59
Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan tabel 4.11, dapat diketahui bahwa nilai probabilitas atau
signifikansi untuk masing-masing variabel, yaitu 0,366, 0,181, 0,168, dan 0,354 0,05, sehingga dapat dinyatakan bahwa data dalam penelitian ini berdistribusi
normal.
4.1.5 Analisis Data
4.1.5.1 Analisis Jalur Setelah melalui tahap uji instrument dan asumsi kelayakan model regresi,
maka selanjutnya dilakukan analisis jalur. Analisis jalur berkaitan dengan studi ketergantungan suatu variabel dependen pada satu atau lebih variabel independen
atau intervening dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen atau intervening terhadap variabel dependen. Hasil analisis
jalur antara variabel independen yaitu pelatihan pengembangan karyawan dan lingkungan kerja dan variabel intervening yaitu motivasi kerja, serta variabel
dependen yaitu kinerja. Berikut pada Tabel 4.12 disajikan hasil analisis jalur ;
Tabel 4.12 Hasil Analisis Jalur
Standerdized t
hitung
t
tabel
Sig. a
Keterangan Jalur
Beta β X
1
Z 0,404
3,921 2,004
0,000 0,05
Signifikan X
2
Z 0,463
4,491 2,004
0,000 0,05
Signifikan X
1
Y 0,546
5,956 2,004
0,000 0,05
Signifikan X
2
Y 0,384
4,191 2,004
0,000 0,05
Signifikan Z Y
0,768 8,969
2,004 0,000
0,05 Signifikan
ε1 0,496
- -
- -
- ε2
0,434 -
- -
- -
Sumber : Lampiran 6 - 9 Berdasarkan koefisien jalur pada Tabel 4.12, maka persamaan yang dapat
dibentuk adalah ; Z = -1,011 + 0,404 X
1
+ 0,463 X
2
+ 0,496 ε1
Y = -2,431 + 0,546 X
1
+ 0,384 X
2
+ 0,768 Z + 0,434 ε2
60
4.1.5.2 Uji Asumsi Klasik Setelah memperoleh model, maka langkah selanjutnya yang dilakukan
adalah menguji apakah model yang dikembangkan bersifat BLUE Best Linier Unbised Estimator. Uji Asumsi BLUE yang harus dipenuhi adalah model
berdisitribusi normal, tidak adanya multikolinieritas dan tidak adanya heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas Model
Uji normalitas model bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, variabel dependen atau keduanya
mempunyai distribusi normal ataukah mutlak regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Mendeteksi normalitas
dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik Latan, 2013:42. Dasar pengambilan keputusan antara lain :
1 Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi rnemenuhi asumsi normalitas; 2
Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Adapun hasil pengujian atau persamaan disajikan pada Gambar 4.3 dan 4.4, sebagai berikut ;
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas Model Persamaan 1
61
Gambar 4.4 Hasil Uji Normalitas Model Persamaan 2 Gambar 4.3 dan 4.4, menunjukkan bahwa data berdistribusi normal, karena
data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal sehingga dapat dinyatakan bahwa model regresi rnemenuhi asumsi
normalitas b.
Uji Multikolinieritas Asumsi multikolinieritas adalah keadaan dimana terjadi hubungan
linier yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam model. Uji multikolineritas digunakan untuk mengetahui ada atau
tidaknya hubungan linear dalam variabel independen dalam model. Ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation
Factor VIF.
Latan 2013:61,
menyatakan bahwa
indikasi multikolinearitas pada umumnya terjadi jika VIF lebih dari 10, maka
variabel tersebut mempunyai pesoalan multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya. Berikut ini disajikan hasil uji multikolinearitas ;
62
Tabel 4.13 Uji Multikolinearitas Test of Multikolinierity
VIF Cutt off
Keterangan Pelatihan
pengembangan karyawan X
1
1,346 10
Tidak terjadi mulitikolinieritas Lingkungan kerja X
2
1,346 10
Tidak terjadi mulitikolinieritas Sumber : Lampiran 6
– 7 Tabel 4.13, menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar
variabel independen karena menunjukkan nilai VIF kurang dari 10. c.
Uji Hesteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Cara memprediksi ada tidaknya
heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar scatterplot model tersebut Latan, 2013:39. Dasar pengambilan keputusan
antara lain : 1
Jika ada pola tertentu. seperti titik-titik point-point yang ada membentuk suatu pola tcrlentu yang teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas; 2
Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil pengujian dan persamaan disajikan pada Gambar 4.5 dan 4.6, sebagai berikut :
63
Gambar 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas Persamaan 1
Gambar 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas Persamaan 2 Gambar 4.5 dan 4.6, menunjukkan bahwa tidak adanya heteroskedastisitas,
karena tebaran data tidak membentuk garis tertentu atau tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada
sumbu Y.
