64
dengan menjawab Ragu-ragu R dengan presentase sebesar 30. Menjawab Sangat Setuju SS sebesar 5 dan menjawab Tidak Setuju
TS sebesar 4. Jadi dapat disimpulkan bahwa Kinerja yang dimiliki oleh karyawan PT. Inkabiz Indonesia sudah baik.
B. Analisis dan Pembahasan
1. Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali 2013:19, statistik deskriptif adalah pemberian gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata
mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum range, kurotsis dan skewness kemencengan distribusi.
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Employee Engagement, komitmen organisasi, rotasi pekerjaan, kompensasi dan
kinerja karyawan, dilihat dari statistik deskriptif adalah sebagai berikut:
Tabel 4.7 Hasil Uji Deskriptif
Descriptive Statistics
N Mini
mum Maxim
um Mean
Std. Deviation
Statisti c
Statist ic
Statisti c
Statist ic
Std. Error
Statistic employee
engagement 54
18 43 34.15
1.232 9.056
komitmen organisasi
54 37
61 53.17 1.055
7.750 rotasi pekerjaan
54 25
46 34.41 .740
5.438 Kompensasi
54 40
59 52.44 .887
6.520 kinerja
karyawan 54
37 60 51.43
.864 6.347
Valid N listwise
54 Sumber : Data yang diolah, 2016
65
Tabel 4.7 menjelaskan bahwa variabel employee engagement, jawaban minimum responden sebesar 18 dan maksimum sebesar 43,
dengan rata-rata total jawaban 34,15 dan standar deviasi 9,056. Variabel komitmen organisasi jawaban minimum sebesar 37 dan
maksimum sebesar 61, dengan rata-rata total jawaban 53,17 dan standar deviasi 7,750. Variabel rotasi pekerjaan jawaban minimum
sebesar 25 dan maksimum sebesar 46, dengan rata-rata total jawaban 34,41 dan standar deviasi 5,438. Variabel kompensasi jawaban
minimum sebesar 40 dan maksimum sebesar 59, dengan rata-rata total jawaban 52,44 dan standar deviasi 6,520. Variabel kinerja karyawan
jawaban minimum sebesar 37 dan maksimum sebesar 60, dengan rata-rata total jawaban 51,43 dan standar deviasi 6,347.
2. Pengujian Kualitas Data
a. Hasil Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. SPSS dapat mengukur reliabilitas
dengan uji statistik Cronbach Alpha, dengan syarat apabila nilai Cronbach Alpha 0,70 menunjukkan instrumen yang digunakan
reliable Ghozali, 2013:48.
66
Tabel 4.8 Hasil Uji Reliabilitas
No Nama Variabel
Croanbac h‟s Alpha
N Of Items
Keterangan 1
Employee Engagement X1 0.937
12 Reliabel
2 Komitmen Organisasi X2
0.947 15
Reliabel 3
Rotasi pekerjaan X3 0.887
12 Reliabel
4 Kompensasi X4
0.877 16
Reliabel 5
Kinerja Karyawan Y 0.938
14 Reliabel
Sumber: data Primer yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.8 hasil uji reliabilitas pada setiap variabel
tersebut menunjukkan bahwa pernyataan dalam kuesioner ini reliabel karena mempunyai nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,70.
Sehingga hal ini dapat katakan bahwa setiap item pernyataan yang digunakan mampu memperoleh data yang konsisten, yang berarti bila
pernyataan itu diajukan kembali, maka akan diperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya.
