BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Penelitian
47
48
Berdasarkan pendidikan diperoleh data sebanyak 1 responden atau 9,1% pendidkan SMP, sebanyak 2 responden atau 18,2% pendidikan SMA/SMK, sebanyak 1 responden atau 9,1% pendidikan Diploma, sebanyak 6 responden atau 54,5% pendidikan S1 dan sebanyak 1 responden atau 9,1%
pendidikan S2 dengan total penyebaran kuesioner sebanyak 11 angket.
2. Uji Instrummen Data a. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengetahui kelayakan butir-butir dalam suatu pertanyaan dalam mendefinisikan suatu variable. Dafrtar pertanyaan ini pada mendukung suatu kelompok variable tertentu. Uji validitas dilakukan dengan membandingkan nilai rhitung dengan rtabel untuk degree of freedom (df)=n-2, dalam penelitian jumlah sampel yang digunakan sejumlah 11 orang dimana taraf signifikansi yang digunakan adalah 0,05 atau 5% dalam penelitian ini adalah r (0,05:11-2)= 0,602
Tabel 4.3 Hasil Uji Validitas
Variabel Item
Corrected item total correlation
(rhitung)
rtabel Keterangan
Pelatihan (X1)
X1. 1 0, 778 0,602 Valid
X1. 2 0,778 0,602 Valid
X1. 3 0,888 0,602 Valid
X1. 4 0,978 0,602 Valid
X1. 5 0,978 0,602 Valid
X1. 6 0,607 0,602 Valid
X1. 7 0,644 0,602 Valid
X2. 1 0,867 0,602 Valid
X2. 2 0,980 0,602 Valid
49
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 Desember 2022
berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa rhitung pada kolom Corrected item total correlation untuk masing-masing item memiliki rhitung lebih besar dan positif dibandingkan rtabel
untuk df=11-2=9 dan alpha 0,05 dengan uji dua sisi didapat rtabel sebesar 0,602 maka dapat disimpulkan bahwa semua indikator dari ke tiga variabel X1, X2 dan Y adalah Valid.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikatir dari variabel. Untuk mengukur reliabilitas dengan menggunakan statistik cronbach Alpha (a). Suatu variabel di katakan reliabel jika memiliki cronbanc Alpha lebih dari 0.6 (>0,6). Hasil pengujian reliabilitas instrumen menggunakan alat bantu oleh statistik SPSS 23. Adapun hasil output dapat diketahui sebagai berikut:
Fasilitas Kerja (X2)
X2. 3 0,695 0,602 Valid
X2. 4 0,980 0,602 Valid
X2. 5 0,980 0,602 Valid
X2. 6 0,769 0,602 Valid
X2.7 0,794 0,602 Valid
Produktivitas Karyawan (Y)
Y. 1 0,735 0,602 Valid
Y. 2 0,701 0,602 Valid
Y. 3 0,735 0,602 Valid
Y. 4 0,735 0,602 Valid
Y. 5 0,701 0,602 Valid
Y. 6 0,735 0,602 Valid
Y. 7 0,886 0,602 Valid
50 1) Uji Reliabilitas (X1)
Tabel 4.4 Reliability
Statistics Cronbach
's Alpha
N of Items
.792 7
2) Uji Reliabilitas (X2)
Tabel 4.5 Reliability
Statistics Cronbach
's Alpha
N of Items
.648 7
3) Uji Reabilitas (Y)
Tabel 4.6 Reliability
Statistics Cronbach
's Alpha
N of Items
.781 7
Berdasarkan dari ketiga tabel di atasa hasil pengolahan data primer dapat disimpulkan bahwa cronbach’s alpha variabel pelatihan 0,792 > 0,6 maka butir kuesioner variabel pelatihan adalah layak (relianle).
Kemudian dapat diketahui , bahwa nilai cronbach,s alpha
51
variabel fasilitas kerja 0,648 >0,6 maka butir kuesioner variabel fasilitas kerja adalah layak (reliable). Serta diketahui bahwa nilai cronbach’s alpha variabel produktivitas karyawan 0,781 > 0,6 maka butir kuesioner variabel produktivitas karyawan adalah layak (reliable).
Sehingga dapat dikatakan, bahwa seluruh variabel tersebut memiliki nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0,06 sehingga terbukti bahwa instrumen-instrumen yang digunakan dalam penelitian ini reliabel atau dapat dipercaya.
3. Analisis Regresi Berganda
Regresi linear Berganda adalah model regresi linear dengan melibatkan dari satu variabel bebas atau predictor. Pada dasarnya regresi berganda adalam model prediksi atau peramalan dengan menggukan data berskala interval atau rasio serta terdapat dari satu predictor. Skala data yang dimaksud adalah pada semua variabel terutama variabel terikat.
