4.2.3.1. Hasil Uji Normalitas Data
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Apabila asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi, maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Cara yang
digunakan kali ini adalah dengan menggunakan analisis grafik. Gambar berikut ini menunjukkan hasil pengujian normalitas
data yang ditunjukkan dalam histogram dan grafik.
Gambar 4.1 Histogram
Gambar 4.1 Histogram
Gambar 4.2 Normal P-P Plot
Dengan melihat tampilan histogram maupun grafik normal plot maka dapat disimpulkan bahwa grafik histogram pola distribusi yang
menceng ke kanan, berbentuk lonceng dan normal. Pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, dan
penyebarannya tidak jauh dari garis diagonal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
Pengujian normalitas data juga dengan melakukan uji Kolmogorov-Smirnov Uji K-S. Apabila tingkat signifikansinya lebih
besar dari 0,05, maka data itu terdistribusi normal, sedangkan jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka distribusi data adalah tidak
normal.
Tabel 4.7
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
45 Normal
Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 5.85348135
Most Extreme Differences
Absolute .109
Positive .109
Negative -.104
Kolmogorov-Smirnov Z .733
Asymp. Sig. 2-tailed .657
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan tabel 4.7 diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,733 dan signifikan pada 0,657 Nilai signifikan lebih besar dari
0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal.
4.2.3.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot di sekitar nilai X dan Y. Apabila ada pola tertentu itu, maka telah terjadi gejala heteroskedastisistas. Hasil pengujian gejala
heteroskedastisitas ditunjukkan pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Scatterplot
4.2.4 Hasil Pengujian Hipotesis
Kategori