Pemanfaatan Data Analytics untuk Mengkaji Pengaruh Motivasi, Kepuasan Kerja, dan Lingkungan Terhadap Kinerja Karyawan di Glory Industrial Semarang
Sri Rejeki 1* , Efendi Sugianto 2 , Bambang Sugiharto 3 , Anita Lassa 4 , Jhon Sepron Defretus Liem 5 1* Universitas Bhayangkara Jakarta, Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.
2 Universitas Pertiba Pangkalpinang, Kota Pangkal Pinang, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia.
3 Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia Medan, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia.
4 Universitas Timor, Kabupaten Timor Tengah Utara, Provinsi Nusa Tenggara Timur, Indonesia.
5 Universitas Persatuan Guru 1945, Kota Kupang, Provinsi Nusa Tenggara Timur, Indonesia .

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 16 June 2024 Received in revised form 13 July 2024 Accepted 20 August 2024
Available online October 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i4.2921.
Keywords: Data Analytics; Glory Industrial; Job Satisfaction; Performance; Environment; Motivation.
Kata Kunci: Data Analytics; Glory Industrial; Kepuasan Kerja; Kinerja; Lingkungan; Motivasi.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
This study employs data analytics to examine the influence of motivation, job satisfaction, and the  work  environment  on  employee  performance  at  Glory  Industrial  Semarang.  Using  a quantitative approach, the study involved a population of 300 employees, with a sample selected through  probability  sampling  using  the  simple  random  sampling  technique,  resulting  in  78 respondents.  Data  analysis  was  conducted  using  SPSS,  revealing  that  the  variables  of  job satisfaction, motivation, and the work environment each have a positive and significant impact on employee performance. The job satisfaction variable has a regression coefficient of 0.293 with a significance of 0.024, the motivation variable has a coefficient of 0.349 with a significance of 0.002, and the work environment variable has a coefficient of 0.262 with a significance of 0.000. These findings confirm that data analytics is effective in identifying factors that contribute to the enhancement of employee performance within the company.

## a b s t r a k
Penelitian menggunakan data analytics untuk mengkaji pengaruh motivasi, kepuasan kerja, dan lingkungan  terhadap  kinerja  karyawan  di  Glory  Industrial  Semarang.  Dengan  pendekatan kuantitatif,  penelitian  ini  melibatkan  populasi  sebanyak  300  karyawan,  dan  sampel  diambil menggunakan  metode  probability  sampling  dengan  teknik  simple  random  sampling, menghasilkan  78  responden.  Analisis  data  dilakukan  menggunakan  SPSS,  yang  menunjukkan bahwa variabel kepuasan kerja, motivasi, dan lingkungan masing-masing berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan. Variabel kepuasan kerja memiliki koefisien regresi sebesar 0,293 dengan signifikansi 0,024, variabel motivasi sebesar 0,349 dengan signifikansi 0,002, dan variabel  lingkungan  sebesar  0,262  dengan  signifikansi  0,000.  Hasil  ini  menegaskan  bahwa penggunaan  data  analytics  efektif  dalam  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap peningkatan kinerja karyawan di perusahaan tersebut.
*Corresponding Author. Email: sri.rejeki@dsn.ubharajaya.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Manajemen Kepegawaian dan Sumber Daya Manusia (SDM)  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam memastikan tercapainya tujuan organisasi. Pengelolaan SDM yang efektif tidak hanya terbatas pada pengawasan dan pengendalian karyawan, tetapi juga  mencakup  optimalisasi  potensi  mereka  untuk mendukung pencapaian sasaran strategis organisasi. Di  era  globalisasi  yang  semakin  kompetitif,  SDM yang  berkualitas  menjadi  salah  satu  faktor  kunci keberhasilan  organisasi.  SDM  yang  kompeten memungkinkan  organisasi  untuk  lebih  mudah menyelaraskan kebutuhan operasional dengan tujuan jangka  panjang  perusahaan  [1].  Kinerja  karyawan merupakan  salah  satu  aspek  krusial  dalam menentukan keberhasilan operasional organisasi [2]. Tanpa  kinerja  yang  optimal,  organisasi  tidak  akan mampu mencapai target yang telah ditetapkan. Oleh karena  itu,  pengembangan  SDM  melalui  pelatihan, motivasi,  dan  peningkatan  keterampilan  menjadi sangat  penting.  Kinerja  yang  optimal  hanya  bisa dicapai  jika  karyawan  memiliki  kompetensi  yang memadai serta didukung oleh lingkungan kerja yang kondusif  dan  fasilitas  kerja  yang  memadai.  Dalam penelitian  ini,  penggunaan data  analytics menjadi pendekatan  utama  untuk  mengkaji  pengaruh motivasi,  kepuasan  kerja,  dan  lingkungan  kerja terhadap  kinerja  karyawan  di  Glory  Industrial Semarang. Data  analytics memberikan  kemampuan bagi  organisasi  untuk  mengolah  dan  menganalisis data  karyawan  secara  sistematis,  sehingga  dapat ditemukan  pola-pola  yang  relevan  dalam  hubungan antara  faktor-faktor  tersebut  dengan  kinerja. Penggunaan  teknik  analitik  ini  memungkinkan manajemen  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih terinformasi  dan  tepat  sasaran  dalam  upaya meningkatkan kinerja karyawan.
Motivasi, kepuasan kerja, dan lingkungan kerja adalah tiga  faktor  utama  yang  secara  signifikan mempengaruhi kinerja karyawan. Motivasi karyawan, yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor internal dan  eksternal,  berperan  dalam  menentukan  sejauh mana  karyawan  bersedia  berkontribusi  bagi organisasi.  Kepuasan  kerja,  yang  mencerminkan perasaan  karyawan  terhadap  pekerjaannya,  juga menjadi  indikator  penting  dalam  menilai  kinerja. Karyawan  yang  puas  cenderung  memiliki  kinerja yang lebih baik, sementara karyawan yang tidak puas
mungkin menunjukkan penurunan produktivitas  [3]. Lingkungan  kerja  juga  memainkan  peran  penting dalam  mempengaruhi  kinerja  karyawan.  Lingkungan yang  aman,  nyaman,  dan  kondusif  memungkinkan karyawan untuk bekerja dengan optimal [4]. Dengan bantuan data  analytics ,  organisasi  dapat  menganalisis berbagai aspek lingkungan kerja — baik fisik maupun psikososial — yang  mempengaruhi  kinerja  karyawan, sehingga  dapat  diambil  tindakan  perbaikan  yang diperlukan.  Lingkungan  kerja  mencakup  segala sesuatu yang berada di luar organisasi namun memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  kinerja  karyawan. Supriyadi et al . (2015) menekankan bahwa lingkungan kerja  yang  baik  dapat  meningkatkan  produktivitas karyawan [5]. Menurut Sono et al . (2023), lingkungan kerja  terdiri  dari  segala  sesuatu  di  sekitar  karyawan yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  mereka  dalam menjalankan  tugas-tugas  yang  dibebankan  kepada mereka  [6].  Ini  termasuk  kondisi  fisik  tempat  kerja, hubungan sosial, dan dukungan dari atasan.
