Revisi Ujian Tesis Bab 4 5

(1)

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum Perusahaan

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai data-data deskriptif yang

diperoleh dari responden. Data deskriptif penelitian disajikan agar dapat dilihat profil dari data penelitian dan hubungan yang ada antar variabel yang digunakan dalam penelitian (Hair et al, 1995). Data deskriptif yang menggambarkan keadaan

atau kondisi responden perlu diperhatikan sebagai informasi tambahan untuk memahami hasil-hasil penelitian. Responden dalam penelitian ini adalah tenaga

penjual BESS Finance se Jawa Tengah sejumlah 124 tenaga penjual. Tenaga penjual yang berpartisipasi dalam penelitian ini selanjutnya dapat diperinci berdasarkan jenis kelamin. Pendidikan terakhir, usia, dan masa kerja sebagai

tenaga penjual. Ketiga aspek demografi tersebut mempunyai peran penting di dalam menilai kinerja tenaga penjual BESS Finance se Jawa Tengah.

4.1.1. Responden Menurut Jenis Kelamin

(2)

Tabel 4.1

Responden Menurut Jenis Kelamin

Jenis Kelamin Frekuensi Presentase

Pria 82 66,13

Wanita 42 33,87

Jumlah 124 100

Sumber : data primer, diolah, 2011

Berdasarkan tabel 4.1. di atas nampak bahwa responden pria merupakan responden mayoritas yaitu 82 responden atau 66,13% dari total 124 responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini. Hal ini mengindikasikan bahwa tenaga

penjual BESS Finance se Jawa Tengah mayoritas adalah pria, hal ini dikarenakan profesi sebagai tenaga penjual menuntut adanya mobilitas yang tinggi.

4.1.2. Responden Menurut Pendidikan Terakhir

Komposisi responden berdasarkan aspek pendidikan terakhir dapat dilihat pada tabel 4.2.

Tabel 4.2.

Responden Menurut Pendidikan Terakhir

Pendidikan

Terakhir Frekuensi Presentase

Lulusan SMU 2 1,61

Lulusan di atas

SMU 122 98,39

Jumlah 124 100

(3)

responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini. Hal ini mengindikasikan bahwa tenaga penjual BESS Finance se Jawa Tengah mayoritas adalah lulusan di

atas SMA, hal ini dikarenakan profesi sebagai tenaga penjual menuntut adanya skill yang tinggi sehingga diperlukan individu dengan jenjang pendidikan yang tinggi karena hal akan mempermudah pembelajaran dari individu tersebut dalam

menyerap ilmu yang baru dan dengan basic pendidikan yang tinggi maka individu tersebut mempunyai logika berpikir yang lebih terstruktur.

4.1.3. Responden Menurut Usia

Berdasarkan data primer yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner, diperoleh profil responden menurut usia sebagaimana nampak dalam tabel 4.3.

Tabel 4.3.

Responden Menurut Usia

Usia (Tahun) Frekuensi Presentase

< 30 20 16,13

31-40 80 64,52

>41 24 19,36

Jumlah 124 100

Berdasarkan Tabel 4.3. di atas nampak bahwa responden berusia antara 31-40 tahun adalah yang terbesar yaitu 80 responden atau 64,52% dari total 124

responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini. Hal ini mengindikasikan bahwa tenaga penjual BESS se Jawa Tengah mayoritas berusia antara 31-40

(4)

4.1.4. Responden Menurut Masa Kerja

Berdasarkan data primer yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner,

diperoleh profil responden menurut masa kerja sebagaimana nampak dalam tabel 4.4.

Tabel 4.4.

Responden Menurut Masa Kerja

Masa Kerja (Tahun) Frekuensi Presentase

< 3 27 20,45

3 – 10 71 53,79

> 10 34 25,76

Jumlah 124 100

Berdasarkan Tabe1 4.4. di atas nampak bahwa responden dengan masa kerja antara 3-10 tahun adalah yang terbesar yaitu 71 responden atau 53,79% dari total 124 responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini. Hal ini

mengindikasikan bahwa tenaga penjual BESS Finance mayoritas mempunyai pengalaman kerja di atas 3 tahun dan dibawah 8 tahun, hal ini mengindikasikan

bahwa masa kerja tenaga penjual BESS Finance mempunyai pengalaman kerja yang cukup lama namun masih dalam kategori usia produktif sehingga kemampuannya masih dapat ditingkatkan.

