70
BAB 5 ANALISIS DATA DAN PERANCANGAN
5.1 Hasil Pengujian Data
5.1.1 Uji Normalitas Pengujian normalitas digunakan untuk memperoleh informasi mengenai
distribusi data masing-masing variabel apakah normal atau tidak. Pengujian normalitas dilakukan dengan uji Kolmogorov Smirnov terhadap nilai residual
menggunakan software SPSS versi 19. Nilai residual merupakan error selisih antara nilai prediksi dengan nilai sebenarnya. Apabila nilai residual berdistribusi normal
maka data pengamatan dapat diasumsikan juga berdistribusi normal. Hasil pengujian normalitas dapat dilihat pada Lampiran 5. Hasil pengujian
normalitas pada Lampiran 5 menunjukkan nilai signifikansi 2-sisi memiliki nilai 0.806 0.05 mengandung arti bahwa nilai residual telah memenuhi asumsi normal.
Grafik normal P-P plot of residual pada Lampiran 5 juga menunjukkan nilai-nilai residual yang menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal,
sehingga dapat disimpulkan nilai-nilai tersebut memenuhi asumsi normalitas.
5.1.2 Uji Linieritas Uji linieritas dilakukan pada setiap variabel endogen dan eksogen secara
parsial. Pengujian linieritas dilakukan untuk mengetahui apakah hubungan variabel-
Universitas Sumatera Utara
71
variabel tersebut linier. Hasil pengujian linieritas variabel dengan menggunakan bantuan software SPSS versi 19 dapat dilihat pada Lampiran 5. Tabel 5.1
menunjukkan hubungan linier antara variabel endogen dan eksogen. Tabel 5.1 Hasil Pengujian Linieritas
Hubungan Variabel
Linearity Deviation from
Linearity Keputusan
X2 – Y1 0,000
0,059 Hubungan linier
X3 – Y1 0,000
0,101 Hubungan linier
X1 – Y2 0,000
0,214 Hubungan linier
X2 – Y2 0,000
0,509 Hubungan linier
X3 – Y2 0,000
0,562 Hubungan linier
X4 – Y2 0,000
0,443 Hubungan linier
X5 – Y2 0,001
0,057 Hubungan linier
Y1 – Y2 0,000
0,959 Hubungan linier
Sumber: Pengolahan Data 2012 Tabel 5.1 menunjukkan nilai signifikasi berdasarkan uji f. Nilai linearity
untuk semua hubungan variabel lebih kecil dari 0,05. Sedangkan nilai deviation from linearity untuk semua hubungan variabel lebih besar dari 0,05, sehingga dapat
diperoleh kesimpulan bahwa terdapat hubungan linier antar variabel X2-Y1, X3-Y1, X1-Y2, X2-Y2, X3-Y2, X4-Y2, X5-Y2, dan X2-Y2. Hubungan linier antara masing-
masing variabel telah memenuhi asumsi analisis jalur path analysis.
5.2 Analisa Data
Kategori