BAB 4. Hasil dan Pembahasan. dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat dan

BAB 4 Hasil dan Pembahasan

4.1.

PT. X

4.1.1. Profil PT. X PT. X melayani jasa penyewaan kendaraan meliputi penyewaan kendaraan dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat dan perpanjangan STNK yang merupakan cakupan standar layanan penyewaan kendaraan ditambah dengan Fleet Management System bagi korporasi skala besar berikut desain Vehicle Standar Operating Procedures (VSOP). PT. X didukung oleh lebih dari 400 jaringan layanan purna jual resmi dan tidak resmi di seluruh Indonesia berikut rekanan penyedia jasa asuransi kendaraan terkemuka di Indonesia. PT. X melayani bermacam perusahaan di seluruh Indonesia dengan menawarkan berbagai pelayanan Iengkap bagi klien korporasi seperti: •

Long Term Rental : Penyewaan kendaraan dengan jangka waktu 1 sampai 5 tahun kepada target pelanggan korporasi. Pembayaran dilakukan monthly fix amount bervariasi dimuka atau sesudah sewa.

59

60

•

Short Term Rental : Penyewaan kendaraan untuk kebutuhan ad-hoc dengan masa sewa jam-jaman, harian, mingguan hingga maksimum 11 bulan. Layanan dapat meliputi dengan/tanpa pengemudi.

•

Driver Management : Produk layanan pelengkap dari jasa penyewaan kendaraan dengan mengutamakan standarisasi layanan pengemudi yang handal dan profesional.

•

Fleet Management System : Produk layanan pengelolaan kendaraan meliputi jasa kordinasi penggunaan kendaraan dan biaya operasional untuk mencapai tingkat efesiensi pemakaian kendaraan dan biaya operasional.

Dengan keuntungan-keuntungan sebagai berikut:

• Budget bulanan tetap dan nol kapital. • Balance Sheet Management. • Layanan telpon 24 Jam. • Pusat layanan purna jual resmi. • Asuransi yang komprehensif. • Mobil pengganti.

61

4.1.2. Visi dan Misi

Gambar 4.1.Visi dan Misi PT. X

62

4.1.3. Struktur Organisasi

Gambar 4.2. Struktur Organisasi PT. X

63

4.2.

Profil Responden Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap 42 responden

( karyawan PT. X ) maka dapat diketahuit profil responden berdasarkan jenis kelamin, usia, dan masa kerja. 4.2.1. Komposisi Karyawan PT. X berdasarkan Jenis Kelamin Tabel 4.1. Komposisi Karyawan PT. X berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin

Jumlah Karyawan

Persentase

Perempuan

18

43 %

Laki - laki

24

57 %

Total

42

100 %

Sumber : PT. X Tahun 2012

64

4.2.2. Komposisi Karyawan PT. X berdasarkan Jenjang Usia Tabel 4.2. Komposisi Karyawan PT. X berdasarkan Jenjang Usia Usia ( Tahun )

Jumlah Karyawan

Persentase ( % )

20 – 25 tahun

6

14 %

26 – 35 tahun

33

79 %

35 – 40 tahun

3

7%

Total

42

100 %

Sumber : Data Primer diolah Tahun 2012 4.2.3. Komposisi Karyawan PT. X berdasarkan Masa Kerja Tabel 4.3. Komposisi Karyawan PT. X berdasarkan Masa Kerja Masa Kerja Karyawan

Jumlah Karyawan

Persentase ( % )

Lebih dari 2 tahun

13

31 %

1 – 2 tahun

16

38 %

Kurang dari 1 tahun

13

31 %

Total

42

100

Sumber : Data Primer diolah Tahun 2012

65

4.3.

Transformasi Data Ordinal menjadi Interval Mentransformasi data ordinal menjadi interval gunanya untuk memenuhi

sebagian syarat analisis parametrik yang mana data setidak – tidaknya berskala interval. Teknik transformasi yang digunakan adalah menggunakan MSI ( Method of Successive Interval ) A.

Transformasi variabel Pelatihan Tabel 4.4. Transformasi variabel Pelatihan Skala Ordinal

Berubah

Menjadi

Nilai Alternatif Jawaban 1

Menjadi

1.00


Menjadi

2.28


Menjadi

3.28


Menjadi

4.15


Menjadi

5.14


66

B.