4.2. Deskripsi Variabel

(5)

masing-Tabel 4.5. Deskripsi Variabel Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

KOMPETENSI 124 20.00 40.00 31.7899 4.7345

CERDAS 124 12.00 30.00 23.1884 3.7931

KINERJA 124 11.00 30.00 22.7029 4.1670

Valid N (listwise)

Sumber : Data Primer yang diolah, 2011

Dari Tabel 4.5. tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :

a. Rata-rata skor jawaban untuk variabel kerja cerdas diperoleh sebesar 31,7899

dan standar deviasi sebesar 4,7345, Dengan demikian hal ini menunjukkan adanya kerja cerdas yang tinggi dari responden (tenaga penjual) BESS

Finance, dimana nilai rata-rata sebesar 31,7899 lebih mendekati nilai maksimumnya yaitu sebesar 40. Standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan adanya penyimpangan data yang rendah sehingga

penyebaran datanya normal.

b. Rata-rata skor jawaban untuk variabel kerja keras diperoleh sebesar 23,1884

dan standar deviasi sebesar 3,7931. Dengan demikian hal ini menunjukkan adanya kerja keras yang tinggi dari responden (tenaga penjual) BESS Finance. dimana nilai rata-rata sebesar 23,1884 lebih mendekati nilai

(6)

c. Rata-rata skor jawaban untuk variabel kinerja tenaga penjual diperoleh sebesar 22,7029 dan standar deviasi sebesar 4.1670. Dengan demikian hal ini

menunjukkan adanya kinerja yang tinggi dari responden (tenaga penjual) BESS Finance, dimana nilai rata-rata sebesar 22,7029 lebih mendekati nilai maksimumnya yaitu sebesar 30. Standar deviasi yang lebih kecil dari nilai

rata-rata menunjukkan adanya penyimpangan data yang rendah sehingga penyebaran datanya normal.

4.3 Uji Validitas dan Reliabilitas 4.3.1. Uji Validitas

Uji validitas digunakan untuk menguji sejauh mana ketepatan alat ukur dapat mengungkapkan konsep gejala/kejadian yang diukur. Pengujian

validitas dilakukan dengan menggunakan rumus product moment.

Pengujian validitas selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 4.6

Hasil Pengujian Validitas

No Variabel / Indikator Corrected

Item Correlation

r tabel Ket

1 Kompetensi Tenaga Penjual - Indikator 1

- Indikator 2 - Indikator 3 - Indikator 4 - Indikator 5

0,696 2 Kerja Cerdas

- Indikator 6 - Indikator 7 - Indikator 8 - Indikator 9 - Indikator 10

(7)

3 Kinerja Tenaga Penjual - Indikator 11

- Indikator 12 - Indikator 13 - Indikator 14 - Indikator 15

0,838 0,853 0,868 0,884 0,448

0,197 0,197 0,197 0,197 0,197

Valid Valid Valid Valid Valid Sumber : Data primer yang diolah, 2011

Dari tabel 4.6 dapat diperoleh bahwa semua indikator yang digunakan untuk mengukur semua variabel mempunyai koefisien korelasi yang lebih

besar dari rtable untuk n = 124 yaitu 0,197. Sehingga semua indikator dari

variabel-variabel tersebut adalah valid.

4.3.2. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas digunakan untuk menguji sejauh mana keandalan suatu alat pengukur untuk dapat digunakan lagi untuk penelitian yang

sama. Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan rumus Cronbach’s Alpha. Hasil pengujian reliabilitas untuk masing-masing variabel yang diringkas pada tabel 4.7 berikut ini.

Tabel 4.7

Hasil Pengujian Reliabilitas

Variabel Cronbach’s

Alpha

Keterangan

Kompetensi Tenaga Penjual 0,662 Reliabel

Kerja Cerdas 0,704 Reliabel

Kinerja Tenaga Penjual 0,831 Reliabel

Sumber : Data primer yang diolah, 2011

Dari hasil tersebut menunjukkan bahwa semua variabel mempunyai koefisien Cornbach’s Alpha yang cukup besar yaitu diatas 0,60 sehingga dapat

(8)

penelitian ini adalah reliabel. Untuk selanjutnya item-item pada masing-masing konsep variabel tersebut layak digunakan sebagai alat ukur dalam

pengujian statistik.

4.4. Hasil Analisis

Sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi:

normalitas data, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas yang dilakukan sebagai berikut:

4.4.1. Normalitas Data

Untuk menentukan normalitas data dengan uji Kolmogorov-Smirnov, nilai signifikansi harus di atas 5% (Santoso, 2004). Pengujian terhadap normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov menunjukkan semua variabel yang nilai signifikansinya di atas 5%. Dengan demikian semua variabel penelitian yang digunakan terdistribusi normal. Untuk lebih jelasnya

(9)

Tabel 4.8

Kolmogorov-Smirnov Univariate

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

124 124 124

7,2242 7,3903 7,5306 ,91014 1,00109 1,13740 ,090 ,123 ,075 ,090 ,075 ,050 -,064 -,123 -,075 1,000 1,373 ,838 ,270 ,146 ,484 N

Mean

Std. Deviation Normal Parametersa,b

Absolute Asymp. Sig. (2-tailed)

Kompetensi KerjaCerdas Kinerja

Test distribution is Normal. a.

