Apa itu uji kolmogorov smirnov

Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS | Selamat pagi, berjumpa lagi dengan blog SPSS Indonesia yaitu blog panduan analisis data dengan program SPSS. Sekedar mengingatkan bahwa setelah kita mampu mempraktekkan uji validitas product moment dan uji reliabilitas alpha cronbach’s terhadap angket atau kuesioner penelitian, kini saatnya kita berlatih lagi ketingkatan uji persyaratan atau uji asumsi analisis data yakni uji normalitas.

Jika dilihat dari kata dasarnya “normal” pasti anda sudah mempunyai gambaran seperti apakah kegunaan uji normalitas itu? Ya benar sekali, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan dalam penelitian berdistribusi yang normal atau tidak.

Uji normalitas merupakan salah satu bagian dari uji persyaratan analisis data atau uji asumsi klasik, artinya sebelum kita melakukan analisis statistik untuk uji hipotesis dalam hal ini adalah analisis regresi, maka data penelitian tersebut harus di uji kernormalan distribusinya. Tentunya kita juga sudah tahu, kalau data yang baik itu adalah data yang berdistribusi normal.

Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Normalitas K-S

1. Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar dari 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal. 
2. Sebaliknya, jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0,05 maka data penelitian tidak berdistribusi normal.

Semoga cukup jelas ya kawan-kawan mengenai konsep dasar mengenai uji normalitas di atas, selanjutnya kita akan masuk ke bagian cara melakukan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan SPSS. Sebagai contoh saya mempunyai data Motivasi Belajar (X) dan Prestasi Belajar (Y). Dalam konteks ini kita akan melakukan uji normalitas kolmogorov-smirnov pada nilai unstandardized residual (RES_1) untuk pesamaan regresi pengaruh motivasi belajar terhadap prestasi belajar. Adapun data penelitian yang dimaksud dapat anda lihat gambar di bawah ini.

[Download Data excel, Input SPSS]

Langkah-langkah Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

1. Langkah pertama adalah persiapkan data yang dingin di uji dalam file doc, excel, atau yang lainnya untuk mempermudah tahapannya nanti. Setelah itu, buka program SPSS pada komputer anda, lalu klik Variable View, dibagian pojok kiri bawah. Selanjutnya, pada bagian Name tulis saja Motivasi kemudian Prestasi, pada Decimals ubah semua menjadi angka 0, untuk bagian Label tuliskan Motivasi Belajar kemudian Prestasi Belajar, abaikan yang lainnnya (biarkan tetap default).

2. Setelah itu, klik Data View, dan masukkan data Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar yang sudah dipersiapkan tadi ke program SPSS sesuai nama variabel, bisa dengan cara copy-paste. Maka tampak di layar.

3. Langkah berikutnya, kita akan memunculkan nilai unstandardized residual (RES_1) yang selanjutnya akan kita uji normalitasnya. Caranya adalah: dari menu SPSS pilih menu Analyze, kemudian klik Regression lalu pilih Linear

4. Muncul kotak dialog dengan nama "Linear Regression", selanjutnya masukkan variabel Prestasi Belajar (Y) ke Dependent: lalu masukkan variabel Motivasi Belajar (X) ke kotak Independent(s), kemudian klik Save

5. Maka mucul lagi kotak dialog dengan nama "Linear Regression: Save", pada bagian "Residuals", centang (v) Unstandardized (abaikan kolom dan pilihan yang lain). Selanjutnya, klik Continue lalu klik Ok

6. Abaikan saja output yang muncul dari program SPSS. Perhatikan pada tampilan Data View, maka akan muncul variabel baru dengan nama RES_1. Maka tampak di layar SPSS.

7. Langkah selanjutnya untuk melakukan uji normalitas kolmogorov-smirnov, pilih menu Analyze, lalu pilih Nonparametric Tests, klik Legacy Dialogs, kemudian pilih submenu 1-Sample K-S...

8. Muncul kotak dialog lagi dengan nama "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test". Selanjutnya, masukkan variabel Unstandardized Residuals ke kotak Test Variable List: pada "Test Distribution" aktifkan atau centang (v) pilihan Normal

9. Langkah terkahir yakni klik Ok untuk mengakhiri perintah. Selanjutnya, lihat tampilan tabel output yang muncul di SPSS "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test", maka tinggal kita interpretasikan supaya maknanya lebih jelas lagi.

Interpretasi Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

Berdasarkan tabel output SPSS tersebut, diketahui bahwa nilai signifikansi Asiymp.Sig (2-tailed) sebesar 0,993 lebih besar dari 0,05. Maka sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas kolmogorov-smirnov di atas, dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Dengan demikian, asumsi atau persyaratan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.

Catatan: selain membandingkan nilai Asiymp.Sig (2-tailed) dengan 0,05, ada cara lain untuk mengetahui apakah model regresi berdistribusi normal atau tidak yakni dengan membandingkan nilai Z hitung hasil SPSS dengan nilai Z tabel.

Demikian panduan mengenai cara melakukan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan program SPSS, jika kita teliti dan jeli saya yakin anda dapat dengan mudah mempraktekkan langkah-langkah di atas. Selanjutnya, jika masih ada yang merasa tutorial di atas terlalu rumit atau bagaimana silahkan berkomentar? Rekomendasi artikel selanjutnya: Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS

Tambahan: cara lain mendeteksi kenormalan model regresi adalah dengan menggunakan Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS

UPDATE DATA: JUM'AT, 19 FEBRUARI 2021

[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas dengan Program SPSS, Tutotial Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Panduan Uji Normalitas dengan Software SPSS] [Img: Dokumen hasil olah data dengan bantuan program SPSS versi 21]

Lihat Juga: VIDEO Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS

Uji Kolmogorov Smirnov digunakan untuk apa?

Uji Kolmogorov Smirnov digunakan untuk sampel berapa?

Apa yang dimaksud dengan uji normalitas Kolmogorov?

Apa yang dimaksud dengan uji Kolmogorov Smirnov dua sampel?