Pengolahan Menggunakan Analisis Linier Berganda
Quality of Work Life yang terdiri dari restrukturisasi kerja, partisipasi, sistem imbalan, dan lingkungan kerja secara bersama-sama terhadap semangat kerja.
Oleh karena jumlah variabel bebas pada regresi berganda ini terdapat sebanyak lima buah maka proses pengolahan data dibantu dengan program
komputer untuk pengolahan statistik yaitu SPSS.
5.2.5.1.Pengujian Hipotesis Variabel Restrukturisasi Kerja terhadap Semangat Kerja
Persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel restrukturisasi kerja terhadap semangat kerja dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1,1
+ b
2
X
1,2
+ b
3
X
1,3
+ b
4
X
1,4
+ b
5
X
1,5
Dimana: Y = variabel semangat kerja
X
1,1
= variabel pengaturan jadwal kerja X
1,2
= variabel kesempatan menerapkan keterampilan X
1,3
= variabel kesempatan meningkatkan keterampilan X
1,4
= variabel ketersediaan SOP, peraturan, pengarahan, bimbinngan X
1,5
= variabel kesempatan unjuk kemampuan a = konstanta
b
1
= koefisien korelasi X
1,1
b
2
= koefisien korelasi X
1,2
b
3
= koefisien korelasi X
1,3
b
4
= koefisien korelasi X
1,4
b
5
= koefisien korelasi X
1,5
Langkah selanjutnya adalah sebagi berikut: 1. Menghitung nilai a, b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
. Dari persamaan Y = a + b
1
X
1,1
+ b
2
X
1,2
+ b
3
X
1,3
+ b
4
X
1,4
+ b
5
X
1,5
, maka dapat dicari nilai koefisien regresinya. Untuk mendapatkan nilai tersebutdapat diperoleh melalui pengolahan data dengan
menggunakan software SPSS dengan taraf signifikan = 0,05. Contoh perhitungan manual untuk pengujian hipotesis variabel restrukturisasi
kerja terhadap semangat kerja. Y = a + b
1
X
1,1
+ b
2
X
1,2
+ b
3
X
1,3
+ b
4
X
1,4
+ b
5
X
1,5
X
1,1
= 420 X
1,4 2
= 1812 X
1,2
x X
1,5
= 1883 X
1,2
= 425 X
1,5 2
= 1905 X
1,2
x Y = 17830 X
1,3
= 419 X
1,1
x X
1,2
= 1852 X
1,3
x X
1,4
= 1813 X
1,4
= 416 X
1,1
x X
1,3
= 1827 X
1,3
x X
1,5
= 1856 X
1,5
= 427 X
1,1
x X
1,4
= 1816 X
1,3
x Y = 17559 Y = 4069
X
1,1
x X
1,5
= 1863 X
1,4
x X
1,5
= 1846 X
1,1 2
= 1850 X
1,1
x Y = 17608 X
1,4
x Y = 17421 X
1,2 2
= 1891 X
1,2
x X
1,3
= 1857 X
1,5
x Y = 17928 X
1,3 2
= 1839 X
1,2
x X
1,4
= 1835 n = 97
Kemudian nilai-nilai tersebut dimasukkan ke dalam persamaan berikut 97a + 420 b
1
+ 425 b
2
+ 419 b
