Persamaan Regresi Linier Berganda Uji Kecocokan Model Uji F

4.4.2. Persamaan Regresi Linier Berganda

Analisis data untuk menggambarkan pengaruh antara satu variabel terikat yaitu kinerja karyawan Y, dengan beberapa variabel bebas yaitu mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 dapat dilakukan dengan metode regresi linier berganda. Berikut ini hasil analisis regresi berganda: Tabel 4.12 : Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Model Koefisien Regresi Konstanta Mutasi karyawan X 1 Kepuasan kerja X 2 163,588 -2,483 1,986 Sumber : Lampiran 8 Secara statistik diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y = 163,588 – 2,483 X 1 + 1,986 X 2 + e Dari persamaan regresi di atas dapat diperoleh penjelasan sebagai berikut: a = Konstanta = 163,588 menunjukkan besarnya nilai kinerja karyawan Y, apabila mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 adalah nol maka nilai dari kinerja karyawan Y sama dengan 163,588. b 1 = Koefisien regresi untuk X 1 = -2,483 artinya jika variabel mutasi karyawan X 1 naik satu satuan, maka kinerja karyawan Y akan turun sebesar 2,483 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan. b 2 = Koefisien regresi untuk X 2 = 1,986 artinya jika variabel kepuasan kerja X 2 naik satu satuan, maka kinerja karyawan Y akan naik sebesar 1,986 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.4.3. Uji Asumsi Klasik

Untuk mendukung keakuratan hasil model regresi linier berganda tersebut, maka dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi asumsi multikolinieritas, heteroskedastisitas dan normalitas Hasil dari asumsi klasik tersebut adalah sebagai berikut :

1. Uji Multikolinearitas

Multikolinieritas dapat diidentifikasi dengan melihat nilai VIF pada masing-masing variabel bebas. Berikut ini nilai VIF pada variabel mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 adalah sebagai berikut: Tabel 4.13 : Nilai VIF Variance Inflation Factor No. Variabel Bebas VIF 1. 2. Mutasi karyawan X 1 Kepuasan kerja X 2 1,003 1,003 Sumber : Lampiran 8 Berdasarkan tabel 4.13 di atas dapat ditunjukkan bahwa nilai VIF pada variabel mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 lebih kecil dari 10 VIF 10 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda yang dihasilkan bebas dari multikolinieritas.

2. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara menghitung koefisien korelasi Rank Spearman antara nilai residual dengan seluruh variabel bebas. Hasil dari uji Rank Spearman adalah sebagai berikut : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.14 : Korelasi Rank Spearman Variabel Bebas Koefisien korelasi Rank Spearman Tingkat signifikansi Mutasi karyawan X 1 Kepuasan kerja X 2 0,176 0,050 0,204 0,721 Sumber: Lampiran 8 Tingkat signifikan dari koefisien korelasi Rank Spearman antara variabel mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 dengan residual lebih besar dari 5, hal ini menunjukkan bahwa model regresi linier berganda yang digunakan bebas dari heteroskedastisitas.

