ALAT UKUR TIM RECRUITMENT TELEMARKETING TENAGA PENJUAL ASURANSI MELALUI PENDEKATAN ANALISIS FAKTOR ORDINAL DAN PENSKORAN
ASTRI WILIASTRI
DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal dan dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2013
Astri Wiliastri NIM G14090048
ABSTRAK ASTRI WILIASTRI. Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran. Dibimbing oleh MUHAMMAD NUR AIDI dan I MADE SUMARTEJAYA. Telemarketing (pemasaran jarak jauh) merupakan sebuah cara baru dalam bidang pemasaran yang menggunakan teknologi telekomunikasi. Perusahaan pada penelitian ini memiliku dua manajemen yaitu manajemen A dan manajemen B. Tenaga kerja atau TSR (telesales representative) pada manajemen A memiliki kinerja kerja dan turnover yang tinggi sedangkan TSR pada manajemen B memiliki kinerja kerja dan turnover yang rendah. Hal tersebut yang terdapat dalam latar belakang penelitian ini untuk membuat alat ukur berupa kuesioner dengan batasan-batasan skor dalam setiap bagian kuesioner untuk tim recruitment telemarketing dalam proses penerimaan TSR (telesales representatif). Bagian kuesioner tersebut merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja TSR. Terdapat dua jenis kuesioner yaitu kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2. Kuesioner jenis 1 yaitu kuesioner yang berisi pertanyaan atau peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%. Kuesioner jenis 2 yaitu kuesioner yang berisi pertanyaan atau peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5%. Berdasarkan hasil analisis, kuesioner jenis 1 terdiri dari delapan bagian yaitu karakteristik sosial demografi, kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales, keterbukaan, motivasi, ketekunan, fisik (pendengaran), ketegasan, dan optimisme. Kuesioner jenis 2 terdiri dari tiga bagian yaitu karakteristik sosial demografi, kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales dan keterbukaan. Apabila menggunakan kuesioner jenis 1, tim recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.637 atau persyaratan skor pada bagian kuesioner 1 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya skor bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.389, skor bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750, skor bagian keterbukaan ≥ 0.539, skor bagian motivasi ≥ 0.767, skor bagian ketekunan ≥ 0.779, skor bagian fisik (pendengaran) = 1.000, skor bagian ketegasan ≥ 0.505, atau skor bagian optimisme = 1.000. Apabila menggunakan kuesioner jenis 2, tim recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.594 atau persyaratan skor pada bagian kuesioner 2 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.464, skor bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750 atau skor bagian keterbukaan ≥ 0.503. Kata kunci: kinerja kerja, kuesioner jenis 1, kuesioner jenis 2, skor, TSR (Telesales Representative)
ABSTRACT ASTRI WILIASTRI. Measuring Instrument for Telemarketing Recruitment Team of Insurance Salespeople Using Ordinal Factor Analysis and Scoring. Supervised by MUHAMMAD NUR AIDI dan I MADE SUMARTEJAYA. Telemarketing is a new way of marketing that uses telecommunications technology. There are two managements at this company, management A and management B. Labors or TSRs (telesales representative) at management A have high performance but also their turnover is high. Labors or TSRs (telesales representative) at management B have low performance but also their turnover is low. This is the background of the researcher to create a questionnaire with limitations scores in every part of the questionnaire for telemarketing recruitment team in the recruitment process. Parts of the questionnaire are all factors that affect the TSR performance. In this study there are two types of questionnaires are questionnaire type 1 and type 2. Questionnaire type 1 is a questionnaire containing questions or variables that have relationship with the TSR performance based on the results of the correlation test using alpha 20%. Questionnaire type 2 is a questionnaire containing questions or variables that have relationship with the TSR performance based on the results of the correlation test using alpha 5%. Based on the analysis results, questionnaire type 1 consists of eight parts : the social demographic characteristic, communication skill and expertise in the field of sales, openness, motivation, perseverance, physical (hearing), assertiveness, and optimism. Questionnaire type 2 consists of three parts : the social demographic characteristic, communication skill and expertise in the field of sales and openness. When using a questionnaire type 1, the recruitment team will receive a new TSR candidate if all parts of the questionnaire total score ≥ 0.637 or requisition score of one part of the questionnaire has been fulfilled on the questionnaire part 1, including score of social demographic characteristic ≥ 0.389, score of communication skill and expertise in the field of sales ≥ 0.750, score of openness ≥ 0.539, score of motivation ≥ 0.767, score of perseverance ≥ 0.779, score of physical (hearing) = 1.000, score of assertiveness ≥ 0.505, or score of optimism = 1.000. When using a questionnaire type 2, the recruitment team will receive a new TSR candidate if all parts of the questionnaire total score ≥ 0.594 or requisition score of one part of the questionnaire has been fulfilled, including score of social demographic characteristic ≥ 0.464, score of communication skill and expertise in the field of sales ≥ 0.750 or score of openness ≥ 0.503. Keyword : performance, questionnaire type 1, questionnaire type 2, score, TSR (Telesales Representative)
ALAT UKUR TIM RECRUITMENT TELEMARKETING TENAGA PENJUAL ASURANSI MELALUI PENDEKATAN ANALISIS FAKTOR ORDINAL DAN PENSKORAN
ASTRI WILIASTRI
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika
DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
Judul Skripsi : Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran Nama : Astri Wiliastri NIM : G14090048
Disetujui oleh
Dr Ir Muhammad Nur Aidi, MS Pembimbing I
Dr Ir I Made Sumertajaya, MS Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Hari Wijayanto, MS Ketua Departemen
Tanggal Lulus :
PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Sang Maha Pemberi Ilmu Allah SWT yang memberikan banyak inspirasi kepada penulis sehingga penelitian dan tulisan ini dapat terselesaikan dengan baik. Penelitian ini dilaksanakan sejak bulan Maret 2013 sampai Juli 2013, dengan judul Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran. Dalam perjalanannya di masa perkuliahan dan penelitian, penulis mendapatkan dukungan dari banyak pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Orang tua tercinta, adik, serta keluarga besar tersayang yang selalu memberikan semangat, doa serta dukungan baik moral maupun materi. 2. Bapak Dr Ir Muhammad Nur Aidi, MS dan Bapak Dr Ir I Made Sumertajaya, MS selaku pembimbing skripsi yang telah memberikan arahan kepada penulis dalam menyelesaikan penelitian ini dengan baik. 3. Bapak Dr Ir Hari Wijayanto, MS selaku ketua departemen, Ibu Dr Ir Indahwati, MS selaku ketua komisi kemahasiswaan serta seluruh dosen yang telah mengajar di program sarjana Statistika yang telah memberikan berbagai ilmu yang sangat bermanfaat. 4. Ibu Markonah, Ibu Tri, Pak Ikbal, Pak Sofyan, Pak Iyus, dan Pak Doer selaku staf tata usaha departement Statistika program sarjana IPB yang telah membantu dalam administrasi perkuliahan. 5. Bapak Paras Sujiwo, S.Si, Bapak Pipin Andriyanto, S.Si, Bapak Ivan Noveri, S.Si, dan Mba Dini Anggiani, S.Stat, yang telah memberi sarana dan membantu proses pengumpulan data dalam penelitian ini. 6. Fauzan Nurachman S.Si yang selalu memberi semangat, dukungan, bantuan dan doa selama penulis berkuliah di IPB. 7. Fira, Bodro, Rani, Azyl, Fika, Riad, Devi, Esi, Aulia, Linda, Rindi, Hilda, Yuli, Astuti, Iva, Hafid, serta teman-teman Statistika 46 lainnya yang selalu memberikan semangat dan keceriaan selama berkuliah di IPB. 8. Iban, Syella, Taufik, dan Rizki Ramadian selaku teman sebimbingan sebagai teman seperjuangan dalam menyelesaikan karya ilmiah ini. 9. Yoga, Miko, Suci, Rianika atas bantuannya dalam memperbaiki struktur kata dan kalimat dalam penulisan karya ilmiah ini. 10. Aliyah, Hantari, Herlina, Intan, Anti, Sani, Nabila, Mimi, Rizki, Ulfa, Muce, Ninis, Egi, Okeu, Ardian, Ila, Ozi, atas dukungan dan doa nya dalam menyelesaikan karya ilmiah ini. 11. Lulu, Eci, Fajar, Ajeng, Astri, Inayah, Intan, Aulia, Ayu serta teman-teman lorong 1 asrama TPB IPB angkatan 46 yang selalu memberi keceriaan. dan semua pihak yang memberikan bantuan yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari karya tulis ini masih jauh dari kata sempurna. Penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun, baik secara langsung maupun melalui email
[email protected]. Semoga karya ilmiah ini memberikan manfaat kepada seluruh pembaca. Bogor, Juli 2013 Astri Wiliastri
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL
vii
DAFTAR GAMBAR
vii
DAFTAR LAMPIRAN
vii
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Tujuan Penelitian
1
METODOLOGI
2
Prosedur Penelitian
2
Metode Pengumpulan Data
2
Metode Analisis Data
4
HASIL DAN PEMBAHASAN
13
Hasil dan pembahasan
13
SIMPULAN DAN SARAN
20
Simpulan
20
Saran
21
DAFTAR PUSTAKA
21
LAMPIRAN
22
RIWAYAT HIDUP
39
vii
DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5
Klasifikasi kinerja TSR berdasarkan produksi penjualan produk asuransi Nilai kesesuaian keputusan berdasarkan cut off dan karakteristik kinerja kerja Reliabilitas kuesioner Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 1 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 2
3 13 14 16 17
DAFTAR GAMBAR 1 2 3
Tahapan Penelitian Proses penentuan batas skor atau cut off faktor Gambaran umum karakteristik responden
2 12 14
DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5
6
7 8 9 10 11 12 13 14
15
16 17
Validitas pertanyaan Korelasi Cramer’s V kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis nominal Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis ordinal dan rasio Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20% Dugaan loading faktor dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20% Matriks korelasi faktor menggunakan pendekatan rotasi promax Matriks transformasi melalui pendekatan rotasi varimax Matriks transformasi rotasi equamax Matriks transformasi rotasi quartimax Loading faktor menggunakan pendekatan rotasi varimax Loading faktor menggunakan pendekatan rotasi equamax Loading faktor menggunakan pendekatan rotasi quartimax Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5% Dugaan loading faktor dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5% Skor peubah faktor karakteristik individu jenis kuesioner 1 Skor peubah hasil analisis faktor jenis kuesioner 1
22 23 23 24 25
25
26 26 26 26 27 27 28 28
28
29 30
viii
18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
Skor peubah faktor karakteristik individu jenis kuesioner 2 Skor peubah hasil analisis faktor jenis kuesioner 2 Skor cut off akhir kuersioner jenis 1 Skor cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor motivasi pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor ketekunan pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor fisik (pendengaran) pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor ketegasan pada kuesioner jenis 1 Skor cut off faktor optimisme pada kuesioner jenis 1 Skor cut off akhir kuesioner jenis 2 Skor cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 2 Skor cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 2 Skor cut off faktor optimisme pada kuesioner jenis 2
31 32 32 33 33 34 34 35 35 36 36 37 37 38 38
1
PENDAHULUAN Latar Belakang Telemarketing merupakan sebuah cara baru dalam bidang pemasaran yang menggunakan teknologi telekomunikasi sebagai bagian dari program pemasaran yang teratur dan terstruktur untuk menarik prospek kepada pelanggan yang telah ada, menyediakan layanan dengan mengambil pesanan dan menjawab pertanyaan melalui telepon. Telemarketing membantu perusahaan dalam meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya penjualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Berdasarkan data asosiasi asuransi jiwa Indonesia (AAJI) 2012, tercatat total pendapatan premi untuk bisnis baru di Indonesia adalah tiga puluh trilliun rupiah. Tiga puluh persennya dikontribusi oleh telemarketing (www.aaji.or.id) sehingga dari sisi ekonomi, prospek pasar telemarketing di dunia asuransi Indonesia masih sangat besar. Prospek pasar tersebut tidak terlepas dari peran tenaga kerja di bidang telemarketing atau yang disebut TSR (telesales representatif). Douglas (2000) menjelaskan bahwa perusahaan yang dapat menghadapi perubahan dan memenangi persaingan yaitu perusahaan yang tidak hanya memiliki sumber daya seperti modal, metode dan produk yang baik tetapi perusahaan juga memiliki karyawan yang berkualitas yakni mampu bekerja lebih baik. Pada kenyataannya, dua manajemen telemarketing pada perusahaan ini yakni manajemen A dan B tidak memiliki hal tersebut. Karyawan atau TSR pada manajemen A memiliki kinerja dan turnover yang tinggi sedangkan karyawan atau TSR pada manajemen B memiliki kinerja dan turnover yang rendah. Hal tersebut yang terdapat dalam latar belakang peneliti untuk membuat suatu alat ukur berupa kuesioner yang akan digunakan oleh tim recruitment dalam proses penerimaan TSR. Keluaran (output) dari alat ukur tersebut berupa skor melalui teknik penskoran pada setiap faktor yang terdiri dari faktor karakteristik sosial demografi dan faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor ordinal. Masing-masing faktor tersebut terdiri dari peubah-peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil analisis korelasi. Skor tersebut menjadi acuan tim recruitment dalam pengambilan keputusan terima atau tolak calon TSR. Terdapat dua cara dalam pengambilan keputusan tersebut. Cara pertama yaitu dengan melihat skor total akumulasi seluruh bagian kuesioner sedangkan cara kedua yaitu dengan memilih salah satu persyaratan skor bagian kesioner. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah membuat dua alat ukur berupa kuesioner yaitu kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2 dengan batasan skor pada setiap bagianbagian kuesioner untuk tim recruitment telemarketing dalam proses penerimaan TSR (telesales representatif). Kuesioner jenis 1 yaitu kuesioner yang berisi pertanyaan atau peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%. Kuesioner jenis 2 yaitu kuesioner yang berisi pertanyaan atau peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5%.