3
+ 416 b
4
+ 427 b
5
= 4069 420 a + X
1,1 2
b
1
+ X
1,1
x X
1,2
b
2
+ X
1,1
x X
1,3
b
3
+ X
1,1
x X
1,4
b
4
+ X
1,1
x X
1,5
b
5
= X
1,1
x Y
425 a + X
1,1
x X
1,2
b
1
+ X
1,2 2
b
2
+ X
1,2
x X
1,3
b
3
+ X
1,2
x X
1,4
b
4
+ X
1,2
x X
1,5
b
5
= X
1,2
x Y 419 a + X
1,1
x X
1,3
b
1
+ X
1,2
x X
1,3
b
2
+ X
1,3 2
b
3
+ X
1,3
x X
1,4
b
4
+ X
1,3
x X
1,5
b
5
= X
1,3
x Y 416 a + X
1,1
x X
1,4
b
1
+ X
1,2
x X
1,4
b
2
+ X
1,3
x X
1,4
b
3
+ X
1,4 2
b
4
+ X
1,4
x X
1,5
b
5
= X
1,4
x Y 427 a + X
1,1
x X
1,5
b
1
+ X
1,2
x X
1,5
b
2
+ X
1,3
x X
1,5
b
3
+ X
1,4
x X
1,5
b
4
+ X
1,5 2
b
5
= X
1,5
x Y Dari rumusan di atas, maka didapatkan persamaan sebagai berikut
97a + 420 b
1
+ 425 b
2
+ 419 b
3
+ 416 b
4
+ 427 b
5
= 4069 .1 420 a + 1850 b
1
+ 1852 b
2
+ 1827 b
3
+ 1816 b
4
+ 1863 b
5
= 17608 .2 425 a + 1852 b
1
+ 1891 b
2
+ 1857 b
3
+ 1835 b
4
+ 1883 b
5
= 17830 .3 419 a + 1827 b
1
+ 1857 b
2
+ 1839 b
3
+ 1813 b
4
+ 1856 b
5
= 17559 .4 416 a + 1816 b
1
+ 1835 b
2
+ 1813 b
3
+ 1812 b
4
+ 1846 b
5
= 17421 .5 427 a + 1863 b
1
+ 1883 b
2
+ 1856 b
3
+ 1846 b
4
+ 1905 b
5
= 17928 .6 Eliminasi persamaan 23
420 a + 1850 b
1
+ 1852 b
2
+ 1827 b
3
+ 1816 b
4
+ 1863 b
5
= 17608 425 a + 1852 b
1
+ 1891 b
2
+ 1857 b
3
+ 1835 b
4
+ 1883 b
5
= 17830 8410 b
1
- 7120 b
2
- 3465 b
3
+ 1100 b
4
+ 915 b
5
= -5200 .7
Eliminasi persamaan 34 425 a + 1852 b
1
+ 1891 b
2
+ 1857 b
3
+ 1835 b
4
+ 1883 b
5
= 17830 419 a + 1827 b
1
+ 1857 b
2
+ 1839 b
3
+ 1813 b
4
+ 1856 b
5
= 17559 - 487 b
1
+ 3104 b
2
- 3492 b
3
- 1660 b
4
+ 177 b
5
= 8195 .8
Eliminasi persamaan 45 419 a + 1827 b
1
+ 1857 b
2
+ 1839 b
3
+ 1813 b
4
+ 1856 b
5
= 1755 416 a + 1816 b
1
+ 1835 b
2
+ 1813 b
3
+ 1812 b
4
+ 1846 b
5
= 17421 - 872 b
1
+ 3647 b
2
+ 5377 b
3
- 5020 b
4
- 1378 b
5
= 5145 .9
Eliminasi persamaan 56 416 a + 1816 b
1
+ 1835 b
2
+ 1813 b
3
+ 1812 b
4
+ 1846 b
5
= 17421 427 a + 1863 b
1
+ 1883 b
2
+ 1856 b
3
+ 1846 b
4
+ 1905 b
5
= 17928 424 b
1
+ 217 b
2
+ 2055 b
3
+ 5788 b
4
- 4238 b
5
= - 19281 .10
Eliminasi persamaan 810 - 487 b
1
+ 3104 b
2
- 3492 b
3
- 1660 b
4
+ 177 b
5
= 8195 424 b
1
+ 217 b
2
+ 2055 b
3
+ 5788 b
4
- 4238 b
5
= - 19281 1421775 b
2
- 479823 b
3
+ 2114916 b
4
- 1988858 b
5
= -5915167 .11
Eliminasi persamaan 78 8410 b
1
- 7120 b
2
- 3465 b
3
+ 1100 b
4
+ 915 b
5