Kinerja karyawan dalam suatu organisasi merupakan salah  satu  indikator  utama  kesuksesan  organisasi tersebut.  Menurut  Hilamaya et  al .  (2021),  kinerja karyawan  diukur  berdasarkan  sejauh  mana  mereka berhasil melaksanakan tanggung jawab dan tugas yang diberikan  guna  mencapai  tujuan  organisasi  dengan cara yang sah dan sesuai dengan aturan yang berlaku [7]. Penilaian kinerja yang efektif tidak hanya berfokus pada  hasil  akhir,  tetapi  juga  mempertimbangkan proses  yang  dilakukan  karyawan  dalam  mencapai tujuan  tersebut.  Motivasi  merupakan  faktor  penting yang  mempengaruhi  kinerja  karyawan.  Ahmadi  & Qudsiyah (2022) menjelaskan bahwa motivasi adalah kondisi  yang  mendorong  karyawan  untuk  mencapai tujuan  yang  mereka  tetapkan  [8].  Motivasi  dapat dipahami  sebagai  energi  yang  membangkitkan dorongan dalam diri seseorang untuk bertindak (drive arousal).  Motivasi  yang  kuat  diharapkan  mampu mendorong  karyawan  untuk  mencapai  hasil  yang optimal.  Dengan  demikian,  organisasi  perlu  secara konsisten  mengidentifikasi  dan  memperkuat  faktor- faktor yang mempengaruhi motivasi karyawan.
Kepuasan kerja adalah aspek emosional yang sangat berpengaruh  terhadap  kinerja  karyawan.  Putri  & Supriadi  (2022)  mendefinisikan  kepuasan  kerja sebagai sikap emosional yang positif yang muncul dari rasa cinta terhadap pekerjaan [9]. Sikap ini tercermin dalam  moral  kerja,  kedisiplinan,  dan  prestasi  kerja.
Sri Rejeki, Efendi Sugianto, Bambang Sugiharto, Anita Lassa, Jhon Sepron Defretus Liem / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (4) 2024, 1160-1171
Kepuasan  kerja  tidak  hanya  dirasakan  dalam pekerjaan,  tetapi  juga  di  luar  pekerjaan,  serta kombinasi  dari  keduanya.  Organisasi  yang memahami  pentingnya  kepuasan  kerja  akan  lebih mampu mempertahankan karyawan berkinerja tinggi dan mengurangi turnover.
Dalam era digital saat ini, data analytics telah menjadi alat  yang  sangat  penting  bagi  organisasi  dalam mengukur  dan  mengevaluasi  kinerja  karyawan. Dengan  kemajuan  teknologi  informasi  dan komunikasi,  organisasi  kini  memiliki  akses  ke berbagai  sumber  data  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis  indikator  kinerja  secara  lebih  akurat. Data  analytics memungkinkan  organisasi  untuk mengidentifikasi  tren  dan  pola  yang  mungkin  tidak terlihat  melalui  metode  tradisional,  sehingga memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  tentang faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja. Data analytics memainkan peran krusial dalam meningkatkan kinerja organisasi dengan memungkinkan  pengolahan  dan  analisis  data karyawan secara sistematis. Dengan mengidentifikasi pola-pola  relevan  dalam  hubungan  antara  berbagai faktor  dan  kinerja  karyawan,  organisasi  dapat memanfaatkan  wawasan  ini  untuk  membuat keputusan yang lebih terinformasi dan terarah dalam upaya  meningkatkan  efektivitas  tenaga  kerja. Integrasi data  analytics dalam  proses  pengambilan keputusan  memungkinkan  manajemen  beralih  dari strategi  berbasis  intuisi  ke  strategi  berbasis  bukti, yang pada akhirnya mendukung budaya pengambilan keputusan berbasis data yang esensial bagi organisasi modern  [10][11].  Penggunaan data  analytics tidak hanya terbatas pada pengukuran kinerja, tetapi juga dalam  pengembangan  strategi  untuk  meningkatkan motivasi  dan  kepuasan  kerja  karyawan.  Penelitian oleh  Deci  dan  Ryan  (2000)  menunjukkan  bahwa penghargaan  dan  pengakuan  dapat  meningkatkan motivasi  intrinsik  karyawan  [11][12].  Dengan menganalisis  data  terkait  penghargaan  dan pengakuan,  organisasi  dapat  merancang  program yang  lebih  efektif  untuk  meningkatkan  motivasi karyawan.
Selain  itu, data  analytics juga  dapat  digunakan  untuk menganalisis hubungan antara motivasi dan kinerja. Penelitian oleh Judge dan Bono (2001) menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif antara motivasi dan kinerja karyawan [13][14]. Dengan memahami faktor-
faktor  yang  mempengaruhi  motivasi,  manajemen dapat  mengembangkan  strategi  yang  lebih  efektif untuk meningkatkan kinerja. Penelitian menunjukkan bahwa  peningkatan  komunikasi  horizontal  di  antara karyawan  dapat  mempengaruhi  hasil  kinerja  secara positif  [15].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  organisasi tidak hanya perlu fokus pada data analytics tetapi juga pada  peningkatan  saluran  komunikasi  untuk memfasilitasi  berbagi  wawasan  yang  diperoleh  dari analisis  data.  Dengan  menciptakan  lingkungan  di mana karyawan dapat secara kolaboratif menafsirkan data,  organisasi  dapat  meningkatkan  kinerja  secara keseluruhan. Data  analytics memberikan  kemampuan kepada organisasi untuk menganalisis data karyawan secara  sistematis,  mengungkap  pola-pola  yang  dapat menginformasikan pengambilan keputusan. Implementasi  strategi  berbasis  data  memerlukan perubahan  budaya  organisasi  ke  arah  pengambilan keputusan kolaboratif, peningkatan komunikasi, dan komitmen  untuk  memanfaatkan  data  guna meningkatkan kinerja karyawan.
