70
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Didalam pengujian asumsi klasik, peneliti akan melakukan uji atas data-data yang telah diperoleh yang disebut dengan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik
dilakukan untuk melihat apakah data telah terdistribusi dengan normal dengan uji normalitas, dan untuk melihat apakah penelitian tersebut terjadi multikolinearitas,
heteroskedastisitas dan autokorelasi atau tidak.
4.2.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk
lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke
kanan. Dengan adanya tes normalitas, maka hasil penelitian kita bisa digeneralisasikan pada populasi. Dalam pandangan statistik itu sifat dan
karakteristik populasi adalah terdistribusi normal Situmorang dan Lutfi, 2014:114. Ghozali, 2005:110 untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi
normal atau tidak dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu melalui uji statistik dan analisis grafik. Uji statistik yang digunakan untuk menguji normalitas data dalam
penelitian ini adalah dengan menggunakan uji statistik non parametric Kolmogorov-Smirnov K-S dan melalui analisis grafik, yaitu dengan melihat
pendekatan grafik histogram dan grafik normal probability plot. Hipotesis Nol H0 : Data terdistribusi secara normal
Hipotesis Altenatif Ha : Data tidak terdistribusi secara normal Apabila nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima,
Universitas Sumatera Utara
71
sedangkan jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak. Tabel 4.2
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual
N 116
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.99778867
Most Extreme Differences
Absolute .128
Positive .128
Negative -.115
Kolmogorov-Smirnov Z 1.379
Asymp. Sig. 2-tailed .145
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data diolah
Dari Tabel 4.1 diatas, besarnya Kolmogorv-Smirnov Z adalah 1.379 dan signifikansi pada 0.145 sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam
model regresi telah berdistribusi secara normal, dimana nilai signifikansinya diatas nilai 0.05 p=0.145 0.05 . Dengan demikian, secara keseluruhan
dapatdisimpulkan bahwa nilai-nilai observasi data telah terdistribusi secara normal. Untuk lebih jelas, berikut ini turut dilampirkan grafik histogram dan
plot data yang terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
72
Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.1
Gambar 4.1 memperlihatkan bahwa pada grafik histogram, distribusi data mengikuti kurva berbentuk lonceng yang tidak menceng skewness ke arah kiri
atau kanan, sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut terdistribusi normal.
Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.2
Universitas Sumatera Utara
73 Gambar 4.2 memperlihatkan grafik pada normal probability plot terlihat
titik yang mengikuti data sepanjang garis diagonal. Hal tersebut berarti data berdistribusi normal. Hasil pengujian dengan grafik histogram dan grafik Scatter
plot sejalan dengan hasil pengujian dengan menggunakan model Kolmogorov- Smirnov, yaitu yang berkesimpulan bahwa data telah terdistribusi normal. Karena
secara keseluruhan data telah terdistribusi secara normal, maka dapat dilakukan pengujian asumsi klasik lainnya.
4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Kategori