BAB 3 OBYEK PENELITIAN
3. 1 Profil dan Struktur Organisasi Universitas 3. 1. 1 Profil Singkat Universitas Dalam upaya meningkatkan peran pendidikan tinggi di Indonesia dalam konteks persaingan global sehingga mampu memperkuat daya saing bangsa, maka pada tahun 2001 berdasarkan SK Mendiknas RI No. 169/D/O/2001 tanggal 30 Agustus 2001 maka Yayasan Dian Nuswantoro Semarang mendirikan Universitas Dian Nuswantoro (UDINUS) yang merupakan gabungan dari Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK, SK MENDIKBUD No. 10/D/O/1994, tanggal 3 Maret 1994), Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE, SK Mendikbud No. 26/D/O/99, 22 Februari 1999), Sekolah Tinggi Bahasa Asing (STBA, SK Mendiknas No. No. 27/D/O/2000, tanggal 15 Maret 2000) dan Sekolah Tinggi Kesehatan (STKES, SK Mendiknas No.103/D/O/2000, tanggal 7 Juli 2000) Dian Nuswantoro digabungkan menjadi satu wadah universitas. Dalam penggabungan tersebut, STMIK menjadi Fakultas Ilmu Komputer, STIE menjadi Fakultas Ekonomi, STBA menjadi Fakultas Bahasa dan Sastra, STKES menjadi Fakultas Kesehatan, dan ditambah satu fakultas baru yaitu Fakultas Teknik. Penggabungan sekolah tinggi – sekolah tinggi di bawah naungan Yayasan Dian Nuswantoro ini juga didasari atas upaya untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja kelembagaan, sehingga menjadi organisasi yang sehat (organization health) dalam 38
39
mengelola pendidikan. Kemudian pada tahun 2002, dibuka Program Pascasarjana Magister Komputer Teknik Informatika berdasarkan SK Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi No. 1322/D/T/2002, tanggal 5 Juli 2002. Sampai saat ini, Universitas Dian Nuswantoro memiliki 5 Fakultas dengan 18 Program Studi dan Program Pascasarjana dengan 1 program studi. Komitmen pengelola UDINUS, khususnya para pimpinan dalam meningkatkan kualitas pendidikan di UDINUS adalah cukup tinggi, yang semua itu didasari atas perubahan tatanan pendidikan di Indonesia. Pemberlakuan Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional, perubahan Strategi Jangka Panjang Pendidikan Tinggi 2003-2010 (HELTS), adanya RUU BHP (Badan Hukum Pendidikan) adalah menjadi pemicu dalam meningkatkan mutu pendidikan di UDINUS. Sehingga Anggaran Dasar (STATUTA), Visi, Misi, Tujuan dan Sasaran tahun 2006-2010 juga diubah, disesuaikan dengan kebijakan pemerintah dan perubahan yang terjadi di tingkat global. Perubahan-perubahan yang terjadi di UDINUS itu dilakukan dalam rangka menciptakan manajemen pendidikan yang berkualitas sehingga diharapkan para lulusannya (alumni) menjadi manusia yang bermutu, mampu bersaing di ranah lokal, kawasan regional maupun di pasar global. Untuk menjamin agar pendidikan di UDINUS dapat berlangsung dengan baik dan berkualitas, maka Rektor mengeluarkan Surat Keputusan No. 204Kep/UDN-01/VI/2006 tentang pengangkatan Tim Badan Penjaminan Mutu (BPM) Universitas Dian Nuswantoro. Dalam melakukan penjaminan mutu di UDINUS, tim BPM dibimbing oleh Satuan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Bandung (SPM ITB). Pembimbingan SPM ITB dalam pelaksanaan penjaminan mutu pendidikan di UDINUS ini merupakan bagian
40
