BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode yang digunakan Jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian asosiatif. Penelitian asosiatif ini dapat mengetahui hubungan antara variabel – variabel
yang
bersangkutan dan bagaimana tingkat ketergantungan antara variabel independent dengan variabel dependent. Dalam penelitian ini untuk mengetahui pengaruh antara Kompensasi dan Manajemen Konflik terhadap Retensi Karyawan dan Dampaknya kepada Kinerja Karyawan PT. Pacific Jaya Niaga dengan melakukan wawancara, observasi, dan kuisioner. Unit analisis yang dituju adalah karyawan tetap dari PT.Pacific Jaya Niaga. Time horizon yang digunakan adalah Cross-sectional, yaitu sebuah studi yang dapat dilakukan dengan data yang hanya sekali dikumpulkan mungkin selama periode harian, mingguan, atau bulanan dalam jangka menjawab penelitian (Sekaran, 2006, h.177).
48
49
3.2 Operasionalisasi Variabel Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel
Variabel Kompensasi (Milkovich, 2010)
Manajemen Konflik (Wirawan, 2010)
Retensi Karyawan (Mathis, Robert L & Jackson, John H. 2006).
Kinerja Karyawan (Mathis, Robert L & Jackson, John H. 2006).
Konsep Variabel
Indikator Utama
Sesuatu yang diterima karyawan sebagai pengganti kontribusi jasa pada perusahaan
1. 2. 3. 4. 5. 6.
Alat pengendali konflik dalam perusahaan yang bertujuan menghasilkan resolusi yang diinginkan
1. 2. 3. 4. 5.
Gaji Pokok Merit Pay Insentif Proteksi Work / life balance Tunjangan Kemampuan Bernegosiasi Mendengarkan dengan baik yang dikemukakan lawan konflik Mengevaluasi nilai Menemukan jalan tengah Memberikan Konsesi
upaya perusahaan untuk mempertahankan karyawan yang dimiliki agar tetap loyal
1.
Segala yang dilakukan dan tidak dilakukan oleh karyawan
1. Tingkat dicurahkan
2. 3. 4. 5.
2.
3.
Komponen Organisasional Peluang Karir Hubungan Karyawan Penghargaan Rancangan Tugas dan Pekerjaan
Usaha
yang
Ukuran Interval
Skala Likert
Interval
Likert
Interval
Likert
Interval
Likert
Motivasi Kerja Dukungan Organisasi
Sumber : Penulis (2011)
3.3 Jenis dan Sumber Data Penelitian Dalam penelitian ini, jenis data yang digunakan adalah kuantitatif. Data kuantitatif merupakan alat atau pertanyaan yang digunakan bersifat terstruktur Istijanto (2008,h.33). Penelitian ini menggunakan sumber data primer yaitu data yang diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada karyawan tetap bagian produksi PT.Pacific Jaya Niaga.
50
Tabel 3.2 Jenis dan Sumber Data Penelitian Tujuan T-1 T-2
Data Kompensasi, Manajemen Konflik, dan Retensi Karyawan secara simultan dan parsial Kompensasi, Manajemen Konflik, dan Retensi Karyawan terhadap Kinerja Karyawan secara simultan dan parsial
Jenis Data Kuantitatif
Sumber Data Primer – kuesioner
Kuantitatif
Primer - kuesioner
Sumber: Penulis (2011)
3.4 Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan cara membagikan kuisioner dan wawancara. Ruang lingkup yang menjadi objek penelitian oleh penulis adalah karyawan tetap bagian produksi PT. Pacific Jaya Niaga, peneliti juga melakukan pengumpulan data dengan studi pustaka yang dijadikan sebagai landasan teori, serta sumber-sumber lainnya didapatkan dari media internet, jurnal – jurnal dan buku.
3.5 Teknik Pengumpulan Sampel Menurut (Riduwan dan Engkos 2008, h.37) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari untuk kemudian ditarik kesimpulannya. Di dalam statistik dikenal dua cara pengumpulan data, yaitu cara sensus dan cara sampling, Sensus adalah cara pengumpulan data di mana seluruh elemen populasi diselidiki satu per satu. Ada dua alasan dilakukannya sensus : (1) Suatu penelitian sensus akan layak dilakukan
51
jika populasinya relative sedikit dan (2) suatu penelitian sensus hanya diperlukan jika unit elemen populasi sangat bervariasi Berdasarkan alasan di atas, maka dalam penelitian ini digunakan cara sensus, karena unit elemen populasi sangat bervariasi. Oleh karena itu, penulis menggunakan metode sensus dalam penelitiannya pada PT. Pacific Jaya Niaga. Populasi dalam penelitian ini berjumlah 100 orang karyawan. 3.6 Metode Analisis Metode analisis menjelaskan tentang metode-metode analisis yang akan digunakan untuk menyelesaikan masalah penelitian yang ada, di mana data yang diperoleh akan diolah dengan menggunakan software SPSS (Statistical Product and Service Solution). Analisis diawali dengan uji validitas dan reliabilitas serta normalitas pada kuesioner. Dari hasil kuesioner tersebut didapatkan data yang dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan analisis jalur (Path Analysis).