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan empiris  mengenai  sejauh  mana  motivasi,  kepuasan kerja,  dan  lingkungan  kerja  mempengaruhi  kinerja karyawan  di  Glory  Industrial  Semarang  dengan memanfaatkan data analytics sebagai alat utama dalam pengolahan dan analisis data. Hasil dari penelitian ini diharapkan  dapat  membantu  manajemen  dalam mengambil  keputusan  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan  kinerja  karyawan  melalui  pengelolaan yang  lebih  baik  dari  ketiga  faktor  utama  tersebut. Dengan demikian, kombinasi antara data analytics dan manajemen  SDM  diharapkan  dapat  menghasilkan strategi  yang  lebih  terukur  dalam  meningkatkan kinerja  karyawan  dan,  pada  akhirnya,  meningkatkan kinerja organisasi secara keseluruhan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif berbasis data  analytics ,  sebagaimana  diuraikan  oleh Mikalef et  al (2019)[16],  dengan  tujuan  untuk menganalisis pengaruh motivasi, kepuasan kerja, dan lingkungan kerja terhadap kinerja karyawan di Glory Industrial  Semarang.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  sekunder. Data  primer  dikumpulkan  melalui  penyebaran
kuesioner  kepada  karyawan,  sedangkan  data sekunder  diperoleh  dari  literatur  yang  relevan  dan dokumen  internal  Perusahaan  (Sugiyono,  2022). Kuesioner yang digunakan untuk pengumpulan data dirancang  untuk  mengevaluasi  variabel  motivasi, kepuasan  kerja,  lingkungan  kerja,  dan  kinerja karyawan.  Responden  diminta  untuk  memberikan penilaian  mereka  terhadap  pernyataan  yang  ada dalam kuesioner menggunakan skala Likert 5 poin, di mana 1 berarti sangat tidak setuju dan 5 berarti sangat setuju,  sesuai  dengan  metode  yang  dikembangkan oleh  Putra  &  Keni  (2020)  [18].  Pengolahan  dan analisis data dilakukan menggunakan perangkat lunak SPSS versi 26, sesuai dengan prosedur yang diuraikan oleh  Ghozali  (2011)[19][20][21].  SPSS  digunakan untuk  melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas instrumen  penelitian,  serta  uji  asumsi  klasik  seperti normalitas, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas. Setelah  itu,  data  dianalisis  menggunakan  analisis regresi linier berganda untuk mengevaluasi pengaruh variabel  bebas  (motivasi,  kepuasan  kerja,  dan lingkungan  kerja)  terhadap  variabel  terikat  (kinerja karyawan).  Selain  itu,  pendekatan data  analytics digunakan untuk memproses dan menganalisis data agar  dapat  mengidentifikasi  pola  dan  tren  dalam hubungan antara variabel-variabel yang diteliti, yang mungkin  tidak  terlihat  melalui  analisis  tradisional. Data  analytics memungkinkan  peneliti  untuk menghasilkan wawasan yang lebih terinformasi, yang dapat  digunakan  oleh  manajemen  untuk  membuat keputusan yang lebih efektif dan berbasis bukti.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Gambaran Umum Objek Penelitian
Fokus  penelitian  ini  adalah  mengevaluasi  hubungan antara  motivasi  (X1),  kepuasan  kerja  (X2),  dan lingkungan  (X3)  terhadap  kinerja  karyawan  (Y). Penelitian  ini  berfokus  pada  karyawan  divisi  cutting Glory  Industrial  Semarang,  yang  terdiri  dari  300 orang.  Dalam  penelitian  ini,  teknik  purposive sampling digunakan, dengan tingkat signifikansi 10%, dan  rumus  Slovin  digunakan  untuk  menghitung sampel.  Dari  300  karyawan  yang  terlibat  dalam penelitian ini, 78 di antara mereka adalah responden.

## Uji Instrumen Uji Validitas
Ghozali  (2018)  menyatakan  bahwa  validitas  adalah metrik  yang  menunjukkan  tingkat  kesahihan  suatu instrumen;  instrumen  yang  valid  memiliki  validitas yang tinggi, dan instrumen yang tidak valid memiliki validitas  yang  rendah  [20].  Selanjutnya,  hasil  rhitung dibandingkan dengan rtabel dengan taraf signifikansi 5%. Jika harga rhitung lebih besar dari rtabel, maka instrumen tersebut dapat dianggap valid. Nilai rtabel adalah  0,223  setelah  melihat  tabel  nilai-nilai  r  kritis product moment dengan taraf signifikansi 5% dan N = 78. Selanjutnya, nilai rhitung untuk masing-masing butir soal instrumen dihitung dengan membandingkan nilai rhitung dengan rtabel. Hasilnya adalah sebagai berikut: Tabel 1. Hasil Uji Validitas Variabel Item Pertanyaan r hitung r tabel Keterangan Motivasi (X1) X1.1 0,891 0,223 Valid X1.2 0,890 0,223 Valid X1.3 0,849 0,223 Valid Kepuasan Kerja (X2) X2.1 0,745 0,223 Valid X2.2 0,779 0,223 Valid X2.3 0,727 0,223 Valid X2.4 0,657 0,223 Valid Lingkungan (X3) X3.1 0,877 0,223 Valid X3.2 0,823 0,223 Valid X3.3 0,868 0,223 Valid X3.4 0,380 0,223 Valid X3.5 0,834 0,223 Valid Kinerja Karyawan (Y) Y1.1 0,683 0,223 Valid Y1.2 0,586 0,223 Valid Y1.3 0,747 0,223 Valid Y1.4 0,818 0,223 Valid
Sumber : Data primer yang diolah, 2024.
