4.3 Uji Hipotesis Penelitian
4.3.1 Analisis Regresi Linier Sederhana Hipotesis Mayor
Pada tahapan ini peneliti menguji hipotesis penelitian dengan teknik analisis regresi multivariat penghitungannya dengan software SPSS 16.
Dalam regresi liner sederhana ada 3 hal yang dapat dilihat yaitu: 1. Melihat besaran R square untuk mengetahui berapa persen varians
pada DV yang dijelaskan oleh IV. 2. Melihat apakah IV berpengaruh signifikan terhadap DV.
3. Melihat signifikan atau tidak signifikannya koefisien regresi dari masing-masing IV.
Tabel 4.7
Sumber: Data SPSS
Berdasarkan tabel Model Summary dapat disimpulkan bahwa: Nilai koefisien korelasi kekuatan hubungan antara variabel OCB
Organizational Citiizenship Behavior terhadap variabel kinerja Y adalah sebesar 0,619. Hal ini berarti bahwa kekuatan hubungan antara
OCB Organizational Citizenship Behavior terhadap variabel Kinerja Y adalah kuat.
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.619
a
.384 .373
2.932 a. Predictors: Constant, OCB
Nilai koefisien determinasi atau nilai R square digunakan untuk melihat seberapa besar kontribusi variabel independen terhadap variabel
dependen. Besarnya nilai koefisien determinasi antara variabel-variabel OCB Organizational Citizenship Behavior terhadap variabel kinerja Y
adalah sebesar 0,384 atau 38,4. Hal ini berarti bahwa variabel kinerja Y dapat dijelaskan oleh variabel OCB Organizational citizenship behavior
adalah sebesar 38,4 dan selebihnya 61,6 100 - 38,4= 61,6.
Tabel 4.8
Sumber: Data SPSS 16
Dengan melihat nilai F hitung sebesar 36,120 F tabel adalah 4,00 df 1 = 2-1 = 1, df 2 = 60-2 = 58, kolom nilai sig. probabilitas = 0,000 p
0.05, maka hipotesis nihil Ho yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel OCB terhadap kinerja ditolak dan hipotesis
sementara H
1
diterima. Artinya ada pengaruh secara signifikan antara variabel OCB terhadap kinerja.
ANOVA
b
Model Sum of Squares df Mean Square
F Sig.
1 Regression 310.440
1 310.440
36.120 .000
a
Residual 498.493
58 8.595
Total 808.933
59 a. Predictors: Constant, OCB
b. Dependent Variable: Kinerja
Tabel 4.9 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 39.861
6.280 6.348 .000
OCB .313
.052 .619
6.010 .000 a. Dependent Variable: Kinerja
Sumber: Data SPSS 16
Dari fungsi persamaan diatas, dengan melihat T tabel dihitung dengan cara df = n-k, k adalah jumlah variable independen. Df = 60 - 1 =
59, T tabel = 2,00. Berdasarkan Tabel Coefficients di atas menunjukan nilai t hitung variabel OCB X
1
adalah 6,010 nilai t tabel = 2,00 nilai sig. probabilitas 0,000 0.05, artinya variabel OCB berpengaruh secara
signifikan terhadap kinerja dan sebaliknya. Dengan demikian dapat disusun persamaan regresi linier sederhananya, yaitu :
Persamaan regresi linier sederhana :
Y =
α + β1X1 Kinerja = 39,861 + 0,313X1
Hal ini dapat disimpulkan jika variabel OCB X1 konstan, maka nilai variabel kinerja adalah sebesar 39,861. Dan jika variabel OCB
ditambah sebesar 1 poin, maka variable kinerja akan meningkat sebesar 0,313 31,3. Artinya semakin baik OCB seseorang semakin meningkat
pula kinerjanya.
4.3.2 Analisis Regresi Berganda Hipotesis Minor
Kategori