53
3. Nilai rata-rata dari variabel independen keterkaitan eksternal pelanggan
adalah 25520.00 dengan standar deviasi 3456.839, dengan nilai maksimum
29750 dan nilai minimum 15300. Maka dapat diindikasikan data kurang bervariatif dan menyebar diantara nilai maksimum dan minimum.
4. Nilai rata-rata dari variabel independen keterkaitan internal proses produksi
adalah 2.070502E4 dengan standar deviasi 2.7150652E3, dengan nilai
maksimum 23690.0000 dan nilai minimum 12245.0000. Maka dapat
diindikasikan data bervariatif dan menyebar diantara nilai maksimum dan minimum.
Berdasarkan Tabel 4.5 di atas dapat dilihat bahwa nilai standar deviasi dari variabel penelitian secara keseluruhan berada dibawah nilai rata-rata dari
keseluruhan data laporan laba rugi. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel data penelitian adalah representasi yang baik dari keseluruhan data.
4.2.3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Data
Regresi yang baik mensyaratkan adanya normalitas pada data penelitian atau pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabelnya. Uji normalitas
model regresi dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik dengan melihat histogram dan normal probability plot. Apabila ploting data membentuk satu garis
lurus diagonal maka distribusi data adalah normal. Berikut adalah hasil uji normalitas dengan menggunakan diagram.
54
Tabel 4.6 Hasil Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 42
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 27.41085560
Most Extreme Differences
Absolute .157
Positive .157
Negative -.104
Kolmogorov-Smirnov Z 1.016
Asymp. Sig. 2-tailed .253
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui apakah data penelitian telah berdistribusi normal atau tidak, dan hasil test distribution ternyata menunjukkan
normal, yang ditunjukkan oleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0.253 0.05, dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z 1.016 1.97. Untuk lebih lanjut dapat dilihat
pada gambar Normal P-Plot berikut ini:
55
Sumber: Data Diolah, 2015. Gambar 4.1
Output SPSS Normal P-Plot
Pada gambar 4.1 Normal P-Plot menunjukkan bahwa distribusi data cenderung mendekati garis distribusi normal, distribusi data tersebut tidak
menceng ke kiri atau menceng ke kanan, berarti data tersebut mempunyai pola seperti distribusi normal, artinya data tersebut sudah layak untuk dijadikan bahan
dalam penelitian.
56
Gambar 4.2. Sumber: Data Diolah, 2015.
Output SPSS Grafik Histogram
Dari grafik Histogram di atas diketahui bahwa variabel laba berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng kekiri atau
kekanan.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang
lain.
57
Gambar 4.3 Sumber: Data Diolah, 2015
Grafik Scatterplot Heteroskedastisitas
Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa model regresi ini bebas dari masalah heteroskedastisitas, dengan kata lain: variabel-variabel yang akan diuji
dalam penelitian ini bersifat homoskedastis.
c. Uji Multikolinieritas