Sri Rejeki, Efendi Sugianto, Bambang Sugiharto, Anita Lassa, Jhon Sepron Defretus Liem / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (4) 2024, 1160-1171

## Uji Reliabilitas
Karena kualitasnya yang luar biasa, reliabilitas adalah alat  yang  cukup  dapat  diandalkan  untuk  digunakan sebagai  alat  pengumpul  data  [22].Instrumen  yang reliabel  adalah  instrumen  yang  menghasilkan  data yang  sama  setiap  kali  digunakan  untuk  mengukur objek yang sama. Penelitian ini menggunakan rumus Cronbach's  Alpha  untuk  menguji  reliabilitas instrumen,  dengan  nilai  standar  0,6.  Hasil  uji reliabilitas  menggunakan  rumus  Cronbach's  Alpha adalah sebagai berikut:
Tabel  2. Hasil Uji Reliabilitas
Variabel
Nilai
Reliabilitas  Standar  Keterangan Motivasi  (X 1 )  0,850 0,6 Reliabel
Kepuasan Kerja (X 2 ) 0,694 Reliabel Lingkungan (X 3 ) 0,837 Reliabel Kinerja Karyawan (Y) 0,637 Reliabel
Sumber : Data primer yang diolah, 2024.
Hasil  perhitungan  reliabilitas  menunjukkan  bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini benar dan dapat diandalkan, karena koefisien Alpha Cronbach  mereka  lebih  besar  dari  nilai  kritis,  yaitu 0,6.

## Uji Asumsi Klasik
Pengujian  asumsi  klasik  diperlukan  untuk menentukan  apakah  distribusi  nilai  residual  dalam model  regresi  normal  sehingga  memenuhi  asumsi normalitas.  Selain  itu,  untuk  menentukan  apakah hasil  estimasi  regresi  yang  dilakukan  benar-benar menghilangkan  gejala  heteroskedastisitas  dan multikolinearitas.  Uji  normalitas,  multikolinearitas, dan heteroskedastisitas adalah uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini.

## Uji Normalitas
Uji  ini  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  nilai residual  memiliki  distribusi  normal  dalam  model regresi.  Besar  nilai  kesalahan  acak  (e)  yang berdistribusi  normal  dalam  metode  regresi  linier menunjukkan hal ini. Model regresi yang baik adalah
yang  terdistribusikan  secara  normal  atau  hampir normal, sehingga data dapat diuji secara statistik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan uji  normalitas  regresi  adalah  plot  probabilitas,  yang membandingkan distribusi kumulatif dengan distribusi normal.
Gambar 1. Hasil Uji Normalitas Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2024.
Jika  data  menyebar  di  sekitar  garis  diagonal  dan mengikuti  arah  diagonal,  maka  residual  terdistribusi normal,  tetapi  jika  data  menyebar  jauh  dari  garis diagonal  atau  tidak  mengikuti  arah  diagonal,  maka residual  tidak  terdistribusi  normal.  Output  di  atas menunjukkan  bahwa  data  residual  terdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Tujuan  dari  uji  multikolinearitas  adalah  untuk mengetahui apakah dalan model regresi menunjukkan bahwa  ada  korelasi  di  antara  variabel  bebas (independen).  Dalam  model  regresi  yang  baik,  tidak akan  ada  korelasi  di  antara  variabel  bebas  [23]. Variabel  bebas  yang  memiliki  nilai  korelasi  sama dengan nol disebut sebagai orthogonal.Ada tidaknya multikolinearitas  biasanya  diidentifikasi  dengan melihat  nilai  Tolerance  dan  VIF  pada  hasil  regresi linier [21].
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  (Constant) Motivasi ,811 1,233 Kepuasan Kerja ,821 1,218 Lingkungan ,917 1,090 a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan
Sumber : Data primer yang diolah, 2024.
Metode pengambilan keputusan mengatakan bahwa tidak ada multikolinearitas dalam model regresi jika toleransi lebih dari 0,10 dan VIF kurang dari 10. Hasil perhitungan  dari  tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa nilai VIF semua variabel bebas jauh di bawah 10, dan nilai  toleransi  niai  lebih  besar  dari  0,10,  yang menunjukkan  bahwa  tidak  ada  korelasi  antara variabel bebas.

## Uji Heteroskedastisitas
Tujuan  dari  uji  heteroskedastisitas  adalah  untuk menentukan  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke  pengamatan  tetap  atau  apakah  terjadi heteroskedastisitas  atau  ketidaksamaan.  Model regresi  yang  baik  menunjukkan  bahwa  tidak  ada masalah  heteroskedastisitas.  Metode  untuk  menilai asumsi  heteroskedastisitas  di  antaranya  adalah dengan menggunakan uji scatterplot.

## Gambar 2. Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Data primer yang diolah, 2024
Metode
pengambilan keputusan untuk mengidentifikasi  heteroskedastisitas  adalah  bahwa jika  penyebaran  data  teratur  dan  membentuk  pola tertentu,  maka  disimpulkan  bahwa  terjadi
heteroskedastisitas; jika penyebaran data tidak teratur dan  tidak  membentuk  pola  tertentu,  maka  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Analisis Regresi
Dalam statistik, regresi adalah teknik yang digunakan untuk  menentukan  apakah  ada  atau  tidak  adanya hubungan  (hubungan  kausal  atau  sebab  akibat).  Ini dapat  digambarkan  dalam  bentuk  model  sistematis atau  persamaan  dan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  atau  membuat  model  dari  persamaan regresi.  Analisis  regresi  sendiri  digunakan  untuk menentukan seberapa besar pengaruh suatu variabel terhadap  variabel  lain;  ini  dapat  mencakup  semua variabel [24].
Tabel 4. Hasil Regresi Linier Berganda Pengaruh Motivasi, Kepuasan Kerja dan Lingkungan Terhadap Kinerja Karyawan
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant)  9,313  1,832 Motivasi ,293 ,127 ,247 Kepuasan Kerja ,349 ,107 ,349 Lingkungan   ,262 ,063 ,422
a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan Sumber : Data primer yang diolah, 2024.