Transformasi variabel Motivasi Tabel 4.5. Transformasi variabel Motivasi Skala Ordinal

Berubah

Menjadi


Menjadi

1.00


Menjadi

2.05


Menjadi

2.80


Menjadi

3.69


Menjadi

4.89


67

C.

Transformasi variable Kinerja Tabel 4.6. Transformasi variabel Kinerja Skala Ordinal

Berubah

Menjadi


Menjadi

1.00


Menjadi

2.32


Menjadi

3.24


Menjadi

4.09


Menjadi

5.17


4.4.

Uji Validitas dan Realibilitas

4.4.1. Uji Validitas Uji validitas untuk tiap instrumen dilakukan dengan menggunakan rumus korelasi Pearson Product Moment dengan mengkorelasikan skor tiap butir pertanyaan (sebagai variabel X) dengan skor total ( variabel Y). Dasar pengambilan keputusan pada uji validitas ini adalah sebagai berikut :

68

• Jika r hitung > r table, maka butir atau pertanyaan tersebut valid • Jika r hitung < r table, maka butir atau pertanyaan tersebut tidak valid Nilai r hasil didapat dari hasil perhitungan korelasi Pearson product moment antara skor tiap butir pertanyaan dengan skor total dan nilai r table = 0.26 Pelatihan yang dinilai oleh karyawan PT.X, dapat diuji Validitasnya yang dijelaskan pada tabel-tabel dibawah ini. Tabel 4.7. Uji Validitas Pelatihan Pertanyaan

Koefisien Korelasi

Keterangan

P1

0.588

Valid

P2

0.520

Valid

P3

0.487

Valid

P4

0.020

Tidak Valid

P5

0.442

Valid

P6

0.242

Tidak Valid

P7

0.552

Valid

P8

0.528

Valid

69

P9

0.475

Valid

P10

0.452

Valid

P11

0.323

Valid

P12

0.301

Valid

P13

0.570

Valid

P14

0.485

Valid

P15

-0.056

Tidak Valid

P16

0.001

Tidak Valid

Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Berdasarkan hasil uji di atas maka dapat disimpulkan bahwa pada butir P4, P6, P15, dan P16 tidak valid, karena nilai r hitung < r table yaitu 0.26. Dan untuk butir P1, P2, P3, P5, P7, P8, P9, P10, P11, P12, P13, P14, valid karena nilai r hitung >

r table yaitu 0.26. Karena adanya data yang tidak valid, maka pertanyaan yang

tidak valid dibuang sehingga pertanyaan yang ada dalam pada kuesioner dapat digunakan untuk mengumpulkan data yang sebenarnya. Lalu pertanyaan yang valid diuji kembali validitasnya. Hasilnya sebagai berikut :

70

Tabel 4.8. Uji Validitas Pelatihan II Pertanyaan

Koefisien Korelasi

Keterangan

P1

0.709

Valid

P2

0.541

Valid

P3

0.529

Valid

P5

0.427

Valid

P7

0.657

Valid

P8

0.577

Valid

P9

0.467

Valid

P10

0.453

Valid

P11

0.312

Valid

P12

0.287

Valid

P13

0.590

Valid

P14

0.525

Valid

Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012

71

Motivasi yang dinilai oleh karyawan PT. X, dapat diuji Validitasnya yang dijelaskan pada tabel – tabel dibawah ini. Tabel 4.9. Uji Validitas Motivasi Pertanyaan

Koefisien Korelasi

Keterangan

P17

0.632

Valid

P18

0.382

Valid

P19

0.629

Valid

P20

0.713

Valid

P21

0.248

Tidak Valid

P22

0.365

Valid

P23

0.645

Valid

P24

0.336

Valid

P25

0.685

Valid

P26

0.089

Tidak Valid

P27

0.221

Tidak Valid


72

Berdasarkan hasil uji diatas, maka dapat disimpulkan, bahwa pada butir P21, P26 dan P27 tidak valid, karena nilai r hitung < r table yaitu 0.26. Dan pada butir P17, P18, P19, P20, P22, P23, P24 dan P25, valid, karena nilai r hitung > r table yaitu 0.26. Karena adanya data yang tidak valid, maka pertanyaan yang tidak valid dibuang sehingga

pertanyaan

yang

ada

dalam

kuesioner

dapat

digunakan

untuk

mengumpulkan data yang sebenarnya. Lalu pertanyaan yang valid di uji kembali validitasnya. Hasil nya sebagai berikut : Tabel 4.10. Uji Validitas Motivasi II Pertanyaan

