110
a. Model Pendekatan Grafik
Kriteria keputusan: 1.
Jika diagram pencar yang ada membentuk pola- pola tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan heterokedastisitas.
2. Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola- pola tertentu
yang teratur maka regresi tidak mengalami gangguan heterokedastisitas
.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program 22 Windows 2016
Gambar 4.4 Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.4 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka berdasarkan
metode grafik tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi dan layak dipakai untuk memprediksi kinerja berdasarkan masukan variabel Konflik peran
ganda, kompensasi dan motivasi.
Universitas Sumatera Utara
111
b. Uji Regresi Linear Berganda
Regresi linear bergandamengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen.Jika variabel independen signifikan secara
statistik mempengaruhi variabel dependen maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.15 Uji Regresi Linear Berganda
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program 22 Windows 2016
Berdasarkan hasil pengolahan data seperti terlihat pada Tabel 4.15 menunjukkan bahwa model regresi untuk persamaan yaitu terlihat pada
kolom kedua Unstandardized Coefficients bagian B diperoleh nilai b
1
konflik peran ganda sebesar 0,478 dan nilai b
2
variabel kompensasi sebesar 0,388 dan nilai b
3
variabel motivasi sebesar 0,883 sedangkan konstanta a adalah sebesar 3.907 maka diperoleh model dari persamaan hasil regresi linier
berganda sebagai berikut:
Berdasarkan persamaan tersebut dapat diuraikan sebagai berikut: Interpretasi model:
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta Constant
3.907 6.093
.641 .526
PeranGanda .478
.166 .456
2.883 .007
Kompensasi .388
.182 .334
2.138 .041
Motivasi .883
.147 .368
2.165 .001
Y= 3.907 + 0.478 X
1
+0.388 X
2
+ 0.883X
3
+ 0
Universitas Sumatera Utara
112
1. Konstantaa=6.093menunjukkannilaikonstan,jikanilaivariabelbebas
Konfli peran ganda, Kompensasi, Motivasi =0makaKinerjaY akan sebesar 3.907
2. Koefisien b1 X
1
menunjukkan bahwa konflik peran ganda berpengaruh positif terhadap kineja. Dengan kata lain, jika variabel konflik peran ganda
diperhatikan sebesar sat satuan maka kinerja akan meningkat sebesar 0,478.
3. Koefisien b2 X
2
menunjukkan bahwa kompensasi berpengaruh positif terhadap kineja. Dengan kata lain, jika variabel kompensasi diperhatikan
sebesar satu satuan maka kinerja akan meningkat sebesar 0,388. 4.
Koefisien b3 X
3
menunjukkan bahwa motivasi berpengaruh positif terhadap kineja. Dengan kata lain, jika variabel motivasi diperhatikan
sebesar saut satuan maka kinerja akan meningkat sebesar 0,883.
4.1.3.3 Uji Multikolonearita
s
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mendeteksi ada atau tidaknnya gejala multikolinearitas pada data dapat dilakukan dengan melihat nilai tolerance
valuesdan Varians Inflation factor VIF. Dengan kriteria sebagai berikut : 1.
Apabila VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan Multikolinearitas. 2.
Apabila VIF dari 5 maka tidak terdapat Multikolinearitas. 3.
Apabila tolerance
0,1 maka diduga mempunyai persoalan heteroskedastisitas.
4. Apabila tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
113
Tabel 4.16 Uji Nilai Tolerance dan VIF
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program 22 Windows 2016
Pada Tabel 4.16 terlihat bahwa semua variabel independen Konflik Peran Ganda, Kompensasi dan Motivasi lebih besar dari nilai ketetapan 0,1 dan nilai
VIF semua variabel independen lebih kecil dari ketetapan 5. Oleh karena itu data dalam penelitian ini dikatakan tidak mengalami masalah multikolinearitas
.
1.3.3 Pengujian Hipotesis
1.3.3.1 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Pengujian inidilakukan untukmelihatsecara bersama-samapengaruhatau hubunganpositif dansignifikanvariabelbebas X
1
, X
2
,X
3
berupa konflik peran ganda, kompensasi dan motivasiterhadap variabel terikat Y berupa kinerja pada
Hotel Niagara parapat. Model hipotesis yang digunakan dalamuji F ini adalah sebagai berikut:
H :b
1
=b
2
= b
3
=0,artinya secaraserentaktidakterdapatpositif dansignifikandari variabelbebasyaituKonflik peran ganda X
1
, kompensasi X
2
, dan motivasi X
3
terhadapvariabel terikat yaitu kinerja Y. H
a
:b
1
≠b
2
≠ b
3
≠0,artinyasecaraserentakterdapatpengaruhyangpositifdan signifikandarivariabelbebasyaitu konflik peran ganda X
1
, kompensasi X
2
, dan
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Toleranc e
VIF Constant
3.907 6.093
.641 .526
PeranGanda .478
.166 .456
2.883 .007
.745 1.342
Kompensasi .388
.182 .334
2.138 .041
.767 1.304
Motivasi .883
.147 .368
2.165 .001
.850 1.177
a. Dependent Variable: Kinerja
Universitas Sumatera Utara
114
motivasi X
3
terhadapvariabel terikat yaitu kinerja Y. Untuk mengambil nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan
derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut: df pembilang
= k-1 df penyebut
= n-k Pada penelitian ini dapat diketahui jumlah sampel n = 33 dan jumlah
keseluruhan variabel k adalah 4, sehingga dapat diperoleh: 1.
df pembilang = 4-1 = 3
2. df penyebut
= 33 -4 = 29 Nilai F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan SPSS, kemudian akan dibandingkan dengan F
tabel
pada tingkat α = 5 dengan kriteria uji sebagai berikut:
H diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5 H
ditolak jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
Tabel 4.17 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Pada Tabel 4.17 dapat dilihat bahwa nilai F-hitung adalah 8.181 dengan tingkat signifikansi 0,000 sedangkan F-tabel pada tingkat keper
cayaan 95 α = 0,05 adalah 2,93 oleh karena itu pada kedua perhitungan yaitu F-hitung 8.181
ANOVA
a
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig.
