Hasil uji Kolmogrov – Sumirnov dapat dilihat pada Tabel 4.12 berikut:
Tabel 4.12
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 51
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.50656069
Most Extreme Differences Absolute
.074 Positive
.074 Negative
-.046 Kolmogorov-Smirnov Z
.642 Asymp. Sig. 2-tailed
.805 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Penelitian 2015 diolah
Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa data berdistribusi normal karena nilai Asymp.Sig 2-tailed sebesar 0,805 diatas tingkat signifikansi 0,05 atau 5 atau
Asymp.Sig 2-tailed 0,05.
4.3.2. Uji Heteroskedastisitas
Untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas. Dan jika varians berbeda, disebut heteroskedastisitas.
Uji Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati diagram pancar Scatterplot residual.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3. Scatterplot Berdasarkan grafik terlihat bahwa titik-titiknya menyebar secara
merata. Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja usaha mikro
berdasarkan masukan variabel bebasnya.
4.3.3. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengatahui ada tidaknya hubungan linear diantara variabel bebas dalam model regresi. Hasil SPSS pada Lampiran
menunjukkan tidak ada gejala multikolinearitas dimana hasil uji VIF menunjukkan nilai kurang dari 5 VIF 5, seperti terlihat pada Tabel 4.13.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Uji Multikolinieritas
Pada Tabel 4.13 variabel entrepreneurial networking dan karakteristik wirausaha memiliki nilai Tolerance 0,959 dan 0,959 0,1 dan nilai VIF
1,043, 1,0430 5 maka variabel tersebut tidak terkena multikolinieritas. 4.4. Analisis Regresi Liniar Berganda
Metode analisis regresi linier berganda berfungsi untuk mengetahui pengaruhhubungan antara variabel independent entrepreneurial Networking dan
karakteristik wirausaha dan variabel dependent kinerja usaha akan digunakan analisis regresi linier berganda multiple regression analysis. Peneliti
menggunakan bantuan program sofware SPSS for windows untuk memperoleh hasil yang lebih terarah, dengan menggunakan metode Enter. Metode Enter
dilakukan dengan memasukkan semua variabel bebas sebagai variabel predikator. Seluruh variabel akan dimasukkan ke dalam analisis untuk mengetahui apakah
variabel independent mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap variabel dependent.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik, ternyata data telah lulus uji asumsi klasik, sehingga data siap untuk diregresi linier berganda. Hasil dari
analisis regresi linier berganda seperti berikut ini. Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Y = 18,641 + 0,077 X
1
+ 0,067 X
2
+ e Keterangan:
Y = Kinerja Usaha a = Intersep
X
1
= Entrepreneurial networking X
2
= Karakteristik wirausaha b
1,
b
2
= Koefisien regresi 1.
Konstanta entrepreneurial networking dan X
2
karakteristik wirausaha adalah 0 maka kinerja usaha mikro Y akan sebesar 18,641.
2. Koefisien regresi X
1
entrepreneurial networking = 0,077 menunjukkan bahwa jika meningkat entrepreneurial networking sebesar satu satuan
maka kinerja usaha mikro yang dimilikinya akan bertambah sebesar nilai koefisien regresi X
1
yaitu 0,077. 3.
Koefisien regresi X
2
karakteristik wirausaha = 0,067 menunjukkan bahwa jika meningkat karakteristik wirausaha sebesar satu satuan maka
kinerja usaha mikro yang dimilikinya akan bertambah sebesar nilai koefisien regresi X
2
yaitu 0,067.
4.4.1. Uji Signifikan Parsial Uji-t