Koefisien Korelasi

Keterangan

P17

0.697

Valid

P18

0.429

Valid

P19

0.669

Valid

P20

0.779

Valid

P22

0.327

Valid

P23

0.681

Valid

P24

0.267

Valid

P25

0.740

Valid

73


Kinerja Karyawan yang dinilai oleh karyawan PT. X dapat diuji validitasnya yang dijelaskan pada tabel – tabel berikut ini. Tabel 4.11. Uji Validitas Kinerja Karyawan Pertanyaan

Koefisien Korelasi

Keterangan

P28

0.716

Valid

P29

0.685

Valid

P30

0.424

Valid

P31

0.348

Valid

P32

0.298

Valid

P33

0.617

Valid

P34

0.709

Valid

P35

0.617

Valid

P36

0.558

Valid


74

Berdasarkan hasil uji diatas, maka dapat disimpulkan data tersebut valid, karena nilai r hitung > r table yaitu 0.26.

4.4.2. Uji Realibilitas Data Setelah alat pengukuran dinyatakan valid, maka tahap berikutnya adalah mengukur realibilitas dari data. Dalam melakukan pengujian realibilitas sample yang digunakan juga sebanyak 42 responden. Dasar pengambilan keputusan ini yaitu: Berdasarkan Haryadi Sarjono dan Winda Julianita (2011,p45), suatu kuesioner dikatakan realiable jika nilai Cronbach’s Alpha nya > 0.60, karena merupakan koefisien reliabilitas instrumen.

75

Pelatihan pada PT. X ditunjukkan pada tabel 4.10 berikut ini: Tabel 4.12. Uji Realibilitas Pelatihan

Reliability Statistics Cronbach's Alpha

N of Items .842

12

Keterangan : Cronbach’s Alpha merupakan koefisien reliabilitas instrumen di mana dalam kasus ini nilai Cronbach’s Alpha adalah 0.842 dengan total item pernyataan sebanyak 12

Motivasi pada PT. X yang ditunjukkan pada tabel 4.11 berikut ini : Tabel 4.13. Uji Realibilitas Motivasi


N of Items .836

8


76

Kinerja pada PT. X yang ditunjukkan pada tabel 4.12 berikut ini : Tabel 4.14. Uji Realibilitas Kinerja


N of Items .829

9


Dapat disimpulkan secara keseluruhan kuesioner di atas data – data nya menunjukkan realiable, karena Cronbach Alpha nya > 0.6. Ini menunjukkan bahwa alat ukur yang digunakan dapat dipakai berkali – kali karena akan memberikan hasil yang serupa, stabil, atau konsistensi.

4.5.

Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui normal atau tidaknya distribusi

data. Ada dua metode Uji normalitas untuk tiap variable dilakukan dengan menggunakan metode KOLMOGOROV – SMIRNOV dengan konsep dasar dari uji normalitas Kolmogorov Smirnov adalah dengan membandingkan distribusi data (yang akan diuji normalitasnya) dengan distribusi normal baku dan syarat untuk menggunakan metode ini apabila data yang diuji lebih besar daripada 50

77

(respondennya lebih dari 50 orang), sedangkan untuk metode SHAPIRO – WILK menggunakan data dasar yang belum diolah dalam tabel distribusi frekuensi. Data diurut, kemudian dibagi dalam dua kelompok untuk dikonversi dalam Shapiro Wilk, untuk menggunakan metode ini apabila data yang diuji lebih kecil daripada 50 (respondennya kurang dari 50 orang), disarankan untuk menggunakan Sig di bagian Shapiro – Wilk. (Haryadi dan Winda, 2011, P64)

Dasar pengambilan keputusan pada uji normalitas ini adalah sebagai berikut. • Jika Sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas > 0.05 maka data berdistribusi normal. • Jika Sig. signifikansi atau nilai probabilitas < 0.05 maka data tidak berdistribusi normal. Angka signifikansi dapat diperoleh melalui perhitunga test of normality atau plot melalui alat bantu SPSS. Angka 0.05 merupakan tingkat kesalahan.

4.5.1. Uji Normalitas Data Pelatihan Untuk mengetahui data pelatihan normal atau tidak normal, maka dilakukan uji normalitas dari data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan software SPSS. Hasil nya diperlihatkan sebagai berikut.

