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.

BAB VI ANALISIS DAN EVALUASI

6.1. Analisis

6.1.1. Pengujian Hipotesis Variabel Restrukturisasi Kerja terhadap Semangat Kerja

Setelah dilakukan pengolahan data dengan menggunakan analisis regresi berganda maka diperoleh hasil seperti pada Tabel 6.1. Tabel 6.1. Rangkuman Hasil Pengolahan Data Koefisien Regresi Konstanta Nilai R 2 Nilai F Hitung X 1,1 = -0,286 42,814 0,060 1,164 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 Hasil hipotesis hubungan antara variabel restrukturisasi kerja terhadap semangat kerja yang telah dilakukan pada pengolahan data menunjukkan bahwa nilai F hitung F tabel yang berarti bahwa variabel restruturisasi kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap semangat kerja. Hal ini berarti bahwa faktor restruturisasi kerja telah optimal dilakukan di PT Bank XXXX Medan. Hal ini terlihat dari banyaknya pelatihan untuk karyawan yang dilakukan di kantor wilayah pada PT Bank XXXX Medan. Adapun pelatihan yang dilakukan berupa pelatihan di bidang Sumber Daya Manusia SDM, teknologi, proses kerja, product knowledge, dan hukum. Restrukturisasi kerja yang baik dapat membuka kesempatan bagi karyawan untuk lebih berkembang dalam membina karier ke depan. Apabila informasi ini dikorelasikan dengan data profil pendidikan responden yakni manyoritas berpendidikan tinggi S2, S1, D3 maka dapat dijelaskan bahwa para ahli di PT Bank XXXX Medan lebih peka terhadap kondisi restrukturisasi kerja yang meliputi kesempatan untuk berkembang dan menunjukkan jati diri, kesempatan menambah pengetahuan dan pengalaman melalui pekerjaan-pekerjaan yang menantang job enrichment. Salah satu unsur restrukturisasi kerja yang menarik dan membangkitkan adrenalin pekerja untuk bekerja penuh semangat adalah tantangan pekerjaan itu sendiri, misalnya bagaimana caranya agar dapat menarik lebih banyak lagi nasabah. Terlebih dengan diterapkannya sistem reward consequensies secara adil dan konsisten bagi yang berprestasi.

6.1.1.1. Analisis Nilai R

2 Dari hasil perhitungan diperoleh nilai R 2 adalah 0,060. Hal ini berarti bahwa hanya 6 variasi dari nilai semangat kerja karyawan dapat dijelaskan oleh kelima variabel semangat kerja sebagai penyebab. Sedangkan sisanya sebanyak 94 dijelaskan oleh sebab-sebab lain diluar faktor yang diteliti.

6.1.1.2. Analisis Nilai F Hitung

Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai f hitung adalah sebesar 1,164. Sementara nilai F tabel F 0,055,91 = 2,29. Dari kedua nilai tersebut dapat dibandingkan bahwa F hitung F tabel, yang berarti bahwa variabel