73
2. Uji Heteroskedastisitas
1. Metode Grafik
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Maret 2015
Gambar 4.5 Grafik Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas Substruktur 2
Berdasarkan Gambar 4.5 dapat terlihat dari grafik scaterplot yang disajikan, terlihat titik – titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola
tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi,
sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja usaha berdasarkan masukan variabel independennya.
Universitas Sumatera Utara
74
2. Uji Glejser
Tabel 4.20 Uji Glejser Untuk Substruktur 2
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
6.844 2.055
3.331 .002
Entrepreneurial Networking
.100 .079
.224 1.263
.212 KeunggulanBersaing
-.330 .100
-.585 -3.295
.072 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2016
Dari Tabel 4.20 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel absolut Ut absut. Hal ini
terlihat dari probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi tidak mempengaruhi heteroskedastitsitas.
Universitas Sumatera Utara
75
3. Uji Multikolinearitas Tabel 4.21
Uji Multikolinearitas Substruktur 2
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Toleranc
e VIF
1 Constant 2.026
3.094 .655
.515 Entrepreneurial
Networking .857
.119 .547
7.214 .000
.485 2.063 Keunggulan
Bersaing .897
.151 .450
5.943 .000
.485 2.063 a. Dependent Variable: KinerjaUsaha
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2016 Berdasarkan Tabel 4.21 dapat dilihat bahwa nilai VIF dari variabel
entrepreneurial networking lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terkena multikolinearitas anatara variabel independen dalam model regresi. Nilai
tolerance dari variabel entrepreneurial networking lebih besar dari 0,1 tolerance 0,1, ini berarti tidak terdapat multikolinearitas antar variabel independen dalam
model regresi.
Universitas Sumatera Utara
76
B. Uji Hipotesis 1. Melihat Kelayakan Model Regresi
Tabel 4.22 Uji Kelayakan Model Regresi Substruktur 2
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
2799.048 2
1399.524 153.556
.000
a
Residual 473.934
52 9.114
Total 3272.982
54 a. Predictors: Constant, Keunggulan Bersaing, Entrepreneurial Networking
b. Dependent Variable: Kinerja Usaha
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2016 Berdasarkan Tabel 4.22 dapat dilihat hasil perolehan F hitung pada kolom
F yakni sebesar 153,556 dengan tingkat signifikansi 0,000.Sedangkan F Tabel pada tingkat kepercayaan 95 α = 0,005 adalah 2,6. Oleh karena kedua
perhitungannya yaitu F hitung F tabel dan tingkat signifikansinya 0,000 0,05, maka model regresi dinyatakan layak.
2. Menguji Ketepatan Predictor Tabel 4.23
Kategori