Pendapatan Asli Daerah Dana Perimbangan
diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Gambar 5.1: Normal Probability Plot Sumber: Data Diolah
Hasil uji normalitas menggunakan analisis grafik menunjukkan bahwa titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka dapat disimpulkan model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Uji normalitas grafik dapat menyesatkan jika tidak berhati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik belum tentu
normal. Oleh karena itu, untuk memperkuat pengujian dilakukan ujiKolmogrov-Smirnov. Uji ini dilakukan untuk menghasilkan angka
yang lebih detail, apakah suatu persamaan regresi yang akan dipakai lolos normalitas. Suatu persamaan regresi dikatakan lolos uji normalitas
apabila nilai signifikansi uji kolmogrov-Smirnov lebih besar dari 0,05 Ghozali, 2006.
Tabel 5.6. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Data Diolah Berdasarkan tabel 5.6 tersebut menunjukkan besarnya nilai
signifikan lebih besar dari 0,05 yaitu 0,858 yang berarti data terdistribusi normal. Hasil uji ini konsisten dengan analisis grafik
normal probability plot, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 6
Normal Parameters
a,b
Mean .0002848
Std. Deviation 144575679798.
58655000 Most Extreme Differences
Absolute .247
Positive .247
Negative -.137
Kolmogorov-Smirnov Z .604
Asymp. Sig. 2-tailed .858
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.