dari Kesepakatan Bersama (MoU) antara UDINUS dengan ITB yang ditandatangani oleh Rektor Udinus dan Rektor ITB pada bulan Maret 2006. Kemudian diperkuat dengan Perjanjian Kerjasama antara Wakil Rektor Bidang Akademik UDINUS dengan Wakil Rektor Bidang Penelitian dan Kemitraan ITB dalam melaksanakan Twinning Program termasuk didalamnya adalah partisipasi UDINUS dalam program Quality Assurance ITB. Partisipasi ITB dalam membimbing pelaksanaan penjaminan mutu di UDINUS telah dilakukan secara riil dengan melakukan kunjungan ke UDINUS pada tanggal 29 Juni 2006 untuk melihat secara langsung proses belajar mengajar, fasilitas yang dimiliki dan diskusi tentang kurikulum. Di samping itu pada tanggal 28 Juni 2006, UDINUS telah mengirimkan Laporan Evaluasi Diri termasuk dokumen-dokumen mutu yang telah disusun oleh BPM UDINUS untuk dikaji oleh TIM SPM ITB. Komitmen UDINUS dalam meningkatkan mutu dalam penyelenggaraan pendidikan ini adalah suatu hal yang wajib dilaksanakan karena sudah dituangkan dalam salah satu misi UDINUS yaitu menyelenggarakan pendidikan tinggi yang berkualitas. Beberapa aspek yang berkaitan langsung dengan penyelenggarakan pendidikan dan pelayanan yang berkualitas telah dan sedang dibenahi, diantaranya peningkatan kapasitas dan kualitas laboratorium, perpustakaan, studi lanjut S2 dan S3, sistem informasi, dan lain sebagainya. Di samping aspek yang berkaitan langsung dengan proses belajar mengajar, untuk mendukung kenyamanan mahasiswa dalam kuliah, UDINUS juga memiliki UPT Poliklinik (Umum dan Gigi) yang dapat digunakan oleh mahasiswa maupun dosen dan karyawan dalam melakukan pemeriksaan dan pengobatan kesehatan. Sementara itu, untuk mewadai kreativitas mahasiswa dalam bidang broadcasting dan multimedia, UDINUS memiliki UPT Televisi Kampus dengan nama TV-KU (Televisi Kampus
41
UDINUS) yang mempunyai izin resmi dari Pemerintah Propinsi Jawa Tengah. Dengan mengusung misi ‘menumbuhkembangkan llmu pengetahuan dan teknologi’, materi siaran TV-KU difokuskan pada bidang pendidikan dan telah mampu melakukan siaran rutin mulai jam 13.00 sampai dengan jam 10.00 WIB. 3. 1. 2 Struktur Organisasi Universitas STRUKTUR ORGANISASI UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO
Personalia Pejabat A. Universitas 1. Rektorat Rektor
: Dr. Ir. Edi Noersasongko, M.Kom.
Wakil Rektor I
: Dr. Kusni Ingsih, M.M.
Wakil Rektor II
: Dr. St. Dwiarso Utomo, S.E., M.Kom., Akt.
Wakil Rektor III
: Ahmad Zainul Fanani, S.Si., M.Kom.
2. Biro Biro Umum (BIUM) Kepala
: Sarju, S.Kom, M.M.
Biro Keuangan (BIKU) Kepala Biro Akademik (BIAK)
: Yunita, S.E., M.Si.
42
Kepala
: Budi Widjajanto, M.Kom.
Biro Kemahasiswaan (BIMA) Kepala
: Usman Sudibyo , S.Si., M.Kom.
3. Unit Pelaksana Teknis (UPT) UPT Perpustakaan Kepala
: Solichul Huda, M.Kom.
UPT Laboratorium Kepala
: Budi Harjo, M.Kom.
UPT Percetakan Kepala
: Achmintarto, S.Kom.
UPT Poliklinik Kepala
: dr. Massudi Suwandi, M.Kes.
UPT Televisi Kampus (TVKU) Kepala
: Ir. Lilik Eko Nuryanto, M.Kom.
UPT DinusTech Kepala
: Pulung Nurtantio Andono, ST., M.Kom.
4. Lembaga , KPM dan PPM/PSI Lembaga Kerjasama dan Kehumasan Direktur
: Edy Mulyanto, S.Si., M.Kom.
43
Kantor Penjaminan Mutu Kepala
: Retno Indah Hernawati, S.E., M.Si.
Pusat PPM dan PSI Kepala
: Tyas Catur Pramudi, S.Si., M.Kom.
Bidang Penelitian Kepala
: Mahmud, S.E., M.M.
Bidang Pengabdian Kepala
: Zaenal Arifin, S.E., M.Kom.
Bidang Pengembangan Sistem Informasi Kepala
: Ifan Risqa, M.Kom.
B. Fakultas 1. Fakultas Ilmu Komputer (FIK) Dekan
: Dr. Ir. Dwi Eko Waluyo
Sekretaris Dekan
: Pujiono, S.Si., M.Kom.
Program Studi Sistem Informasi - S1 Ketua
: Sri Winarno, M.Kom.
Program Studi Teknik Informatika - S1 Ketua
: Ayu Pertiwi, S.Kom., M.T.
44
Program Studi Desain Komunikasi Visual Ketua
: Aripin, M.Kom.
Program Studi Manajemen Informatika - D3 Ketua
: Amiq Fahmi,M.Kom.
Program Studi Teknik Informatika - D3 Ketua
: Sugiyanto, M.Kom.
Program Studi Komputerisasi Akuntansi - D3 Ketua
: A.Wahid Kurniawan, S.Si., M.Kom.
Program Studi Penyiaran - D3 Ketua
: Suhariyanto, S.Kom.