Tabel 3.3 Metode Analisis Tujuan Penelitian T-1 T-2
Jenis Penelitian Asosiatif Asosiatif
Teknik Analisis Path Analysis dan Korelasi Pearson Path Analysis dan Korelasi Pearson
Sumber: Penulis (2011)
52
3.6.1 Uji Normalitas Distribusi normal merupakan salah satu distribusi yang sering digunakan dalam statistik. Distribusi ini sangat penting, karena banyak sekali uji statistik yang memerlukan data berdistribusi normal. Menguji normalitas data gunanya untuk memenuhi sebagian syarat analisis parametric. Normalitas suatu variabel umumnya dideteksi dengan grafik atau uji statistik. Untuk mendeteksi normalitas data dapat dilakukan dengan uji KolmogorovSmirnov melalui menu analize kemudian non parametric test dan pilih sub menu 1-sample K-S, dengan hipotesis pengujian yaitu: Ho : Data terdistribusi secara normal Ha : Data tidak terdistribusi secara normal Dasar pengambilan keputusan: 1) Nilai signifikansi (sig) atau nilai probabilitas < 0,05, data tidak terdistribusi secra normal. 2) Nilai signifikansi (sig) atau nilai probabilitas > 0,05, data terdistribusi secara normal.
3.6.2 Uji Validitas Uji validitas dilakukan berkenaan dengan ketepatan alat ukur terhadap konsep yang diukur sehingga benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur. Berkaitan dengan pengujian validitas instrumen menurut Riduwan (2008, h.109-110) menjelaskan bahwa validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat keandalan suatu alat ukur. Untuk menguji validitas
53
alat ukur, u terlebiih dahulu diicari harga korelasi k antaara bagian-b bagian dari alat ukur u secara keseluruhan k n dengan caraa mengkorellasikan setiaap butir alat ukur dengan skor total yanng merupakaan jumlah ttiap skor bu utir. Untuk meng ghitung validditas alat ukuur yang diguunakan rumuus: h = rhitung
D mana: Di rhitung = koefi fisien korelassi ∑ i = Jumlaah skor item ∑X ∑ i = Jumlaah skor total ∑Y n = Jumlah responden r
3.6.33 Uji Reliabilitas U reliabilittas artinya adalah tiingkat kepeercayaan hasil Uji h suatu peng gukuran.
Peengukuran yang mem miliki reliaabilitas tingggi, yaitu
peng gukuran yanng mampu memberikkan hasil uukur yang terpecaya (realibel). Menu urut Sekarann (2006, h.440) menyataakan bahwa keandalan (relia ability) suattu pengukuuran menunjjukkan sejaauh mana pengukuran p terseebut dilakukkan tanpa bias (bebas kesalahan atau a error free). f Oleh karen na itu menjaamin penguukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas kerag gaman item m dalam innstrumen perlu p dilakuukan. Uji reliabilitas instruument dilakkukan untukk mendapatkkan tingkat ketepatan instrument
54
yang g digunakan. Dalam penelitian ini menggunakkan teknik Cronbach’s C Alphha (α). Berikuut rumus darri alpha.
Di mana: m
r11 : Nilai Relliabilitas ∑ i : Jumlah vvarians skorr tiap-tiap iteem ∑S St : varians tootal k : Jumlah iteem
3.6.44 Transform masi Data Menurut Riduwan dan Kunco oro (2008) dalam bukuu Haryadi Sarjo ono dan Winda W Juliannita (2011, h.12),
menntransformaasikan data
intervval bertujuuan untuk memenuhi sebagian dari syaraat analisis param metric, di mana m data setiidaknya bersskala intervaal. Teknik trransformasi yang g paling sedderhana adaalah dengann menggunaakan MSI (Method of Succcessive Interrval). MSI merupakan n metode yang digunaakan untuk menttransformasiikan data daari ordinal menjadi m inteerval dengann langkahlangk kah sebagai berikut. 1. Perhatikan P setiap s butirr jawaban korespondeen dari anggket yang d disebarkan. 2. Pada P setiap butir, b ditentuukan jumlah orang yang mendapat sk kor 1, 2, 3, d 4; yang disebut dan d sebaggai frekuenssi. 3. Setiap S freku uensi dibagi dengan baanyaknya responden daan hasilnya d disebut propo orsi.
