Uji Normalitas Hasil Uji Asumsi Klasik

anggota dewan yang memiliki pengetahuan terhadap anggaran yang dikategorikan dalam kategori sedang ada sebanyak 9 orang.

4.1.4 Hasil Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang digunakan dalam penelitian ini.Pengujian ini dilakukan untuk memperoleh model analisis yang tepat.Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini ada tiga, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas. Uji normalitas dengan analisis grafik histogram dan melihat normal probability plot, nilaiskewness dan kurtosis. Uji multikolinearitas dengan perhitungan nilai VIF Variance Inflation Factor dan Tolerance, sedangkan uji heteroskedastisitas dengan melihat grafik Scatterplot.

4.1.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji tentang model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk melihat normalitas, salah satu cara yang dapat digunakan adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian, jika hanya dengan melihat nilai histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali, 2011. Disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik.Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan mellihat nilai kurtosis dan skewness dari residual. Hasil uji normalitas dengan menggunakan dengan analisis grafik yaitu histogram dan grafik normal probability plot dapat dilihat pada gambar 4.1 dan 4.2. Sumber: Data primer yang diolah SPSS, 2013 Gambar 4.1 Grafik histogram Sumber: Data primer yang diolah SPSS, 2013 Gambar 4.2 Grafik Normal Probability Plot Dengan melihat tampilan grafik histogram maupun grafik normal probability plot pada gambar di atas, maka dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal dan grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal.Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Untuk mendukung dan meyakinkan hasil uji normalitas grafik, maka dilengkapi dengan uji statistik.Uji statistik yang dilakukan yaitu dengan melihat nilai skewness dan kurtosis residual.Rasio skewness dan kurtosis dapat dijadikan petunjuk normalitas suatu data.Rasioskewness adalah nilai skewness dibagi dengan standard error skewness, sedangkan rasio kurtosis adalah nilai kurtosis dibagi dengan standard error kurtosis.Bila rasio skewness dan kurtosis berada diantara -2 dan +2, maka distribusi data adalah normal. Hasil uji normalitas rasio skewness dan kurtosis dapat dilihat pada tabel 4.7 di bawah ini. Tabel 4.7 Descriptive Statistics Skewness Kurtosis Statistic Std. Error Statistic Std. Error Unstandardized Residual .655 .361 .404 .709 Valid N listwise Sumber: data primer yang diolah SPSS, 2013 Rasio skewness = 0.655 0.361 = 1,81 Rasio kurtosis = 0.404 0.709 = 0,56 Dari hasil perhitungan rasio tersebut, rasio skewness 1,81 dan rasio kurtosis berda diantara -2 dan +2, maka distribusi residual data dalam penelitian ini dapat dikatakan normal.

4.1.4.2 Uji Multikolinearitas