4.5.1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal.Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan
pendekatan Kolmogorov Smirnov.Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5 maka jika nilai Asymp.sig. 2-taileddiatas, nilai signifikan 5 artinya variabel
residual berdistribusi normal Situmorang dan Lufti, 2012:100 Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histrogram
dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua absorvasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal :
a. Pendekatan Histogram
Sumber:
Hasil Penilitan 2017 Gambar 4.1
Histogram Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data yang berbentuk lonceng dan tidak melenceng
ke kiri atau ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
b. Pendekatan Grafik
Sumber: Hasil Penelitian 2017 Gambar 4.2
Plot Uji Normalitas
Pada Gambar 4.2 menunjukkan bahwa pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal.Hal ini menunjukkan bahwa residual
peneliti normal.Namun untuk lebih memastikan bahwa di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal, maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov K-S.
Universitas Sumatera Utara
c. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Tabel 4.8 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 45
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .99255170
Most Extreme Differences Absolute
.049 Positive
.048 Negative
-.049 Kolmogorov-Smirnov Z
.328 Asymp. Sig. 2-tailed
1.000 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Penilitan 2017 Pada Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 1,000 dan
diatas nilai signifikan 0,05 atau 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel residua l berdistribusi normal.
4.5.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mendeteksi ada atau tidaknnya gejala multikolinearitas pada data dapat dilakukan dengan melihat nilai tolerance value
dan Varians Inflation factor VIF. Dengan kriteria sebagai berikut: 1. Apabila VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan Multikolinearitas.
2. Apabila VIF dari 5 maka tidak terdapat Multikolinearitas. 3. Apabila tolerance 0,1 maka diduga terdapat multikolinearitas
4. Apabila tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Uji Nilai Tolerance dan VIF
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 Constant
1.658 1.721
.963 .341 Orientasi
Kewirausahaan .103
.041 .281
2.539 .015 .516
1.937 Lingkungan
Bisnis .367
.159 .316
2.310 .026 .338
2.955 Kemampuan
Manajemen .254
.107 .361
2.368 .023 .272
3.681 a. Dependent Variable: Kinerja Usaha
Sumber:Hasil Penilitan 2017
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai tolerance semua variabel bebas orientasi kewirausahaan,lingkungan bisnis, dan kemampuan manajemen adalah
lebih besar dari nilai ketetapan 0,1 dan nilai VIF semua variabel bebas orientasi kewirausahaan,lingkungan bisnis, dan kemampuan manajemen adalah lebih kecil
dari nilai ketetapan 5. Oleh karna itu, data dalam penelitian ini dikatakan tidak mengalami masalah multikolinearitas.
4.5.3 Uji Heteroskedastisitas
Kategori