78

Gambar 4.3 Grafik Normal Q-Q Plot Pelatihan Sumber : Data Primer diolah Tahun 2012

Jika dilihat pada gambar diatas, terlihat sebaran data variabel pelatihan sebagian besar berkumpul disekitar garis uji.

Maka data tersebut berdistribusi

normal. Tabel 4.15 Shapiro-Wilk Test Variabel Pelatihan

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic PELATIHAN

df

.091

Shapiro-Wilk

Sig. 42

a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.

.200*

Statistic .978

df

Sig. 42

.582

79

Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Keterangan Df (derajat bebas = degree of freedom) diperoleh dari jumlah sampel atau jumlah responden dikurangi 2 (df = N – 2). Jika di lihat dari tabel 4.15 maka variabel pelatihan memiliki sig = 0.582 > 0.05, maka data pelatihan berdistribusi normal

4.5.2. Uji Normalitas Data Motivasi Untuk mengetahui data pelatihan normal atau tidak normal, maka dilakukan uji normalitas dari data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan software SPSS. Hasil nya diperlihatkan sebagai berikut.

80

Gambar 4.4. Grafik Normal Q-Q Plot Motivasi Sumber : Data Primer diolah Tahun 2012 Jika dilihat pada gambar diatas, terlihat sebaran data variabel motivasi sebagian besar normal.

berkumpul disekitar garis uji. Maka data tersebut berdistribusi

81

Tabel 4.16 Shapiro-Wilk Test Variabel Motivasi

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic MOTIVASI

df

.093

Shapiro-Wilk

Sig. 42

.200*

Statistic .977

df

Sig. 42

.538


Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Keterangan Df (derajat bebas = degree of freedom) diperoleh dari jumlah sampel atau jumlah responden dikurangi 2 (df = N – 2). Jika di lihat dari tabel 4.16 maka variabel pelatihan memiliki sig = 0.538 > 0.05, maka data motivasi berdistribusi normal

4.5.3. Uji Normalitas Data Kinerja

Untuk mengetahui data pelatihan normal atau tidak normal, maka dilakukan uji normalitas dari data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan software SPSS. Hasil nya diperlihatkan sebagai berikut

82

Gambar 4.5. Grafik Normal Q-Q Plot Kinerja Sumber : Data Primer diolah Tahun 2012 Jika dilihat pada gambar diatas, terlihat sebaran data variabel kinerja sebagian besar berkumpul disekitar garis uji, hanya sebagian kecil saja yang menjauhi garis uji. Maka data tersebut berdistribusi normal.

83

Tabel 4.17 Shapiro-Wilk Test Variabel Kinerja

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic KINERJA

df

.065

Shapiro-Wilk

Sig. 42

.200*

Statistic .981

df

Sig. 42

.702


Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Keterangan Df (derajat bebas = degree of freedom) diperoleh dari jumlah sampel atau jumlah responden dikurangi 2 (df = N – 2). Jika di lihat dari tabel 4.16 maka variabel pelatihan memiliki sig = 0.702 > 0.05, maka data kinerja berdistribusi normal

4.6.

Analisis Pengaruh Pelatihan terhadap Kinerja Karyawan

4.6.1. Pengaruh Pelatihan terhadap Kinerja Karyawan Untuk mengetahui ada atau tidak adanya pengaruh antara variabel

X1

(pelatihan) terhadap variabel Y ( kinerja karyawan), digunakan software SPSS untuk membantu menganalisis datanya sebagai berikut:

84

Tabel 4.18.

Variables Entered/Removed Pelatihan terhadap Kinerja Karyawan

Variables Entered/Removedb

Model 1

Variables

Variables

Entered

Removed

PELATIHANa

Method . Enter

a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: KINERJA_KARYAWAN

Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Keterangan Variables Entered : variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan Variables Removed : Variabel yang dikeluarkan dari persamaan Method : Merupakan pilihan metode yang digunakan Tabel 4.19.

