43
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian yang sebaiknya dilakukan terlebih dahulu oleh peneliti sebelum peneliti mengolah data. Uji normalitas bertujuan untuk
mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian adalah data yang terdistribusi normal Lubis dkk, 2007 : 26.
Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan Histogram Display Normal Curve dan kurva normal P-Plot untuk menguji normalitas data.
Normalitas data bila dilihat dengan Histogram Display Normal Curve dapat ditentukan berdasarkan bentuk gambar kurva. Data dikatakan normal jika bentuk
kurva memiliki kemiringan yang cenderung seimbang. Normalitas data juga dapat dilihat dengan menggunakan Kurva Normal P-Plot. Data dalam keadaan normal
apabila distribusi titik menyebar disekitar garis diagonal. Berikut ini ditampilkan Histogram Display Normal Curve dan Kurva Normal P-Plot hasil olahan SPSS
dari penelitian ini.
Sumber: Data diolah Lampiran 2
Gambar 4.1 Histogram Display Normal Curve- Normal
Universitas Sumatera Utara
44
Dari Gambar 4.1 jelas terlihat bahwa data penelitian ini terdistribusi secara normal.Terlihat jelas bahwa kemiringan Histogram Display Normal Curve
seimbang sehingga dapat disimpulkan data penelitian normal.
Sumber: Data diolah Lampiran 2
Gambar 4.2 Kurva P-Plot Regresion Standarized Residual
– Normal
Begitu juga dengan kurva P-Plot Gambar 4.2 yang juga menunjukkan terdistribusi normal. Terlihat bahwa titik-titik pada kurva P-Plot menyebar
disekitar garis diagonal, sehingga dapat disimpulkan data di dalam penelitian ini terdistribusi secara normal.
Selain menggunakan pengujian Histogram display Normal Curve dan Kurva P-Plot peneliti juga menguji normalitas data dengan menggunakan uji
Kolmogorov-Smirnov. Dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, suatu data dikatakan normal apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 dan apabila nilai
Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka data tidak terdistribusi normal. Berikut hasil pengujian dengan uji Kolmogorov-Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
45
Tabel 4.2 Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 34
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 12.97434220
Most Extreme Differences
Absolute .128
Positive .128
Negative -.092
Kolmogorov-Smirnov Z .748
Asymp. Sig. 2-tailed .630
Sumber: Data diolah Lampiran 2
Berdasarkan pengujian Kolmogorov-Smirnov di atas, nilai Asymp. Sig. 2- tailed nya sebesar 0,630 yang berarti 0,05 sehingga dapat ditarik kesimpulan
bahwa data penelitian sudah terdistribusi dengan normal.
4.3.2 Uji Multikolinieritas
Kategori