Analisis Regresi Linear Berganda .1 Pengujian Koefisien Determinan R²
b. Tolerance value 0,1 atau VIF 5, maka tidak terjadi multikolinieritas Hasil pengolahan dari Uji Multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.15.
Tabel 4.12 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
3.018 3.454
.874 .384
KemandirianEmosional .145
.172 .097
.845 .400
.633 1.579
KemandiriaanPerilaku .413
.096 .472
4.314 .000
.692 1.444
KemandirianNilai .159
.120 .127
1.323 .189
.899 1.112
a. Dependent Variable: KemauanMemulaiUsahaKecil
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,00 April 2013
Pada Tabel 4.15 memperlihatkan semua nilai variabel bebas memiliki Tolerance value 0,1 atau VIF 5. Hal ini berarti tidak terjadi multikolinearitas.
4.2.5 Analisis Regresi Linear Berganda 4.2.5.1 Pengujian Koefisien Determinan R²
Koefisien determinan menunujukkan besarnya kemampuan variabel bebas yaitu kemandirian emosional X1, kemandirian perilaku X2, kemandirian
nilai X3 dalam menjelaskan variabel terikat yaitu kemauan memulai usaha kecil Y secara bersama-sama, dimana: 0
≤ R² ≤ 1. Pengujian analisis re gresi linear berganda menggunakan program Statistical Product and Service Solution SPSS
versi 16,00 for windows. Hasil pengolahan dari analisis regresi linear berganda dapat dilihat pada Tabel 4.10 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Uji Koefisien Determinasi
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,00 April 2013
Interpretasi dari Model Summary yaitu: a. R Squere sebesar 0,203 berarti kemandirian emosional, kemandirian perilaku,
kemandirian nilai mempengaruhi kemauan memulai usaha kecil sebesar 20,3 dan sisanya 79,7 dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti
dalam penelitian ini. b. Adjusted R Square sebesar 0,178 berarti kemandirian emosional, kemandirian
perilaku, kemandirian nilai mempengaruhi kemauan memulai usaha kecil sebesar 17,8 dan sisanya 82,2 dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang
tidak diteliti dalam penelitian ini. c. Standart Error of Estimated artinya mengukur variasi dari nilai yang diprediksi
yaitu sebesar 1.33202. Dan juga bisa disebut standar deviasi. 4.2.5.2 Uji Signifikan Simultan Uji Serentak Uji-F
Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak digunakan statistik F uji-F. Jika F
hitung
F
tabel
, maka H diterima atau H
a
ditolak, sedangkan jika F
hitung
F
tabel
, maka
H ditolak atau H
a
diterima. Jika tingkat signifikan dibawah 0,10 maka H
ditolak dan H
a
diterima . Pengujian uji F menggunakan program Statistical Product and Service Solution SPSS versi
16,00 for windows. Hasil pengolahan dari uji F dapat dilihat pada Tabel 4.11 :
Model R Square
Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .203
.178 1.33202
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.14 Uji F
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,00 April 2013
Kriteria Pegambilan Keputusan yaitu: H0 diterima apabila F
hitung
F
tabel
pada α = 10 Ha diterima apabila F
hitung
F
tabel
pada α = 10
Representasi dari ANOVA yaitu: a. Nilai F
hitung
adalah 8.159 dengan tingkat signifikan 0,000. Sedangkan F
tabel
pada tingkat kepercayaan 90 α = 0,10 adalah 1,661. Oleh karena pada
kedua perhitungan yaitu F
hitung
F
tabel
dan tingkat signifikansinya 0,000
0.10, menunjukkan bahwa pengaruh kemandirian emosional, kemandirian perilaku, kemandirian nilai secara serempak adalah signifikan terhadap
kemauan memulai usaha kecil. b. Regresion df = 3 berarti jumlah variabel independen adalah 3 yaitu
kemandirian emosional, kemandirian perilaku, kemandirian nilai c. Total df = 99 berarti jumlah responden data ada 100 dimana df = n-1
sedangkan Residual df = 96 berasal dari 99-3. d. Residual = Total – Regression
e. Mean Square = Sum of Squares df = 43.430 3 = 14.477
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
43.430 3
14.477 8.159
.000
a
Residual 170.330
96 1.774
Total 213.760
99 a. Predictors: Constant, KemandirianNilai, KemandiriaanPerilaku,
KemandirianEmosional b. Dependent Variable: KemauanMemulaiUsahaKecil
Universitas Sumatera Utara
f. Sum of Square menunjukkan jumlah kuadrat untuk kesalahan artinya jika suatu persamaan regresi diperoleh dari mensubsitusikan nilai a dan b yang
meminimumkan Sum of Square, maka akan dihasilkan persamaan garis regresi prediksi kuadrat terkecil.