perbaikan terlebih dahulu. Persamaan regresi sebaiknya terbebas dari asumsi-asumsi klasik yang harus dipenuhi antara lain uji, normalitas, multikolinieritas, autokorelasi
dan heteroskedastisitas Ghozali, 2005. 5.1.2.1. Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas data dapat dilakukan dengan melihat normal probabilitas
plot atau dengan melihat tabel model histogram. Hasil uji normalitas data dengan normal Probability plot dalam penelitian ini dapat ditunjukkan pada Gambar 5.1
berikut ini:
1. Model Grafik P-P Plot
Sumber: Hasil output SPSS Lampiran 6
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.1. Hasil Uji Normalitas sebelum Transformasi Model P-P Plot
Dari Gambar 5.1 terlihat bahwa titik-titik menyebar jauh dari garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Selain itu uji normalitas data
dapat juga dilakukan dengan melihat model histogram, dapat dilihat pada Gambar 5.1 model Histogram berikut:
2. Model Histogram
Gambar 5.2. Hasil Uji Normalitas Sebelum Transformasi Model Histogram
Dari tampilan grafik histogram terlihat pola distribusi yang menceng skewness ke kiri yang menunjukkan bahwa model regresi menyalahi asumsi
normalitas, dengan kata lain menunjukkan data yang tidak normal. Berdasarkan hasil pengolahan data dimana hasil uji regresi berganda yang
menunjukkan model regresi yang tidak linier dan tidak melewati uji asumsi klasik,
Universitas Sumatera Utara
selanjutnya untuk mendapatkan model yang layak blues unbiased linier dilanjutkan
dengan melakukan transformasi logaritma natural Ghozali, 2005, dengan
menggunakan SPSS. Caranya adalah dengan melakukan logaritma natural terhadap semua variabel yang tidak berdistribusi normal.
Asumsi utama dilakukannya transformasi tersebut adalah untuk menghindari pencilan data yang tertinggi dengan data yang terendah akibat karena terjadinya
perbedaan antara bank yang besar dengan bank yang kecil. Setelah transformasi dilakukan maka dilakukan pengujian regresi berganda setelah melewati uji asumsi
klasik. Berdasarkan model yang sudah dilogaritma maka diperoleh model yang akan dibahas lebih lanjut yang terdapat pada Lampiran 6b merupakan model yang telah
melewati uji asumsi klasik. Hasil uji normalitas setelah melakukan transformasi data, berdasarkan hasil pengolahan data SPSS 17 ditunjukkan pada gambar berikut ini :
3. Model Grafik P-P Plot
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.3. Hasil Uji Normalitas setelah Transformasi Model P-P Plot
Berdasarkan pada grafik normal Probability Plot pada Gambar 5.3 terlihat bahwa setelah dilakukan transformasi data menggunakan logaritma natural, grafik P-
P Plot memperlihatkan titik – titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal yang menunjukkan pola distribusi normal, dengan demikian merupakan data normal.
Santoso 2005, menyatakan bahwa jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
4. Model Histogram
