Uji Normalitas Uji Asumsi

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