23
BAB 3
HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Metode Suksesif Interval
Metode suksesif interval merupakan proses mengubah data ordinal menjadi data interval. Data ordinal diubah menjadi data interval dikarenakan data ordinal
sebenarnya adalah data kualitatif atau bukan angka sebenarnya. Data ordinal menggunakan angka sebagai simbol data kualitatif.
Pada bab ini dibahas proses perhitungan manual metode suksesif interval dan juga hasil transformasi dengan menggunakan microsoft excel.
3.2 Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan suatu proses statistika dimana hanya berusaha melukiskan atau mengalisa kelompok yang diberikan tanpa membuat atau
menarik kesimpulan tentang populasi atau kelompok yang lebih besar. Dengan kata lain, statistika deskriptif hanya digunakan untuk menunjukkan kondisi suatu
data dan tidak dapat digunakan untuk menunjukkan kondisi data lain ataupun kondisi data yang lebih besar.
3.3 Scatterplot
Scatterplot digunakan untuk melihat pola penyebaran data apakah membentuk suatu pola tertentu atau tidak. Pola data yang menyebar tidak beraturan
menandakan bahwa tidak ada hubungan yang kuat antara variabel bebas.
3.4 Contoh Ilustrasi
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berskala likert yang termasuk ke dalam skala ordinal. Data ini berisi poin-poin jawaban
Universitas Sumatera Utara
24 pertanyaan yang terdiri dari “Sangat Setuju” = 5, “Setuju” = 4, “Netral” = 3,
“Tidak Setuju” = 2, “Sangat Tidak Setuju” = 1. Data ini untuk menilai pengaruh
komitmen organisasional, komitmen profesional, dan motivasi terhadap kepuasan kerja.
Tabel 3.1 Data pengaruh komitmen organisasional, komitmen profesional, dan motivasi terhadap kepuasan kerja
Res Komitmen
Organisasional Komitmen Profesional
Motivasi Kepuasan Kerja
Q1 Q2
Q3 Q4
Q1 Q2
Q3 Q4
Q1 Q2
Q3 Q4
Q5 Q1
Q2 Q3
Q4 Q5
1 2
3 3
3 3
3 3
3 3
5 1
3 4
3 3
5 3
4 2
4 3
3 3
4 3
3 3
4 4
4 4
4 4
4 4
4 4
3 5
3 3
3 3
3 3
3 4
4 4
4 4
4 4
4 4
4 4
2 3
3 3
3 3
3 3
3 3
3 3
4 4
4 4
4 4
5 3
3 3
3 3
3 3
4 4
4 4
5 2
5 4
4 5
3 6
5 4
3 4
3 4
4 5
4 4
4 4
3 5
4 4
5 3
7 3
3 3
3 2
4 4
5 4
4 4
4 4
4 4
4 4
3 8
4 3
3 3
2 4
4 4
5 4
5 4
3 4
4 4
4 4
9 5
3 4
4 2
4 4
4 4
4 5
4 4
4 4
4 4
4 10
5 3
3 3
1 4
4 4
4 5
5 4
3 4
4 4
4 4
11 4
3 3
3 1
4 4
4 4
5 4
4 4
4 4
4 4
3 12
5 3
3 3
1 3
4 4
4 5
4 4
3 4
4 3
4 3
13 3
2 5
4 2
3 3
4 4
5 4
4 3
4 4
3 4
3 14
5 2
4 4
2 3
3 4
4 5
4 4
3 4
4 3
4 3
15 3
3 3
3 2
3 3
4 4
4 4
4 3
4 4
3 3
4 16
2 3
3 3
4 4
3 3
4 4
5 3
5 4
5 3
3 4
17 3
3 3
3 3
3 3
3 4
4 5
3 5
4 4
3 3
4 18
3 2
2 1
1 1
2 2
4 4
5 3
3 2
2 2
2 4
19 3
4 4
4 2
2 2
2 3
3 3
2 3
2 2
2 2
3 20
3 4
4 4
4 4
4 4
3 3
3 3
3 3
4 4
4 3
21 5
4 4
4 4
4 4
4 3
3 3
3 3
3 4
4 4
3 22
3 4
4 4
4 4
4 4
3 3
3 2
3 3
4 4
4 3
23 2
4 4
4 4
4 4
4 4
4 4
4 4
3 4
4 4
3 24
2 4
4 4
4 4
4 3
4 4
4 4
4 3
4 4
4 2
25 4
4 4
4 2
2 2
2 4
4 4
4 4
4 4
4 4
2 26
3 5
4 4
2 2
2 2
4 4
4 4
4 4
4 4
4 2
27 5
5 3
5 3
3 3
3 4
4 4
4 3
2 4
4 4
4 28
5 5
4 5
3 3
3 3
4 4
4 5
3 3
4 4
4 4
29 4
5 4
4 3
3 3
3 4
4 4
4 4
3 4
4 5
5 30
3 4
4 4
3 3
3 3
5 4
4 4
3 3
5 4
4 4
Sumber: Buku Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi Bisnis Dilengkapi Aplikasi SPSS EVIEWS
Universitas Sumatera Utara
25 Berikut perhitungan manual metode suksesif interval untuk data Q1 pada
X1: Langkah 1
: Menghitung Frekuensi Skor jawaban pada Q1, untuk skor 2, frekuensinya adalah sebanyak 5 data, untuk
skor 3, frekuensinya adalah sebanyak 11 data, untuk skor 4, frekuensinya adalah sebanyak 5 data, untuk skor 5, frekuensinya adalah sebanyak 9 data.