Laboratorium Hardware Kepala
: Elkaf Rahmawan P., S.Kom.
Tata Usaha Kepala
2. Fakultas Ekonomi (FE)
: Sudaryanto, M.Kom.
45
Dekan
: Dr. Agus Prayitno
Sekretaris Dekan
: Anna Sumaryati, S.E., M.Si.
Program Studi Manajemen - S1 Ketua
: Dian Prawita Sari, S.E., M.M.
Sekretaris
: Guruh Taufan Hariyadi,S.E.,M.Kom
Program Studi Akuntansi - S1 Ketua
: Yulita Setiawanta, S.E., M.Si.
Sekretaris
: Ira Septriana, S.E., M.Si.
Program Studi Akuntansi - D3 Ketua
: Natalistyo T.A.H., S.E.
Laboratorium Akuntansi & Pasar Modal Kepala
: Ririh Dian Pratiwi, S.E., M.Si.
Tata Usaha Kepala
: Arsitomo, S.Pi.
3. Fakultas Bahasa Dan Sastra (FBS) Dekan
: Achmad Basari, S.S., M.Pd.
46
Sekretaris Dekan
: Akhmad Saifudin, S.S.,M.Si.
Program Studi Sastra Inggris - S1 Ketua
: Sunardi, S.S., M.Pd.
Program Studi Sastra Jepang - S 1 Ketua
: Andi Bangkit Setiawan, M.A, Ph.D
Program Studi Bahasa Inggris - D3 Ketua
: Muhammad Rifqi, S.S.,M.Pd.
Laboratorium Bahasa Kepala
: Setyo Prasiyanto Cahyono, S.S., M.Pd
Tata Usaha Kepala
: Dedi Joko Purnomo, S.Kom.
4. Fakultas Kesehatan (FKes) Dekan
: Dr. dr. Sri Andarini Indraswari, M.Kes.
Sekretaris Dekan
: dr. Zaenal Sugiyanto, M.Kes.
Program Studi Kesehatan Masyarakat - S1
47
Ketua
: Eti Rimawati M.Kes.
Program Studi Rekam Medis dan Informatika Kesehatan- D3 Ketua
: Arif Kurniadi, M.Kom.
Laboratorium Kesehatan Kepala
: Retno Astuti, S.S., M.M.
Laboratorium RMIK Kepala
: Eko Hartini, ST
Tata Usaha Kepala
: Agung Wardoyo, S.Kom.
5. Fakultas Teknik (FT) Dekan
: Dr.Eng. Yuliman Purwanto, M.Eng.
Sekretaris Dekan
: M Ary Heryanto, M.Eng.
Program Studi Teknik Elektro - S1 Ketua
: Wisnu Adi Prasetyanto, M.Eng.
Program Studi Teknik Industri - S1
48
Ketua
: Dwi Nurul Izzati, S.T., M.MT
Laboratorium Teknik Kepala
: Ratih Setyaningrum, MT
Tata Usaha Kepala
: Dra. D. Susi Wibawanti
6. Program Pascasarjana(PPs) Direktur
: Dr. Abdul Syukur
Sekretaris Direktur
: M. Arief Soeleman, M.Kom.
Program Studi Teknik Informatika – S2 Ketua
: Dr-Ing. Vincent Suhartono
Program Studi Manajemen – S2 Ketua
: Dr.Yohan Wismantoro,M.M.
Tata Usaha Kepala
: Sudaryono, S.Kom
Tabel 3.1 Struktur Organisasi Universitas Dian Nuswantoro
49
3.1.3 Logo Universitas Gambar 3.1 berikut merupakan logo yang digunakan oleh Universitas Dian Nuswantoro:
Gambar 3.1 Logo Universitas Dian Nuswantoro 3.1.4 Nilai-Nilai Universitas VISI UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO: Menjadi Universitas pilihan utama di bidang pendidikan dan kewirausahaan. MISI UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO: 1.
Menyelenggarakan pendidikan tinggi yang berkualitas.
2.
Menumbuhkembangkan kreatifitas dan inovasi civitas akademika yang bermanfaat bagi masyarakat, pemerintah dan dunia usaha.
TUJUAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO Tujuan untuk tahun 2006-2015 :
50
1. Menghasilkan lulusan yang berkualitas dibidangnya dan berjiwa wirausaha. 2. Terciptanya atmosfir akademik yang dinamis dan bertanggung jawab. 3. Terciptanya manajemen pendidikan yang berorientasi pada mutu. 4. Menghasilkan penelitian yang tepat guna bagi pengembangan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni. 5. Terselenggaranya program pengabdian pada masyarakat yang tepat sasaran sebagai bentuk implementasi ilmu pengetahuan, teknologi dan seni. 6. Terjalinnya kerjasama/kemitraan dalam berbagai bidang, baik dengan lembaga pemerintahan maupun swasta, di tingkat nasional maupun internasional. 7. Terciptanya sistem pelayanan dan program kerja yang berorientasi pada kepuasan stakeholder. SASARAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO 1.