2
METODOLOGI Prosedur Penelitian Prosedur atau tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini : Penyusunan kuesioner tahap 1
Uji kuesioner (reliabilitas & validitas)
Penyebaran kuesioner tahap 1 Penyebaran kuesioner tahap 2
Analisis Deskriptif
Fiksasi kuesioner tahap 2
Analisis Korelasi
Tau-b Kendall Kuesioner bagian 1 (data ordinal dan rasio) Cramer’s V Kuesioner bagian 1 (data nominal) Tau-b Kendall Kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5
Faktor karakteristik sosial demografi
Kuesioner Akhir
Penskoran Skor faktor
Analisis faktor
Cut Off
Aplikasi entri data
Mencari keakuratan kuesioner
Hasil & rekomendasi
Gambar 1 Tahapan Penelitian
Metode Penggumpulan Data Waktu dan tempat penelitian Penelitian ini dilaksanakan di salah satu perusahaan asuransi di Jakarta, Indonesia. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret sampai Juli 2013.
3
Jenis data Jenis data yang dikumpulkan pada penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. 1) Data primer diperoleh melalui hasil sensus dengan banyaknya responden sebanyak 118 TSR. Data primer tersebut menjadi peubah penjelas pada penelitian ini yang berisi peubah-peubah yang mempengaruhi kinerja TSR (telesales representatif). 2) Data sekunder diperoleh dari salah satu perusahaan asuransi di Indonesia yang berisi laporan hasil produksi TSR (telesales representatif) pada bulan Januari sampai November 2012. Data tersebut menjadi peubah respon pada penelitian ini yang dipaparkan pada Tabel 1. Tabel 1 Klasifikasi kinerja TSR berdasarkan produksi penjualan produk asuransi No 1 2 3 4
Rata-rata produksi atau penjualan produk asuransi (per bulan) < Rp 9.400.000 Rp 9.400.000 - Rp 43.999.999 Rp 44.000.000 - Rp 85.400.000 > Rp 85.400.000
Kriteria kinerja TSR low performance (kinerja rendah) middle performance (kinerja cukup) top performance (kinerja tinggi) best performance (kinerja sangat tinggi)
Sensus Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sensus, namun terdapat beberapa kendala sehingga tidak semua TSR diteliti. a. Objek sensus Objek atau responden penelitian ini adalah TSR (telesales representatif) yaitu karyawan atau tenaga penjual produk asuransi di bidang telemarketing sebanyak 118 TSR. TSR tersebut terdiri dari 30 TSR yang belum memiliki AAJI (asosiasi asuransi jiwa Indonesia) dan 88 TSR yang sudah memiliki AAJI (asosiasi asuransi jiwa Indonesia). Instrumen pengumpulan data b. Instrumen pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner dengan tiga jenis pertanyaan yakni pertanyaan terbuka, tertutup dan gabungan. Pertanyaan terbuka adalah pertanyaan yang memberikan kebebasan penuh kepada responden untuk menjawab dan tidak memberikan satupun alternatif jawaban. Pertanyaan tertutup adalah pertanyaan yang semua alternatif jawaban responden sudah disediakan oleh peneliti sehingga responden dapat memilih alternatif jawaban yang dianggapnya sesuai. Pertanyaan gabungan adalah gabungan atau perpaduan antara pertanyaan terbuka dan pertanyaan tertutup. Tahapan pembuatan instrumen 1.
2.
Penetapan konstruksi Konstruksi diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian yaitu sebagai alat ukur dalam proses penerimaan calon TSR baru. Melalui alat ukut ini, diharapkan tim recruitment dapat menerima calon TSR yang memiliki kinerja kerja yang tinggi. Penetapan faktor-faktor Faktor-faktor diperoleh dari dugaan peneliti yang didapat dari hasil observasi lapang, hasil mystery shopping yang dilakukan peneliti sebagai
4
3.
calon TSR baru, referensi literatur, dan ide peneliti mengenai indikatorindikator yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja karyawan, seperti faktor demografi, motivasi, sikap kerja, kemampuan, dan pengetahuan. Susunan butir-butir pertanyaan (peubah-peubah) Butir-butir pertanyaan didapatkan dari kuesioner sebelumnya, hasil FGD (focus group discussion) dengan TSR pada program WMP (weight matrix performance), hasil mystery shopper peneliti sebagai calon TSR baru, dan ide-ide peneliti.
Bentuk instrumen Pertanyaan-pertanyaan atau peubah-peubah bebas pada kuesioner ini tersebar di lima bagian kuesioner, di antaranya : 1. Bagian 1, terdiri dari 27 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik nominal, ordinal, dan rasio. Bagian ini meliputi faktor karakteristik sosial demografi responden. 2. Bagian 2, terdiri dari 27 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini meliputi faktor sikap kerja responden. 3. Bagian 3, terdiri dari 10 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini meliputi faktor motivasi responden. 4. Bagian 4, terdiri dari 35 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini meliputi faktor kemampuan dan pengetahuan responden. 5. Bagian 5, terdiri dari 5 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini yang meliputi faktor hubungan dengan keluarga dan lingkungan tempat tinggal responden. Penyebaran instrumen Penyebaran kuesioner dilakukan sebanyak dua tahap, yaitu sebagai berikut: 1. Penyebaran kuesioner tahap pertama. Disebarkan ke 30 TSR yang belum memiliki AAJI. Tujuan penyebaran yaitu untuk mengukur instrumen pengumpulan data atau kuesioner melalui uji validitas dan reliabilitas kuesioner. 2. Penyebaran kuesioner tahap kedua. Disebarkan ke 88 TSR yang sudah memiliki AAJI. Tujuan penyebaran yaitu untuk melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kinerja TSR dan skor pada setiap faktor-faktor yang terbentuk melalui analisis korelasi, analisis faktor, teknik penskoran, dan penentuan batas skor atau cut off. Metode Analisis Data Analisis deskriptif Analisis deskriptif meliputi gambaran umum karakteristik TSR seperti jenis kelamin, pendidikan, pengalaman kerja, dan pengetahuan tentang asuransi yang mereka miliki yang disajikan dalam bentuk diagram batang. Uji kuesioner Uji coba kuesioner meliputi uji validitas dan reliabilitas. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan untuk memastikan instrumen tersebut merupakan alat ukur
5
yang akurat dan dapat dipercaya (Tavakol M dan Dennick R 2011). Pertanyaan dikatakan valid apabila pertanyaan yang diajukan sudah akurat dan sesuai dengan apa yang ingin kita ukur. Instrumen dikatakan reliabel apabila jawaban responden terhadap pertanyaan yang diajukan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Uji validitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan korelasi peringkat Spearman untuk setiap butir pernyataan karena karakteristik peubah atau item yang diuji adalah ordinal. Prosesnya yakni dengan mencari korelasi antara masing-masing pertanyaan dengan skor total, dengan rumus sebagai berikut : rs =1-
6 n
2 n i=1 di n2 -1
, di = R xi - R yi
(Walpole, Myers, Myers, dan Ye 2010)
dengan rs adalah koefisien korelasi peringkat Spearman, n adalah banyaknya pasangan data, xi adalah nilai peubah atau pertanyaan pada observasi ke i, yi adalah nilai total seluruh peubah pada observasi ke i, di adalah selisih antara peringkat bagi xi dan yi, R xi adalah nilai peringkat atau rank (dari terkecil ke terbesar) dari peubah x pada observasi ke i, R yi adalah nilai peringkat atau rank (dari terkecil ke terbesar) dari total seluruh peubah y pada observasi ke k. Pertanyaan dikatakan valid jika nilai |rs | > rs tabel (korelasi peringkat Spearman tabel (alfa, db = p-2)) dengan p adalah banyaknya peubah atau pertanyaan. Uji reliabilitas kuesioner pada penelitian ini menggunakan konsep korelasi Spearman Brown, yaitu
rtot =
2 rp 1 + rp
n
, rp = n
n j=0
n x 2i=0 i
n i=0 xi yj n x 2 i=0 i
n i=0 xi
n
n j=0 yj
n y 2j=0 j
n y j=0 j
2
(Stevent 2002)