Langkah 2 : Menghitung Proporsi P
dengan = Proporsi pada skor-s
= Skor pada data dalam satu pertanyaan s: 1,2,3,4,5 = Frekuensi skor-s
= Banyak data Karena pada Q1 tidak terdapat skor 1, dan skornya adalah 2, 3, 4, dan 5, maka
proporsi yang dihitung juga proporsi untuk skor 2, 3, 4, dan 5.
Langkah 3 : Menghitung Proporsi Kumulatif PK
Universitas Sumatera Utara
26 dengan
= Proporsi kumulatif untuk skor-s = Proporsi kumulatif untuk skor-s-1
Langkah 4 : Mencari nilai Z
Universitas Sumatera Utara
27 Cara mencari nilai Z sebagai berikut:
Tentukan nilai proporsi pada tabel Z yang akan dihitung, jika nilai proporsi kumulatif lebih besar dari 0,5, maka nilai proporsi pada tabel Z
ditentukan dengan mengurangkan nilai proporsi kumulatif dengan 0,5. Jika nilai proporsi kumulatif lebih kecil dari 0,5, maka nilai proporsi pada tabel
Z ditentukan dengan mengurangkan 0,5 dengan proporsi kumulatif. Temukan nilai Z pada tabel Z yang memiliki nilai proporsi sesuai dengan
nilai proporsi yang telah dihitung. Jika tidak ada, maka diambil 2 nilai Z yang mendekati nilai Z yang sebenarnya, kemudian nilai Z dicari dengan
cara interpolasi. Nilai Z hasil interpolasi dicari dengan cara sebagai berikut:
Kemudian, jika nilai proporsi kumulatif lebih besar dari 0,5, maka Z bernilai positif, dan jika nilai proporsi kumulatif lebih kecil dari 0,5, maka
Z bernilai negatif.
, nilai proporsi pada tabel Z yang akan dihitung adalah Nilai proporsi pada tabel Z yang mendekati 0,333
adalah pada Z = 0,96 dan Z = 0,97 yang masing –masing memiliki nilai
proporsi sebesar 0,3315 dan 0,3340. Maka nilai Z dicari dengan cara interpolasi.
Karena nilai proporsi kumulatif lebih kecil dari 0,5 maka nilai Z hasil interpolasi bernilai -0,966.
Universitas Sumatera Utara
28
nilai proporsi pada tabel Z yang akan dihitung adalah . Nilai proporsi pada tabel Z yang mendekati
0,0334 adalah pada Z = 0,08 dan Z = 0,09 yang masing-masing memiliki
nilai proporsi sebesar 0,0319 dan 0,0359. Maka nilai Z dicari dengan cara interpolasi.
Karena nilai proporsi kumulatif lebih besar dari 0,5 maka nilai Z hasil interpolasi bernilai 0,084.
, nilai proporsi pada tabel Z yang akan dihitung adalah
Nilai proporsi pada tabel Z yang mendekati 0,2001 adalah pada Z = 0,52 dan Z = 0,53 yang masing
–masing memiliki nilai proporsi sebesar 0,1985 dan 0,2019. Maka nilai Z dicari dengan cara
interpolasi.
Karena nilai proporsi kumulatif lebih besar dari 0,5 maka nilai Z hasil interpolasi bernilai 0,525.
untuk proporsi kumulatif 1 nilai Z tidak terdefinisi.