Meningkatnya kualitas lulusan.
2.
Meningkatnya indeks prestasi lulusan.
3.
Meningkatnya persentase lulusan yang tepat waktu.
4.
Berkurangnya waktu tunggu dalam mendapatkan atau menciptakan pekerjaan.
5.
Meningkatnya lulusan yang berwirausaha.
6.
Atmosfir akademik yang semakin dinamis.
7.
Meningkatnya otonomi keilmuan, kebebasan akademik, kebebasan mimbar akademik.
8.
Meningkatnya prasarana, sarana dan dana yang memungkinkan terciptanya interaksi akademik antar sivitas akademika.
51
9.
Meningkatnya program dan kegiatan akademik untuk menciptakan suasana akademik (seminar, symposium, lokakarya, bedah buku, penelitian bersama, dll).
10. Meningkatnya Program pembinaan akademik, pengembangan sikap mental cendikiawan, serta pelatihan kepemimpinan dan kewirausahaan. 11. Terciptanya manajemen pendidikan yang berorientasi pada mutu. 12. Terselenggaranya fungsi-fungsi organisasi sesuai dengan tugas dan tangung jawab setiap satuan kerja. 13. Terselenggaranya sistem perencanaan dan garis besar rencana jangka panjang, menengah, dan tahun dalam kaitannya dengan visi, misi dan sasaran institusi. 14. Terselenggaranya pengelolahan administrasi yang baik. 15. Terselenggaranya kerjasama dan kemitraan institusi dengan instasi atau pihak-pihak tertentu di luar perguruan tinggi. 16. Terselenggaranya sistem monitoring dan evaluasi. 17. Ketersediaan direktori, katalog, dan atau dokumen tertulis yang menjelaskan keseluruhan kegiatan institusi; yang mencakup isi dan pemanfaatan. 18. Menghasilkan penelitian yang tepat guna bagi pengambangan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni. 19. Tersedianya agenda penelitian, yaitu rancangan dan implementasi kegiatan penelitian untuk mendapatkan jawaban atau informasi ilmiah atau penerapan ilmu pengetahuan, pengembangan teknologi baru mengenai berbagai isu yang dihadapi masyarakat dan pembangunan. 20. Meningkatnya produktivitas penelitian yang berkualitas, berkelanjutan dan bermanfaat bagi masyarakat, pemerintah, dan dunia usaha.
52
21. Terselenggaranya perlindungan hasil penelitian dan hak paten. 22. Terselenggaranya program pengabdian pada masyarakat yang tepat sasaran sebagai bentuk implementasi ilmu pengetahuan, teknologi dan seni. 23. Meningkatnya keterlibatan dosen dan mahasiswa. 24. Meningkatnya jenis dan jumlah kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang relevan dengan institusi dan atau hasil penelitian yang dilakukan oleh dosen. 25. Meningkatnya dampak kegiatan pengabdian kepada masyarakat, program pembangunan pemerintah dan dunia usaha. 26. Meningkatnya sumber dana pengabdian kepada masyarakat. 27. Terjalinnya kerjasama/kemitraan dalam berbagai bidang, baik dengan lembaga pemerintah maupun swasta. ditingkat nasional maupun internasional. 28. Meningkatnya jumlah mitra kerjasama. 29. Meningkatnya kualitas program kerjasama. 30. Terselenggarnya sistem pelayanan dan program kerja yang berorientasi pada kepuasan stakeholder. 3. 2 Tabel Operasional Tabel operasional berisikan dua maca variabel yaitu variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen). Berikut tabel operasional dari penelitian ini:
53
Variabel
Konsep Variabel
Customer Relationship Management
Identify
(X)
Kepuasan Mahasiswa (Y)
Indikator Database mahasiswa.
Likert
Perhatian kepada mahasiswa berprestasi. b. Organisasi kemahasiswaan. Interact a. Bantuan kepada mahasiswa kurang mampu. b. Pelayanan administrasi. c. Penanganan keluhan. d. Reminder. Customize a. Faslitas teknologi. b. Pelayanan informasi melalui website. c. Pelayanan sesuai kebutuhan. d. Kemudahan pembayaran e. Kemudahan pengurusan KRS dan kartu ujian. Kepuasan a. Penyelenggaraan Mahasiswa pendidikan. UDINUS b. Pelayanan. c. Penggunaan media komunikasi. d. Keinginan dan harapan keseluruhan sudah terpenuhi. Tabel 3.2 Tabel Operasional Penelitian
Likert
Differentiate
a.