55
4. Tentukan T nilai proporsi kumulatif k deengan menjuumlahkan nillai proporsi s secara beruruutan per koloom skor. 5. Gunakan G tabble distribusii normal, hittung nilai Z untuk setiaap proporsi k kemudian yaang diperolehh. 6. Tentukan T nillai tinggi ddensitas untuuk setiap niilai Z yangg diperoleh (dengan mennggunakan taable tinggi densitas). 7. Tentukan T nilai skala denggan mengguunakan rumuus :
8. Tentukan T nilai transform masi dengan rumus r :
3.6.55 Koefisien Korelasi K Peearson B Berdasarkan R Riduwan daan Engkos Ahmad A Kuncoro (2008, h.61) h untuk meng getahui hubu ungan antaraa variabel X1 dengan Y dan X2 denngan Y dan X1 dan d X2 terhaadap Y diguunakan tekniik korelasi. Analisis A korrelasi yang digunnakan adalahh Pearson P Product Mom ment, dengann rumus :
K Korelasi PPM M dilambanggkan (r) denngan ketentuuan nilai r tidak t lebih dari harga (-1 ≤ r ≤ +1). Appabila nilai r = -1 artinyya korelasinyya negative semppurna. r = 0 artinya tidaak ada korellasi. dan r = 1 berarti korelasinya k sangat kuat. Seedangkan aarti harga r akan ditaampilkan pada Table Intep pretasi Nilai r sebagai beerikut.
56
Tabel 3.4 Intepretasi Koefisien Korelasi Nilai R Interval Koefisien 0,80 -1,000 0,60 – 0,799 0,40 – 0,599 0,20 – 0,399 0,00 – 0, 199
Tingkat Hubungan Sangat Kuat Kuat Cukup Kuat Rendah Sangat Rendah
Sumber : Riduwan dan Kuncoro (2008, h.62)
Pengajuan signifikasi yang berfungsi apabila peneliti ingin mencari makna generalisasi dari hubungan varibael X terhadap Y, maka hasil korelasi PPM tersebut diuji dengan Uji Signifikasi sebagai berikut : Hipotesis Ho : Variabel X tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan variabel Y Ha : Variabel X memiliki hubungan yang signifikan dengan variabel Y Dasar pengambilan keputusan Sig ≥ α = Ho diterima, Ha ditolak Sig < α = Ho ditolak, Ha diterima Ket : α (alpha) = tingkat presisi, batas ketidak akuratan (1- tingkat kepercayaan) 3.6.6 Analisis Jalur (Path Analysis) Model Path Analysis menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, h.2) digunakan untuk menganalisis pola hubungan diantara variabel. Model ini dikembangkan pertama kali pada tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika
57
yaitu Sewall Wright merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk menganalisis pola hubungan antara variabel dengan tujuan untuk mengetahui peran langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel independen terhadap variabel dependen. 3.6.6.1 Prinsip-Prinsip Dasar Path Analysis Prinsip- prinsip dasar yang sebaiknya dipenuhi dalam analisis jalur diantaranya ialah : 1) Adanya linearitas (Linearity). Hubungan antar variabel bersifat linear 2) Adanya adivitas (Additivity). Tidak ada efek-efek interaksi 3) Data berskala interval. Semua variabel yang diobservasi mempunyai data bersifat interval (scaled values). Jika data belum dalam bentuk skala interval, sebaiknya data diubah dengan menggunakan metode suksesive interval (MSI) terlebih dahulu. 4) Semua variabel residual (yang tidak diukur) tidak berkorelasi dengan salah satu variabel-variabel dalam model. 5) Istilah gangguan (disturbance terms) atau variabel residual tidak boleh berkorelasi dengan semua variabel endogenous dalam model. Jika dilanggar, maka akan berakibat hasil regresi menjadi tidak tepat untuk mengestimasikan parameter-parameter jalur. 6) Sebaiknya hanya terdapat multikoliniearitas yang rendah. Multikolinieritas maksudnya dua atau lebih varibael bebas (penyebab) mempunyai hubungan yang sangat tinggi. Jika terjadi
58
hubungan yang tinggi maka kita akan mendapatkan standar error yang besar dari koefesien beta (b) yang digunakan untuk menghilangkan varians biasa dalam melakukan analisis korelasi secara parsial. 7) Adanya recurvisitas. Semua anak panah mempunyai satu arah, tidak boleh terjadi pemutaran kembali (looping). 8) Spesifikasi model benar diperlukan untuk menginterpretasi koefesien-koefesien jalur. Kesalahan spesifikasi terjadi ketika variabel penyebab yang signifikan dikeluarkan dari model. Semua koefesien jalur akan merefleksikan kovarians bersama dengan semua variabel yang tidak diukur dan tidak akan dapat diinterpretasi secara tepat dalam kaitannya dengan akibat langsung dan tidak langsung. 9) Sampel sama dibutuhkan untuk pengitungan regresi dalam model jalur.
