87
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastistas
Untuk melakukan heteroskedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan melihat grafik scatter plot. Dalam grafik scatter plot,
titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, bila kondisi ini terpenuhi, maka
tidak terjadi kondisi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan. Dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat
masalah heteroskedastisitas.
88
4. Analisis Koefisien Korelasi dan Determinasi a. Koefisien Korelasi
Analisis korelasi bertujuan untuk mengukur kekuatan asosiasi hubungan linier antara dua variabel. Korelasi tidak menunjukkan
hubungan fungsional atau dengan kata lain analisis korelasi tidak membedakan antara variabel dependen dengan variabel independen
Ghozali, 2012:96. Tabel 4.13
Hasil Uji Koefisien Korelasi
Correlations
MTTL KTTL
KKTTL KJTTL
MTTL Pearson Correlation
1 .565
.648 .476
Sig. 2-tailed .000
.000 .000
N 96
96 96
96 KTTL
Pearson Correlation .565
1 .318
.452 Sig. 2-tailed
.000 .002
.000 N
96 96
96 96
KKTTL Pearson Correlation
.648 .318
1 .526
Sig. 2-tailed .000
.002 .000
N 96
96 96
96 KJTTL
Pearson Correlation .476
.452 .526
1 Sig. 2-tailed
.000 .000
.000 N
96 96
96 96
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
89
Kesimpulannya adalah sebagai berikut: 1. Hubungan atau korelasi antara Motivasi X
1
dengan Kinerja Karyawan Y adalah sebesar 0,476 yang berarti korelasi sedang.
Arah hubungan korelasi yang ada adalah arah hubungan positif yang berarti pada saat Motivasi X
1
mengalami kenaikan, maka Kinerja karyawan Y mengalami kenaikan dan sebaliknya. Nilai
signifikansi yang ada adalah 0,000 0,05 yang berarti korelasi yang signifikan. Hal ini sesuai dengan pernyataan Wibowo
2012:378 yang menyatakan bahwa untuk menginspirasi orang untuk bekerja, sebagai individu maupun kelompok dengan cara
yang dapat menghasilkan hasil terbaik, kita perlu membuka kekuatan motivasional pribadi mereka sendiri. Artinya untuk
membuat orang menghasilkan kinerja terbaik, perlu adanya motivasi.
2. Hubungan atau korelasi antara Kompensasi X
2
dengan Kinerja Karyawan Y adalah sebesar 0,452 yang berarti korelasi sedang.
Arah hubungan korelasi yang ada adalah arah hubungan positif yang berarti pada saat Kompensasi X
2
mengalami kenaikan, maka Kinerja karyawan Y mengalami kenaikan dan sebaliknya.
Nilai signifikansi yang ada adalah 0,000 0,05 yang berarti korelasi yang signifikan. Hal ini senada dengan pendapat
Kadarisman 2012:79 yang menyatakan bahwa pemberian
90
kompensasi akan mengembangkan potensi untuk menghasilkan kinerja yang lebih bermutu.
3. Hubungan atau korelasi antara Kepuasan Kerja X
3
dengan Kinerja Karyawan Y adalah sebesar 0,526 yang berarti korelasi
sedang. Arah hubungan korelasi yang ada adalah arah hubungan positif yang berarti pada saat Kepuasan Kerja X
3
mengalami kenaikan, maka Kinerja karyawan Y mengalami kenaikan dan
sebaliknya. Nilai signifikansi yang ada adalah 0,000 0,05 yang berarti korelasi yang signifikan. Hal ini senada dengan Robbins
dan judge 2011:106 yang mengemukakan bahwa kinerja dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, salah satunya kepuasan kerja.
b. Koefisien Determinasi
Menurut Ghozali 2012:97, koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan
variasi variabel dependen. Tabel 4.14
Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.602
a
.362 .341
4.03987 a. Predictors: Constant, KKTTL, KTTL, MTTL
b. Dependent Variable: KJTTL
91
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa nilai adjusted R-square dari model regresi yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar
0,341. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan variabel independen dalam menjelaskan
variabel dependen adalah sebesar 34,1, sedangkan sisanya sebesar 65,9 dijelaskan oleh variabel lain yang
tidak termasuk ke dalam model regresi.
5. Uji Hipotesis a. Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variable-variabel bebas independent secara bersama-sama atau
simultan terhadap variable terikat dependen Ghozali, 2012:98. Tabel 4.15
Hasil Uji F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
851.669 3
283.890 17.395
.000
a
Residual 1501.487
92 16.321
Total 2353.156
95 a. Predictors: Constant, KKTTL, KTTL, MTTL
b. Dependent Variable: KJTTL
Untuk melakukan Uji F dalam penelitian ini dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel. Apabila F hitung lebih besar
