• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pengaruh Kompensasi Finansial, Gaya Kepemimpinan dan Motivasi Terhadap Kinerja Karyawan di PT IDK 1 Medan

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Pengaruh Kompensasi Finansial, Gaya Kepemimpinan dan Motivasi Terhadap Kinerja Karyawan di PT IDK 1 Medan"

Copied!
19
0
0

Teks penuh

(1)

0 Lampiran 1. Kuesioner Penelitian

KUESIONER

PENGARUH KOMPENSASI FINANSIAL, GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN

PADA PT. HONDA IDK I MEDAN

I. Identifikasi Responden

No :

1. Jenis Kelamin : Laki-Laki Perempuan 2. Usia : 21 – 25 Tahun

26 – 30 Tahun > 30 Tahun 3. Lama Bekerja : 1 – 5 Tahun

6 – 10 Tahun >1 Tahun

4. Pendidikan : D-III S1

S2

II. Petunjuk Pengisian

Peneliti menginginkan pendapat anda mengenai “PENGARUH KOMPENSASI FINANSIAL, GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA

KARYAWAN PADA PT. HONDA IDK I”. Petunjuk pengisiannya yaitu : pertanyaan

pada bagian ini menyediakan jawaban dengan kode (STS, TS, KS, S, SS). Adapun makna dari kode tersebut adalah :

(2)

A. Kompensasi Finansial (X1) Jawaban Pertanyaan

NO Pernyataan STS TS KS S SS

1. Gaji yang diberikan perusahaan cukup memuaskan

4. Besar kecilnya bonus tergantung dari hasil kerja karyawan

         

5. Kompensasi yang diberikan dapat memenuhi kebutuhan karyawan

         

6. Kompensasi dapat memenuhi sebagian kebutuhan pokok

         

7. Besar kecilnya kompensasi sesuai dari lama bekerjanya karyawan

   

8. Kompensasi diberikan kepada karyawan yang bekerja lebih dari 1 tahun

         

B. Gaya Kepemimpinan (X2) Jawaban Pertanyaan

NO Pernyataan STS TS KS S SS

1. Pimpinan Bapak/Ibu memerintah anda dengan penuh paksaan

   

2. Pimpinan Bapak/Ibu selalu mengambil keputusan yang sepihak

         

3. Pimpinan Bapak/Ibu senang selalu bersikap baik dengan bawahan

         

4. Pimpinan Bapak/Ibu selalu memperhatikan bawahan

   

5. Pimpinan Bapak/Ibu selalu memberikan semua tanggung jawab kepada bawahan

         

6. Pimpinan Bapak/Ibu selalu melakukan diskusi dengan bawahan

         

7. Pimpinan Bapak/Ibu selalu berkoordinasi dengan bawahan dalam hal pekerjaan

   

8. Pimpinan Bapak/Ibu memiliki partisipasi yang lebih kepada karyawan

(3)

C. Motivasi (X3) Jawaban Pertanyaan

NO Pernyataan STS TS KS S SS

1. Saya bersemangat dalam bekerja       2. Pujian dari pimpinan meningkatkan

motivasi kerja saya

         

3. Saya selalu melakukan tugas yang diberikan dengan baik

         

4. Saya memiliki tanggung jawab penuh atas pekerjaan saya

         

5. Perusahaan memberikan kebijakan lebih dari cukup

   

6. PT. IDK I Medanmemberi kenyamanan saya dalam bekerja

         

7. Perusahaan menjamin keselamatan kerja bagi karyawannya

         

8. PT. IDK I Medan memberikan asuransi kecelakaan pada karyawan

   

D. Kinerja Karyawan (Y) Jawaban Pertanyaan

NO Pernyataan STS TS KS S SS

1. Saya selalu menyelesaikan pekerjaan tepat waktu

         

2. Saya selalu menyelesaikan pekerjaan dengan cepat

   

3 Pekerjaan saya sesuai dengan kemampuan saya

   

4. Saya mampu menyelesaikan pekerjaan sesuai target yang ditetapkan

         

5. Keahlian kerja saya sangat dibutuhkan dalam bekerja

   

6. Target pekerjaan saya sesuai dengan kemampuan yang saya miliki

   

7. Hasil kerja yang baik dapat meningkatkan produktivitas saya

         

8. Dalam bekerja saya harus mengurangi kesalahan kerja

(4)

Lampiran 2. Output Uji Validitas dan Reliabilitas

a. Listwise deletion based on all variables in the

procedure.

