<![CDATA[Abstrak Kegiatan ini mengkaji tentang pentingnya pengujian normalitas dan homogenitas pada model regresi linear. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan prinsip yang dapat diberlakukan secara umum atau bersifat universal tentang seberapa penting uji normalitas dan uji homogenitas serta kekekaran uji t dan uji f terhadap pelanggaran normalitas dan homogenitas data. Asumsi awal suatu persamaan regresi linear dikatakan baik jika error / galat regresi berdistribusi normal dan homogen. Setiap suku galat diasumsikan mempunyai ragam yang sama , oleh karenanya respons mempunyai ragam yang sama pula. Model regresi mengasumsikan bahwa sebaran peluang bagi Y mempunyai ragam yang sama s2, tidak tergantung pada nilai peubah bebas X. Karena error mempunyai distribusi, sedangkan tidak, maka juga mempunyai distribusi yang sesuai dengan yaitu . Karena asumsi galat berdistribusi normal dan homogen berdampak pada variabel dependen (Y) maka yang diuji normalitas dan homogenitas adalah variabel Y dan variabel independen (X) diasumsikan bukan variabel acak. Untuk menunjukkan kekekaran uji t dan uji f terhadap pelanggaran normalitas dan homogenitas data dengan menggunakan simulasi data. Data yang digunakan adalah bangkitan dengan bantuan program R. Data yang dibangkitkan adalah dua kelompok data tidak normal dan heterogen varian. Tahap simulasinya yaitu data bangkitan dilakukan uji t dan uji F serta diperoleh nilai p, hasil yang di dapat adalah nilai p dari semua data simulasi tersebut memperoleh nilai p > 0,05. Nilai p > 0,05 menunjukkan data yang diperoleh konsisten dengan hipotesis nol, sehingga data yang tidak normal dan tidak homogen tersebut terbukti normal. Diperoleh kesimpulan bahwa uji t dan uji F terbukti kekar terhadap ketidaknormalan dan homogenitas data.]]>
