55
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan ingin mengetahui apakah dalam hal model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Jika asumsi ini
dilanggar atau tidak dipenuhi maka uji statistik tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Uji normalitas pada multivariate sebenarnya sangat kompleks, karena hanya
dilakukan pada seluruh variabel secara bersama-sama. Namun uji ini bisa juga dilakukan pada setiap variabel dengan logika bahwa
jika secara individual masing-masing variabel memenuhi asumsi normalitas, maka secara bersama-sama variabel-variabel tersebut juga bias dianggap memenuhi
asumsi normalitas. Cara yang digunakan peneliti adalah dengan cara analisis grafik dan statistik. Dalam analisis grafik, dilakukan dengan melihat grafik
Histogram dan normal P – plot, sedangkan dalam analisis statistik dilakukan dengan alat uji Kolmogoro Smirnov. Berikut grafik Histogram dan normal P –
plot.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
56
Sumber: Dioleh dari SPSS 17, 2013
Gambar 4.1
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
57
Grafik Histogram
Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013
Gambar 4.2 Normal Probability Plot
Dengan melihat tampilan grafik histogram yang agak menceng ke kanan dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal.
Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Kedua grafik diatas
menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
58
Selanjutnya normalitas data juga diuji secara statistik dengan menggunakan Kolmogorov Smirnov
yang terdapat pada tabel 4.8 berikut: Selain menggunakan uji grafik, sebaiknya dilengkapi dengan uji statistik yaitu dengan menggunakan uji
Kolmogorov Smirnov agar hasil yang didapat lebih akurat seperti yang terlihat
pada tabel 4.7 berikut:
Tabel 4.7 Uji
Kolmogorov Smirnov 1
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 54
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .08153946
Most Extreme Differences Absolute
.143 Positive
.143 Negative
-.081 Kolmogorov-Smirnov Z
1.052 Asymp. Sig. 2-tailed
.219 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : output SPSS Dari hasil uji Kolmogorov Smirnov, dapat diketahui bahwa unstandardized
residual memiliki nilai signifikansi 0,219. Nilai ini lebih besar dari 0,05 0,219
0,05. Hal ini menunjukkan bahwa residual terdistribusi normal.
4.3.2 Uji Multikolieritas
Kategori