4. Uji R
2
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur prosentase variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya. Salah satu kriteria
kebaikan suatu model persamaan regresi adalah besarnya angka koefisien determinasi. Hal ini berarti semakin tinggi nilai R
2
, maka model persamaan regresi yang dihasilkan semakin baik.
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan bantuan program SPSS, diperoleh nilai koefisien determinasi untuk persamaan regresi tersebut sebesar
0,639. Sementara itu nilai koefisiensi determinasi yang telah disesuaikan Adjusted R squared adalah sebesar 0,623. Hal ini berarti bahwa 62,3 variasi
perubahan variabel atau proporsi kinerja karyawan benar-benar dijelaskan oleh variasi perubahan variabel kepemimpinan, kondisi kerja, dan stress kerja.
Sementara itu, sisanya yaitu sebesar 37,7 diterangkan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam model.
5. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Otokorelasi Dari perhitungan diperoleh d
hitung
sebesar 1,777. Karena d
hitung
berada diantara d
u
dan 4 – d
u
1,730 1,777 2,270 , maka persamaan model regresi berada dalam daerah tidak terjadi otokorelasi.
b. Uji Heteroskedastisitas Kriteria dari uji ini yaitu jika t
hitung
+ t
tabel
atau t
hitung
- t
tabel
signifikansi 0,05 berarti terjadi heteroskedastisitas. Dan jika – t
tabel
t
hitung
+ t
tabel
signifikansi 0,05 berarti tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tabel IV. 18 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel t
hitung
t
tabel
Sign Kesimpulan
Kepemimpinan -0,073 1,980 0,942
Tidak heteroskedastisitas Kondisi kerja
-1,899 1,980 0,062
Tidak heteroskedastisitas Stress kerja
-0,476 1,980 0,635
Tidak heteroskedastisitas Sumber : Data Primer Diolah, 2004.
Dari hasil tersebut pada tingkat signifikansi 5 , semua koefisiensi regresi tersebut tidak signifikan yaitu dengan tingkat signifikansi 0,05 , sehingga
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dalam persamaan model regresi.
c. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas dideteksi dengan TV dan VIF. Jika TV 0,01 dan VIF
10 berarti tidak terjadi masalah multikolinieritas. Jika TV 0,01 dan VIF 10 maka terjadi multikolinieritas.
Tabel IV. 19
Hasil Uji Multikolinieritas Variabel
Tolerance VIF
Kesimpulan
Kepemimpinan 0,718
1,393 Tidak multikolinieritas Kondisi kerja
0,693 1,443 Tidak multikolinieritas
Stress kerja 0,910
1,099 Tidak multikolinieritas Sumber : Data Primer Diolah, 2004
Berdasarkan tabel diatas nilai VIF dari semua variabel berada di bawah 10, dan nilai TV dari semua variabel diatas 0,01 sehingga dalam persamaan
model regresi tidak terjadi multikolinieritas.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN
Dari analisis hasil penelitian tentang beberapa faktor yang mempengaruhi kinerja karyawan bagian produksi PT Baja Kurnia Klaten, dapat diambil kesimpulan
sebagai berikut : 1.
Dari hasil uji-t yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara masing-masing variabel independen kepemimpinan, kondisi
kerja, dan stress kerja secara individu terhadap variabel dependen kinerja karyawan . Dengan demikian hipotesis pertama, kedua, dan ketiga, yang
menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara faktor-faktor yang meliputi kepemimpinan, kondisi kerja, dan stress kerja secara parsial terhadap
kinerja karyawan, diterima dan terbukti benar pada taraf signifikansi 95 . 2.
Dari hasil uji-F yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama variabel independen kepemimpinan, kondisi
kerja, dan stress kerja terhadap variabel dependen kinerja karyawan . Dengan demikian hipotesis keempat yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang
signifikan antara faktor-faktor yang meliputi kepemimpinan, kondisi kerja, dan stress kerja, secara bersama-sama terhadap kinerja karyawan diterima dan terbukti
benar pada taraf signifikansi 95 . 3.
Variabel kepemimpinan mempunyai nilai t-hitung sebesar 6,364 yang merupakan nilai yang paling besar diantara variabel independen lainnya. Ini menunjukkan
bahwa variabel kepemimpinan merupakan faktor yang paling berpengaruh
Kategori