1 Regression
106.426 3
35.475 8.181
.000
b
Residual 125.756
29 4.336
Total 232.182
32 a. Dependent Variable: Kinerja
b. Predictors: Constant, Motivasi, Kompensasi, PeranGanda
Universitas Sumatera Utara
115
F-tabel 2,93 dan tingkat signifikansi 0,000 0,05 menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen secara serempak berpengaruh signifikan terhadap
kinerja.
1.3.3.1 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji-t dilakukan untuk menguji secara parsial apakah konflik peran ganda X
1
, kompensasi X
2
, dan motivasi X
3
secara parsial atau masing-masing berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan Hotel Niagara Parapat .
Langkah-langkah pengujian tersebut adalah: 1.
Menetukan model hipotesis H
o
dan H
a
2. Mencari nilai F
tabel
dengan cara menentukan tingkat kesalahan
α
dan menentukan derajat kebebasan.
3. Menetukan kriteria pengambilan keputusan
4. Mencari nilai t
hitung
dengan menggunakan bantuan aplikasi SPSS versi 22,0 5.
Kesimpulan Kriteria Pengujiannya adalah:
1. H
o
=0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independen terhadap variabel independen
2. H
o
≠0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan adalah: H
o
diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α=5
H
o
ditolak jika t
hitung
t
tabel
pada α=5
Universitas Sumatera Utara
116
Hasil pengujiannya adalah: Tingkat kesalahan
α= 5 dan derajat kebebasan df=n-k n=jumlah sampel, n=33
k=jumlah variabel yang digunakan, k=4 Maka: derajat bebas df= n – k = 33 - 4 = 29
Uji-t yang dilakukan adalah uji dua arah, maka t tabel yang digunakan adalah t
tabel
0,05 29 = 2,045
Tabel 4.18 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program 22 Windows 2016
Berdasarkan Tabel 4.18 dapat diketahui bahwa : 1.
Variabel konflik peran ganda X
1
terhadap variabel kinerja karyawan Y Nilai t
hitung
untuk variabel X
1
adalah 2.883sedangkan t
tabel
adalah 2.045. Nilai t
hitung
2.883 t
tabel
2.045 maka H
a
diterima dan H
o
ditolak. Nilai Sig 0.007 nilai probabilitas 0.05 sehingga H
a
diterima dan H
o
ditolak. Dapat disimpulkan bahwa konflik peran ganda berpengaruh secara positif dan
signifikan terhadap kinerja karyawan. 2.
Variabel kompensasi X
2
terhadap variabel kinerja karyawan Y
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
3.907 6.093
.641 .526
PeranGanda .478
.166 .456
2.883 .007
Kompensasi .388
.182 .334
2.138 .041
Motivasi .883
.147 .368
2.165 .001
a. Dependent Variable: Kinerja
Universitas Sumatera Utara
117
Nilai t
hitung
untuk variabel X
2
adalah2.138sedangkan t
tabel
adalah 2.045. Nilai t
hitung
2.138 t
tabel
2.045 maka H
a
diterima dan H
o
ditolak . Nilai Sig 0.041 nilai probabilitas 0.05 sehingga H
a
diterima dan H
o
ditolak. Dapat disimpulkan bahwa kompensasi berpengaruh secara positif dan signifikan
terhadap kinerja karyawan wanita. 3.
Variabel motivasi X
3
terhadap variabel kinerja karyawan Y Nilai t
hitung
untuk variabel X
3
adalah 2.165 sedangkan t
tabel
adalah 2.045. Nilai t
hitung
2.165 t
tabel
2.045 maka H
a
diterima dan H
o
ditolak. Nilai Sig 0.001 nilai probabilitas 0.05 sehingga H
a
diterima dan H
o
ditolak. Dapat diketahui bahwamotivasi kerjaberpengaruh secara positif dan berpengaruh
signifikan terhadap kinerja .
1.3.3.2 Uji Koefisien Determinasi R
2
Pengujian Koefisien determinan digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas Konflik peran ganda, kompensasi, motivasi
terhadap variabel terikat Kinerja . Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai satu 0
≤ R
2
≥ 1.
Jika R
2
semakin besar atau mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X
1
yaitu konflk peran ganda, X
2
yaitu kompensasii, X
3
yaitu motivasi adalah besar terhadap variabel terikat Y yaitu kinerja karyawan wanita. Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk
menerangkan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dan demikian sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara
118
Tabel 4.19 Uji Koefisien Determinasi R
2
Berdasarkan Tabel 4.19 dapat diketahui bahwa : 1.
Nilai R sebesar 0,677 sama dengan 67,7 berarti hubungan antara variabel independen konflik peran ganda, kompensasi, motivasi
terhadap variabel Kinerjasebesar 67,7. 2.
Nilai Adjusted R Square 0,402 berarti 40,2 Kinerjadapat dijelaskan oleh konflik peran ganda, kompensasi, motivasi. Sedangkan sisanya 59,8
dapat dijelaskan oleh faktor-faktor dapat dijelaskan oleh variabel lainnya diluar penelitian ini..
3. Standard Error of The Estimate artinya mengukur nilai variasi dari nilai
yang diprediksi. Nilai Standard Error of The Estimate 2.08240.
4.3 Pembahasan
Kategori