BAB 3 PEMBAHASAN DAN HASIL

Transkripsi

1 BAB 3 PEMBAHASAN DAN HASIL 3.1 Gambaran Umum Responden Berdasarkan kuesioner yang telah dikumpulkan oleh peneliti, maka data jumlah responden dapat dikategorikan berdasarkan umur, jenis kelamin dan pendidikan terakhir. Data jumlah responden tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 3.1 Data Responden Berdasarkan Umur No Usia Jumlah Persentase tahun tahun 31 tahun % 44% 24% Total % Sumber : Data primer Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa responden yang berumur antara 17 sampai 23 tahun sebanyak 24 karyawan, umur 24 sampai 30 tahun sebanyak 33 karyawan. Responden yang berumur lebih dari 31 tahun sebanyak 18 karyawan. Tabel 3.2 Data Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah Persentase 1 2 Laki-laki Perempuan ,7% 33,3% Total % Sumber : Data primer Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa responden berjenis kelamin lakilaki sebanyak 50 karyawan dan jenis kelamin perempuan sebanyak 25 karyawan. Tabel 3.3 Data Responden Berdasarkan Pendidikan

2 No Pendidikan Jumlah Persentase SMA D I D III S1 S ,3% 44% 33,4% 1,3% Total % Sumber : Data primer Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa responden yang mempunyai pendidikan SMA sebanyak 16 karyawan, pendidikan DI DIII sebanyak 33 karyawan, pendidikan S1 sebanyak 25karyawan. Sedangkan responden yang berpendidikan S2 sebanyak 1 karyawan 3.2 Penyajian Data Data yang telah dikumpulkan oleh peneliti dapat disajikan pada tabel 3.4 berikut. Tabel 3.4 Jumlah Nilai Di Setiap Variabel Kuesioner X 1, X 2, X 3, dan Y NO HASIL REKAPITULASI Gaji Interaksi Sosial Motivasi Kerja Prestasi Kerja (X 1 ) (X 2 ) (X 3 ) (Y) (1) (2) (3) (4) (5)

3 (1) (2) (3) (4) (5)

4 (1) (2) (3) (4) (5)

5 Uji Validitas Data Suatu kuesioner dikatakan valid (sah) jika pertanyaan pada suatu kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur kuesioner tersebut. Dalam peneltian ini menggunakan taraf signifikan 5% dan n = 75. Maka akan diperoleh r tabel sebesar 0,227. Hasil uji validitas untuk setiap butir pertanyaan menggunakan korelasi product moment dengan SPSS versi 22.Suatu butir pertanyaan dikatakan valid jika r hitung > r tabel. Perhitungan Validitas Butir Pertanyaan 1 (X 1 ) No. Responden Skor Butir (X) Skor Total (Y) XY X 2 Y NN( XXXX) ( XX. YY) rr = NN XX 2 ( XX) 2 NN YY 2 ( YY) 2 75(6468) ( ) rr = [ (312) 2 ][ (1533) 2 ] rr = 0,796>r tabel (0,227) Berdasarkan hasil perhitungan rekapitulasi butir pertanyaan setiap variabel, maka didapat hasil uji validitas : Tabel 3.5 Hasil Uji Validitas Variabel Gaji (X 1 ), Interaksi Sosial (X 2 ),

6 Motivasi Kerja (X 3 ) dan Prestasi Kerja (Y) Item r hitung Pertanyaan r tabel X1 X X 2 3 Y keterangan Pertanyaan 1 0,227 0,796 0,581 0,777 0,885 Valid Pertanyaan 2 0,227 0,728 0,694 0,716 0,867 Valid Pertanyaan 3 0,227 0,660 0,771 0,724 0,742 Valid Pertanyaan 4 0,227 0,642 0,743 0,774 0,652 Valid Pertanyaan 5 0,227 0,325 0,300 0,234 0,261 Valid Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai r hitung masing-masing item pertanyaan lebih besar dari nilai r tabel (0,227).Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa masing-masing item pertanyaan pada setiap variabel gaji (X 1 ), Interaksi Sosial (X 2 ), Motivasi Kerja (X 3 ) dan Prestasi Kerja (Y) valid artinya kuesioner sah untuk digunakan dalam penelitian. 3.4 Uji Reliabilitas Data Suatu kuesioner dikatakan reliabel (andal) jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan yang ada dalam kuesioner tersebut adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.untuk menentukan keandalan suatu pertanyaan digunakan program komputer SPSS 22 for windows, hingga diperoleh nilai Cronbach Alpha untuk tiap variabel penelitian. Hasil dari uji dapat dikatakan reliabel apabila cronbach alpha > 0,6. Perhitungan varians s 2 butir pertanyaan, rumusnya :ss 2 = nn XX 2 ( XX) 2 nn(nn 1) Di mana : n = 75, XX = 312, XX 2 = 1338 ss (312)2 = = 0, (75 1) Kemudian dihitung varians dari setiap butir pertanyaan sehingga dihasilkan untuk menghitung koefisien reliabilitas (alpha cronbach). rr tttt = MM MM 1 1 VV xx VV tt Di mana :M = 5, V x = 0,5416, V t = 3,151

