70
2. Pendidikan terakhir Dalam
mengelompokkan responden
berdasarkan tingkat
pendidikan, peneliti mengelompokkan berbagai macam tingkat pendidikan seperti yang terdapat dalam tabel berikut:
Tabel 4.2 Responden Penelitian
Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Sumber: data primer yang telah diolah
Dari data yang telah dikumpulkan oleh peneliti menunjukkan bahwa responden dengan pendidikan sekolah dasar sebanyak 1 orang,
responden dengan pendidikan sekolah menengah pertama sebanyak 1 orang, responden dengan pendidikan sekolah menengah atas sebanyak 8
orang, dan responden dengan pendidikan sarjana sebanyak 20 orang.
C. Analisis Data
1. Uji Validitas Uji validitas akan menguji masing-masing variabel yang digunakan
dalam penelitian ini, dimana keseluruhan variabel penelitian memuat 30 pertanyaan yang harus dijawab oleh 30 responden. Adapun kriteria yang
Tingkat pendidikan Jumlah
Sd 1
SMP 1
SMA 8
Sarjana 20
71
digunakan dalam menentukan valid tidaknya pernyataan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Tingkat kepercayaan = 95 α= 5 , b. Jumlah Responden sebanyak 30 orang,
c. Dibandingkan dengan nilai r = 0,3 Sugiyono, 2009. Berikut adalah hasil uji validitas:
Tabel 4.3 Hasil Uji Validitas
Indikator r-hitung
Keterangan Motivasi
X1.1 0,372
Valid X1.2
0,606 Valid
X1.3 0,779
Valid X1.4
0,381 Valid
X1.5 0,314
Valid X1.6
0,352 Valid
Gaya Kepemimpinan X2.1
0,719 Valid
X2.2 0,943
Valid X2.3
0,816 Valid
X2.4 0,750
Valid X2.5
0,928 Valid
X2.6 0,882
Valid
72
Indikator r-hitung
Keterangan Stres Kerja
X3.1 0,728
Valid X3.2
0,798 Valid
X3.3 0,500
Valid X3.4
0,460 Valid
X3.5 0,562
Valid
Konflik Kerja
X4.1 0,924
Valid X4.2
0,941 Valid
X4.3 0,914
Valid X4.4
0,846 Valid
X4.5 0,932
Valid X4.6
0,589 Valid
Kinerja
Y1.1 0,606
Valid Y1.2
0,579 Valid
Y1.3 0,367
Valid Y1.4
0,586 Valid
Y1.5 0,371
Valid Y1.6
0,058 Tidak Valid
Y1.7 0,399
Valid
73
Sumber: Data primer yang telah diolah Dari hasil uji validitas diatas didapatkan bahwa dari semua item
pertanyaan dalam kuesioner, terdapat beberapa pertanyaan yang tidak valid, yaitu sebanyak 1 pertanyaan. Karena tidak melewati batas nilai r
sebesar 0,3. Sugiyono, 2009 2. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah tingkat kestabilan suatu alat pengukur dalam mengukur suatu gejalakejadian. Semakin tinggi reliabilitas suatu alat
pengukur, semakin stabil pula alat pengukur tersebut. Dalam melakukan perhitungan Alpha, digunakan alat bantu program komputer yaitu IBM
SPSS 19 dengan menggunakan model Alpha. Sedangkan dalam pengambilan keputusan reliabilitas, suatu
instrumen dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,6. Ghozali, 2005.
74
Tabel 4.4 Hasil uji Reliabilitas
Sumber: data primer yang telah diolah
Hasil tersebut menunjukkan bahwa semua variabel mempunyai Cronbach Alpha di atas 0,60 sehingga dapat dikatakan semua konsep
pengukur masing-masing variabel dari kuesioner adalah reliabel, sehingga untuk selanjutnya item-item pada masing-masing konsep
variabel tersebut layak digunakan sebagai alat ukur. 3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi diantara variabel. Untuk dapat menentukan apakah Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items
0,696 30
Nilai Standar
Cronbachs Alpha Keterangan
0,6 0,696
Reliabel
75
terdapat multikolinearitas dalam model regresi pada penelitian ini adalah dengan melihat nilai VIF Variance Inflation Factor dan
tolerance serta menganalisis matrix korelasi variabel-variabel bebas. Adapun nilai VIF dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber: data yang telah diolah Pada tabel tersebut terlihat bahwa tidak ada variabel yang
memiliki nilai VIF lebih besar dari 10,00 dan nilai tolerance yang lebih kecil dari 1,00 yang berarti bahwa tidak terdapat korelasi
antar variabel bebas yang lebih besar dari 95. b. Uji Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan pengujian grafik P-Plot untuk pengujian residual model regresi
yang tampak pada gambar berikut :
Variable Tolerance
VIF
Motivasi 0,938
1,066 Gaya Kepemimpinan
0,932 1,073
Stres Kerja 0,994
1,006 Konflik Kerja
0,907 1,103
76
Gambar 4.1 Uji Normalitas P-Plot dan Histogram
Grafik normal probability plot menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Cara mendeteksinya adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot
antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y
77
sesungguhnya yang telah di-standardiized. Uji heteroskedastisitas menghasilkan grafik pola penyebaran titik scatterplot seperti
tampak pada Gambar berikut :
Gambar 4.2 Uji Heteroskedastisitas
Sumber: data primer yang telah diolah Hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan bahwa titik-
titik tidak membentuk pola tertentu atau tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y,
maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi yang terjadi antara residual pada suatu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Dwi Priyatno, 2010
78
Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi
e. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda digunakan dalam penelitian
ini dengan tujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Perhitungan statistik
dalam analisis regresi linear berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan bantuan program
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson
1
0,496 0,246 0,126
1,803 1,979
a. Predictors: Constant, totalx4, totalx3, totalx2, totalx1
b. Dependent Variable: totaly1
sumber: data primer yang telah diolah
Hasil pengujian autokorealasi menunjukkan nilai durbin Watson sebesar 1,979. Dilihat dari aturan gejala autokorelasi
Sunyoto 2008, maka tidak terdapat masalah autokorelasi. Dengan demikian, asumsi-asumsi normalitas, multikolinearitas,
heteroskedastisitas, dan autokorelasi dalam model regresi dapat dipenuhi dari model ini.
