109
Perhitungan korelasi menggunakan SPSS 12.0 for windows, maka dapat dilihat pada gambar berikut:
Correlations
program_aplika si_penggajian
kinerja_karyaw an
program_aplikasi_pe nggajian
Pearson Correlation 1
.703 Sig. 2-tailed
.000 N
25 25
kinerja_karyawan Pearson Correlation
.703 1
Sig. 2-tailed .000
N 25
25 Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Gambar 4.12 Output Corelasi Pearson
Dengan demikian berdasarkan output gambar 4.12 diatas korelasi yang menunjukkan hubungan antara Program Aplikasi Penggajian dengan Kinerja
Karyawan adalah 0,703 yang berarti Program Aplikasi Penggajian dan Kinerja Karyawan mempunyai keeratan yang kuat.
Berdasarkan kriteria koefisien korelasi Guilford pada tabel 3.6, maka angka tersebut menunjukkan korelasi yang kuat, signifikan dan searah
dikarenakan korelasi bernilai positif. Itu berarti jika Program Aplikasi Penggajian baik maka Kinerja Karyawan juga akan baik.
110
4.2.2 Uji Regresi
Untuk uji regresi dengan mengunakan program SPSS 12.0 for windows maka akan dihasilkan output sebagai berikut :
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
8.339 6.916
1.206 .240
program_aplikasi_pe nggajian
.591 .125
.703 4.739
.000 a Dependent Variable: kinerja_karyawan
Gambar 4.13 Output Regresi
Dari tabel diatas maka dapat diinterprestasikan bahwa jika Program Aplikasi Penggajian dengan Kinerja Karyawan diukur dengan instrumen yang
dikembangkan dalam penelitian ini, maka setiap perubahan skor Program Aplikasi Penggajian sebesar satu satuan dapat diprediksikan bahwa Kinerja Karyawan akan
berubah sebesar 8,339 satuan pada arah yang sama. Selain menggunakan spss juga bisa menggunakan persamaan regresi dari
rumus 3.6 sebagai berikut : Y = a + bx,
Besar a dapat diketahui dengan rumus : a =
Sedangkan besar b dapat diketahui denagan rumus : b =
111
a =
76955,44
1011,19 1358,8156792,38
2576955,44 1358,81
= 77816571,37
77170053,87 1923886
1846364,616
=
646517,5 77521,384
= 8,339 b =
2556792,38 1358,811011,19
2576955,44 1358,81
= 1419809,5
1374015,084 1923886
1846364,616 =
45794,416 77521,384
= 0,591
Persamaan regresi linear Program Aplikasi Penggajian X terhadap Kinerja Karyawan Y, yaitu :
Y= 8,339 + 0,591 X
4.2.3 Koefisien Determinasi
Untuk menghitung besarnya peranan atau pengaruh variabel bebasvariabel independent yaitu Program Aplikasi Penggajian terhadap variabel
tergantungvariabel dependent yaitu
Kinerja Karyawana
maka digunakan uji determinasi dengan rumus 3.5 :
Kd=r
yx
² x 100 = 0,703
2
x 100 = 0,4942 x 100
= 49,42
