BAB IV ANALISA DATA DAN INTERPRETASI
Bab ini akan memberikan gambaran umum tentang subjek penelitian dan hasil penelitian yang berkaitan dengan analisa terhadap data penelitian. Analisa
data pada bab ini berkaitan dengan masalah yang akan dijawab maupun variabel yang diteliti oleh peneliti.
A. Gambaran Subjek Penelitian
Adapun yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah karyawan yang bekerja diperusahaan perkebunan. Total subjek penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini adalah berjumlah 85 orang. Dari 85 orang subjek penelitian diperoleh gambaran subjek berdasarkan jenis kelamin dan usia.
A.1. Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Jenis Kelamin Berdasarkan jenis kelaminnya, maka diperoleh gambaran penyebaran subjek
seperti yang tertera pada tabel 4.1. Tabel 4.1. Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Jumlah N
Persentase Laki-laki
66 orang 77.65
Perempuan 19 orang
22.35 Total
85 orang 100
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa subjek penelitian berjenis kelamin laki-laki sebanyak 66 orang 77.65 dan perempuan sebanyak 19 orang 22.35.
A.2. Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Usia Berdasarkan usianya, maka diperoleh gambaran penyebaran subjek penelitian
seperti yang tertera pada tabel 4.2. Tabel 4.2. Gambaran Subjek Penelitian Berdasarkan Usia
Usia Jumlah N
Persentase 21 – 40 tahun
44 orang 52.76
40 – 60 tahun 41 orang
48.24 Total
85 orang 100
Berdasarkan tabel 8 dapat dilihat bahwa subjek penelitian yang berada pada rentang usia 21 – 40 tahun adalah sebanyak 44 orang 52.76, sementara itu
subjek penelitian yang berada pada rentang usia 40 – 60 tahun adalah sebanyak 41 orang 48.24.
B. Hasil Utama Penelitian
Bagian ini berisikan paparan hasil uji asumsi yakni uji normalitas sebaran dan uji linieritas serta hasil utama penelitian tentang hubungan kesiapan bekerja
dengan semangat kerja yang diolah dengan menggunakan metode statistik analisa regresi sederhana.
Universitas Sumatera Utara
1. Uji Asumsi Penelitian
Sebelum analisa data dilakukan, ada beberapa syarat yang harus dilakukan terlebih dahulu yaitu uji normalitas sebaran dan uji linieritas
untuk melihat apakah data tersebar secara normal dan linier. Pengujian asumsi dan analisis dilakukan dengan menggunakan program komputer
SPSS versi 17.0 for windows. a.
Uji Normalitas Sebaran Uji normalitas ini dilakukan dengan menggunakan uji one sample
kolmogorov-smirnov. Data dikatakan terdistribusi normal jika harga p0.5
Tabel 4.3. Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Kesiapan Berubah
Semangat Kerja
N 85
85 Normal Parameters
a,,b
Mean 117.4118
72.4000 Std.
Deviation 22.77284 17.84804
Most Extreme Differences
Absolute .125
.095 Positive
.083 .095
Negative -.125
-.050 Kolmogorov-Smirnov Z
1.156 .878
Asymp. Sig. 2-tailed .138
.423
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi kesiapan berubah 0.138 0.05 dan semangat kerja 0.423 0.05 lebih besar
dari 0.05 yang berarti bahwa data kesiapan berubah dan semangat kerja terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Linieritas
Uji linieritas garis regresi ini digunakan untuk mengambil keputusan dalam memilih model regresi yang akan digunakan. Uji ini
merupakan persyaratan apakah model regresi dapat digunakan untuk menganalisis data. Untuk menentukan linieritas garis regresi dapat
ditentukan dengan melihat nilai p. Kriteria yang digunakan adalah bila nilai p 0.05 maka persamaan garis regresi disebut linier.
