Pengujian Instrumen a. Hasil Uji Validitas
b.
Uji Asumsi klasik 1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji salah satu asumsi dasar analisis regresi berganda, yaitu variabel-variabel
independen dan dependen harus didistribusikan normal atau mendekati normal, untuk menguji apakah data-data yang
dikumpulkan berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan metode grafik yang handal untuk menguji normalitas
data adalah dengan melihat normal probability plot, sehingga hampir semua aplikasi komputer statistic menyediakan
fasilitas ini. Normal probability plot adalah membandingkan distribusi komulatif data yang sesungguhnya dengan distribusi
komulatif dari distribusi normal hypotheeical distribution. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar V.1 Grafik Histogram
Gambar V. 2 Normal Probabilty Plot
Berdasarkan tampilan output chart di atas kita dapat melihat grafik histrogram maupun grafik plot. Dimana grafik
histrogram memberikan pola distribusi yang melenceng ke kiri yang artinya adalah data berdistribusi normal. Selanjutnnya,
pada gambar P-Plot terlihat titik-titik mengikuti dan mendekati
garis diagonalnya sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas
.
2 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada
model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen, dapat diketahui dengan melihat koefisien korelasi
parsial antara variabel bebas.Variabel yang menyebabkan multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance maupun VIF
Variance Inflation Factor. Model regresi yang bebas multikolinearitas mempunyai nilai VIF 10 dan mempunyai
angka tolerance 0,1 atau mendekati 1. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Tabel V.12 Hasil Uji Multikolnieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardi
zed Coefficie
nts t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
15.286 1.688
9.054 .000
PELATIHAN .181
.082 .313
2.197 .031
.510 1.962
PENGEMBANGAN .049
.088 .080
.560 .577
.505 1.981
KOMPENSASI -.177
.069 -.336
-2.571 .012
.606 1.651
MOTIVASI .174
.093 .253
1.861 .067
.562 1.780
a. Dependent Variable: KINERJA KARYAWAN
Berdasarkan tabel koefisien diatas diperoleh nilai tolerance dari variabel pelatihan, pengembangan, kompensasi dan
motivasi masing – masing 0.510, 0.505, 0.606, 0.562 semua
nilai tolerance menunjukkan nilai tolerance data 0,1 dan juga nilai VIF dari semua variabel independennya
menunjukkan nilai VIF 10, jadi dapat disimpulkan bahwa korelasi antar variabel inependennya menunjukkan tidak
adanya gangguan Multikolinearitas sehingga data tersebut layak untuk diteliti.
3 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam
sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan satu ke pengamatan yang lain,
jika varians dari residu atau dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas.
Dan jika varians berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah
dengan melihat grafik scatter plot antara nilai prediksi variable terikat Z PRED dan nilai residualnya S RESID.
Gambar V.3 Hasil Uji Heterokedastisitas
Dari hasil ouput di atas didapatkan gambar Scartterplot antara Studentized residual dan Standardized predicted Value,
bahwa titik
– titik menyebar dibawah dan diatas sumbu Y dan tidak membentuk suatu pola tertentu sehingga dapat dianggap
variabel bebas diatas tidak terjadi heteroskedastisitas. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
4 Uji F Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel
bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai model yang fit atau apakah model penelitian layak untuk dilanjutkan.
Model dikatakan Fit, jika nilai probabilitas signifikan kurang 5
H : Pelatihan, pengembangan, kompensasi dan motivasi
secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap kinerja karyawan.
H
a
: Pelatihan, pengembangan, kompensasi dan motivasi secara parsial berpengaruh positif terhadap kinerja
karyawan.