Langkah 5 : Menghitung densitas FZ
Cara untuk menghitung nilai densitas FZ adalah sebagai berikut:
√ dengan
= nilai densitas-Z = 3,14
= 2,718
Universitas Sumatera Utara
29 Untuk Z = -0,966
√
= 0,250144 Untuk Z = 0,084
√
= 0,3976567 Untuk Z = 0,525
√
= 0,3474438 Untuk Z = 1 FZ = 0
Langkah 6 : Menghitung Scale Value
Cara untuk menghitung Scale Value adalah sebagai berikut:
dengan = Scale Value pada skor-s
untuk lebih memudahkan dalam perhitungan, maka dibuat tabel penolong untuk nilai proporsi kumulatif dan nilai densitas FZ.
Tabel 3.2 nilai proporsi kumulatif dan nilai densitas FZ
Proporsi Kumulatif Densitas FZ
0,1667 0,250144
0,5334 0,3976567
0,7001 0,3474438
1
Universitas Sumatera Utara
30 Langkah 7
:Menghitung nilai hasil skala interval Untuk menghitung nilai hasil skala interval dilakukan langkah-langkah berikut
ini: Cari nilai SV minimum dengan rumus:
Kemudian transformasi nilai skala ordinal menjadi interval dengan rumus:
dengan = nilai skala interval hasil transformasi
Dari hasil perhitungan manual diperoleh nilai skala interval untuk skor 2 adalah 1, nilai skala interval untuk skor 3 adalah 2,098, nilai skala interval untuk
skor 4 adalah 2,802, dan nilai skala interval untuk skor 5 adalah 3,6591. Kemudian setelah menggunakan software microsoft excel diperoleh hasil
transformasi nilai-nilai pada data berskala ordinal menjadi nilai-nilai data berskala interval berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
31 Tabel 3.3 Hasil transformasi data interval
Res Komitmen
Organisasional Komitmen Profesional
Motivasi Kepuasan Kerja
Q1 Q2
Q3 Q4
Q1 Q2
Q3 Q4
Q1 Q2
Q3 Q4
Q5 Q1
Q2 Q3
Q4 Q5
1 1,00
2,29 2,58
2,48 2,88
2,86 2,25
2,11 1,00
3,90 1,00
2,00 3,90
2,05 1,55
5,17 1,81
3,45 2
2,80 2,29
2,58 2,48
3,93 2,86
2,25 2,11
2,61 2,45
3,23 3,28
3,90 3,24
3,00 3,30
3,09 3,45
3 3,66
2,29 2,58
2,48 2,88
2,86 2,25
2,11 2,61
2,45 3,23
3,28 3,90
3,24 3,00
3,30 3,09
3,45 4
1,00 2,29
2,58 2,48
2,88 2,86
2,25 2,11
1,00 1,00
1,99 2,00
3,90 3,24
3,00 3,30
3,09 3,45
5 2,10
2,29 2,58
2,48 2,88
2,86 2,25
3,24 2,61
2,45 3,23
4,88 1,00
4,69 3,00
3,30 4,69
2,20 6
3,66 3,35
2,58 3,80
2,88 4,19
3,58 4,55
2,61 2,45
3,23 3,28
2,58 4,69
3,00 3,30
4,69 2,20
7 2,10
2,29 2,58
2,48 2,02
4,19 3,58
4,55 2,61
2,45 3,23
3,28 3,90
3,24 3,00
3,30 3,09
2,20 8
2,80 2,29
2,58 2,48
2,02 4,19
3,58 3,24
4,34 2,45
4,63 3,28
2,58 3,24
3,00 3,30
3,09 3,45
9 3,66
2,29 3,97
3,80 2,02
4,19 3,58
3,24 2,61
2,45 4,63
3,28 3,90
3,24 3,00
3,30 3,09
3,45 10
3,66 2,29
2,58 2,48
1,00 4,19
3,58 3,24
2,61 3,90
4,63 3,28
2,58 3,24
3,00 3,30
3,09 3,45
11 2,80
2,29 2,58
2,48 1,00
4,19 3,58
3,24 2,61
3,90 3,23
3,28 3,90
3,24 3,00
3,30 3,09
2,20 12
3,66 2,29
2,58 2,48
1,00 2,86
3,58 3,24
2,61 3,90
3,23 3,28
2,58 3,24
3,00 1,94
3,09 2,20
13 2,10
1,00 5,45
3,80 2,02
2,86 2,25
3,24 2,61
3,90 3,23
3,28 2,58
3,24 3,00
1,94 3,09
2,20 14
3,66 1,00
3,97 3,80
2,02 2,86
2,25 3,24
2,61 3,90
3,23 3,28
2,58 3,24
3,00 1,94
3,09 2,20
15 2,10
2,29 2,58
2,48 2,02
2,86 2,25
3,24 2,61
2,45 3,23
3,28 2,58
3,24 3,00
1,94 1,81
3,45 16
1,00 2,29
2,58 2,48
3,93 4,19
2,25 2,11
2,61 2,45
4,63 2,00
5,17 3,24
4,88 1,94
1,81 3,45
17 2,10
2,29 2,58
2,48 2,88
2,86 2,25
2,11 2,61