7 rr tttt = 5 0, ,151 rr tttt = 0,633 Hasil uji reliabilitas adalah sebagai berikut : Tabel 3.6 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach`s alpha Kriteria Keterangan Gaji (X 1 ) 0,633 0,6 reliabel Interaksi sosial (X 2 ) 0,606 0,6 reliabel Motivasi kerja (X 3 ) 0,652 0,6 reliabel Prestasi kerja (Y) 0,711 0,6 reliabel Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa nilai cronbach apha dari variabel gaji (X 1 ), interaksi sosial (X 2 ), motivasi kerja (X 3 ) dan variabel prestasi kerja (Y) lebih besar dari 0,6. Sehingga dapat disimpulkan telah reliabel yang berarti bahwa kuesioner sudah dapat digunakan dalam penelitian. 3.5 Penentuan Nilai Koefisien koefisien Garis Regresi Linier Berganda Nilai Koefisien regresi dihitung dengan menggunakan matriks. Dengan data pada tabel 3.9 yang dibuat dalam matriks Y dan X berikut :

8 Y = 20 X = Kemudian dihitung matriksxx tt XX = KK denganxx tt merupakan matriks transpose dari matriks XX, sehingga hasil perkalian matriks XX tt XXadalah : XX tt XX = KK KK = Besar determinan matriks atau isimbol dengan K digunakan metode ekspansi kofaktor pada baris pertama adalah : nn KK = aa iiii AA iiii jj = KK = KK =

9 Selanjutnya dihitung kofaktor kofaktor dari matriks K dengan cara berikut : + KK 11 KK 12 + KK 13 KK 14 KK = KK 21 + KK 22 KK 23 + KK 24 + KK 31 KK 32 + KK 33 KK 34 KK 41 + KK 42 KK 43 + KK 44 Dengan determinan matriks matriks kofaktor dari matriks K adalah : KK = KK 11 = = KK 12 = = KK 13 = = KK 14 = = KK 21 = = KK 22 = = KK 23 = =

10 KK 24 = = KK 31 = = KK 32 = = KK 33 = = KK 34 = = KK 41 = = KK 42 = = KK 43 = = KK 44 = = MakamatriksK adalah :

11 Dan, Adjoint(K) adalah Sehingga nilai invers matriks K yang disimbolkan dengan matriks P dihitung dengan cara berikut : PP = (XX tt XX) 1 = 1 aaaaaa (KK) det(pp) PP = (XX tt XX) 1 1 = aaaaaa (KK) ,6963 0,0479 0,0130 0,0232 0,0479 0,0037 0,0008 0,0006 = 0,0130 0,0008 0,0036 0,0021 0,0232 0,0006 0,0021 0,0040 Selanjutnya menentukan besar nilai koefisien parameter populasi(ββ 0, ββ 1, ββ 2, ββ 3 ) dengan vektor penduga parameter koefisien populasi (ββ ) adalah : ββ = (XX tt XX) 1 (XX tt YY) Untuk matriks (XX tt YY)adalah :

12 (XX tt YY) = Sehingga, nilai vektor penduga (ββ ) adalah : ββ = (XX tt XX) 1 (XX tt YY) 1,6963 0,0479 0,0130 0, ,0479 0,0037 0,0008 0, = 0,0130 0,0008 0,0036 0, ,0232 0,0006 0,0021 0, ,1544 0,3082 ββ = 0,2309 0,3277