Butir_1 132.9667 292.585 .629 . .974

Butir_2 133.3667 279.275 .895 . .972

Butir_3 132.9667 295.137 .563 . .974

Butir_4 132.9667 292.585 .629 . .974

Butir_5 133.3667 279.275 .895 . .972

Butir_6 133.2333 289.426 .868 . .973

Butir_7 132.9667 295.137 .563 . .974

Butir_8 133.0333 291.275 .770 . .973

Butir_9 133.3667 282.447 .718 . .973

Butir_10 133.2667 280.133 .863 . .972

Butir_11 133.6000 276.593 .806 . .973

Butir_12 133.2000 288.717 .738 . .973

Butir_13 132.9667 292.654 .692 . .973

Butir_14 133.3667 279.482 .849 . .972

Butir_15 132.9667 295.206 .633 . .974

Butir_16 132.9667 292.654 .692 . .973

Butir_17 133.3667 279.482 .849 . .972

(5)

Butir_19 132.9667 295.206 .633 . .974

Butir_20 133.0333 291.482 .686 . .973

Butir_21 133.3667 282.654 .684 . .974

Butir_22 133.2667 280.271 .858 . .972

Butir_23 133.6000 276.593 .863 . .972

Butir_24 133.2000 288.855 .732 . .973

Butir_25 132.9667 294.033 .620 . .974

Butir_26 133.3667 280.792 .842 . .973

Butir_27 132.9667 296.585 .553 . .974

Butir_28 132.9667 294.033 .620 . .974

Butir_29 133.3667 280.792 .842 . .973

Butir_30 133.2333 290.944 .787 . .973

Butir_31 132.9667 296.585 .553 . .974

(6)

Lampiran 3. Daftar Distribusi Jawaban Responden

Kompensasi Finansial (X1)

No. Pernyataan JLH

1 2 3 4 5 6 7 8

(7)
(8)

Gaya Kepemimpinan (X2)

No. Pernyataan JLH

1 2 3 4 5 6 7 8

(9)
(10)

Motivasi (X3)

No. Pernyataan JLH

1 2 3 4 5 6 7 8

(11)
(12)

Kinerja Karyawan (Y)

No. Pernyataan JLH

1 2 3 4 5 6 7 8

(13)
(14)

Lampiran 4. Output Analisis Linier Berganda

Regression

Casewise Diagnosticsa

Case

Number Std. Residual

Kinerja_karyawa

n Predicted Value Residual

1 -.664 38.00 38.7142 -.71423

2 .308 39.00 38.6684 .33158

3 .126 39.00 38.8645 .13546

4 .308 39.00 38.6684 .33158

5 2.995 39.00 35.7793 3.22075

6 -.319 38.00 38.3428 -.34279

7 -.519 37.00 37.5583 -.55832

8 -.739 36.00 36.7946 -.79465

9 -.391 37.00 37.4203 -.42027

10 -.884 37.00 37.9506 -.95056

11 -.554 37.00 37.5956 -.59559

12 -.851 36.00 36.9156 -.91561

13 .003 38.00 37.9964 .00363

14 -.363 37.00 37.3909 -.39092

15 -.141 36.00 36.1513 -.15131

16 -.024 38.00 38.0257 -.02571

17 -.511 37.00 37.5498 -.54978

18 .457 36.00 35.5086 .49140

19 -.393 36.00 36.4226 -.42259

20 -1.218 35.00 36.3102 -1.31017

21 -.884 37.00 37.9506 -.95056

22 -1.029 38.00 39.1065 -1.10647

23 .499 39.00 38.4638 .53624

24 -.439 38.00 38.4723 -.47230

25 -1.955 35.00 37.1032 -2.10318

26 -1.913 35.00 37.0574 -2.05737

(15)

28 -1.181 36.00 37.2700 -1.26996

29 -1.441 36.00 37.5498 -1.54978

30 .118 39.00 38.8731 .12692

31 -.433 37.00 37.4661 -.46608

32 .158 38.00 37.8296 .17041

33 1.841 39.00 37.0195 1.98051

34 .236 38.00 37.7459 .25411

35 .386 39.00 38.5847 .41528

36 -.136 38.00 38.1467 -.14668

37 .611 39.00 38.3428 .65721

38 .458 40.00 39.5072 .49275

39 1.358 40.00 38.5389 1.46109

40 .501 40.00 39.4614 .53856

41 .869 38.00 37.0653 .93470

42 .681 39.00 38.2676 .73236

43 .793 39.00 38.1467 .85332

44 -.136 38.00 38.1467 -.14668

45 1.793 40.00 38.0715 1.92848

46 1.845 39.00 37.0158 1.98423

47 .238 39.00 38.7436 .25642

48 .013 39.00 38.9855 .01450

49 .943 40.00 38.9855 1.01450

50 .528 40.00 39.4321 .56790

51 .048 39.00 38.9482 .05176

52 .751 39.00 38.1925 .80751

53 -1.856 36.00 37.9964 -1.99637

54 1.080 39.00 37.8381 1.16186

55 -.102 38.00 38.1094 -.10941

56 -.356 37.00 37.3830 -.38300

(16)