= -5200 - 487 b
1
+ 3104 b
2
- 3492 b
3
- 1660 b
4
+ 177 b
5
= 8195 22637200 b
2
- 31055175 b
3
+ 13424900 b
4
+ 1934175 b
5
= 66387550 .12
Eliminasi persamaan 89 - 487 b
1
+ 3104 b
2
- 3492 b
3
- 1660 b
4
+ 177 b
5
= 8195 872 b
1
+ 3647 b
2
+ 5377 b
3
- 5020 b
4
- 1378 b
5
= 5145 930599 b
2
- 5663623 b
3
+ 997220 b
4
+ 825430 b
5
= 4640425 .13
Eliminasi persamaan 1113 1421775 b
2
- 479823 b
3
+ 2114916 b
4
- 1988858 b
5
= -5915167 1421775
930599 b
2
- 5663623 b
3
+ 997220 b
4
+ 825430 b
5
= 4640425 930599
b
2
0,337 b
3
+ 1,488 b
4
1,399 b
5
= - 4,160 .14 b
2
6,086 b
3
+ 1,072 b
4
+ 0,887 b
5
= 4,986 .15 5,749 b
3
+ 0,416 b
4
- 2,246 b
5
= - 9,146 .16
Eliminasi persamaan 1213 b
2
1,372 b
3
- 0,593 b
4
+ 0,085 b
5
= 2,933 .17 b
2
6,086 b
3
+ 1,072 b
4
+ 0,887 b
5
= 4,986 4,714 b
3
- 1,665 b
4
- 0,802 b
5
= - 2,053 .18
Eliminasi persamaan 1417 b
2
0,337 b
3
+ 1,488 b
4
1,399 b
5
= - 4,160 b
2
1,372 b
3
- 0,593 b
4
+ 0,085 b
5
= 2,933 1,035 b
3
+ 2,081b
4
- 1,484 b
5
= - 7,093 .19
Eliminasi persamaan 1618 b
3
+ 0,072 b
4
- 0,391 b
5
= - 1,591 b
3
- 0,353 b
4
- 0,170 b
5
= - 0,436 0,425 b
4
- 0,221 b
5
= - 1,155 .20
Eliminasi persamaan 1819 b
3
- 0,353 b
4
- 0,170 b
5
= - 0,436 b
3
+ 2,011 b
4
- 1,434 b
5
= - 6,853 - 2,364 b
4
- 1,264 b
5
= 6,417 .21
Eliminasi persamaan 2021 b
4
- 0,52 b
5
= - 0,807 b
4
+ 0,535 b
5
= - 2,714 1,055 b
5
= 1,907
b
5
= 1,807
b
4
+ 0,535 b
5
= - 2,714 b
4
+ 0,535 1,807 = - 2,714 b
4
= - 2,714 + 0,968
b
4
= -1, 749
1,035 b
3
+ 2,081b
4
- 1,484 b
5
= - 7,093 1,035 b
3
+ 2,081-1,749 - 1,484 1,807 = - 7,093
b
3
= - 0,746
b
2
1,372 b
3
- 0,593 b
4
+ 0,085 b
5
= 2,933 b
2
1,372 -0,746 - 0,593 -1,749 + 0,085 1,807 = 2,933
b
2
= 0,717
872 b
1
+ 3647 b
2
+ 5377 b
3
- 5020 b
4
- 1378 b
5
= 5145 872 b
1
+ 3647 0,717 + 5377 - 0,746 - 5020 -1, 749 - 1378 1,807 = 5145
b
1
= -0,286
427 a + 1863 b
1
+ 1883 b
2
+ 1856 b
3
+ 1846 b
4
+ 1905 b
5
= 17928 427 a + 1863 -0,286 + 1883 0,717 + 1856 - 0,746 + 1846 -1, 749
+ 1905 1,807 = 17928
a = 42,814
maka Y = 42,814 - 0,286X
1,1
+ 0,717X
1,2
- 0,746X
1,3
- 1,749X
1,4
+ 1,807X
1,5
Cara perhitungan manual untuk menguji signifikansi persamaan regresi dengan F test uji F
a. Menghitung jumlah kuadrat simpangan masing-masing nilai dengan rata- ratanya dari regresi Sum of Square ba.
