48
3.4.1. Analisis Deskriptif Persentase
Analisis deskriptif persentase digunakan untuk mendeskripsikan data yang ada pada penelitian. Metode ini
digunakan untuk mengetahui seberapa besar alternatif jawaban dari tiap-tiap indikator yang terdiri dari variabel X dan Y. Rumus yang
digunakan adalah :
dimana : NP = nilai persentase
R = skor nyata yang diraih
SM = skor ideal Pudiastuti, 2009:43
Selanjutnya nilai yang diperoleh dibandingkan dengan kriteria persentase untuk ditarik kesimpulan. Adapun langkahnya
adalah sebagai berikut : Langkah-langkah :
1. Menentukan persentase maksimal,
2. Menentukan persentase minimal,
3. Menentukan rentang persentase, Rentang presentase = 100 – 20 = 80
49
4. Menentukan kelas interval Kelas interval dalam penelitian ini dibagi menjadi lima 5,
yaitu : sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah, dan sangat rendah. 5. Menentukan panjang kriteria,
Panjang interval adalah sebesar 16 dan presentase terendah 20 sehingga dapat dibuat kriteria sebagai berikut :
Tabel 3. 5 Kelas Interval
Interval Kriteria
84,00 – 100 Sangat Tinggi
68,00 – 83,99 Tinggi
52,00 – 67,99 Sedang
36,00 – 51,99 Rendah
20,00 – 35,99 Sangat Rendah
Sumber : Data Primer Diolah
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil analisis regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis
dalam penelitian memenuhi asumsi klasik, antara lain adalah data terdistribusi normal, bebas dari multikoliearitas, dan bersifat
homoskedasticity. Persamaan regresi linear harus dilakukan uji asumsi klasik antara lain :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Suatu
50
data berdistribusi normal atau tidak dapat dilihat dengan grafik normal probability plot. Data yang berdistribusi normal maka
pada grafik probability plot akan membentuk suatu garis lurus diagonal dan ploting data akan mengikuti garis diagonal atau
garis 45 derajat. Jika data berdistribusi normal maka garis yang menggambarkan data yang sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya. Uji normalitas selain menggunakan grafik normal
probability plot, dalam pengujian ini juga mengunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan membandingakan nilai signifikasi
Kolmogrov dengan signifikasi alfa pada 0,05. Apabila nilai signifikasi Kolmogorov dari 0,05 maka data berdistribusi
normal.
2. Uji Multikolineritas
Uji multikolineritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam regresi terjadi hubungan antara variabel-variabel bebas
dan hubungan yang terjadi cukup besar. Menurut Nugroho 2005:58, deteksi multikolineritas pada suatu regresi adalah
dengan melihat nilai Variance Inflation factor VIF dan Tolerance. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance
tidak kurang dari 0.1, maka dapat dikatakan regresi terbebas dari multikolineritas. VIF = 1Torerance, jika VIF = 10 maka
51
Tolerance = 110 = 0,1. Semakain tinggi VIF maka semakin rendah Tolerance.
3. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dalam penelitian ini dengan cara melihat grafik scatterplot. Menurut Nugroho 2005:62,
analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan regresi
linier berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika :
1. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar
kembali. 4. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
Selain menggunakan grafik scatterplot, uji heterokedastisitas juga bisa dilakukan dengan uji Glejser.
Menurut Gujarati 2003, uji Glejser mengusulkan untuk meregresi nilai absolute terhadap variabel independen. Data
terbebas dari herorekedastisitas jika p-value pada kolom sig dari masing-masing variabel independen tingkat signifikansi
sebesar 5.
52
1.1.1. Analisis Regresi Linier Berganda
Menurut Nugroho 2005:43, analisis regresi bertujuan untuk menguji hubungan pengaruh antara satu variabel terhadap
variabel lainnya. Teknik analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis
regresi berganda. Analisis regresi berganda merupakan regresi yang memiliki satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel
independen, model persamaan regresi berganda dalam penelitian ini disajikan sebagai berikut:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 Dimana :
Y = Kinerja Pegawai
a = Konstanta
b1 = Koefisien Regresi Motivasi
b2 = Koefisien Regresi Disiplin
X1 = Motivasi
X2 = Disiplin
1.1.2. Uji Hipotesis
Uji hipotesis digunakan untuk membuktikan atau memperjelas tujuan semula apakah ada pengaruh antara variabel
bebas terhadap variabel terikat. Pengujian hipotesis dibagi menjadi dua yaitu:
a. Uji Parsial dengan t-test Uji parsial dengan t-test bertujuan untuk mengetahui
pengaruh masing-masing variabel independen secara individual
53
parsial terhadap variabel dependen Nugroho, 2005:54. Menurut Nugroho 2005:54, hasil uji parsial t-test pada output
SPSS dapat dilihat pada table Coefficients
a
. Nilai dari uji t-test dapat dilihat dari p-value pada kolom sig. pada masing-masing
variabel independen, jika p-value level of significant yang ditentukan berarti signifikan. Ini berarti Ho ditolak dan Ha
diterima. Variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Uji Simultan dengan F-test Uji simultan dengan F-test bertujuan untuk mengetahui
pengaruh secara simultan variabel independen terhadap variabel dependen Nugroho, 2005:53. Menurut Nugroho hasil F-test
pada output SPSS dapat dilihat pada tabel ANOVA. Hasil F-test menujukkan variabel independen secara bersama-sama
berpengaruh terhadap variabel dependen jika p-value pada kolom Sig. dari level of significant yang ditentukan berarti
signifikan. Signifikan di sini berarti variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen.
c. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan
variabel dependen Nugroho, 2005:50. Nilai dari koefisien determinasi R
2
dapat dilihat dalam output SPSS. Bila koefisian
54
determinasi R
2
= 1 maka variabel bebas berpengaruh 100 terhadap variabel terikat. Dalam output SPSS, koefisien
determinasi terletak pada tabel Model Summary
b
dan tertulis R Square, namun untuk regresi linier berganda sebaiknya
menggunakan R Square yang sudah disesuaikan atau tertulis Adjusted R Square karena disesuaikan dengan variabel
independen yang digunakan dalam penelitian Nugroho, 2005:51.
55
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Gambaran Umun Dinas Kehutanan dan Perkebunan Kabupaten
Jepara
Kantor Dinas Kehutanan dan Perkebunan Kabupaten Jepara yang terletak di Jalan Ratu Kalinyamat No. 7 Jepara, merupakan
salah satu instansi pemerintah yang bertugas melaksanakan urusan pemerintahan daerah berdasarkan asas otonomi dan tugas
pembantuan di bidang Kehutanan dan Perkebunan. Dengan jumlah pegawai 70 orang, sangat diharapkan mampu menjadikan salah satu
faktor penunjang peningkatan kualitas bidang kehutanan dan perkebunan Kabupaten Jepara.
Dinas Kehutanan dan Perkebunan Kabupaten Jepara mempunyai tugas pokok melaksanakan urusan pemerintahan daerah
berdasarkan asas otonomi dan tugas pembantuan di bidang Kehutanan dan Perkebunan. Dinas Kehutanan dan Perkebunan
Kabupaten Jepara, dalam rangka menjalankan tugas pokoknya, mempunyai fungsi :
1. Perumusan kebijakan teknis di bidang kehutanan dan perkebunan
Kategori