Calculated from data. b.

Sumber : Output SPSS

Sampel hasil pada tabel 4.7 tersebut nampak bahwa variabel-variabel

kompetensi tenaga penjual, kerja cerdas, dan kinerja tenaga penjual terdistribusi normal, dimana rasio kolmogorov-smirnov lebih besar dari 0,05 sebagai berikut : 0,270; 0,146 dan 0,484. Uji normalitas multivariate dapat dijelaskan sebagai berikut:

124 Normal Parametersa,b

Unstandardiz ed Residual

(10)

4.4.2. Uji Multikoliniearitas

Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikoliniearitas antar variabel

independen digunakan variance inflation factor (VIF). Berdasar hasil penelitian pada output SPSS versi 11.5, maka besarnya VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada tabel 4.9 sebagai berikut:

Tabel 4.9

Hasil Uji Multikoliniearitas

Coefficientsa

,867 1,154 ,867 1,154 Kompetensi

KerjaCerdas Model

1 Tolerance VIF

Collinearity Statistics

Dependent Variable: Kinerja a.

Sumber: Output SPSS

Jika VIF lebih besar dari 5, maka antar variabel-variabel independen terjadi persoalan multikolinearitas (Santoso, 2004). Berdasarkan Tabel 4.9 tidak terdapat variabel independen yang mempunyai nilai VIF > 5, artinya

kedua variabel independen tersebut tidak terdapat hubungan multikolinieritas dan dapat digunakan untuk memprediksi kinerja tenaga penjual BESS

Finance.

Collinearity Diagnosticsa

2,982 1,000 ,00 ,00 ,00

,011 16,643 ,03 ,45 ,87

,007 19,963 ,97 ,55 ,13

Dimension 1

2 3 Model 1

Eigenvalue

Condition

Index (Constant) Kompetensi KerjaCerdas Variance Proportions

(11)

4.4.3. Uji Heteroskedastisitas

Uji Glejser test digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas. Glejser menyarankan untuk meregresi nilai absolut dari ei terhadap variabel X (variabel bebas) yang diperkirakan mempunyai hubungan yang erat dengan δi2 dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:

[ei] = β1 Xi+ vI

dimana:

[ei] merupakan penyimpangan residual; dan Xi merupakan variabel

independen.

Berdasar output SPSS versi 11.5 maka hasil uji heteroskedastisitas

dapat ditunjukkan dalam tabel 4.10 sebagai berikut:

Tabel 4.10

Hasil Uji Heteroskedastisitas

Coefficientsa

,775 ,461 1,680 ,095

-,032 ,058 -,054 -,554 ,581 ,026 ,053 ,048 ,490 ,625 (Constant)

Kompetensi KerjaCerdas Model

1

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig.

Dependent Variable: RES a.

Sumber: Output SPSS

Hasil perhitungan pada tabel 4.10 tersebut di atas menunjukkan bahwa tidak satupun dari variable-variabel independen kompetensi tenaga

(12)

5%), dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas (Ghozali, 2001).

4.5. Analisis Regresi dan Pengujian Hipotesis Model 1

Analisis regresi linier digunakan dalam penelitian ini dengan tujuan

untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas (Imam Ghozali, 2001) yaitu: kompetensi tenaga penjual dan kerja cerdas.

Perhitungan statistik dalam analisis regresi linier yang digunakan dalam penelitian menggunakan bantuan program komputer SPSS for Windows 12.5. Adapun ringkasan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS tersebut adalah sebagai berikut :

Tabel 4.11

Ringkasan Hasil Regresi Model 1

Coefficientsa

4,490 ,675 6,651 ,000

,402 ,093 ,365 4,331 ,000 (Constant)

Kompetensi Model

1 B Std. Error

Unstandardized Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig.

Dependent Variable: KerjaCerdas a.

Persamaan regressi dari hasil output SPSS adalah dapat dijelaskan sebagai berikut:

Kerja Cerdas = 0,365 Kompetensi tenaga penjual

Dari hasil persamaan regresi linier berganda tersebut diatas maka dapat

(13)

4.5.1. Pengujian Hipotesis Model 1

Pengujian regresi secara parsial dilakukan dengan menggunakan

uji t. Pengujian hipotesis secara parsial akan dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%. Hasil pengujian regresi secara parsial adalah sebagai berikut:

1. Pengujian secara parsial variabel X1 (kompetensi tenaga penjual)

memiliki estimasi t-hitung sebesar 4,331 dengan signifikansi 0,000.

Nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 dan nilai t-hitung (4,331) yang lebih besar dari t-tabel (1,96) menunjukkan bahwa variabel kompetensi tenaga penjual memberikan pengaruh yang

signifikan terhadap kerja cerdas. Arah koefisien regresi positif menunjukkan adanya pengaruh positif kompetensi tenaga penjual

terhadap kerja cerdas. Dengan demikian maka Hipotesis 1 diterima.

4.5.2. Pengujian Kelayakan Model (Goodness of Fit) Model 1

Pengujian regresi secara overall dilakukan dengan menggunakan uji F. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%.

Hasil pengujian uji-f yang dilakukan untuk menguji model memiliki estimasi F sebesar 18,756 dengan signifikansi 0,000. Hal ini mengindikasikan bahwa model yang digunakan layak untuk diteliti.

(14)

ANOVAb

16,425 1 16,425 18,756 ,000a

106,843 122 ,876 123,268 123

Regression Residual Total Model 1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), Kompetensi a.

Dependent Variable: KerjaCerdas b.

4.5.3. Koefisien Determinasi Model 1

Koefisien determinasi menunjukkan kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikatnya. Nilai koefisien determinasi ditunjukkan dengan nilai adjustedR2_{. Hasil penelitian ini memberikan}

hasil nilai R2_{sebesar 0,126. Hal ini mengindikasikan bahwa 12,6%}

kerja cerdas dapat dijelaskan oleh kompetensi tenaga penjual,

sedangkan selebihnya 87,4% kerja cerdas dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak termasuk dalam model ini. Hal ini mengindikasikan bahwa kerja cerdas tidak hanya dijelaskan oleh kompetensi tenaga

penjual, namun ada variabel lain yang menjelaskan kerja cerdas.

Model Summary

,365a _,133 _,126 _,93582 _,133 _18,756 ₁ ₁₂₂ _,000

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics

(15)

4.6. Analisis Regresi dan Pengujian Hipotesis Model 2

Analisis regresi linier digunakan dalam penelitian ini dengan tujuan

untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas (Imam Ghozali, 2001) yaitu: kompetensi tenaga penjual dan kerja cerdas.

Perhitungan statistik dalam analisis regresi linier yang digunakan dalam

penelitian menggunakan bantuan program komputer SPSS for Windows 12.5.

Adapun ringkasan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS

tersebut adalah sebagai berikut :

Tabel 4.12

Ringkasan Hasil Regresi Model 2

Coefficientsa

1,650 ,777 2,123 ,036

,235 ,098 ,188 2,391 ,018 ,566 ,089 ,498 6,339 ,000 (Constant)

1

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig.

Persamaan regressi dari hasil output SPSS adalah dapat dijelaskan

sebagai berikut:

Kinerja Tenaga Penjual = 0,188 Kompetensi tenaga penjual + 0,498 Kerja

Cerdas

Dari hasil persamaan regresi linier berganda tersebut diatas maka dapat dianalisis sebagai berikut:

4.6.1. Pengujian Hipotesis Kedua

(16)

menggunakan tingkat signifikansi 5%. Hasil pengujian regresi secara parsial adalah sebagai berikut:

1. Pengujian secara parsial variabel X1 (kompetensi tenaga penjual)

memiliki estimasi t-hitung sebesar 2,391 dengan signifikansi 0,018. Nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 dan nilai

t-hitung (2,391) yang lebih besar dari t-tabel (1,96) menunjukkan bahwa variabel kompetensi tenaga penjual memberikan pengaruh

yang signifikan terhadap kinerja tenaga penjual. Arah koefisien regresi positif menunjukkan adanya pengaruh positif kompetensi tenaga penjual terhadap kinerja tenaga penjual. Dengan demikian

maka Hipotesis 2 diterima.

2. Pengujian secara parsial variabel X2 (kerja cerdas) memiliki

estimasi t-hitung sebesar 6,339 dengan signifikansi 0,000. Nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 dan nilai t-hitung (6,339) yang lebih besar dari t-tabel (1,96) menunjukkan bahwa variabel

kerja cerdas memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kinerja tenaga penjual. Arah koefisien regresi positif menunjukkan

adanya pengaruh positif kerja cerdas terhadap kinerja tenaga penjual. Dengan demikian maka Hipotesis 3 diterima.

4.6.2. Pengujian Kelayakan Model (Goodness of Fit) Model 2

Pengujian regresi secara overall dilakukan dengan menggunakan uji F. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan

(17)

Hasil pengujian uji-f yang dilakukan untuk menguji model memiliki estimasi F sebesar 32,862 dengan signifikansi 0,000. Hal ini

mengindikasikan bahwa model yang digunakan layak untuk diteliti. Nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model dalam penelitian ini menunjukkan goodness of fit yang baik.

ANOVAb

56,009 2 28,005 32,862 ,000a 103,114 121 ,852

159,124 123 Regression

Residual Total Model 1

Sum of

Predictors: (Constant), KerjaCerdas, Kompetensi a.

