BAB 3 METODE PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian Dalam penelitian ini, jenis penelitiannya bersifat asosiatif. Dengan penelitian asosiatif ini dapat diketahui hubungan antara variabel dan bagaimana tingkat ketergantungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Unit analisis yang dituju adalah individu, yaitu para karyawan Yayasan Almasih dan informasi atau sekumpulan data yang didapat dari karyawan tersebut hanya dikumpulkan satu kali pada waktu tertentu (satu kurun waktu saja) atau disebut juga cross-sectional (Umar, 2005, p131). Tabel 3.1 Desain Penelitian Disain Penelitian Tujuan Penelitian
Jenis penelitian
Metode
Unit Analisis
Time Horizon
Penelitian T–1
Asosiatif
Survei
individu ->
Cross Sectional
karyawan T–2
Asosiatif
Survei
individu ->
Cross Sectional
karyawan Sumber : Peneliti
Keterangan: T-1
: Untuk mengetahui seberapa besar kontribusi kepribadian dan efikasi diri karyawan
terhadap motivasi karyawan Yayasan Almasih. T-2
: Untuk mengetahui seberapa besar kontribusi kepribadian, efikasi diri dan motivasi
karyawan terhadap kinerja karyawan Yayasan Almasih.
82
83 3.2 Operasionalisasi Variabel Penelitian Operasional variabel merupakan penjelasan pengertian dari teori variabel, sehingga dapat diamati dan diukur dengan menentukan hal-hal yang diperlukan untuk mencapai tujuan tertentu. Tabel 3.2 Operasional Variabel Penelitian Kepribadian Variabel
Konsep
Dimensi/Sub
Variabel
Variabel
Kepriba
Bagaimana
Kesungguhan
dian
orang
(X1)
mempengaruhi
Indikator Utama
Ukuran
Skala Pengukuran
Stabilitas Emosi
orang lain dan
1. Bertanggung jawab
Ordinal
2. Terencana
yang
1. Optimis
ditransf
2. Tidak khawatir
orm
bagaimana
Sifat
1. Kooperatif
menjadi
mereka
menyenangkan
2. Dapat dipercaya
interval
memahami
Ekstraversi
1. Mengemukakan ide-ide
dan
Skala Likert
2. Teman baru
memandang
Terbuka
dirinya
pengalaman
pada
1. Ingin tahu 2. Kreatif
Sumber: Diadaptasi dari Luthans (2006, p234)
Tabel 3.3 Operasional Variabel Penelitian Efikasi Diri Variabel
Konsep
Dimensi/Sub
Variabel
Variabel
Efikasi
Keyakinan
Inisiatif
1. Keinginan mencoba
Ordinal
Diri (X2)
seseorang
(Initiative)
2. Menghindar
yang
3. Mudah menyerah
ditransf
1. Menjalankan rencana
orm
akan kemampu
Usaha (Effort)
Indikator Utama
Ukuran
Skala Pengukuran Skala Likert
84 annya
2. Terus mencoba
menjadi
dalam
3. Menyelesaikan tugas
interval
menyeles
4. Melakukan dengan baik
aikan
5. Berusaha lebih keras
suatu hal
Ketahanan
1.
Mencapai tujuan
(Persistence)
2.
Menyelesaikan kesulitan
3.
Menangani masalah
4.