13 Maka, besar koefisien : ββ 0 = 1,1544; ββ 1 = 0,3082; ββ 2 = 0,2309 dan ββ 3 = 0,3277, sehingga persamaan regresi berganda yang dibentuk adalah : YY = 1, ,3082 XX 1 + 0,2309 XX 2 + 0,3277 XX Uji Asumsi Klasik Uji Multikolonieritas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas (independent).model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Tabel 3.7 Hasil Uji Multikolineritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) Gaji (X1) Interaksi (X2) Motivasi Krj (X3) a Dependent Variable: Prestasi Krj (Y) Model regresi yang baik adalah tidak adanya multikolonieritas. Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai VIF < 10 dan nilai tolerance > 0,10, sehingga tidak terdapat multikolonieritas.dalam model regresi, yang berarti bahwa antar variabel bebas tidak terjadi korelasi atau hubungan Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain jika volume dari residual satu ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut

14 homoskedastitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas digunakan uji Glejser. Hasil uji adalah sebagai berikut : Tabel 3.8 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) Gaji (X1) Interaksi (X2) Motivasi Krj (X3) a Dependent Variable: AbsUt Model regresi yang baik adalah homoskedastitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa tidak terdapat signifikansi pada masing-masing variabel, sehingga dapat disimpulkan lolos uji heteroskedastisitas, yang berarti model regresi mempunyai data yang seragam (homos) Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak.model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.untuk menguji apakah distribusi data normal atau dilakukan dengan uji kolmogorov smirnov. Hasil uji normalitas adalah sebagai berikut :

15 Tabel 3.9 Hasil Uji Normalitas Unstandardized Residual N 75 Normal Parameters(a,b) Mean Std. Deviation Most Extreme Absolute.064 Differences Positive.048 Negative Kolmogorov-Smirnov Z.551 Asymp. Sig. (2-tailed).922 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai kolmogorov smirnov adalah 0,551 dengan nilai signifikansi 0,922, karena tidak signifikan maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal.hasil asumsi klasik diketahui bahwa data telah normal, heteroskedastisitas dan tidak terjadi multikolinieritas.sehingga analisa dengan model regresi dapat digunakan. 3.7 Uji t Analisis ini digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Perhitungan uji t dari setiap variabel bebas X 1, X 2, X 3 terhadap variabel terikat Y, didapat dari perhitungan : - Uji t gaji (X 1 ) terhadap prestasi kerja (Y) Langkah-langkah pengujiannya sebagai berikut : a). Menentukan Hipotesis Nihil (Ho) dan Hipotesis Alternatif (Ha) H 0 :μμ = μμ 0, variabel gaji tidak berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi kerja H1 :μμ μμ 0, variabel gaji berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi kerja

16 b). Menentukan taraf nyata dan nilai t tabelnya α = 5% = 0,05 α/2 = 0,025 Df = n 1 k = = 71 t (0,025 ; 71) = 1,96 c). Kriteria Pengujian Daerah Tolak Daerah Tolak -1,96 1,96 Gambar 3.1 Daerah Terima dan Daerah Tolak Uji t Ho diterima apabila -1,96 < t hitung < 1,96 Ho ditolak apabila t hitung > 1,96 d). Perhitungan Nilai t tt = xx μμ 0 ss/ nn Di mana : perhitungan didapat dari data pada tabel 3.4 xx = 4,16 ; μμ 0 = 312 ; ss = 0,5416 ; nn = 75 4, tt = 0,5416/ 75 t hitung = 2,684 Daerah Terima e). Kesimpulan Hasil perhitungan diperoleh nilai t hitung (2,684) > dari t tabel (1,96) maka Ho ditolak, maka variabel gaji berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi kerja Untuk perhitungan variabel X 2 dan X 3 sama seperti diatas. Sehingga diperoleh hasil uji t, sebagai berikut :

