D. Analisis Data Statistik
1. Uji Normalitas
Untuk mengetahui berdistribusi normal atau tidaknya data-data variabel independen X
2
maupun variabel dependen Y yang ada dalam penelitian ini, dilakukan Uji normalitas terlebih dahulu dengan
menggunakan perhitungan Chi kuadrat X
2
dengan menggunakan Komputer program SPSS Versi 12 for Windows diperoleh hasil berikut ini :
Tabel 4.31 HASIL ANALISIS CHI SQUARE
Tes t Statis tics
1.429 6.571
8 8
.994 .583
Chi-Square
a
df A sy mp. Sig.
Pengembangan Karier X Motiv as i Kerja Y
9 cells 100.0 have expected f requenc ies less than 5. The minimum ex pec ted cell f requenc y is 1.6.
a.
Setalah dilakukan uji normalitas dengan Komputer Program SPSS Varsi 12 for Windows variabel Pengembangan Karier X, diperoleh nilai
X
2 hitung
sebesar 1,429, sedangkan nilai X
2 tabel
pada taraf signifikan = 0,05
dan derajat kebebasan df = 8 adalah sebesar 15,507 X
2 tabel
terlampir. Dengan demikian X
2 hitung
lebih kecil dari pada X
2 tabel
. Hal ini berarti frekuensi skordata hasil observasi untuk variabel Pengembangan Karier X,
berdistribusi normal atau tidak menyimpang dari frekuensi yang diharapkan.
Begitu juga uji normalitas variabel Motivasi Kerja Y, diperoleh nilai X
2 hitung
sebesar 6,571, sedangkan nilai X
2 tabel
pada taraf signifikan = 0,05
dan derajat kebebasan df = 8 adalah sebesar 15,508 X
2 tabel
terlampir. Dengan demikian X
2 hitung
lebih kecil daripada X
2 tabel
. Hal ini berarti frekuensi skordata hasil observasi untuk variabel Motivasi Kerja Y berdistribusi
normal atau tidak menyimpang dari frekuensi yang diharapkan.
2. Analisis Koefisien Korelasi
Hasil Analisis Koefisien Korelasi adalah salah satu metode statistik yang digunakan untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antara variabel
independen diantaranya variabel Pengembangan Karier X terhadap variabel dependen Motivasi Kerja Y dapat dilihat pada tabel 4.32 berikut ini.
Tabel 4.32 HASIL ANALISIS KOEFISIEN KORELASI
Model Sum m ary
b
.954
a
.910 .903
1.87076 1.899
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Wats on
Predictors: Constant, Pengembangan Karier X a.
Dependent Variable: Motivasi Kerja Y b.
Dari output komputer program Statistical Package for Social Sciences SPSS Versi 12 for Windows yang didapat koefisien korelasi Parsial didapat
nilai sebesar 0,954 dan nilai R Square sebesar 0,910 atau 91,0 sehingga dapat
disimpulkan bahwa hasil analisis antara variabel Pengembangan Karier X terhadap variabel Motivasi Kerja Y bernilai positif dan pengaruhnya sangat
kuat. Menguji autokorelasi dalam suatu model bertujuan untuk mengetahui ada
tidaknya korelasi antara variabel pengganggu e
1
pada periode tertentu dengan variabel pengganggu periode sebelumnya e
t-1
. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin Watson. Rumus dari DW Muhammad Firdaus
2004 : 101 sebagai berikut :
2 1
2 1
2 t
n t
t a
t
e e
et DW
Untuk melihat ada tidaknya autokorelasi, dapat juga digunakan ketentuan sebagai berikut :
Tabel 4.33 Durbin Watson
Durbin Watson Kesimpulan
Kurang dari 1,10 1,10 dan 1,54
1,55 dan 2,46 2,46 dan 2,90
Ada autokorelsi Tanpa kesimpulan
Tidak ada autokorelasi Tanpa kesimpulan
lebih dari 2,91 Ada autokorelasi
Sumber : Muhammad Firdaus 2004 : 101
Hasil uji Durbin Watson diperoleh nilai sebesar 1.899 dengan taraf signifikansi 0.05, dengan demikian bahwa tidak ada autokorelasi dalam hasil
analisa tersebut di atas ini.
3. Analisis Koefisien Determinasi
Kategori