Kemampuan diri
Sumber: Diadaptasi dari Bosscher dan Smit (1998, p339)
Tabel 3.4 Operasional Variabel Penelitian Motivasi Variabel
Konsep
Dimensi/Sub
Variabel
Variabel
Motivasi
Dorongan
Kebutuhan
1. Lebih baik
Ordinal
(Y)
yang
untuk
2. Tugas menantang
yang
menggera
berprestasi
kkan
Kebutuhan
1. Jaminan pekerjaan
orm
perilaku
Keamanan
2. Menghindari kegagalan
menjadi
untuk
Kebutuhan akan
1. Kontrol informasi
interval
mencapai
kekuasaan
2. Mengontrol aktifitas
tujuan
Kebutuhan akan
1. Dihargai
status
2. Promosi
Kebutuhan akan
1. Bekerja dengan orang lain
Afiliasi
2. Suasana kooperatif
Sumber: Diadaptasi dari Luthans (2006, p273)
Indikator Utama
Ukuran
Skala Pengukuran
ditransf
Skala Likert
85 Tabel 3.5 Operasional Variabel Penelitian Kinerja Variabel
Konsep
Dimensi/Sub
Variabel
Variabel
Kinerja
Hasil
Kuantitas
(Z)
kerja
hasil
Indikator Utama
Ukuran
Pengukuran dari
1. Jumlah pekerjaan
Ordinal
2. Memenuhi standar
yang
yang
Skala Likert
ditransf
telah
Kualitas
dihasilkan
1. Hasil maksimal
orm
hasil
2. Tidak ada kesalahan
menjadi
oleh
Ketepatan
1. Menunda pekerjaan
interval
karyawan
waktu dari hasil
2. Tepat waktu
pada
Kehadiran
1. Hadir tepat waktu
dari
suatu organisasi
Skala
2. Absensi Kemampuan
1. Saling membantu
bekerja sama
2. Bekerjasama
Sumber : Diadaptasi dari Mathis (2006, p226).
Pada tabel di atas dijelaskan bahwa pada penelitian ini menggunakan ukuran skala ordinal yang kemudian ditransform ke ukuran skala interval. Ukuran ordinal mengandung pengertian tingkatan, contoh: ranking 1,2, dan 3 di mana ranking 1 menunjukkan lebih tinggi dari ranking 2 dan 3, sedangkan ukuran interval menunjukkan jarak antar satu data dengan data lainnya dan mempunyai bobot yang sama. Skala untuk instrumen atau model sikap yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala likert. Menurut Umar (2005, p137) skala likert ini berhubungan dengan pernyataan tentang sikap seseorang terhadap sesuatu, misalnya
setuju-tidak
setuju,
senang-tidak
senang,
dan
baik-tidak
baik.
Dengan
menggunakan skala likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi sub variabel kemudian sub variabel dijabarkan lagi menjadi indikator-indikator yang dapat dijadikan titik
86 tolak untuk membuat item instrumen yang berupa pernyataan yang perlu dijawab responden (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p20). 3.3 Jenis dan Sumber Data Penelitian Berdasarkan tujuan penelitian, ada beberapa data yang dibutuhkan dalam penelitian ini yang sumber datanya adalah primer, yang didapat langsung dari karyawan yang dijadikan responden, melalui penyebaran kuesioner. Tabel 3.6 Data dan Sumber Data Penelitian Jenis dan Sumber Data
Tujuan Penelitian T-1
T-2
Data
Sumber Data
Kepribadian, efikasi diri karyawan dan motivasi
Data
Primer
karyawan
kuesioner
Kepribadian, efikasi diri, motivasi karyawan dan
Data
kinerja karyawan
kuesioner
Primer
dari
dari
Sumber : Peneliti
3.4 Tempat dan Waktu Penelitian Tempat yang peneliti tentukan adalah Yayasan Almasih Jln. Wijaya Kusuma V Blok E 1/1 Duta Mas – Jelambar (Jakarta). Dan sebagai objek dari penelitian ini adalah karyawan dari Yayasan Almasih. Penelitian ini mulai dilakukan pada 17 November 2009 sampai pada 17 Desember 2009. 3.5 Teknik Pengumpulan Data Pengertian populasi menurut Riduwan (2003, p8) adalah populasi merupakan objek atau subjek yang berada pada suatu wilayah dan memenuhi syarat-syarat tertentu berkaitan dengan masalah penelitian. Maka populasi di dalam penelitian ini adalah karyawan Yayasan Almasih. Sedangkan ada juga yang disebut sampel, yaitu sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili seluruh populasi (Arikunto, 2002, p117). Berkaitan dengan teknik pengambilan data, Arikunto (2002, p120) mengemukakan bahwa untuk
87 sekedar ancer-ancer maka apabila subjek kurang dari 100, maka lebih baik diambil semua, sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi. Selanjutnya jika subjek besar, dapat diambil antara 10%-25% atau lebih. Dengan memperhatikan pernyataan diatas, karena jumlah populasi dari penelitian ini hanya
berjumlah 60 orang atau dengan kata lain populasi kurang dari 100 orang maka
penelitian ini tidak menggunakan sampel jadi merupakan penelitian populasi (sensus). Adapun teknik pengumpulan data dilakukan dengan penelitian lapangan (field research), yaitu Penelitian ini dilakukan secara langsung kepada objek penelitian, yaitu Yayasan Almasih. Penelitian ini menghasilkan data primer, adapun cara yang dipergunakan untuk mengumpulkan data primer tersebut adalah: •
Observasi Tinjauan langsung ke lapangan untuk mengetahui cara kerja dan keadaan objek penelitian.
