BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.2 Analisis Data Penelitian
Tabel 5.3
Data Karakteristik Berdasarkan Pendidikan
Pendidikan Jumlah Presentasi (%)
SMA Sederajat 79 98,75
D3 1 1,25
S1 0 0
Jumlah 80 100
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Hasil olah data mengenai karakteristik responden berdasarkan pendidikan yang ditunjukkan pada tabel 5.3 dari 80 responden terdapat 79 orang atau 98,75% yang berpendidikan SMA sederajat. Kemudian yang berpendidikan Diploma sebanyak 1 orang atau 1,25% dan yang berpendidikan sarjana tidak ada.
5.2 Analisis Data Penelitian
5.2.1 Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian
5.2.1.1 Uji Validitas
Uji validitas variabel dinyatakan valid, bila Rhitung > Rtabel. Dengan demikian semua variabel dapat dinyatakan valid, karena masing-masing variabel yang diuji memiliki koefisien korelasi (Rhitung) lebih besar dari Rtabel. Adapun Kriterianya yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan sample sebanyak 80 orang (n = 80 orang), dengan level of significance 0,05 jadi df yang digunakan adalah 80-2= 78 dengan alpha 5% maka didapat Rtabel sebesar 0,223. Berikut hasil
55
uji validitas menggunakan perhitungan SPSS versi 22 untuk masing-masing variabel.
Tabel 5.4
Uji Validitas Keselamatan dan Kesehatan Kerja (X1) No Pernyataan Pearson Correlation R- Tabel Keterangan 1 X1.1 0,672 0,223 Valid 2 X1.2 0,817 0,223 Valid 3 X1.3 0,788 0,223 Valid 4 X1.4 0,625 0,223 Valid 5 X1.5 0,635 0,223 Valid 6 X1.6 0,754 0,223 Valid
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Berdasarkan hasil uji validitas dengan menggunakan program SPSS versi 22 untuk variabel keselamatan dan kesehatan kerja pada tabel 5.4 dapat dikatakan bahwa jawaban responden pada seluruh item pernyataan variabel keselamatan dan kesehatan kerja adalah valid.
56
Tabel 5.5
Uji Validitas Disiplin Kerja (X2)
No Pernyataan Pearson Correlation R- Tabel Keterangan 1 X2.1 0,485 0,223 Valid 2 X2.2 0,475 0,223 Valid 3 X2.3 0,288 0,223 Valid 4 X2.4 0,658 0,223 Valid 5 X2.5 0,472 0,223 Valid 6 X2.6 0,683 0,223 Valid 7 X2.7 0,683 0,223 Valid 8 X2.8 0,513 0,223 Valid
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Berdasarkan hasil uji validitas dengan menggunakan program SPSS versi 22 untuk variabel disiplin kerja pada tabel 5.5 dapat dikatakan bahwa jawaban responden pada seluruh item pernyataan disiplin kerja adalah valid.
57
Tabel 5.6
Uji Validitas Kinerja Karyawan (Y)
No Pernyataan Pearson Correlation R-Tabel Keterangan 1 Y1 0,740 0,223 Valid 2 Y2 0,488 0,223 Valid 3 Y3 0,647 0,223 Valid 4 Y4 0,706 0,223 Valid 5 Y5 0,619 0,223 Valid 6 Y6 0,676 0,223 Valid 7 Y7 0,606 0,223 Valid 8 Y8 0,550 0,223 Valid
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Berdasarkan hasil uji validitas dengan menggunakan program SPSS versi 22 untuk variabel kinerja karyawan pada tabel 5.6 dapat dikatakan bahwa jawaban responden pada seluruh item pernyataan kinerja karyawan adalah valid.
5.2.1.2 Uji Reliabilitas
Uji Reliabilitas akan dilakukan dengan ketentuan bahwa variabel yang diteliti dinyatakan reliable apabila nilai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,6 (Sugiyono, 2016). Hasil uji reliabilitas untuk variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian dengan menggunakan SPSS versi 22 dilihat pada tabel 5.7 berikut:
58
Tabel 5.7
Uji Reliabilitas Instrumen
Variabel Cronbanch’s Alpha
Keterangan
K3 0,811 Reliabel
Disiplin Kerja 0,636 Reliabel
Kinerja Karyawan 0,778 Reliabel
Sumber: Data SPSS 22 yang telah diolah, 2019
Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai dari variabel keselamatan dan kesehatan kerja (K3), disiplin kerja, dan kinerja karyawan dikatakan reliabel karena memiliki nilai angka Cronbach’s Alpha > 0,60. Dengan demikian dapat disimpulkan alat ukur tersebut secara konsisten memberikan hasil atau jawaban yang sama terhadap gejala yang sama, walau digunakan berulang kali. Jadi, kuesioner tentang keselamatan dan kesehatan kerja (K3), disiplin kerja, dan kinerja karyawan dapat disebarkan kembali dengan waktu dan sampel yang berbeda.
5.2.2 Uji Asumsi Klasik
5.2.2.1 Uji Normalitas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, nilai residual memiliki distribusi normal atau tidak. Residual adalah nilai selisih antara variabel X dengan variabel Y yang diprediksikan. Model regresi yang baik adalah yang terdistribusi secara normal atau mendekati normal sehingga data layak untuk
59
diuji secara statistik. Uji normalitas menggunakan metode Normal Kolmogrov-Smirnov, jika nilai signifikasi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal.
Tabel 5.8
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized_ Residual
N 38
Normal Parametersa,b Mean 1.3124
Std. Deviation .55382
Most Extreme Differences Absolute .074
Positive .059
Negative -.074
Test Statistic .074
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Pada tabel 5.8 dapat kita ketahui bahwa nilai signifikasi sebesar 0,200 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
60
Gambar 5.1
Uji Normalitas P-P Plot
Dipendent Variabel Kinerja Karyawan
Berdasarkan gambar 5.1 diatas kita dapat ketahui grafik P-Plot dimana terlihat dari titik-titik yang menyebar dari sekitar garis diagonal dan penyebarnya mengikuti garis diagonal. Hal ini dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal.