2,45 4,63
2,00 5,17
3,24 3,00
1,94 1,81
3,45 18
2,10 1,00
1,00 1,00
1,00 1,00
1,00 1,00
2,61 2,45
4,63 2,00
2,58 1,00
1,00 1,00
1,00 3,45
19 2,10
3,35 3,97
3,80 2,02
1,82 1,00
1,00 1,00
1,00 1,99
1,00 2,58
1,00 1,00
1,00 1,00
2,20 20
2,10 3,35
3,97 3,80
3,93 4,19
3,58 3,24
1,00 1,00
1,99 2,00
2,58 2,05
3,00 3,30
3,09 2,20
21 3,66
3,35 3,97
3,80 3,93
4,19 3,58
3,24 1,00
1,00 1,99
2,00 2,58
2,05 3,00
3,30 3,09
2,20 22
2,10 3,35
3,97 3,80
3,93 4,19
3,58 3,24
1,00 1,00
1,99 1,00
2,58 2,05
3,00 3,30
3,09 2,20
23 1,00
3,35 3,97
3,80 3,93
4,19 3,58
3,24 2,61
2,45 3,23
3,28 3,90
2,05 3,00
3,30 3,09
2,20 24
1,00 3,35
3,97 3,80
3,93 4,19
3,58 2,11
2,61 2,45
3,23 3,28
3,90 2,05
3,00 3,30
3,09 1,00
25 2,80
3,35 3,97
3,80 2,02
1,82 1,00
1,00 2,61
2,45 3,23
3,28 3,90
3,24 3,00
3,30 3,09
1,00 26
2,10 4,37
3,97 3,80
2,02 1,82
1,00 1,00
2,61 2,45
3,23 3,28
3,90 3,24
3,00 3,30
3,09 1,00
27 3,66
4,37 2,58
5,17 2,88
2,86 2,25
2,11 2,61
2,45 3,23
3,28 2,58
1,00 3,00
3,30 3,09
3,45 28
3,66 4,37
3,97 5,17
2,88 2,86
2,25 2,11
2,61 2,45
3,23 4,88
2,58 2,05
3,00 3,30
3,09 3,45
29 2,80
4,37 3,97
3,80 2,88
2,86 2,25
2,11 2,61
2,45 3,23
3,28 3,90
2,05 3,00
3,30 4,69
4,98 30
2,10 3,35
3,97 3,80
2,88 2,86
2,25 2,11
4,34 2,45
3,23 3,28
2,58 2,05
4,88 3,30
3,09 3,45
Berdasarkan hasil perhitungan manual dan hasil transformasi dengan menggunakan microsoft excel dapat dilihat perbedaan antara nilai-nilai pada data
berskala ordinal dengan nilai-nilai pada data berskala interval hasil transformasi dari data berskala ordinal pada contoh. Kemudian dapat dilihat perbedaan antara
data berskala ordinal dengan data berskala interval hasil transformasi dari data berskala ordinal pada contoh, sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
32 Tabel 3.4 Hasil statistika deskriptif untuk data ordinal dan data interval dengan
menggunakan SPSS
Statistics
X1 Ordinal X1 Interval X2 Ordinal
X2 Interval X3 Ordinal
X3 Interval Y Ordinal Y Interval
N Valid
30 30
30 30
30 30
30 30
Missing Mean
14.0667 11,7081
12.6000 11,0704
19.0333 14,2926
18.4333 14,3289
Median 14.0000
12,1230 12.0000
10,5220 20.0000
15,4660 18.0000
13,9355 Mode
14.00 9,45
a
12.00 10,10
20.00 15,47
18.00 16,08
Std. Deviation 2.36254
2,63720 2.54070
2,92408 2.17324
2,90589 2.19220
2,55379 Variance
5.582 6.955
6.455 8.550
4.723 8.444
4.806 6.522
Skewness -.236
-.230 -.787
-.613 -1.385
-1.414 -2.113
-1.524 Std. Error of Skewness
.427 .427
.427 .427
.427 .427
.427 .427
Kurtosis .388
.072 .723
.231 .625
.809 5.742
3.872 Std. Error of Kurtosis
.833 .833
.833 .833
.833 .833
.833 .833
Minimum 8.00
5,10 6.00
4,00 14.00
7,57 11.00
6,20 Maximum
19.00 17,17
16.00 15,20
21.00 17,28
21.00 18,03
Berdasarkan tabel 3.4 dapat dilihat bahwa nilai Mean, Median, dan Modus hampir sama, yang berarti, distribusi data untuk variabel komitmen
organisasional, komitmen profesional, motivasi, dan kepuasan kerja mendekati distribusi normal. Standar deviasi dari variabel komitmen organisasional adalah
2,36254, standar deviasi dari variabel komitmen profesional adalah 2,54070, standar deviasi dari variabel motivasi adalah 2,17324, standar deviasi dari variabel