Dependent Variable: Kinerja b.

4.6.3. Koefisien Determinasi Model 2

Koefisien determinasi menunjukkan kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikatnya. Nilai koefisien determinasi ditunjukkan dengan nilai adjustedR2_{. Hasil penelitian ini memberikan}

hasil nilai R2_{sebesar 0,341. Hal ini mengindikasikan bahwa 34,1%}

kinerja tenaga penjual dapat dijelaskan oleh kompetensi tenaga penjual

dan kerja cerdas, sedangkan selebihnya 65,9% kinerja tenaga penjual dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak termasuk dalam model ini. Hal ini mengindikasikan bahwa kinerja tenaga penjual tidak hanya

(18)

Model Summary

,593a _,352 _,341 _,92314 _,352 _32,862 ₂ ₁₂₁ _,000

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

R Square

0,18

0,36

0,49

Kinerja Tenaga Penjual (Y) Kompetensi

Tenaga Penjual (X1)

Kerja Cerdas (X2)

(19)

BAB V

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN

5.1. Kesimpulan

5.1.1 Kesimpulan Penelitian

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh adanya penurunan kinerja tenaga penjual yang ditunjukkan dengan prosentase penjualan yang terus menurun.

Penelitian ini secara khusus menguji pengaruh kompetensi tenaga penjual dan kerja cerdas terhadap kinerja tenaga penjual.

Dari hasil perhitungan menunjukkan bahwa kompetensi tenaga penjual

mampu mempengaruhi kerja cerdas dan kinerja tenaga penjual, dimana semakin baik kompetensi tenaga penjual akan memperkuat kerja cerdas dan kinerja tenaga

penjual.

Hasil perhitungan menunjukkan bahwa kerja cerdas mampu mempengaruhi kinerja tenaga penjual, dimana semakin besar kerja cerdas dari

tenaga penjual maka kinerjanya akan semakin besar.

5.1.2 Kesimpulan Hipotesis

(20)

5.1.2.1 Pengaruh Kompetensi Tenaga Penjual terhadap Kinerja Tenaga Penjual

H1 : Kompetensi tenaga penjual berpengaruh positif terhadap kerja cerdas (Hasiholan, 2004)

Parameter estimasi untuk pengujian pengaruh kompetensi tenaga penjual

terhadap kerja cerdas menunjukkan nilai t-hitung sebesar 4,331 dan dengan probabilitas sebesar 0,000. Kedua nilai tersebut diperoleh memenuhi syarat untuk

penerimaan H1 yaitu nilai t-hitung sebesar 4,331 yang lebih besar dari 1,96 dan probabilitas 0,000 yang lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan dimensi-dimensi kompetensi tenaga penjual berpengaruh positif terhadap kerja

cerdas.

5.1.2.2 Pengaruh Kompetensi Tenaga Penjual terhadap Kinerja Tenaga Penjual

H2 : Kompetensi tenaga penjual berpengaruh positif terhadap kinerja tenaga penjual (Varadarajan, 2001)

Parameter estimasi untuk pengujian pengaruh kompetensi tenaga penjualan terhadap kinerja tenaga penjual menunjukkan nilai t-hitung sebesar

2,391 dan dengan probabilitas sebesar 0,018. Kedua nilai tersebut diperoleh memenuhi syarat untuk penerimaan H2 yaitu nilai t-hitung sebesar 2,391 yang lebih besar dari 1,96 dan probabilitas 0,018 yang lebih kecil dari 0,05. Dengan

(21)

5.1.2.3 Pengaruh Kerja Cerdas terhadap Kinerja Tenaga Penjual

H3 : Kerja cerdas berpengaruh positif terhadap kinerja tenaga penjual (Hasiholan,

2004)

Parameter estimasi untuk pengujian pengaruh kerja cerdas terhadap kinerja tenaga penjual menunjukkan nilai t-hitung sebesar 6,339 dan dengan probabilitas

sebesar 0,000. Kedua nilai tersebut diperoleh memenuhi syarat untuk penerimaan H3 yaitu nilai t-hitung sebesar 6,339 yang lebih besar dari 1,96 dan probabilitas

0,000 yang lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan dimensi-dimensi kerja cerdas berpengaruh positif terhadap terhadap kinerja tenaga penjual.

5.2 Implikasi Kebijakan

Variabel kerja cerdas merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap kinerja tenaga penjual yang dibuktikan dengan nilai standardized regression weight coefficient beta yang paling tinggi yaitu sebesar 0,498, kemudian variabel kompetensi tenaga penjual sebesar 0,188. Hal ini

mengindikasikan bahwa manajer BESS Finance perlu memperhatikan kerja cerdas dan kompetensi tenaga penjual karena kedua variabel tersebut terbukti mempengaruhi kinerja tenaga penjual, Untuk meningkatkan kinerja tenaga

penjual, manajemen BESS Finance perlu meningkatkan kerja cerdas tenaga penjual melalui: (1) kemampuan menyusun rencana penjualan secara efektif, (2)

(22)

soft skill, benchmark dengan perusahaan lain serta melakukan brain storming, hal tersebut perlu dilakukan agar tenaga penjual mampu memberikan andil bagi

perusahaan dalam memperluas pangsa pasar, menjual produk dengan profit margin tinggi, meningkatkan penjualan produk baru perusahaan secara cepat dalam mencapai target penjualan.

