Uji Normalitas (skripsi dan tesis)

Uji normalitas dilakukan untuk menguji data variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen) pada persamaan regresi yang dihasilkan, apakah
berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal. Dalam model regresi linier, asumsi ini ditunjukan oleh nilai error yang berdistribusi normal atau mendakati normal, sehingga layak dilakukan pengujian secara statistik. Pengujian normalitas data menggunakan Test Normality Kolmogorov-Smirnov dalam program SPSS.
Menurut Imam Ghozali (2011: 160) bahwa uji normalitas bertujuan untuk
menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan uji f mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai variabel bebas dan variabel terikat berdistribusi normal.
Menurut Singgih Santoso (2012: 393) dasar pengambilan keputusan dapat
dilakukan dengan melihat angka probabilitasnya, yaitu:
1. Jika probabilitas > 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah normal.
2. Jika probabilitas < 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah tidak normal.