HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Penelitian
4. Uji Pengumpulan Data
Program yang digunakan untuk menguji validitas dan reliabilitas instrument adalah software statistic SPSS versi 22.0. dari 52 kuesioner yang dijawab dan dikembalikan responden, penulis menginput nilai-nilainya untuk bahan pengujian.
Uji validitas berguna untuk menguji apakah instrument yang digunakan dalam penelitian ini adalah alat ukur yang tepat atau benar untuk mengukur variable. Jika hasilnya valid, berarti instrument yang digunakan adalah instrument yang tepat atau benar, sehinggan data yang dikumpulkan dari instrument tersebut juga merupakan data yang tepat sebagai bahan analisis data selanjutnya. Pengujian validitas tiap instrument bebas dengan cara mengkorelasikan tiap butir pertanyaan tersebut.
Pengujian validitas tiap instrument bebas dengan cara mengkorelasikan tiap butir pertanyaan tersebut. Syarat minimum untuk memenuhi syarat apakah setiap pertanyaan valid atau tidak valid dengan membandingkan rhitung terhadap rtabel = 0.268 (lihat r tabel untuk N=52), dimana rhitung > rtabel .
a. Uji Validitas
Berdasarkan hasil pengujian validitas terhadap variabel kualitas , maka diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel IV-7
Hasil Pengujian Validitas Instrumen Komitmen Karyawan (Y)
Item Pernyataan rhitung > rtabel Keterangan
Komitmen Karyawan Item 1 0.682 0.268 VALID Item 2 0.486 0.268 VALID Item 3 0.581 0.268 VALID Item 4 0.535 0.268 VALID Item 5 0.338 0.268 VALID
Item 6 0.066 0.268 TIDAK VALID
Item 7 0.585 0.268 VALID
Item 8 0.252 0.268 TIDAK VALID
Item 9 0.496 0.268 VALID
Item 10 0.595 0.268 VALID
Sumber : Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Berdasarkan pada tabel diatas. dari 10 item diatas dapat dilihat bahwa pada item 6 dan item 8 tidak valid dan item selebihnya valid. Dengan demikian 8 item yang telah valid boleh dilanjutkan kepada pengujian reliabilitas instrument.
Tabel IV-8
Hasil Pengujian Validitas Instrumen Gaya Kepemimpinan (X1)
Item Pernyataan rhitung > rtabel Keterangan
Gaya Kepemimpinan Item 1 0.710 0.268 VALID Item 2 0.641 0.268 VALID Item 3 0.428 0.268 VALID Item 4 0.648 0.268 VALID Item 5 0.644 0.268 VALID Item 6 0.649 0.268 VALID Item 7 0.481 0.268 VALID Item 8 0.535 0.268 VALID Item 9 0.577 0.268 VALID Item 10 0.633 0.268 VALID Item 11 0.640 0.268 VALID Item 12 0.637 0.268 VALID Item 13 0.386 0.268 VALID Item 14 0.562 0.268 VALID Item 15 0.556 0.268 VALID Item 16 0.667 0.268 VALID Item 17 0.601 0.268 VALID Item 18 0.638 0.268 VALID Item 19 0.600 0.268 VALID
Item 20 0.065 0.268 TIDAK VALID
Berdasarkan pada tabel diatas. dari 20 item diatas dapat dilihat bahwa pada item 20 yang tidak valid dan item selebihnya valid. Dengan demikian 19 item yang telah valid boleh dilanjutkan kepada pengujian reliabilitas instrument.