b. Hasil Uji Validitas
Uji validitas bertujuan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Hasil uji validitas dikatakan valid apabila nilai
probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 sedangkan nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 menunjukkan bahwa item pernyataan tersebut tidak
valid Ghozali, 2013:52
67
Tabel 4.9 Hasil Uji validitas
Variab elitem
Pearson Correlati
on Sig 2-
tailed Ketera
ngan Variabe
litem Pearson
Correlati on
Sig 2- tailed
Ketera ngan
X1 X3
X1.1 0.950
0.000 Valid
X3.1 0.660
0.000 Valid
X1.2 0.595
0.000 Valid
X3.2 0.668
0.000 Valid
X1.3 0.933
0.000 Valid
X3.3 0.730
0.000 Valid
X1.4 0.703
0.000 Valid
X3.4 0.690
0.000 Valid
X1.5 0.951
0.000 Valid
X3.5 0.756
0.000 Valid
X1.6 0.504
0.000 Valid
X3.6 0.707
0.000 Valid
X1.7 0.817
0.000 Valid
X3.7 0.530
0.000 Valid
X1.8 0.412
0.002 Valid
X3.8 0.661
0.000 Valid
X1.9 0.922
0.000 Valid
X3.9 0.516
0.000 Valid
X1.10 0.912
0.000 Valid
X3.10 0.599
0.000 Valid
X1.11 0.504
0.000 Valid
X3.11 0.756
0.000 Valid
X1.12 0.773
0.000 Valid
X3.12 0.793
0.000 Valid
X2 X4
X2.1 0.870
0.000 Valid
X4.1 0.799
0.000 Valid
X2.2 0.803
0.000 Valid X4.2
0.580 0.000
Valid X2.3
0.724 0.000 Valid
X4.3 0.494
0.000 Valid
X2.4 0.599
0.000 Valid X4.4
0.472 0.000
Valid X2.5
0.938 0.000 Valid
X4.5 0.508
0.000 Valid
X2.6 0.820
0.000 Valid X4.6
0.649 0.000
Valid X2.7
0.814 0.000 Valid
X4.7 0.578
0.000 Valid
X2.8 0.677
0.000 Valid X4.8
0.833 0.000
Valid X2.9
0.727 0.000 Valid
X4.9 0.518
0.000 Valid
X2.10 0.835
0.000 Valid X4.10
0.450 0.001
Valid X2.11
0.832 0.000 Valid
X4.11 0.782
0.000 Valid
X2.12 0.813
0.000 Valid X4.12
0.669 0.000
Valid X2.13
0.805 0.000 Valid
X4.13 0.464
0.000 Valid
X2.14 0.813
0.000 Valid X4.14
0.672 0.000
Valid X2.15
0.458 0.000 Valid
X4.15 0.502
0.000 Valid
X4.16 0.730
0.000 Valid
68
Lanjutan tabel 4.9 Y
Y.1 0.749
0.000 Valid
Y.2 0.651
0.000 Valid
Y.3 0.737
0.000 Valid
Y.4 0.867
0.000 Valid
Y.5 0.775
0.000 Valid
Y.6 0.777
0.000 Valid
Y.7 0.648
0.000 Valid
Y.8 0.824
0.000 Valid
Y.9 0.801
0.000 Valid
Y.10 0.821
0.000 Valid
Y.11 0.737
0.000 Valid
Y.12 0.654
0.000 Valid
Y.13 0.816
0.000 Valid
Y.14 0.710
0.000 Valid
Sumber : Data yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 4.9 hasil uji validitas menunjukkan bahwa
setiap variabel pada masing-masing indikator dengan total keseluruhan sebanyak 69 item pernyataan dinyatakan memiliki
kriteria valid yaitu dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua item pernyatan dari setiap
masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini mampu mengungkapkan sesuatu yang di ukur pada kuesioner tersebut.
69
3. Pengujian Asumsi Klasik
a. Hasil Uji Multikolonieritas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya, serta Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan
setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel
independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainya. Jika nilai tolerance rendah sama dengan nilai VIF
tinggi karena VIF = 1tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance ≤
0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10 Ghozali 2013:105.
Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolonieritas
Sumber: Data primer yang diolah, 2016 Dari tabel 4.10 tersebut menunjukkan bahwa nilai tolerance pada
semua variabel bebas 0,10 sedangkan nilai VIF pada semua variabel bebas dalam penelitian ini 10 sesuai dengan ketentuan model
Variabel Collinearity Statistic
Tolerance Keterangan
VIF keterangan
Employee Engagement 0.873
0.10 1.146
10 komitmen Organisasi
0.330 0.10
3.031 10
Rotasi pekerjaan 0.618
0.10 1.618
10 Kompensasi
0.424 0.10
2.358 10
70
regresi yang baik. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi korelasi.
b. Hasil Uji Autokorelasi
Menurut Santoso 2012:242 tujuan uji autokorelasi adalah untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada
korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan
ada problem autokorelasi. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dapat menggunakan uji durbin-watson D-W. Pengambilan ada
tidaknya autokorelasi dilihat dari pengambilan ketentuan berikut: 1 Bila nilai D-W terletak dibawah -2 berarti ada autokorelasi
positif 2 Bila nilai D-W terletak diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada
autokorelasi 3 Bila nilai D-W terletak diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif
Tabel 4.11 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Mode l
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .826a
.683 .657
3.716 1.600
a. Predictors: Constant, KOMPENSASI, EMPLOYEE ENGAGEMENT, ROTASI PEKERJAAN, KOMITMEN
ORGANISASI b. Dependent Variable: KINERJA
Sumber: Data primer yang diolah, 2016
71
Berdasarkan tabel 4.11 hasil uji autokorelasi dengan menggunakan uji durbin-watson D-W menunjukkan bahwa nilai uji D-W sebesar
1.600. Nilai tersebut terletak di antara -2 sampai dengan +2 yang menunjukkan bahwa hasil uji autokorelasi menggunakan uji durbin-
watson D-W tidak terjadi Autokorelasi.
c. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah Homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali,
2013:139. Uji heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan
residual SRESID. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar dan
kemudian menyempit,
maka mengidikasikan
telah terjadi
heteroskedastisitas Ghozali, 2013:139. Gambar 4.5
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Data primer yang diolah, 2016
72
Dari gambar 4.5 tersebut terlihat titik-titik yang menyebar secara acak random, tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas, serta
tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 nol pada sumbu Y, hal ini berarti menunjukkan tidak adanya gejala heterokedastisitas
pada model regresi yang diolah.
d. Hasil Uji Normalitas
Ghozali 2013:160 menyatakan uji normalitas bertujuan untuk mengukur apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau
residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal.
