53
kecil dari 0,05 maka Ho diterima dengan pengertian bahwa data yang dianalisis tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan
dengan uji statistik nonparametik Kolmogorv-Smirnov K-S.
Tabel 4.8 Uji Kolmogrov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 30
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deniation 1.87149841
Most Extreme Differences Absolute
.156 Positine
.052 Negatine
-.156 Kolmogoron-Smirnon Z
.853 Asymp. Sig. 2-tailed
.461 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Berdasarkan Tabel 4.8, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,461, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5 0.05. dengan kata lain
variabel tersebut berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. 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
Universitas Sumatera Utara
54
tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu :
1. Analisis Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan di bawah 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 Penelitian, 2016 data diolah
Gambar 4.3 Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka
berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
Universitas Sumatera Utara
55
2. Analisis Statistik Dasar analisis metode statistik adalah jika variabel bebas signifikan secara
statistik mempengaruhi
variabel terikat,
maka ada
indikasi terjadi
heteroskedastisitas.
Tabel 4.9 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
4.025 2.493
1.614 .118
Pengetahuan Kewirausahaan
.033 .063
.111 .528
.602 Faktor Kepribadian
-.087 .055
-.333 -1.578
.126 a. Dependent Variable: Absut
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Berdasarkan Tabel 4.9 dapat diketahui bahwa tidak satupun variabel bebas yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat Absut. Hal ini
terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Multikolinieritas