•
Kuesioner Merupakan daftar pernyataan yang ditujukan khususnya kepada karyawan Yayasan Almasih untuk memperoleh data tentang efikasi diri, kepribadian, motivasi dan kinerja karyawan Yayasan Almasih. Selain penelitian lapangan juga dilakukan dengan penelitian kepustakaan (library
research) yaitu Studi yang dilakukan dengan cara mempelajari buku-buku wajib (textbooks), buku-buku pelengkap atau referensi, majalah, jurnal, laporan resmi dari perusahaan dan catatan kuliah yang relevan dengan permasalahan yang diteliti. Dengan studi kepustakaan ini dimaksudkan untuk memperoleh data sekunder dan landasan teori sebagai bahan untuk studi perbandingan. 3.6 Metode Analisis Dalam penelitian ini ada banyak metode analisis yang digunakan. Analisis diawali pada instrumen penelitian, yaitu mengumpulkan dan mengolah data yang diperoleh dari
88 kuesioner dengan cara memberikan bobot dari setiap pertanyaan berdasarkan skala likert yang kemudian diuji validitas dan reliabilitasnya. Kemudian dari hasil kuesioner tersebut didapatkan data yang akan dianalisis lebih lanjut untuk menjawab tujuan-tujuan penelitian, yaitu dengan analisis korelasi pearson, dan path analysis. Dalam pelaksanaannya, pengolahan data dilakukan dengan bantuan komputer dengan program SPSS (Statistikal Product and Service Solution) versi 16.0 setelah data dikumpulkan, maka dilakukan analisis dengan menggunakan: Tabel 3.7 Metode Analisis Data Tujuan Penelitian
T-1
Metode Analisis Jenis Penelitian
Teknik Analisis
Asosiatif
Path analysis dan Korelasi Pearson
T-2
Path analysis dan Korelasi
Asosiatif
Pearson Sumber :Peneliti
3.6.1 Skala Likert Untuk mengukur pernyataan mengenai Kepribadian (X1), Efikasi diri (X2), Motivasi (Y) dan Kinerja (Z), maka setiap jawaban diberi nilai (skor). Di mana dalam pemberian nilai digunakan skala likert, nilai (skor) jawaban, sebagai berikut: Tabel 3.8 Bobot dan Kategori Pengukuran Data Keterangan
Penilaian
Sangat tidak setuju
1
Tidak setuju
2
Ragu-ragu
3
Setuju
4
89 Sangat setuju
5
Sumber: Andi Supangat (2007, p18)
Berdasarkan kategori-kategori tersebut dapat diketahui bobot nilai tertinggi adalah 5 dan bobot nilai terendah adalah 1. Kuesioner ini disebarkan dengan tujuan untuk mengetahui pendapat mengenai Kepribadian, Efikasi diri, Motivasi dan Kinerja dari karyawan Yayasan Almasih. 3.6.2 Uji Validitas dan Reliabilitas 1. Uji Validitas Validitas menguji seberapa baik suatu instrumen yang dibuat mengukur konsep tertentu yang ingin diukur (Sekaran 2006, p39). Uji validitas ini dapat dilakukan dengan menggunakan program SPSS 16. Langkah – langkah operasional pengujian validitas adalah sebagai berikut : •
Mencari definisi dan rumusan tentang konsep penelitian yang diukur dari literatur yang ditulis para ahli.
•
Melakukan uji coba pengukur tersebut pada sejumlah responden. Sangat disarankan agar jumlah responden untuk uji coba minimal 30 orang. Dengan jumlah minimal 30 orang ini, distributor skor (nilai) akan lebih mendekati kurva normal (Umar, 2008, p52).
•
Menentukan nilai r tabel Dari tabel r, untuk df (degree of freedom) = jumlah responden – 2 atau, dalam penelitian ini df = 60 – 2 = 58. Dan tingkat kesalahan dalam penelitian ini sebesar5%.
