responden 45 menyatakan sangat setuju. Karena responden merasa semangat kerja menurun jika pemberian tugas dan wewenang tidak sesuai
kemampuan karyawan. 7.
Untuk pertanyaan 7 Karyawan harus mampu menjalin komunikasi yang baik dengan atasan dalam menyelesaikan pekerjaan 12 responden 30
menyatakan sangat setuju, karena responden merasa karyawan harus mampu menjalin komunikasi yang baik dengan atasan..
8. Untuk pertanyaan 8 Pimpinan memperlakukan karyawan dengan baik 15
responden 37.5 menyatakan setuju, sementara sebagian reponden merasa pimpinan memperlakukan karyawan kurang begitu baik.
4.2.2 Analisis Regresi Linear Berganda
Metode analisis regresi linier berfungsi untuk mengetahui pengaruhhubungan antara variabel independent Promosi Jabatan dan
Lingkungan Kerja dan variabel dependent Semangat Kerja akan digunakan analisis regresi linear berganda multiple regression analysis. Peneliti
menggunakan bantuan program software SPSS versi 17,0 untuk memperoleh hasil yang lebih terarah, dengan menggunakan metode Enter. Metode Enter dilakukan
dengan memasukkan semua variabel bebas sebagai variabel prediktor. Seluruh variabel akan dimasukkan ke dalam analisis untuk mengetahui apakah variabel
independent mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap variabel dependent.
Sebelum melakukan analisis regresi berganda, penulis melakukan pengujian asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mendapatkan hasil
penelitian yang BLUE Best Linier Unbiased Estimation atau perkiraan yang efisien dan tidak bias. Kriteria pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi
sebagai berikut : 1.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang diteliti
berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal, karena terdapat nilai ekstrem data yang diambil. Pada uji normalitas ada dua cara yang dapat digunakan
yaitu: a.
Analisis Grafik Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu diagonal dari
P-Plot atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:
Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi
memenuhi asumsi normalitas. Apabila data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Hasil dari analisis Grafik P-Plot uji normalitas adalah sebagai berikut :
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2014
Gambar 4.1 Hasil Uji
Normal P-P Plot Regression Standardized Residual
Pada Gambar 4.1, P-P Plot menunjukkan bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh berdistribusi normal. b.
Analisis Statistik Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistik non parametrik
Kolmogorof-Smirnov K-S. Apabila nilai Kolmogorof-Smirnov Z ≤ Z tabel atau
nilai asymp. Sig. 2 tailed α maka data dinyatakan berdistribusi normal. Berikut
adalah Tabel 4.10 hasil uji Kolmogorov Smirnov
.
Tabel 4.6 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 40
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 3.34617904
Most Extreme Differences
Absolute .076
Positive .076
Negative -.061
Kolmogorov-Smirnov Z .478
Asymp. Sig. 2-tailed .976
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2014
Pada table diatas bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,976 lebih besar dari 0,05, sehingga model regresi yang didapat berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Ada atau tidaknya
multikolinieritas antar variabel dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF untuk masing-masing variabel independent terhadap variabel dependent.
Pengambilan Keputusannya: VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas Tolerence 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
Tolerence 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas Pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut ini:
Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolineritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
1.370 5.146
.266 .791 Promosi_Jabatan
.353 .141
.327 2.509 .017 .827
1.209 Lingkungan_Kerja
.692 .184
.491 3.767 .001 .827
1.209 a. Dependent Variable: Semangat_Kerja
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2014
Tabel 4.7 memperlihatkan bahwa nilai VIF sebesar 1.2095 dan 1..2095, Maka tidak terdapat multikolinearitas dan Tolerance sebesar 0.8270.1 dan
0.8270,1, maka tidak terdapat multikolinearitas
.
Hal ini berarti pada variabel independent, yaitu Promosi Jabatan dan Lingkungan Kerja tidak terdapat
hubungan linier sempurna atau pasti, diantara variabel tersebut sehingga model regresi layak digunakan.
3. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain. Gejala heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan 2 cara yaitu:
a. Analisis Grafik
Gejala heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik Scatterplot. Apabila data yang berbentuk titik-titik tidak membentuk suatu pola atau
menyebar, maka model regresi tidak terkena heteroskedastisitas. Berikut adalah gambar Scatterplot untuk uji heteroskedastisitas :
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2014 Gambar 4.2
Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Pada Gambar 4.2 terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun dibawah
angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
b. Analisis Statistik
Gejala heteroskedastisitas dapat juga dideteksi melalui Uji Glejer. Tabel 4.9 berikut ini menampilkan hasil pengujian heteroskadastisitas dengan Uji Glejser.
Tabel 4.8 Uji Glejer
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
7.550 2.920
2.586 .014
Promosi_Jabatan -.052
.080 -.113
-.651 .519
Lingkungan_Kerj a
-.129 .104
-.215 -1.242
.222
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
7.550 2.920
2.586 .014
Promosi_Jabatan -.052
.080 -.113
-.651 .519
Lingkungan_Kerj a
-.129 .104
-.215 -1.242
.222 a. Dependent Variable: Absut
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2014
Pada tabel 4.8 dapat dilihat bahwa variabel Promosi Jabatan dan Lingkungan Kerja signifikan terhadap variabel terikat. Hal ini ditunjukkan oleh
nilai signifikasi α sig 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa data variabel Promosi Jabatan dan Lingkungan Kerja bebas dari heteroskedastisitas.
4.2.3 Uji Hipotesis
