50 2
3 9.1
20 60.6
10 30.3
3 1
3.0 19
57.6 13
39.4 4
1 3.0
4 12.1
25 75.8
3 9.1
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Berdasarkan data yang terlampir pada Tabel 4.9 diketahui bahwa:
1. Pada butir pernyataan 1 yaitu Untuk mendapatkan penghasilan yang lebih
saya memilih untuk memulai usaha di Super Swalayan, diketahui 6.1menjawab kurang setuju, 60.6 menjawab setuju, dan 33.3
menjawab sangat setuju. 2.
Pada butir pernyataan 2 yaitu Untuk memaksimalkan pendapatan, saya dengan memulai usaha di Super Swalayan, diketahui
9.1menjawab kurang setuju, 60.6 menjawab setuju, dan 30.3
menjawab sangat setuju.
3. Pada butir pernyataan 3 yaitu Saya menggunakan ide dan
kemampuan yang saya miliki untuk memulai usaha di Super Swalayan, diketahui 18.2menjawab kurang setuju, 57.6 menjawab setuju, dan
39.4 menjawab sangat setuju.
4. Pada butir pernyataan 4 yaitu Saya bebas memilih waktu
kerja saya ketika saya memulai usaha di Super Swalayan, diketahui 3.0 menjawab tidak setuju, 12.1menjawab kurang setuju, 75.8 menjawab
setuju, dan 9.1 menjawab sangat setuju.
4.1.2 Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat diperkirakan yang tidak bias dan efesiensi maka dilakukan pengujian asumsi
klasik yang harus dipenuhi, yang pertama adalah uji normalitas. Ada dua
Universitas Sumatera Utara
51 pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogrov-Smirnov.
1. Pendekatan Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik
histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Gambar 4.1 Grafik Histogram Uji Normalitas
Universitas Sumatera Utara
52
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa hubungan dari variabel Modal, Peluang, Pendidikan, dan Emosional terhadap Memulai Usahaadalah
berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar histogram yang tidak terlihat menceng ke kiri maupun ke kanan. Sedangkan pada Gambar 4.2 data
berdistribusi normal dapat dilihat pada scatterplot, terlihat titik-titik yang mengikuti garis diagonal.
2. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal,
padahal secara statistik tidak berdistribusi normal.Berikut ini pengujian normalitas yang berdasarkan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov K-S
untuk memastikan apakah data benar berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
53
Tabel 4.10 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 33
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 1.02027490
Most Extreme Differences Absolute
.159 Positive
.159 Negative
-.083 Kolmogorov-Smirnov Z
.913 Asymp. Sig. 2-tailed
.375 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Januari 2016
Berdasarkan Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.375, dan diatas nilai signifikan 0.01, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z yakni 0.913 lebih kecil dari 1.97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau
dengan kata lain data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
