4.21.6. Prestasi Kerja Tabel 4.7
Distribusi Jawaban Responden Tentang Prestasi Kerja Indikator
SS S
KS TS
STS Jumlah
f f
f f
f
1 18
18,0 59
59,0 17
17,0 6
6,0 100
2 23
23,0 62
62,0 12
12,0 3
3,0 100
3 25
25,0 59
59,0 14
14,0 1
1,0 1
1,0 100
4 30
30,0 52
52,0 12
12,0 5
5,0 1
1,0 100
Sumber : Data Primer diolah, 2013
Berdasarkan tabel 4.7 dapat dilihat 1
Dari pernyataan 100 responden yang menyatakan tentang teliti dalam bekerja menyatakan sangat setuju 18,0, setuju 59,0, kurang setuju
17,0, tidak setuju 6,0 dan menyatakan sangat tidak setuju yaitu 0. 2
Dari pernyataan 100 responden yang menyatakan tentang hasil kerja cukup baik menyatakan sangat setuju 23,0, setuju 62,0, kurang setuju 12,0,
tidak setuju 3,0 dan menyatakan sangat tidak setuju yaitu 0. 3
Dari pernyataan 100 responden yang menyatakan tentang hasil kerja sesuai dengan target menyatakan sangat setuju 25,0, setuju 59,0, kurang setuju
14,0, tidak setuju 1,0 dan menyatakan sangat tidak setuju yaitu 1,0. 4
Dari pernyataan 100 responden yang menyatakan tentang dapat bekerja sama dalam team menyatakan sangat setuju 30,0, setuju 52,0, kurang
setuju 12,0, tidak setuju 5,0 dan menyatakan sangat tidak setuju yaitu 1,0.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi berdistribusi normal 0, Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik dilihat dari titik-
titik yang menyebar di sekitar garis diagonal yakni distribusi data dengan bentuk lonceng dan distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke
kanan0, Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan kolmogorv- smirnov0, Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 0,05 naka jika nilai
Asymp0,Sig0, 2-tailed di atas nilai signifikan 5 artinya variabel residual
berdistribusi normal
Sumber : Data Primer Diolah, 2013
Gambar 4.1 Histogram
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Data primer diolah, 2013
Gambar 4.2 : Pengujian Normalitas P-P Plot
Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan, sedangkan
pada Gambar 4.2 memperlihatkan titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal 0, Namun untuk lebih
memastikan bahwa data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji kolmogorv-sminorv.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8 Uji
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
100 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.02775823
Most Extreme
Differences Absolute
.045 Positive
.034 Negative
-.045 Kolmogorov-Smirnov Z
.449 Asymp. Sig. 2-tailed
.988 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Data Primer diolah, 2013
Berdasarkan Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,998 dan di atas nilai signifikan 0,05, hal ini menunjukkan bahwa variable
residual berdistribusi normal.
4.2.2.2 Uji Multikolinieritas
Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor, Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya, Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak
dijelaskan variabel independen lainnya. Nilai yang dipakai untuk Tolerance 0,1, dan VIF 5, maka tidak terjadi multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta
Toleranc e
VIF 1
Constant .310
.979 .316
.752 Insentif
.237 .042
.291 5.577
.000 .767
1.303 Kepemimpinan .681
.054 .648
12.699 .000 .802
1.247 lingkungan
.095 .043
.114 2.180
.032 .760
1.316 Motivasi
.177 .065
.131 2.726
.008 .902
1.109 a. Dependent Variable: prestasi
Sumber : Data primer diolah 2013
Berdasarkan Tabel 4.9 dapat terlihat bahwa: jika hasil korelasi antara variabel independen di bawah 0,9 maka antara variabel tersebut tidak terjadi
multikolinearitas, Selain itu dapat juga diketahui dari persamaan regresi di peroleh nilai tolarance 0,1 dan nilai VIF 5, artinya pada nila tolance dan VIF untuk
indikator iklan, merek, sikap dan kepercayaan tidak terjadi multikolinearitas. Gambar 4.3 hasil uji multikolinearitas dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 4.3 Pengujian Multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas menggunakan uji Gleijser dapat dilihat pada tabel hasil di bawah ini :
Tabel 4.10 Hasil Uji Gleijser
Coefficients
a
Model Unstandardize
d Coefficients Standardiz
ed Coefficien
ts
T Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF 1 Constant
1.808 .556 3.254
.002 Insentif
-.022 .024 -.104
-.917 .361
.767 1.303
Kepemimpinan .022 .030
.081 .731
.466 .802
1.247 Lingkungan
.005 .025
.021 .188
.852 .760
1.316 Motivasi
-.083 .037 -.235
-2.251 .227
.902 1.109
a. Dependent Variable: Absut
Sumber : Data primer diolah 2013
Pengambilan keputusan pada uji gleijser yaitu bahwa jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen, maka
ada indikasi terjadi heterokedisitas, Jika variabel independen tidak signifikan terhadap variabel absut diatas tingkat kepercayaan 0,05, maka dalam model
regresi tidak mengarah pada heteroskedastisitas0, Pada tabel 4.10 terlihat bahwa semua variabel independen mempunyai nilai sig 0,05, sehingga dapat
disimpulkan bahwa antara variabel independen dan dependen tidak terjadi heteroskedasitas.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.4 Uji Autokorelasi Tabel 4.11
Uji Autokorelasi Runs Test
Unstandardized Residual Test Value
a
.00025 Cases Test Value
50 Cases = Test Value
50 Total Cases
100 Number of Runs
50 Z
-.201 Asymp. Sig. 2-tailed
.841 a. Median
Sumber : Data primer diolah 2013
Hasil pada tabel menunjukkan 4.11 diketahui nilai test sebesar 0,00025 dengan probabilitas p = 0,841, yang berarti hipotesis nol di terima, sehingga
dapat disimpulkan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antara nilai residual.