Tabel IV-9
Hasil Pengujian Validitas Instrumen Lingkungan Kerja (X2)
Item Pernyataan rhitung > rtabel Keterangan
Lingkungan Kerja Item 1 0.406 0.268 VALID Item 2 0.547 0.268 VALID Item 3 0.418 0.268 VALID Item 4 0.592 0.268 VALID Item 5 0.589 0.268 VALID Item 6 0.414 0.268 VALID Item 7 0.372 0.268 VALID Item 8 0.534 0.268 VALID Item 9 0.501 0.268 VALID Item 10 0.736 0.268 VALID Item 11 0.392 0.268 VALID
Item 12 0.245 0.268 TIDAK VALID
Item 13 0.513 0.268 VALID
Item 14 0.626 0.268 VALID
Item 15 0.639 0.268 VALID
Item 16 0.638 0.268 VALID
Berdasarkan pada tabel diatas. dari 16 item diatas dapat dilihat bahwa pada item 12 tidak valid dan item selebihnya valid. Dengan demikian 15 item yang telah valid boleh dilanjutkan kepada pengujian reliabilitas instrument.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk melihat apakah instrumen yang digunakan dalam penelitian ini reliabel, atau sesuai standar yang ditetapkan sehingga bersifat normal. Berdasarkan hasil pengujian reliabilitas instrumen, maka di peroleh hasil sebagai berikut :
Tabel IV-10
Pengujian Reliabilitas Komitmen Karyawan
Reliability Statistics Cronbach's
Alpha N of Items
.616 10
Sumber : Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Pada tabel di atas terlihat nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,616 dan lebih besar dari standar yang ditetapkan, 0,616 > 0,600, sehingga instrument variabel komitmen karyawan dinyatakan reliabel.
Tabel IV-11
Pengujian Reliabilitas Gaya Kepemimpinan
Reliability Statistics Cronbach's
Alpha N of Items
.899 19
Pada tabel di atas terlihat nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,899 dan lebih besar dari standar yang ditetapkan, 0,899 > 0,600, sehingga instrument variabel gaya kepemimpinan dinyatakan reliabel.
Tabel IV-12
Pengujian Reliabilitas Lingkungan Kerja
Reliability Statistics Cronbach's
Alpha N of Items
.796 16
Sumber : Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Pada tabel di atas terlihat nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,796 dan lebih besar dari standar yang ditetapkan, 0,796 > 0,600, sehingga instrument variabel gaya kepemimpinan dinyatakan reliabel.
5. Uji Analisis Data
a. Analisis Regresi Berganda
Adapun regresi linear berganda bertujuan untuk melihat hubungan dan arah hubungan antar variabel independen tehadap variabel dependen dalam bentuk persamaan. Persamaan Regresi Berganda sebagai berikut : Y = a + bX1+bX2+e
Tabel IV.13 Regresi Linear Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 21.430 4.772 4.491 .000 Gaya Kepemimpinan .199 .073 .460 2.707 .009 Lingkungan Kerja .053 .102 .088 .518 .607
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
1. Konstanta mempunyai nilai regresi sebesar 21,430, artinya jika variabel
Gaya Kepemimpinan (X1) dan Lingkungan Kerja (X2) dianggap nol,
maka ada kenaikan Komitmen Karyawan sebesar 21,430.
2. Gaya Kepemimpinan (X1) mempunyai koefisien regresi sebesar 0,199 dengan arah positif, artinya bahwa setiap kenaikan variabel Gaya
Kepemimpinan sebesar 1%, maka akan terjadi peningkatan Komitmen
Karyawan sebesar 19,9%.
3. Lingkungna Kerja (X2) mempunyai koefisien regresi sebesar 0,053 dengan arah positif, artinya bahwa setiap kenaikan variabel Lingkungan
Kerja sebesar 1%, maka akan terjadi penurunan Keputusan Pembelian
sebesar 5,3 % b. Uji Asumsi Klasik
Bagian ini adalah menganalisis data yang berasal dari data-data yang telah dideskripsikan dari subbab sebelumnya (subbab deskripsi data).
Data-data yang telah dianalisis dimulai dari asumsi-asumsi yang digunakan untuk suatu statistic tertentu, dilanjutkan dengan melakukan pengujian hipotesis untuk penarikan kesimpulan.
Dalam regresi linear berganda dikenal dengan beberapa asumsi klasik regresi berganda atau dikenal juga dengan BLUE (Best Linear
Unbias Estimation). Pengujian asumsi klasik secara sederhana bertujuan
untuk mengidentifikasi apakah model regresi merupakan model yang baik atau tidak.
Ada beberapa pengujian asumsi klasik tersebut, yaitu : 1) Normalitas
Pengujian normalitas data dilakukan untuk melihat apakah dalam model variabel dependen dan independennya memiliki distribusi normal atau tidak. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018) Gambar VI-1
Gambar diatas terlihat bahwa grafik histogram pola distribusi yang berbentuk lonceng menunjukkan bahwa data tersebut telah terdistribusi secara normal.
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Gambar VI-2 Normalitas
Gambar di atas mengindikasikan bahwa model regresi telah
memenuhi asumsi yang telah dikemukakan sebelumnya, sehingga data
dalam model regresiini cenderung normal.
2) Multikolinearitas
Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antara variable independent. Cara yang digunakan untuk menilainya adalah dengan melihat nilai faktor inflasi barian (Variance Inflasi Factor/VIf), yang tidak melebihi 4 atau 5.
Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) Gaya Kepemimpinan .511 1.958 Lingkungan Kerja .511 1.958
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Kedua variabel independent yaitu X1, dan X2 memiliki nilai VIF dalam batas toleransi yang telah ditentukan (tidak melebihi 4 atau 5), sehingga tidak terjadi multikolonieritas dalam variabel independen penelitian ini.
3) Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan yang lain. Jika variasi residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas. Model yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan adalah : jika pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu pola tertentu, maka terjadi heteroskedastisitas. Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik (point-point) menyebar di bawah dan di atas 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018) Gambar IV-3
Scatterplot
Gambar diatas memperlihatkan titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk pola yang jelas/teratur, secara tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian “tidak terjadi heteroskedastisitas” pada model regresi.
c. Pengujian Hipotesis 1) Uji t
Tujuan dari Uji t adalah untuk melihat apakah ada hubungan yang signifikan atau tidak dalam hubungan antara variabel X1 dan X2 terhadap Y. data tersaji pada tabel di bawah ini :
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 21.430 4.772 4.491 .000 Gaya Kepemimpinan .199 .073 .460 2.707 .009 Lingkungan Kerja .053 .102 .088 .518 .607
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
a) Pengaruh Gaya Kepemimpinan terhadap Komitmen Karyawan
Hasil pengujian diperoleh untuk variabel gaya kepemimpinan menunjukkan nilai signifikansi sebesar =0,009 < 0,05 Dengan nilai Thitung > Ttabel, atau 2.707 > 2.008. yang berarti menunujukkan bahwa gaya kepemimpinan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap komitmen karyawan.
b) Pengaruh Lingkungan Kerja terhadap Komitmen Karyawan
Hasil pengujian diperoleh untuk variabel kualitas nilai signifikansi sebesar = 0,607 > 0.05 Dengan nilai Thitung < Ttabel, atau 0.518 < 2.008 yang demikian berarti lingkungan kerja memiliki pengaruh tetapi tidak signifikan terhadap komitmen karyawan.
2) Uji F
Uji F dilakukan untuk mengetahui dan menganalisi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan. Hasil perhitungan Uji F disajikan pada tabel di bawah ini :.
Tabel IV.16 Uji F ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 96.995 2 48.497 9.356 .000b
Residual 253.986 49 5.183
Total 350.981 51
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Dari hasil pengolahan data di atas terlihat bahwa nilai probabilitas yakni sig adalah sebesar 0,000 < 0,05. Dengan demikian gaya kepemimpinan dan lingkungan kerja secara simultan berpengaruh signifikan terhadap komitmen karyawan. Dengan nilai Fhitung > Ftabel, atau 9.356 > 3.19.
d) Koefisien Determinasi (R-Square)
Koefisien determinasi ini digunakan untuk mengetahui seberapa besarpengaruh variabel-variabel bebas memiliki pengaruh terhadap variabel terikatnya. Nilai koefisien determinasi ditentukan dengan nilai R square
a. Dependent Variable: Komitmen Karyawan
Tabel IV.17 Koefisien Determinasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 1 .526a .276 .247 2.27671 .276 9.356 2
a. Predictors: (Constant), Citra Merek, Gaya hidup b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Sumber: Pengolahan Data SPSS 22 (2018)
Dari hasil pengolahan data di atas terlihat bahwa nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,276, hal ini berarti gaya kepemimpinan dan lingkungan
kerja secara bersamasama mempunyai berpengaruh sebesar 27,6% terhadap
komitmen karyawan, sedangkan sisanya 72,4, % komitmen karyawan dipengaruhi oleh variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini. B.Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian maka peneliti melakukan pembahasan tentang pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.