•
Mencari r hitung. Di sini r hitung untuk tiap item (variabel) dapat dilihat pada kolom corrected item-total correlation.
Dasar pengambilan keputusan : •
Jika rhitung positif, serta rhitung > rtabel , maka butir pertanyaan tersebut valid.
90 •
Jika rhitung tidak positif, serta rhitung < rtabel, maka butir pertanyaan tersebut tidak valid.
2. Uji Reliabilitas Keandalan (reliabilitas) suatu pengukuran menunjukkan sejauh mana pengukuran tersebut tanpa bias (bebas kesalahan) dan karena itu menjamin pengukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas beragam item dalam instrumen. Dengan kata lain, keandalan suatu pengukuran merupakan indikasi mengenai stabilitas dan konsistensi di mana instrumen mengukur konsep dan membantu menilai ketepatan sebuah pengukuran (Sekaran 2006, p40). Dalam Umar (2005, p195) dipaparkan enam macam pengukuran reliabilitas, yaitu Tes-Retest, SpearmanBrown, Kuder dan Richardson (dengan rumus K-R 20 dan K-R 21), Cronbach’s Alpha (α), dan observasi. Dalam penelitian ini, teknik uji reliabilitas yang digunakan adalah Cronbach’s Alpha (α). Merupakan rata-rata dari semua koefisien belah dua yang dihasilkan dari beberapa cara membelah skala item-item. Koefisien-koefisien tersebut bervariasi dari 0 sampai 1. Nilai sebesar 0,6 atau kurang menyatakan bahwa konsistensi internal reliabilitas tidak memuaskan. Rumus Cronbach’s Alpha (α) dapat digunakan untuk mencari reliabilitas instrumen yang skornya merupakan rentangan antara beberapa nilai atau berbentuk skala. Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut: •
Jika Cronbach Alpha > rtabel, maka dapat dikatakan reliabel.
•
Jika Cronbach Alpha < rtabel, maka dapat dikatakan tidak reliabel.
3.6.3 Menguji Normalitas Data Uji normalitas data adalah hal lazim sebelum sebuah metode statistik diterapkan. Uji normalitas sebuah sampel data dilakukan dengan bantuan alat uji LILLIEFORS atau KOLMOGOROV-SMIRNOV, serta gambar NORMAL PROBABILITY PLOTS.
91 Menurut Singgih Santoso (2007, p154), dalam menjelaskan output test of normality, terdapat pedoman pengambilan keputusan: •
Nilai sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas < 0,05 maka distribusi adalah tidak normal.
•
Nilai sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas ≥ 0,05 maka distribusi adalah normal. Selain itu, pada gambar Q-Q Plot terlihat ada garis lurus dari kiri ke kanan atas. Garis itu berasal dari nilai z. Jika berdistribusi data normal, maka data akan tersebar di sekeliling garis.
3.6.4 Analisis Korelasi Berdasarkan pendapat Riduwan dan Kuncoro (2008, p61-62), Korelasi Pearson Product Moment (PPM) digunakan untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent). Rumus yang digunakan Korelasi PPM (sederhana):
r=
n(∑ XY ) − (∑ X ∑ Y )
(n∑ X
2
)(
− (∑ X ) n∑ Y 2 − (∑ Y ) 2
2
)
Korelasi PPM dilambangkan dengan (r) dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga (-1 ≤ r ≤ +1). Apabila nilai r = -1 artinya korelasinya negatif sempurna; r = 0 artinya tidak ada korelasi; dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat. Berdasarkan pendapat Riduwan dan Kuncoro (2008, p62), arti harga r akan dikonsultasikan dengan tabel nilai interpretasi r sebagai berikut: Tabel 3.9 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
0,80 – 1,000
Sangat Kuat
0,60 – 0,799
Kuat
92 0,40 – 0,599
Cukup Kuat
0,20 – 0,399
Rendah
0,00 – 0,199
Sangat Rendah
Sumber: Riduwan (2008, p62)
Besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y ditentukan dengan rumus koefisien diteminan sebagai berikut: KP = r² X 100% Di mana: KP
= Nilai koefisien diterminan
r
= Nilai koefisien korelasi Berdasarkan pendapat Riduwan dan Kuncoro (2008, p62), pengujian
signifikansi yang berfungsi apabila peneliti ingin mencari makna generalisasi dari hubungan variabel X terhadap Y, maka hasil korelasi PPM tersebut diuji dengan uji signifikasi sebagai berikut. Hipotesis: Ho: Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X dengan variabel Y Ha: Ada hubungan yang signifikan antara variabel X dengan variabel Y Dasar Pengambilan Keputusan: •
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 probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya siginifikan.
