Uji normalitas dilakukan sebelum menentukan metode statistik untuk mengetahui distribusi data dan memastikan data terdistribusi secara normal. Terdapat beberapa metode uji normalitas seperti menggunakan nilai skewness, histogram, kurva normal P-P plot, dan statistik Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk.

1. UJI NORMALITASUJI NORMALITAS
Eko Siswanto, S.KomEko Siswanto, S.Kom

2. UJI NORMALITASUJI NORMALITAS
 DilakukanDilakukan sebelum menentukan metode statistiksebelum menentukan metode statistik
yang akan dipakai.yang akan dipakai.
 MengetahuiMengetahui distribusi datadistribusi data dalam penelitian.dalam penelitian.
 Data yang baikData yang baik adalah data yang terdistribusiadalah data yang terdistribusi
normalnormal..
 MerupakanMerupakan perbandinganperbandingan antara data yang kitaantara data yang kita
miliki dengan data berdistribusi normal yangmiliki dengan data berdistribusi normal yang
memilikimemiliki mean dan standar deviasimean dan standar deviasi yang samayang sama
dengan data kita.dengan data kita.

3. MACAM UJI NORMALITASMACAM UJI NORMALITAS
1.1. NILAI SKEWNESSNILAI SKEWNESS
2.2. HISTOGRAM DENGAN KURVAHISTOGRAM DENGAN KURVA
NORMALNORMAL
3.3. OUTPUT KURVA NORMAL P-PLOTOUTPUT KURVA NORMAL P-PLOT
4.4. KOLMOGOROV-SMIRNOV danKOLMOGOROV-SMIRNOV dan
SHAPIRO WILK.SHAPIRO WILK.

4. NILAI SKEWNESSNILAI SKEWNESS
 Nilai skewness yang baik mendekati angka 0.Nilai skewness yang baik mendekati angka 0.
 Nilai skewness adalah nilai kecondongan (kemiringan)Nilai skewness adalah nilai kecondongan (kemiringan)
suatu kurva.suatu kurva.
 AnalyzeAnalyze Descriptives StatisticsDescriptives Statistics DescriptivesDescriptives 
Masukkan variabel yg akan diujiMasukkan variabel yg akan diuji  tombol Optiontombol Option 
Skewness.Skewness.
Descriptive Statistics
16 .298 .564 -1.811 1.091
16
skor_daya_saing
Valid N (listwise)
Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error
N Skewness Kurtosis

5. HISTOGRAMHISTOGRAM
 Normalitas didasarkan pada bentuk gambarNormalitas didasarkan pada bentuk gambar
kurva.kurva.
 Terdistribusi secara normal jika memilikiTerdistribusi secara normal jika memiliki
kemiringan cenderung imbang, baik sisi kirikemiringan cenderung imbang, baik sisi kiri
maupun kanan dan kurva berbentuk loncengmaupun kanan dan kurva berbentuk lonceng
yang hampir sempurna.yang hampir sempurna.
 GraphGraph HistogramHistogram  Masukkan variabel ygMasukkan variabel yg
akan diujiakan diuji  Display normal curve.Display normal curve.

6. TUJUAN HISTOGRAMTUJUAN HISTOGRAM
 Mengetahui dengan mudahMengetahui dengan mudah penyebaran datapenyebaran data yangyang
ada.ada.
 Mempermudah melihat danMempermudah melihat dan menginterpretasikanmenginterpretasikan
datadata..
 SebagaiSebagai alat pengendalian prosesalat pengendalian proses sehingga dapatsehingga dapat
mencegah timbulnya masalah.mencegah timbulnya masalah.

7. Contoh Histogram dgn KurvaContoh Histogram dgn Kurva
NormalNormal
10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00
skor_daya_saing
0
1
2
3
4
5
6
Frequency
Mean = 43.0312
Std. Dev. = 19.64976
N = 16

8. OUTPUT KURVA NORMALOUTPUT KURVA NORMAL
P-PLOTP-PLOT
 Terdistribusi normal jika titik data menyebarTerdistribusi normal jika titik data menyebar
disekitar garis diagonal dan penyebaran titik datadisekitar garis diagonal dan penyebaran titik data
searah mengikuti garis diagonal.searah mengikuti garis diagonal.
 GraphGraph  P-PP-P  Masukkan variabel yang akanMasukkan variabel yang akan
diuji.diuji.

9. Contoh Hasil Kurva Normal P-PlotContoh Hasil Kurva Normal P-Plot
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
ExpectedCumProb
Normal P-P Plot of VGACARD

10. KOLMOGOROV-SMIRNOV danKOLMOGOROV-SMIRNOV dan
SHAPIRO WILK ….(1)SHAPIRO WILK ….(1)
1.1. KlikKlik AnalyzeAnalyze  Descriptives StatisticsDescriptives Statistics  ExploreExplore 
muncul kotak dialog EXPLORE.muncul kotak dialog EXPLORE.
2.2. Pindahkan variabel Dependent ke kotak sebelah kanan.Pindahkan variabel Dependent ke kotak sebelah kanan.
3.3. Klik tombol PLOTSKlik tombol PLOTS  ContinueContinue  OK.OK.

11. KOLMOGOROV-SMIRNOV danKOLMOGOROV-SMIRNOV dan
SHAPIRO WILK ….(2)SHAPIRO WILK ….(2)
PEMBACAAN OUTPUTPEMBACAAN OUTPUT
 Jika Sig pada kolom Kolmogorov-Smirnov > 0,05, makaJika Sig pada kolom Kolmogorov-Smirnov > 0,05, maka
data terdistribusi secara normal.data terdistribusi secara normal.
 Dan sebaliknya jika Sig pada kolom Kolmogorov-Dan sebaliknya jika Sig pada kolom Kolmogorov-
Smirnov < 0,05 maka data tidak terdistribusi secaraSmirnov < 0,05 maka data tidak terdistribusi secara
normal.normal.
 Aturan pembacaan tersebut berlaku sama untuk Shapiro-Aturan pembacaan tersebut berlaku sama untuk Shapiro-
Wilk.Wilk.
Tests of Normality
,223 16 ,032 ,850 16 ,014SKOR
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Lilliefors Significance Correctiona.