4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal.
Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada tiga cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan
pendekatan histogram, pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
a. Pendekatan Histogram
Pendekatan Histogram dilakukan untuk menguji normalitas data yang dapat dilihat dengan kurva normal, yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri
khusus, salah satunya adalah bahwa : mean, mode dan median pada tempat yang sama.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, 2013
Gambar 4.1 Uji Normalitas Dengan Pendekatan Histogram
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.1 terlihat bahwa variabel terdistribusi normal. Hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak menceng ke kiri atau
menceng ke kanan.
b. Pendekatan Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik normal p-p plot. Grafik normal p-p plot akan membentuk plot
antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, 2013
Gambar 4.2 Uji Normalitas Dengan Pendekatan Grafik
Berdasarkan Gambar 4.2 terlihat pada scatter plot terdapat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data
berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
c. Pendekatan Kolmogorv-Smirnov
Uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov-smirnov. Hal ini untuk memastikan apakah data di
sepanjang garis normal berdistribusi normal.
Tabel. 4.6
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.05970766
Most Extreme Differences Absolute
.118 Positive
.056 Negative
-.118 Kolmogorov-Smirnov Z
.914 Asymp. Sig. 2-tailed
.374 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, 2013 Pada Tabel 4.6 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah
0,374 dan di atas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal. Nilai kolmogorov-smirnov Z adalah 0,914
dan lebih kecil dari 1,97 yang berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric atau dengan kata lain, data
berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah sebuah grup memiliki varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians tidak
sama, dikatakan terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan model pendekatan grafik dan model pendekatan
statistik.
a. Model Pendekatan Grafik