4.2.2.5 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi
terhadap variabel terikat prestasi kerja. Analisis dilakukan dengan bantuan program SPSS versi 17,0 for windows dengan menggunakan metode enter.
Metode enter digunakan untuk analisis regresi agar dapat mengetahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel
terikat. Seluruh variabel akan dimasukkan ke dalam analisis untuk dapat diketahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap
variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.12 Variables EnteredRemoved
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 motivasi,
kepemimpina n,
insentif, lingkungan
a
. Enter
a. All requested variables entered.
Sumber : Data primer diolah, 2013
Tabel 4.13 Uji Regresi Linier Tiap Indikator
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.310 .979
.316 .752
insentif .237
.042 .291
5.577 .000
kepemimpinan .681 .054
.648 12.699
.000 lingkungan
.095 .043
.114 2.180
.032 motivasi
.177 .065
.131 2.726
.008 a. Dependent Variable: prestasi
Berdasarkan Tabel 4.12 Variabel Enteredremoved
b
dan tabel 4.13 menunjukkan hasil analisis statistik tiap indikator sebagai berikut :
a. Variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan adalah variabel bebas yaitu
X
1
,X
2
, X
3
dan X
4
. b.
Tidak ada variabel bebas yang dikeluarkan removed. c.
Metode yang digunakan untuk memasukkan data yaitu metode enter. Analisis regresi berganda dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Y = 0,310 + 0,237 X
1
+ 0,681 X
2
+ 0,095 X
3
+ 0,177 X
4
+e
Universitas Sumatera Utara
Sebelum nilai a konstanta, nilai b
1
, b
2
, b
3
, dan b
4
, dimasukkan ke dalam persamaan, terlebih dahulu dilakukan analisis determinan, uji F, dan uji t dari hasil
pengolahan regresi linear berganda.
4.2.2.6 Pengujian Hipotesis 1 Uji Signifikan Simultan Uji-F
Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel pengaruh variabel independen insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi secara bersama-
sama atau simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap prestasi kerja, Model hipotesis yang digunakan dalam Uji F ini adalah sebagai berikut:
H : b
1
= b
2
= 0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan dari variabel bebas yang terdiri dari insentif, kepemimpinan,
lingkungan dan motivasi terhadap prestasi kerja Y. H
: b
1
≠ b
2
≠ 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas yang terdiri insentif, kepemimpinan, lingkungan
dan motivasi terhadap prestasi kerja Y. Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang
dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut: df pembilang = k-1 = 4
df penyebut = n-k = 95 Keterangan:
n = jumlah sampel penelitian = 90 k = jumlah variabel bebas dan terikat = 5
Universitas Sumatera Utara
Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n adalah 90 dan jumlah keseluruhan variabel k adalah 5, sehingga diperoleh:
Tingkat kesalahan α = 5 dan derajat kebebasan df = k-1 ; n-k 1
df pembilang = k-1 df pembilang = 5-1 =4 2
df penyebut = n-k df penyebut = 100 - 4 = 96 Maka : F tabel 0,05 4;96 = 2,942
Nilai F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan software SPSS 17 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai F
tabel
pada tingkat α = 5, dengan kriteria uji sebagai berikut:
H diterima bila F
hitung
F
tabel
pada α =5 H
ditolak bila F
hitung
F
tabel
pada α = 5
Tabel 4.14 Hasil Uji F
ANOVA
b
Model Sum
of Squares
Df Mean Square F
Sig. 1
Regression 422.178 4
105.544 95.883
.000
a
Residual 104.572
95 1.101
Total 526.750
99 a. Predictors: Constant, motivasi, kepemimpinan, insentif, lingkungan
b. Dependent Variable: prestasi
Sumber : Data Primer diolah, 2013
Berdasarkan Tabel 4.14 dilihat nilai F
hitung
sebesar 95,883 dan F
tabel
sebesar sehingga F
hitung
F
tabel
95,883 2,942 pada α = 50, Sehingga disimpulkan
bahwa variabel independen insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y.