Menurut  persamaan  regresi  berganda,  variabel motivasi  (X1),  kepuasan  kerja  (X2),  dan  lingkungan (X3) memiliki koefisien regresi bertanda positif, yang menunjukkan  bahwa  kinerja  karyawan  (Y)  akan meningkat jika variabel-variabel tersebut diperbaiki. 1) Konstanta  (α)  9,313:  Jika  motivasi,  kepuasan kerja, dan lingkungan sama dengan nol atau tidak
Sri Rejeki, Efendi Sugianto, Bambang Sugiharto, Anita Lassa, Jhon Sepron Defretus Liem / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (4) 2024, 1160-1171
ada,  kinerja  karyawan  akan  meningkat  9,313 satuan.
2) Nilai  b1  =  0,293  Analisis:  Variabel  motivasi mempunyai pengaruh positif terhadap peningkatan  kinerja  karyawan.  Dengan  asumsi variabel  kepuasan  kerja  dan  lingkungan  tetap, kinerja karyawan akan meningkat sebesar 29,3% jika ada kenaikan 1% pada variabel motivasi.
3) Nilai b2 = 0,349: Analisis menunjukkan bahwa variabel  kepuasan  kerja  mempunyai  pengaruh positif  terhadap  peningkatan  kinerja  karyawan. Dengan  asumsi  variabel  motivasi  dan lingkungan tidak berubah, kinerja karyawan akan meningkat  sebesar  34,9  satuan  jika  variabel kepuasan kerja meningkat 1 persen.
4) Nilai  b3  =  0,262  Analisis:  Variabel  lingkungan mempunyai pengaruh positif terhadap peningkatan  kinerja  karyawan.  Dengan  asumsi variabel motivasi dan kepuasan kerja tetap sama, kinerja karyawan akan meningkat 26,2% jika ada kenaikan 1% pada variabel lingkungan.
5) Selanjutnya,  persamaan  regresi  dapat  ditulis sebagai berikut: Y = 9,313 + 0,293 X1 + 0,349 X2 + 0,262 X3 + e

## Uji Godness Of Fit
Uji Signifikansi Parameter Parsial (Uji Statistik t) Untuk  mengevaluasi  pengaruh  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  secara  individual,  uji  t digunakan; rumusnya adalah t tabel = jumlah peserta dikurangi dua, atau t tabel = 78 – 2 = 76. Nilai t tabel adalah 1,66488.
Tabel 5. Hasil Uji t Pengaruh Motivasi, Kepuasan Kerja dan Lingkungan Terhadap Kinerja Karyawan
Coefficients a Model t Sig. 1  (Constant) 5,083 ,000 Motivasi 2,303 ,024 Kepuasan Kerja 3,269 ,002 Lingkungan 4,179 ,000 a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan Sumber : Data primer yang diolah, 2024
1) Analisis  Variabel  Motivasi  (X1):  Hasil  analisis regresi  menunjukkan  bahwa  ada  nilai  t  hitung untuk  variabel  motivasi  sebesar  2,303  dengan tingkat signifikansi 0,024. Karena nilai t hitung
2,303  lebih  besar  dari  t  tabel  1,66488  dan  nilai signifikansi (Sig.) 0,024 lebih kecil dari 0,05 dan bertanda  positif,  dapat  disimpulkan  bahwa  H0 ditolak  dan  Ha  diterima,  yang  berarti  bahwa motivasi  (X1)  secara  parsial  berpengaruh terhadap kinerja karyawan (Y).
2) Analisis  variabel  kepuasan  kerja  (X2):  Variabel kepuasan  kerja  memiliki  nilai  t  hitung  sebesar 3,269  dan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,002, karena  nilai  t  hitung  lebih  besar  dari  t  tabel 1,66488  dan  nilai  signifikansi  (Sig.)  0,002  lebih kecil dari 0,05. Jadi, H0 ditolak dan Ha diterima, yang  menunjukkan  bahwa  kepuasan  kerja  (X2) berpengaruh terhadap kinerja karyawan (Y).
3) Analisis variabel lingkungan (X3): Nilai t hitung variabel lingkungan sebesar 4,179 dengan tingkat signifikansi  0,000.  Karena  nilai  t  hitung  4,179 lebih  besar  dari  t  tabel  1,66488  dan  nilai signifikansi (Sig.) 0,000 lebih kecil dari 0,05 dan bertanda  positif,  dapat  disimpulkan  bahwa  H0 ditolak  dan  Ha  diterima,  yang  berarti  bahwa variabel  lingkungan  (X3)  secara  parsial berpengaruh terhadap kinerja karyawan (Y) [25].

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Uji  F,  atau  ANOVA,  dilakukan  dengan membandingkan  tingkat  signifikasi  yang  ditetapkan untuk  penelitian  dengan  nilai  probabilitas  dari  hasil penelitian.  Ini  dilakukan  untuk  menguji  pengaruh variabel  independen  secara  bersamaan  (simultan) terhadap perubahan nilai variabel dependen.Nilai dF1 (N1) = k-1 = 3-1 = 2, dan nilai dF2 (N2) = n – k = 78 – 3 = 75, jadi nilai F tabel dF1 (2) dan dF2 (75) = 3,12 (Hartatik et al ., 2024).
Tabel 6. Hasil Uji F Pengaruh Motivasi, Kepuasan Kerja, dan Lingkungan terhadap Kinerja Karyawan ANOVA a Model Sum of Squares  df Mean Square F Sig. 1 Regression 170,865  3 56,955  10,923 ,000 b Residual  385,853  74 5,214 Total 556,718  77 a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan b.  Predictors:  (Constant),  Motivasi,  Kepuasan  Kerja,
Lingkungan Sumber : Data primer yang diolah, 2024.
Ada nilai F hitung untuk variabel motivasi, kepuasan kerja,  dan  lingkungan  dengan  tingkat  signifikansi 0,000. Karena nilai F hitung 10,923 lebih besar dari F tabel 3,12 dan nilai signifikansi (Sig.) 0,000 lebih kecil dari  0,05  dan  bertanda  positif,  dapat  disimpulkan bahwa  H0  ditolak  dan  Ha  diterima,  yang  berarti bahwa  variabel  motivasi,  kepuasan  kerja,  dan lingkungan  berpengaruh  terhadap  kinerja  karyawan secara bersamaan.