dengan rtot adalah koefisien korelasi Spearman Brown reliabilitas seluruh peubah atau pertanyaan, rp adalah koefisien korelasi produk momen, n adalah banyaknya observasi, xi adalah nilai peubah atau pertanyaan pada observasi ke i, dan yj adalah nilai total seluruh peubah pada observasi ke j. Intrumen dikatakan reliabel jika nilai |rtot | > rp tabel (korelasi produk momen tabel) (alfa, db = p-2). Pengujian validitas dan reliabilitas ini hanya diuji pada kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5. Analisis hubungan antar peubah (korelasi atau asosiasi) Korelasi merupakan istilah analisis hubungan dua peubah berjenis numerik sedangkan asosiasi merupakan istilah teknik atau analisis hubungan dua peubah berjenis kategorik. Analisis hubungan (korelasi atau asosiasi) pada penelitian ini bertujuan untuk mengukur hubungan antara peubah-pebuah bebas yang ada pada kuesioner dengan kinerja kerja TSR. Metode asosiasi yang digunakan untuk menguji peubah-peubah yang berada pada kuesioner bagian 1 yang berjenis nominal adalah Cramer’s V. Metode korelasi yang digunakan untuk menguji peubah-peubah pada kuesioner bagian 1 yang berjenis ordinal dan rasio, bagian 2, bagian 3, bagian 4, dan bagian 5 akan diuji menggunakan korelasi Tau-b Kendall. Adapun rumus Cramer’s V dan Tau-b Kendall adalah sebagai berikut,
6
C=
χ2 n l-1
,
2
χ =
n (Oij-Eij) j=1 Eij
n i=1
2
,
Eij =
ni.× n.j ntotal
(Daniel 1990)
l adalah jumlah baris atau kolom (yang lebih kecil), Oij adalah banyaknya observasi baris ke i kolom ke j, Eij adalah nilai harapan baris ke i kolom ke j, n adalah banyaknya seluruh observasi, ni. adalah banyaknya observasi pada baris ke i, dan n.j adalah banyaknya observasi pada kolom ke j. Jika p-value Cramer’s V kurang dari alfa maka dapat disimpulkan ada hubungan yang nyata antar dua peubah yang diuji. C–D Tau-b = , C+D+TA C+D+TB r-1 k-1
C=
r
k
nij i=1 j=1 r-1
npq , p=i+1 q=j+1
k
r
D=
k-1
npq ,
nij i=1 j=2 r
p=i+1 q=1
k-1
TA =
k
nij i=1 j=1 r-1
k
TA =
nq r
nij i=1 j=1
,
q=j+1
np
(Agresti 2002)
p=i+1
dengan Tau-b adalah korelasi Tau-b Kendall, nij adalah jumlah observasi yang ada di baris i dan kolom j tertentu, r adalah banyaknya baris atau kategori pada peubah pertama dan k adalah banyaknya kolom atau kategori pada peubah kedua. Jika p-value Tau-b Kendall kurang dari alfa maka dapat disimpulkan ada hubungan yang nyata antar dua peubah yang diuji. Analisis faktor Analisis faktor bertujuan untuk mengetahui peubah laten atau peubah yang tidak bisa diukur secara langsung dengan cara mereduksi peubah-peubah bebas yang diuji menjadi faktor tanpa kehilangan informasi yang berarti (Gorsuch 1983). Pengelompokkan peubah didasarkan pada korelasi antar peubah menjadi beberapa faktor. Antar peubah dalam suatu faktor yang sama memiliki korelasi yang kuat sedangkan dalam faktor yang berbeda memiliki hubungan yang relatif lemah. Perhitungan analisis faktor ini diterapkan kepada masing-masing jenis kuesioner yaitu kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2. Adapun langkah-langkah analisis faktor adalah sebagai berikut :
7
1. Menentukan peubah yang akan dianalisis. 1) Peubah yang dianalisis dalam analisis faktor untuk kuesioner jenis 1 adalah semua peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%. 2) Peubah yang dianalisis dalam analisis faktor untuk kuesioner jenis 2 adalah semua peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5%. 2. Menguji asumsi analisis faktor. Analisis faktor mempunyai dua asumsi yang harus dipenuhi, di antaranya yaitu kecukupan data sampel dan korelasi antar peubah. a. Identifikasi kecukupan data. Kecukupan data atau sampel dapat diidentifikasi melalui nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO). Mengacu pada landasan teori bahwa sekelompok data dikatakan memenuhi asumsi kecukupan data jika nilai KMO lebih besar daripada 0.5. Adapun hipotesis, statistika uji dan daerah penolakan H0 pada uji KMO adalah sebagai berikut: Hipotesis: H0 : Jumlah data cukup untuk difaktorkan. H1 : Jumlah data tidak cukup untuk difaktorkan. Statistik uji: KMO = i
2 i ≠j rij 2 2 ≠j rij + i ≠j aij
(Hair, Black, Babin, dan Anderson, 2010)
keterangan : rij : koefisien korelasi antara peubah i dan j aij : koefisien korelasi parsial antara peubah i dan j i : 1, 2, 3, ..., p dan j = 1, 2, ..., p Jika nilai KMO lebih besar dari 0,5 maka terima H0, sehingga dapat disimpulkan jumlah data telah cukup difaktorkan. b. Identifikasi korelasi antar peubah. Prinsip utama analisis faktor adalah korelasi. Oleh karena itu, pengujian analisis faktor mengharuskan adanya korelasi atau hubungan yang nyata antar peubah. Salah satu cara untuk mengetahui ada atau tidak ada hubungan antar peubah dalam kasus multivariat adalah Uji Bartlett. Jika peubah-peubah saling bebas atau tidak memiliki hubungan maka matriks korelasi antar peubah sama dengan matriks identitas. Adapun hipotesis, statistika uji dan daerah penolakan H0 pada uji Bartlett adalah sebagai berikut: Hipotesis : H0 : Matriks korelasi merupakan matriks identitas H1 : Matriks korelasi bukan merupakan matriks identitas Statistik uji : χ2 = - n-1 -
2 p+5 6
In R
(Morrison, 2005)
8
keterangan : p : banyaknya peubah n : banyaknya data R : matriks korelasi antar peubah Daerah penolakan H0 : Tolak H0, jika χ2 > χ2 tabel (alfa,
p p-1 2
)
Jika tolak H0 maka peubah-peubah saling berkorelasi, hal ini berarti terdapat hubungan antar peubah. 3. Mengindentifikasi struktur model. Model faktor dengan p peubah bebas dan m faktor : x1 - µ1 = l11 F1 + l12 F2+ ⋯ + l1m Fm + ɛ1 x2 - µ2 = l21 F1 + l22 F2+ ⋯ + l2m Fm + ɛ2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ xp - µp = lp1 F1 + lp2 F2+ ⋯ + lpm Fm + ɛp Bentuk matriks : (Xp×1 - µp×1) = Lp×m Fm×1 + ɛ p×1
;
p>m,
dengan X adalah vektor peubah bebas, µ adalah vektor konstanta (rata-rata peubah bebas), F adalah vektor faktor bersama (common factor), ɛ adalah vektor faktor khusus (specific faktor), dan L adalah matriks konstanta faktor loading. Adapun asumsi model faktor adalah sebagai berikut : 1) E (F) = 0 2) E (ɛ) = 0 3) Cof (F, ɛ) = 0 ; F dan ɛ saling bebas 4) Var (F) = Δ (matriks simetri dan definit positif) Ψ1 0 … 0 Ψ2 … 0 5) Var (ɛ) = Ψ = 0 ⋱ ⋮ , dimana Ψi > 0 ⋮ ⋮ 0 0 … Ψp 4. Menduga model faktor menggunakan analisis komponen utama dan menentukan banyaknya faktor yang terbentuk berdasarkan nilai akar ciri. Keputusan penentuan banyaknya faktor yang terbentuk didasarkan pada nilai akar ciri dari matriks korelasi antar peubah. Nilai akar ciri yang diambil adalah nilai akar ciri yang lebih besar dari satu. Metode pendugaan model faktor pada penelitian ini menggunakan analisis komponen utama dengan matriks korelasi (Mattjik dan Sumertajaya 2011). Analisis komponen utama merupakan metode yang membentuk kombinasi linear dari peubah yang diuji, dengan komponen pertama adalah kombinasi yang menjelaskan jumlah ragam yang paling besar, selanjutnya komponen utama yang kedua menjelaskan jumlah ragam yang paling besar kedua dan seterusnya. Antar komponen utama tidak memiliki hubungan atau saling bebas. Keragaman total pada
9
sebuah peubah dalam model faktor terbagi menjadi tiga (Gorsuch 1983 ; Santoso 2012), di antaranya : 1) Ragam faktor bersama (common factors) yaitu ragam yang disumbangkan oleh faktor loading dalam analisis. Faktor loading adalah besar korelasi antara peubah dengan faktor tertentu. 2) Ragam faktor khusus (specific factors) yaitu ragam yang berkaitan dengan peubah tertentu saja, masih berkaitan secara unik dengan peubah tertentu. 3) Ragam galat yaitu ragam yang tidak dapat dijelaskan dalam proses korelasi. Jelas ini muncul karena proses pengambilan data yang salah, pengukuran peubah yang tidak tepat dan sebagainya. Rp×p = L p×p L’ p×p + Ψ p×p atau Rp×p = Г p×p Λ p×p Г’ p×p Rp×p = Гp×p Λ1/2 Λ1/2 Г’p×p p×p p×p L’ p×p
L p×p
(Mattjik dan Sumertajaya 2011) Jadi, 1/2 dugaan faktor loading : 𝐋 p×p = Гp×p 𝚲p×p =
λ1 Г1 ⋮ λ2 Г2 ⋮… ⋮ λp Г3
1- h21 0 dugaan ragam khusus : Ψ p×p = Rp×p - L p×p L’ p×p = ⋮ ’0
0 1- h22 ⋮ 0
… … ⋱ …
0 0 ⋮ 1- h2p
p×p
hi2 = li12 + li22 +…+ lim2 Keterangan : -
-
r11 r21 R yaitu Matriks Korelasi: Rp×p = ⋮ rp1
r12 r22 ⋮ rp2
… … ⋱ …
r1p r2p ⋮ rpp
Metode korelasi yang digunakan pada matriks korelasi yaitu korelasi Taub Kendall. λ1 0 … 0 λ2 … 0 Λ yaitu matriks diagonal akar ciri: Λ p×p = 0 , ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 0 0 … λp dengan λ1 , λ2 ,…, λp diperoleh dari : |R – λI| = 0.
-
Г yaitu matriks vektor ciri otonormal: Г p×p = (Г𝟏 ⋮ Г𝟐 ⋮ … ⋮ Г𝐩 ) Гi =
ti ti ' ti
, dengan vektor ciri ti diperoleh dari : R ti = λi ti.