Model Summary Pelatihan terhadap Kinerja Karyawan

Model Summaryb

Model 1

R

R Square .617a

.381

a. Predictors: (Constant), PELATIHAN b. Dependent Variable: KINERJA_KARYAWAN


Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate .365

.47747

85

Berikut ini hasil dari analisis bagian dari variabel entered dan model summary: • Pada tabel Variabel Entered menunjukkan bahwa tidak ada variabel yang dikeluarkan, dengan

kata lain variabel bebas dimasukkan dengan

perhitungan regresi. • Angka R Square pada tabel model summary adalah 0.381. Hal ini berarti kinerja karyawan dapat dipengaruhi oleh pelatihan sebesar 38.1 %, sedangkan sisanya 61.9 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. • Standard error of estimate sebesar 0.47747. Semakin kecil standard error of estimate akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependent. • Angka R pada model summary adalah 0.617, hal ini berarti korelasi pelatihan (X1) terhadap variabel kinerja karyawan (Y) pada tingkat korelasi kuatdan positif (searah).

86

4.6.2. Analisis Anova dan Koefisien Regresi Sederhana Sebelumnya kita harus mengetahui dulu Anova itu apa, Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Dengan bantuan software SPSS hasil perhitungan Anova dan Coefficients dapat dilihat sebagai berikut: Tabel. 4.20 Anova ANOVAb Model 1

Sum of Squares

df

Mean Square

Regression

5.611

1

5.611

Residual

9.119

40

.228

14.730

41

Total

a. Predictors: (Constant), PELATIHAN b. Dependent Variable: KINERJA_KARYAWAN


F 24.614

Sig. .000a

87

Tabel 4.21 Tabel Coefficients

Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant) PELATIHAN

Std. Error 1.233

.511

.681

.137

Coefficients Beta

t

.617

Sig.

2.412

.021

4.961

.000

a. Dependent Variable: KINERJA_KARYAWAN


Berikut ini adalah hasil analisis bagian anova dan coefficients. Dari tabel anova dapat diketahui nilai sig dari hasil perhitungan regresi antara pelatihan (X1) sebagai variabel bebas dan kinerja karyawan (Y) sebagai variabel terikat adalah 0.000. Variable Pelatihan (X1) dan Kinerja

Y harus dilakukan pengujian signifikan

hubungan antara kedua variabel tersebut dengan melihat pada tabel 4.20 Anova, yaitu sebagai berikut : Hipotesis : Ho : Tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara pelatihan terhadap kinerja karyawan

88

Ha : Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara pelatihan terhadap kinerja karyawan

Dasar Pengambilan Keputusan : •

Jika Sig > 0.05, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya pelatihan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan

•

Jika Sig < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya pelatihan berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan.

Hasil : Sig = 0.000 < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya pelatihan berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan •

Pada tabel 4.21 Coefficient menunjukkan persamaan regresi, sebagai berikut:

Y = 1.233 + 0.681 X1

Keterangan : Y : Kinerja Karyawan X1 : Pelatihan Dapat disimpulkan persamaan regresi di atas yaitu konstanta sebesar 1.233 menyatakan bahwa jika tidak ada kenaikan atau penurunan nilai dari variable

89

pelatihan (X1), maka kinerja karyawan (Y) adalah sebesar 1.233. Dan koefisien regresi X1 sebesar 0.681 yang menyatakan bahwa jika pelatihan mengalami kenaikan atau penurunan sebesar satu satuan maka akan mempengaruhi variabel dari pelatihan itu.

90

4.7.

Analisis Pengaruh Motivasi terhadap Kinerja Karyawan

4.7.1

Pengaruh Motivasi terhadap Kinerja Karyawan Untuk mengetahui ada atau tidak adanya pengaruh antara variabel

X2

(motivasi) terhadap variabel Y ( kinerja karyawan), digunakan software SPSS untuk membantu menganalisis datanya sebagai berikut: Tabel 4.22.

Variables Entered/Removed Motivasi terhadap Kinerja Karyawan


Model 1

Variables

Variables

Entered

Removed

MOTIVASIa

Method . Enter


Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Keterangan Variables Entered : variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan Variables Removed : Variabel yang dikeluarkan dari persamaan Method : Merupakan pilihan metode yang digunakan

91

Tabel 4.23.

Model Summary Motivasi terhadap Kinerja Karyawan

Model Summaryb

Model 1

R

R Square .709a

.503

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate .490

.42802

a. Predictors: (Constant), MOTIVASI b. Dependent Variable: KINERJA_KARYAWAN




perhitungan regresi. • Angka R Square pada tabel model summary adalah 0.503. Hal ini berarti kinerja karyawan dapat dipengaruhi oleh motivasi sebesar 50.3 %, sedangkan sisanya 49.7 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. • Standard error of estimate sebesar 0.42802. Semakin kecil standard error of estimate akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependent.

