93
4.3.3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat. Jika R
2
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa hubungan variabel bebas X
1
, X
2,
X
3,
dan X
4
adalah besar terhadap variabel terikat Y. Hal ini berarti model yang digunakan semakin
kuat untuk menerangkan hubungan variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika R
2
semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan bahwa hubungan variabel bebas X
1
, X
2,
X
3,
dan X
4
terhadap variabel terikat Y semakin kecil. Hal ini berarti model yang digunakan tidak kuat. Secara umum dapat
dikatakan besarnya koefisien determinasi berganda R
2
berada diantara 0 dan 1 atau 0 ≤ R
2
≤ 1. Hasil koefisien determinasi menggunakan SPSS Statistic 15.0 for windows dapat
dilihat pada Tabel 4.16 dibawah ini :
Tabel 4.16 Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .645a
.415 .325
.715 a Predictors: Constant, X4, X3, X1, X2
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2013 diolah
Berdasarkan Tabel 4.14 dapat diinterpretasikan sebagai berikut : 1. Nilai R sebesar 0,645, berarti hubungan pekerjaan yang menantang X
1
, imbalan X
2
, kondisi kerja X
3
, dan rekan kerja X
4
terhadap kepuasan kerja Y, pada PT. Repex Perdana International Medan sebesar 64,5 artinya hubungannya erat.
Universitas Sumatera Utara
94 2. Adjusted R Square sebesar 0,325, berarti 32,5 variabel kepuasan kerja dapat
dijelaskan oleh variabel pekerjaan yang menantang, imbalan, kondisi kerja, dan rekan kerja sedangkan sisanya sebesar 67,5 dapat dijelaskan oleh variabel lain
yang tidak diteliti dalam penelitian ini seperti kesempatan untuk maju, perusahaan dan manajemen yang baik, faktor intrinsik dari pekerjaan, aspek sosial dalam
pekerjaan, dan lain sebagainya. 3. Standard Error of Estimated Standar Deviasi artinya mengukur variasi dari nilai
yang diprediksi. Dalam penelitian ini standar deviasinya sebesar 0,715. Semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.
4.4 Pembahasan