Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Dimana : Y
= Produktivitas Kerja Karyawan a
= Konstanta b
1,
b
2
= Koefisien regresi berganda X
1
= Stres Kerja X
2
= Motivasi e
= Standard Error
3.10.3 Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan cara merumuskan dan menafsirkan data yang ada sehingga memberikan gambaran yang jelas
melalui pengumpulan, penyusunan, dan penganalisaan data sehingga dapat diketahui gambaran data penelitian yang sedang diteliti.
3.10.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis berdasarkan model regresi yang sudah memenuhi syarat asumsi klasik, kemudian dianalisis dengan cara sebagai
berikut : 1.
Uji Signifikansi Simultan Uji-F Uji-F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
H : b
1,
b
2
= 0, artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh
yang positif dan signifikan dari variabel stres kerja X
1
dan motivasi X
2
terhadap variabel produktivitas kerja karyawan Y. H
1
: b
1,
b
2
≠ 0, artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel stres kerja X
1
dan motivasi X
2
terhadap variabel produktivitas kerja karyawan Y. Kriteria pengambilan keputusan:
H diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
H
1
diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
2. Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji-t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel secara individual terhadap variabel terikat.
H : b
1
= b
2
= 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel stres kerja X
1
dan motivasi X
2
terhadap variabel produktivitas kerja karyawan Y. H
: b
1
≠ b
2
≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel stres kerja X
1
dan motivasi X
2
terhadap variabel produktivitas kerja karyawan Y.
Kriteria pengambilan keputusan: H
diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5
H
a
diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5
Universitas Sumatera Utara
3. Koefisien Determinasi R²
Koefisien determinasi R² pada intinya mengukur seberapa kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat. Jika R²
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X
1
dan X
2
adalah besar terhadap variabel terikat Y. Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk
menerangkan pengaruh variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika R² semakin kecil mendekati nol maka dapat
dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X
1
dan X
2
terhadap variabel terikat Y semakin kecil. Hal ini berarti model yang
digunakan tidak kuat.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
