4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk
lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola distribusi normal, yakni data tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Ada tiga pendekatan
untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan Histogram, pendekatan Grafik dan pendekatan Kolmogorov-Smirnov.
1. Pendekatan Histogram
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 April 2015 Gambar 4.2
Histogram Uji Normalitas
Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri atau ke kanan.
2. Pendekatan Grafik
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 April 2015 Gambar 4.3 Plot Uji Normalitas
Universitas Sumatera Utara
Pada grafik scatter plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
3. pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Tabel 4.9 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 42
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 3.75513716
Most Extreme Differences
Absolute .091
Positive .091
Negative -.064
Kolmogorov-Smirnov Z .590
Asymp. Sig. 2-tailed .877
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 April 2015
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp.sig. 2-tailed adalah 0,877 dan diatas nilai signifikan 0,05 dengan kata lain variabel residual berdistribusi
normal. Nilai kolmogorov-smirnov Z lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric atau dengan kata lain
data dikatakan normal.
4.3.2 Pengujian Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Scatter Plot. Jika tidak terdapat variabel yang signifikan maka dapat disimpulkan tidak
adanya masalah heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Hasil pengujian pada Lampiran sebagaimana juga pada Gambar 4.4 di halaman berikut :
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 April 2015 Gambar 4.4: Scatterplot
Hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan tidak terdapat pola yang jelas dari titik-titik tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa model
regresi tidak memiliki gejala adanya heteroskedastisitas, yang berarti bahwa tidak ada gangguan yang berarti dalam model regresi ini.
4.3.3 Pengujian Multikolinieritas
Kategori