sebesar 0,718
dengan taraf signifikansi 0,681. Nilai taraf signifikansi diatas 0,05 0,681 0,05 menunjukkan bahwa data residual terdistribusi secara normal. Dengan kata lain,
model regresi yang digunakan memenuhi asumsi normalitas.
4.3.2. Uji Multikolonieritas
Kategori