kepuasan kerja adalah 2,19220. Varians dari variabel komitmen organisasional adalah 5,582, varians dari variabel komitmen profesional adalah 6,455, varians
dari variabel motivasi adalah 4,723, varians dari variabel kepuasan kerja adalah 4,806. Nilai-nilai ini lebih kecil daripada nilai standar deviasi dan nilai varians
pada tabel 3.5 yang berarti data nilai standar deviasi dan nilai varians pada tabel 3.4 lebih baik daripada pada tabel 3.5.
Selanjutnya dapat dilihat nilai kemiringan dari variabel komitmen organisasional adalah -0,236, kemiringan dari variabel komitmen profesional
adalah -0,787, kemiringan dari variabel motivasi adalah -1,385, dan kemiringan dari variabel kepuasan kerja adalah -2,113. Karena semua variabel memiliki nilai
kemiringan yang negatif, maka kurva akan lebih condong ke sebelah kiri, dengan kata lain, lebih banyak data yang lebih kecil daripada mediannya. Kurtosis dari
variabel komitmen organisasional adalah 0,388, kurtosis dari variabel komitmen
Universitas Sumatera Utara
33 profesional adalah 0,723, kurtosis dari variabel motivasi adalah 0,625, kurtosis
dari variabel kepuasan kerja adalah 5,742. Nilai- nilai kurtosis pada tabel 3.4 lebih mendekati 0,263 kriteria pengujian distribusi normal berdasarkan nilai
kurtosis dibandingkan dengan nilai-nilai kurtosis pada tabel 3.5, yang berarti, data ordinal lebih mendekati distribusi normal dibandingkan data interval.
Berdasarkan tabel 3.4 juga dapat dilihat bahwa nilai Mean, Median, dan Modus dari data interval cukup jauh berbeda, yang berarti data interval hasil
penerapan MSI tidak mendekati distribusi normal. Pada variabel komitmen organisasional juga terdapat lebih dari 1 modus, hal ini menyalahi kriteria
distribusi normal yang menganjurkan data hanya memiliki satu buah modus. Standar deviasi dari variabel komitmen organisasional adalah 2,63720, standar
deviasi dari variabel komitmen profesional adalah 2,92408, standar deviasi dari variabel motivasi adalah 2,90589, standar deviasi dari variabel kepuasan kerja
adalah 2,55379. Varians dari variabel komitmen organisasional adalah 6,955, varians dari variabel komitmen profesional adalah 8,550 , varians dari variabel
motivasi adalah 8,444, varians dari variabel kepuasan kerja adalah 6,522. Nilai- nilai tersebut lebih besar daripada nilai-nilai pada tabel 3.4 yang berarti data
ordinal lebih baik daripada data interval hasil penerapan MSI. Selanjutnya dapat dilihat nilai kemiringan dari variabel komitmen
organisasional adalah -0,230, kemiringan dari variabel komitmen profesional adalah -0,613, kemiringan dari variabel motivasi adalah -1,414, dan kemiringan
dari variabel kepuasan kerja adalah -1,524. Karena semua kemiringan dari semua variabel bernilai negatif, maka diketahui bahwa kurva yang terbentuk lebih
condong ke kiri, yaitu lebih banyak data yang lebih kecil daripada mediannya. Kurtosis dari variabel komitmen organisasional adalah 0,072, kurtosis dari
variabel komitmen profesional adalah 0,231, kurtosis dari variabel motivasi adalah 0,809, kurtosis dari variabel kepuasan kerja adalah 3,872. Nilai-nilai ini
sangat jauh dari 0,263 yang merupakan kriteria pengujian distribusi normal melalui nilai kurtosis.