SS dari regresi = 97,944 b. Menghitung Mean Square dari regresi MS ab, yaitu hasil bagi SS
ba
dengan jumlah derajat kebebasannya k.
MS dari regresi = SSk = 97,9445 = 19,589
c. Menghitung Sum of Square sisa SS sisa = 1530,799
d. Menghitung Mean Square sisa, yaitu hasil bagi SS
sisa
dengan derajat kebebasan sisa n-k-1.
MS sisa = SSk = 1530,79991 = 16,822
e. Menghitung nilai F, yaitu hasil bagi dari Mean Square dari regresi MS ba dengan Mean Square sisa.
F = MS regresi MS sisa F = 19,58916,822
F = 1,164
Untuk lebih jelasnya, hasil dapat ditunjukkan dengan menggunakan software SPSS yang terlihat pada tabel 5.56
Hasil perhitungan nilai koefisien regresi dapat dilihat pada tabel 5.56.
Tabel 5.56. Nilai Koefisien Regresi Koefisien Regresi
Konstanta
X
1,1
= -0,286 42,814
X
1,2
= 0,717 X
1,3
= -0,746 X
1,4
= -1,749 X
1,5
= 1,807
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Dari tabel 5.56 hasil pengolahan SPSS di atas maka dapat diketahui: Nilai a = 42,814
Nilai b
1
= -0,286 Nilai b
2
= 0,717 Nilai b
3
= -0,746 Nilai b
4
= -1,749 Nilai b
5
= 1,807 Maka persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel
restrukturisasi kerja terhadap semangat kerja adalah sebagai berikut: Y = 42,814 - 0,286X
1,1
+ 0,717X
1,2
- 0,746X
1,3
- 1,749X
1,4
+ 1,807X
1,5
2. Menghitung variasi kekeliruan taksiran Standart Error Estimate. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh nilai SEE = 4,101
3. Menghitung besarnya koefisien determinasi R
2
. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh R
2
= 0,060
4. Menguji signifikansi persamaan regresi dengan F test uji F
a. Menghitung jumlah kuadrat simpangan masing-masing nilai dengan rata- ratanya dari regresi Sum of Square ba.
b. Menghitung Mean Square dari regresi MS ab, yaitu hasil bagi SS
ba
dengan jumlah derajat kebebasannya k. c. Menghitung Sum of Square sisa
d. Menghitung Mean Square sisa, yaitu hasil bagi SS
sisa
dengan derajat kebebasan sisa n-k-1.
e. Menghitung nilai F, yaitu hasil bagi dari Mean Square dari regresi MS ba dengan Mean Square sisa.
Keseluruhan langkah perhitungan ini dapat dilihat hasilnya pada tabel 5.57
Tabel 5.57. Hasil Perhitungan Nilai F Nilai
Dk SS
MS F
Regresi ba 5
97,944 19,589
1,164
Residual
91 1530,799
16,822
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Sehingga diperoleh nilai F hitung adalah 1,164. Sementara berdasarkan tabel F nilai dari F tabel adalah 2,21
f. Membandingkan nilai dari F hitung dengan F tabel, lalu ditarik suatu kesimpulan. Dari nilai hitung F dan F tabel di atas maka dapat diketahui bahwa F
hitung F tabel, sehingga dapat disimpulkan bahwa H
1
ditolak. Artinya bahwa variabel restruturisasi kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap semangat kerja.