93 3.6.5 Analisis Jalur (Path Analysis) Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog & Sorbom, 1996; Johnson & Wichern, 1992). Path Analysis diartikan oleh Bhornstedt (1974 dalam Kusnendi, 2005:1) yang dikutip oleh Riduwan dan Engkos Ahmad Kuncoro (2008, p1) bahwa “a technique for
estimating the effect’s a set of independent variabels han on a dependent caribale from a set of observed correlations, given a set of hypothesized causal asymmetric relation among the varibales.” Sedangkan Tujuan utama path analysis adalah ….. a method of measuring the direct influence along each separate path in such a system and thus of finding the degree to which variation of a given effect is determined by each particular cause. The method depend on the combination of knowledge og the degree of correlation among the variabels in a system with such knowledge as may possessed of the causal relations (Maruyama, 1998:16). Jadi, model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Teknik analisis jalur ini akan digunakan dalam menguji besarnya sumbangan (kontribusi) yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur hubungan kausal antara variabel X1, dan X2 terhadap Y serta dampaknya kepada Z. Analisis korelasi dan regresi yang merupakan dasar dari perhitungan koefisien jalur. Al Rasyid dalam Sitepu (1994:24) yang dikutip oleh Riduwan dan Kuncoro (2008, p115) mengatakan bahwa dalam penelitian sosial tidak semata-mata hanya mengungkapkan hubungan variabel sebagai terjemahan statistik dari hubungan antara variabel alami, tetapi terfokus pada upaya untuk mengungkapkan hubungan kausal antar variabel. Manfaat lain model path analysis adalah untuk: (1) Penjelasan (explanation) terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti; (2) Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan prediksi dengan path analysis ini bersifat
94 kualitatif; (3) Faktor determinan yaitu penentuan variabel bebas (X) mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y); (4) Pengujian model, menggunakan theory trimming, baik untuk uji reliabilitas (uji kejegan) konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru. Menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, p2), asumsi-asumsi yang mendasari path
analysis sebagai berikut: 1. Pada model path analysis, hubungan antar variabel adalah bersifar linier, adaptif dan bersifat normal 2. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio 4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel 5. Observed variabels diukur tanpa kesalahan (instrument pengukuran valid dan reliable) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung 6. Model yang dianalisis dispesifikasikan (diidentifikasi) dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti. Pada diagram jalur digunakan dua macam anak panah, yaitu: (a) anak panah satu arah yang menyatakan pengaruh langsung dari sebuah variabel eksogen [variabel penyebab (X)]
terhadap
sebuah
variabel
endogen
[variabel
akibat
(Y)],
misalnya:
dan (b) anak panah dua anak yang menyatakan hubungan korelasional antara variabel eksogen, misalnya
95 Langkah-langkah menguji Path Analysis sebagai berikut: 1. Merumuskan hipotesis dan persamaan struktural Struktur: Y = ρyx1 X1 + ρyx2 X2 + ρy ε1 2. Menghitung koefisien jalur yang didasarkan pada koefisien regresi a. Gambarkan diagram jalur lengkap, tentukan sub-sub strukturnya dan rumuskan persamaan strukturalnya 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: Persamaan regresi ganda: Y = a + b1X1 + b1X2 + ε1 Pada dasarnya koefisien jalur (path) adalah koefisien regresi yang distandarkan yaitu koefisien regresi yang dihitung dari basis data yang telah diset dalam angka baku atau Z-score (data yang diset dengan nilai rata-rata = 0 dan standar deviasi = 1). Koefisien jalur yang distandarkan (standardize path coefficient) ini digunakan untuk menjelaskan besarnya pengaruh (bukan memprediksi) variabel bebas (eksogen) terhadap variabel lain yang diberlakukan sebagai variabel terikat (endogen). Koefisien path ditunjukkan oleh output yang dinamakan Coefficient atau dikenal dengan nilai Beta. Jika ada diagram jalur sederhana mengandung satu unsur hubungan antara variabel eksogen dengan variabel endogen, maka koefisien path-nya adalah sama dengan koefisien korelasi r sederhana. 3. Menghitung koefisien jalur secara simultan (keseluruhan) Uji secara keseluruhan hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut Ha: ρyx1 = ρyx2 = ....... = ρyxk ≠ 0 Ho: ρyx1 = ρyx2 = …….. = ρyxk = 0
