See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/345243635
Uji Asumsi Klasik UJi Normalitas
Presentation · November 2020
DOI: 10.13140/RG.2.2.29389.87523
CITATIONS
0
READS
4,378
1 author:
Alfan Juli Andri
Universitas Islam Indonesia 19PUBLICATIONS 1CITATION
SEE PROFILE
All content following this page was uploaded by Alfan Juli Andri on 03 November 2020.
The user has requested enhancement of the downloaded file.
Alfan Juli Andri, M.T
Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi klasik adalah analisis yang dilakukan untuk menilai apakah di dalam sebuah model regresi linear Ordinary Least Square (OLS)
terdapat masalah-masalah asumsi klasik.
2
3
Regresi linear OLS adalah sebuah model regresi linear dengan metode perhitungan kuadrat terkecil atau yang di dalam bahasa
inggris disebut dengan istilah ordinary least square. Di dalam model regresi ini, ada beberapa syarat yang harus dipenuhi agar model peramalan yang dibuat menjadi valid sebagai alat peramalan.
Syarat-syarat tersebut apabila dipenuhi semuanya, maka model regresi linear tersebut dikatakan BLUE. BLUE adalah singkatan dari Best Linear Unbiased Estimation.
4
Asumsi klasik adalah syarat-syarat yang harus
dipenuhi pada model regresi linear OLS agar model
tersebut menjadi valid sebagai alat penduga.
REGRESI LINIER BERGANDA REGRESI LINIER
SEDERHANA
Regresi Linear sederhana atau disebut dengan simple linear
regression, adalah regresi linear dengan satu variabel
bebas dan satu variabel terikat
7
regresi linear berganda atau disebut juga
dengan multiple linear regression adalah regresi linear dengan satu variabel terikat dan beberapa variabel bebas. Arti kata beberapa maksudnya adalah 2 variabel atau lebih.
01
9
02 03 04 05 06
Data Interval/ Rasio
Outlier
Normalitas
Heteroskedastisitas Linieritas
Autokorelasi
Hanya untuk data time series atau runtut waktu)
1 0
01 02 03 04 05 06
Data Interval/ Rasio
Outlier
Normalitas
Heteroskedastisitas Linieritas
Autokorelasi
Hanya untuk data time series atau runtut waktu)
0707 Multikollinieritas
11
Uji Normalitas
Uji Normalitas adalah uji statistik yang dilakukan untuk mengetahui bagaimana sebaran sebuah data
NO. UAS I (X) NO. UAS I (X)
1 53 12 80
2 62 13 77
3 67 14 76
4 61 15 77
5 63 16 70
6 63 17 82
7 70 18 71
8 67 19 71
9 67 20 72
10 65 21 70
11 76
Dalam sebuah
kelas terdapat hasil nilai UAS seperti
ditampilkan Tabel,
ujilah Normalitas
data tersebut
Langkah I. Mencari skor terbesar dan terkecil Skor terbesar = 82
Skor terkecil = 53
Langkah 2. Mencari nilai Rentang (R)
R = Skor terbesar – Skor terkecil R = 82 – 53 = 29
Langkah 3. Mencari banyaknya kelas (BK)
BK = 1 + 3,3 Log n (Rumus Sturgess)
BK = 1 + 3,3 Log (21) = 1 + 3,3 (1,32) = 5,356 dibulatkan 5
Langkah 4. Mencari nilai panjang kelas (i), Gunakan rumus disamping
Langkah 6. Mencari rata-rata (mean)
Langkah 7. Mencari simpangan baku (standard deviasi)
Langkah 8. Membuat daftar frekuensi yang diharapkan dengan cara :
1) Menentukan batas kelas,
52,5 ; 58,5 ; 64,5 ; 70,5 ; 76,5 ; 83,5
2) Mencari nilai Z-score untuk batas kelas interval dengan rumus :
Langkah 8. Membuat daftar frekuensi yang diharapkan dengan cara :
1) Menentukan batas kelas,
52,5 ; 58,5 ; 64,5 ; 70,5 ; 76,5 ; 83,5
2) Mencari nilai Z-score untuk batas kelas interval dengan rumus :
Mencari luas 0 – Z dari tabel kurva nominal dari 0 – Z dengan
menggunakan angka-angka untuk batas kelas, sehingga diperoleh : 0,4941 ; 0,4515 ; 0,2852 ; 0,0279 ; 0,3264 ; 0,4744
Mencari luas tiap kelas interval dengan cara menggunakan angka-angka 0
– Z yaitu angka baris pertama dikurangi baris kedua, angka kedua dikurangi
baris ketiga dan begitu seterusnya, kecuali untuk angka yang berbeda pada
baris paling tengah ditambahkan dengan angka pada baris berikutnya.
Mencari luas 0 – Z dari tabel kurva nominal dari 0 – Z dengan
menggunakan angka-angka untuk batas kelas, sehingga diperoleh : 0,4941 ; 0,4515 ; 0,2852 ; 0,0279 ; 0,3264 ; 0,4744
Mencari luas tiap kelas interval dengan cara menggunakan angka-angka 0
– Z yaitu angka baris pertama dikurangi baris kedua, angka kedua dikurangi
baris ketiga dan begitu seterusnya, kecuali untuk angka yang berbeda pada
baris paling tengah ditambahkan dengan angka pada baris berikutnya.
Mencari luas tiap kelas interval dengan cara menggunakan angka-angka 0 – Z yaitu angka baris pertama dikurangi baris kedua, angka kedua dikurangi baris ketiga dan begitu
seterusnya, kecuali untuk angka yang berbeda pada baris paling tengah ditambahkan dengan angka pada baris berikutnya.
0,4941 - 0,4515 = 0,0426 0,4515 - 0,2852 = 0,1663 0,2852 + 0,0279 = 0,3131 0,0279 - 0,3264 = 0,2985
0,3264 - 0,4744 = 0,148
Mencari frekuensi yang diharapkan (fe) dengan cara mengalikan luas tiap interval dengan jumlah responden (n=21), sehingga diperoleh :
0,0426 x 21 = 0,89
0,1663 x 21 = 3,49
0,3131 x 21 = 6,57
0,2985 x 21 = 6,27
0,148 x 21 = 3,11
Frekuensi yang diharapkan (fe) dari hasil pengamatan (fo)
Langkah 9. Mencari chi-kuadrat hitung ( c2 hitung )
Langkah 10. Membandingkan c2hitung dengan c2 tabel
Uji Normalitas Data berikut:
Nama Nilai UTS Nilai UAS
Amanda 20 21
Bernan 40 22
Cici 60 24
Didi 45 90
Egi 77 69
Fahri 89 78
Gea 70 66
Dimana taraf signifikansi 0,05
28
Linearitas Regresi
Linearitas adalah sifat hubungan yang linear antar variabel, artinya setiap perubahan yang terjadi pada satu variabel akan diikuti perubahan dengan besaran yang sejajar
pada variabel lainnya.
Cara melakukan uji linearitas dapat dilakukan dengan 2 cara dengan menggunakan aplikasi SPSS, yaitu dengan fungsi “Scatter Plot Graph” dan fungsi “Compare Means”.
Buka aplikasi SPSS anda dan isikan data
dengan skala data interval atau numerik sebanyak
20 sample pada 2 variabel yaitu X dan Y.
Data tersebut seperti contoh di bawah ini:
http://www.pradikto.com/2012/06/uji-homogenitas-uji-normalitas-uji.html
View publication stats