92

• Angka R pada model summary adalah 0.709, hal ini berarti korelasi motivasi (X2) terhadap variabel kinerja karyawan (Y) pada tingkat korelasi kuat dan positif (searah).

4.7.2. Analisis Anova dan Koefisien Regresi Sederhana Sebelumnya kita harus mengetahui dulu Anova itu apa, Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Dengan bantuan software SPSS hasil perhitungan Anova dan Coefficients dapat dilihat sebagai berikut: Tabel. 4.24 Anova ANOVAb Model 1

Sum of Squares

df

Mean Square

Regression

7.402

1

7.402

Residual

7.328

40

.183

14.730

41

Total



F 40.404

Sig. .000a

93

Tabel 4.25 Tabel Coefficients Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B

Std. Error

(Constant)

1.515

.357

MOTIVASI

.645

.101

Coefficients Beta

t

.709

Sig.

4.249

.000

6.356

.000



Berikut ini adalah hasil analisis bagian anova dan coefficients. Dari tabel anova dapat diketahui nilai sig dari hasil perhitungan regresi antara Motivasi (X2) sebagai variabel bebas dan kinerja karyawan (Y) sebagai variabel terikat adalah 0.000 Variable Motivasi (X2) dan Kinerja

Y harus dilakukan pengujian signifikan

hubungan antara kedua variabel tersebut dengan melihat pada tabel 4.23 Anova, yaitu sebagai berikut : Hipotesis : Ho : Tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara motivasi terhadap kinerja karyawan

94

Ha : Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara motivasi terhadap kinerja karyawan


Jika Sig > 0.05, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya motivasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan

•

Jika Sig < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya motivasi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan.

Hasil : Sig = 0.000 < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya motivasi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan •


Y = 1.515 + 0.645 X2

Keterangan : Y : Kinerja Karyawan X2 : Motivasi Dapat disimpulkan persamaan regresi di atas yaitu konstanta sebesar 1.515 menyatakan bahwa jika tidak ada kenaikan atau penurunan nilai dari variable

95

motivasi (X2), maka kinerja karyawan (Y) adalah sebesar 1.515. Dan koefisien regresi X2 sebesar 0.645 yang menyatakan bahwa jika motivasi mengalami kenaikan atau penurunan sebesar satu satuan maka akan mempengaruhi variabel dari motivasi itu.

96

4.8.

Analisis

Pengaruh

Pelatihan dan Motivasi

terhadap

Kinerja

Karyawan. 4.8.1 Pengaruh Pelatihan dan Motivasi terhadap Kinerja Karyawan.

Untuk mengetahui ada atau tidak adanya pengaruh antara variabel pelatihan dan variabel X2 (motivasi) terhadap variabel

X1

Y ( kinerja karyawan),

digunakan software SPSS untuk membantu menganalisis datanya sebagai berikut:

Tabel 4.26.

Variables Entered/Removed Pelatihan dan Motivasi terhadap Kinerja Karyawan


Model 1

Variables

Variables

Entered

Removed

MOTIVASI, PELATIHANa

Method . Enter


Sumber: Data Primer diolah Tahun 2012 Keterangan Variables Entered : variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan Variables Removed : Variabel yang dikeluarkan dari persamaan Method : Merupakan pilihan metode yang digunakan

97

Tabel 4.27.

Model Summary Pelatihan dan Motivasi terhadap Kinerja Karyawan

Model Summaryb

Model

R

1

R Square .773a

.598

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate .577

.38987





perhitungan regresi. • Angka R Square pada tabel model summary adalah 0.598. Hal ini berarti kinerja karyawan dapat dipengaruhi oleh pelatihan dan motivasi sebesar 59.8 %, sedangkan sisanya 40.2 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.

98

• Standard error of estimate sebesar 0.38987. Semakin kecil standard error of estimate akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependent. • Angka R pada model summary adalah 0.773, hal ini berarti korelasi pelatihan (X1) dan motivasi (X2) terhadap variabel kinerja karyawan (Y) pada tingkat korelasi kuat dan positif (searah).