10
Komunalitas (hi2) adalah jumlah keragaman dari peubah asal yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada atau komunalitas peubah asal ke i yang dapat dijelaskan oleh faktor umum (F) dan sisanya yang tidak dapat dijelaskan oleh faktor khusus (ɛ). - lij adalah faktor loading pada peubah ke i dan faktor ke m yang dapat diperoleh pada komponen baris ke i dan kolom ke j pada matriks faktor loading L. 5. Menguji kebaikan suai model. Salah satu ukuran untuk menilai kebaikan suai adalah menggunakan RMS_overall yaitu akar kuadrat tengah dari seluruh unsur non diagonal matriks Res, yang dapat dirumuskan sebagai berikut : -
RMS_overall =
1 p p-1
p i=1
p 2 j≠1 resij
Resp×p = Rp×p – (L p×p L’ p×p +Ψ p×p)
, (Mattjik dan Sumertajaya 2011)
Res adalah matriks sisaan atau residual, resij adalah unsur matriks sisaan atau residual baris ke i dan kolom ke j, dan p adalah banyaknya peubah. Model faktor yang terbaik adalah model faktor dengan banyaknya faktor bersama paling sedikit yang memiliki nilai RMS_overall kurang dari 0.05. 6. Interpretasi a. Menggelompokkan peubah ke faktor yang telah terbentuk. Penggelompokan peubah dilakukan dengan membandingkan nilai faktor loading secara mutlak diantara faktor-faktor yang terbentuk. Suatu peubah i masuk ke faktor j jika nilai mutlak faktor loading peubah i yang terbesar berada di faktor j. b. Merotasikan faktor loading menggunakan rotasi faktor. Jika informasi dari matriks loading belum dapat langsung diinterpretasikan karena masih ada peubah yang belum jelas penempatannya ke dalam faktor yang terbentuk maka dilakukan rotasi matriks faktor loading L. Metode rotasi faktor terbagi menjadi dua, yaitu rotasi ortogonal dan rotasi oblique. Rotasi ortogonal digunakan jika antar faktor tidak memiliki korelasi sedangkan rotasi oblique sebaliknya, jika antar faktor memiliki korelasi (Stevens 2002). Ada tiga macam metode dalam rotasi ortogonal yang popular yaitu varimax, quartimax, dan equamax sedangkan salah satu metode dalam rotasi oblique yaitu metode promax. Tabachnick dan Fiddell (2007) dalam jurnal Brown yang berjudul Some Experimental Result in the Correlation of Metal Abilities menyatakan bahwa metode rotasi oblique dilakukan diawal, kemudian lihat matriks korelasi faktor. Jika banyak nilai korelasi antar faktor lebih dari 0.32 maka metode rotasi yang tepat digunakan adalah rotasi oblique, karena sekitar 10% (atau lebih) terdapat tumpang tindih ragam antara faktor-faktor atau terdapat korelasi antar faktor. Sebaliknya, jika nilai korelasi antar faktor banyak yang kurang dari 0.32 maka metode rotasi yang tepat digunakan adalah rotasi ortogonal. Penentuan pemilihan jenis rotasi yang digunakan seperti varimax, quartimax, dan equamax salah
11
satunya dengan melihat diagonal matriks transformasi rotasi paling tinggi, karena mempunyai korelasi yang tinggi antara faktor sebelum dirotasi dengan faktor sesudah dirotasi (Santoso 2012). c. Memberi nama faktor-faktor yang terbentuk. Interpretasi faktor, khususnya memberi nama atas faktor yang terbentuk yang dianggap bisa mewakili peubah-peubah anggota faktor tersebut. Penskoran Penskoran atau pemberian skor (scoring) adalah proses pengubahan jawaban soal di dalam kuesioner menjadi nilai atau suatu tindakan kuantifikasi terhadap jawaban yang diberikan oleh testee dalam suatu tes. Penskoran ini dihitung pada setiap faktor atau bagian yang berada pada kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2 yang terdiri dari faktor karakteristik sosial demografi dan faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor. Konsep penskoran pada penelitian ini menggunakan teknik korelasi, yang dapat dirumuskan sebagai berikut : p
Skor faktor A=
Skor peubah bebas Xi i=1
Skor peubah bebas Xi = Bobot peubah Xi × Nilai kategori i dengan, - Bobot peubah Xi Proporsi korelasi peubah bebas Xi Bobot peubah Xi = Banyaknya kategori pada peubah Xi -1 Proporsi korelasi peubah bebas Xi =
-
riy p i=1 riy
riy adalah korelasi antara peubah bebas Xi dengan peubah respon y. p adalah banyaknya peubah bebas yang berada pada faktor A. Nilai kategori i Nilai kategori i = nilai kategori pada peubah bebas Xi - 1. Jika korelasi antara peubah bebas Xi dengan peubah respon y (riy) bernilai negatif, maka skor kategori Xi sebaliknya. Contoh skor kategori Xi pada faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor adalah sebagai berikut : a. Jika korelasi antara peubah bebas i dengan peubah respon (riy) positif : 1) Skor kategori Xi untuk jawaban 1 (sangat tidak setuju) : 1-1 = 0 2) Skor kategori Xi untuk jawaban 2 (tidak setuju) : 2-1 = 1 3) Skor kategori Xi untuk jawaban 3 (ragu-ragu) : 3-1 = 2 4) Skor kategori Xi untuk jawaban 4 (setuju) : 4-1 = 3 5) Skor kategori Xi untuk jawaban 5 (sangat setuju) : 5-1 = 4 b. Jika korelasi antara peubah bebas i dengan peubah respon (riy) negatif : 1) Skor kategori Xi untuk jawaban 1 (sangat tidak setuju) : 5-1 = 4 2) Skor kategori Xi untuk jawaban 2 (tidak setuju) : 4-1 = 3 3) Skor kategori Xi untuk jawaban 3 (ragu-ragu) : 3-1 = 2 4) Skor kategori Xi untuk jawaban 4 (setuju) : 2-1 = 1 5) Skor kategori Xi untuk jawaban 5 (sangat setuju) : 1-1 = 0
12
Penentuan batas skor (cut off) Batas skor atau cut off faktor digunakan sebagai acuan keputusan tim recruitment untuk menolak atau menerima calon TSR dalam proses penerimaan TSR. Batas skor atau cut off faktor dihitung pada setiap faktor atau bagian yang ada pada kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2. Batas skor atau cut off yang digunakan untuk setiap faktor berbeda-beda tergantung nilai persentase tingkat kesesuaian keputusan dan persentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR yang memiliki kinerja yang tinggi dan sangat tinggi (top dan best), karena menurut peneliti lebih besar resiko menolak kinerja kerja yang berkualitas (tinggi dan sangat tinggi) dibandingkan dengan menerima kinerja kerja yang kurang berkualitas (rendah dan sedang). Skor faktor
Klasifikasi skor berdasarkan peubah respon (kinerja TSR)
Penentuan skor cut off faktor yang digunakan
Tingkat kesesuaian keputusan
skor cut off cara 1 – cara 11 Perbandingan skor faktor dengan cut off cara 1 - cara 11
Gambar 2 Proses penentuan batas skor atau cut off faktor Langkah-langkah penentuan batas skor atau cut off adalah sebagai berikut : 1. Klasifikasi skor faktor berdasarkan peubah respon (kinerja kerja TSR). Sebanyak 88 TSR yang sudah memiliki AAJI dicari skor faktornya kemudian disesuaikan dengan kinerja kerjanya (low, middle, top, dan best performance). 2. Penentuan skor cut off faktor. Terdapat sebelas macam cara dalam penentuan cut off, di antaranya : Cut off 1 : rata-rata dari skor faktor TSR low performance. Cut off 2 : rata-rata dari skor faktor TSR middle performance. Cut off 3 : rata-rata dari skor faktor TSR top performance. Cut off 4 : rata-rata dari skor faktor TSR low dan middle performance. Cut off 5 : rata-rata dari skor faktor TSR middle dan top performance. Cut off 6 : kuantil 1 dari seluruh skor faktor low sampai best performance. Cut off 7 : kuantil 2 dari seluruh skor faktor low sampai best performance. Cut off 8 : kuantil 3 dari seluruh skor faktor low sampai best performance. Cut off 9 : kuantil 4 dari seluruh skor faktor low sampai best performance. Cut off 10 : skor faktor maksimum dari skor faktor TSR middle performance. Cut off 11 : skor faktor minimum dari skor faktor TSR top performance. 3. Penentuan nilai cut off yang digunakan dan mencari keakuratan kuesioner. Cut off yang digunakan dalam penelitian ini yaitu cut off yang menghasilkan jumlah tingkat kesesuaian keputusan yang tinggi. Tingkat kesesuaian keputusan adalah kesesuaian dari keputusan diterima atau ditolaknya TSR berdasarkan skor cut off dengan karakteristik kinerjanya.
13
Tabel 2 Nilai kesesuaian keputusan berdasarkan cut off dan karakteristik kinerja kerja Nilai kesesuaian keputusan 1 1 0 0
Keputusan berdasarkan cut off : skor faktor ≥ cut off : skor faktor < cut off : skor faktor ≥ cut off : skor faktor < cut off
Terima Tolak Terima Tolak
Karakteristik kinerja kerja top dan best performance low dan middle performance low dan middle performance top dan best performance
HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dan Pembahasan Gambaran umum karakteristik responden Diagram batang pada Gambar 3 menunjukan TSR yang bekerja pada perusahaan ini didominasi oleh TSR perempuan, asal daerah Jabodetabek, pendidikan terakhir adalah lulusan SMK, dan TSR tersebut memiliki pengalaman kerja sebelum mereka bekerja pada perusahaan ini. 100% 80% 60% 40% 20% 0%
Pendidikan 36.40%
SMA
47.70%
SMK
SMA
SMK
10.20%
5.70%
D3
S1
D3
100% 80% 60% 40% 20% 0%
Jenis Kelamin 59.10% 40.90%
Perempuan
S1
Perempuan
63.60% 36.40%
Tidak
Ya Tidak
Ya
Laki-laki
Asal Daerah
Pengalaman Kerja 100% 80% 60% 40% 20% 0%
Laki-laki
100% 80% 60% 40% 20% 0%
59.10% 22.70%
Jabodetabek
18.20%
Luar Luar Jabodetabek, Jabodetabek namun masih di dalam pulau Jawa
Jabodetabek Luar Jabodetabek, namun masih di dalam pulau Jawa Luar Jabodetabek
Gambar 3 Gambaran umum karakteristik responden
14
Validitas pertanyaan dan reliabilitas kuesioner Seluruh peubah bebas atau pertanyaan valid, kecuali pertanyaan Q2.13 yaitu leadership dan Q2.22 yaitu riang gembira karena koefisien korelasi |rs| < rs tabel (0.05 ; 75) = 0.079 (Lampiran 1). Kedua pertanyaan tersebut akan diperbaiki struktur katanya, Q2.13 menjadi memiliki jiwa kepemimpinan dan Q2.22 menjadi ceria atau gembira. Tabel 3 menunjukan kuesioner reliabel, karena koefisien Spearman Brown (0.952) lebih besar sama dengan rp tabel (0.227). Tabel 3 Reliabilitas kuesioner Banyaknya peubah (p) 77
Cronbach's Alpha 0.908
Spearman Brown (rtot ) 0.952
rp tabel = rp (0.05 ; 75) 0.227
Peubah-peubah pada kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik sosial demografi yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja Jika menggunakan alfa 20% terdapat dua peubah bebas berjenis nominal yang berada pada kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik sosial demografi yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR, karena p-value hasil asosiasi Cramer’s V dua peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 20% atau 0.2. Dua peubah tersebut adalah status kepemilikan rumah dan jenis kelamin. Jika menggunakan alfa 5% hanya ada satu peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja, karena p-value hasil asosiasi Cramer’s V peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 5% atau 0.05. Peubah tersebut adalah status kepemilikan rumah (Lampiran 2). Jika menggunakan alfa 20% terdapat sebelas peubah bebas berjenis ordinal dan rasio yang berapa pada kuesioner 1 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR, karena p-value hasil korelasi Tau-b Kendall sebelas peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 20% atau 0.2. Sebelas peubah tersebut adalah penggeluaran per bulan, jumlah tanggungan per bulan, banyak jenis organisasi yang pernah diikuti, pengalaman kerja, usia, status pernikahan, pengalaman kerja di bidang marketing, urutan anak ke dan dari bersaudara, pendidikan, pengetahuan tentang asuransi yang diketahui, dan sedang mengikuti perkuliahan. Jika menggunakan alfa 5% hanya lima peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR, karena p-value hasil asosiasi Cramer’s V lima peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 5% atau 0.05. Lima peubah tersebut adalah penggeluaran per bulan, jumlah tanggungan per bulan, banyak jenis organisasi yang pernah diikuti, pengalaman kerja, dan usia (Lampiran 3). Peubah-peubah pada kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja Jika menggunakan alfa 20% terdapat dua puluh peubah bebas yang berada pada kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja, karena p-value hasil korelasi Tau-b Kendall dua puluh peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 20% atau 0.2. Tujuh belas dari dua puluh peubah tersebut memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja sedangkan tiga peubah sisanya memiliki hubungan negatif dengan kinerja kerja. Tujuh belas peubah yang
15
memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja tersebut adalah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), Q2.5 (rajin), Q2.14 (optimis), Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya), Q2.10 (sabar atau tabah), Q3.7 (pekerjaan ini memberikan peluang berkembang), Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi), Q4.15 (percaya diri yang tinggi), Q4.31 (pendengaran yang baik), Q2.18 (instropeksi diri), Q2.11 (disiplin), Q2.4 (tegas), dan Q5.5 (peran orang tua). Tiga peubah yang memiliki hubungan negatif tersebut adalah Q4.35 (tekanan dari atasan), Q4.23 (moody) dan Q4.21 (situasi lingkungan) (Lampiran 4). Jika menggunakan alfa 5% terdapat tujuh peubah bebas yang berada pada kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja, karena pvalue hasil korelasi Tau-b Kendall tujuh peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 5% atau 0.05. Enam dari tujuh peubah tersebut memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja sedangkan satu peubah sisanya memiliki hubungan negatif dengan kinerja kerja. Enam peubah yang memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja tersebut adalah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), dan Q2.5 (rajin). Satu peubah yang memiliki hubungan negatif dengan kinerja kerja tersebut adalah Q4.35 (tekanan dari atasan) (Lampiran 4). Faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 1 Peubah yang dianalisis pada analisis faktor ini yaitu dua puluh peubah bebas yang berada pada bagian kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan secara nyata dengan kinerja kerja yang telah diuji melalui analisis korelasi Tau-b Kendall menggunakan alfa 20%. Dua puluh peubah tersebut adalah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), Q2.5 (rajin), Q2.14 (optimis), Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya), Q2.10 (sabar atau tabah), Q3.7 (pekerjaan ini memberikan peluang berkembang), Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi), Q4.15 (memiliki percaya diri yang tinggi), Q4.31 (memiliki pendengaran yang baik), Q2.18 (instropeksi diri), Q2.11 (disiplin), Q2.4 (tegas), Q5.5 (peran orang tua), Q4.35 (tekanan dari atasan), Q4.23 (moody), dan Q4.21 (situasi lingkungan). Asumsi kecukupan data telah terpenuhi, karena nilai KMO sebesar 0.616 yang lebih besar dari 0.5 dan asumsi antar peubah saling berkorelasi telah terpenuhi, karena p-value uji Bartlett adalah 0.000 kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 0.05. Berdasarkan nilai akar ciri, jumlah faktor yang terbentuk pada kuesioner jenis 1 sebanyak tujuh faktor, karena nilai akar ciri pada komponen kedelapan kurang dari satu. Total ketujuh faktor tersebut dapat menjelaskan 59.57% dari keragaman dua puluh peubah bebas asal (Lampiran 5). Adapun model faktor dengan menggunakan tujuh faktor berdasarkna faktor loading dan ragam spesifik adalah sebagai berikut (Lampiran 6) : X1 - µ1 = 0.431 F1 + -0.138 F2 + ⋯ + -0.312 F7 + 0.462 X2 - µ2 = 0.413 F1 + -0.253 F2 + ⋯ + 0.068 F7 + 0.287 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0.601 X20 - µ20 = 0.157 F1 + 0.259 F2 + ⋯ + -0.032 F7 + 0.525