5.2.5.2.Pengujian Hipotesis Variabel Partisipasi terhadap Semangat Kerja
Persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel partisipasi terhadap semangat kerja dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
2,1
+ b
2
X
2,2
+ b
3
X
2,3
+ b
4
X
2,4
+ b
5
X
2,5
Dimana: Y = variabel semangat kerja
X
2,1
= variabel kemampuan meningkatkan komunikasi internal dan kelompok X
2,2
= variabel kemampuan meningkatkan koordinasi X
2,3
= variabel kemampuan meningkatkan komunikasi X
2,4
= variabel kemampuan meningkatkan kapabilitas X
2,5
= variabel kemampuan melibatkan diri dalam proses pembuatan berbagai keputusan organisasional secara proporsional
a = konstanta b
1
= koefisien korelasi X
2,1
b
2
= koefisien korelasi X
2,2
b
3
= koefisien korelasi X
2,3
b
4
= koefisien korelasi X
2,4
b
5
= koefisien korelasi X
2,5
Langkah selanjutnya adalah sebagi berikut: 1. Menghitung nilai a, b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
. Dari persamaan Y = a + b
1
X
2,1
+ b
2
X
2,2
+ b
3
X
2,3
+ b
4
X
2,4
+ b
5
X
2,5
, maka dapat dicari nilai koefisien regresinya. Untuk mendapatkan nilai tersebut dapat diperoleh melalui pengolahan data dengan
menggunakan software SPSS dengan taraf signifikan = 0,05.
Hasil perhitungan nilai koefisien regresi dapat dilihat pada tabel 5.58.
Tabel 5.58. Nilai Koefisien Regresi Koefisien Regresi
Konstanta
X
2,1
= -1,155
50,728 X
2,2
= 2,846 X
2,3
=-0,558 X
2,4
= -2,601 X
2,5
= -0,403
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Dari tabel 5.58 hasil pengolahan SPSS di atas maka dapat diketahui: Nilai a = 50,728
Nilai b
1
= -1,155 Nilai b
2
= 2,846 Nilai b
3
= -0,558 Nilai b
4
= -2,601 Nilai b
5
= -0,403 Maka persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel
partisipasi terhadap semangat kerja adalah sebagai berikut: Y = 50,728 -1,155X
2,1
+ 2,846X
2,2
-0,558X
2,3
-2,601X
2,4
-0,403X
2,5
2. Menghitung variasi kekeliruan taksiran Standart Error Estimate. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh nilai SEE = 3,926
3. Menghitung besarnya koefisien determinasi R
2
. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh R
2
= 0,139 4. Menguji signifikansi persamaan regresi dengan F test uji F
a. Menghitung jumlah kuadrat simpangan masing-masing nilai dengan rata- ratanya dari regresi Sum of Square ba.
b. Menghitung Mean Square dari regresi MS ab, yaitu hasil bagi SS
ba
dengan jumlah derajat kebebasannya k. c. Menghitung Sum of Square sisa
d. Menghitung Mean Square sisa, yaitu hasil bagi SS
sisa
dengan derajat kebebasan sisa n-k-1.
e. Menghitung nilai F, yaitu hasil bagi dari Mean Square dari regresi MS ba dengan Mean Square sisa.
Keseluruhan langkah perhitungan ini dapat dilihat hasilnya pada tabel 5.59.
Tabel 5.59. Hasil Perhitungan Nilai F Nilai
Dk SS
MS F
Regresi ba 5
226,326 45,265
2,937 Residual
91 1402,416
15,411
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Sehingga diperoleh nilai F hitung adalah 2,937. Sementara berdasarkan tabel F nilai dari F tabel adalah 2,21.
f. Membandingkan nilai dari F hitung dengan F tabel, lalu ditarik suatu kesimpulan. Dari nilai hitung F dan F tabel di atas maka dapat diketahui
bahwa F hitung F tabel, sehingga dapat disimpulkan bahwa Hi diterima. Artinya bahwa variabel partisipasi berpengaruh signifikan terhadap
semangat kerja.
