kerja dan nilai asset barang dengan tenaga kerja. Dari hasil pengujian di atas membuktikan bahwa model regresi penelitian ini sudah layak.
2. Uji Ketepatan Predictor
Untuk menguji ketepatan predictor variabel exogeneous yang digunakan untuk memprediksi variabel endogeneous dapat digunakan angka standard deviasi
dan angka standard error of estimate. Ketentuannya agar dikatakan predictor layakbenar yaitu jika nilai angka standard error of estimate standard deviasi,
dan predictor dikatakan tidak layaksalah jika nilai angka standard error of estimate standard deviasi. Hal ini dapat dilihat dari tabel di bawah.
Tabel 4.10. Uji Ketepatan Predictor Struktur II
Std. Deviation N
Tenaga Kerja 3,754
100 Bantuan Modal
4.04E+11 100
Nilai Aset Barang 4.01E+11
100 Model Summary
Std. Error of the Estimate 1,990
Sumber : Lampiran 3
Jika dilihat hasil penghitungan di atas nilai standard error of estimate pada tabel 4.10 sebesar 1,990 standard deviasi 4,014E8 Nilai Aset Barang
standard deviasi 4,039E8 Bantuan Modal. Kesimpulannya kedua variabelexogenous yang digunakan sebagai predictor sudah layakbenar.
3. Uji Kelayakan Koefisien RegresiBobot Beta
Kelayakan koefisien regresibobot beta dapat dilihat dari hasil regresi dengan SPSS 19 pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.11. Uji Kelayakan Koefisien RegresiBobot Beta Struktur II
Model T
Sig. 1
Constant 1,821
,072 Bantuan Modal
3,215 ,002
Nilai Aset Barang 4,148
,000 Sumber : Lampiran 3
Universitas Sumatera Utara
Jika dilihat pada Tabel 4.11. di atas maka kedua variable yang mempunyai koefisien regresi yang signifikan, karena nilai sig-nya dibawah 0,05.
4. Uji Multikolinieritas
Terjadi multikolinieritas pada variabel-variabel independen jika nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Tabel di bawah menunjukan
hasil analisis Collinierity dengan menggunakan SPSS 19.
Tabel 4.12. Uji Multikolinieritas Struktur II
Sumber : Lampiran 3
Hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukan tidak ada variabel independen yang memilki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada
korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukan hal yang sama
tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen
dalam model regresi ini.
5. Uji linieritas
Tabel 4.13. Tabel Uji Linearitas Variable Bantuan Modal Kerja dan Tenaga Kerja
Sumber : Lampiran 3
Tolerance
VIF BM
0.201 4.968
NB 0.201
4.968
Collinearity Statistics
sum of squares df mean square F
Sig.
tkbm between groups
combined 1.03E+03 16
6.45E+01 14.715
0.000 liniearity
9.43E+02 1
9.43E+02 215.2
0.000 deviation from liniearity
8.86E+01 15 5.91E+00
1.349 1.93E-01
within groups 3.64E+02 83
4.38E+00 total
1.40E+03 99
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil di atas dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada Linearity sebesar 0.000. Karena signifikansi kurang dari 0.05 maka dapat disimpulkan
bahwa antara variable bantuan modal kerja dan tenaga kerja terdapat hubungan yang linear.
Tabel 4.14. Tabel Uji Linearitas Variable Tenaga Kerja dan Nilai Asset Barang
Sumber : Lampiran 3
Dari hasil di atas dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada Linearity sebesar 0.000. Karena signifikansi kurang dari 0.05 maka dapat disimpulkan
bahwa antara variable nilai asset barang dan tenaga kerja terdapat hubungan yang linear.
6. Uji Normalitas Data
