Pendekatan Grafik Pendekatan Kolmogorv-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 normal. Sumber : Hasil Penelitian Data Diolah,2014 Gambar 4.1 Grafik Histogram Uji Normalitas Sumber : Hasil Penelitian Data Diolah,2014 Gambar 4.2 Scatter Plot Uji Normalitas Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar tersebut, dimana tidak menceng ke kiri atau ke kanan, sedangkan pada Gambar 4.2 data juga berdistribusi normal ini dapat dilihat pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data disepanjang 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 didasarkan dengan uji statistik non parametik Kolmogorv-Smirnov K-S. Menentukan kriteria keputusan : 1. Jika nilai Asymp.sig. 2-tailed 0,05 maka tidak megalami gangguan distribusi normal. 2. Jika nilai Asymp.sig. 2-tailed 0,05 maka megalami gangguan distribusi normal. Tabel 4.18 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,88383879 Most Extreme Differences Absolute ,124 Positive ,062 Negative -,124 Kolmogorov-Smirnov Z ,124 Asymp. Sig. 2-tailed ,102 a. Test distribution is Normal. Sumber : Hasil Pengelolaan SPSS 2014 Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Tabel 4.18, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0.102, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5 0.05. Dengan kata lain variabel tersebut berdistribusi normal. Serta nilai Kolmogorov-Smirnov Z 0,124 lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teortik dan distribusi empiric atau dengan kata lain data dikatakan normal.

b. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah grup dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas yang dapat diuji dengan menggunakan pendekatan grafik dan pendekatan statistik.

1. Pendekatan Grafik