Pembahasan Hasil Penelitian Model Kedua 1. Pengujian hipotesis
apabila dilihat dari tingkat s Nilai Adjusted R Square pada Tabel 5.5 di atas sebesar 0,326. Hal ini menunjukkan bahwa 32,6 variabel X1, X2,
X3 secara parsial dan simultan berpengaruh pada Y dapat diterima.
5.4. Pembahasan Hasil Penelitian Model Kedua 5.4.1. Pengujian hipotesis
Hasil pengujian hipotesis yang menyatakan terdapat pengaruh kinerja dosen terhadap kinerja fakultas di fakultas USU tidak dapat diterima.
5.4.1.1. Analisis koefisien determinasi R
2
. Menurut Nugroho 2005 “koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel
dependen”. Dengan bantuan olahan program SPSS koefisien determinasi R
2
terletak pada tabel model Summary dan tertulis R Square. Namun menurut Nugroho 2005 menyebutkan “....untuk regresi linier berganda sebaiknya
menggunakan R Square yang sudah disesuaikan atau tertulis Adjusted R Square karena disesuaikan dengan jumlah variabel independen yang digunakan dalam
penelitian. Nilai R Square dikatakan baik jika di atas 0,5 karena nilai R Square berkisar antara 0 sampai dengan 1.
Pengujian goodness of fit dilakukan untuk menentukan kelayakan suatu
model regresi, karena variabel penelitian lebih dari dua variabel maka kelayakan tersebut dapat dilihat dari nilai Adjusted R Square. Nilai Adjusted R Square yang
diperoleh dari hasil pengolahan data dapat dilihat pada Tabel 5.10 di bawah ini:
pdf M achine - is a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Ge t your s now
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your product a lot easier t o use and m uch preferable t o Adobes A.Sar r as - USA
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Tabel 5.10. Pengujian goodness of fit
Model Summary Model
R R Square
Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate 1
.047
a
.002 -.010
.04723 a. Predictors: Constant, ln_Y1
Sumber: Data DiolahOutput SPSS Lampiran X
Nilai R Square pada Tabel 5.10 di atas sebesar 0,002. Hal ini menunjukkan bahwa 2 variabel Y1 berpengaruh pada Y2 dapat diterima
sedangkan sisanya sebesar 98 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dijelaskan oleh model penelitian ini.
5.4.1.2. Uji parsial uji-t. Priyatno 2008 menyebutkan “uji t digunakan untuk mengetahui apakah
model regresi variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen”. Dengan tingkat signifikansi dalam penelitian ini
menggunakan alpha 5 atau 0,05 maka hasil uji t dapat dihitung dengan bantuan program SPSS dapat dilihat pada tabel t hitung tabel Coefficients. Nilai dari uji t
hitung dapat dilihat dari p-value pada kolom Sig. pada masing-masing variabel independen, jika p-value lebih kecil dari level of significant yang ditentukan atau
t hitung pada kolom t lebih besar dari t tabel dihitung dari two-tailed α = 5 df- k, k merupakan jumlah variabel independen, maka nilai variabel independen
secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen dalam arti Ha diterima dan Ho ditolak, dengan kata lain, terdapat pengaruh antara variabel
independen terhadap variabel dependen, begitu jika p-value lebih besar dari level of significant yang ditentukan atau t hitung pada kolom t lebih kecil dari t tabel
dihitung dari two-tailed α = 5 df-k, k merupakan jumlah variabel independen,
pdf M achine - is a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Ge t your s now
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your product a lot easier t o use and m uch preferable t o Adobes A.Sar r as - USA
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
maka nilai variabel independen secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen dalam arti Ha ditolak dan Ho diterima, dengan kata
lain, tidak terdapat pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Secara parsial variabel Y1 tidak berpengaruh signifikan terhadap Y2. Hal tersebut tergambar dalam Tabel 5.11 berikut:
Tabel 5.11. Hasil perhitungan uji T
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B Std. Error
Beta t
Sig. 1
Constant 1.667
.157 10.592
.000 ln_Y1
-.018 .042
-.047 -.430
.668 a. Dependent Variable: ln_Y2
Sumber: Data DiolahOutput SPSS Lampiran
Dari tabel coefficient di atas maka model regresi yang dapat dibentuk:
Y = 1.667 - 0.018X
1
+ ε
Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa t
hitung
variabel X
1
sebesar - 0.430 sedangkan t
tabel
pada tingkat keyakinan 95 adalah 1,980 0.430 1,980. Karena t
hitung
t
tabel
maka H ditolak. Dengan demikian tidak terdapat pengaruh
variabel kinerja dosen terhadap kinerja fakultas. Hasil uji dari Penelitian Model Kedua dapat diketahui, diketahui nilai t
hitung dari masing-masing variabel independen secara parsial variabel Y1 tidak berpengaruh terhadap variabel Y2 yaitu: Variabel Sertifikasi Dosen X1 sebesar -
0.430 sedangkan t
tabel
pada tingkat keyakinan 95 adalah 1,980 0.430 1,980. Karena t
hitung
t
tabel
maka H ditolak. Dengan demikian tidak terdapat pengaruh
secara signifikan antara variabel kinerja dosen Y1 terhadap kinerja fakultas Y2
pdf M achine - is a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Ge t your s now
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your product a lot easier t o use and m uch preferable t o Adobes A.Sar r as - USA
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
maka H0 ditolak. Dengan demikian tidak terdapat pengaruh variabel kinerja dosen terhadap kinerja fakultas, kinerja dosen tidak mempengaruhi kinerja Fakultas
Universitas Sumatera Utara.
pdf M achine - is a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Ge t your s now
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your product a lot easier t o use and m uch preferable t o Adobes A.Sar r as - USA
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA