BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
C. Hasil Analisis Data
Dalam analisis data mengenai pengaruh kompensasi, kepemimpinan dan motivasi terhadap kepuasan kerja, terlebih dahulu kumpulkan data-data yang meliputi skor kompensasi, kepemimpinan, motivasi, dan kepuasan kerja dengan melihat data yang diberikan oleh karyawan pada PT Sumber Cahaya Mulia Adapun data yang didapat dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 4.17
Skor kompensasi, kepemimpinan, motivasi, dan kepuasan kerja
No Responden
Kompensasi Kepemimpinan Motivasi
Kepuasan Kerja 1 25 22 22 34 2 25 22 20 32 3 29 17 22 32 4 29 19 20 36 No Responden
Kompensasi Kepemimpinan Motivasi
Kepuasan Kerja
5 28 22 25 40
6 28 23 22 40
8 28 22 18 30 9 27 21 20 33 10 25 17 16 34 11 28 13 18 35 12 30 22 21 33 13 18 21 22 24 14 27 24 23 37 15 28 22 23 25 16 28 21 22 36 17 27 23 23 36 18 28 22 22 35 19 28 24 25 40 20 28 22 24 35 21 21 15 13 26 22 27 24 24 40 No Responden
Kompensasi Kepemimpinan Motivasi
Kepuasan Kerja
23 27 23 24 40
26 30 25 25 40 27 21 21 13 26 28 30 22 25 40 29 19 16 19 17 30 21 23 16 31 31 19 17 17 26 32 19 17 15 24 33 23 15 18 25 34 23 16 15 28 35 26 22 25 40 36 22 18 17 36 37 18 15 18 24 38 22 17 14 23 39 23 16 15 25 40 20 15 16 28 No Responden
Kompensasi Kepemimpinan Motivasi
Kepuasan Kerja
41 22 13 17 30
42 24 22 20 32
44 21 19 18 29 45 22 21 18 22 46 22 16 17 29 47 21 19 18 28 48 22 17 19 30 49 25 23 25 40 50 22 17 21 29 51 21 14 13 21 52 23 22 21 36 53 21 19 21 34 54 18 16 15 23 55 24 22 23 40 56 24 24 25 40 57 21 16 13 21 58 29 22 24 33 No Responden
Kompensasi Kepemimpinan Motivasi
Kepuasan Kerja
59 22 21 18 32
62 9 12 10 15 63 30 25 25 40 64 18 18 17 37 65 9 9 10 12 66 23 18 20 18 67 10 12 10 13 68 7 12 9 9 69 14 19 23 36 70 29 24 25 40 71 14 11 8 14 72 14 18 6 13 73 18 19 24 37 74 9 9 5 9 75 18 20 24 21 76 14 19 22 19 No Responden
Kompensasi Kepemimpinan Motivasi
Kepuasan Kerja
77 30 25 25 40
78 24 21 20 33
80 18 18 17 37 81 9 9 10 12 82 23 18 20 18 83 10 12 10 13 84 7 12 9 9 85 14 19 23 36 86 29 24 25 40 87 14 11 8 14 88 14 18 6 13 89 18 19 24 37 90 9 9 5 9 91 18 20 24 21 92 14 19 22 19 93 30 25 25 40
Sumber : Diolah Oleh Penulis
Berdasarkan Tabel 4.17, maka dapat diperoleh output regresi dengan menggunakan SPSS versi 21. Berikut adalah output regresi yang digunakan dalam analisis pengaruh kompensasi, kepemimpinan dan motivasi terhadap kepuasan kerja:
Tabel 4.18 Output SPSS
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson 1 ,881a ,777 ,769 4,626 1,854 a. Predictors: (Constant), Motivasi, Kompensasi, Kepemimpinan
b. Dependent Variable: Kepuasan
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 6629,148 3 2209,716 103,267 ,000a
Residual 1904,422 89 21,398
Total 8533,570 92
a. Predictors: (Constant), Motivasi, Kompensasi, Kepemimpinan b. Dependent Variable: Kepuasan
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -3,581 2,069 -1,731 ,087
Kompensasi ,582 ,127 ,387 4,582 ,000 ,352 2,842 Kepemimpinan ,399 ,208 ,186 1,922 ,058 ,267 3,738 Motivasi ,660 ,157 ,381 4,215 ,000 ,307 3,255 a. Dependent Variable: Kepuasan
Sumber: Output SPSS
1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis pengaruh kompensasi, kepemimpinan dan motivasi terhadap kepuasan kerja maka terlebih dahulu dilakukan pengujian terhadap asumsi klasik regresi untuk menentukan ketepatan penggunaan model regresi dalam analisis.
a. Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik untuk digunakan adalah model yang
dengan cara melihat besaran VIF (Variance Inflation Factor). Menurut Lerbin Aritonang (2002:55), jika VIF < 10 maka tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen. Berikut adalah hasil pengujian multikolinearitas:
Tabel 4.19 Pengujian Multikolinearitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -3,581 2,069 -1,731 ,087
Kompensasi ,582 ,127 ,387 4,582 ,000 ,352 2,842 Kepemimpinan ,399 ,208 ,186 1,922 ,058 ,267 3,738 Motivasi ,660 ,157 ,381 4,215 ,000 ,307 3,255 a. Dependent Variable: Kepuasan
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan Tabel 4.19, Seluruh variabel independen memiliki nilai VIF kurang dari 10, maka tidak terdapat multikolinearitas pada model regresi.
b. Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Pendeteksian terhadap uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara melihat pola yang dibentuk dalam
maka terdapat heteroskedastisitas. Apabila titik-titik di dalam scatter diagram tidak membentuk pola sama sekali, maka tidak terdapat heteroskedastisitas. Berikut adalah scatter diagramdari model regresi:
Gambar 4.1
Scattered Diagram
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan Gambar 4.1, titik-titik padascattered diagram tidak membentuk sebuah pola, oleh karena itu maka tidak terdapat heteroskedastisitas.
c. Normalitas
Dalam analisis regresi perlu dilakukan pengujian normalitas data dari setiap variabel. Data variabel yang berdistribusi normal adalah data yang dapat digunakan dalam analisis regresi sederhana. Uji normalitas data dapat dilakukan dengan melihat P-P Plot. Berikut adalah P-P Plot untuk model regresi:
Gambar 4.2 P-P Plot
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan Gambar 4.2 seluruh titik-titik berada relatif dekat dengan garis sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh data pada model regresi terdistribusi normal. Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik maka model regresi layak digunakan dalam analisis.
Pada analisis data kita memerlukan suatu persamaan garis yang menunjukkan hubungan antara variabel yang mempengaruhi dengan variabel yang dipengaruhi. Variabel yang mempengaruhi disebutindependent variable sedangkan variabel yang dipengaruhi disebut dependent variable. Variabel yang mempengaruhi disebut variabel X dan variabel yang dipengaruhi disebut variabel Y.
Untuk mengetahui pengaruh-pengaruh antara variabel-variabel tersebut dalam penelitian ini digunakan alat regresi linear berganda. Regresi menunjukkan hubungan antara variabel - variabel yang satu dengan variabel yang lain.
Adapun rumus regresi berganda adalah:
Y = a + b1X1+ b2X2+ b3X3+ e Dimana :
Y : variabel terikat (dependent variabel) yaitu kepuasan kerja karyawan
a : nilai intersep (konstanta) b : koefisien regresi linier
X1, X2, X3: variabel bebas (independent variabel) yaitu kompensasi, kepemimpinan dan motivasi.
e : epsilon atau error pada garis regresi, merupakan selisih nilai kepuasan kerja karyawan yang diprediksikan dengan nilai kepuasan kerja yang diperoleh
Berdasarkan hasil olah data yang dilakukan dengan program SPSS versi 21, maka diperoleh hasil regresi berganda sebagai berikut:
Tabel 4.20
Hasil Perhitungan Regresi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -3,581 2,069 -1,731 ,087
Kompensasi ,582 ,127 ,387 4,582 ,000 ,352 2,842 Kepemimpinan ,399 ,208 ,186 1,922 ,058 ,267 3,738 Motivasi ,660 ,157 ,381 4,215 ,000 ,307 3,255 a. Dependent Variable: Kepuasan
Sumber: Output SPSS
Berdasarkan hasil tersebut di atas, diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b1X1+ b2X2+ b3X3+ e
Y = -3,581+ 0,582X1+ 0,399X2+ 0,66X3
Dari persamaan yang diatas, dapat dinterprestasikan sebagai berikut: a. Nilai Konstanta
a = -3,581. Konstanta sebesar -3,581 berarti bahwa variabel kepuasan kerja karyawan akan sebesar -3,581 apabilascorevariabel independen sama dengan nol.
b. ScoreKompensasi (b1)
b= 0,582. Koefisien Regresi X2 (b2) sebesar 0,582 merupakan penaksir
parameter variabel kompensasi. Nilai ini menunjukkan apabila score
kompensasi meningkat 1 satuan, maka kepuasan kerja karyawan akan meningkat sebesar 0,582 satuan dengan asumsi tidak ada faktor lain yang mempengaruhi.
c. ScoreKepemimpinan(b2)
b= 0,399. Koefisien Regresi X2 (b2) sebesar 0,399 merupakan penaksir parameter variabel kepemimpinan. Nilai ini menunjukkan apabila score kepemimpinan meningkat 1 satuan, maka kepuasan kerja karyawan akan meningkat sebesar 0,399 satuan dengan asumsi tidak ada faktor lain yang mempengaruhi.
d. ScoreMotivasi(b3)
b= 0,66. Koefisien Regresi X3 (b3) sebesar 0,66 merupakan penaksir parameter variabel motivasi. Nilai ini menunjukkan apabilascoremotivasi meningkat 1 satuan, maka kepuasan kerja karyawan akan meningkat sebesar 0,66 satuan dengan asumsi tidak ada faktor lain yang mempengaruhi.
3. Uji Pengaruh kompensasi Terhadap Kepuasan kerja
Berikut adalah hipotesis pengujian pengaruh kompensasi terhadap kepuasan kerja:
Ho : β1 = 0 (tidak terdapat pengaruh yang signifikan kompensasi terhadap kepuasan kerja)
Ha :β1≠ 0 (terdapat pengaruh yang signifikan kompensasi terhadap kepuasan
kerja)
Setelah menentukan hipotesis penelitian, maka langkah selanjutnya adalah membandingkan α dengan nilai sig pada tabel coefficients. Dengan kriteria sebagai berikut:
Jika sig <α, maka Ho ditolak
Jika sig >α, maka Ho diterima
Berdasarkan hasil analisis SPSS versi 21 yang disajikan pada Tabel 4.20, didapat nilai sig sebesar 0,000 yang artinya sig <αoleh karena itu Ho ditolak dan Ha diterima dan dapat dipastikan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan kompensasi terhadap kepuasan kerja.
4. Uji Pengaruh kepemimpinan Terhadap Kepuasan kerja
Berikut adalah hipotesis pengujian pengaruh kepemimpinan terhadap kepuasan kerja:
Ho :β2= 0 (tidak terdapat pengaruh yang signifikan kepemimpinan terhadap kepuasan kerja)
Setelah menentukan hipotesis penelitian, maka langkah selanjutnya adalah membandingkan α dengan nilai sig pada tabel coefficients. Dengan kriteria sebagai berikut:
Jika sig <α, maka Ho ditolak
Jika sig >α, maka Ho diterima
Berdasarkan hasil analisis SPSS versi 21 yang disajikan pada Tabel 4.20, didapat nilai sig sebesar 0,058 yang artinya sig > α oleh karena itu Ho diterima dan Ha ditolak dan dapat dipastikan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan kepemimpinan terhadap kepuasan kerja.
5. Uji Pengaruh Motivasi Terhadap Kepuasan kerja
Berikut adalah hipotesis pengujian pengaruh motivasi terhadap kepuasan kerja:
Ho : β3 = 0 (tidak terdapat pengaruh yang signifikan motivasi terhadap kepuasan kerja)
Ha : β3 ≠ 0 (terdapat pengaruh yang signifikan motivasi terhadap kepuasan kerja)
Setelah menentukan hipotesis penelitian, maka langkah selanjutnya adalah membandingkan α dengan nilai sig pada tabel coefficients. Dengan kriteria sebagai berikut:
Jika sig >α, maka Ho diterima
Berdasarkan hasil analisis SPSS versi 21 yang disajikan pada Tabel 4.20, didapat nilai sig sebesar 0,000 yang artinya sig <αoleh karena itu Ho ditolak dan Ha diterima dan dapat dipastikan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan motivasi terhadap kepuasan kerja.
6. Uji Pengaruh kompensasi, kepemimpinan, dan motivasi terhadap kepuasan kerja Berikut adalah tabel ANOVA dan hipotesis pengujian pengaruh kepemimpinan dan motivasi terhadap kepuasan kerja:
Tabel 4.21 Tabel ANOVA
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 6629,148 3 2209,716 103,267 ,000a
Residual 1904,422 89 21,398
Total 8533,570 92
a. Predictors: (Constant), Motivasi, Kompensasi, Kepemimpinan b. Dependent Variable: Kepuasan
Ho : β4 = 0 (tidak terdapat pengaruh yang signifikan kompensasi, kepemimpinan dan motivasi terhadap kepuasan kerja karyawan) Ha:β4≠ 0 (terdapat pengaruh yang signifikan kompensasi, kepemimpinan dan
Setelah menentukan hipotesis penelitian, maka langkah selanjutnya adalah membandingkan α dengan nilai sig pada tabel ANOVA. Dengan kriteria sebagai berikut:
Jika sig <α, maka Ho ditolak
Jika sig >α, maka Ho diterima
Berdasarkan hasil analisis SPSS versi 21, didapat nilai sig sebesar 0,000 yang artinya sig < α oleh karena itu Ho ditolak dan Ha diterima dan dapat dipastikan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan kepemimpinan dan motivasi terhadap kepuasan kerja.
5. Koefisien Determinasi
Berikut adalah hasil output regresi mengenai koefisien determinasi: Tabel 4.22
Output SPSS Mengenai Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson 1 ,881a ,777 ,769 4,626 1,854 a. Predictors: (Constant), Motivasi, Kompensasi, Kepemimpinan
b. Dependent Variable: Kepuasan
Berdasarkan tabel 4.23 besarnya koefisien determinasi adalah 0,769 artinya sebesar 76,9% variasi kepuasan kerja dapat dijelaskan oleh variasi kompensasi, kepemimpinan, dan motivasi. Sisanya sebesar 23,1% dijelaskan oleh variabel lain.