4.3.1 Uji Normalitas
Pengujian apakah distribusi data normal atau tidak, salah satunya dengan menggunakan analisis grafik. Cara yang paling sederhana adalah
dengan melihat histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal sebagaimana Gambar 4.1 berikut:
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data diolah
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Setelah melihat tampilan grafik histogram, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh
distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Namun dengan hanya melihat histogram, hal ini dapat memberikan hasil yang
meragukan khususnya untuk jumlah sampel kecil. Metode yang handal adalah dengan melihat normal probability plot, di mana pada grafik normal plot
terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya
mengikuti arah garis diagonal, sebagaimana ditampilkan pada gambar 4.2 berikut:
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data diolah
Gambar 4.2 Grafik Normal Probability Plot
Jika dilihat berdasarkan grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar tidak jauh dari garis diagonal. Hal ini menunjukkaan bahwa grafik pola
distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Dalam uji normalitas residual dengan grafik dapat menyesatkan apabila tidak hati-
hati secara visual kelihatan normal, oleh karena itu untuk melengkapi uji grafik dilakukan juga uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji
normalitas residual adalah uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S dapat dilihat pada Tabel 4.2 berikut:
Tabel 4.2
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
37 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation
2.27537204E3
Most Extreme Differences Absolute
.196 Positive
.196 Negative
-.103 Kolmogorov-
Smirnov Z 1.190
Asymp. Sig. 2-tailed
.118
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan Tabel 4.2 mengindikasikan bahwa data mempunyai distribusi normal, di mana berdasarkan nilai signifikan Kolmonogorov-
Smirnov menunjukkan nilai lebih besar 0,05 yang mempunyai nilai signifikan 0.118 maka dapat dinyatakan bahwa data mempunyai distribusi normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Kategori