4.4.4. Uji Kecocokan Model Uji F

Uji F digunakan untuk menguji kecocokan model regresi linier berganda yang dihasilkan. Adapun hasil dari uji F adalah sebagai berikut: Tabel 4.15 : Hasil Uji F Model F hitung Sig R 2 Mutasi karyawan X 1 Kepuasan kerja X 2 6,939 0,002 0,214 Sumber: Lampiran 8 Berdasarkan uji F pada tabel diatas menunjukkan F hitung yang dihasilkan sebesar 6,939 dengan tingkat signifikan sebesar 0,002 lebih kecil dari 5 maka H ditolak dan H 1 diterima yang berarti model regresi linier berganda yang dihasilkan adalah cocok untuk mengetahui pengaruh mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 secara simultan terhadap kinerja karyawan Y. Besarnya pengaruh mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 terhadap kinerja karyawan Y dapat dilihat dari koefisien determinasi R 2 . Nilai koefisien determinasi R 2 yang dihasilkan dalam penelitian ini sebesar 0,214 menunjukkan Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 berpengaruh terhadap kinerja karyawan Y sebesar 21,4 sedangkan sisanya 78,6 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dibahas pada penelitian ini. 4.4.5.Uji t dan Nilai r 2 parsial Uji t dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh secara parsial variabel mutasi karyawan X 1 dan kepuasan kerja X 2 terhadap kinerja karyawan Y. Berikut ini hasil dari uji t : Tabel 4.16: Hasil Uji t dan Nilai r 2 parsial Variabel Bebas t hitung Sig r parsial r 2 parsial Mutasi karyawan X 1 Kepuasan kerja X 2 -3,217 2,040 0,002 0,047 -0,411 0,275 0,1689 0,0756 Sumber : Lampiran 8 Nilai t hitung pada variabel mutasi karyawan X 1 sebesar -3,217 dengan tingkat signifikan sebesar 0,002 lebih kecil dari 5 sig 5 maka H ditolak dan H 1 diterima yang artinya bahwa variabel mutasi karyawan X 1 secara parsial berpengaruh terhadap kinerja karyawan Y, dan besarnya kontribusi variabel mutasi karyawan X 1 terhadap kinerja karyawan Y adalah sebesar 16,89. Berdasarkan hasil uji t di atas dapat disimpulkan bahwa hipotesis ke-1 yang menyatakan ”Mutasi karyawan secara parsial berpengaruh positif terhadap kinerja karyawan” tidak diterima. Nilai t hitung pada variabel kepuasan kerja X 2 sebesar 2,040 dengan tingkat signifikan sebesar 0,047 lebih kecil dari 5 sig 5 maka H ditolak dan H 1 diterima yang artinya bahwa variabel kepuasan kerja X 2 secara parsial berpengaruh terhadap kinerja karyawan Y, dan besarnya kontribusi variabel Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. kepuasan kerja X 2 terhadap kinerja karyawan Y adalah sebesar 7,56. Berdasarkan hasil uji t di atas dapat disimpulkan bahwa hipotesis ke-2 yang menyatakan ”Kepuasan kerja secara parsial berpengaruh positif terhadap kinerja karyawan” diterima. Dilihat dari nilai r 2 parsial menunjukkan bahwa variabel mutasi karyawan X 1 lebih dominan pengaruhnya terhadap kinerja karyawan, dibandingkan kepuasan kerja X 2 , karena nilai r 2 parsial pada variabel mutasi karyawan X 1 lebih besar daripada nilai r 2 parsial pada variabel kepuasan kerja X 2 .

4.5. Pembahasan

Hasil penelitian ini menunjukkan secara empiris bahwa tinggi rendahnya kinerja karyawan Kantor Wilayah DJP Jawa Timur I secara signifikan dipengaruhi oleh persepsi karyawan terhadap mutasi karyawan dan kepuasan kerja di lingkungan instansi tersebut. Koefisien determinasi R 2 model regresi adalah sebesar 0,214 atau 21,4; hal ini menunjukkan bahwa 21,4 kinerja karyawan Kantor Wilayah DJP Jawa Timur I dipengaruhi oleh mutasi karyawan dan kepuasan kerja, sedangkan 78,6 lainnya dijelaskan oleh variabel-variabel yang tidak tercakup dalam model regresi, misalnya komunikasi organisasional, komitmen organisasional, kepemimpinan dan lain-lain. Mutasi karyawan secara parsial berpengaruh negatif terhadap kinerja karyawan t = -3,217; Sig = 0,002. Hasil pengujian hipotesis ini dapat diinterpretasikan bahwa, jika semakin sering karyawan di mutasi maka kinerja karyawan akan semakin menurun. Hasil penelitian ini ternyata juga didukung Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.