No Variabel dan

Indikator Implikasi

4

1 Efektivitas Kunjungan Dapat ditingkatkan dengan adanya programkunjungan yang rutin kepada pelanggan dan senantiasa melakukan komunikasi

2 Kemampuan Presentasi Dapat ditingkatkan melalui pelatihan terutama pblik speaking, dan cara melakukan negosiasi .

3 Pembuatan laporan rutin Dapat ditingkatkan dengan cara aktif memonitor produk pada outlet

4 Komunikasi Efektif Dapat ditingkatkan dengan selalu menjaga dan memperhatikan informasi-informasi berupa biaya bunga, apraisal dan sebagainya.

5 Negosiasi Dapat ditingkatkan melalui sikap

profesional dan menunjukkan kapasitasnya sebagai tenaga penjual yang berkualitas

6 Kemampuan membuat

perencanaan penjualan

Dapat ditingkatkan melalui training soft skill

7 Kemampuan menyusun

jadwal keuntungan yang tepat

Dapat ditingkatkan dengan keyakinan bersama dan saling mempercayai bahwa hubungan bisnis ini dijalankan dengan penuh tanggung jawab dan saling menguntungkan.

8 Kemampuan memilih dan menggunakan strategi penjualan yang tepat

Dapat ditingkatkan melalui saling memahami terhadap setiap perubahan yang terjadi perusahaan untuk saling menyesuaikan diri.

9 Kemampuan untuk

memprioritaskan pekerjaan utama dengan hati-hati

Dapat ditingkatkan dengan menjaga kesepakatan-kesepakatan yang telah disetujui bersama

1 10

Kemampuan

menyelesaikan Masalah

(23)

6

11 Peningkatanpenjualan Volume Dapat ditingkatkan dengan memonitorprogress perkembangan omzet penjualan netto sesuai dengan tingkat pertumbuhan yang ditargetkan

12 Pertumbuhan Pelanggan Dapat ditingkatkan melalui promosi yang gencar

6 13

Kemampulabaan Dapat ditingkatkan dengan tetap

mempertahankan keuntungan agar prosentasenya selalu naik dengan menakan biaya-biaya operasional

14 Nilai penjualan Dapat ditingkatkan dengan memastikan

aktivitas selling in dijalankan dengan efisien dan efektif sehingga laba bisa maksimal

15 Pencapaian target Dapat ditingkatkan dengan melakukan

analisa setiap periodik antara pencapaian selling in berjalan dengan yang ditargetkan

Untuk menyusun strategi penjualan mendatang diperlukan tenaga penjual yang mempunyai kompetensi tenaga penjual dan kerja cerdas yang tinggi. Adapun

yang disarankan dalam penelitian ini adalah:

1. Menyusun forecast penjualan dalam jangka waktu tertentu

2. Menyusun schedule plan / action plan penjualan yang berisikan rencana kerja dari awal sampai target penjualan tercapai

3. Selalu mengkaji ulang ide-ide dengan team work yang baik dan memperbanyak meeting after work untuk membicarakan sales progress report

4. Mengembangkan serangkaian keterampilan tertentu yang dibutuhkan dan disesuaikan dengan perencanaan, negosiasi, serta orientasi konsumen yang mungkin dapat memberikan keuntungan tinggi bagi peningkatan target

(24)

5. Memperbanyak kunjungan dan mengenali karakter customer dengan mencari tahu hal-hal apa yang dibutuhkan customer apakah sesuai dengan produk profile yang ditawarkan

6. Meningkatkan bonus, insentif dan kesejahteraan hidup serta penghargaan non finansial lainnya yang sepadan dengan sumbangan kerja yang telah

dilakukan tenaga penjual

5.3 Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan beberapa keterbatasan dan kelemahan sebagai berikut :

1. Keterbatasan permodelan penelitian ini berasal dari hasil adjusted R square

menunjukkan besaran yang terlalu kecil yaitu sebesar 0,126 dan 0,341. Hal ini menginformasikan kurang optimalnya variabel independen dalam menjelaskan

kinerja tenaga penjual.