Skala
a.
Likert
Likert
Likert
Selanjutnya demi kepentingan analisis regresi linear berganda yang dilakukan, keempat konsep variabel X akan dianggap/diibaratkan sebagai variabel X1, X2, X3, dan X4.
54
Dari jawaban daftar pertanyaan kuesioner yang diajukan kepada responden kemudian diolah dengan menggunakan skala Likert (Likert scale). Skala Likert didesain untuk menelaah seberapa kuat subjek setuju atau tidak setuju dengan penyataan pada skala 5 titik dengan susunan berikut: Sangat Tidak Setuju 1
Tidak Tidak Setuju 2
Berpendapat 3
Sangat Setuju
Setuju
4
5
Respons terhadap sejumlah item yang berkaitan dengan konsep atau variabel tertentu kemudian disajikan kepada tiap responden. Ini adalah skala interval (interval scale) dan perbedaan dalam respons antara dua titik pada skala tetap sama (Uma Sekaran, 2006 : 31-32). Ujang Sumarwan et al. (2011 : 52) menyatakan bahwa skala Likert banyak digunakan karena skala ini memberi peluang kepada responden untuk mengekspresikan perasaan mereka dalam bentuk persetujuan terhadap suatu pernyataan. Pertanyaan diberikan berjenjang, mulai dari tingkat terendah sampai tertinggi. Karena pilihan jawaban berjenjang, maka setiap pilihan jawaban bisa diberi skor. 3.3 Metode Penarikan Sampel Dalam menentukan ukuran sampel dari populasi yang sudah diketahui digunakan rumus Slovin. Berikut rumus Slovin untuk menentukan besaran ukuran sampel:
55
N 1 + Ne 2
n=
Keterangan: n = ukuran sampel N = ukuran populasi e
= kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang dapat
ditolerir. Batas kesalahan yang ditolerir ini bagi setiap populasi tidak sama. Ada yang 1%, 2%, 3%, 4%, 5%, atau 10%. Dalam penelitian ini digunakan e sebesar 10%. Sedangkan pemakaian rumus di atas mempunyai asumsi bahwa populasi berdistribusi normal (Umar, 2011 : 78). Dalam melaksanakan penelitian ini, penulis mengambil populasi yaitu seluruh mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro yang masih terdaftar terhitung hingga bulan Mei
2012,
yaitu
total
sebesar
9.501
orang
(http://evaluasi.dikti.go.id/epsbed/detilpt/061031). Berdasarkan jumlah populasi tersebut maka diambil sampel sebesar (e = 10%) :
n = 98.96 dibulatkan menjadi 100 orang responden.
56
3.4 Analisis Data Analisis data memiliki tiga tujuan: mendapatkan gambaran terhadap data (feel for the data), menguji kualitas data (goodness of data), dan menguji hipotesis penelitian. Perasaan terhadap data akan memberi ide awal mengenai seberapa baik skala yang dibuat, seberapa baik pengodean dan pemasukan data dilakukan, dan seterusnya. Tujuan kedua, menguji ketepatan data, dapat dilakukan dengan memasukkan data untuk analisis faktor, memperoleh alfa Cronbach atau keandalan belah dua pengukuran, dan seterusnya. Tujuan ketiga, pengujian hipotesis, dicapai dengan memilih menu program peranti lunak yang sesuai, untuk menguji setiap hipotesis dengan menggunakan uji statistik yang relevan. Hasil pengujian tersebut akan menentukan apakah hipotesis terbukti atau tidak (Uma Sekaran, 2006 : 175). Metode analisis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Korelasi dan Regresi Linear Berganda. Alasan penulis memilih metode analisis data Regresi Berganda adalah karena untuk menguji hubungan antara satu variabel terikat (metrik) dan satu atau lebih variabel bebas (metrik) adalah regresi. Dalam penelitian ini penulis bermaksud untuk menguji pengaruh antara lebih dari satu variabel bebas (metrik) terhadap satu variabel terikat (metrik) oleh karena itu digunakan metode Regresi Linear Berganda. Yang dimaksud dengan lebih dari satu variabel adalah konsep variabel CRM yang kemudian dianggap/diibaratkan sebagai variabel tersendiri (X1, X2, X3, dan X4). Hal ini dilakukan untuk mengetahui rincian faktor CRM mana yang paling banyak memberi pengaruh terhadap kepuasan mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro. Tahapan-tahapan yang digunakan dalam menganalisis adalah sebagai berikut:
57
3.4.1. Uji Instrumen Kuesioner Kuesioner yang telah disusun hendaknya dilanjutkan dengan melakukan uji kuesioner. Uji kuesioner secara kuantitatif dapat dilakukan melalui uji validitas dan reliabilitas (Husein Umar, 2011 : 165).
