4.4.2.1 Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual berdistribusi normal. Ada dua cara untuk
mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk melihat normalitas residual, peneliti
menganalisis grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal dan juga menganalisis probabilitas
plot yang membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Pengujian normalitas dilakukan berdasarkan uji statistic non-parametrik
Kolmogrov-Smirnov K-S. dasar pengambilan keputusan untuk Kolmogrov- Smirnov yaitu nilai value pada kolom Asimp. Sig 2-tailed level of significant
α = 5.
Tabel 4.6 Uji Kolmogrov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 97
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 4.25569946
Most Extreme Differences Absolute
.065 Positive
.049 Negative
-.065 Kolmogorov-Smirnov Z
.708 Asymp. Sig. 2-tailed
.698 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Data yang diolah SPSS,2016
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan pengolahan data pada tabel 4.6 diperoleh nilai Asymp. Sig. 2- tailed sebebar 0.698, Karena nilai Asymp. Sig. 2-tailed lebih besar dari 0,05,
dengan demikian dapat disimpulkan model regresi memenuhi asumsi normalitas.
4.4.2.2 Hasil Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Prasyarat yang
harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolonieritas, dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF pada model
regresi. Jika antar variabel independen terdapat korelasi yang cukup tinggi lebih dari 0,09, maka merupakan indikasi adanya multikolinieritas dan suatu model.
regresi yang bebas dari masalah multikolonieritas apabila mempunyai nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10. Uji multikolinearitas dengan melihat nilai
tolerance dan VIF menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.7 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolinearitas
Tabel 4.7 menunjukkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya gejala multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai tolerance dan
VIF. Masing-masing variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1. Untuk Intelligent Quotient IQ
memiliki nilai tolerance 0,449; Emotional Quotient EQ memiliki nilai tolerance 0,408; dan Spritual Quotient SQ memiliki nilai tolerance 0,486. Jika dilihat dari
VIF, masing-masing variabel independen lebih kecil dari 10 yaitu IQ memiliki VIF 2,229; EQ memiliki VIF 2,448; dan SQ memiliki VIF 2,058. Maka
kesimpulan yang diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel independennya.
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance VIF
Constant 29.953
3.707 8.080
.000 Intelligent Quotient IQ
-.095 .109
-.114 -.868 .387
.449 2.229 Emotional Quotient
EQ .243
.064 .521 3.771
.000 .408 2.448
Spritual Quotient SQ -.146
.069 -.267
- 2.108
.037 .486 2.058
a. Dependent Variable: Pemahaman Akuntansi
Sumber : Data yang diolah SPSS,2016
Universitas Sumatera Utara
4.4.2.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Kategori