5.2.5.3.Pengujian Hipotesis Variabel Sistem Imbalan terhadap Semangat Kerja
Persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel sistem imbalan terhadap semangat kerja dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
3,1
+ b
2
X
3,2
+ b
3
X
3,3
+ b
4
X
3,4
+ b
5
X
3,5
Dimana: Y = variabel semangat kerja
X
3,1
= variabel kebutuhan hidup X
3,2
= variabel jaminan kelangsungan bekerjapenghasilan X
3,3
= variabel kesesuaian imbalan dengan tugas dan tanggung jawab X
3,4
= variabel kesesuaian gaji dengan kebutuhan pekerja X
3,5
= variabel peranan pekerjaanpenghasilan yang diperoleh bagi ekonomi keluarga pekerja
a = konstanta b
1
= koefisien korelasi X
3,1
b
2
= koefisien korelasi X
3,2
b
3
= koefisien korelasi X
3,3
b
4
= koefisien korelasi X
3,4
b
5
= koefisien korelasi X
3,5
Langkah selanjutnya adalah sebagi berikut: 1. Menghitung nilai a, b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
. Dari persamaan Y = a + b
1
X
3,1
+ b
2
X
3,2
+ b
3
X
3,3
+ b
4
X
3,4
+ b
5
X
3,5
, maka dapat dicari nilai koefisien regresinya. Untuk
mendapatkan nilai tersebut dapat diperoleh melalui pengolahan data dengan menggunakan software SPSS dengan taraf signifikan = 0,05.
Hasil perhitungan nilai koefisien regresi dapat dilihat pada tabel 5.60.
Tabel 5.60. Nilai Koefisien Regresi Koefisien Regresi
Konstanta
X
3,1
= 1,525
39,470 X
3,2
= 0,304 X
3,3
= -2,339 X
3,4
= -0,376 X
3,5
= 1,347
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Dari tabel 5.60 hasil pengolahan SPSS di atas maka dapat diketahui: Nilai a = 39,470
Nilai b
1
= 1,525 Nilai b
2
= 0,304 Nilai b
3
= -2,339 Nilai b
4
= -0,376 Nilai b
5
= 1,347 Maka persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel sistem
imbalan terhadap semangat kerja adalah sebagai berikut: Y = 39,470 + 1,525X
3,1
+ 0,304X
3,2
- 2,339X
3,3
- 0,376X
3,4
+ 1,347X
3,5
2. Menghitung variasi kekeliruan taksiran Standart Error Estimate. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh nilai SEE = 3,894
3. Menghitung besarnya koefisien determinasi R
2
. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh R
2
= 0,153 4. Menguji signifikansi persamaan regresi dengan F test uji F
a. Menghitung jumlah kuadrat simpangan masing-masing nilai dengan rata- ratanya dari regresi Sum of Square ba.
b. Menghitung Mean Square dari regresi MS ab, yaitu hasil bagi SS
ba
dengan jumlah derajat kebebasannya k. c. Menghitung Sum of Square sisa
d. Menghitung Mean Square sisa, yaitu hasil bagi SS
sisa
dengan derajat kebebasan sisa n-k-1.
e. Menghitung nilai F, yaitu hasil bagi dari Mean Square dari regresi MS ba dengan Mean Square sisa.
Keseluruhan langkah perhitungan ini dapat dilihat hasilnya pada tabel 5.61
Tabel 5.61. Hasil Perhitungan Nilai F Nilai
dk SS
MS F
Regresi ba 5
248,684 49,737
3,280 Residual
91 1380,058
15,165
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Sehingga diperoleh nilai F hitung adalah 3,280. Sementara berdasarkan tabel F nilai dari F tabel adalah 2,21.
f. Membandingkan nilai dari F hitung dengan F tabel, lalu ditarik suatu kesimpulan. Dari nilai hitung F dan F tabel di atas maka dapat diketahui
bahwa F hitung F tabel, sehingga dapat disimpulkan bahwa Hi diterima.
Artinya bahwa variabel sistem imbalan berpengaruh signifikan terhadap semangat kerja.
