kemudian standard error of the estimate sebesar 0, 125, dimana semakin
kecil angka ini akan membuat model regresi semakin tepat untuk memprediksi nilai variabel prestasi.
Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah di sesuaikan, nilai ini selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga
negatif. Untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted
�
2
sebagai koefisien determinasi.
4.3.4 Pengujian Hipotesis
4.3.4.1 Uji Signifikan Simultan Uji - F
Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel bebas memiliki pengaruh secara bersamaan terhadap variabel terikat. Untuk menganalisis
apakah hipotesis diterima atau ditolak, maka dapat dilihat nilai F yakni pada nilai probabilitasnya. Dimana hipotesisnya adalah :
a. H0 : terdapat pengaruh yang tidak signifikan b. H1 : terdapat pengaruh yang signifikan
Adapun kriteria penerimaan atau penolakan hipotesisnya adalah sebagai berikut :
a. Tolak H0 jika nilai probabilitasnya dihitung ≤ taraf signifikansi
sebesar 0.05 Sig ≤ �
0.05
b. Terima H0 jika nilai probabilitas yang dihitung taraf signifikansi 0.05 Sig
�
0.05
.
Tabel 4.45 Koefisien F hitung
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig.
1 Regression
111.331 2
55.666 35.088
.000
b
Residual 122.156
77 1.586
Total 233.488
79 a. Dependent Variable: Prestasi
b. Predictors: Constant, Kepuasan Kerja, Motivasi Kerja
Sumber: Olahan Data Software Statistik, 2015
Pada tebel 4.45 di atas dapat dilihat bahwa nilai F hitung adalah 35,088dengan tingkat signifikansi 0,00 yang lebih kecil dari 0.05. Dengan
menggunakan nilai signifikansi tabel F di peroleh angka sig ≤ 0,05. Dimana
angka sig untuk tabel F yaitu sebesar 0,00 0,00 ≤ 0,05 sehingga H0 ditolak
dan Ha diterima, artinya variabel bebas yaitu motivasi kerja dan Kepuasan kerja berpengaruh signifikan terhadap variabel prestasi kerja.
4.3.4.1 Uji Signifkan Parsial Uji - T
Uji T digunaka untuk menguji hipotesis apabila peneliti menganalisis regresi persial sebuah variabel bebas dengan sebuah variabel terikat. Maka
pengujian ini dapat dilihat dari nilai probabilitasnya. Hipotesisnya adalah: a. H0 : terdapat pengaruh yang tidak signifikan
b. Ha : terdapat pengaruh yang signifikan Adapn kriteria penerimaanpenolakan hipotesisnya adalah sebagai berikut:
a. Tolak H0 jika nilai probabilitas yang dihitung ≤ taraf signifikansi
sebesar 0.05 Sig ≤ �
0.05
b. Terima H0 jika nilai probabilitas yang dihitung taraf signifikansi 0.05 Sig
�
0.05
.
Tabel 4.46 Koefisien t hitung
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
7.950 2.034
3.909 .000
motivasi kerja .179
.038 .483
4.662 .000
kepuasan kerja .155
.057 .282
2.719 .008
a. Dependent Variable: prestasi kerja
Sumber: Olahan Data Software Statistik, 2015
Pada tabel 4.46 dapat dilihat hasil pengujian statistik t sehingga dapat menjelaskan pengaruh variabel independen secara parsial. Dari tabel regresi
dapat dilihat besarnya t hitung untuk variabel motivasi kerja sebesar 4,662 dengan nilai signifikansi 0,00. Signifikansi menunjukkan angka
≤ 0,05 0,00 ≤ 0,05, maka H0 di tolak Ha di terima, artinya motivasi memiliki pengaruh
yang signifikan terhadap prestasi kerja. Tabel di atas menunjukkan besarnya t hitung untuk variabel kepuasan
kerja sebesar 2,719 dengan nilai signifikansi 0,008. Signifikansi menunjukkan angka
≤ 0,05 0,008 ≤ 0,005, maka H0 di tolak dan Ha di terima. Maka dapat di ambil kesimpulan bahwa motivasi kerja dan kepuasan
kerja masing-masing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap prestasi kerja secara individual.
4.3.5 Pembahasan