Universitas Sumatera Utara
2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji t dilakukan untuk menguji secara parsial apakah variabel bebas yang terdiri dari variabel pengaruh insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi
secara bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y. Model hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :
H : b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0, artinya variabel bebas yang terdiri dari insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi secara bersama-sama berpengaruh
terhadap prestasi kerja Y H
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ 0, artinya variabel bebas secara parsial berpengaruh positif terhadap variabel insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi secara
bersama-sama berpengaruh terhadap prestasi kerja Y. Kriteria pengambilan keputusan :
Ho diterima jika thitung t tabel pada α = 5
Ho ditolak jika thitung t tabel pada α = 5
Hasil pengujian adalah : Tingkat kesalahan α = 5 dan derajat kebebasan df = n-k
n = jumlah sampel , n = 100 k = jumlah variabel yang digunakan, k = 5
Derajat bebas pembilang df = k-1 = 5-1 = 4 Derajat bebas penyebut df = n-k = 100
– 4 = 96 Uji t yang dilakukan adalah uji dua arah, maka t tabel yang digunakan
adalah t
0,05
96 = 1,661
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.15 Hasil Uji t Pada Tiap Indikator
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.310 .979
.316 .752
insentif .237
.042 .291
5.577 .000
kepemimpinan .681 .054
.648 12.699
.000 lingkungan
.095 .043
.114 2.180
.032 motivasi
.177 .065
.131 2.726
.008 a. Dependent Variable: prestasi
Sumber : Data Primer diolah, 2013
Variabel independen berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pretsasi kerja hal ini terlihat dari nilai signifikan untuk intensif p= 0,000, untuk
kepemimpinan p = 0,000, lingkungan p = 0,032 dan motivasi p = 0,008.
Keseluruhan variabel tersebut lebih kecil dari 0,050, Tabel 4.16
Hasil Uji t Serempak Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant .699
1.134 .616
.539 Motivasi
.282 .021
.809 13.634
.000 a. Dependent Variable: prestasi
Berdasarkan Tabel 4.16 di atas dapat disimpulkan sebagai berikut: Variabel peubah motivasi berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap
prestasi kerja, hal ini terlihat dari nilai signifikan untuk peubah motivasi p =
Universitas Sumatera Utara
0,000 lebih kecil dari 0,050, Nilai t
hitung 13,634
t
tabel 1,661
artinya jika ditingkatkan variabel peubah motivasi maka prestasi kerja Y akan meningkat.
a. Variabel motivasi berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pretasi kerja hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,000 lebih kecil dari 0,05 dan nilai t
hitung 13,634
t
tabel 1,661
artinya jika ditingkatkan variabel motivasi terhadap prestasi kerja akan meningkat.
b. Konstanta sebesar 0,699 artinya walaupun variabel bebas bernilai nol maka keputusan memilih tetap sebesar 0,699
c. Berdasarkan hasil uji t maka rumus persamaan regresinya adalah: Y = a + b
1
X
1
+ e Y = 0,699 Constanta + 0,282X
1
+ e
3 Pengujian Koefisien Determinasi R
2
Determinan
2
R pada intinya mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel bebas yaitu variabel terhadap variasi naik turunnya variabel
terikat insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi atau prestasi kerja Y secara bersama-sama, dimana:
1
2
R
Tabel 4.17 Hasil Uji Determinasi
Model Summary
Model R
R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.809
a
.655 .651
1.362 a. Predictors: Constant, peubah
Sumber : Data primer diolah 2013
Universitas Sumatera Utara
Keterangan Tabel 4.17: a. R = 0,809 berarti hubungan relation antara variabel insentif, kepemimpinan,
lingkungan dan motivasi terhadap prestasi kerja sebesar 80,9 yang artinya mempunyai hubungan yang erat.
b. Nilai R Square sebesar 0,655 artinya insentif, kepemimpinan, lingkungan dan motivasi mempengaruhi prestasi kerja sebesar 65,5 dan sisanya 34,5
dapat dijelaskan oleh faktor- faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.3 Pembahasan
Kategori