41
a)
Output
Deskriptif: jika ratio Skewness dan
Kurtosis tidak melebihi angka 2,
maka dapat diaktakan distribusi data adalah normal.
b)
Output
Tests
of
Normality:
dimana
hasil
Sig.
>
dari
0,1,
maka
dikatakan
normal.
c)
Grafik
Normal Q-Q Plots:
terdapat
garis lurus dari kiri kekanan atas.
Garis
ini
berasal
dari
nilai
Z. Jika
suatu
distribusi
data normal,
maka data akan
tersebar disekeliling garis.
d)
Grafik
Detrended
normal
Q-Q
Plots:
dimana
grafik
ini
menggambarkan
selisih antara
titik-titik
dengan garis
diagonal pada grafik sebelumnya.
Jika
data yang kita miliki
mengikuti distribusi normal dengan sempurna, maka
semua titik akan jatuh pada garis 0,0.
e)
Output boxplot:
bloxplot adalah
kotak yang
berwarna merah dengan garis
horiziontal
di
kotak tersebut. Jika
garis
hitam terletak persis ditengah
boxplot, maka distribusi data adalah normal.
3.7.6
Korelasi
Berdasarkan Riduwan
dan Kuncoro (2007,p61)
untuk
mengetahui hubungan
antara
variable X1 dengan Y dan X2 dengan
Y
dan X1 dan X2
terhadap
Y
digunakan teknik
korelasi.
Analisis korelasi yang digunakan adalah Pearson Product Moment, dengan rumus:
Korelasi
PPM
dilambangkan
(r)
dengan
ketentuan
nilai
r
tidak lebih
dari
harga
(-
1=r=+1).
Apabila
nilai
r =
-1
artinya korelasinya
negatif
sempurna;
r=0
artinya
tidak
ada
korelasi;
dan r=1
berarti korelasinya sangat kuat.
Sedangkan
arti
harga
r
akan
ditampilkan
pada Tabel Intepretasi Nilai r sebagai berikut.
 |