Uji Normalitas Data .1 Pendekatan Histogram Uji Heteroskedastisitas
4.3.1 Uji Normalitas Data 4.3.1.1 Pendekatan Histogram
Sumber : Pengolahan SPSS 2015
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas dengan Pendekatan Histogram
Uji Normalitas Data dengan pendekatan Histogram diatas menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan telah berdistribusi normal, hal ini dapat dilihat dari garis histogram tidak menceng ke
kiri atau ke kanan, sehingga penyebaran datanya telah berdistribusi secara normal.
4.3.1.2 Pendekatan Grafik Pendekatan lainnya yang digunakan dalam untuk menguji normalitas data
adalah Pendekatan Grafik. Pendekatan Grafik yang digunakan adalah Normality
Probability Plot. Berikut adalah hasil Uji Normalitas Data dengan pendekatan Grafik Normality Probability Plot.
52
KINERJA
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Pengolahan SPSS 2015
Gambar 4.4 Hasil Uji Normalitas dengan Pendekatan Grafik
Berdasarkan grafik di atas menunjukkan bahwa semua data yang ada berdistribusi dengan normal, karena data menyebar membentuk garis lurus diagonal, maka data tersebut memenuhi
asumsi normal atau mengikuti garis normalitas. Selain dengan melihat grafik, normalitas data juga dapat dilihat melalui uji statistik yaitu dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-
Smirnov pada alpha sebesar 5. Jika nilai signifikansi dari pengujian Kolmogrov-Smirnov lebih besar dari 0,05 berarti data normal.
53
KINERJA
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.14 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 9
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 3.34740519
Most Extreme Differences Absolute
.121 Positive
.121 Negative
-.111 Kolmogorov-Smirnov Z
.687 Asymp. Sig. 2-tailed
.733 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Berdasarkan uji statistik normalitas pada tabel 4.14 di atas menunjukkan Kolmogrov- Smirnov sebesar 0,687 dan signifikansi pada 0,733 lebih besar dari 0,05,maka dapat disimpulkan
bahwa data terdistribusi dengan normal.