48 Pada Tabel 3.5 dapat dilihat nilai Cronbach’s Alpha rata-rata seluruh butir
pernyataan adalah 0,983 0,80. Maka dapat dinyatakan seluruh butir pernyataan reliabel.
3.10 Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan perhitungan regresi linear berganda multiple regression analysis, dengan persamaan sebagai
berikut : Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Keterangan:
Y = minat berwirausaha
a = bilangan konstanta
b
1
= koefisien regresi efikasi diri b
2
= koefisien regresi karakteristik wirausaha X
1
= efikasi diri X
2
= motivasi berwirausaha e
= error kesalahan pengganggu
3.11 Uji Asumsi Klasik
3.11.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Pengujian ini diperlukan karena
untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal Erlina, 2008: 102. Uji normalitas dapat dilakukan melalui
pendekatan histogram, pendekatan grafik, dan pendekatan Kolmogorov-Smirnov Situmorang Lufti, 2012: 100. Pada pendekatan histogram, data dikatakan
Universitas Sumatera Utara
49 berdistribusi normal apabila pola distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri
atau menceng ke kanan. Pada pendekatan grafik, data dikatakan berdistribusi normal apabila pada PP plot membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x
melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y berbentuk linear atau pada scatterplot terlihat titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal.
Sedangkan pada pendekatan Kolmogorov-Smirnov, data dikatakan berdistribusi normal apabila signifikansi 0,05 . Sebaliknya, data dikatakan tidak
berdistribusi normal jika signifikansi 0,05 .
3.11.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain
Erlina, 2008: 106. Jika varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak
terjadi heterokedastisitas. Pada gambar scatterplot model regresi linear berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika :
a. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. b. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
c. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
d. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
3.11.3 Uji Multikolinearitas
Menurut Priyatno 2009: 59 uji multikolinearitas adalah keadaan dimana antara dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan
Universitas Sumatera Utara
50 linear yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik
mensyaratkan tidak adanya masalah multikolinearitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat nilai tolerance dan VIF Variance
Inflation Factor. Semakin kecil nilai tolerance dan semakin besar VIF maka semakin mendekati terjadiya masalah multikolinearitas. Kriteria pengambilan
keputusan dalam uji multikolinearitas adalah sebagai berikut: 1. Nilai tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi
multikolinearitas. 2. Nilai tolerance kurang dari 0,1 dan nilai VIF lebih dari 10 maka terjadi
multikolinearitas Priyatno, 2009: 60. Model regresi yang baik adalah yang tidak mengandung masalah multikolinearitas.
3.12 Uji Hipotesis