79
komputer IBM SPSS versi 19. Ringkasan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS tersebut dapat dilihat di tabel
berikut:
Tabel 4.7 Hasil Regresi Berganda
Sumber: data primer yang telah diolah Dari hasil tersebut apabila ditulis dalam bentuk
standardized dari persamaan regresinya adalah sebagai berikut:
Keterangan: Y = Kinerja
X1 = Motivasi X2 = Gaya Kepemimpinan
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
14,562 3,777
3,856 0,001
totalx1
0,357 0,126
0,466 2,826 0,009
0,855 1,170
totalx2
0,221 0,102
0,348 2,159 0,041
0,893 1,119
totalx3
-0,140 0,084
-0,257 -
1,656 0,110
0,962 1,040
totalx4
0,062 0,074
0,136 0,836 0,411
0,873 1,146
a. Dependent Variable: totaly1
Y = 14,562 + 0, 357X1 + 0,221X2 - 0,140X3 + 0.062X4
80
X3 = Stres Kerja X4 = Konflik Kerja
4. Analisis Koefisien Korelasi R
Tabel 4.8 Hasil Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi R untuk menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara variabel independen dengan variabel
dependen. Nilai koefisien korelasi adalah antara nol dan satu. Hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS versi 19 dapat
diketahui bahwa koefisien korelasi R yang diperoleh sebesar 0,496. Hal ini berarti antara variabel independen dengan variabel dependen
memiliki hubungan yang kuat, yaitu sebesar 49,6. 5. Analisis Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Hasil perhitungan Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 0,496
0,246 0,126
1,803 1,979
a. Predictors: Constant, totalx4, totalx3, totalx2, totalx1 b. Dependent Variable: totaly1
sumber: data yang telah diolah
81
dengan menggunakan program SPSS versi 19 dapat diketahui bahwa koefisien determinasi adjusted R
2
yang diperoleh sebesar 0,246. Hal ini berarti 24,6 kinerja dapat dijelaskan oleh variabel motivasi, gaya
kepemimpinan, stres kerja, dan konflik kerja, sedangkan sisanya yaitu 75,4 kinerja dipengaruhi oleh variabel-variabel lainnya yang tidak
diteliti dalam penelitian ini. 6. Uji goodness of fit
a. Uji t Uji t dimaksudkan untuk mengetahui seberapa jauh
pengaruh satu variabel independen motivasi, gaya kepemimpinan, stres kerja, dan konflik kerja secara individual dalam
menerangkan variabel dependen kinerja. Hasil uji t pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel, dengan membandingkan
dengan t tabel = 2.04841 dan signifikan 0,05. 1. Motivasi
H : tidak terdapat pengaruh secara parsial antara variabel
motivasi terhadap kinerja. H
a1
: terdapat pengaruh secara parsial antara variabel motivasi terhadap kinerja
Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X
1
motivasi diperoleh nilai t hitung = 2,826 dengan tingkat signifikansi 0,009. Dengan menggunakan
batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut berada
82
di bawah taraf 5, yang berarti Ho ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian, maka hipotesis pertama
diterima. Berarti secara parsial, motivasi mempunyai pengaruh terhadap kinerja.
