Cara Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS

Cara Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS | Sesuai namanya, uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah data dapat dikatakan berdistribusi normal atau tidak. Kenormalan distribusi sebuah data merupakan suatu keharusan yang mesti terpenuhi ketika kita hendak melakukan analisis statistik parametrik (dalam hal ini adalah analisis regresi linear sederhana maupun berganda).

Uji normalitas merupakan bagian dari uji asumsi klasik (uji persyaratan) dalam analisis regresi. Uji normal probability plot atau ada pula yang menyebutnya dengan nama uji P P-Plot merupakan salah satu alternatif yang cukup efektif untuk mendeteksi apakah model regresi yang akan di analisis dalam sebuah penelitian berdistribusi normal atau tidak. Teknik dalam uji normalitas ini, dilakukan pada nilai residual dalam model regresi dan bukan untuk masing-masing data variabel penelitian. Model regresi yang baik seharusnya memiliki nilai residual yang normal.

Untuk mendeteksi kenormalan nilai residual ini, dapat dilakukan dengan cara melihat titik-titik ploting dari hasil output SPSS dan melihat apakah titik-titik ploting tersebut berada disekitar garis diagonalnya atau tidak. Sementara itu, jika didapati bahwa nilai residual tidak berdistribusi normal, maka perlu dilakukan transformasi data yakni merubah data ke dalam bentuk lain, misal ke bentuk Ln atau logaritma natural. Atau jika dengan cara transformasi data tersebut ternyata nilai residual masih tidak berdistribusi normal maka solusinya adalah dengan melakukan outlier atau pemotongan (pemangkasan) data ekstrim, sehingga nilai residual dalam model regresi dapat berdistribusi normal. Dengan demikian, maka artinya uji normalitas residual merupakan uji yang sangat penting dilakukan sebelum kita menggunakan analisis regresi linear sederhana maupun berganda untuk pengujian hipotesis penelitian.

Pedoman Pengambilan Keputusan dalam Uji Normal Probability Plot

Seperti yang sudah di paparkan pada penjelasan di atas, bahwa untuk melihat kenormalan dari nilai residual ini, maka kita dapat berpedoman pada titik-titik ploting yang terdapat dalam hasil output SPSS. Adapun ketentuannya adalah sebagai berikut.

1. Jika titik-titik atau data berada di dekat atau mengikuti garis diagonalnya maka dapat dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi normal.
2. Sementara itu, jika titik-titik menjauh atau tersebar dan tidak mengikuti garis diagonal maka hal ini menunjukkan bahwa nilai residual tidak berdistribusi normal (Imam Ghozali, 2011: 160-161).

Contoh Kasus Uji Normal Probability Plot dalam Penelitian

Sebagai contoh, kita mempunyai judul penelitian dengan model regresi pengaruh Motivasi Belajar terhadap Prestasi Belajar. Dari judul penelitian di atas, maka diketahui bahwa yang menjadi variabel independent (X) adalah motivasi belajar. Sementara variabel dependent (Y) adalah prestasi belajar. Sebelum kita dapat menggunakan analisis regresi linear sederhana dalam pengujian hipotesis dari judul penelitian tersebut. Sebelumnya kita harus melakukan uji asumsi klasik mencakup uji normalitas, uji linearitas dan uji heteroskedastisitas

Uji asumsi klasik yang pertama yakni normalitas. Oleh karena itu perlu mendeteksi apakah nilai residual dalam model regresi dalam penelitian ini berdistribusi normal atau tidak. Adapun data penelitian yang akan kita uji normalitas dengan teknik probability plot adalah sebagai berikut.