16
Nilai RMSE_overall model tersebut sebesar 0.077, nilai tersebut masih relatif kecil. Hal ini menunjukkan model faktor dengan tujuh faktor sudah cukup baik. Matriks faktor loading yang dihasilkan menunjukkan proses rotasi sebaiknya dilakukan. Hal tersebut dikarenakan terdapat kesulitan dalam interpretasi faktor yang memuat peubah-peubah yang diteliti, khususnya pada faktor 1. Pada faktor 1, peubah Q2.4 (tegas) dan Q2.10 (sabar/tabah) jika digabungkan dengan Q4.12 (skill penjualan), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), dan Q4.18 (kemampuan komunikasi) akan sulit diinterpretasikan dalam penamaan faktornya. Proses rotasi yang pertama kali digunakan pada penelitian ini yaitu metode rotasi promax. Hasil matriks korelasi faktor yang dapat di lihat pada Lampiran 7 menyatakan bahwa nilai korelasi antar masing-masing faktor kurang dari 0.32 sehingga disimpulkan tidak ada korelasi antar faktor. Hal tersebut menyatakan bahwa metode rotasi yang tepat digunakan dalam penelitian ini adalah rotasi ortogonal. Diagonal matriks tranformasi rotasi yang dihasilkan untuk setiap metode ortogonal yaitu varimax, equamax dan quartimax yang dapat di lihat pada Lampiran 8, 9, dan 10 relatif sama sehingga semua metode rotasi ortogonal baik varimax, equamax atau quartimax dapat digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengelompokkan peubah-peubah berdasarkan faktor loading hasil rotasi varimax, equamax, dan quartimax ke dalam faktor yang terbentuk berdasarkan matriks faktor loading yang dapat dilihat pada Lampiran 11, 12 dan 13 mendukung pernyataan bahwa semua metode ortogonal tersebut dapat digunakan. Hal ini dikarenakan ketiga rotasi tersebut menghasilkan tujuh faktor yang memuat peubah-peubah yang sama, yang dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 1 Faktor Faktor 1
Faktor 2
Penamaan faktor Kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales Keterbukaan
Faktor 3
Motivasi
Faktor 4
Ketekunan
Faktor 5 Faktor 6
Fisik (pendengaran) Ketegasan
Faktor 7
Optimisme
Komponen Peubah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), dan Q4.18 (kemampuan komunikasi). Q2.22 (riang gembira), Q4.23 (moody), Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya), dan Q4.21 (situasi lingkungan). Q3.7 (pekerjaan ini memberikan peluang berkembang), Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi) dan Q5.5 (peran orang tua). Q2.5 (rajin), Q2.10 (sabar atau tabah) dan Q2.18 (instropeksi diri). Q4.31 (memiliki pendengaran yang baik). Q4.35 (tekanan dari atasan), Q2.11 (disiplin) dan Q2.4 (tegas). Q2.14 (optimis) dan Q4.15 (memiliki percaya diri yang tinggi).
17
Faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 2 Peubah yang dianalisis yaitu tujuh peubah bebas yang berada pada bagian kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan secara nyata dengan kinerja kerja yang telah diuji melalui analisis korelasi Tau-b Kendall menggunakan alfa 5%. Tujuh peubah tersebut adalah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), Q2.5 (rajin), dan Q4.35 (tekanan dari atasan). Asumsi kecukupan data telah terpenuhi, karena nilai KMO sebesar 0.706 yang lebih besar dari 0.5 dan asumsi antar peubah saling berkorelasi telah terpenuhi, karena p-value uji Bartlett adalah 0.000 kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 0.05. Berdasarkan nilai akar ciri, jumlah faktor yang terbentuk pada kuesioner jenis 2 sebanyak dua faktor, karena nilai akar ciri pada komponen ketiga kurang dari satu. Total kedua faktor tersebut dapat menjelaskan 49.63% dari keragaman tujuh peubah bebas asal (Lampiran 14). Adapun model faktor dengan menggunakan tujuh faktor berdasarkna faktor loading dan ragam spesifik adalah sebagai berikut (Lampiran 15) : X1 X2 ⋮ X7
- µ1 - µ2 ⋮ ⋮ - µ7
= = ⋮ =
0.481 0.157 ⋮ 0.011
F1 F1 ⋮ F1
+ + ⋮ +
0.100 0.838 ⋮ 0.376
F2 F2 ⋮ F2
Nilai RMSE_overall model tersebut sebesar 0.149, nilai tersebut masih relatif kecil. Hal ini menunjukkan model faktor dengan dua faktor cukup baik. Faktor loading yang dihasilkan sudah mudah untuk diinterpretasikan sehingga proses rotasi faktor tidak perlu dilakukan. Faktor-faktor yang terbentuk beserta anggota peubah disetiap faktornya adalah sebagai berikut : Tabel 5 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 2 Faktor Faktor 1
Faktor 2
Penamaan faktor
Komponen Peubah
Kemampuan komunikasi Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan keahlian di bidang dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di sales bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi) dan Q2.5 (rajin). Keterbukaan Q2.22 (riang gembira) dan Q4.35 (tekanan dari atasan).
Skor faktor-faktor atau bagian-bagian kuesioner Skor peubah-peubah faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2 dapat dilihat pada Lampiran 16 dan 18. Skor peubahpeubah yang berada pada faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor pada kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2 dapat dilihat pada Lampiran 17 dan 19.
18
Skor cut off faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 1 a.
Skor cut off total keseluruhan bagian kuesioner Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off total keseluruhan bagian kuesioner jenis 2 adalah cut off 5 dengan skor cut off sama dengan 0.637. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 5 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 70% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 5 (Lampiran 20). b. Skor cut off tiap-tiap bagian kuesioner 1. Skor cut off faktor atau bagian karakteristik sosial demografi Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 7 atau 11 dengan skor cut off sama dengan 0.389. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 7 atau 11 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 66% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 100% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 7 atau 11 (Lampiran 21). 2. Skor cut off faktor atau bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 7 atau 8 dengan skor cut off sama dengan 0.750. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 7 atau 8 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 63% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 7 atau 8 (Lampiran 22). 3. Skor cut off faktor atau bagian keterbukaan Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 3 dengan skor cut off sama dengan 0.539. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 3 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 73% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 57% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 3 (Lampiran 23). 4. Skor cut off faktor atau bagian motivasi Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor motivasi pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 2 dengan skor cut off sama dengan 0.767. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 2 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 67% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 43% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 2 (Lampiran 24).
19
5.
6.
7.
8.
Skor cut off faktor atau bagian ketekunan Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor ketekunan pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 3 dengan skor cut off sama dengan 0.779. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 3 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 75% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 50% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 3 (Lampiran 25). Skor cut off faktor atau bagian fisik (pendengaran) Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor faktor fisik pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 9 atau 10 dengan skor cut off sama dengan 1.000. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off tersebut memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan tertinggi dibandingkan dengan cut off lainnya yaitu sebesar 77% (Lampiran 26). Skor cut off faktor atau bagian ketegasan Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor ketegasan pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 5 dengan skor cut off sama dengan 0.505. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 5 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 72% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 64% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 5 (Lampiran 27). Skor cut off faktor atau bagian optimisme Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor faktor optimisme pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 9 atau 10 dengan skor cut off sama dengan 1.000. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off tersebut memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan tertinggi dibandingkan dengan jenis cut off lainnya yaitu sebesar 84% (Lampiran 28).
Skor cut off faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 2 a.
Skor cut off total keseluruhan bagian kuesioner Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off total keseluruhan bagian kuesioner jenis 2 adalah cut off 8 dengan skor cut off sama dengan 0.594. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 8 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 89% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 8 (Lampiran 29). b. Skor cut off tiap-tiap bagian kuesioner 1. Skor cut off faktor atau bagian karakteristik sosial demografi Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 2 adalah cut off 11 dengan skor cut off sama dengan 0.464. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 11 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 83% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 100% dibandingkan jenis
20
2.
3.
cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 11 (Lampiran 30). Skor cut off faktor atau bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 2 adalah cut off 7 atau 8 dengan skor cut off sama dengan 0.750. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 7 atau 8 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 64% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 7 atau 8 (Lampiran 31). Skor cut off faktor atau bagian keterbukaan Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 2 adalah cut off 3 dengan skor cut off sama dengan 0.503. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 3 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 81% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 21% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 3 (Lampiran 32). SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Berdasarkan hasil analisis, kuesioner jenis 1 yang terbentuk terdiri dari delapan bagian dengan jumlah pertanyaan sebanyak 33 pertanyaan. Delapan bagian tersebut di antaranya bagian pertama mengenai karakteristik sosial demografi, bagian kedua mengenai kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales, bagian ketiga mengenai keterbukaan, bagian keempat mengenai motivasi, bagian kelima mengenai ketekunan, bagian keenam mengenai fisik (pendengaran), bagian ketujuh mengenai ketegasan, dan bagian kedelapan mengenai optimisme. Kuesioner jenis 2 yang terbentuk terdiri dari tiga bagian dengan jumlah pertanyaan sebanyak 13 pertanyaan. Tiga bagian tersebut di antaranya bagian pertama mengenai karakteristik sosial demografi, bagian kedua mengenai kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales dan bagian ketiga mengenai keterbukaan. Apabila menggunakan kuesioner jenis 1, tim recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.637 atau persyaratan skor pada bagian kuesioner 1 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya skor bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.389, skor bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750, skor bagian keterbukaan ≥ 0.539, skor bagian motivasi ≥ 0.767, skor bagian ketekunan ≥ 0.779, skor bagian fisik (pendengaran) = 1.000, skor bagian ketegasan ≥ 0.505, atau skor bagian optimisme = 1.000. Apabila menggunakan kuesioner jenis 2, tim recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.594 atau
21
persyaratan skor pada bagian kuesioner 2 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.464, skor bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750 atau skor bagian keterbukaan ≥ 0.503. Saran Pihak manajemen perusahaan selanjutnya melakukan penelitian lanjut atau observasi lapang untuk mengetahui karakteristik TSR yang berada pada manajeman A dan manajemen B, sehingga skor yang dihasilkan dalam penelitian ini dapat menjadi suatu acuan atau rekomendasi kepada user dalam penempatan TSR baru ke manajemen A atau B. Jadi, perusahaan tidak hanya mendapatkan TSR yang memiliki kinerja yang tinggi tetapi perusahaan pun mendapatkan TSR yang memiliki peluang turnover yang rendah. DAFTAR PUSTAKA Agresti A. 2002. Categorical Data Analysis. Ed ke-2. New York (US): John Wiley and Sons. Brown, W. 1910. Some Experimental Result in the Correlation of Metal Abilities. Journal Of Psychology, 3, 296-322. Daniel W W. 1990. Applied Nonparametric Statistics. Ed ke-2. United State America (US): PWS-KENT Publishing Company. Douglas BC. 2000. The Causal Order of Job Satisfaction and Organizational Commitment in Models of employee Turnover. United State America (US): University of Massachussets, Boston, MA. Hair J F, Black W C, Babin B J, Anderson R.E. 2010. Multivariate Data Analysis. New Jersey (US): Upper saddle river. Gorsuch LR. 1983. Factor Analysis. Ed ke-2. London (GB): Lawrence Erlbaum Associates. Mattjik AA dan Sumertajaya IM. 2011. Sidik Peubah Ganda Menggunakan SAS. Bogor (ID): IPB Press. Morrison, D.F. 2005. Multivariate Statistical Methods Fourth Edition. United State America (US) : Thomson Learning, Inc. Santoso S. 2012. Aplikasi SPSS pada Statistik Multivariat. Jakarta (ID): PT Elex Media Komputindo. Stevens J P.2002. Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. Ed Ke-4. London (GB): Lawrence Erlbaum Associates. Tavakol M dan Dennick R. 2011. Making Sense of Cronbach’s Alpha. International Journal of Medical Education. 2011; 2:53-55. Walpole E R, Myers R H, Myers S L, and Ye K E. 2010. Probability & Statistics for Engineers & Scientist. Edisi ke-9. United State America (US): Prentice Hall. [Anonim]. 2012. Data Pendapatan Premi di Indonesia. [Internet]. [diunduh 2013 Maret 12]. Tersedia pada: www.aaji.or.id.