Analisis perhitungan dapat terlihat pada tabel 4.4. di bawah ini. Tabel 4.4. Hasil Uji Linieritas
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. Semangat
Kerja Kesiapan
Berubah Between
Groups Combined
20652.383 45
458.942 2.931 .000 Linearity
9123.519 1 9123.519 58.273 .000
Deviation from Linearity
11528.864 44
262.020 1.674 .052 Within Groups
6106.017 39
156.565 Total
26758.400 84
Dari tabel 10 di atas, maka diketahui bahwa nilai F = 58.273 dan nilai p = 0.00 p 0.05. Hal ini berarti persamaan garis regresi linier.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Durbin-Watson. Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat
hubungan antar residu pada dua pengamatan. Untuk menentukan ada atau tidak adanya hubungan antar residu autokorelasi dilakukan
Universitas Sumatera Utara
dengan melihat nilai Durbin-Watson hitung. Kriteria yang digunakan untuk memutuskan tidak adanya autokorelasi adalah dU D 4-
dU, sebaliknya dikatakan ada autokorelasi apabila D dL atau D 4-dL. Analisis perhitungan dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5. Hasil Uji Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.584
a
.341 .333
14.57630 1.453
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa D = 1.453 dL dL = 1.624
untuk n = 85, k = 1,
σ = 0.05 yang berarti bahwa terdapat auotokorelasi.
d. Uji Homoskedasitas
Uji homoskedasitas dilakukan untuk mengetahui apakah ragam dari setiap galat adalah sama konstan untuk semua nilai dari variabel
bebas. Uji ini dilakukan dengan cara menghadapkan standardized predicted values dari variabel tergantung dengan standardized
residuals. Asumsi homoskedasitas dapat diterima jika diagram pencar terpencar dan tidak menunjukkan pola tertentu. Hasil analisis dapat
dilihat pada grafik di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1. Scatterplot
Gambar scatterplot di atas menunjukkan tidak membentuk pola tertentu yang diartikan bahwa uji homoskedasitas terpenuhi.
2. Hasil Utama Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kesiapan berubah dengan semangat kerja dan melihat besarnya kontribusi variabel bebas
terhadap variabel tergantung. Uji hipotesis penelitian ini dilakukan dengan analisa regresi. Kriteria yang digunakan apabila nilai p 0.05
maka kedua variabel memiliki pengaruh yang signifikan. Hasil perhitungan analisa regresi dapat dilihat dalam tabel 4.6. berikut.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6. Hasil Utama Penelitian
Pada tabel dapat dilihat nilai signifikansi adalah 0.000, dengan kriteria p 0.05 maka dapat dikatakan bahwa kesiapan berubah memiliki
pengaruh terhadap semangat kerja. Selanjutnya akan dilihat dan besarnya sumbangan efektif kesiapan berubah terhadap semangat kerja yang dapat
dilihat pada tabel 4.7. berikut. Tabel 4.7. Sumbangan Efektif Variabel Kesiapan Berubah
Dengan melihat nilai R = 0.584 yang bertanda positif maka dapat dikatakan bahwa hubungan variabel kesiapan berubah terhadap semangat
kerja adalah searah yang artinya semakin tinggi kesiapan berubah maka semakin tinggi juga semangat kerjanya, begitu juga sebaliknya. Dari tabel
terlihat bahwa koefisien determinan R square adalah sebesar 0.341, hal ini berarti bahwa kesiapan berubah dapat menjelaskan 34.1 variabel
semangat kerja. Model
Sum of Squares
df Mean
Square F
Sig. 1
Regression 18.850
1 18.850 42.941
.000
a
Residual 36.436
83 .439
Total 55.286
84
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.584
a
.341 .333
.66256
Universitas Sumatera Utara
Model persamaan regresi dapat dibuat dengan melihat tabel 4.8. berikut. Tabel 4.8. Model Persamaan Regresi
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.849 .380
2.235 .028 KesiapanBeru
bah .686
.105 .584 6.553 .000
Pada tabel 4.8. di atas dapat diketahui bahwa nilai koefisien konstanta B adalah sebesar 0.849 dan nilai koefisien variabel adalah
0.686 sehingga model persamaan regresi estimasi linier yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Y = 0.849 + 0.686 X
Dari persamaan garis di atas, dapat diartikan bahwa bila variabel X diganti dengan suatu satuan akan menyebabkan peningkatan pada
variabel Y. Hal ini berarti jika variabel kesiapan berubah bernilai 1, maka semangat kerja adalah sebesar 1.535 satuan.
C. Kategorisasi Skor Penelitian