1. Uji Validitas Uji validitas berguna untuk mengetahui apakah ada pertanyaan-pertanyaan pada kuesioner yang harus dibuang/diganti karena dianggap tidak relevan. Pengujiannya dilakukan secara statistik, yang dapat dilakukan secara manual atau dukungan komputer, misalnya melalui bantuan paket komputer SPSS (Husein Umar, 2011 : 166-168). Menurut Imam Ghozali (2011 : 52-29), mengukur validitas dapat dilakukan dengan 3 cara: a. Melakukan korelasi antar skor butir pertanyaan dengan total skor konstruk atau variabel. Uji signifikansi dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel untuk degree of freedom (df) = -2, dalam ini n adalah jumlah sampel. b. Melakukan korelasi bivariat antara masing-masing skor indikator dengan total skor konstruk. Melihat dari tampilan output SPSS bahwa korelasi antara masing-masing indikator terhadap total skor konstruk menunjukkan hasil yang signifika
58
nsehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator pertanyaan adalah valid. Hasil analisis korelasi bivariat dengan melihat output Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item – Total Correlation adalah identik karena keduanya mengukur hal yang sama. c. Uji dengan Confirmatory Factor Analysis (CFA). Analisis faktor konfirmatori digunakan untuk menguji apakah suatu konstruk mempunyai unidimensionalitas atau apakah indikator-indikator yang digunakan dapat megkonfirmasikan sebuah konstruk atau variabel. Asumsi yang mendasari dapat tidaknya digunakan analisis faktor adalah data matrik harus memiliki korelasi yang cukup. Uji Bartlett of Sphericity merupakan uji statistik untuk menentukan ada tidaknya korelasi antar variabel. Alat uji lain adalah KaiserMeyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO MSA). Dalam menguji validitas instrumen kuesioner penelitian ini, digunakan cara uji validitas dengan melakukan korelasi bivariat antara masing-masing skor indikator dengan total skor konstruk.
2. Uji Reliabilitas Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Imam Ghozali, 2011 : 47). Pengukuran reliabilitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu:
59
a. Repeated Measure atau pengukuran ulang. Disini seseorang akan disodori pertanyaan yang sama pada waktu yang berbeda, dan kemudian dilihat apakah ia tetap konsisten dengan jawabannya. b. One Shot atau pengukuran sekali saja. Disini pengukurannya hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan. Dalam hal ini SPSS memberikan fasilitas untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha (α). Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0.70 (Imam Ghozali, 2011 : 48). Uji reliabilitas untuk alternatif jawaban yang lebih dari dua akan menggunakan uji Cronbach’s Alpha. Rumusnya adalah sebagai berikut:
dimana: r11
=
reliabilitas instrumen
k
=
banyak butir pertanyaan
=
deviasi standar total
=
jumlah deviasi standar butir
Biasanya nilai r11 reliabel jika nilainya diatas 0,7 (Husein Umar, 2011 : 170173). Sedangkan menurut Triton Prawira Budi (2006 : 248), tingkat reliabilitas berdasarkan nilai alpha adalah sebagai berikut:
60
Alpha
Tingkat Reliabilitas
0.00 – 0.20
Kurang Reliabel
>0.20 – 0.40
Agak Reliabel
>0.40 – 0.60
Cukup Reliabel
>0.60 – 0.80
Reliabel
>0.80 – 1.00
Sangat Reliabel
Tabel 3.3 Tingkat Reliabilitas Berdasarkan Nilai α (T. P. Budi, 2006: 248) Ada pun cara yang dipakai untuk menguji reliabilitas penelitian ini adalah pengukuran one shot atau sekali saja dikarenakan keterbatasan waktu penulis.
3.4.2. Analisis Korelasi Menurut Husein Umar (2011 : 129-131), analisis korelasi berguna untuk menentukan suatu besaran yang menyatakan bagaimana kuat hubungan suatu variabel dengan variabel lain. Jadi tidak mempersoalkan apakah suatu variabel tertentu tergantung kepada variabel lain. Simbol dari besaran korelasi adalah r yang disebut koefisien korelasi sedangkan simbol parameternya
(dibaca rho).