61 .504 38.00 37.4582 .54184

62 -1.286 36.00 37.3830 -1.38300

63 -.364 37.00 37.3915 -.39155

64 .496 38.00 37.4667 .53330

65 -.771 37.00 37.8296 -.82959

66 -.574 37.00 37.6170 -.61701

67 -.959 38.00 39.0313 -1.03131

68 .347 37.00 36.6272 .37275

69 -1.221 37.00 38.3134 -1.31345

70 1.313 39.00 37.5877 1.41234

a. Dependent Variable: Kinerja_karyawan

Residuals Statisticsa

  Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 35.5086 39.5072 37.8286 .86473 70

Residual -2.10318 3.22075 .00000 1.05189 70

Std. Predicted Value -2.683 1.941 .000 1.000 70

Std. Residual -1.955 2.995 .000 .978 70

(17)

Lampiran 5. Output Uji Asumsi Klasik

a. All requested variables entered.

Model Summaryb

a. Predictors: (Constant), Motivasi, Gaya_Kepemimpinan, Kompensasi_Finansial

b. Dependent Variable: Kinerja_Karyawan

ANOVAb

a. Predictors: (Constant), Motivasi, Gaya_Kepemimpinan, Kompensasi_Finansial

(18)

Coefficient Correlationsa

Model Motivasi

Gaya_Kepemimp

inan

Kompensasi_Fin

ansial

1 Correlations Motivasi

Gaya_Kepemimpinan

Kompensasi_Finansial

1.000 -.090 -.168

-.090 1.000 -.042

-.168 -.042 1.000

Covariances Motivasi

Gaya_Kepemimpinan

Kompensasi_Finansial

.003 .000 .000

.000 .007 .000

.000 .000 .006

a. Dependent Variable: Kinerja_Karyawan

Collinearity Diagnosticsa

Dimensi

Model on Eigenvalue Condition Index

Variance Proportions

(Constant)

Kompensasi_Fin

ansial

Gaya_Kepemimp

inan Motivasi

1 1

2

3

4

3.994 1.000 .00 .00 .00 .00

.003 34.101 .01 .05 .05 .98

.002 47.104 .01 .68 .35 .00

.001 79.706 .98 .26 .60 .02

(19)

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N  

Predicted Value 35.5086 39.5072 37.8286 .86473 70

Std. Predicted Value -2 683 1.941 .000 1.000 70

Standard Error of Predicted

Value

.140 .601 .241 .089 70

Adjusted Predicted Value 34.5270 39.4681 37.7948 .93593 70

Residual -2.10318 3.22075 .00000 1.05189 70

Std. Residual -1 955 2.995 .000 .978 70

Stud. Residual -1 992 3.529 .014 1.038 70

Deleted Residual -2.23088 4.47303 .03375 1.19474 70

Stud. Deleted Residual -2 039 3.888 .021 1.070 70

Mahal. Distance .176 20.566 2.957 3.521 70

Cook's Distance .000 1.211 .039 .160 70

Centered Leverage Value .003 .298 .043 .051 70

Referensi

Dokumen terkait

Sebuah Program aplikasi yang hanya mengambil konsep dari permainan PC ( Personal Computer ) tetapi lebih mendasarkan kepada perlunya pengetahuan umum seseorang untuk memainkannya

Dengan memperhatikan Dokumen Kualifikasi Pekerjaan Barang Jasa Pemerintah, serta sesuai Dokumen Kualifikasi perusahaan saudara, setelah dilakukan evaluasi yang berdasarkan

Kebutuhan akan informasi bagi pecinta musik didapatkan melalui media internet, informasi tentang album musik yang baru diluncurkan, resensi dari album musik dan informasi

Pengadaan Reproduksi Modul dan Perlengkapan Peserta Diklat Dasar Instruktur Kejuruan Teknik Las dan Teknik Listrik.. JB: Barang/jasa

Dengan melihat keadaan tersebut maka dibutuhkan suatu wadah untuk berbagi ilmu pengetahuan tanpa harus mengeluarkan uang yaitu dengan membuat sebuah website e-learning, dimana

Rerata lama persalinan pada kelompok perlakuan dan kelompok kontrol setelah dilakukan uji statistik dengan uji Wilcoxon di peroleh nilai p = 0,003 lebih kecil dari 0,05, artinya

Penelitian ini menghasilkan satu kesimpulan bahwa pemodelan data dengan memanfaatkan obyek content lokasi wisata berbasis district , comment pengunjung, yang

The algorithm of plugin can be divided into the following four sequential stages (Fig 1): (1) Splitting channels, (2) Detecting haemozoin area in blue channel, (3) Measuring