22
LAMPIRAN Lampiran 1 Validitas pertanyaan Pertanyaan / Peubah (Xi) Q2.1 Q2.2 Q2.3 Q2.4 Q2.5 Q2.6 Q2.7 Q2.8 Q2.9 Q2.10 Q2.11 Q2.12 Q2.13 Q2.14 Q2.15 Q2.16 Q2.17 Q2.18 Q2.19 Q2.20 Q2.21 Q2.22 Q2.23 Q2.24 Q2.25 Q2.26
Koefisien Korelasi (rs) -0.131 0.290 0.600 0.579 0.530 0.359 0.365 0.270 0.432 0.223 0.551 0.562 0.053 0.394 0.626 -0.357 0.615 0.310 0.593 0.517 0.722 -0.027 -0.315 0.368 -0.463 0.397
Pertanyaan Koefisien / Peubah Korelasi (Xi) (rs) Q2.27 0.388 Q3.1 0.417 Q3.2 0.675 Q3.3 0.575 Q3.4 0.574 Q3.5 0.182 Q3.6 0.378 Q3.7 0.310 Q3.8 0.484 Q3.9 0.595 Q3.10 0.413 Q4.1 0.483 Q4.2 0.614 Q4.3 0.592 Q4.4 0.206 Q4.5 0.523 Q4.6 0.338 Q4.7 0.262 Q4.8 0.501 Q4.9 0.468 Q4.10 0.458 Q4.11 0.239 Q4.12 0.418 Q4.13 0.373 Q4.14 0.342 Q4.15 0.409
Pertanyaan Koefisien / Peubah Korelasi (Xi) (rs) Q4.16 0.562 Q4.17 0.172 Q4.18 0.236 Q4.19 0.211 Q4.20 0.490 Q4.21 0.105 Q4.22 0.498 Q4.23 0.190 Q4.24 0.430 Q4.25 -0.219 Q4.26 0.309 Q4.27 0.511 Q4.28 0.495 Q4.29 0.266 Q4.30 0.402 Q4.31 0.531 Q4.32 0.101 Q4.33 0.371 Q4.34 0.126 Q4.35 0.381 Q5.1 0.238 Q5.2 0.471 Q5.3 0.600 Q5.4 0.553 Q5.5 0.187
23
Lampiran 2 Asosiasi Cramer’s V kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis nominal Pertanyaan / Peubah (Xi) Status kepemilikan rumah Pekerjaan orang tua Tempat tinggal Hobi Domisili Jenis kelamin Transportasi
Koefisien Cramer’s V (C) 0.697 0.414 0.385 0.361 0.346 0.257 0.249
p-value 0.000 0.794 0.428 0.587 0.684 0.102 0.447
Lampiran 3 Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis ordinal dan rasio Pertanyaan / Peubah (Xi) Pengeluaran per bulan Jumlah tanggungan per bulan Banyak jenis organisasi yang pernah diikuti Pengalaman kerja Usia Status pernikahan Pengalaman kerja di bidang marketing Anak ke…dari…bersaudara Pendidikan Pengetahuan tentang asuransi yang diketahui Sedang mengikuti perkuliahan Kepemilikan produk asuransi yang diketahui Asal daerah Penghasilan orang tua
Koefisien Tau-b Kendall 0.662 0.610 0.256 0.234 0.228 0.182 0.172 0.170 0.168 0.153 0.132 0.089 -0.075 0.028
p-value 0.000 0.000 0.010 0.023 0.026 0.073 0.094 0.057 0.084 0.136 0.197 0.388 0.444 0.756
24
Lampiran 4 Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5 Pertanyaan / Peubah (p) Q4.12 Q4.35 Q4.17 Q4.13 Q4.18 Q2.22 Q2.5 Q2.14 Q4.23 Q4.27 Q2.10 Q3.7 Q4.14 Q4.15 Q4.31 Q2.18 Q2.11 Q2.4 Q5.5 Q4.21 Q3.2 Q4.30 Q3.3 Q4.32 Q3.1 Q3.10 Q4.4 Q5.1 Q2.3 Q4.5 Q2.13 Q4.7 Q2.8 Q5.4 Q4.10 Q3.5 Q4.16 Q2.23 Q4.29
Koefisien Tau-b Kendall 0.349 -0.294 0.267 0.252 0.230 0.202 0.195 0.191 -0.187 0.186 0.181 0.178 0.174 0.172 0.165 0.162 0.150 0.142 0.139 -0.133 0.128 -0.118 -0.117 0.111 0.094 0.094 0.091 -0.091 0.090 0.090 0.089 -0.085 0.082 0.081 0.077 -0.074 -0.071 0.067 -0.065
p-value 0.000 0.003 0.007 0.011 0.021 0.040 0.049 0.055 0.059 0.061 0.065 0.070 0.078 0.070 0.097 0.094 0.132 0.157 0.160 0.179 0.207 0.225 0.214 0.264 0.357 0.342 0.360 0.345 0.369 0.360 0.372 0.395 0.404 0.417 0.436 0.434 0.486 0.474 0.491
Pertanyaan / Peubah (p) Q5.3 Q4.20 Q2.19 Q4.2 Q4.22 Q2.2 Q4.19 Q3.9 Q2.27 Q4.34 Q3.4 Q3.8 Q2.12 Q4.26 Q2.24 Q4.28 Q4.1 Q4.25 Q2.17 Q4.24 Q4.11 Q2.7 Q4.3 Q2.21 Q4.6 Q2.15 Q2.6 Q2.26 Q2.20 Q2.25 Q4.8 Q5.2 Q2.9 Q4.33 Q2.1 Q3.6 Q4.9 Q2.16
Koefisien Tau-b Kendall -0.065 0.063 0.060 0.056 -0.054 0.046 -0.045 -0.042 0.041 -0.038 0.037 0.036 -0.035 0.035 -0.033 0.033 -0.028 -0.026 0.025 0.025 0.022 0.019 -0.019 0.018 0.014 -0.013 0.012 0.011 0.010 -0.008 -0.008 -0.007 0.006 -0.005 0.004 0.004 0.004 0.000
p-value 0.524 0.506 0.542 0.576 0.587 0.642 0.645 0.672 0.680 0.692 0.709 0.718 0.726 0.726 0.743 0.734 0.786 0.785 0.805 0.795 0.826 0.849 0.847 0.858 0.886 0.895 0.902 0.915 0.922 0.936 0.934 0.941 0.952 0.959 0.970 0.967 0.971 1.000
25
Lampiran 5 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%
Komponen
Akar ciri
Proporsi akar ciri (%)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
3.130 2.260 1.510 1.410 1.300 1.190 1.120 0.990 0.900 0.870
15.640 11.310 7.570 7.060 6.480 5.930 5.590 4.940 4.480 4.370
Kumulatif Kumulatif Proporsi proporsi Akar proporsi Komponen akar ciri akar ciri ciri akar ciri (%) (%) (%) 15.640 11 0.790 3.960 77.330 26.950 12 0.710 3.570 80.900 34.520 13 0.690 3.430 84.320 41.580 14 0.640 3.210 87.540 48.060 15 0.540 2.720 90.260 53.980 16 0.500 2.510 92.760 59.570 17 0.450 2.270 95.030 64.520 18 0.380 1.880 96.910 69.000 19 0.330 1.650 98.560 73.360 20 0.290 1.440 100.000
Lampiran 6 Dugaan faktor loading dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20% Xi
Peubah / Pertanyaan
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20
Q2.4 Q2.5 Q2.10 Q2.11 Q2.14 Q2.18 Q2.22 Q3.7 Q4.12 Q4.13 Q4.14 Q4.15 Q4.17 Q4.18 Q4.21 Q4.23 Q4.27 Q4.31 Q4.35 Q5.5
Dugaan Faktor loading 1
2
3
4
5
6
7
0.431 0.413 0.429 0.141 0.370 0.361 0.304 0.459 0.596 0.501 0.351 0.203 0.749 0.623 0.131 -0.024 0.241 0.419 -0.046 0.157
-0.138 -0.253 -0.248 0.060 0.046 0.003 0.611 0.490 -0.086 -0.423 0.440 -0.097 -0.281 -0.103 0.543 0.604 0.540 0.019 -0.022 0.259
0.157 0.586 0.084 -0.346 -0.379 0.716 0.056 0.062 -0.170 -0.160 -0.143 0.125 -0.023 -0.192 0.188 0.122 0.061 -0.242 0.202 -0.276
0.419 -0.035 -0.069 0.542 0.004 -0.103 -0.041 -0.069 -0.263 0.022 -0.487 0.196 0.107 0.007 0.423 0.267 -0.001 0.115 -0.415 -0.358
0.084 0.193 -0.337 -0.181 0.446 -0.211 0.203 -0.340 -0.025 0.150 -0.145 -0.315 0.044 0.367 0.042 0.247 0.138 -0.272 0.425 -0.296
-0.170 -0.304 -0.168 -0.153 -0.379 -0.210 -0.068 0.110 0.180 0.273 -0.003 0.657 0.033 0.162 0.102 0.024 0.204 -0.056 0.309 -0.301
-0.312 0.068 0.002 0.108 0.146 0.106 0.195 -0.163 -0.222 -0.294 -0.018 0.223 -0.044 0.210 0.245 -0.177 -0.377 0.555 0.363 -0.032
Dugaan Ragam Khusus 0.462 0.287 0.601 0.495 0.353 0.247 0.445 0.386 0.457 0.36 0.404 0.314 0.343 0.359 0.402 0.455 0.444 0.368 0.377 0.525
26
Lampiran 7 Matriks korelasi faktor menggunakan pendekatan rotasi promax Faktor 1 2 3 4 5 6 7
1 1.000 0.104 0.300 0.098 0.265 0.069 0.066
2 1.000 0.066 0.170 0.174 -0.017 0.006
3
4
5
6
7
1.000 0.082 0.105 0.101 -0.064
1.000 -0.026 -0.028 -0.147
1.000 -0.056 0.137
1.000 -0.122
1.000
Lampiran 8 Matriks transformasi melalui pendekatan rotasi varimax Faktor 1 2 3 4 5 6 7
1 0.764 -0.336 -0.219 0.017 0.281 0.322 -0.270
2 0.198 0.815 0.203 0.350 0.318 0.160 -0.074
Matriks Transformasi 3 4 5 0.404 0.325 0.316 -0.148 0.445 0.034 0.800 -0.236 -0.295 -0.053 -0.631 0.290 -0.107 -0.457 -0.187 -0.390 -0.135 -0.072 0.097 -0.121 0.829
6 0.090 -0.020 -0.198 0.616 -0.472 -0.375 -0.458
7 0.027 0.033 -0.299 -0.112 0.585 -0.745 -0.011
6 0.105 -0.025 -0.210 0.623 -0.465 -0.373 -0.448
7 0.054 0.040 -0.317 -0.113 0.592 -0.729 -0.007
6 0.083 -0.018 -0.193 0.613 -0.476 -0.377 -0.459
7 -0.020 -0.031 0.292 0.110 -0.583 0.749 0.011
Lampiran 9 Matriks transformasi rotasi equamax Faktor 1 2 3 4 5 6 7
1 0.705 -0.338 -0.228 -0.003 0.295 0.376 -0.331
2 0.184 0.805 0.215 0.356 0.326 0.175 -0.092
Matriks Transformasi 3 4 5 0.445 0.331 0.384 -0.165 0.455 0.034 0.785 -0.226 -0.299 -0.051 -0.626 0.279 -0.083 -0.454 -0.165 -0.377 -0.122 -0.026 0.075 -0.140 0.810
Lampiran 10 Matriks transformasi rotasi quartimax Faktor 1 2 3 4 5 6 7
1 0.791 -0.335 -0.211 0.025 0.266 0.296 -0.243
2 0.205 0.820 0.198 0.347 0.313 0.155 -0.066
Matriks Transformasi 3 4 5 0.317 0.379 0.285 0.441 -0.138 0.035 -0.241 0.808 -0.289 -0.634 -0.056 0.292 -0.461 -0.118 -0.197 -0.143 -0.396 -0.087 -0.111 0.106 0.838
27
Lampiran 11 Faktor loading menggunakan pendekatan rotasi varimax Peubah / Pertanyaan Q2.4 Q2.5 Q2.10 Q2.11 Q2.14 Q2.18 Q2.22 Q3.7 Q4.12 Q4.13 Q4.14 Q4.15 Q4.17 Q4.18 Q4.21 Q4.23 Q4.27 Q4.31 Q4.35 Q5.5
