60 7,04 ressponden menjawab tidak setuju, 1,41 responden menjawab sangat
tidak setuju. Hal ini menunjukkan bahwa responden sangat setuju dengan pernyataan tersebut.
8. Pada pernyataan kedelapan, Saya yakin sikap saya menentukan kesuksesan
saya dalam menjalankan suatu usaha, 54,93 responden menjawab sangat setuju, 21,13 responden menjawab setuju, 5,63 responden menjawab
kurang setuju, 11,27 responden menjawab tidak setuju, 7,04 responden menjawab sangat tidak setuju. Hal ini menunjukkan bahwa responden sangat
setuju dengan pernyataan tersebut.
4.4 Uji Asumsi Klasik
4.4.1 Uji Normalitas
Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Tingkat signifikansi yang digunakan
� = 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas
�, dengan ketentuan sebagai berikut.
Jika nilai probabilitas � ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi.
Jika probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi.
1. Hasil Uji Normalitas dengan Histogram
Jika bentuk grafik tidak melenceng ke kiri dan ke kanan, maka menunjukkan bahwa variabel berdistribusi normal. Sebaliknya jika bentuk
grafik melenceng ke kiri ke kanan menunjukkan bahwa variabel tidak berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
61
Sumber:Hasil pengolahan SPSS 2016
Gambar 4.1 Pengujian Normalitas Histogram
2. Hasil Uji Normalitas dengan Normal P-P Plot
Jika titik menyebar di sekitar garis diagonal,maka data berdistribusi normal. Sebaliknya jika tidak menyebar di sekitar garis diagonal,maka data
tidak berdistribusi normal.
Sumber:Hasil pengolahan SPSS 2016
Gambar 4.2 Pengujian Normalitas P-P Plot
Gambar 4.5 terlihat titik-titik menyebar mengikuti data disepanjang garis diagonal, hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
62
3. Hasil Uji Normalitas Dengan Pendekatan Kolmogrov-Smirnov
Tabel 4.6 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
71 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 3.07713254
Most Extreme Differences Absolute
.083 Positive
.083 Negative
-.070 Kolmogorov-Smirnov Z
.702 Asymp. Sig. 2-tailed
.707 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian SPSS,2016 data diolah
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.6, diketahui nilai probabilitas p
atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,707. Karena nilai probabilitas p, yakni
0,707, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas terpenuhi.
4.4.2
Uji Multikolinearitas
Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai VIF yang lebih dari 10 diindikasi
suatu variabel bebas terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013:94.
Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
5.107 2.713
1.883 .064
Konsep Diri X1
.418 .080
.467 5.223
.000 .746
1.341 Lingkungan
Keluarga X2 .375
.080 .422
4.717 .000
.746 1.341
a. Dependent Variable : Minat Berwirausaha
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2016 data diolah
Universitas Sumatera Utara
63 Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.7, nilai VIF dari variabel konsep diri
adalah 1,341, dan nilai VIF dari variabel lingkungan keluarga adalah 1,341. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat
gejala multikolinearitas yang berat.
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