Gambar V.13 Hasil Uji F disajikan pada tabel dibawah ini
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
1 Regression 50.138
4 12.535 5.417
.001
a
Residual 173.549
75 2.314
Total 223.688
79 a. Predictors: Constant, MOTIVASI, PELATIHAN, KOMPENSASI, PENGEMBANGAN
b. Dependent Variable: KINERJA KARYAWAN
Berdasarkan hasil uji F pada tabel di atas diperoleh nilai F sebesar 5.417 dengan tingkat nilai signifikan sebesar 0,001. H
ditolak jika F
hitung ≥
F
tabel
5.417 2.496. Nilai signifikan PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
yang dihasilkan 0,001 nilai tersebut lebih kecil dari 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa variabel pelatihan, pengembangan,
kompensasi dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan pada Universitas Sanata
Dharma Yogyakarta. 5 Uji t
Uji t dilakukan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu
variabel independen
secara individual
dalam menerangkan variabel dependen dengan membandingkan nilai
t hitung dengan nilai t tabel, bila t hitung lebih besar dari t tabel maka hipotesis nol Ho ditolak dan hipotesis alternatif
Ha diterima, demikian sebaliknya. Atau dengan melihat signifikasinya yang terbentuk di bawah 5, maka Ha diterima
dan Ho ditolak atau sebaliknya. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar V.14 Rangkuman Hasil Uji
t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error
Beta 1 Constant
15.286 1.688
9.054 .000
PELATIHAN .181
.082 .313
2.197 .031
PENGEMBANGAN .049
.088 .080
.560 .577
KOMPENSASI -.177
.069 -.336
-2.571 .012
MOTIVASI .174
.093 .253
1.861 .067
a. Dependent Variable: KINERJA KARYAWAN
Berdasarkan hasil output diatas maka menghasil kan uji t dengan nilai t
tabel
sebesar 1,992 a Hasil pengujian Pengaruh pelatihan terhadap kinerja
karyawan X
1
Rumusan hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
H
0:
Variabel pelatihan tidak berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
H
1
:Variabel pelatihan berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
Berdasarkan hasil analisis uji t di atas maka dapat dilihat nilai koefisien t
hitung
t
tabel
2.1971,992 dengan P-value sebesar 0,031 0,05. Hal ini berarti bahwa H
ditolak, PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
dapat disimpulkan bahwa pelatihan berpengaruh positif secara parsial terhadap kinerja karyawan.
b Hasil pengujian Pengaruh pengembangan terhadap kinerja karyawan X
2
Rumusan hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
H
0:
Variabel pengembangan tidak berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
H
1
:Variabel pengembangan berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
Berdasarkan hasil analisis uji t di atas maka dapat dilihat nilai koefisien t
hitung
t
tabel
0.5601,992 dengan P-value sebesar 0,577 0,05. Hal ini berarti bahwa H
diterima, dapat
disimpulkan bahwa
pengembangan tidak
berpengaruh positif secara parsial terhadap kinerja karyawan.
c Hasil pengujian Pengaruh kompensasi terhadap kinerja karyawan X
3
Rumusan hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
H
0:
Variabel kompensasi tidak berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
H
1
:Variabel kompensasi berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
Berdasarkan hasil analisis uji t di atas maka dapat dilihat nilai koefisien t
hitung
t
tabel
-2.571 1,992 dengan P- value
sebesar 0,012 0,05. Hal ini berarti bahwa H diterima, dapat disimpulkan bahwa kompensasi tidak
berpengaruh positif secara parsial terhadap kinerja karyawan.
d Hasil pengujian Pengaruh motivasi terhadap kinerja karyawan X
4
Rumusan hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
H
0 :
Variabel motivasi tidak berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
H
1
:Variabel motivasi berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja karyawan
Berdasarkan hasil analisis uji t di atas maka dapat dilihat nilai koefisien t
hitung
t
tabel
1.861 1,992 dengan P-value sebesar 0,067 0,05. Hal ini berarti bahwa H
diterima, PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
dapat disimpulkan bahwa motivasi tidak berpengaruh positif secara parsial terhadap kinerja karyawan.
6
Deteminasi
Gambar V.15 Hasil Uji Adjusted R Squre
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.473
a
.224 .183
1.52118 a. Predictors: Constant, MOTIVASI, PELATIHAN, KOMPENSASI,
PENGEMBANGAN b. Dependent Variable: KINERJA KARYAWAN
Pada hasil analisis uji koefiesien determinasi dapat dikemukakan bahwa nilai adjusted R Squared sebesar 0,183
memberikan arti bahwa kontribusi perubahan dalam kinerja karyawan yang disebabkan oleh variabel yang terdiri dari
pelatihan, pengembangan, kompensasi dan motivasi sebesar 18, 3 . ini berarti bahwa 18,3 variasi atau nilai kinerja
karyawan dijelaskan oleh kempat variabel tersebut dan sisanya 81,7 dijelaskan oleh variabel lain diluar variabel pelatihan,
pengembangan, kompensasi dan motivasi yang tidak diteliti dalam penelitian ini.