2. Gaya Kepemimpinan H
: tidak terdapat pengaruh secara parsial antara variabel gaya kepemimpinan terhadap kinerja
H
a2
: terdapat pengaruh secara parsial antara variabel gaya kepemimpinan terhadap kinerja
Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X
2
gaya kepemimpinan diperoleh nilai t hitung = 2,159 dengan tingkat signifikansi 0,041. Dengan
menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut berada tepat di taraf 5, yang berarti Ho ditolak
dan Ha diterima. Dengan demikian, maka hipotesis kedua
diterima. Berarti
gaya kepemimpinan
berpengaruh secara parsial terhadap kinerja. 3. Stres Kerja
H : tidak terdapat pengaruh secara parsial antara variabel
stres kerja terhadap kinerja H
a3
: terdapat pengaruh secara parsial antara variabel stres kerja terhadap kinerja
83
Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X
3
stres kerja diperoleh nilai t hitung = -1,656 dengan tingkat signifikansi 0,110. Dengan menggunakan
batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut berada di atas taraf 5, yang berarti Ho diterima dan Ha ditolak.
Dengan demikian, maka hipotesis ketiga ditolak. Maka disimpulkan bahwa stres kerja secara parsial tidak
berpengaruh terhadap kinerja. 4. Konflik Kerja
H
o
: tidak terdapat pengaruh signifikan secara parsial antara variabel konflik kerja terhadap kinerja
H
a1
: terdapat pengaruh pengaruh signifikan secara parsial antara variabel konflik kerja terhadap kinerja
Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X
4
konflik kerja diperoleh nilai t hitung = 0,836
dengan tingkat signifikansi 0,411. Dengan
menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut berada di atas taraf 5, yang berarti Ho diterima
dan Ha ditolak. Dengan demikian, maka hipotesis ketiga ditolak. Maka disimpulkan bahwa konflik kerja tidak
berpengaruh secara parsial terhadap kinerja.
84
b. Uji F Hasil perhitungan parameter model regresi secara bersama-
sama diperoleh pada Tabel berikut ini:
Tabel 4.9 Tabel Anova
Uji F digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara
simultan bersama-sama. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel, dimana hasilnya dengan membandingkan dengan F tabel = 2,76
dan signifikan 0,05. Dikaitkan dengan hipotesis yang diajukan, yaitu:
ANOVA
b
Model Sum
of Squares
df Mean
Square F
Sig. 1 Regression
45,280 4
11,320 4,522 ,007
a
Residual 62,587
25 2,503
Total 107,867
29 a. Predictors: Constant, totalx4, totalx3, totalx2, totalx1
b. Dependent Variable: totaly1 sumber: data primer yang telah diolah
85
H : tidak ada pengaruh signifikan antara variabel motivasi, gaya
kepemimpinan, stres kerja, dan konflik kerja terhadap kinerja karyawan.
H
a
: terdapat pengaruh signifikan antara variabel motivasi, gaya kepemimpinan, stres kerja, dan konflik kerja terhadap kinerja
karyawan. Dari hasil pengujian antara pengaruh variabel bebas secara
bersama-sama terhadap variabel terikatnya dilakukan dengan menggunakan uji F, diperoleh hasil Ha diterima, dengan hasil
perhitungan statistik menunjukkan nilai F hitung = 4,522 lebih besar dari F tabel = 2,76, dan dengan signifikansi sebesar 0,007
0,05. Hal ini berarti bahwa secara bersama-sama motivasi, gaya kepemimpinan, stres kerja, dan konflik kerja mempunyai pengaruh
terhadap kinerja karyawan PT. CIPTALIFT SEJAHTERA. Dari keseluruhan hasil regresi linear berganda, uji t, dan uji
F pada tabel yang telah disajikan sebelumnya, menunjukkan bahwa ada dua variabel yang tidak berpengaruh yaitu stres kerja
dan konflik kerja dan dua variabel lainnya berpengaruh terhadap kinerja, sementara secara simultan antara variabel independen dan
variabel dependen memperoleh hasil signifikan. Dari model regresi tersebut dapat dijelaskan lebih lanjut
yakni sebagai berikut:
86
1. Variabel motivasi X
1
, gaya kepemimpinan X
2
, stres kerja X
3
, konflik kerja X
4
secara simultan berpengaruh terhdap kinerja dengan nilai F hitung = 4,522 dengan tingkat signifikansi
0,007. 2. Variabel Motivasi X
1
memiliki pengaruh secara parsial terhadap Kinerja Y dengan nilai regresi 0,357 dan nilai t
hitung= 2,826 dengan tingkat signifikansi 0,009. 3. Variabel Gaya Kepemimpinan X
2
memiliki pengaruh secara parsial terhadap Kinerja Y dengan nilai regresi 0,221 nilai t
hitung= 2,159 dengan tingkat signifikansi 0,041. 4. Variabel Stres Kerja X
3
tidak memiliki pengaruh secara parsial terhadap Kinerja Y dengan nilai regresi -0,140 dan nilai t
hitung= -1,656 dengan tingkat signifikansi 0,110. 5. Variabel konflik kerja X
4
tidak memiliki pengaruh secara parsial terhadap Kinerja Y dengan nilai regresi 0,062 dan nilai
t hitung=0,836 degan tingkat signifikansi 0,411
87
BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
