43
3. Pada pernyataan ketiga,
Saya tertarik mengikuti seminar kewirausahaan
,sebanyak11,1 responden menyatakan sangat setuju, 76,4 menyatakan setuju, 12,5menyatakan ragu-ragu
Saya
dan 0 menyatakan tidak setuju dan sangat tidak setuju.
4. Pada pernyataan keempat,
Saya tertarik untuk menjadi wirausaha karena melihat kesuksesan orang lain
, sebanyak 19,4 responden menyatakan sangat setuju, 68,1 menyatakan setuju, 12,5 menyatakan ragu-ragu, dan 0
menyatakan tidak setuju dan sangat tidak setuju. 5.
Pada pernyataan kelima, saya
Saya senang berpartisipasi dalam kegiatan kewirausahaan di kampus
, sebanyak 25 menyatakan sangat setuju, 59,7 menyatakan setuju, 15,3 menyatakan ragu-ragu, dan 0 menyatakan tidak
setuju dan sangat tidak setuju. 6.
Pada penyataan keenam,
Saya siap menghadapi perubahan
, sebanyak 8,3 menyatakan sangat setuju, 80,6 menyatakan setuju, 11,1 menyatakan ragu-
ragu dan 0 menyatakan tidak setuju dan sangat tidak setuju.
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk melihat apakah model regresi berdistribusi normal atau tidak, Uji normalitas dapat dilakukandengan analisis grafik yaitu pada
Normal P-P Plot of Regression Standarizied Residual.Jika titik menyebar di sekitar garis diagonal maka data telah berdistribusi normal.Normal P-P Plot of
Universitas Sumatera Utara
44
Regression Standarizied Residual. Berikut ini grafik pada uji normalitas adalah sebagai berikut:
Gambar 4.1 Uji Normalitas
Sumber: Hasil Pengolahan Kuesioner 2017 data diolah Gambar 4.2 Uji Normalitas
DariGambar 4.1dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar mengikuti data disepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal.Dan
Universitas Sumatera Utara
45
padaGambar 4.2Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal,hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri
ataumelenceng ke kanan. Selain itu, uji normalitas pada penelitian inimenggunakanujiKolmogorov-
smirnovpada tingkat signifikan5 yang hasilnya dapat dilihat padatabel 4.8 di bawah ini.
Tabel 4.8 Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 72
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.34462929
Most Extreme Differences Absolute
.091 Positive
.091 Negative
-.080 Kolmogorov-Smirnov Z
.770 Asymp. Sig. 2-tailed
.593 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan Kuesioner 2017 data diolah
Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa data berdistribusinormal karena nilai Asympy.Sig 2-tailed sebesar 0,593 di atas tingkat signifikansi 0,05 atau 5.
Universitas Sumatera Utara
46
4.3.2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.Pada model regresi yang
baik seharusnya antar variabel independen tidak terjadi kolerasi Situmorang, 2010:129.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor melalui program
SPSS. Tolerance mengukur variabilitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya.Nilai VIF yang semakin besar menunjukkan
masalah multikolinier yang semakin serius. 1.
Jika nilai Tolerance 0,1 atau nilai VIF 5, maka terjadi multikolinieritas. 2.
Jika nilai Tolerance 0,1 atau nilai VIF 5, maka tidak terjadi multikolinieritas.
Tabel 4.9 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
6.453 2.038
3.167 .002
efikasi diri .320
.074 .484
4.308 .000
.547 1.829
lingkungan keluarga
.553 .204
.304 2.705
.009 .547
1.829 a. Dependent Variable: minat berwirausaha
Sumber Hasil Pengohan Kuesioner 2017 data diolah
Universitas Sumatera Utara
47
Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat bahwa tidak terdapat multikolinieritas pada data variabel karena nilai toleransi Tolerance Value 0,1 dan VIF 5.Oleh
karena itu, data dalam penelitian ini dikatakan tidak mengalami masalah multikoliearitas.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