5.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah keadaan dimana antara dua independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah
61
multikolinearitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas umumnya dengan melihat nilai Tolarance dan VIF pada hasil regresi linear. Metode pengambilan keputusan yaitu jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 5.9
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 12.977 4.238 3.062 .003
K3 .031 .121 .025 .253 .801 .905 1.105
DISIPLIN
KERJA .640 .117 .546 5.475 .000 .905 1.105
Berdasarkan tabel 5.9 dapat dilihat bahwa model regresi tidak mengalami gangguan multikolinearitas. Hal ini tampak pada nilai Tolerance masing-masing sebesar 0,905 > 0,1 dan nilai VIF pada masing-masing variabel sebesar 1,105 < 10. Sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas.
5.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Menurut (Priyatno: 2016), Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Cara memprediksi ada tidak adanya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat
62
dari pola gambar scatterplot, dasar pengambilan keputusan adalah jika titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas diatas dan dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
Gambar 5.2
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan bahwa titik-titik tidak membentuk pola tertentu atau tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas diatas dan dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y, Maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Dengan demikian asumsi-asumsi
63
normalitas, multikolineritas dan heteroskedastisitas dalam model regresi dapat dipenuhi dari model ini.
5.2.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh antara variabel bebas yaitu keselamatan dan kesehatan kerja (X1), disiplin kerja (X2) terhadap variabel terikat yaitu kinerja karyawan (Y). Analisis linear berganda yang digunakan dalam penelitian adalah dengan bantuan SPSS versi 22. Hasil analisis regresi berganda dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 5.10
Uji Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 12.977 4.238 3.062 .003 Keselamatan dan Kesehatan Kerja .031 .121 .025 .253 .801 Disiplin Kerja .640 .117 .546 5.475 .000
a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Berdasarkan output diatas, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y= b0 + b1X1 + b2X2
64
Model tersebut menunjukkan arti bahwa:
1. Konstanta = 12.977
Jika variabel keselamatan dan kesehatan kerja dan disiplin kerja nilainya 0, maka kinerja karyawan nilainya sebesar 12.997
2. Koefisien keselamatan dan kesehatan kerja X1 = 0.031
Artinya jika jumlah keselamatan dan kesehatan kerja ditingkatkan sebesar 1 satuan, maka kinerja karyawan akan meningkat sebesar 0.031
3. Koefisien disiplin kerja X2 = 0.640
Artinya jika jumlah disiplin kerja ditingkatkan sebesar 1 satuan, maka kinerja karyawan akan meningkatkan sebesar 0.640
5.2.4 Uji Hipotesis
5.2.4.1 Uji T ( Parsial )
Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh keselamatan dan kesehatan kerja (X1) dan disiplin kerja (X2), secara parsial terhadap kinerja karyawan (Y) di PT. Kiyokuni Indonesia digunakan uji T. Diketahui nilai Ttabel sebesar 1,991 dari hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS versi 22. Diperoleh nilai Thitung
65
Tabel 5.11
Hasil Pengujian Hipotesis dengan Uji T (Parsial)
Variabel T hitung Sign T tabel
K3 0,253 0,801 1,991
Disiplin Kerja 5,475 0,000 1,991
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Dari perhitungan diperoleh Thitung 0,253 dengan a= 5% : 2= 2,5% (uji dua sisi) dan derajat kebebasan (df) n-k-1= 80-2-1= 77, maka diperoleh Ttabel sebesar 1,991. Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa variabel keselamatan dan kesehatan kerja (K3) diperoleh Thitung < Ttabel yaitu 0,253 < 1,991 dengan nilai signifikan sebesar 0,801 > 0,05 maka H1 ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel keselamatan dan kesehatan kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan. Uji parsial disiplin kerja diperoleh Thitung > Ttabel yaitu 5,475 > 1,991 dan nilai signifikan sebesar 0,000 < 0,05 maka H2 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel disiplin kerja mempunyai pengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan.
5.2.4.2 Uji F (Simultan)
Diketahui nilai Ftabel sebesar 3,11 dari hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS versi 22 diperoleh nilai Fhitung seperti yang terlihat pada tabel berikut ini:
66
Tabel 5.12
Hasil Pengujian Hipotesis dengan Uji F (Simultan)
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 184.529 2 92.264 17.067 .000b
Residual 416.271 77 5.406
Total 600.800 79
a. Predictors: (Constant), k3, disiplin b. Dependent Variabel: kinerja
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Berdasarkan tabel 5.12 dapat diketahui Fhitung sebesar 17,067 > 3,11 dengan nilai signifikan 0,000 < 0,05 maka H3 diterima. Hal ini menunjukkan secara simultan variabel keselamatan dan kesehatan kerja (K3) dan disiplin kerja berpengaruh terhadap kinerja karyawan.
5.2.4.3 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Analisis atau koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui seberapa besar persentase sumbangan pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Dari output tabel Model Summary dapat diketahui nilai R2 (Adjusted R Square) (Priyatno, 2016).
67
Tabel 5.13
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
1 .554a .307 .289 2.325
a. Predictors: (Constant), k3, disiplin
Sumber: Data SPSS 22 yang diolah, 2019
Pada tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai R Square adalah sebesar 0,307. Hal ini dapat diartikan bahwa variabel bebas (keselamatan dan kesehatan kerja dan disiplin kerja) dapat menjelaskan variabel terikat (kinerja karyawan) sebesar 30,7%, sedangkan 69,3% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti.