53
Tabel 4.10 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 33
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 1.02027490
Most Extreme Differences Absolute
.159 Positive
.159 Negative
-.083 Kolmogorov-Smirnov Z
.913 Asymp. Sig. 2-tailed
.375 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Berdasarkan Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.375, dan diatas nilai signifikan 0.01, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z yakni 0.913 lebih kecil dari 1.97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau
dengan kata lain data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau
tidaknya heteroskedastisitas, yaitu: 1.
Metode Grafik
Universitas Sumatera Utara
54 Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu
yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Gambar 4.3 Grafik ScatterPlot Uji heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat dari grafik ScatterPlot yang disajikan, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola
tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi,
sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi memulai usaha, dengan variabel Modal, Peluang, Pendidikan, dan Emosional.
2. Uji Glejser
Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya, jika nilai signifikansi antara variabel
Universitas Sumatera Utara
55 independen dengan absolut residual lebih dari 0.05 maka tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas.
Tabel 4.11 Uji Glejser
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Berdasarkan Tabel 4.11 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel dependen absolut Ut AbsUt.
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 1, jadi disimpulkan model regresi tidak memengaruhi heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
