Tabel V.7 diatas merupakan tabel analisis deskriptif rata-rata variabel, diketahui bahwa responden berjumlah 24 karyawan dengan nilai
rata-rata Y sebesar 3,82, karena hasil mendekati nilai maksimum maka kepuasannya baik.
Tabel V.8 Tabel Frekuensi Jawaban Tiap Variabel
N Mean
Puas Tidak
Puas
Kepuasan kerja
karyawan Y 24
3,76
24
Motivasi X1 24
3,78
24
Pemberdayaan X2 24
3,45
23 1
Komunikasi X3 24
3,76
23 1
Pendidikan dan
pelatihan X4 24
3,82
24
Sumber : Data diolah, 2017 Tabel V.8 diatas merupakan tabel frekuensi jawaban tiap variabel
dengan nilai rata-rata maksimum 5, dan nilai rata-rata minimum di bawah 2,5 berdasarkan kategori puas dan tidak puas. Pada variabel Y, X1, dan
X4 di ketahui bahwa semua karyawan puas dan pada variable X2 dan X3 masing-masing terdapat 1 karyawan yang tidak puas karena memperoleh
nilai rata-rata minimum di bawah 2,5.
D. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik ini bertujuan untuk menguji kelayakan atas model regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini.
Pengujian ini juga dimaksudkan untuk memastikan bahwa di dalam model regresi
yang digunakan
tidak terdapat
multikolinieritas dan
heteroskedastisitas serta untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan
berdistribusi normal.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji
apakah nilai residual terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang
terdistribusi secara normal. Residual adalah nilai selisih antara variabel Y sesungguhnya dengan variabel Y yang diprediksikan.
Cara untuk mendeteksinya adalah dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-P Plot of regression
standardized sebagai dasar pengambilan keputusannya. Jika menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka model
regresi tersebut telah normal dan layak dipakai untuk memprediksi
variabel bebas, Ghozali 2016
Gambar V.1 Uji Normalitas Grafik Normal P-P Plot
Sumber : Data diolah, 2017 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Dari gambar V.1 di atas dapat diketahui bahwa titik-titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal, maka model
regresi tersebut telah normal dan layak dipakai untuk memprediksi variabel bebas. Cara lain uji normalitas adalah dengan uji statistik
One Sample Kolmogorov Smirnov. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: Priyatno 2014
a. Jika nilai Signifikansi Asym Sig 2 tailed 0,05, maka data
residual berdistribusi normal. b.
Jika nilai Signifikansi Asym Sig 2 tailed ≤ 0,05, maka data residual tidak berdistribusi normal. Hasil uji normalitas pada
tabel V.9 berikut:
Tabel V.9 Hasil Uji Normalitas Metode Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Motivasi X1
Pemberda yaan X2
Komuni kasi
X3 Pendidikan
dan pelatihan
X4 Kepuasan
kerja karyawan
Y Unstandardized
Residual N
24 24
24 24
24 24
Normal Parameters
a
Mean 26.38
18.92 20.71
26.38 42.08
.0000000 Std.
Deviation 4.352
3.878 4.369
5.003 7.120
2.47223452 Most Extreme
Differences Absolute .091
.235 .149
.200 .149
.123 Positive .063
.135 .149
.150 .149
.107 Negative -.091
-.235 -.149
-.200 -.148
-.123 Kolmogorov-Smirnov Z .444
1.151 .732
.980 .730
.604 Asymp. Sig. 2-tailed
.989 .141
.658 .292
.661 .858
a. Test distribution is Normal.
