Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat besarnya angka R Square R
2
sebesar 0.697. Koefisien Determinasi sebesar 69.7 berarti bahwa pengaruh variabel kepemimpinan dan motivasi kerja terhadap variabel kepuasan kerja
adalah sebesar 69.7, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain.
c. Pengujian Secara Parsial Uji t Tabel 4.14
Nilai Pengujian Secara Parsial Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. 95.0 Confidence Interval for B
B Std.
Error Beta
Lower Bound
Upper Bound Constant
18.248 4.277
4.266 .000
9.652 26.843
kepemimpinan .259
.128 .204
2.018 .049
.001 .516
motivasi kerja .696
.102 .692
6.845 .000
.491 .900
a. Dependent Variable: kepuasan kerja
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data diolah
1. Kepemimpinan
H
o
: b
1
= 0, tidak ada hubungan antara variabel kepemimpinan dengan variabel kepuasan kerja
Ha : b
1
≠ 0, ada hubungan antara variabel kepemimpinan dengan variabel kepuasan kerja
Berdasarkan Tabel 4.14 diperoleh hasil pengujian hipotesis secara parsial sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel kepemimpinan terhadap kepuasan kerja diperoleh nilai koefisien sebesar 0,204 dan signifikan sig=0,049. Hasil ini
menunjukkan bahwa jika semakin baik kepemimpinan maka akan meningkatkan kepuasan kerja sebesar 0,204, sehingga Ho ditolak.
2. Motivasi Kerja
H
o
: b
1
= 0, tidak ada hubungan antara variabel motivasi kerja dengan variabel kepuasan kerja
Ha:b
1
≠ 0, ada hubungan antara variabel motivasi kerja dengan variabel kepuasan kerja
Berdasarkan Tabel 4.14 diperoleh hasil pengujian hipotesis secara parsial sebagai berikut:
Hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel motivasi kerja terhadap kepuasan kerja diperoleh nilai koefisien sebesar 0,692 dan tidak signifikan sig=0,000.
Hasil ini menunjukkan bahwa jika semakin bermotivasi karyawan dalam bekerja maka akan berdampak pada peningkatan kepuasan kerja si pegawai tersebut
sebesar 0,692, sehingga Ho ditolak.
4.4.2. Pengujian Asumsi Klasik Persamaan Substuktur Kedua 1. Uji Normalitas Persamaan Substruktur Kedua
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Model yang paling baik adalah jika data berdistribusi normal
atau mendekati normal. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan
Universitas Sumatera Utara
mengikuti arah diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti
arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Untuk uji normalitas dalam penelitian ini digunakan uji one sample Kormogorov-
Smirnov dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05. Uji normalitas dilakukan dengan bantuan program SPSS yang hasilnya dapat dilihat dalam Tabel 4.15
berikut ini:
Tabel 4.15 Hasil Uji Normalitas Persamaan Substruktur Kedua
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Standardized Residual
N 52
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .97014250
Most Extreme Differences Absolute
.122 Positive
.098 Negative
-.122 Kolmogorov-Smirnov Z
.879 Asymp. Sig. 2-tailed
.422 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 Data diolah
Berdasarkan Tabel 4.15 dapat dilihat hasil pengujian One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test, dimana diperoleh hasil bahwa data berdistribusi
normal karena nilai asymp.sig lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0,422.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Multikolinieritas