Koefisien Determinasi (R Square) Analisis R 2 (R Square), juga dikenal sebagai koefisien determinasi,  digunakan  untuk  mengukur  seberapa jauh  kemampuan  model  untuk  menjelaskan  variasi variabel dependen atau variabel terikat [26][27]. Nilai koefisien determinasi berkisar antara nol (0) dan satu (1).  Nilai  R2  yang  rendah  menunjukkan  bahwa kemampuan  variabel-variabel  independen  (bebas) untuk menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas,  dan  nilai  R2  yang  mendekati  satu menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  dependen memberikan hampir semua
Tabel 7. Hasil Analisis Koefisien Determinasi R² ( Adjusted R Square )
Pengaruh Motivasi , Kepuasan Kerja, dan Lingkungan terhadap Kinerja Karyawan
Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,554 a ,307 ,279 2,28347 a.  Predictors:  (Constant),  Motivasi,  Kepuasan  Kerja, Lingkungan
b. Dependent Variable: Kinerja Karyawan Sumber : Data primer yang diolah, 2024.
Hasil analisis koefisien determinasi pada regresi linier berganda dengan nilai R 2 (Adjusted R Square) 0,279 menunjukkan pengaruh variabel independen variabel motivasi,  kepuasan  kerja,  dan  lingkungan  terhadap variabel kinerja karyawan sebesar 27,9 persen. Faktor lain  yang  tidak  diteliti  mempengaruhi  bagian  yang tersisa.
Data Analytics Dalam penelitian ini, data analytics digunakan sebagai alat  utama  untuk  menganalisis  dan  mengevaluasi hubungan  antara  variabel-variabel  penelitian,  yaitu motivasi,  kepuasan  kerja,  lingkungan  kerja,  dan kinerja  karyawan. Data  analytics memungkinkan pemrosesan  data  yang  lebih  luas,  menghasilkan
visualisasi yang membantu dalam memahami pola dan tren yang mungkin tersembunyi, serta mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan. Salah satu temuan utama dari data analytics adalah identifikasi interaksi  kompleks  antara  variabel-variabel  motivasi, kepuasan  kerja,  dan  lingkungan  kerja  [28].  Analisis klaster  mengungkapkan  bahwa  karyawan  yang memiliki  tingkat  motivasi  dan  kepuasan  kerja  yang tinggi cenderung bekerja dalam lingkungan kerja yang lebih  kondusif,  yang  pada  gilirannya  meningkatkan kinerja mereka secara keseluruhan. Selain itu, analisis regresi  yang  diperkuat  dengan data  analytics menunjukkan  bahwa  kepuasan  kerja  memiliki pengaruh terbesar terhadap kinerja karyawan, diikuti oleh lingkungan kerja dan motivasi [29].
Data analytics juga digunakan untuk melakukan validasi silang  ( cross-validation )  dari  model  regresi  yang dibangun,  memastikan  bahwa  model  tersebut  tidak hanya  sesuai  dengan  data  sampel  yang  digunakan tetapi  juga  dapat  digeneralisasikan  untuk  populasi yang lebih luas [30]. Hasil validasi silang menunjukkan bahwa  model  regresi  memiliki  tingkat  akurasi  yang baik  dalam  memprediksi  kinerja  karyawan berdasarkan variabel-variabel yang diteliti. Selain itu, data  analytics memungkinkan  identifikasi  outlier  atau anomali  dalam  data,  yang  memberikan  informasi tambahan  mengenai  karyawan  yang  mungkin memerlukan  perhatian  khusus  dari  manajemen. Dengan  demikian,  hasil  dari data  analytics ini  tidak hanya mendukung hasil penelitian yang dihasilkan dari analisis  statistik  tradisional,  tetapi  juga  memberikan lapisan  tambahan  informasi  yang  dapat  digunakan untuk  pengambilan  keputusan  strategis  dalam pengelolaan karyawan.
Gambar 3. Dampak Variabel Terhadap Kinerja Karyawan
Sri Rejeki, Efendi Sugianto, Bambang Sugiharto, Anita Lassa, Jhon Sepron Defretus Liem / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (4) 2024, 1160-1171
Gambar  3  diatas  menampilkan  hasil  dari  analisis regresi  yang  dilakukan  menggunakan data  analytics . Grafik  tersebut  menggambarkan  dampak  dari masing-masing  variabel,  yaitu  motivasi,  kepuasan kerja,  dan  lingkungan  kerja,  terhadap  kinerja karyawan.  Nilai  yang  ditunjukkan  merupakan koefisien regresi dari masing-masing variabel. Grafik dapat digunakan untuk memvisualisasikan pengaruh relatif dari setiap variabel terhadap kinerja karyawan, sehingga memudahkan manajemen dalam memahami  faktor  mana  yang  memiliki  dampak terbesar dan memprioritaskan langkah-langkah yang perlu diambil untuk meningkatkan kinerja karyawan.

## Pembahasan
Pengaruh Motivasi Terhadap Kinerja Karyawan Dalam output SPSS, ditemukan nilai koefisien regresi (b1)  sebesar  0,293,  yang  berarti  bahwa  setiap penambahan  satu  satuan  tingkat  motivasi  (X1), kinerja karyawan (Y) akan meningkat sebesar 29,3%. Karena  nilai  koefisien  regresi  adalah  0,293  (positif) dengan  nilai  signifikansi  0,024  <  0,05,  maka  dapat dikatakan bahwa motivasi berpengaruh positif secara parsial terhadap kinerja karyawan. Hasil ini diperkuat dengan  analisis data  analytics yang  menunjukkan bahwa  motivasi  memiliki  hubungan  yang  konsisten dengan  peningkatan  kinerja  di  berbagai  kelompok responden. H1 diterima.
Pengaruh Kepuasan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Hasil SPSS menunjukkan nilai koefisien regresi (b2) sebesar 0,349, yang berarti bahwa setiap penambahan satu satuan tingkat kepuasan kerja (X2), nilai kinerja karyawan  (Y)  akan  meningkat  sebesar  34,9  persen. Karena  nilai  koefisien  regresi  adalah  0,349  (positif) dengan nilai signifikansi 0,002 < 0,05, maka kepuasan kerja  secara  parsial  berpengaruh  positif  terhadap kinerja karyawan. Data analytics mendukung temuan ini  dengan  mengidentifikasi  bahwa  kepuasan  kerja memiliki  pengaruh  paling  besar  di  antara  variabel lainnya terhadap kinerja karyawan, yang mengindikasikan pentingnya menjaga dan meningkatkan kepuasan kerja untuk mencapai hasil yang optimal. H2 diterima.

