71 f. Histogram
Histogram dibuat berdasarkan data frekuensi yang akan ditampilkan dalam tabel distribusi frekuensi .
g. Tabel Kecenderungan Variabel Deskripsi selanjutnya adalah melakukan pengkategorian skor masing-
masing variabel. Skor tersebut kemudian dibagi dalam 3 kategori. Pengkategorian dilaksanakan berdasarkan Mean Ideal Mi dan Standar
Deviasi Ideal SDi yang diperoleh.
2. Uji Persyaratan Analisis
a. Uji Normalitas Pengujian normalitas bertujuan untuk mengetahui normal atau
tidaknya distribusi suatu data. Data yang berdistribusi normal maka teknik analisisnya menggunakan statistik parametris. Teknik uji normalitas data
menggunakan harga chi kuadrat.
= f
− f
Keterangan: x
2
= Chi kuadrat f
o
= Frekuensi observasi f
h
= Frekuensi yang diharapkan Harga chi kuadrat hasil perhitungan dikonsultasikan dengan harga
chi kuadrat tabel pada taraf signifikansi 5. Adapun kriteria pengambilan keputusan uji normalitas yaitu:
Jika χ
2
hitung ≤ χ
2
tabel maka data tersebut normal.
72 Jika χ
2
hitung χ
2
tabel maka data tersebut tidak normal Berikut ringkasan hasil dari uji normalitas dapat di tunjukan pada
tabel berikut : Tabel 11. Ringkasan Hasil Pengujian Normalitas
No. Variabel
Asymp.Sig. 2-tailed Taraf Signifikansi
Kesimpulan 1
X1 0,275
0,05 Normal
2 X2
0,200 0,05
Normal 3
Y 0,386
0,05 Normal
Sumber: Hasil Olah Data, 2013 Berdasarkan uji normalitas tersebut menunjukkan bahwa nilai
Asymp.Sig. 2-tailed 0,05, sehingga dapat dinyatakan bahwa data-data penelitian telah memenuhi distribusi normal.
b. Uji Linearitas Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel
bebas X dan variabel terikat Y yang dijadikan sebagai prediktor dalam analisis regresi memenuhi asumsi linieritas untuk dianalisis dengan model
analisis regresi atau tidak. Adapun rumus yang digunakan adalah sebagai berikut.
+
,
= -.
,
-. Keterangan :
+
,
: Haraga bilangan F untuk garis regresi -.
,
: Rerata kuadrat garis regresi -.
: Rerata kuadrat residu Sutrisno Hadi, 2004: 13
73 Harga
+
ℎ123 ,
kemudian dikonsultasikan dengan harga +
245 6
dengan taraf kesalahan 5. Jika +
ℎ123 ,
lebih kecil atau sama dengan
+
245 6
, maka regresi dinyatakan linier. Berikut ringkasan hasil dari uji liniritas dapat di tunjukan pada
tabel berikut : Tabel 12. Ringkasan Hasil Pengujian Linearitas
Variabel Df
Harga F Taraf
signifikan Kesimpulan
Fhitung Ftabel
. 110
0,216 4,96
0,05 Linier
. 110
0,691 4,96
0,05 Linier
Sumber: Hasil Olah Data, 2013 Berdasarkan Tabel 13. Nilai signifikansi hubungan antara variabel
, pada taraf signifikansi 5 dan harga
+
89:;
untuk masing-masing variabel lebih kecil dari harga
+
8=?
sehingga dapat disimpulkan variabel terikat Motivasi Berwirausaha berbasis teknologi technopreneurship
adalah linier. c. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas sebagai syarat digunakannya analisis regresi linear ganda yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebas independent
variabel, dimana akan diukur tingkat asosiasi atau pengaruh antara variabel bebas tersebut melalui besaran r yang dianalisis menggunakan
teknik product moment.
A
= ∑
− ∑ ∑ ∑
− ∑ ∑ − ∑
Keterangan: r
xy
= Validitas instrumen N
= Jumlah responden X
= Skor butir soal
74 Y
= Skor total soal ΣX
= Jumlah skor soal ΣY
= Jumlah skor total soal Suharsimi Arikunto, 2010: 213 Hasil uji multikolinieritas didapatkan dengan menggunakan
software statistik IBM SPSS Statistics 19 secara ringkas disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 13. Ringkasan Hasil Uji Multikolinieritas Variabel
Efikasi Diri Prestasi Belajar Kewirausahaan
Keterangan Efikasi Diri
1,00 0,366
Non Multikolinearitas
Prestasi Belajar Kewirausahaan
0,366 1,00
Sumber: Hasil Olah Data, 2013 Pada Tabel 14. di atas terlihat bahwa hasil analisis multikolinieritas
pada Efikasi Diri dan Prestasi Belajar Kewirausahaan
adalah 0,366 hal tersebut menunjukkan bahwa koefisien antar variabel bebas tidak
melebihi 0,60 yang berarti bahwa Model regresi dalam penelitian ini dapat disimpulkan tidak terdapat gejala adanya multikolinieritas hubungan.
3. Pengujian Hipotesis