Asumsi analisis jalur mengikuti asumsi umum regresi linear, yaitu : 1)
Model regresi harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka signifikansi pada ANOVA sebesar < 0.05
2)
Predictor yang digunakan sebagai variable bebas harus layak. Kelayakan ini dikethaui jika angka Standard Error of Estimate < Standard Deviation
59
3)
Koefesien regresi harus signifikan. Pengujian dilakukan dengan Uji T. Koefesien regresi signifikan jika T hitung > T table (nilai kritis)
4)
Tidak boleh terjadi multikolinieritas, artinya tidak boleh terjadi korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah antar variabel bebas.
5)
Tidak terjadi otokorelasi. Terjadi otokorelasi jika angka Dubin dan Watson sebesar < 1 dan > 3 Analisis ini akan digunakan untuk menguji besarnya kontribusi yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel X1 dan X2 terhadap Y pada sub-struktural 1 dan variabel X1, X2, dan Y terhadap Z pada sub-struktural 2. Untuk mengetahui derajat variabel analisa dalam penelitian ini akan dilakukan analisis berdasarkan pendekatan SPSS dan LISREL.
3.6.6.2 Model dan Persamaan Struktural Path Analysis Model struktural yaitu bila setiap variabel endogen (Y) secara unik keadaannya ditentukan variabel eksogen (X). Diagram jalur berikut menunjukkan struktur hubungan kausal antar variabel.
60
Sumber : Riduwan dan Kuncoro (2008, h.5)
Gambar 3.1 Diagram Jalur Persamaan struktural untuk diagram jalur yaitu : Y=
yx1 X1
+
yx2 X2
+
yx3 X3
Z=
zx1 X1
+
zx3 X2
+
zy X3
+
+
1 2
Keterangan : ρ = koefisien jalur (path coefficient), yang menunjukkan pengaruh langsung variabel eksogen terhadap variabel endogen ε = faktor residual, yang menunjukkan pengaruh variabel lain yang tidak diteliti atau kekeliruan pengukuran variabel Kategori seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam Path Analysis dilihat dari nilai koefisien beta akan diuraikan pada Tabel 3.5 berikut ini :
61
Tabel 3.5 Kategori Pengaruh Variabel dalam Path Analysis
Nilai Koefisien Beta Kategori Pengaruh 0,05-0,09
Lemah
0,10- 0,29
Sedang
>0,30
Kuat
Sumber : Riduwan dan Sunarti, 2007
3.6.6.3 Analisis Jalur Berdasarkan Pendekatan SPSS Langkah-langkah menguji Path Analysis menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, h.116) sebagai berikut : 1) Merumuskan hipotesis dan persamaan sub-struktural 1 Struktur : Y =
yx1 X1
+
yx2 X2
+
y
1
2) Menghitung koefisien jalur yang didasarkan pada koefisien regresi a. Gambarkan diagram jalur lengkap, tentukan sub-sub strukturnya dan rumuskan persamaan structuralnya yang sesuai hipotesis yang diajukan. Hipotesis : Naik turunnya variabel endogen (Y) dipengaruhi secara signifikan oleh variabel eksogen (X1 dan X2) b. Menghitung koefisien regresi untuk struktur yang telah dirumuskan. Hitung koefisien regresi untuk struktur yang telah dirumuskan :
62
Persamaan regresi ganda : Y = a + b1X1 + b1X2 + ε1 3) Menghitung koefisien jalur secara simultan (keseluruhan) Uji secara keseluruhan hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut : Ha : yx1 = yx2 = ........ = yxn ≠ 0 Ho : yx1 = yx2 = ........ = yxn = 0 4)
Kaidah
pengujian
signifikansi
secara
manual
:
Menggunakan Tabel F F=
1 1
Keterangan : n = jumlah sampel k = jumlah variabel endogen R2yxk = R square Jika Fhitung ≥ Ftabel maka tolak Ho artinya signifikan dan Fhitung ≤ Ftabel terima Ho artinya tidak signifikan Dengan taraf signifikan (α) = 0.05 Carilah nilai Ftabel menggunakan Tabel F dengan menggunakan rumus: Ftabel = F{(1-α) (dk = k), (dk = n –k -1)} atau F {(1-α) (v1 = k), (v2 = n-k-1)} 5) Kaidah pengujian signifikansi : Program SPSS
63
(1) Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≤ Sig], maka Ho diterima, Ha ditolak artinya tidak signifikan. (2) Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. 6) Menghitung koefisien jalur secara individu Hipotesis penelitian yang akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha: ρyx1 > 0 Ho: ρyx1 = 0 Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus : ;
1
Keterangan : Statistik SepX1 diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk analisis regresi setelah data ordinal ditransformasi ke interval. Selanjutnya untuk mengetahui signifikansi analisis jalur bandingkan antara nilai probabilitas Sig dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut.
