48
4.1.2 Analisis Statistik 4.1.2.1 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat diperkirakan yang tidak bias dan efesiensi maka dilakukan
pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yang pertama adalah uji normalitas. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi
normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogrov-Smirnov.
1. Pendekatan Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan
melihatgrafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi yang
mendekati distribusi normal.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS
Universitas Sumatera Utara
49
Gambar 4.1 Grafik Histogram Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa hubungan dari variabel Faktor Pendidik, Interkoneksitas Kurikulum, dan
Spesifikasi Kompetensi terhadap Profesionalisasi Mahasiswa Akuntansi Universitas Sumatera Utaraadalah berdistribusi normal,
hal ini ditunjukkan oleh gambar histogram yang tidak terlihat menceng ke kiri maupun ke kanan. Sedangkan pada Gambar 4.2 data
berdistribusi normal dapat dilihat pada scatterplot, terlihat titik-titik yang mengikuti garis diagonal.
2. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi
normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal.Berikut
Universitas Sumatera Utara
50 ini pengujian normalitas yang berdasarkan dengan uji statistik non-
parametrik Kolmogrov-Smirnov K-S untuk memastikan apakah data benar berdistribusi normal.
Tabel 4.7 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Mean
0E-7
Parameters
a,b
Std.
1.52323554
Deviation Most Extreme
Absolute .084
Differences Positive
.084
Negative -.058
Kolmogorov-Smirnov Z .839
Asymp. Sig. 2-tailed
.482
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.7 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2- tailed adalah 0.482, dan diatas nilai signifikan 0.05, dengan kata
lain variabel residual berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z yakni 0.839 lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara
distribusi teoritik dan distribusi empirik atau dengan kata lain data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Kategori