BAB IV : HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Data Penelitian
1. Uji Asumsi
a. Uji Normalitas Residual
Berdasarkan 185 eksemplar yang disebarkan dan 159 eksemplar yang kembali, data penelitian akan diuji untuk memenuhi asumsi normalitas residu. Uji normalitas ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, nilai residu dari regresi mempunyai distribusi yang normal. Pengujian normalitas residu dilakukan dengan metode
statistik Kolmogorov-Smirnov. Pemilihan metode statistik
Kolmogorov-Smirnov ini dikarenakan metode ini merupakan metode yang sering digunakan dalam uji normalitas dan pengambilan keputusan mengenai apakah data dinyatakan berdistribusi normal atau tidak dilakukan berdasarkan pengamatan nilai kuantitatif dari Asymp.Sig. (2-tailed) sehingga interpretasi normalitas dapat lebih objektif. Asumsi normalitas akan terpenuhi apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) tersebut≥ 0.05. Berikut tabel hasil uji normalitas residu:
Tabel 15
Uji Normalitas Residu
Hasil tabel menunjukkan bahwa nilai Sig. (2-tailed) pada masing-masing regresi yaitu 0.748 untuk regresi distributif justice dengan engagement, 0.294 untuk regresi antara prosedural justice dengan engagement dan 0.092 untuk regresi antara interactional justicedengan engagement. Hal ini menunjukkan bahwa data regresi dari setiap variabel tersebut memiliki nilai residu yang berdistribusi normal. Hal ini dikarenakan nilai p atau Asymp.Sig. (2-tailed) yang berada diatas 5% (> 0.05).Tabel hasil uji normalitas Kolmogorov-Smirnov, dapat dilihat pada lampiran. Akan dilampirkan juga Histogram dan Normal Probability Plot untuk mengetahui kenormalan residu dari model regresi.
b. Uji Heteroskedasitas
Uji asumsi selanjutnya adalah uji heteroskedasitas. Uji asumsi ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pengujian heteroskedasitas dilakukan dengan menggambarkan hubungan nilai residual model
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Sig. N Distributif Justice─ Engagement 0.748 159 Prosedural Justice ─Engagement 0.294 159 Interactional Justice─Engagement 0.092 159
regresi, yaitu selisih nilai prediksi dengan nilai ril. Uji heteroskedasitas dilakukan dengan metode statistik Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan cara melihat nilai regresi antara variabel bebas dengan nilai absolute residualnya.
Sama halnya dengan Kolmogorov-Smirnov, uji Glejser juga
memudahkan peneliti dalam menginterpretasi indikasi
heteroskedastisitas dan interpretasi tersebut dapat bersifat lebih objektif dikarenakan pengambilan keputusan juga berdasarkan pengamatan nilai kuantitatif yaitu nilai signifikansi dari regresi. Asumsi heteroskedasitas dikatakan terpenuhi apabila nilai signifikansi dari regresi tersebut ≥ 0.05.
Tabel 16
Uji Glejser Heteroskedasitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Sig. N Distributif Justice─ Engagement 0.970 159 Prosedural Justice ─Engagement 0.079 159 Interactional Justice─ Engagement 0.060 159
Hasil tabel diatas merupakan hasil uji Glejser yang telah dilakukan dan menunjukkan bahwa nilai signifikansi berada diatas 5% (>0.05). Nilai signifikansi untuk variabel DJ dengan EE adalah 0.970, untuk variabel PJ dengan EE mendapatkan nilai signifikansi 0.079 dan 0.060 pada vaiabel IJ dengan EE. Hal ini berarti variasi dari residu untuk setiap nilai dari variabel terikat bersifat konstan atau tidak ada indikasi heteroskedastisitas.
c. Uji Linearitas
Salah satu uji asumsi lainnya pada sebuah model regresi adalah asumsi linearitas. Asumsi ini menyatakan bahwa seharusnya hubungan antara variabel tergantung dengan variabel terikat bersifat linier. Uji asumsi linieritas dilakukan dengan metode statistik test for linearity. Asumsi linearitas dapat dikatakan terpenuhi apabila nilai signifikansi alpha ≤ 0.05.
Tabel 17
Hasil Uji Linearitas
ANOVA
Sig. Keterangan
Distributif Justice-Engagement 0.000 Linear Prosedural Justice-Engagement 0.000 Linear Interactional Justice-Engagement 0.000 Linear
Hasil uji linearitas menunjukkan bahwa hubungan antar variabel yang terdapat dalam penelitian ini bersifat linear. Hal ini ditunjukkan dari nilai signifikansi atau probabilitas yang lebih kecil dari 0.05.Dapat dilihat dari tabel diatas bahwa nilai signifikansi atau probabilitasnya pada variabel DJ dengan EE sebesar 0.000, variabel PJ dengan EE sebasar 0.000, dan variabel IJ dengan EE senilai 0.000.