Berdasarkan data primen yang telah diolah dari tabel croefficient dibawah ini:
Tabel 4.7
Hasil Analisi Regresi Berganda
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 22.309 3.552 6.280 .000
Pelatihan (X1) .119 .096 .310 2.241 .040
Fasilitas Kerja (X2) .293 .125 .585 2.345 .047
a. Dependent Variable: Produktivitas karyawan (Y)
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 Desember 2022
Berdasarkan tabel diatas dapat di tulis kedalah persamaan regresi liner berganda sebagai berikut:
Y = α + β1 X1 + β2 X2 + e
Y = 22,309 + 0, 119 X1 + 0,293 X2 + e
52
Dari hasil pengujian regresi linear berganda terdapat persamaan yang menunjukan koefisien regresi dari kedua variabel bebas (β1, β2 ) bertanda positif (+) hal ini berarti, bahwa apabila variabel pelatihan dan fasilitas kerja terpenuhi, mengakibatkan tingkat produktivitas karyawan akan semakin tinggi begitupun sebaliknya.
Dari persamaan regresi linear berganda tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Berdasarkan dari tabel diatas diketahui konstanta sebesar 22,309 ini berarti jika nilai variabel pelatihan (X1) dan fasilitas kerja (X2) nilainya 0, maka produktivitas kerja (Y) akan tetap sebesar 22,309
b. Koefisien regresi variabel pelatihan (X1) sebesar 0,119 artinya setiap peningkatan pelatihan, produktivitas kerja akan meningkat sebesar 0,119. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara pelatihan dengan produktivitas kerja, semakin baik pelatihan yang didapat karyawan maka produktivitas kerja karyawan akan semakin baik pula.
c. Koefisien regresi variabel fasilitas kerja (X2) sebesar 0,293 artinya setiap peningkatan fasilitas kerja, produktivitas kerja akan meningkat sebesar 0,293. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara fasilitas kerja dengan produktivitas kerja, semakin baik fasilitas kerja yang di dapatkan karyawan maka produktivitas kerja karyawan akan semakin baik pula.
d. Variabel yang paling memiliki pengaruh yang dominan terhadap produktivitas kerja karyawan yaitu variabel fasilitas kerja.
4. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi, variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak mendekati normal dapat dilakukan dengan uji PP plot standardized residual.
53
Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 desember 2022 Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas P-P Plot
Gambar 4.1 mengindikasikan bahwa model regressi telah memenuhi asumsi yang telah dikemukakan sebelumnya, sehingga data dalam model regressi penelitian ini cenderung normal dikarena berdasarkan gambar diatas distribusinya mengikuti garis diagonal.
54
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 desember 2022 Gambar 4.2
Hasil Uji Normalitas Histogram
Berdasarkan hasil dari uji normalitas residual dengan grafik histogram pada gambar 4.2 menunjukkan bahwa residual data di atas telah menunjukkan kurva normal yang membentuk lonceng yang artinya grafik histogram berdistribusi normal. Semakin histogram berbentuk lonceng maka data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan yang lain. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dengan pola gambar Scatterplot, regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas jika titik-titik data menyebar diatas dan dibawah atau sekitar angka 0, titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, penyebaran titik-titik data tidak berpola.
55
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 desember 2022 Gambar 4.3
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Pada gambar diatas terlihat bahwa Scatterplot tidak membentuk suatu pola tertentu serta titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
Gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF (variance inflation factor), kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan variabel independen lainnya.
Nilai yang dipakai untuk tolerance >0,1 dan VIF<10, maka tidak tejadi multikolinearitas
56 Tabel 4.8
Hasil Uji Multikolinearitas
Model
Unstandardized Coefficients
Standar dized Coefficie
nts
t Sig.
Correlations
Collinearity Statistics B
Std.