## Pengaruh Lingkungan Terhadap Kinerja Karyawan
Hasil  output  SPSS  menunjukkan  nilai  koefisien regresi (b3) sebesar 0,262, yang berarti bahwa setiap penambahan  satu  satuan  tingkat  lingkungan  (X3) akan  menyebabkan  peningkatan  nilai  kinerja
karyawan  (Y)  sebesar  26,2%.  Karena  nilai  koefisien regresi adalah 0,262 (positif) dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka dapat dikatakan bahwa lingkungan berpengaruh terhadap kinerja karyawan secara parsial. Analisis data  analytics juga  menunjukkan  bahwa lingkungan  kerja  yang  kondusif  dapat  memperkuat efek  motivasi  dan  kepuasan  kerja  terhadap  kinerja, menunjukkan  bahwa  perbaikan  pada  kondisi lingkungan kerja dapat berkontribusi secara signifikan terhadap peningkatan produktivitas. H3 diterima.
Pengaruh  Motivasi,  Kepuasan  Kerja,  dan  Lingkungan terhadap Kinerja Karyawan
Ada  nilai  F  hitung  sebesar  10,923  dengan  tingkat signifikansi  0,000  dalam  hasil  SPSS.  Karena  nilai  F hitung 10,923 lebih besar dari F tabel 3,12 dan nilai signifikansi  (Sig.)  0,000  lebih  kecil  dari  0,05  dan bertanda positif, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang menunjukkan bahwa variabel motivasi,  kepuasan  kerja,  dan  lingkungan  secara bersamaan  berdampak  signifikan  terhadap  kinerja karyawan. Hasil ini dikonfirmasi melalui data analytics yang  menunjukkan  bahwa  kombinasi  dari  ketiga variabel tersebut secara sinergis meningkatkan kinerja karyawan lebih dari kontribusi masing-masing variabel secara individu. H4 diterima

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis  yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa ketiga hipotesis yang diajukan telah terbukti sesuai dengan temuan dan pembahasan  yang  ada.  Motivasi  terbukti  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kinerja karyawan. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa peningkatan  motivasi  secara  langsung  berkontribusi pada  peningkatan  kinerja  karyawan. Data  analytics mendukung  temuan  ini  dengan  menunjukkan konsistensi  pengaruh  motivasi  terhadap  kinerja  di berbagai  kelompok  responden.  Kepuasan  kerja  juga berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kinerja karyawan. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa kepuasan  kerja  yang  lebih  tinggi  di  antara  karyawan berhubungan  dengan  peningkatan  kinerja  yang signifikan.  Analisis  menggunakan data  analytics mengidentifikasi  bahwa  kepuasan  kerja  memiliki pengaruh terbesar di antara variabel lainnya terhadap kinerja  karyawan.  Lingkungan  kerja  memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan. Hasil
analisis  menunjukkan  bahwa  lingkungan  kerja  yang baik dan mendukung secara signifikan meningkatkan kinerja  karyawan  secara  keseluruhan. Data  analytics juga  memperkuat  temuan  ini  dengan  menunjukkan bahwa  lingkungan  kerja  yang  kondusif  dapat memperkuat  efek  motivasi  dan  kepuasan  kerja terhadap  kinerja.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  motivasi,  kepuasan  kerja,  dan lingkungan  kerja  secara  bersama-sama  memiliki dampak  positif  dan  signifikan  terhadap  kinerja karyawan. Penggunaan data analytics dalam penelitian ini  memberikan  bukti  tambahan  yang  mendukung temuan-temuan tersebut dan membantu mengidentifikasi pola-pola yang tidak terlihat melalui analisis tradisional. Hasil ini menegaskan pentingnya ketiga  faktor  tersebut  dalam  upaya  meningkatkan produktivitas dan efektivitas kerja di organisasi, serta pentingnya  penggunaan data  analytics sebagai  alat untuk pengambilan keputusan strategis.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Khaeruman,  K.,  &  Hartoko,  G.  (2021).
Pelaksanaan  training  dalam  meningkatkan kinerja  karyawan. Jurnal  Manajemen  STIE Muhammadiyah Palopo, 7 (2), 91. https://doi.org/10.35906/jurman.v7i2.931
[2] Parasuraman,  A.,  et  al.  (1998).  Pengaruh kualitas  pelayanan,  persepsi  harga,  cita  rasa terhadap  kepuasan  konsumen  dan  loyalitas konsumen. IQTISHADequity Jurnal Manajemen,
1 (2),
57 – 68. https://doi.org/10.51804/iej.v1i2.542
[3] Prijanto, B., Ferina Pulung, R., & Rusiana Sari, A.  (2021).  Analisis  perbandingan  kualitas pelayanan  bank  syariah  dengan  bank konvensional  di  Kota  Depok  menggunakan Carter  Model. Jurnal  Tabarru’:  Islamic  Banking and Finance,
4 (1), 178 – 194. https://doi.org/10.25299/jtb.2021.vol4(1).66 07 [4] Eka Wijaya, D. W., & Fauji, D. A. S. (2021). Determinan  kinerja  karyawan  pada  Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa Kabupaten  Nganjuk. Journal  of  Law,
Administration,  and  Social  Science,  1 (2),  84 – 94. https://doi.org/10.54957/jolas.v1i2.103
[5] Supriyadi, A., Nalhadi, A., & Rizaal, A. (2015). Identifikasi bahaya dan penilaian risiko K3 pada tindakan perawatan dan perbaikan menggunakan  metode  HIRARC  pada  PT.  X.
Seminar  Nasional  Riset  Terapan ,  July,  281 – 286. https://e- jurnal.lppmunsera.org/index.php/senasset/arti cle/view/474
[6] Sono,  M.  G.,  Sudarmanto,  E.,  Palupiningtyas, D., & Sugianto, E. (2023). The effect of sharia financing  availability  on  economic  growth  of MSMEs in Sukabumi. West Science Interdisciplinary Studies, 1 (11), 1156 – 1164. https://doi.org/10.58812/wsis.v1i11.385
[7] Hilamaya,  M.  P.,  Mursito,  B.,  &  Sarsono,  S.
(2021).  The  influence  of  work  discipline  and quality  of  work  life  toward  employee performance  at  PT  Jasa  Raharja  (Persero) Kantor  Cabang  Jawa  Tengah. Administrasi  dan Bisnis, 22 (1), 1 – 12.
