Mandiri Persero Tbk BMRI pada tahun 2013 dengan rata – rata
0,02485dan standart deviasi sebesar 0,027765.
4.1.3 Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian statistik dengan analisis regresi berganda, maka perlu dilakukan tahap pengujian untuk mempertimbangkan
tidak adanya pelanggaran yang terjadi pada asumsi klasik. Asumsi klasik tersebut antara lain:
4.1.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. . Ada dua cara untuk mendeteksi apakah
residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji analisis statistik.
1. Analisis grafik
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau
dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar dalam pengambilan kesimpulansebagaimana dikemukakan oleh
Ghozali 2005 : 149: a.
Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan
Universitas Sumatera Utara
pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar menjauh dari diagonal dan atau tidak
mengikuti arah garis diagonal atau garis histogram tidak menunjukkan pola pada distribusi normal, maka model
regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Berikut ini gambar grafik analisis grafik:
Gambar 4.1 Histogram
Sumber: Hasil Output SPSS, data yang diolah oleh Peneliti, 2015
Grafik histogram pada gambar menunjukkan distribusi normal karena grafik tidak condong ke kiri maupun condong
ke kanan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Normalitas data dapat dilakukan dengan menggunakan Normal P_Plot data, jika data titik menyebar di sekitar garis
diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka data telah terdistribusi normal”. Hasil pengujian normalitas dengan P-P
Plot juga dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4.2 Grafik P-P Plot Sumber: Hasil output SPSS, data yang diolah oleh
Peneliti, 2015
1. Analisis Statistik
Analisis Statistik dapat digunakan untuk menguji apakah residual berdistribusi normal. Uji statistik ini dapat digunakan
melalui uji statistik non parametrik
Kolmogorov-Smirnov
K- S dengan membuat hipotesis:
Ho diterima berarti data residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Ha diterima berarti data residual tidak berdistribusi normal. Apabila nilai signifikan atau probabilitas lebih besar dari
0.05, maka Ho diterima dan sebaliknya jika nilai signifikansi atau probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka Ho ditolak atau Ha
diterima. Berikut ini tabel hasil uji
Kolmogorov-Smirnov
K-S:
Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas
Kolmogorov-Smirnov
K-S
Sumber: Hasil Output SPSS, data diolah oleh peneliti, 2015
Dari hasil pengolahan data pada tabel di atas, diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar 0,859 dan Asymp.Sig. 2-
tailed adalah 0,451 dan nilai ini di atas 0,05 dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
Semua hasil pengujian melalui analisis grafik dan statistik di atas menunjukkan hasil yang sama yaitu normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 99
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 294,66254638
Most Extreme Differences Absolute
,068 Positive
,068 Negative
-,054 Kolmogorov-Smirnov Z
,673 Asymp. Sig. 2-tailed
,755 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
4.1.3.2 Uji Multikolinearitas