2. Hasil penelitian ini tidak dapat digeneralisasi pada kasus lain diluar obyek penelitian ini yaitu: BESS Finance.

5.4. Agenda Penelitian Mendatang

Hasil-hasil penelitian ini dan keterbatasan-keterbatasan yang ditemukan dalam penelitian dapat dijadikan sumber ide bagi pengembangan penelitian ini dimasa yang akan datang, maka perluasan penelitian yang disarankan dari

(25)

DAFTAR REFERENSI

Brown dan Petterson, (2001), “The Effects of Organizational Differences and Trust on Th Effectiveness of Selling Partner Relationship, Journal of Marketing

Cooper, D.R dan Emory, C.W (1995), Bussiness Research Methods, Fifth Edition, USA: Richard D. Irwin, Inc.

Denny Hotman Hasiholan Sitompul, (2004), "Pengaruh Orientasi Be/ajar dan Komitmen Organisasional Terhadap Keja Cerdas Da/am Meningkatkan Kinerja Penjua/an," Jurnal Sains Pemasaran Indonesia, Vol.III, No.1, Mei 2004, 41-54

Ferdinand, Augusty Tae, (2000), Structural Equation Modelling Dalam Penelitian Manajemen, Badan Penerbit Universitas Diponegoro Semarang.

Hair, J.F.,Jr.,R.E. Anderson, R.L., Tatham & W.C. Black, (1995), Multivariate Data Analysis With Readings, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Imam Ghozali (2001), Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS,

Badan Penerbit UNDIP.

Indriantoro dan Bambang Supomo, 1999, Metodelogi Penalitian Manajemen, Jakarta, PT. Gramedia Pustaka Utama.

Kotler, Philip, (1997), Marketing Management: Analysis, Planning, Implementation, and Control, 9th_{Ed., Englewood Cliffs, NJ: Prentice}

Hall, Inc.

Kohli, Ajay K, Tasaddug A.Shervani dan Goutam N.Challagala, (2005), “Learning and Performance Orientation of Salespeople The Role of Supervisors”,

Journal of Marketing Research

Oliver, L dan K Andderson, 91994), Exploring The Relative Effects of Salesperson Interpersonal Process Attributes and Technical Product Attributes on Customer Satisfaction,” Journal of Personal Selling and Sales Management, Vol.XVI, Number 3, (Summer), pp.47-57

(26)

Richard, P (1994), Customer benefits and Company Consequences of Customer-Salesperson Relationship in Retailing,”75 (1), 11-31. Journal of Personal Selling & Sales Management

Robbins, Stephen P, 1998, Organizational Behaviour Concept, Controversiest, Applications, Prentice Hall. Inc, Englewoods Cliffs

Schaul Chorev dan Alistair R Anderson, (2010), “Succes in israeli high tech starts up; critical factors and success,” Journal of Management Strategic

Shore, (1990), “Peak Performance in The Salesforce”, Journal of Personnal Selling & Sales Management, Vol XX, No.1.

Skinner, Steven J, (2000), "Peak Performance in The Salesforce", Journal of Personnal Selling & Sales Management, Vol xx: No. J.

Spiro dan Weiz, (199o), "Dimensions and Types of Supervisory Control : Effects on Salesperson Performance and Satisfaction", Journal of Marketing. Sujan, Harish, Barton A. Weitz, dan Nirmalya Kumar, (1994), "Learning

Orientation, Working Smart, and Effective Selling", Journal of Marketing, Vol.58, July, 39-52.

Tansu, AB, (1999), “Benchmark of Succesfull Salesforce Performance,”

Canadian Journal of Administrative Science

Varadarajan, Rajan P, (2008),”Joint sales promotion: An emerging market tool,”

Journal and marketing science

(27)

Descriptives

Descriptive Statistics

124 5,20 9,40 7,2242 ,91014 124 4,60 9,80 7,3903 1,00109 124 4,60 9,80 7,5306 1,13740 124

Valid N (listwise)

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Reliability

Case Processing Summary

124 100,0

0 ,0

124 100,0 Valid

Excludeda

Total Cases

N %

Listwise deletion based on all variables in the procedure. a.

Reliability Statistics

,662 5

Cronbach's

Alpha N of Items

Reliability

124 100,0

0 ,0

124 100,0 Valid

Excludeda

Total Cases

N %

,704 5

Cronbach's

(28)

Reliability

124 100,0

,831 5

Cronbach's

Alpha N of Items

Correlations

Correlations

1 ,618** ,629** -,050 -,020 ,696** ,000 ,000 ,581 ,827 ,000 124 124 124 124 124 124 ,618** 1 ,602** ,019 ,045 ,728** ,000 ,000 ,836 ,623 ,000

124 124 124 124 124 124 ,629** ,602** 1 ,095 ,166 ,785** ,000 ,000 ,296 ,066 ,000

124 124 124 124 124 124 -,050 ,019 ,095 1 ,655** ,497**

,581 ,836 ,296 ,000 ,000 124 124 124 124 124 124 -,020 ,045 ,166 ,655** 1 ,533**

,827 ,623 ,066 ,000 ,000 124 124 124 124 124 124 ,696** ,728** ,785** ,497** ,533** 1 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

