Campuranpedia.Com
- Anda membuka blog ini, mungkin anda sudah tersesat atau sudah
mengalami kesulitan dalam menormalkan data, Data normal menjadi masalah
bagi Anda-anda yang sedang mengolah data saat ini, karena data normal
sebagai syarat untuk melakukan Uji -uji selanjutnya, seperti Uji
Heterokedatisitas, Multikolinieritas, Uji T dan lain-lain. Baik saya akan menjelaskan Langkah-langkah dalam melakukan Uji Normalitas data
Pengertian Uji Normalitas Data
Ghozali
(2011: 107) menjelaskan tujuan uji normalitas bertujuan untuk menguji
apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai
distribusi normal atau tidak, seperti diketahui bahwa uji t dan uji F
mengasumsikan nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi
ini dilanggar maka uji statistic menjadi tidak valid untuk jumlah sampel
kecil. Menurut Rasul dan Nurlaelah (2010: 130) menjabarkan bahwa
penyebaran data variabel dependen yang mengikuti distribusi normal
merupakan salah satu syarat untuk membentuk hubungan linier antara
variabel dependen dan variable independent. Uji normalitas dapat
dilakukan dengan uji Histogram, uji P-plot Uji skewness dan Kurtosis,
uji square dan uji kolmogorove Smirnov.
dari
definisi Normalitas data diatas, saya akan menjelaskan langkah-langkah
Normalitas data menggunakan Uji Kolmogorove Smirnove. Berikut adalah
langkah-langkahnya
- Buka data yang telah anda miliki
- Klik Anlyze - Regresi - Linier (Lihat gambar dibawah ini)
- Setelah itu akan muncul Kotak dialog seperti Gambar dibawah ini
- Pada Kotak diatas, Pindahkan Variabel X Kekolom independent dan Y Kekolom Dependent dalam Contoh ini saya umpamakan Variabel X adalah IPA dan Varibel Y adalah matematika, sebenernya gak nyambung sih ini kan cuma contoh aja. he..he...he..(Lihat gambar dibawah ini)
- Setelah anda memindahkan Variabel Y dan X Langkah selanjutnya adalah klik Save lalu pilih unstandarized pada kolom Residual seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini
- Setelah semua langkah diatas dilakukan klik Continue lalu pilih OK. Disini anda tidak perlu melihat Output, Fokus pada Input, pada input muncul variabel baru dengan nama Res_1 Seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini
- Langkah selanjutnya kembali ke Input lalu Klik Analyze - Nonparametic Test - Legacy Dialogs - 1-Sample K-S
- Setelah itu akan muncul kotak dialoh Ones Sampel K-S seperti gambar dibawah ini
- Pindahkan Unstandarized pada kolom Tes Variabel lalu klik OK
- Akan Muncul Output Normalitas Data Seperti gambar dibawah ini
Dari tabel diatas terlihat bahwa Sig-2 Tailed 0,200 > 0,05 maka data terdistribusi normal
Agar Lebih Jelas anda bisa melihat Video Dibawah ini
Oke sekian postingan kali ini semoga bisa membantu kalian dalam melakukan olah data. Masih ada cara lain dalam melakukan uji Normalitas data akan saya post jika ada kesemptan yang lain. hehehe. Kalau
kalian berharap bisa menemukan cara menormalkan data kalian yang tidak
normal, kalian salah, karena dalam postingan ini hanya menyajikan
Langkah-langkah untuk melakukan uji normalitas data.
Post a Comment