Keterangan: Jumlah sampel yang digunakan adalah 12 orang siswa. Data motivasi belajar (X) diperoleh dari penyebaran kuesioner atau angket. Sementara data prestasi belajar (Y) diperoleh dari nilai raport siswa pada semester 1. [Download data excel, input-output SPSS untuk latihan]

Langkah-langkah Uji Normal Probability Plot dengan SPSS

1. Langkah pertama kita buka program SPSS versi 21. Selanjutnya klik Variabel View, pada kolom Name baris pertama kita ketik Motivasi dan pada baris kedua ketik Prestasi. Berikutnya pada bagian Decimals kita ganti menjadi 0. Selanjutnya pada bagian Label baris pertama tulis dengan Motivasi Belajar (X1) dan untuk baris kedua tulis Prestasi Belajar (Y). Pada bagian Measure ubah menjadi Scale. Sementara untuk pilihan yang lain biarkan tetap default. Tampak di layar.

2. Jika sudah di isi dengan cermat, selanjutnya klik Data View. Pada bagian ini terlihat variabel penelitian dengan nama Motivasi dan Prestasi. Berikutnya, kita hanya perlu memasukkan atau menginput data penelitian di atas sesuai nama variabel yang ada ke program SPSS. Caranya bisa dengan copy data dari excel lalu paste ke SPSS atau dengan cara mengentri data secara manual ke SPSS. Maka hasilnya tampak sebagaimana gambar berikut.

3. Langkah berikutnya adalah proses analisis. Maka dari menu utama SPSS pilih menu Analyze – lalu pilih Regression – kemudian pilih Linear…

4. Maka akan keluar kotak dialog “Linear Regression”. Selanjutnya masukkan variabel Prestasi Belajar (Y) ke kotak Dependent. Kemudian masukkan variabel Motivasi Belajar (X) ke kotak Independent(s), lalu klik Plots…

5. Muncul kotak dialog dengan nama “Linear Regression: Plots”. Pada bagian Standardized Residual Plots berikan tanda centang (v) untuk pilihan Normal probability plot, abaikan pilihan lainnya lalu klik Continue. Tampak di layar.

6. Setelah itu, klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan muncul output SPSS. Dalam hal ini terdapat banyak tabel output yang keluar. Untuk uji normalitas probability plot kita cukup memperhatikan output yang terakhir yakni output “Charts”

Interpretasi Output Uji Normal Probability Plot dengan SPSS

Berdasarkan output "Chart" di atas, kita dapat melihat bahwa titik-titik ploting yang terdapat pada gambar “Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual” selalu mengikuti dan mendekati garis diagonalnya. Oleh karena itu, sebagaimana dasar atau pedoman pengambilan keputusan dalam uji normalitas teknik probability plot dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal. Dengan demikian maka asumsi normalias untuk nilai residual dalam analisis regresi linear sederhana dalam penelitian ini dapat terpenuhi.

Informasi Tambahan: Jika terjadi perselisihan dalam melihat titik-titik dari hasil output Normal P P-Plot tersebut, apakah nilai residual termasuk kategori normal atau tidak. Maka kita dapat membuktikan kenormalan nilai residual menggunakan metode atau teknik lain. Salah satu teknik yang paling sering dipakai untuk mendeteksi asumsi normalitas dalam model regresi adalah dengan Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov dengan SPSS

Demikian pembahasan kita pada kesempatan kali ini mengenai cara melakukan uji normalitas menggunakan teknik normal probability plot dalam model regresi dengan program SPSS. Semoga artikel ini bermanfaat bagi kawan-kawan yang sedang mengerjakan tugas, skripsi maupun tesisnya. Terimakasih.

[Keyword: Cara Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas Nilai Residual dengan Plots SPSS Lengkap, Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual, Tutorial Uji Normalitas Gambar P Plot menggunakan SPSS] – [Referensi: Imam Ghozali. 2011. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19 Edisi 5. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro]

Cara Uji Normalitas Probability Plot dengan SPSS Detail

UPDATE DATA: JUM'AT, 19 FEBRUARI 2021

Share on Facebook

Share on Twitter

Share on Google+

Share on LinkedIn