1 0.402 0.209 0.242 0.044 0.314 -0.040 -0.004 0.155 0.628 0.770 0.106 0.227 0.708 0.652 -0.138 -0.118 0.195 0.124 0.042 -0.084
2 0.174 -0.010 -0.258 0.107 0.105 0.074 0.595 0.400 -0.041 -0.157 0.183 0.044 -0.025 0.130 0.666 0.702 0.604 -0.047 0.027 -0.079
Faktor loading 3 4 5 0.325 -0.200 -0.056 0.779 -0.150 -0.019 0.383 0.229 0.159 -0.168 -0.097 0.440 -0.046 0.057 0.296 0.838 0.127 0.016 0.103 0.277 0.218 0.144 0.556 0.045 0.043 0.375 -0.033 -0.015 -0.071 -0.094 0.004 0.720 0.040 -0.015 -0.102 0.278 0.298 0.037 0.218 0.031 -0.017 0.346 0.080 -0.089 0.315 -0.069 -0.031 -0.140 -0.064 0.260 -0.277 0.072 0.194 0.753 0.038 -0.090 0.004 -0.031 0.637 0.087
6 0.436 -0.103 0.205 0.507 -0.026 -0.043 -0.182 0.171 -0.026 0.060 -0.171 -0.084 0.131 -0.230 0.053 0.081 0.029 0.051 -0.782 0.110
7 0.092 0.170 -0.086 0.055 0.666 -0.160 0.184 -0.261 -0.053 -0.067 0.039 -0.733 0.007 0.162 -0.136 0.081 -0.060 -0.052 -0.001 0.187
Lampiran 12 Faktor loading menggunakan pendekatan rotasi equamax Peubah / Pertanyaan Q2.4 Q2.5 Q2.10 Q2.11 Q2.14 Q2.18 Q2.22 Q3.7 Q4.12 Q4.13 Q4.14 Q4.15 Q4.17 Q4.18 Q4.21 Q4.23 Q4.27 Q4.31 Q4.35 Q5.5
1 0.378 0.163 0.204 0.010 0.272 -0.085 -0.035 0.139 0.622 0.776 0.095 0.227 0.668 0.618 -0.165 -0.108 0.215 0.058 0.052 -0.103
2 0.177 -0.011 -0.266 0.097 0.091 0.070 0.582 0.391 -0.046 -0.152 0.168 0.047 -0.032 0.121 0.661 0.704 0.607 -0.069 0.029 -0.095
Faktor loading 3 4 5 0.351 -0.191 -0.032 0.791 -0.148 -0.004 0.393 0.227 0.173 -0.166 -0.101 0.432 -0.024 0.050 0.313 0.833 0.130 0.022 0.104 0.281 0.236 0.150 0.568 0.077 0.078 0.382 0.022 0.029 -0.064 -0.038 0.009 0.722 0.066 -0.011 -0.096 0.308 0.337 0.041 0.271 0.067 -0.017 0.401 0.071 -0.082 0.319 -0.071 -0.018 -0.135 -0.050 0.278 -0.241 0.073 0.182 0.762 0.038 -0.092 0.022 -0.036 0.631 0.082
6 0.441 -0.102 0.209 0.517 -0.012 -0.048 -0.178 0.170 -0.019 0.071 -0.171 -0.079 0.145 -0.212 0.057 0.078 0.027 0.065 -0.780 0.109
7 0.096 0.166 -0.082 0.061 0.681 -0.168 0.196 -0.248 -0.032 -0.049 0.053 -0.722 0.027 0.187 -0.131 0.084 -0.049 -0.038 0.004 0.191
28
Lampiran 13 Faktor loading menggunakan pendekatan rotasi quartimax Peubah / Pertanyaan Q2.4 Q2.5 Q2.10 Q2.11 Q2.14 Q2.18 Q2.22 Q3.7 Q4.12 Q4.13 Q4.14 Q4.15 Q4.17 Q4.18 Q4.21 Q4.23 Q4.27 Q4.31 Q4.35 Q5.5
1 0.413 0.231 0.263 0.058 0.328 -0.013 0.010 0.166 0.630 0.764 0.113 0.228 0.726 0.663 -0.125 -0.124 0.185 0.155 0.035 -0.073
2 0.172 -0.010 -0.254 0.110 0.111 0.077 0.600 0.406 -0.038 -0.159 0.191 0.044 -0.022 0.133 0.668 0.700 0.604 -0.037 0.026 -0.071
Faktor loading 3 4 5 -0.207 0.310 -0.069 -0.152 0.771 -0.025 0.229 0.375 0.152 -0.096 -0.172 0.440 0.058 -0.059 0.285 0.124 0.840 0.015 0.273 0.102 0.209 0.549 0.140 0.031 0.369 0.024 -0.058 -0.079 -0.040 -0.119 0.718 0.001 0.029 -0.106 -0.019 0.267 0.031 0.275 0.193 -0.021 0.010 0.321 -0.094 0.083 0.313 -0.038 -0.067 -0.143 0.249 -0.071 -0.292 0.198 0.068 0.747 -0.089 0.038 0.000 0.640 -0.028 0.087
6 0.432 -0.104 0.204 0.504 -0.031 -0.041 -0.183 0.171 -0.031 0.054 -0.172 -0.086 0.124 -0.238 0.053 0.082 0.028 0.048 -0.782 0.111
7 -0.092 -0.173 0.086 -0.054 -0.662 0.157 -0.180 0.265 0.059 0.072 -0.034 0.736 -0.003 -0.155 0.137 -0.081 0.064 0.056 0.002 -0.185
Lampiran 14 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5% Komponen 1 2 3 4 5 6 7
Akar ciri 2.312 1.162 0.994 0.888 0.641 0.559 0.444
Proporsi akar ciri (%) 33.030 16.602 14.202 12.679 9.153 7.988 6.345
Kumulatif proporsi akar ciri (%) 33.030 49.632 63.834 76.513 85.666 93.655 100.000
Lampiran 15 Dugaan faktor loading dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5% Xi 1 2 3 4 5 6 7
Peubah / Pertanyaan Q2.5 Q2.22 Q4.12 Q4.13 Q4.17 Q4.18 Q4.35
Dugaan Faktor loading 1 2 0.481 0.100 0.157 0.838 0.671 0.110 0.672 -0.430 0.800 -0.201 0.717 0.268 0.011 0.376
Dugaan Ragam Khusus 0.759 0.273 0.538 0.364 0.320 0.414 0.859
29
Lampiran 16 Skor peubah faktor karakteristik individu jenis kuesioner 1 No 1
2
3
4
5
6
Peubah / Pertanyaan
Skor peubah
Status rumah Milik Sendiri Milik Orang tua Kontrak Kost kakak/adik saudara keluarga besar
0.000 0.041 0.083 0.124 0.166 0.207 0.249
Pengeluaran Rp < 500.000,00 Rp 500.000,00-Rp 1.000.000,00 Rp 1.000.000,00-Rp 2.000.000,00 Rp 2.000.000,00-Rp 3.000.000,00 Rp 3.000.000,00-Rp 4.000.000,00 Rp 4.000.000,00-Rp 5.000.000,00 > Rp 5.000.000,00
0.000 0.039 0.079 0.118 0.158 0.197 0.236
Jumlah tanggungan Rp < 500.000,00 Rp 500.000,00-Rp 1.000.000,00 Rp 1.000.000,00-Rp 2.000.000,00 Rp 2.000.000,00-Rp 3.000.000,00 Rp 3.000.000,00-Rp 4.000.000,00 Rp 4.000.000,00-Rp 5.000.000,00 > Rp 5.000.000,00
0.000 0.036 0.073 0.109 0.145 0.181 0.218
Jenis kelamin Perempuan Laki-laki
0.000 0.015
Banyak jenis organisasi yang diikuti 0 1 2 3 >=4
0.000 0.015 0.030 0.046 0.061
Pengalaman kerja tidak Ya
0.000 0.014
No 7
8
9
10
11
12
13
Peubah / Pertanyaan
Skor peubah
Usia 18-24 tahun 25-34 tahun 35-44 tahun
0.000 0.014 0.027
Status pernikahan Belum menikah Sudah menikah Sudah , namun cerai
0.000 0.011 0.022
Pengalaman kerja di bidang marketing tidak ya
0.000 0.010
Anak ke... dari… 1-1 1-2 1-3 1->=4 2-2 2-3 2->=4 3-3 3->=4 >=4->=4
0.000 0.010 0.020 0.030 0.040 0.051 0.061 0.071 0.081 0.091
Pendidikan SMP SMA SMK D3 S1
0.000 0.010 0.020 0.030 0.040
Pengetahuan tentang asuransi tidak ya
0.000 0.009
Sedang mengikuti perkuliahan ya tidak
0.000 0.008
30
Lampiran 17 Skor peubah hasil analisis faktor jenis kuesioner 1 Jawaban Faktor
Pertanyaan atau Peubah
Kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales
Q4.12 (skill penjualan) Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa) Q4.13 (kemampuan di bidang sales) Q4.18 (kemampuan komunikasi)
Sangat Tidak Setuju 0.000 0.000
Tidak Setuju
RaguRagu
Setuju
Sangat Setuju
0.079 0.061
0.159 0.122
0.238 0.182
0.318 0.243
0.000
0.057
0.115
0.172
0.230
0.000
0.052
0.105
0.157
0.209
Q2.22 (riang gembira) Q4.23 (moody) Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya) Q4.21 (situasi lingkungan)
0.000 0.264 0.000
0.071 0.198 0.066
0.143 0.132 0.131
0.214 0.066 0.197
0.285 0.000 0.263
0.188
0.141
0.094
0.047
0.000
Q3.7
(pekerjaan ini memberikan peluang berkembang) Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi) Q5.5 (peran orang tua)
0.000
0.091
0.181
0.272
0.363
0.000
0.089
0.177
0.266
0.354
0.000
0.071
0.142
0.212
0.283
Ketekunan
Q2.5 (rajin) Q2.10 (sabar atau tabah) Q2.18 (instropeksi diri)
0.000 0.000 0.000
0.091 0.084 0.075
0.181 0.168 0.151
0.272 0.252 0.226
0.362 0.336 0.301
Fisik (pendengaran)
Q4.31 (memiliki pendengaran yang baik)
0.000
0.250
0.500
0.750
1.000
Ketegasan
Q4.35 (tekanan dari atasan) Q2.11 (disiplin) Q2.4 (tegas)
0.502
0.376
0.251
0.125
0.000
0.000 0.000
0.064 0.061
0.128 0.121
0.192 0.182
0.256 0.242
Q2.14 (optimis) Q4.15 (memiliki percaya diri yang tinggi)
0.000 0.000
0.132 0.118
0.263 0.237
0.395 0.355
0.526 0.474
Keterbukaan
Motivasi
Optimisme
31
Lampiran 18 Skor peubah faktor karakteristik individu jenis kuesioner 2 No 1
Peubah / Pertanyaan
Skor peubah
4
Status rumah Milik Sendiri Milik Orang tua Kontrak Kost kakak/adik saudara keluarga besar
No
0.000 0.043 0.086 0.130 0.173 0.216 0.259 5
2
3
Pengeluaran Rp < 500.000,00 Rp 500.000,00-Rp 1.000.000,00 Rp 1.000.000,00-Rp 2.000.000,00 Rp 2.000.000,00-Rp 3.000.000,00 Rp 3.000.000,00-Rp 4.000.000,00 Rp 4.000.000,00-Rp 5.000.000,00 > Rp 5.000.000,00
0.000 0.041 0.082 0.123 0.164 0.205 0.246
Jumlah tanggungan Rp < 500.000,00 Rp 500.000,00-Rp 1.000.000,00 Rp 1.000.000,00-Rp 2.000.000,00 Rp 2.000.000,00-Rp 3.000.000,00 Rp 3.000.000,00-Rp 4.000.000,00 Rp 4.000.000,00-Rp 5.000.000,00 > Rp 5.000.000,00