Nilai koefisien korelasi r berkisar antara -1 sampai +1 yang kriteria pemanfaatannya sebagai berikut:
61
a. Jika nilai r > 0 artinya telah terjadi hubungan linier positif, yaitu makin besar nilai variabel X, makin besar pula nilai variabel Y atau makin kecil nilai variabel X, maka makin kecil pula nilai variabel Y. b. Jika nilai r < 0, artinya telah terjadi hubungan yang linier negatif, yaitu makin kecil nilai variabel X, maka makin besar nilai variabel Y atau makin besar nilai variabel X, maka makin kecil pula nilai variabel Y. c. Jika r = 0, artinya tidak ada hubungan sama sekali antara variabel X dengan variabel Y. d. Jika nilai r = 1 atau r = -1 telah terjadi hubungan linier sempurna, yaitu berupa garis lurus, sedangkan untuk nilai r yang makin mengarah ke angka 0, maka garis makin tidak lurus. Rumus:
=
Seperti yang dipaparkan oleh Triton Prawira Budi (2006 : 91-93), besaran nilai r dapat diinterpretasi untuk memperkirakan kekuatan hubungan korelasi, seperti ditampilkan pada tabel:
62
Interval Nilai r*)
Interpretasi
0,001 – 0,200
Korelasi sangat lemah
0,201 – 0,400
Korelasi lemah
0,401 – 0,600
Korelasi cukup kuat
0,601 – 0,800
Korelasi kuat
0,801 – 1,000
Korelasi sangat kuat
Tabel 3.4 Tingkat Kekuatan Hubungan Korelasi (T. P. Budi, 2006: 248) Masih menurut Triton Prawira Budi, nilai r atau koefisien korelasi yang telah diperoleh pada hasil analisis masih perlu diuji signifikansinya. Pengujian koefisien korelasi ini dapat dilakukan dengan 2 cara: a. Nilai probabilitas. Apabila suatu korelasi memiliki nilai probabilitas kurang dari 0,05 atau p < 0,05; maka hubungan korelasi tersebut adalah signifikan. b. Nilai t. Menginsultasikan nilai t hitung dengan t tabel, dengan prosedur sebagai berikut: i
Menentukan tingkat signifikansi (α) yang digunakan.
ii Menentukan derajat kebebasan (degree of freedom) atau df berdasarkan jumlah sampel (n), dengan rumus df = n – 2. c. Menentukan nilai t tabel berdasarkan nilai df yang diperoleh.
63
d. Menentukan nilai t hitung dengan rumus:
e. Apabila nilai t hitung < t tabel, maka keputusan pengujian adalah nilai r hasil analisis korelasi tidak signifikan, dan apabila nilai t hitung > t tabel, maka nilai r hasil analisis korelasi signifikan. Pada penelitian ini digunakan pengujian nilai signifikansi koefisien korelasi r dengan cara nilai probabilitas p < 0,05. Hasil analisis korelasi dengan bantuan perhitungan dengan SPSS pada output-nya secara otomatis sudah menampilkan nilai probabilitas.
3.4.3. Regresi Linear Berganda Dalam persamaan regresi linear digunakan persamaan Y’ = a + bX. Apabila terdapat lebih dari dua variabel, maka hubungan linear dapat dinyatakan dalam persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: Y’ = b0 + b1X1 + b2X2 + . . . + bkXk Y’i = b0 + b1X1i + b2X2i + . . . + bkXki dimana: Y
=
nilai observasi (data hasil pencatatan)
Y’
=
nilai regresi
64
Di sini ada satu variabel tidak bebas (dependen) yaitu Y’ dan ada k variabel bebas (independen) yaitu X1, . . . , Xk (J. Supranto, 2008 : 196). Dalam penelitian ini, konsep variabel dari variabel X selanjutnya masing-masing akan menjadi variabel independen tersendiri yaitu X1, X2, X3, dan X4.
1. Uji Asumsi Klasik Seperti yang dijabarkan Husein Umar (2011 : 175) setelah data berhasil dikumpulkan, selanjutnya dalam rangka analisis hubungan-hubungan antarvariabel, data akan diuji terlebih dahulu untuk mengetahui hal-hal berikut: i. Apakah data memiliki sifat multikolinearitas atau tidak? ii. Apakah data memiliki sifat autokorelasi atau tidak? iii. Apakah data memiliki sifat homoskedastisitas atau tidak? iv. Apakah data berdistribusi normal atau tidak? Untuk mengetahui hasil dari uji tersebut maka dilakukan langkah-langkah uji asumsi klasik sebagai berikut:
1.a Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen (Imam
65
Ghozali, 2011 : 105). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut: a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. b. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya di atas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen. c. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10.