64
Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≤ Sig], maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan. Jika nilai probibilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. 7) Menyarankan dan Menyimpulkan Kemudian setelah didapat hasil perhitungan maka dibuatlah ringksan dari hasil penelitian tersebut kemudian dianalisis dan disimpulkan yang berguna untuk pengambilan keputusan penelitian.
3.6.6.4 Analisis Jalur Berdasarkan Pendekatan LISREL Menurut Ghozali (2008, h.116), ada beberapa langkah analisis jalur dengan LISREL yaitu sebagai berikut: 1. Merubah input data dari excel menjadi data prelis dengan membuka program LISREL dari menu pilih file lalu Import Data dan akan tampak windows open 2. Membuka data dan menyimpannya dalam bentuk data prelis 3. Menentukan analisis dengan metode simplis. 4. Memanggil data prelis dengan langkah dari menu utama LISREL pilih setup lalu variables.
65
5. Membuat SIMPLIS Syntax dengan langkah dari menu LISREL pilih Setup kemudian pilih Build SIMPLIS Syntax dan menuliskan secara manual syntax sebagai berikut Relationships Y = X1 X2 Z = X1 X2 Y Number of Decimals = 3 Path Diagram Option: SS EF End of Problem 6. Mengeksekusi SIMPLIS Syntax dan menganalisis hasilnya.
3.7 Rancangan Uji Hipotesis Hipotesis untuk penelitian ini berdasarkan identifikasi masalah yang ada adalah sebagai berikut : Dasar Pengambilan Keputusan: Sig > 0,05 : Ho ditolak, Ha diterima Sig < 0,05 : Ho diterima, Ha ditolak 1. Untuk T-1 Ho
= Tidak ada pengaruh atau kontribusi yang signifikan antara
Kebijakan Kompensasi dan Manajemen Konflik terhadap Retensi Karyawan secara Simultan dan Parsial.
66
Ha
= Ada pengaruh atau kontribusi yang signifikan antara Kebijakan
Kompensasi dan Manajemen Konflik terhadap Retensi Karyawan secara simultan dan Parsial. 2. Untuk T-2 Ho
= Tidak ada pengaruh atau kontribusi yang signifikan antara
Kebijakan Kompensasi dan Manajemen Konflik terhadap Retensi Karyawan dan Dampaknya secara Simultan dan Parsial kepada Kinerja Karyawan dengan pendekatan SPSS dan LISREL. Ha
= Ada pengaruh atau kontribusi yang signifikan antara Kebijakan
Kompensasi dan Manajemen Konflik terhadap Retensi Karyawan dan Dampaknya secara Simultan dan Parsial kepada Kinerja Karyawan dengan pendekatan SPSS dan LISREL.
67
3.8 Rancangan Implikasi Hasil Penelitian Setelah terkumpulnya seluruh data yang dibutuhkan melalui kuisioner, maka dengan data tersebut dilakukan analisis dan pengolahan data untuk mengetahui pengaruh atau kontribusi dari Kompensasi dan Manajemen Konflik terhadap Retensi Karyawan dan Dampaknya kepada Kinerja karyawan PT. Pacific Jaya Niaga. Setelah semua data diolah, dengan 2 macam pendekatan yaitu SPSS dan LISREL untuk mengecek kecocokan hasil, setelah itu maka akan diperoleh gambaran mengenai bagaimana pengaruh atau kontribusi secara jelas dari tiap variabel. Dari analisis diatas, didapatkan kontribusi dari variabel – variabel terhadap Kinerja Karyawan PT. Pacific Jaya Niaga, sehingga dapat diketahui usaha yang diperlukan untuk meningkatkan Kinerja Karyawan PT. Pacific Jaya Niaga melalui faktor – faktor yang diteliti tersebut, dilihat dari aspek – aspek yang merupakan indikator dari setiap variabel.
