Home / Tutorial SPSS / Uji Asumsi Klasik / Uji Normalitas

Tutorial Cara Melakukan Uji Normalitas Data Dengan Menggunakan SPSS (Uji Asumsi klasik)

Uji normalitas residual pada model regresi ini digunakan untuk mengetahui apakan nilai residual yang dihasilkan berdistribusi normal atau tidak. Terdapat dua metode untuk melakukan uji ini diantaranya:
Berikut penjelasan dan langkah-langkah pengujian normalitas untuk masing-masing metode.
Sebelum melihat masing-masing tutorial di bawah ini, silahkan download terlebih dahulu file contoh kasus di Artikel sebelumnya "Tutorial Cara Melakukan Uji Asumsi Klasik Dengan Menggunakan SPSS"

Tutorial Cara Melakukan Uji Normalitas Data Dengan Metode Grafik Menggunakan SPSS

Uji normalitas dengan menggunakan metode ini dilakukan dengan cara melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal p-p Plot of Regression Standardized residual.
Langkah-langkah analisis pada SPSS 25 adalah sebagai berikut:
  • Buka program SPSS Statistics 25.
  • Setelah terbuka klik variabel view, lalu masukan pada kolom Name pada baris 1 sampai 3 X1, X2 dan Y (isikan label sesuai keterangan masing-masing variabel). Pada Decimals diganti menjadi 0 (Opsional). Untuk kolom lainnya dapat dihiraukan (isian default). Perhatikan gambar dibawah ini:

  • Jika variabel view sudah diisi, selanjutnya silahkan masuk ke data view, lalu isikan sesuai data.

  • Setelah data diisi selanjutnya klik Analyze >> Regression >> Linear.

  • Selanjutnya akan muncul dialog seperti gambar di bawah ini:

  • Masukan variabel Y (Kualitas Pelayanan Kesehatan) ke kolom Dependen dan variabel X1 (Kompetensi Kerja) dan X2 (Disiplin Kerja) ke kolom Independent(s).

  • Selanjutnya klik tombol plots maka akan muncul dialog seperti berikut:

  • Beri tanda centang pada “Normal probability plot”, kemudian klik continue.
    Klik Ok lalu akan muncul hasil output sebagai berikut:


  • Klik Ok lalu akan muncul output seperti di bawah ini

  • Dari grafik di atas dapat diketahui bahwa titik-titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal sehingga dapat dikatakan data tersebut berdistribusi normal.