2. Uji Hipotesis
Berdasarkan uji asumsi yang telah dilakukan, data terbukti berdistribusi normal, antar variabel memiliki hubungan yang linear dan
varian residu yang sama atau tidak terindikasi dengan heteroskedasitas. Dengan terpenuhinya uji asumsi, maka penelitian dilanjutkan menguji hipotesis dengan metode statistik analisis berganda (tiga variabel independen). Jenis metode analisis regresi berganda dilakukan karena telah memenuhi tiga uji asumsi sehingga jenis data dalam penelitian ini telah memenuhi syarat. Berikut adalah skema yang digunakan untuk menguji hipotesis :
Berdasarkan skema diatas, peneliti akan melakukan regresi berganda (tiga variabel bebas). Hipotesis yang pertama adalah Distributif Justice (DJ) memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap Employee Engagement (EE), hipotesis yang kedua adalah Prosedural Justice memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap Employee Engagement dan hipotesis yang ketiga adalah Interactional Justice (IJ) memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap
Prosedural Justice
Interactional Justice Distributif Justice
Employee Engagement (EE). Hasil regresi berganda yang diregresikan secara bersamaan adalah sebagai berikut :
H1. Terdapat pengaruh yang positif antara distributif justice terhadap employee engagement
H2. Terdapat pengaruh yang positif antara prosedural justice terhadap employee engagement
H3. Terdapat pengaruh yang positif antara interactional justice terhadap employee engagement
Tabel 18
Uji Hipotesis berganda tiga varibel independen.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,707a ,500 ,490 1,689 a. Predictors: (Constant),
b. Dependent Variable: Employee Engagement
ANOVAb
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 442,399 3 147,466 51,679 ,000a
Residual 442,292 155 2,853
Total 884,692 158
a. Predictors: (Constant), Interactional Justice, Prosedural Justice, Distributif Justice b. Dependent Variable: Employee Engagement
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 6,441 1,317 4,889 ,000 Distributif ,313 ,074 ,262 4,228 ,000 Prosedural ,284 ,070 ,247 4,065 ,000 Interactional ,327 ,048 ,430 6,755 ,000
a. Dependent Variable: Employee Engagement
Dari uji anova atau F test, didapat F hitung yaitu 4,889 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena probabilitas jauh lebih kecil dari 0,05,
maka model regresi bisa dipakai untuk memprediksi employee
engagement. Bisa dikatakan bahwa Distributif Justice (DJ), Prosedural Justice (PJ) dan Interactional Justice (IJ) berpengaruh terhadap Employee Engagement (EE). Persamaan regresi dari ketiga hipotesis diatas adalah adalah Y= 6,441 + 0,313 X1 + 0,284X2 + 0,327X3 + e dimana : Y = Employee Engagement (EE), XI= Distributif justice (DJ), X2= Prosedural Justice (IJ) dan X3= Interactional Justice (IJ).
Hasil regresi antara distributif justice dengan employee engagement memiliki standardized coefficients (β) sebesar 0,262 dan memiliki nilai signifikansi sebesar 0.000 (p < 0.05) yang artinya distributif justice memiliki pengaruh yang positif dan signifikan juga dapat memprediksi
munculnya employee engagement. Angka korelasi antara prosedural
justice dengan employee engagement dapat dilihat dari nilai standardized coefficients (β) yaitu sebesar 0.247 dengan signifikansi 0.000 (p < 0.05). Hal ini menunjukkan bahwa adanya hubungan yang positif dan signifikan
antara prosedural justice dengan employee engagement sehingga prosedural justice diasumsikan dapat memprediksi munculnya employee engagement. Berdasarkan tabel diatas, diketahui pula hasil regresi antara Interactional Justice dengan Employee Engagement yang memiliki nilai standardized coefficients (β) sebesar 0,430 dengan signifikansi sebesar 0.000 (p < 0.05) yang menandakan bahwa terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara interactional justice dengan employee engagement dan interactional justice terbukti dapat memprediksi munculnya employee engagement.
Konstanta sebesar 6,441 menyatakan bahwa jika tidak ada keadilan organisasi pada dimensi Distributif Justice, Prosedural Justice atau Interactional Justice pada perawat maka Employee Engagement adalah 6,441. Koefisien regresi XI sebesar 0,313 menyatakan bahwa setiap penambahan distributif justice akan meningkatkan employee engagement sebesar 0,313. Koefisien regresi X2 sebesar 0,248 menyatakan bahwa setiap penambahan Prosedural Justice yang dijalankan akan meningkatkan Employee Engagement sebesar 0,248. Koefisien regresi X3 sebesar 0,327
menyatakan bahwa setiap penambahan Employee Engagement yang
dijalankan akan meningkatkan Employee Engagement sebesar 0,327.
Terlihat pada angka SIG yang jauh dibawah 0,025. Maka dapat dikatakan kedua koefisien regresi signifikan, atau Distributif Justice, Prosedural Justice dan Interactional Justice benar-benar berpengaruh secara signifikan terhadap Employee Engagement.
Variabel yang paling dominan dalam mempengaruhi employee engagement adalah interactional justice yang ditunjukkan dari
besarnya nilai standardized coefficients (β) Interactional Justice (β =0.430) yang lebih tinggi dibandingkan Distributif Justice (β = 0.262) dan Prosedural Justice (β =0.247). Pengaruh signifikan pada hasil uji t menunjukkan bahwa keadilan distributif, prosedural dan interaksional semuanya signifikan karena memperoleh p= 0.000 < 0.05 dengan arah yang positif.
