32
Tabel III.1 halaman 30 Lanjutan 4.
Kebutuhan akan
penghargaa n
a. Kebutuhan akan
pencapaian, kecukupan, dan
keperccayaan dalam
menghadapi dunia, dan juga
kebutuhan akan kebebasan
dan kemerdekaan
b. Kebutuhan akan
reputasi atau
prestise, pengakuan,
perhatian, peran atau apresiasi
5. Kebutuhan
perwujudan diri
a. Kemampuan
b. Keterampilan
potensial optimal
G. Instrumen Penelitian
Pengukuran variabel kompensasi finansial dan nonfinansial menggunakan instrument yang dikembangkan oleh Amrulah 2012, tetapi
dilakukan sedikit perubahan untuk menyesuaikan dengan keadaan responden. Instrument ini terdiri dari atas 10 pertanyaan untuk variabel kompensasi
finansial dan 10 pertanyaan variabel kompensasi nonfinansial. Instrument pertanyaan ini menggunakan skala likert 5 poin dengan meminta responden
menunjukan pilihan antara sangat tidak setuju sampai dengan sangat setuju dari setiap pertanyaan yang diajukan.
Pengukuran variabel motivasi kerja menggunakan instrument yang diadopsi dari kuesioner Yulia 2009. Instrument ini terdiri dari 10
pertanyaan, disusun menggunakan skala likert 5 poin sangat tidak setuju
33
sampai dengan sangat setuju. Guhiyono 2007:93 mengemukakan bahwa “skala likert, digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi
seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial”. Dalam skala likert, variabel yang akan diukur dan dijabarkan menjadi indikator variabel,
kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrument yang dapat berupa pernyataan atau pertanyaan. Dalam
penelitian ini untuk setiap item dari masing-masing indicator di atas balik variabel independen maupun variabel dependen dijadikan dasar untuk
pembuatan kuesioner dimana jawaban diberikan skor sebagai berikut: a.
Sangat Tidak Setuju STS = diberikan skor 1 b.
Tidak Setuju TS = diberikan skor 2 c.
Ragu-ragu R = diberikan skor 3 d.
Setuju S = diberikan skor 4 e.
Sangat Setuju SS = diberikan skor 5
H. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang akan digunakan untuk penelitian adalah: 1.
Analisis Statistik Deskriptif Analisis ini dipakai untuk menggambarkan karakteristik obyek
penelitian serta distribusi item-item dari masing-masing variabel. Data dikumpulkan dan ditabulasikan dalam tabel, kemudian dilakukan
pembahasan secara diskriptif dalam angka dan presentase. Alat analisis yang digunakan adalah rata-rata mean, standar deviasi, maksimum dan
34
minimum Ghozali, 2006. Statistik deskriptif menyajjikan ukuran-ukuran numerik yang sangat penting bagi data sampel Uji statistic deskriptif
tersebut dilakukan dengan program SPSS versi 22.0
2. Pengujian Kualitas Data
Langkah pertama dalam analisis yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah pengukuran dan pengujian suatu kuesioner. Suatu
kuesioner atau hipotesis sangat bergantung pada kualitas data yang dipakai dalam pengujian tersebut. Data penelitian tidak akan berguna jika
instrumen yang digunakan untuk mengumpulkan data penelitian tidak memiliki reliability tingkat keandalan dan validity tingkat kesahlihan
yang tinggi. Pengujian dan pengukuran tersebut masing-masing menunjukan konsistensi dan akurasi data yang dikumpulkan. Pengujian
validitas dan reliabilitas kuesioner dalam penelitian ini menggunakan program pengujian SPSS 20.0 for Windows.
3. Uji Validitas
Pengukuran dinyatakan valid jika mengukur tujuannya dengan nyata atau benar. Jika suatu item pernyataan tidak valid, maka item
pernyataan itu tidak dapat digunakan dalam uji-uji selanjutnya. Menurut Ghozali 2006:45, uji validitas mengukur apakah pertanyaan dalam
kuesioner yang digunakan betul-betul dapat mengukur apa yang hendak diukur. Pengujian validitas data dalam penelitian ini dilakukan secara
35
statistik yaitu dengan menghitung korelasi antara skor masing-masing item pernyataan dengan skor total dengan menggunakan metode korelasi
Bivariate Pearson Produk Momen Pearson untuk pengujian dua sisi. Hasil uji korelasi tersebut bisa dikatakan valid jika apabila koefisien
korelasi r hitung lebih besar dibandingkan koefisien korelasi r tabel pada taraf signifikan 5 atau 10 atau tingkat probabilitasnya lebih kecil dari
0,05. Atau jika melakukan penilaian langsung terhadap koefisien korelasi, bisa digunakan batas nilai minimal korelasi 0,30.
Untuk pengujian dalam SPSS digunakan kriteria sebagai berikut: o
Jika angka signifikansi hasil riset 0,05, maka hubungan kedua variabel signifikan.
o Jika angka signifikansi hasil riset 0,05, maka hubungan kedua
variabel tidak signifikan
4. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk menilai apakah data hasil angketkuesioner dapat dipercayareliable atau tidak. Menurut Ghozali
2006:41, suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke
waktu. Dalam penelitian ini uji reliabilitas dilakukan dengan metode Cronbach’s Alpha. Koefisien Cronbach’s Alpa yang lebih dari 0,60
menunjukan keandalan reliabilitas instrumen. Menurut Sekaran Prayitno
36
2008:26 dikatakan bahwa reliabilitas kurang dari 0,06 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan di atas 0,8 adalah baik.
5. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu regresi yang digunakan sebagai alat analisis, diuji dengan uji asumsi klasik.
Pengujian asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolonearitas dan uji heteroskedastisitas dengan menggunakan
program SPSS versi 22.0
6. Uji Normalitas
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah
distribusi data normal atau mendekati normal. Deteksi normal dilakukan dengan penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Uji
normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan analisis grafik plot atau uji statistic non-parametrik One Sample Kolmogorov-Smirnov Test.
Pengambilan keputusan Dasar pengambilan keputusan: o
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas.
37
o Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti
arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
7. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen.
Menurut Ghozali 2006:91, model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Uji multikolonearitas
dilakukan dengan menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen, nilai Toletance, dan nilai Variance Inflation Factor VIF.
Suatu model regresi menunjukan adanya multikolinearitas jika: a.
Tingkat korelasi 95 b.
Nilai Tolenace 0,10, atau c.
Nilai VIF 10 8.
Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari variabel tetap maka disebut
dengan homoskedastisitas dan jika varians berbeda disebut dengan heteroskedastisitas. Jika angka signifikan yang diperoleh dari persamaan
regresi yang baru lebih besar dari alpha 5 maka dikatakan tidak terjadi heteroskedistisitas. Sebaliknya jika angka signifikan yang diperoleh lebih
kecil dari alpha 5 maka dapat dikatakan terjadi heteroskedasititas.
38
Menurut Imam Ghozali 2006:105 deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik
scatterplot, dengan dasar analisis: o
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik poin-poin yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang,
melebar kemudian
menyempit, maka
telah terjadi
heteroskedastisitas. o
Jika tidak ada pola yang jelas, seta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas. 9.
Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam model
regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pada periode sebelumnya yang biasanya terjadi karena
menggunakan data time series. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas
dari autokorelasi Ghozali 2006:99. Cara mendeteksi autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson
Tabel III.2.Pengambilan Kesimpulan Ada Tidaknya Autokorelasi Hipotesis Nol H0
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada autokorelasi Tolak
No decision Tolak
No decision Tidak ditolak
0 d dl dl ≤ d ≤ du
4 - dl d 4 4
– du ≤ d ≤ 4 - du dw 4
– du
Sumber: Imam Ghozali 2005:100
39
Selain itu, dalam mendeteksi adanya autokorelasi dapat menggunakan run test. Run test digunakan untuk menguji apakah nilai
antara residual memiliki korelasi yang tinggi. Jika nilai antara residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah
acak atau random atau tidak terjadi autokorelasi. 10.
Goodness of Fit Model Ketepatan fungsi regresi sampel adalah menaksir nilai aktual dapat
diukur dari goodness of fit. Secara statistik, setidaknya ini dapat mengukur nilai dari koefisien determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t.
11. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersama-sama simultan dapat berpengaruh terhadap
variabel dependen. Cara yang dilakukan adalah dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Ho : β = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel
independen terhadap variabel dependen secara simultan bersama- sama;
b. Ho : β 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel
independen terhadap variabel dependen secara simultan bersama- sama.
Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95 atau taraf signifikansi 5 α = 0,05 dengan kriteria penilaian sebagai berikut:
40
a. Jika F hitung F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima yang berarti
bahwa variabel independen secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
b. Jika F hitung F tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak yang berarti
bahwa variabel independen secara bersama-sama tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
12. Uji Regresi Parsial Uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing – masing
variabel independen secara partial individu terhadap variabel dependen. Uji t dilakukan dengan membandingkan t-hitung terhadap t-tabel dengan
ketentuan sebagai berikut: a.
Ho : β = 0, berarti bahwa tidak ada pengaruh positif dari masing –
masing variabel independen secara parsial b.
Ho : β 0, berarti bahwa ada pengaruh positif dari masing – masing variabel independen secara parsial
Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95 atau taraf signifikansi 5 α = 0,05 dengan kriteria penilaian sebagai berikut:
a. t-hitung t-tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima yang berarti
bahwa ada pengaruh yang signifikan dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial.
b. t-hitung t-tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak yang berarti
bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial
41
13. Koefisien Determinasi
Menurut Sofyan Siregar 2013:338, Koefisien Determinasi KD adalah angka yang menyatakan atau digunakan untuk mengetahui
kontribusi atau sumbangan yang diberikan oleh sebuah variabel atau lebih X bebas terhadap Y terikat. Koefisien determinasi ini digunakan untuk
melihat seberapa besar angka kontribusi atau sumbangan yang diperoleh dari hasil uji regresi linier. Perhitungan Koefisien Determinasi dilakukan
melihat hubungan antar variabel independent apakah secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependent. Adapun rumus yang digunakan
sebagai berikut: 14.
KD = r
2
× 100 15.
Uji Hipotesis Langkah terakhir adalah pengujian hipotesis dengan menggunakan
analisis regresi berganda. Untuk menjawab hipotesis pertama, kedua dan ketiga, digunakan analisis regresi linier berganda. Analisis ini untuk
memprediksi nilai dari variabel dependen apabilai nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan dan untuk mengetahui
arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau
negatif. Pada analisis ini, variabel dependen adalah motivasi kerja
karyawan, sementara untuk variabel independen, peneliti menggunakan variabel kompensasi finansial dan kompensasi nonfinansial dengan
42
menggunakan regresi linier berganda untuk melihat pengaruh dua variabel bebas atau lebih kepada variabel terikat. Jika dimasukkan pada formulasi
regresi linier berganda, maka dapat diperoleh persamaan regresi linier berganda dengan rumus:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
Dimana Y
= motivasi kerja karyawan a
= konstanta b
1
.b
2
= koefisien regresi berhubungan dengan variabel bebas x
1
= kompensasi finansial x
2
= kompensasi nonfinansial
43
BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