0.000 0.038 0.076 0.114 0.151 0.189 0.227
6
Peubah / Pertanyaan Banyak jenis organisasi yang diikuti 0 1 2 3 >=4
Skor peubah
0.000 0.024 0.048 0.071 0.095
Pengalaman kerja tidak ya
0.000 0.087
Usia 18-24 tahun 25-34 tahun 35-44 tahun
0.000 0.042 0.085
32
Lampiran 19 Skor peubah hasil analisis faktor jenis kuesioner 2 Jawaban Faktor
Pertanyaan atau Peubah
Kemampuan Q4.12 (skill komunikasi penjualan) dan keahlian Q4.17 (intonasi dan di bidang gaya bahasa) sales Q4.13 (kemampuan di bidang sales) Q4.18 (kemampuan komunikasi) Q2.5 (rajin) Keterbukaan Q4.35 (tekanan dari atasan) Q2.22 (riang gembira)
Sangat Tidak Setuju 0.000
Tidak RaguSetuju Setuju Ragu
Sangat Setuju
0.067
0.135
0.202
0.270
0.000
0.052
0.103
0.155
0.206
0.000
0.049
0.097
0.146
0.195
0.000
0.044
0.089
0.133
0.178
0.000
0.038
0.075
0.113
0.151
0.593
0.445
0.296
0.148
0.000
0.000
0.102
0.204
0.305
0.407
Lampiran 20 Skor cut off akhir keseluruhan bagian kuersioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
23% 67% 80% 60% 70% 39% 64% 80% 85% 84% 28%
100% 93% 43% 93% 93% 93% 93% 64% 7% 7% 100%
4.473 5.050 5.407 4.956 5.095 4.709 5.002 5.354 6.547 6.042 4.578
33
Lampiran 21 Skor cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
34% 60% 90% 57% 61% 41% 66% 84% 85% 88% 66%
100% 100% 57% 100% 100% 100% 100% 79% 7% 29% 100%
Skor cut off 0.247 0.364 0.515 0.345 0.383 0.268 0.389 0.470 0.809 0.567 0.389
Lampiran 22 Skor cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
42% 60% 77% 60% 61% 33% 63% 63% 83% 83% 33%
93% 93% 43% 93% 93% 100% 93% 93% 0% 0% 100%
0.642 0.712 0.792 0.701 0.722 0.632 0.750 0.750 1.000 1.000 0.632
34
Lampiran 23 Skor cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
25% 49% 73% 49% 52% 38% 52% 74% 83% 83% 34%
100% 93% 57% 93% 86% 93% 86% 50% 0% 0% 100%
0.452 0.518 0.539 0.507 0.520 0.477 0.524 0.566 0.727 0.727 0.458
Lampiran 24 Skor cut off faktor motivasi pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
36% 67% 43% 67% 67% 36% 44% 69% 80% 80% 18%
93% 43% 93% 43% 43% 93% 93% 36% 0% 0% 100%
0.678 0.767 0.738 0.753 0.763 0.679 0.750 0.839 1.000 1.000 0.571
35
Lampiran 25 Skor cut off faktor ketekunan pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
44% 44% 75% 44% 44% 34% 48% 75% 85% 82% 31%
86% 86% 50% 86% 86% 86% 86% 50% 7% 21% 100%
0.679 0.719 0.779 0.713 0.727 0.666 0.750 0.775 0.925 0.916 0.584
Lampiran 26 Skor cut off faktor fisik (pendengaran) pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
24% 77% 24% 77% 77% 24% 24% 24% 77% 77% 16%
93% 21% 93% 21% 21% 93% 93% 93% 21% 21% 100%
0.708 0.762 0.750 0.753 0.761 0.750 0.750 0.750 1.000 1.000 0.500
36
Lampiran 27 Skor cut off faktor ketegasan pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
45% 45% 82% 45% 72% 34% 45% 72% 83% 83% 45%
100% 100% 21% 100% 64% 100% 100% 57% 0% 0% 100%
0.447 0.496 0.569 0.488 0.505 0.439 0.499 0.563 0.939 0.939 0.499
Lampiran 28 Skor cut off faktor optimisme pada kuesioner jenis 1 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
26% 45% 45% 45% 45% 26% 48% 48% 84% 84% 22%
71% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 7% 7% 100%
0.619 0.712 0.727 0.697 0.714 0.632 0.750 0.750 1.000 1.000 0.513
37
Lampiran 29 Skor cut off akhir keseluruhan bagian kuesioner jenis 2 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
28% 66% 58% 41% 64% 86% 68% 89% 85% 85% 65%
100% 93% 100% 100% 93% 43% 93% 93% 7% 14% 100%
0.457 0.537 0.524 0.487 0.534 0.637 0.550 0.594 0.761 0.699 0.533
Lampiran 30 Skor cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 2 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
38% 59% 58% 41% 66% 90% 70% 85% 85% 88% 83%
100% 100% 100% 100% 100% 57% 100% 86% 7% 36% 100%
0.275 0.379 0.362 0.296 0.392 0.577 0.404 0.479 0.827 0.642 0.464
38
Lampiran 31 Skor cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 2 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
35% 61% 77% 61% 61% 36% 64% 64% 83% 83% 30%
93% 93% 43% 93% 93% 93% 93% 93% 0% 0% 100%
0.646 0.715 0.794 0.704 0.725 0.650 0.748 0.750 0.962 0.962 0.612
Lampiran 32 Skor cut off faktor optimisme pada kuesioner jenis 2 Jenis Cut off
Persentase tingkat kesesuaian keputusan
Presentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR top dan best
Skor cut off
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
32% 55% 81% 51% 55% 32% 55% 55% 83% 83% 55%
100% 86% 21% 86% 86% 100% 86% 86% 0% 0% 86%
0.328 0.418 0.503 0.403 0.429 0.352 0.454 0.454 0.898 0.898 0.454
39
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor, pada tanggal 12 April 1992 dari pasangan Cecep Sumantri dan Jamilah Laela Sari. Penulis merupakan anak pertama dari dua bersaudara. Jenjang perguruan tinggi Penulis mulai pada tahun 2009 dengan diterimanya penulis di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Sebelum masuk perguruan tinggi, Penulis telah berhasil menyelesaikan pendidikan di SD Negeri Kebon Pedes Negeri 2 Bogor pada tahun 2003, SMP Negeri 12 Bogor pada tahun 2006 dan SMA Negeri 2 Bogor pada tahun 2009. Selama masa perkuliahan, penulis aktif dalam berbagai organisasi dan komunitas baik di dalam maupun di luar kampus. Penulis aktif dalam kepengurusan Himpunan Profesi Gamma Sigma Beta (GSB) sebagai bendahara umum divisi Sains pada tahun 2011-2012. Penulis juga pernah mengikuti beberapa kegiatan kepanitiaan seperti anggota divisi LO (Lead Officer) Pesta Sains IPB yang diadakan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam tahun 2010, anggota divisi publikasi dan dokumentasi Pekan Olahraga Statistika tahun 2010, anggota divisi acara Statistika Ria Nasional tahun 2010, anggota divisi penugasan Welcome Ceremony of Statistics (WCS) tahun 2012, ketua divisi LO (Lead Officer) Kompetisi Statistika Junior Nasional IPB tahun 2012, anggota divisi LO (Lead Officer) Satu Hari Menjadi Mahasiswa FMIPA tahun 2012, ketua divisi acara Kuliah Umum Statistika tahun 2012, divisi HUMAS (Hubungan Masyarakat ) Kuliah Umum Regional 2012, dan ketua divisi konsumsi ISTUTI (Is’t Tutorial Time) 2012. Penulis memiliki beberapa pengalaman kerja, antara lain sebagai pengajar mata pelajaran Matematika dan Fisika tingkat SMP dan SMA, asisten mata kuliah Metode Statistika tahun 2009 dan 2012, Rancangan Percobaan 1 tahun 2011, tutorial Statistika Pengendalian Mutu tahun 2013, staf pengajar mata kuliah Matematika, Fisika, Metode Statistika, dan Kalkulus I, serta staf konsultan data di Bimbingan Belajar Expert pada tahun 2010-2012, surveyor dan entri data Kepemilikan Kartu Jaminan Kesehatan yang diadakan oleh Dinas Kesehatan pada tahun 2011, entri data pada program Penyusunan Status Lingkungan Hidup Daerah Kabupaten Bogor 2012, asisten pelatihan software SAS Rancangan Percobaan di Pasca Sarjana IPB pada tahun 2013, surveyor pada pemilihan gubernur Jawa Barat tahun 2013, surveyor pemilihan walikota Bogor tahun 2013, dan konsultan data untuk program S1 dan S2 pada tahun 2011-2013. Selain itu, Penulis pernah praktek lapang di BPLH (Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup) Bogor pada tahun 2011 dan di PT Prudential Life Assurance Jakarta staf business analyst pada bulan Maret-April 2013. Penulis juga aktif berpartisipasi dalam penulisan beberapa karya ilmiah Pekan Kreativitas Mahasiswa (PKM) yang diselengarakan oleh DIKTI. Salah satu karya ilmiah yang pernah didanai oleh DIKTI yaitu berjudul Doremi : “Dodongkal Revolusi Mini dengan Bahan Dasar Umbi Singkong” pada tahun 2009. Penulis juga menerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik tahun 2010-2012.
