Tabel 4.9 Uji Nilai Tolerance dan VIF
Sumber :Hasil pengolahan SPSS 2016
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai tolerance semua variabel bebas adalah lebih besar dari nilai ketetapan 0,1 dan nilai VIF semua variabel bebas adalah
lebih kecil dari nilai ketetapan 5. Oleh karna itu, data dalam penelitian ini dikatakan tidak mengalami masalah multikolinearitas.
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Tujuan uji heteroskedastisitas adalah untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual antara satu
pengamatan dengan pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ada beberapa cara untuk mendekati ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu :
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 18.891
3.684 5.127
.000 Pengetahuan
Kewirausahaan .446
.160 .315
2.780 .007
.701 1.427
Lokasi .563
.190 .335
2.962 .004
.701 1.427
a. Dependent Variable: Keberhasilan Usaha
50
Universitas Sumatera Utara
a. Pendekatan Grafik
Sumber :Hasil pengolahan SPSS 2016
Gambar 4.3 Scatterplot Heteroskedastisitas
Berdasarkan gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka berdasarkan
metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi layak dipakai untuk memprediksi keberhasilan usaha berdasarkan masukan variabel
pengetahuan kewirausahaan dan lokasi
51
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Glesjer
Glejser mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik
mempengaruhi variabel dependen maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.10 Hasil Uji Glejser heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 3.323
1.682 1.976
.052 Pengetahuan
Kewirausahaan .008
.073 .015
.106 .916
Lokasi -.094
.087 -.148
-1.085 .281
a. Dependent Variable: Absut
Sumber :Hasil pengolahan SPSS 2016
Pada Tabel 4.10 terlihat variabel independen pengetahuan kewirausahaan dan lokasi yang tidak signifikan secara statistik mempengaruhi variabel
dependen absolute Ut absUt. Hal ini terlihat dari probabilitas pengetahuan kewirausahaan 0.916 dan lokasi 0,281 diatas tingkat kepercayaan 5 0.05,
jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.5 Analisis Regresi Linear Berganda
