a. Uji Normalitas data
Tujuan uji normalitas menurut Ghozali 2005 : 111 adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk melihat normalitas data dalam penelitian ini yaitu :
1. Uji Kolmogorov-Smirnov, dalam uji pedoman yang digunakan dalam pengambilan keputusan yaitu :
a. Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data tidak normal b. Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data normal
Hipotesis yang digunakan : -
Ho : Data residual berdistribusi normal -
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
2. Histogram, yaitu pengujian dengan menggunakan ketentuan bahwa data normal berbentuk lonceng Bell shaped. Data yang baik adalah data
yang memiliki pola distribusi normal. Jika data miring ke kanan dan miring ke kiri berarti memberitahukan bahwa data tidak berdistribusi
secara normal. 3. Grafik Normality Probablity Plot, ketentuan yang digunakan adalah :
- Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regesi memenuhi asumsi normalitas
- Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas
Universitas Sumatera Utara
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel dependen, variabel independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati normal atau tidak Umar,
2008 : 181. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini tidak
dipenuhi, maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Uji normalitas dapat dilakukan dengan pendekatan histogram, pendekatan grafik dan uji
Kolmogorv-Smirnov. Model regresi yang baik adalah regresi yang berdistribusi normal atau mendekati normal. Dalam pendekatan histogram, variabel berdistribusi normal jika
grafik histogram memperlihatkan distribusi data tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Dalam pendekatan grafik, variabel berdistribusi normal jika scatterplot
menunjukkan titik-titik yang mengikuti data berada di sepanjang garis diagonal. Dalam uji Kolmogorv-Smirnov, variabel berdistribusi normal jika table menunjukkan nilai
Asymp. Sig di atas nilai signifikan 0.05. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan bila data ternyata tidak menyebar secara normal, antara lain:
1. Melakukan transformasi data, misalnya mengubah data menjadi bentuk
logaritma Log10 atau logaritma natural Ln 2.
Menambah jumlah data 3.
Menghilangkan data yang dianggap sebagai penyebab tidak normalnya data
4. Menerima data apa adanya.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Multikolinieritas
Kategori