Gambar 4.6 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Data primer yang diolah, 2016
73
Berdasarkan gambar 4.6 di atas, hasil uji normalitas dengan menggunakan
grafik Normal
Probability Plot
P-Plot menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis diagonal sesuai dengan ketentuan regresi yang baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi
asumsi normalitas. Sedangkan uji normalitas berdasarkan kolmogorof-Smirnov
Test dapat dilihat pada tabel 4.12 di bawah ini:
Tabel 4.12 Hasil Uji Normalitas Berdasarkan Kolmogorof-Sminov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 54
Normal Parametersa,b Mean
.0000000 Std. Deviation
3.57342883 Most Extreme
Differences Absolute
.076 Positive
.076 Negative
-.076 Test Statistic
.076 Asymp. Sig. 2-tailed
.200c,d a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance. Sumber : Data primer yang diolah, 2016
Uji normalitas dengan menggunakan kolmogorof-Smirnov Test dapat dilihat dari nilai Asymp. Sig. 2-tailed. Berdasarkan
74
tabel 4.12 di atas, nilai Asymp. Sig. 2-tailed memiliki nilai lebih besar dari 0.05, yaitu dengan nilai 0.200 sesuai dengan ketentuan
regresi yang baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
4. Hasil Analisis Regresi Berganda
Model regresi berganda bertujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi nilai rata-rata variabel dependen didasarkan pada nilai
variabel independen yang sudah diketahui besarnya Widarjono, 2010:9.
Tabel 4.13 Hasil Uji Koefisien Regresi
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardiz
ed Coefficient
s T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
6.005 4.686
1.281 .206
employee engagement
.150 .060
.214 2.487
.016 komitmen
organisasi .247
.115 .302
2.158 .036
rotasi pekerjaan .249
.119 .213
2.085 .042
Kompensasi .354
.120 .364
2.946 .005
a. Dependent Variable: kinerja Sumber: Data primer yang diolah, 2016
Berdasarkan tabel hasil yang telah diperoleh dari koefisien regresi, maka dapat dibuat suatu persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 6.005a + 0.150 X1 + 0.247 X2 + 0.249 X3 + 0.354 X4
75
Keterangan : Y = Kinerja Organisasi
a = Konstanta b1
– b5 = Koefisien Regresi X1 = Employee Engagement
X2 = Komitmen Organisasi X3 = Rotasi pekerjaan
X4 = Kompensasi a. Nilai konstanta a adalah menunjukan besarnya nilai kinerja
karyawan Y. Hal ini menyatakan bahwa jika variabel employee engagement, komitmen organisasi, rotasi pekerjaan dan
kompensasi dianggap konstan, maka nilai kinerja karyawan sebesar 6.005.
b. Employee engagement berbanding lurus terhadap kinerja karyawan. Hal ini terlihat dari koefisien regresi pada variabel
employee engagement X1 sebesar 0,150. Ini berarti ada hubungan yang searah pengaruhnya antara employee engagement
dengan kinerja karyawan. Dimana semakin baik dan kuat employee engagement maka semakin meningkatkan kinerja
karyawan. c. Komitmen organisasi berbanding lurus terhadap kinerja karyawan.
Hal ini terlihat dari koefisien regresi pada variabel komitmen organisasi X2 sebesar 0,247. Ini berarti ada hubungan yang
76
searah pengaruhnya antara komitmen organisasi dengan kinerja karyawan. Dimana semakin baik dan kuat komitmen organisasi
maka semakin meningkatkan kinerja karyawan. d. Rotasi pekerjaan berbanding lurus terhadap kinerja karyawan. Hal
ini terlihat dari koefisien regresi pada variabel rotasi pekerjaan X3 sebesar 0,249. Ini berarti ada hubungan yang searah
pengaruhnya antara rotasi pekerjaan dengan kinerja karyawan. Dimana semakin baik rotasi pekerjaan
maka semakin meningkatkan kinerja karyawan.
e. kompensasi berbanding lurus terhadap kinerja karyawan. Hal ini terlihat dari koefisien regresi pada variabel kompensasi X4
sebesar 0,354. Ini berarti ada hubungan yang searah pengaruhnya antara kompensasi dengan kinerja karyawan. Dimana semakin
baik kompensasi yang diberikan maka semakin meningkatkan kinerja karyawan.
5. Hasil Uji Hipotesis
