Variance Inflation Factor dan Tolerance Value. Rumus sebagai berikut:
Jika VIF ≥ 10 dan nilai Tolerance Value ≤ 0,10 maka terjadi gejala Multikoliniearitas. Jika VIF ≤ 10 dan nilai Tolerance Value ≥
0,10 maka model terbebas dari Multikolinearitas dan dapat digunakan dalam suatu penelitian.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan
ke pengamatan yang lain Imam Ghozali, 2011:139. Model regresi yang baik adalah homoskedasititas atau tidak terjadi heteroskedastisitas
Imam Ghozali, 2011: 139. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas
yaitu dengan
menggunakan Uji
Glejser. Karakteristiknya adalah signifikansi dari variabel bebas lebih besar dari
5 maka tidak akan terjadi Heteroskedastisitas Imam Ghozali, 2011.
J. Uji Hipotesis
1. Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi sederhana didasarkan pada hubungan fungsional ataupun kausal satu variabel independen dengan satu variabel
dependen Sugiyono, 2012: 261. Analisis ini dilakukan untuk membuktikan hipotesis yang diajukan, apakah masing-masing variabel
dependen berpengaruh terhadap variabel dependen. Langkah- langkahnya sebagai berikut:
1 Persamaan regresi linier sederhana: Y=a+bX
Keterangan: Y
= Subyek dalam variabel dependen yang diprediksikan a
= Harga Y ketika harga Y=0 harga konsisten b
= Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen
yang didasarkan pada perubahan variabel independen. Bila + arah garis naik, dan bila - maka arah garis turun.
X = Subyek pada variabel independen yang mempunyai nilai
tertentu. Sugiyono, 2012 :261
2 Analisis regresi linier sederhana dilakukan melalui uji t Uji t digunakan untuk mengetahui hipotesis diterima atau
tidak. Uji t dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan: t = t hitung
r = koefisien korelasi n = jumlah sampel
Sugiyono, 2012:230 Pengambilan kesimpulan adalah dengan membandingkan t hitung
dengan t tabel pada taraf signifikansi 5. Pedoman yang dipergunakan adalah jika t hitung t tabel atau probabilitas
t ingkat signifikansi Sig ≤ 0,05, maka Ha diterima dan Ho ditolak,
jadi variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika t hitung t tabel atau probabilitas tingkat
signifikansi Sig 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima, jadi variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
3 Mencari koefisien determinasi r
2
antara prediktor X
1
, X
2
, X
3
dengan Y r
2 x1y
=
r
2 x2y
=
r
2 x3y
= Keterangan:
r
2 x1y
: koefisien determinasi antara X
1
dengan Y r
2 x2y
: Koefisien determinasi antara X
2
dengan Y r
2 x3y
: Koefisien determinasi antara X
3
dengan Y a
1
: Koefisien prediktor X
1
a
2
: Koefisien prediktor X
2
a
3
: Koefisien prediktor X
3
Σ : Jumlah produk X
1
dengan Y Σ
: Jumlah produk X
2
dengan Y Σ
: Jumlah produk X
3
dengan Y Σ : Jumlah kuadrat kriterium Y
Sutrisno Hadi, 2004
2. Regresi Linier Berganda
Regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas independen secara bersama-sama terhadap variabel
terikat dependen. Langkah-langkah yang digunakan dalam analisis regresi linear berganda adalah sebagai berikut:
1 Membuat persamaan garis regresi tiga prediktor dengan rumus:
Keterangan: Y = Minat berwirausaha
X
1
= Kepribadian X
2
= Lingkungan Keluarga X
3
= Pendidikan Kewirausahaan a = Harga Y jika X = 0 konstanta
b = Koefisien linear berganda Sugiyono, 2010: 283
2 Menguji regresi linier berganda melalui uji F Rumus yang digunkan sebagai berikut:
Keterangan: F
h
= Harga F untuk garis regresi k = Jumlah variabel bebas
n = Jumlah sampel R
2
= Koefisien korelasi antara kriterium dengan prediktor. Sugiyono, 2011:252
Setelah diperoleh hasil perhitungan, kemudian F hitung dibandingkan dengan F tabel pada taraf signifikansi 5.
Apabila F hitung lebih besar atau sama dengan F tabel, maka mempunyai pengaruh signifikansi. Sebaliknya, apabila F hitung
lebih kecil dari F tabel maka tidak mempunyai pengaruh signifikan.
3 Mencari koefisien determinasi R
2
antara prediktor X
1,
X
2
, dan X
3
dengan kriterium Y melalui rumus:
Keterangan: R
2 yX1,X2,X3
= Koefisien korelasi Y dengan X
1,
X
2,
dan X
3