Error Beta
Zero-
order Partial Part Tolerance VIF 1 (Consta
nt) 33.739 5.501 6.134 .000
X1 .353 .157 .472 2.255 .054 .601 .623 .460 .948 1.054 X2 .307 .113 .568 2.711 .027 .675 .692 .553 .948 1.054 a. Dependent Variable:
Y1
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 Desember 2022
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa nilai tolerance (T) adalah 0,948 dan nilai VIF sebesar 1,054, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas dalam variabel independen dan dapat digunakan pada penelitian ini, karena T=>0,1 dan VIF=<10 5. Uji Hipotesis
a. Uji Persial (Uji t)
Pengujian uji t digunakan untuk menguji setiap variabel bebas atau indenpenden variabel, apakah variabel pelatihan (X1) dan fasilitas kerja (X2) mempunyai pengaruh yang positif serta signifikan terhadap variabel terikat atau dependen produktivitas karyawan (Y)
1) Jika nilai t hitung > t tabel dengan probabilitas korelasi yakni sig -2 tailet < taraf signifikan (α) sebesar 0,05 maka H0 di tolak, sehingga ada pengaruh signifikan variabel X dan Y
2) Sedangkan jika nilai t hitung < t tabel dengan probabilitas t dengan korelasi yakni sig-2 tailed > taraf signifikan (α)
57
sebesar 0,05 maka H0 di terima, sehingga tidak ada pengaruh signifikan antara variabel X dan Y
Tabel 4.9
Hasil Uji Persial (Uji t)
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 22.309 3.552 6.280 .000
Pelatihan (X1) .119 .096 .310 2.241 .040
Fasilitas Kerja (X2) .293 .125 .585 2.345 .047
a. Dependent Variable: Produktivitas karyawan (Y)
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 desember 2022
Sebelum menyimpulkan hipotesis yang diterima atau ditolak, terlebih dahulu menentukan ttabel dengan tingkat signifikansi 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dan derajat
kebebasan (df) n – k – 1 atau 11 – 2 – 1 = 8 dengan pengujian dua sisi tersebut hasil yang diperoleh untuk t tabel sebesar 1,85955
1) H1: Terdapat pengaruh positif dan signifkann antara variabel pelatihan terhadap peningkatan produktivitas karyawan pada KSPPS Gumarang Akbar Syariah.
Berdasarkan hasil perhitungan maka t hitung pada variabel pelatihan sebesar 2,241 berarti t hitung > t tabel yaitu 2,241 > 1,85955 dapat disimpulkan bahwa H1 diterima. H0 ditolak atau pelatatihan berpengaruh positif dan signifikan terhadap produktivitas karyawan . Dengan nilai signifikansi (0,04 < 0,05).
2) H2: Terdapat pengaruh positif dan signifikan fasilitas kerja terhadap peningkatan produktivitas karyawan pada KSPPS Gumarang Akbar Syariah..
Berdasarkan hasil perhitungan maka thitung pada variabel pengetahuan sebesar 2,345 berarti thitung > ttabel yaitu, 2,345 > 1,85955 dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak
58
H2 diterima atau fasilitas kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap peningkatan produktivitas karyawan, dengan nilai signifikansi (0,047< 0,05).
b. Uji Simultan (Uji F)
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas yaitu pelatihan dan fasilitas kerja berpengaruh secara simultan terhadap variabel terikat yakni peningkatan produktivitas. Kriteria :
1) Jika Fhitung > Ftabel, maka H0 ditolak dan H1diterima.
2) Jika Fhitung < Ftabel, maka H0 diterima dan H1ditolak.
Nilai untuk F tabel ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
DF=n-k DF=11-2 DF=9
Sehingga dengan jumlah responden sebanyak 11 orang, maka untuk menentukan nilai Ftabel adalah = (2; 9). Nilai ini kemudian dicari pada tabel distribusi F sehingga diperoleh nilai 4,26
59 Tabel 4.10 Hasil Uji Simultan (F)
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 desember 2022
Berdasarkan data diatas nilai F hitung adalah 5,867 sedangkan pada F tabel menghasilkan nilai Ftabel sebesar 4,26. Nilai tersebut menjelaskan bahwa nilai Fhitung > Ftabel yaitu 5,867 > 4, 26 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa pelatihan (X1), fasilitas kerja (X2), secara bersama-sama (simultan) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan produktivitas karyawan (Y).
6. Koefisien Determinasi (R2)
Nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui suatu ukuran yang menunjukkan besar kontribusi dari variabel indepenen (pelatihan) terhadap variabel dependen (fasilitas kerja).
Tabel 4.11
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²)
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .625a .391 .344 3.934
a. Predictors: (Constant), Pelatihan (X1), fasilitas kerja (X2)
Sumber: data diolah dengan spss versi 23 Desember 2022
Pada tabel di atas dapat dilihat besarnya R square (R2) yaitu 0,391 dengan rumus sebagai berikut:
60 KD = r2 × 100%
= (0,625)2 × 100%
= 0.3906 × 100%
= 39,1%
Berdasarkan hasil uji determinan yang tampak pada tabel 4.10 diatas, besarnya koefisien determinan atau adjusted R2 adalah 0,391 hal tersebut berarti bahwa 39,1% variabel Peningkatan produktivitas dipengaruhi oleh pelatihan dan fasilitas kerja sedangkan sisanya (100% - 39,1%) adalah 60,9 % dijelaskan oleh variabel lain diluar persamaan tersebut.