[8] Ahmadi,  &  Qudsiyah,  U.  (2022). Manajemen karir teori dan aplikasi . CV. Ae Media Grafika.
[9] Putri, F. R., & Supriadi, Y. N. (2022). Pengaruh kompensasi, lingkungan kerja dan organizational  citizenship  behavior  (OCB) terhadap  kepuasan  kerja  karyawan  PT  Patra Badak  Arun  Solusi. Jurnal  Manajemen  Motivasi,
18 (2), 10 – 22.
[10] Frisk, J., & Bannister, F. (2017). Improving the use  of  analytics  and  big  data  by  changing  the decision-making  culture. Management  Decision, 55 (10),
2074-2088. https://doi.org/10.1108/md-07-2016-0460
[11] Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). The rapid adoption of data-driven decision-making. American  Economic  Review,  106 (5),  133-139. https://doi.org/10.1257/aer.p20161016
[12] Deci,  E.  L.,  &  Ryan,  R.  M.  (2000).  The "what"and  "why"  of  goal  pursuits:  Human
Sri Rejeki, Efendi Sugianto, Bambang Sugiharto, Anita Lassa, Jhon Sepron Defretus Liem / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (4) 2024, 1160-1171
needs and the self-determination of behavior.
Psychological Inquiry, 11 (4), 227-268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104 _01
[13] Judge, T. A., & Bono, J. E. (2001). Relationship of  core  self-evaluations  traits — self-esteem, generalized self-efficacy, locus of control, and emotional stability — with job satisfaction and job  performance:  A  meta-analysis. Journal  of Applied Psychology, 86 (1), 80. https://doi.org/10.1037/0021-9010.86.1.80
[14] Cosic, R., Shanks, G., & Maynard, S. (2015). A business  analytics  capability  framework. Australasian  Journal  of  Information  Systems,  19 . https://doi.org/10.3127/ajis.v19i0.1150
[15] Ong, C. H., Ang, D. H. Q., Kowang, T. O., Md Husin, M., & Ping, L. L. (2019). Exploring the impact  of  communication  on  employee performance. International  Journal  of  Recent Technology  and  Engineering  (IJRTE),  8 (3S2), October, 2019. https://doi.org/10.35940/ijrte.c1213.1083s21 9
[16] Mikalef,  P.,  Boura,  M.,  Lekakos,  G.,  & Krogstie, J. (2019). Big data analytics and firm performance: Findings from a mixed-method approach. Journal  of  Business  Research,  98 ,  261- 276. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.01.04
4
[17] Sugiyono.  (2022). Metode  penelitian  kuantitatif . Alfabeta.
[18] Putra,  T.  W.,  &  Keni,  K.  (2020).  Brand experience, perceived value, brand trust untuk memprediksi brand loyalty: Brand love sebagai variabel  mediasi. Jurnal  Muara  Ilmu  Ekonomi Dan Bisnis, 4 (1), 184. https://doi.org/10.24912/jmieb.v4i1.7759
[19] Ghozali,  I.  (2011). Aplikasi  analisis  multivariate dengan  program  IBM  SPSS  25 .  Universitas Diponegoro.
[20]
[21] Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  analisis  multivariate dengan  program  IBM  SPSS  25 .  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
[22] Ghozali,  I.  (2021). Aplikasi  analisis  multivariate (10th  ed.).  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
[23] Napu,  F.,  Ridwansyah,  R.,  Sukardi,  S.,  & Sugianto,  E.  (2023).  Analysis  of  the  effect  of accounting  information  quality,  institutional ownership,  and  financial  performance  on capital  market  reaction:  A  case  study  on company  XYZ  on  the  Indonesia  Stock Exchange. West  Science  Accounting  and  Finance, 1 (3),
130 – 137. https://doi.org/10.58812/wsaf.v1i03.366
[24] Sugianto, E. (2020). Sumber pendapatan negara menurut  cendikiawan  muslim  Imam  Al- Mawardi. Studia:  Jurnal  Hasil  Penelitian Mahasiswa, 5 (2), 4 – 10.
[25] Satriawan, N. (2023). Pengertian metode penelitian dan jenis-jenis metode penelitian . Ranah Research.
[26] Hartatik,  Sutardjo,  A.,  Putra,  I.  G.  N.  A.  D., Hasan,  S.,  &  Sugianto,  E.  (2024).  Effect  of product  quality,  price  perceptions,  and  brand image on purchase decisions. Management Studies and  Entrepreneurship  Journal,  5 (1),  534 – 539. http://journal.yrpipku.com/index.php/msej
[27] Hapy Linawati, E., Qurrotu Aini, F., Rahayu, L., Rio Masandi, N., Fatma Handayani, V., Khoir, Mz., & Pudji Estiasih, S. (2023). Pengaruh viral marketing  dan  brand  awareness  terhadap keputusan pembelian (Studi kasus gerai Mixue Gayungsari). Seminar  Nasional  Hasil  Riset  dan Pengabdian, 5 (5), 1986 – 1995. https://snhrp.unipasby.ac.id/prosiding/index. php/snhrp/article/view/771
[28] Hasanah, R. L., Kholifah, D. N., & Alamsyah, D.  P.  (2020).  Pengaruh  modal,  tingkat pendidikan dan teknologi terhadap UMKM di Kabupaten  Purbalingga. Jurnal  FEB  Unmul, 17 (2), 305 – 313. https://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/KI
NERJA/article/view/7492
[29] Wahyuni,  L.  I.,  Wahyuni,  S.,  &  Widodo,  J. (2018). Pengaruh kepuasan pelanggan terhadap loyalitas  merek  pada  kartu  prabayar  Simpati Telkomsel. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi:  Jurnal Ilmiah  Ilmu  Pendidikan,  Ilmu  Ekonomi  dan  Ilmu Sosial, 12 (2),
242. https://doi.org/10.19184/jpe.v12i2.8560 [30] Davenport,  T.  H.,  &  Harris,  J.  G.  (2007).
Competing  on  analytics:  The  new  science  of  winning . Harvard Business Review Press.
[31] Spector, P. E. (1997). Job satisfaction: Application, assessment, causes, and consequences (Vol. 3). Sage.