4.8.2 Analisis Anova dan Koefisien Regresi Berganda Sebelumnya kita harus mengetahui dulu Anova itu apa, Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Dengan bantuan software SPSS hasil perhitungan Anova dan Coefficients dapat dilihat sebagai berikut: Tabel. 4.28 Anova ANOVAb Model 1

Sum of Squares

df

Mean Square

Regression

8.802

2

4.401

Residual

5.928

39

.152

14.730

41

Total

a. Predictors: (Constant), MOTIVASI, PELATIHAN b. Dependent Variable: KINERJA_KARYAWAN


F 28.955

Sig. .000a

99

Tabel 4.29 Tabel Coefficients Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B

Coefficients

Std. Error

(Constant)

.623

.438

PELATIHAN

.391

.129

MOTIVASI

.486

.106

Beta

t

Sig.

1.421

.163

.354

3.035

.004

.535

4.582

.000



Berikut ini adalah hasil analisis bagian anova dan coefficients. Dari tabel anova dapat diketahui nilai sig dari hasil perhitungan regresi antara Pelatihan (X1) dan Motivasi (X2) sebagai variabel bebas dan kinerja karyawan (Y) sebagai variabel terikat adalah 0.000 Variable Pelatihan (X1) dan Motivasi (X2) terhadap Kinerja Karyawan (Y) harus dilakukan pengujian signifikan hubungan antara ketiga variabel tersebut dengan melihat pada tabel 4.27 Anova, yaitu sebagai berikut : Hipotesis : Ho : Tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara pelatihan dan motivasi terhadap kinerja karyawan

100

Ha : Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara pelatihan dan motivasi terhadap kinerja karyawan


Jika Sig > 0.05, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya pelatihan dan motivasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan

•

Jika Sig < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya pelatihan dan motivasi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan.

Hasil : Sig = 0.000 < 0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya pelatihan dan motivasi berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja karyawan •


Y = 0.623 + 0.391X1 + 0.486 X2

Keterangan : Y : Kinerja Karyawan X1 : Pelatihan

X2 : Motivasi

101

Dapat disimpulkan persamaan regresi di atas yaitu konstanta sebesar 0.623 menyatakan bahwa jika tidak ada kenaikan atau penurunan nilai dari variable pelatihan (X1) dan motivasi (X2), maka kinerja karyawan (Y) adalah sebesar 0.623. Dan koefisien regresi X1 dan X2 sebesar 0.391 dan 0.486 yang menyatakan bahwa jika pelatihan dan motivasi mengalami kenaikan atau penurunan sebesar satu satuan maka akan mempengaruhi variabel dari pelatihan dan motivasi itu.

102

4.9.

Pembahasan Pemecahan Masalah Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan software SPSS 16 mengenai

Analisis Pengaruh Pelatihan dan Motivasi terhadap Kinerja Karyawan Pada PT. X, diketahui bahwa seberapa besar pengaruh dari masing – masing variabel bebas ( Pelatihan dan Motivasi) terhadap variabel terikat (Kinerja Karyawan). 1. Dari persamaan regresi terlihat bahwa variabel Pelatihan memberikan pengaruh sebesar 38.1 %, terhadap kinerja karyawan, sedangkan 61.9 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Dapat diartikan bahwa Pelatihan di PT. X memiliki pengaruh yang sedang terhadap Kinerja Karyawan (berdasarkan pendapat dari A. Buda and A.Jarynowski (2010) dan Cohen J (1988) ) yang berarti setiap penambahan nilai dari pelatihan akan memberikan penambahan kinerja karyawan sebesar 1.233. Oleh karena itu perusahaan harus dapat meningkatkan pelatihan di PT.X agar dapat meningkatkan kinerja karyawannya. 2. Dari hasil analisis pengaruh antara motivasi terhadap kinerja karyawan, dapat diperoleh kesimpulan bahwa terdapat hubungan yang kuat Hal ini dikarenakan kinerja karyawan dapat dipengaruhi oleh motivasi sebesar 50.3 %, sedangkan sisanya 49.7 % dipengaruhi oleh variabel lain yang

tidak dibahas dalam

penelitian ini. Disini PT.X harus lebih menekankan motivasi kepada karyawannya agar dapat meningkatkan kinerja karyawannya.

103

3. Apabila dilihat pengaruh secara keseluruhan pada variabel pelatihan dan motivasi terhadap kinerja karyawan secara pengaruh dan signifikan terhadap kinerja karyawan sebesar 59.8 %, sedangkan sisanya 40.2 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.

BAB 4. Hasil dan Pembahasan. dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat dan

Recommend Documents