Teknik Analisis Data
F. Teknik Analisis Data
Dalam pelaksanaan penelitian ini digunakan pendekatan kuantiatif yaitu pendekatan yang menentukan teknik dan alat ukur yang objektif dan pendekatan deskriptif yaitu dengan regresi linier berganda. Namun sebelum melakukan analisis regresi, terlebih dahulu melakukan pengujian asumsi klasik untuk mengetahui apakah data-data tersebut benar-benar dapat digunakan. Setelah data tersebut memenuhi semua persyaratan asumsi klasik tersebut, maka dapat dilakukan pengujian selanjutnya yaitu pengujian koefisien regresi dengan menggunakan uji-F untuk menguji koefisien regresi secara simultan dan uji-t untuk menguji koefisien regresi Dalam pelaksanaan penelitian ini digunakan pendekatan kuantiatif yaitu pendekatan yang menentukan teknik dan alat ukur yang objektif dan pendekatan deskriptif yaitu dengan regresi linier berganda. Namun sebelum melakukan analisis regresi, terlebih dahulu melakukan pengujian asumsi klasik untuk mengetahui apakah data-data tersebut benar-benar dapat digunakan. Setelah data tersebut memenuhi semua persyaratan asumsi klasik tersebut, maka dapat dilakukan pengujian selanjutnya yaitu pengujian koefisien regresi dengan menggunakan uji-F untuk menguji koefisien regresi secara simultan dan uji-t untuk menguji koefisien regresi
1. Pengujian Asumsi Klasik
Dalam analisis regresi liner berganda, ada beberapa persyaratan asumsi yang harus dipenuhi sehingga persamaan regresi yang dihasilkan valid dan dapat digunakan untuk melakukan peramalan. Asumsi-asumsi klasik yang harus dipenuhi terdiri dari : Normalitas, Multikolinearitas, dan Heteroskedastisidas (Hinton. et al. 2004) .
a. Normalitas Pengujian Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi, error atau residualnya memiliki distribusi normal atau tidak. Sebagai dasar bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka model regresi dianggap tidak valid dengan jumlah sampel yang ada. Ada dua cara yang biasa digunakan untuk menguji normalitas model regresi tersebut yaitu dengan analisis grafik (normal P-P plot) dan analisis statistik (analisis Z skor skewness dan kurtosis) one sample Kolmogorov- Smirnov Test.
b. Multikolinearitas Pengujian Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi antar varibel bebas (independent variable). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara viriabel bebas, karena b. Multikolinearitas Pengujian Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi antar varibel bebas (independent variable). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara viriabel bebas, karena
c. Heteroskedastisidas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan veriance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka terjadi problem heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yaitu homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat scatter plot pada SPSS (nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID), uji Gletjer, uji Park, dan uji White.
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui berapa jauh pengaruh dari variabel bebas (independent variable) terhadap variabel tidak bebas (dependent variable). Persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini adalah:
Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 X 3 +e
Dimana : Y
: variabel terikat (dependent variabel) yaitu kepuasan kerja karyawan
a : nilai intersep (konstanta)
b : koefisien regresi linier
X 1 ,X 2 ,X 3 : variabel bebas (independent variabel) yaitu Kompensasi, kepemimpinan, dan motivasi.
e : epsilon atau error pada garis regresi, merupakan selisih nilai Y yang diprediksikan dengan nilai Y yang diperoleh Setelah memperoleh persamaan regresi linier berganda dan sejumlah asumsi klasik, selanjutnya melakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan uji-F dan uji-t.
a. Uji-t Uji-t digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial yaitu menguji ada tidaknya pengaruh suatu variabel independen terhadap variabel dependen, dengan menganggap variabel independen lainnya konstan.
Langkah-langkah pengujian hipotesis untuk uji-t adalah
1) Merumuskan Hipotesis
H 1 : Terdapat pengaruh kompensasi terhadap kepuasan kerja
H 2 : Terdapat pengaruh kepemimpinan terhadap kepuasan kerja
H 3 : Terdapat pengaruh motivasi terhadap kepuasan kerja
2) Menentukan nilai tingkat nyata ( α) Penelitian ini menggunakan tingkat keyakinan 95%, maka α = 5%.
3) Menghitung nilai uji statistik Dengan menggunakan software SPSS dapat diperoleh output uji signifikansi (sig).
4) Kesimpulan Apabila to < t α/2 maka Ho ditolak, apabila - t α/2 ≤ to ≤ t α/2 maka Ho diterima. Pengambilan keputusan selain menggunakan langkah-langkah pengujian diatas, dapat juga dilakukan dengan berdasarkan probabilitas / signifikansi. Apabila signifikansi (sig) ≥ 0,05 maka Ho ditolak dan sebaliknya. Karena dalam penelitian ini menggunakan software SPSS maka pengambilan keputusan dilakukan dengan melihat signifikansinya.
b. Uji-F Uji-F digunakan untuk menguji koefisien regresi secara secara bersama-sama yaitu apakah terdapat pengaruh yang signifikan dari semua variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel tidak bebas.
Langkah-langkah pengujian hipotesis untuk uji-F adalah
1) Merumuskan Hipotesis
H 3 : Terdapat pengaruh kompensasi dan kepemimpinan terhadap kepuasan kerja
2) Menentukan nilai tingkat nyata ( α)
Penelitian ini menggunakan tingkat keyakinan 95%, maka α = 5%.
3) Menghitung nilai uji statistik Dengan menggunakan software SPSS dapat diperoleh output uji signifikansi (sig).
4) Kesimpulan Apabila Fo < Ft maka Ho ditolak dan apabila Fo ≥ Ft maka Ho tidak ditolak. Pengambilan keputusan selain menggunakan langkah-langkah pengujian diatas, dapat juga dilakukan dengan berdasarkan probabilitas / signifikansi. Apabila signifikansi (sig) ≥ 0,05 maka Ho ditolak dan sebaliknya. Karena dalam penelitian ini menggunakan software SPSS maka pengambilan keputusan dilakukan dengan melihat signifikansinya.