62
5. Uji Asumsi
Sebelum menguji hipotesis, perlu adanya pengujian normalitas dan linearitas terlebih dahulu.
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas adalah pengujian mengenai kenormalan suatu distribusi data. Pengujian ini dilakukan guna melihat apakah data
yang diperoleh terdistribusi secara normal. Data terdistribusi normal adalah bahwa data mengikuti bentuk distribusi normal. Distribusi
normal data dengan bentuk distribusi normal di mana data memusatkan pada nilai rata-rata dan median Santosa Ashari, 2005.
Uji normalitas menggunakan bantuan SPSS versi 16 dengan Kolmogorov-Smirnov Test. Asumsi uji normalitas adalah jika
signifikasi probabilitas p lebih besar 0.05 p0.05, maka data yang diperoleh dinyatakan normal. Berikut adalah hasil pengujian
normalitas pada data pengetesan subtes informasi dan skala konformitas.
Tabel 22 Hasil Pengujian Normalitas
Variabel K-S Z
Asymp. Sig 2-tailed Sebaran
Keluasan Informasi 1.192
0.117 Normal
Konformitas 0.688
0.731 Normal
63
Berdasarkan tabel di atas, tampak bahwa nilai Kolmogorov- Smirnov Z untuk variabel keluasan informasi sebesar 1.192 dengan
probabilitas sebesar 0.117 p0.05. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z untuk variabel konformitas sebesar 0.688 dengan probabilitas sebesar
0.731 p0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa data yang
diperoleh memiliki sebaran normal. b.
Uji Linearitas
Pengujian linearitas dilakukan guna mengetahui apakah dua variabel penelitian memiliki hubungan yang linear atau tidak secara
signifikan. Uji linearitas ini menggunakan bantuan SPSS versi 16 dengan Test for Linearity pada taraf signifikansi 0.05. Dua variabel
dinyatakan memiliki hubungan yang linear jika memiliki signifikansi kurang dari 0.05 p0.05. Berikut adalah hasil uji linearitas:
Tabel 23 Hasil Pengujian Linearitas
F Sig.
Konformitas Keluasan
Informasi Combined
0.987 0.482
Linearity 1.426
0.239 Deviation from Linearity
0.953 0.509
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa F sebesar 1.426 dengan signifikansi sebesar 0.239 p0.05. Hasil ini menunjukkan
bahwa ada hubungan yang tidak linear antara variabel keluasan informasi dengan variabel konformitas. Jika dilihat dari baris deviation
64
from linearity, nilai signifikansi lebih besar dari nilai alpha p0.05. Hasil yang tidak signifikan ini menunjukkan ada sebagian lain variasi
hubungan antar variabel yang mengikuti garis linear.
6. Uji Hipotesis