124 124 124 124 124 124 Pearson Correlation

x1.1 x1.2 x1.3 x1.4 x1.5 Kompetensi

(29)

Correlations

Correlations

1 ,081 ,115 ,113 ,167 ,407** ,370 ,203 ,213 ,064 ,000 124 124 124 124 124 124 ,081 1 ,639** ,715** ,320** ,828** ,370 ,000 ,000 ,000 ,000

124 124 124 124 124 124 ,115 ,639** 1 ,662** ,128 ,766** ,203 ,000 ,000 ,157 ,000

124 124 124 124 124 124 ,113 ,715** ,662** 1 ,191* ,813** ,213 ,000 ,000 ,033 ,000

124 124 124 124 124 124 ,167 ,320** ,128 ,191* 1 ,540** ,064 ,000 ,157 ,033 ,000

124 124 124 124 124 124 ,407** ,828** ,766** ,813** ,540** 1 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

x2.1 x2.2 x2.3 x2.4 x2.5 KerjaCerdas

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **.

(30)

Correlations

Correlations

1 ,692** ,638** ,754** ,183* ,838** ,000 ,000 ,000 ,042 ,000 124 124 124 124 124 124 ,692** 1 ,763** ,715** ,146 ,853** ,000 ,000 ,000 ,106 ,000

124 124 124 124 124 124 ,638** ,763** 1 ,816** ,181* ,868** ,000 ,000 ,000 ,044 ,000

124 124 124 124 124 124 ,754** ,715** ,816** 1 ,181* ,884** ,000 ,000 ,000 ,044 ,000

124 124 124 124 124 124 ,183* ,146 ,181* ,181* 1 ,448** ,042 ,106 ,044 ,044 ,000

124 124 124 124 124 124 ,838** ,853** ,868** ,884** ,448** 1 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **.

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). *.

NPar Tests

124 124 124

7,2242 7,3903 7,5306 ,91014 1,00109 1,13740 ,090 ,123 ,075 ,090 ,075 ,050 -,064 -,123 -,075 1,000 1,373 ,838 ,270 ,146 ,484 N

Mean

Std. Deviation Normal Parametersa,b

(31)

Regression

Variables Entered/Removedb

Kerja

All requested variables entered. a.

Collinearity Diagnosticsa

2,982 1,000 ,00 ,00 ,00

Index (Constant) Kompetensi KerjaCerdas Variance Proportions

Regression

7,3903 1,00109 124 7,2242 ,91014 124 KerjaCerdas

Kompetensi

Mean Std. Deviation N

(32)

Model Summary

,365a _,133 _,126 _,93582 _,133 _18,756 ₁ ₁₂₂ _,000

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

R Square

ANOVAb

16,425 1 16,425 18,756 ,000a

106,843 122 ,876 123,268 123

Coefficientsa

4,490 ,675 6,651 ,000

,402 ,093 ,365 4,331 ,000 (Constant)

Dependent Variable: KerjaCerdas a.

Regression

7,5306 1,13740 124 7,2242 ,91014 124 7,3903 1,00109 124 Kinerja

Kompetensi KerjaCerdas

(33)

Correlations

1,000 ,370 ,567 ,370 1,000 ,365 ,567 ,365 1,000

. ,000 ,000

,000 . ,000

,000 ,000 .

124 124 124

Kinerja

Kinerja Kompetensi KerjaCerdas

Kerja

Model Summary

,593a _,352 _,341 _,92314 _,352 _32,862 ₂ ₁₂₁ _,000

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

R Square

ANOVAb

56,009 2 28,005 32,862 ,000a

103,114 121 ,852 159,124 123

(34)

Coefficientsa

1,650 ,777 2,123 ,036

,235 ,098 ,188 2,391 ,018 ,566 ,089 ,498 6,339 ,000 (Constant)

NPar Tests

124 Normal Parametersa,b

Unstandardiz ed Residual

Calculated from data. b.

Regression

,7335 ,54403 124 7,2242 ,91014 124 7,3903 1,00109 124 RES

Kompetensi KerjaCerdas

Mean Std. Deviation N

Correlations

1,000 -,037 ,028 -,037 1,000 ,365 ,028 ,365 1,000

. ,343 ,378

,343 . ,000

,378 ,000 .

124 124 124

RES

(35)

Dependent Variable: RES b.

R Square

ANOVAb

,121 2 ,060 ,201 ,818a

36,283 121 ,300 36,404 123

Dependent Variable: RES b.

Coefficientsa

,775 ,461 1,680 ,095

-,032 ,058 -,054 -,554 ,581 ,026 ,053 ,048 ,490 ,625 (Constant)

1