Analisis Regresi Linier Berganda

4.3 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi ini digunakan untuk menghitung besarnya pengaruh antara variabel bebas yaitu tingkat upah (X 1 ), masa kerja (X 2 ), dan usia (X 3 )terhadap variabel terikat yaitu produktivitas kerja (Y).

4.3.1 Persamaan Regresi Linier Berganda

Dengan menggunakan bantuan SPSS for Windows ver 13.00 didapat model regresi yang dapat dilihat pada tabel 4.6.

Tabel 4.6 Analisis Regresi dengan SPSS for Windows ver 13.00

Coefficients a

B Std. Error

Beta

Sig.

1 (Constant) -5803.994 1573.887 -3.688 .001

X3 -26.328

a. Dependent Variable: Y

Sumber : Data primer diolah

Berdasarkan pada Tabel 4.6 diatas didapatkan persamaan regresi sebagai berikut :

Y = -5803,994 + 39,139 X 1 + 86,977 X 2 – 26,328 X 3

Dari persamaan di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut: ƒ Produktivitas kerja akan meningkat sebesar 39,139 linting untuk setiap tambahan satu tahun X 1 (tingkat upah) dengan asumsi variabel yang lainnya

konstan. Jadi apabila tingkst upah mengalami peningkatan 1 tahun, maka produktivitas kerja akan meningkat sebesar 39,139 linting.

ƒ Produktivitas kerja akan meningkat sebesar 86,977 linting untuk setiap tambahan satu tahun X 2 (masa kerja) dengan asumsi variabel yang lainnya

konstan. Jadi apabila masa kerja mengalami peningkatan 1 tahun, maka produktivitas kerja akan meningkat sebesar 86,977 linting.

ƒ Produktivitas kerja akan menurun sebesar 26,328 linting untuk setiap tambahan satu tahun X 3 (usia) dengan asumsi variabel yang lainnya konstan.

Jadi apabila usia mengalami peningkatan 1 tahun, maka produktivitas kerja akan menurun sebesar 26,328 linting.

Berdasarkan interpretasi di atas, dapat diketahui besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat, antara lain tingkat upah sebesar 39,139, masa kerja 86,977, dan usia sebesar -26,328. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat upah

(X 1 ), masa kerja (X 2 ) berpengaruh positif terhadap produktivitas kerja. Sedangkan usia (X 3 ) mempunyai pengaruh negatif. Dengan kata lain, apabila tingkat upah dan masa kerja meningkat maka akan diikuti peningkatan produktivitas kerja. Untuk mengetahui diantara ketiga variabel bebas tersebut berpengaruh paling dominan terhadap variabel terikat dapat dilihat dari nilai koefisien beta masing- (X 1 ), masa kerja (X 2 ) berpengaruh positif terhadap produktivitas kerja. Sedangkan usia (X 3 ) mempunyai pengaruh negatif. Dengan kata lain, apabila tingkat upah dan masa kerja meningkat maka akan diikuti peningkatan produktivitas kerja. Untuk mengetahui diantara ketiga variabel bebas tersebut berpengaruh paling dominan terhadap variabel terikat dapat dilihat dari nilai koefisien beta masing-

Dari Tabel 4.6 dapat dilihat nilai koefisien beta untuk masing-masing variabel bebas tersebut adalah sebagai berikut :

ƒ Nilai koefisien beta X 1 (tingkat upah) adalah 0.601 ƒ Nilai koefisien beta X 2 (masa kerja) adalah 0.230 ƒ Nilai koefisien beta X 3 (usia) adalah -0.195

Sehingga dapat disimpulkan bahwa diantara ketiga variabel bebas dalam penelitian ini yang lebih dominan pengaruhnya adalah tingkat upah.

4.3.2 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi digunakan untuk melihat kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Dari analisa perhitungan diperoleh nilai R 2 (koefisien

determinasi) dan koefisien korelasi (R) seperti dalam Tabel 4.7

Tabel 4.7 Koefisien Determinasi

Model Summary b

Durbin- Model

Adjusted Std. Error of

R Square R Square the Estimate

Watson

1 .753 a .567

a. Predictors: (Constant), X3, X1, X2

b. Dependent Variable: Y

Sumber: Data primer diolah

Berdasarkan Tabel 4.7 didapatkan koefisien determinasi R 2 sebesar 0.567 Artinya bahwa 56,7% variabel produktivitas kerja akan dijelaskan oleh variabel Berdasarkan Tabel 4.7 didapatkan koefisien determinasi R 2 sebesar 0.567 Artinya bahwa 56,7% variabel produktivitas kerja akan dijelaskan oleh variabel

Selain koefisien determinasi juga didapat koefisien korelasi yang menunjukkan besarnya hubungan antara variabel bebas yaitu tingkat upah, masa kerja, dan usia dengan variabel produktivitas kerja, nilai R (koefisien korelasi) sebesar 0,753, nilai korelasi ini menunjukkan bahwa hubungan antara variabel bebas yaitu tingkat upah, masa kerja, dan usia dengan variabel produktivitas kerja termasuk kategori sangat kuat karena berada pada selang 0,6 – 0,8.

4.3.3 F test / Serempak

Pengujian F atau pengujian model digunakan untuk mengetahuii apakah hasil dari analisis regresi signifikan atau tidak, dengan kata lain model yang diduga tepat/sesuai atau tidak. Jika hasilnya signfikan, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima. Sedangkan jika hasilnya tidak signifikan, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak. Hal ini dapat juga dikatakan sebagai berikut :

H 0 ditolak jika F hitung > F tabel

H 0 diterima jika F hitung < F tabel