4.1.5.3 Uji Hipotesis Uji t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen secara signifikan. Tabel distribusi t dicari
pada α = 5 uji 2 sisi, 0,05 : 2 = 0,025, dengan derajat kebebasan df n-k-1 atau
64
58-2-1 = 55. Hasil analisis jalur adalah untuk mengetahui pengaruh pelatihan pengembangan karyawan dan lingkungan kerja dan variabel intervening yaitu
motivasi kerja, serta variabel dependen yaitu kinerja karyawan. Berdasarkan hasil analisis jalur dalam hal ini untuk menguji pengaruh secara parsial diperoleh
hasil yang dapat dinyatakan berikut ; a.
Pengaruh pelatihan pengembangan karyawan terhadap kinerja karyawan Variabel pelatihan pengembangan karyawan terhadap kinerja karyawan
diperoleh nilai t
hitung
t
tabel
5,956 2,004 dan signifikasi 0,000 0,05. Maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh pelatihan
pengembangan karyawan terhadap kinerja karyawan PT. Perkebunan Nusantara XII Jember;
b. Pengaruh lingkungan kerja terhadap kinerja karyawan
Variabel lingkungan kerja terhadap kinerja karyawan diperoleh nilai t
hitung
t
tabel
4,191 2,004 dan signifikasi 0,000 0,05. Maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh lingkungan kerja terhadap kinerja
karyawan PT. Perkebunan Nusantara XII Jember; c.
Pengaruh pelatihan pengembangan karyawan terhadap motivasi kerja karyawan
Variabel pelatihan pengembangan karyawan terhadap motivasi kerja karyawan diperoleh nilai t
hitung
t
tabel
3,921 2,004 dan signifikasi 0,000 0,05. Maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh
pelatihan pengembangan karyawan terhadap motivasi kerja karyawan PT. Perkebunan Nusantara XII Jember;
d. Pengaruh lingkungan kerja terhadap motivasi kerja karyawan
Variabel lingkungan kerja terhadap motivasi kerja karyawan diperoleh nilai t
hitung
t
tabel
4,491 2,004 dan signifikasi 0,000 0,05. Maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh lingkungan kerja terhadap
motivasi kerja karyawan PT. Perkebunan Nusantara XII Jember; e.
Pengaruh motivasi kerja karyawan terhadap kinerja karyawan Variabel motivasi kerja karyawan terhadap kinerja karyawan diperoleh nilai
t
hitung
t
tabel
8,969 2,004 dan signifikasi 0,000 0,05. Maka Ho ditolak
65
dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh motivasi kerja karyawan terhadap kinerja karyawan PT. Perkebunan Nusantara XII Jember;
f. Pengaruh є1 variabel lain selain X
1
, dan X
2
terhadap Z = √1 – R
= √1 – 0,753 = √0,249
= 0,496 atau 49,6 g.
Pengaruh є2 variabel lain selain X
1
, dan X
2
terhadap Y = √1 – R
= √1 – 0,811 = √0,189
= 0,434 atau 43,4 4.1.5.4 Perhitungan Koefisien Jalur
Setelah dilakukan uji hipotesis, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan koefisien jalur. Pengujian koefisien jalur dilakukan secara
langsung untuk mengetahui “seberapa besar pengaruh langsung variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen
”. Berdasarkan Tabel 4.10, berikut hasil uji perhitungan koefisien jalurnya ;
Gambar 4.7 : Hasil Analisis Jalur Sumber : Tabel 4.9 dan Lampiran 6
– 8 0,546
0,404
0,463 0,384
0,768
H4 H4
0,496 0,434
Pelatihan Pengembangan
Karyawan X
1
Lingkungan Kerja X
2
Motivasi Kerja Z
Kinerja Karyawan Y
66
a. Pengaruh langsung Direct Effect
1 Pengaruh langsung variabel pelatihan pengembangan karyawan
terhadap kinerja karyawan adalah sebesar 54,6; 2
Pengaruh langsung variabel lingkungan kerja terhadap kinerja karyawan adalah sebesar 38,4;
3 Pengaruh langsung variabel pelatihan pengembangan karyawan
terhadap motivasi kerja karyawan adalah sebesar 40,4; 4
Pengaruh langsung variabel lingkungan kerja terhadap motivasi kerja karyawan adalah sebesar 46,3;
5 Pengaruh langsung variabel motivasi kerja karyawan terhadap
kinerja karyawan adalah sebesar 76,8. b.
Pengaruh tidak langsung Indirect Effect 1
Pengaruh secara tidak langsung variabel pelatihan pengembangan karyawan melalui motivasi kerja karyawan terhadap kinerja
karyawan 0,404.0,768 = 0,310 atau 31
2 Pengaruh secara tidak langsung variabel lingkungan kerja melalui
motivasi kerja karyawan terhadap kinerja karyawan 0,463.0,768 = 0,355 atau 35,5
c. Total Effect
1 Total Effect : Y X
1
Z Y, 0,546 + 0,31 = 0,856 atau 85,6; 2
Total Effect : Y X
2
Z Y, 0,384 + 0,355 = 0,739 atau 73,9.
4.2 Pembahasan
