72 menyatakan netral, 5 responden atau 7,1 menyatakan tidak setuju, 1
responden atau 1,4 menyatakan sangat tidak setuju. 43. Pada item pernyataan, Jumlah penjualan mengalami peningkatan setiap
tahun, 10 responden atau 18,6 menyatakan sangat setuju, 31 respondena atau 44,3 menyatakan setuju, 23 responden atau 32,9 menyatakan
netral, 2 responden atau 2,9 menyatakan tidak setuju, dan tidak ada responden yang menyatakan sangat tidak setuju.
44. Pada item pernyataan, Jumlah pelanggan bertambah secara signifikan, 13 responden 18,6 menyatakan sangat setuju, 31 responden atau 44,3
menyatakan setuju, 23 responden atau 32,9 menyatakan netral, 2 responden atau 2,9 menyatakan tidak setuju, dan tidak ada responden
yang menyatakan sangat tidak setuju.
4.2.2 Analisis Statistik
4.2.2.1 Uji Asumsi Klasik a.
Uji Normalitas
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorov-Smirnov.
1. Pendekatan Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat
grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi norma.
Universitas Sumatera Utara
73
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Mei 2014 Gambar 4.2 Grafik Histogram Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Mei 2014 Gambar 4.3
Scatterplot Uji Normalitas
Universitas Sumatera Utara
74 Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa variabel
berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar yang terlihat tidak menceng ke kiri ataupun ke kanan. Sedangkan Gamber 4.2 data juga
berdistribusi normal ini dapat dilihat pada scatterplot. Terlihat titik yang mengikuti sebaran data sepanjang garis diagonal.
2. Pendekatan Kolmogorv-Smirnov Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal,
padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang berdasarkan dengan uji statistik non-parametrik
Kolmogorv-Smirnov K-S untuk memastikan apakah data benar berdistribusi normal.
Tabel 4.14 One-Sample Kolmogorv-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 70
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 3,38169512
Most Extreme Differences Absolute
,072 Positive
,032 Negative
-,072 Kolmogorov-Smirnov Z
,605 Asymp. Sig. 2-tailed
,858 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Mei 2014
Berdasarkan Tabel 4.14 dapat diketahui bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah sebesar 0,858 yang berarti di atas nilai signifikan 5 atau
Universitas Sumatera Utara
75 0,05. Oleh karena itu, sesuai dengan analisis grafik, analisis statistik
dengan uji statistik non-parametrik Kolmogorv-Smirnov K-S juga menyatakan bahwa variabel residual bersistribusi normal.
b. Uji Heterokedastisitas