66
1.b Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu (time series) karena “gangguan” pada seseorang individu/kelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada individu/kelompok yang sama pada periode berikutnya (Imam Ghozali, 2011 : 110). J. Supranto (2009 : 272-273) menguraikan bahwa cara pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Statistik d Durbin-Watson (The Durbin-Watson d Statistics). Misalnya ei merupakan kesalahan pengganggu (disturbance error) yang sering disebut residu dari suatu regresi linear. Yi = a + b1X1 + b2X2 + . . . + bjXji + . . . + bkXki + ei Yi = a +
bjXji + ei → ei = Yi – a -
bjXji
Statistik d Durbin-Watson adalah sebagai berikut:
Durbin dan Watson sudah membuat tabel yang disebut Statistik d Durbin-Watson pada tingkat nyata 5% dan 1%. Tabel, memuat nilai batas atas (upper bound) du,
67
dan nilai batas bawah (lower bound) dL, untuk berbagai nilai n (= besarnya sampel) dan k (banyaknya variabel bebas). Untuk tingkat nyata 1% dan 5% dari dL dan du untuk k = 1, 2, . . . , 5, dan berbagai nilai n berkisar antara 15 dan 100, dapat dilihat dalam Tabel Statistik d Durbin-Watson (Lampiran 1). Hipotesis yang akan diuji adalah: H0 : tak ada autokorelasi ( r = 0 ) H1 : ada autokorelasi ( r ≠ 0 ) Sedangkan pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi ini dapat dilihat melalui tabel berikut: Hipotesis nol
Keputusan
Jika
Tolak
0 < d < dl
No decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif
Tolak
4 – dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif
No decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ditolak
du < d < 4 - du
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
Tabel 3.5 Pengambilan Keputusan Autokorelasi (Ghozali, 2011 : 111)
68
1.c Uji Heteroskedastisitas Berdasarkan Imam Ghozali (2011 : 139), uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas ialah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu
ZPRED
dengan
residualnya
SRESID.
Deteksi
ada
tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized. Dasar analisis: a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
69
1.d Uji Normalitas Seperti dijabarkan Uma Sekaran (2006 : 124-126), atribut atau karakteristik populasi umumnya berdistribusi normal, seperti ditunjukkan dalam kurva berikut ini:
Gambar 3.2 Kurva Normalitas Distribusi (Uma Sekaran, 2006 : 126) Bila kita akan menaksir karakteristik populasi dari sampel yang mewakili akurasi yang masuk akal, sampel harus dipilih sedemikian rupa sehingga distribusi karakteristik yang diteliti mengikuti pola distribusi normal yang sama dalam sampel seperti dalam populasi. Sedangkan menurut Imam Ghozali (2011 : 29-30), screening terhadap normalitas data merupakah langkah awal yang harus dilakukan untuk setiap analisis multivariat, khususnya jika tujuannya adalah inferensi. Jika terdapat normalitas, maka residual akan terdistribusi secara normal dan independen. Yaitu perbedaan anatar nilai prediksi dengan skor yang sesungguhnya atau error akan
70
terdistribusi secara simetri di sekitar nilai means sama dengan nol. Jadi salah satu cara mendeteksi normalitas adalah lewat pengamatan nilai residual. Masih menurut Ghozali, cara lain adalah dengan melihat distribusi dari variabel-variabel yang akan diteliti. Walaupun normalitas suatu variabel tidak selalu diperlukan dalam analisis akan tetapi hasil uji statistik akan lebih baik jika semua variabel berdistribusi normal. Jika variabel tidak terdistribusi normal (melenceng ke kiri atau melenceng ke kanan) maka hasil uji statistik akan terdegradasi. Normalitas suatu variabel umumnya dideteksi dengan grafik atau uji statistik sedangkan normalias nilai residual dideteksi dengan metode grafik. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan: a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika data menyebar jauh dari diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas (Imam Ghozali, 2011 : 163).
71
2. Pengujian Hipotesis Berikut merupakan uji statistik yang digunakan dalam melakukan pengujian hipotesis penelitian:
2.a Uji – t (Parsial) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Hipotesis nol (H0) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan nol, atau: H0 : bi = 0 Artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau: HA : bi ≠ 0 Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Cara melakukan uji t adalah sebagai berikut: a. Quick look : bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan derajat kepercayaan sebesar 5%, maka H0 yang menyatakan bi = 0 dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 (dalam nilai absolut). Dengan kata
72
lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen. b. Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis menurut tabel. Apabila nilai statistik t hasil perhitungan lebih tinggi dibandingkan nilai t tabel, kita menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen (Imam Ghozali 2011 : 98-99).
2.b Uji – F Masih berdasarkan Ghozali (2011 : 98), uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat. Hipotesis nol (H0) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau: H0 : b1 = b2 = . . . = bk = 0 Artinya, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau: HA : b1 ≠ b2 ≠ . . . ≠ bk ≠ 0 Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
73
Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut: a. Quick look : bila nilai F lebih besar daripada 4 maka H0 dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita dapat menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. b. Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka H0 ditolak dan menerima Ha.
3.4.4. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Imam Ghozali, 2011 : 97).