Universitas Sumatera Utara
34 Gambar 3.1 Perbandingan scatterplot antara data berskala ordinal dengan data
berskala interval menggunakan software minitab
Pada gambar 3.1 dapat dilihat perbedaan sebaran data antara data ordinal dan data interval. Di sebelah kiri merupakan sebaran data untuk data berskala
ordinal, sedangkan di sebelah kanan merupakan sebaran data untuk data berskala interval. Sebaran data merupakan hubungan antara X1 yang merupakan komitmen
organisasional terhadap Y yang merupakan kepuasan kerja, X2 yang merupakan komitmen profesional dengan Y yang merupakan kepuasan kerja, X3 yang
merupakan motivasi dengan Y yang merupakan kepuasan kerja. Berdasarkan tabel dapat dilihat kedua jenis sebaran data tidak menunjukkan membentuk pola
tertentu sehingga dapat diketahui bahwa tidak terdapat hubungan yang kuat antara variabel komitmen organisasional, komitmen profesional, motivasi, dengan
kepuasan kerja.
Universitas Sumatera Utara
35 Tabel 3.5 Pengujian Distribusi Normal data ordinal dan data interval
dengan SPSS
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
X1 Ordinal
X1 Interval
X2 Ordinal
X2 Interval
X3 Ordinal
X3 Interval
Y Ordinal
Y Interval
N 30
30 30
30 30
30 30
30 Normal Parameters
a,,b
Mean 14.0667
11.7087 12.6000 11.0720 19.0333 14.2937 18.4333 14.3283 Std. Deviation
2.36254 2.63561 2.54070 2.92369 2.17324 2.90654 2.19220 2.55214
Most Extreme Differences Absolute
.122 .117
.273 .236
.305 .290
.322 .264
Positive .080
.090 .127
.097 .183
.152 .137
.114 Negative
-.122 -.117
-.273 -.236
-.305 -.290
-.322 -.264
Kolmogorov-Smirnov Z .669
.640 .640
1.295 1.295
1.591 1.762
1.445 Asymp. Sig. 2-tailed
.763 .808
.808 .070
.070 .013
.004 .031
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan Tabel 3.6 dapat diketahui bahwa terdapat satu variabel yang berdistribusi normal pada data berskala ordinal yaitu variabel X1 yang merupakan
komitmen organisasional, kemudian dapat diketahui juga berdasarkan Tabel 3.6 terdapat dua variabel yang berdistribusi normal pada data berskala interval, yaitu
variabel X1 dan X2 yang masing-masing merupakan komitmen organisasional dan komitmen profesional.
Universitas Sumatera Utara
36 Tabel 3.6 Output SPSS Uji t untuk data ordinal
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.982
3.608 .550
.587 X1
.134 .131
.145 1.028
.313 X2
.473 .122
.548 3.885
.001 X3
.452 .140
.448 3.221
.003
Persamaan regresi untuk data ordinal adalah sebagai berikut: Berdasarkan output uji t untuk data ordinal diketahui bahwa terdapat dua variabel
bebas yang berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat, yaitu variabel X2 dan X3 yang masing-masing merupakan Komitmen Profesional dan Motivasi.
Tabel 3.7 Output SPSS Uji t untuk data interval
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.602
3.041 .856
.400 X1
.127 .147
.131 .865
.395 X2
.434 .132
.497 3.296
.003 X3
.380 .132
.433 2.874
.008 a. Dependent Variable: Y
Persamaan regresi untuk data interval adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
37 Berdasarkan output uji t untuk data interval dapat diketahui bahwa hanya terdapat
satu variabel bebas yang berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat yaitu variabel X2 sebagai Komitmen Profesional.
Tabel 3.8 Output SPSS untuk Uji Multikolinieritas pada data berskala ordinal dan skala interval
Coefficients
Model Collinearity Statistics Ordinal
Collinearity Statistics Interval Tolerance
VIF Tolerance
VIF 1
Constant X1
.972 1.029
.970 1.031
X2 .967
1.034 .978
1.022 X3
.992 1.008
.981 1.019
a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel 3.9 dapat dilihat bahwa data dengan skala ordinal dan data dengan skala interval sama-sama tidak mengandung multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
38
BAB 4
KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Kategori