17 Tabel 3.10 Hasil Uji t Model t Sig. 1 (Constant) Gaji (X1) Interaksi (X2) Motivasi Krj (X3) a Dependent Variable: Prestasi Krj (Y) 3.8 Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Langkah-langkah pengujiannya adalah : 1) Hipotesis : H 0 μμ 1 = μμ 2 = = μμ kk (Tidak ada pengaruh yang signifikan gaji, interaksi sosial, motivasi kerja terhadap prestasi kerja secara bersama-sama) H 1 μμ 1 μμ 2 = μμ kk (Ada pengaruh yang signifikan gaji, interaksi sosial, motivasi kerja terhadap prestasi kerja secara bersama-sama) 2) Menentukan taraf nyata dan nilai t tabelnya α = 5% = 0,05 Df = k ; (n 1 k) = 3 ; (75 1 3) = 3 ; 71 F 0,05; 3,71; 2,60 = 2,60

18 3) Kriteria Pengujian Daerah Terima Daerah Tolak 2,60 F Gambar 3.2 Daerah Terima dan Daerah Tolak Uji F H0 diterima apabila F hitung < 2,60 H0 ditolak apabila F hitung > 2,60 4) Perhitungan nilai F : SS 2 xx = kk (XX jj 1 jj XX ) 2 kk 1 Di mana : perhitungan didapat dari data pada tabel 3.4 XX 1 = 312 = 4,16 ; XX = 1533 = 20,44 ; XX = 1455 = 19,40 ; 75 4, , ,40 XX = = 14,67 3 SS 2 xx = (4,16 14,67)2 + (20,44 14,67) 2 + (19,40 14,67) SS 2 xx = 83,06 Estimasi harga σσ 2 = nn. SS 2 xx = 75.83,06 = 6229,5 = (XX jj kk 1 jj XX ) 2 kk(nn 1) = 83, = 0,374 F = 6229,5 0,374 F hitung = 17,899

19 5) Kesimpulan Nilai F hitung (17,899) > dari nilai F tabel (2,60) maka Ho ditolak sehingga ada pengaruh yang signifikan gaji, interaksi sosial, motivasi kerja terhadap prestasi kerja secara bersama-sama. Hasil uji F adalah sebagai berikut : Tabel 3.11 : Hasil Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression (a) Residual Total a Predictors: (Constant), Motivasi Krj (X3), Gaji (X1), Interaksi (X2) b Dependent Variable: Prestasi Krj (Y) 3.9 Koefisien determinasi Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan atau pengaruh yang diberikan variabel bebas terhadap variabel terikat yang ditunjukkan dengan persentase. Hasil koefisien determinasi adalah sebagai berikut: Tabel 3.12 Hasil Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.656(a) a Predictors: (Constant), Motivasi Krj (X3), Gaji (X1), Interaksi (X2) Perhitungan program SPSS diperoleh nilai Adjusted R Square = 0,407 berarti variabel gaji, interaksi sosial, motivasi kerjamemberikan pengaruh sebesar 40,7% terhadap prestasi kerja, sedangkan sisanya sebesar 59,3% dipengaruhi oleh faktor lain di luar variabel yang diteliti, misalnya seperti faktor pendidikan dan lain-lain.

20 BAB 4 PENUTUP 4.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat disimpulkan : 1. Bentuk persamaan regresi berganda yang dibentuk dengan perhitungan matriks: YY = 1, ,3082 XX 1 + 0,2309 XX 2 + 0,3277 XX 3 maka variabel motivasi kerja merupakan variabel yang paling dominan pengaruhnya terhadap prestasi kerja karena koefisien regresinya paling besar dibandingkan dengan variabel yang lain yaitu sebesar 0, Hasil dari setiap uji t dan uji f yang dihasilkan menunjukkan bahwasannya setiap variabel memberikan pengaruh yang signifikan terhadap prestasi kerja karyawan di PT. Bank Mandiri Cab. Ahmad Yani Medan.

21 4.2 Saran 1. Untuk mencari koefisien regresi berganda dapat digunakan matriks karena lebih mudah dalam perhitungannya 2. Untuk mendapatkan prestasi kerja yang maksimal, maka PT. Bank Mandiri, Tbk harus melakukan peningkatan dan pengembangan terhadap variabel gaji, interaksi sosial, motivasi kerja pegawai. Hal ini karena berdasarkan hasil uji F menunjukkan variabel gaji, interaksi sosial, motivasi kerja pegawai memberikan pengaruh yang signifikan terhadap prestasi kerja secara bersama-sama. 3. Pada penelitian yang akan datang dapat melakukan penelitian pada variabel-variabel lain yang dapat mempengaruhi prestasi kerja karyawan, misalnya dengan meneliti variabel pendidikan.