5.2.5.4.Pengujian Hipotesis Variabel Lingkungan Kerja terhadap Semangat Kerja
Persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel lingkungan kerja terhadap semangat kerja dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
4,1
+ b
2
X
4,2
+ b
3
X
4,3
+ b
4
X
4,4
+ b
5
X
4,5
Dimana: Y = variabel semangat kerja
X
4,1
= variabel kondisi keamanan lingkungan kerja X
4,2
= variabel jaminan kebersihan dan kesehatan lingkungan kerja X
4,3
= variabel kondisi umum kenyamanan di lingkungan kerja X
4,4
= variabel jaminan keselamatan kerja X
4,5
= variabel dukungan kondisi lingkungan terhadap keberhasilan kerja a = konstanta
b
1
= koefisien korelasi X
4,1
b
2
= koefisien korelasi X
4,2
b
3
= koefisien korelasi X
4,3
b
4
= koefisien korelasi X
4,4
b
5
= koefisien korelasi X
4,5
Langkah selanjutnya adalah sebagi berikut:
1. Menghitung nilai a, b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
. Dari persamaan Y = a + b
1
X
4,1
+ b
2
X
4,2
+ b
3
X
4,3
+ b
4
X
4,4
+ b
5
X
4,5
, maka dapat dicari nilai koefisien regresinya. Untuk mendapatkan nilai tersebut dapat diperoleh melalui pengolahan data dengan
menggunakan software SPSS dengan taraf signifikan = 0,05. Hasil perhitungan nilai koefisien regresi dapat dilihat pada tabel 5.62.
Tabel 5.62. Nilai Koefisien Regresi Koefisien Regresi
Konstanta
X
4,1
= -1,377
49,622 X
4,2
= 0,216 X
4,3
= 0,456 X
4,4
= 0,317 X
4,5
= -1,285
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Dari tabel 5.62 hasil pengolahan SPSS di atas maka dapat diketahui: Nilai a = 49,622
Nilai b
1
= -1,377 Nilai b
2
= 0,216 Nilai b
3
= 0,456 Nilai b
4
= 0,317 Nilai b
5
= -1,285 Maka persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh variabel
lingkungan kerja terhadap semangat kerja adalah sebagai berikut: Y = 49,622 - 1,377X
4,1
+ 0,216X
4,2
+ 0,456X
4,3
+ 0,317X
4,4
- 1,285X
4,5
2. Menghitung variasi kekeliruan taksiran Standart Error Estimate. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh nilai SEE = 4,115
3. Menghitung besarnya koefisien determinasi R
2
. Dari hasil pengolahan data dengan SPSS diperoleh R
2
= 0,054 4. Menguji signifikansi persamaan regresi dengan F test uji F
a. Menghitung jumlah kuadrat simpangan masing-masing nilai dengan rata- ratanya dari regresi Sum of Square ba.
b. Menghitung Mean Square dari regresi MS ab, yaitu hasil bagi SS
ba
dengan jumlah derajat kebebasannya k. c. Menghitung Sum of Square sisa
d. Menghitung Mean Square sisa, yaitu hasil bagi SS
sisa
dengan derajat kebebasan sisa n-k-1.
e. Menghitung nilai F, yaitu hasil bagi dari Mean Square dari regresi MS ba dengan Mean Square sisa.
Keseluruhan langkah perhitungan ini dapat dilihat hasilnya pada tabel 5.63
Tabel 5.63. Hasil Perhitungan Nilai F Nilai
dk SS
MS F
Regresi ba 5
87,927 17,585
1,039 Residual
91 1540,815
16,932
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS
Sehingga diperoleh nilai F hitung adalah 1,039. Sementara berdasarkan tabel F nilai dari F tabel adalah 2,21.
f. Membandingkan nilai dari F hitung dengan F tabel, lalu ditarik suatu kesimpulan. Dari nilai hitung F dan F tabel di atas maka dapat diketahui
bahwa F hitung F tabel, sehingga dapat disimpulkan bahwa Hi ditolak. Artinya bahwa variabel lingkungan kerja tidak berpengaruh signifikan
terhadap semangat kerja.