96 a. Kaidah pengujian signifikansi secara manual: Menggunakan Tabel F
Keterangan: n= jumlah sampel k= jumlah variabel eksogen R2yxk= R Jika F
square
hitung
F
hitung
≥F ≤F
tabel,
maka tolak Ho artinya signifikan dan
tabel,
terima Ho artinya tidak signifikan
Dengan taraf signifikan (α) = 0,05 Carilah nilai F F
tabel
=F
tabel
menggunakan Tabel F dengan menggunakan rumus:
{(1-α) (dk=k), (dk=n-k-1)
Cara mencari F
tabel
: nilai
Nilai
atau F
(dk=k)
(dk=n-k-1)
{(1-α) (v1=k), (v2=n-k-1)}
atau V1 disebut sebagai nilai pembilang atau V2 disebut sebagai nilai penyebut
b. Kaidah pengujian signifikansi: Program SPSS - Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≤ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. - 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. 4. Menghitung Koefisien jalur secara Individu Hipotesis penelitian yang akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha: ρyx1 > 0 Ho: pyx1 = 0 Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus (Schumacker & Lomax, 1996:44. Kusnendi, 2005:12)
97
Keterangan: Statistik SeρX1 diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk analisis regresi setelah data ordinal ditansformasi ke interval. Selanjutnya untuk mengetahui signifikansi analisis jalur bandingkan antara nilai probabilitas Sig dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut. -
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 probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya siginifikan.
5. Meringkas dan menyimpulkan Kemudian setelah didapat hasil perhitungan maka dibuatlah ringkasan dari hasil penelitian
tersebut
kemudian
dianalisis
dan
disimpulkan
yang
berguna
untuk
pengambilan keputusan penelitian. Berdasarkan pendapat Riduwan dan Kuncoro (2008), arti harga Beta akan dikonsultasikan dengan tabel nilai interpretasi Beta sebagai berikut:
Tabel 3.10 Interpretasi Koefisien Jalur Nilai Beta Interval Koefisien Jalur
Tingkat Kontribusi
0,05 – 0,09
Lemah
0,10 – 0,29
Sedang
> 0,30
Kuat
Sumber : Riduwan, 2008
Jadi pada dasarnya Analisis ini akan digunakan dalam menguji besarnya kontribusi yang ditunjukkan oleh koefesien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel X1, X2, Y dan Z. Untuk mengetahui derajat variabel kepribadian (X1) dan efikasi diri (X2) karyawan terhadap motivasi karyawan (Y) dan juga mengetahui derajat
98 variabel kepribadian (X1), Efikasi diri (X2), dan Motivasi (Y) karyawan terhadap Kinerja (Z) karyawan, maka dilakukan penyebaran kuesioner yang bersifat tertutup dan analisis dengan menggunakan komputer sebagai proses pengolahan data dan program SPSS windows 16. 3.7 Rancangan Uji Hipotesis Rancangan Uji Hipotesis menggunakan tingkat kepercayaan 95%, dimana tingkat presisi (α) = 5%=0,05 Dasar Pengambilan Keputusan: •
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 probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya siginifikan.
Variabel: X1
= Kepribadian
X2
= Efikasi Diri
Y
= Motivasi
Z
= Kinerja
1. Tujuan 1 (T-1) Tujuan 1 (T-1) berdasarkan substruktur sebagai berikut: Y= ρyx1 X1 + ρyx2 X2 + ρy ε1
X1
ρyX1
ε1 Y
X2
ρyX2
Gambar 3.1 Struktur Tujuan 1 Analisis Jalur
99 a. Uji korelasi variabel X1 dengan variabel Y Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ho : ρyX1 = 0 Ha : ρyX1 >0 Hipotesis bentuk kalimat: Ho: X1 tidak ada hubungan yang signifikan dengan variabel Y Ha: X1 ada hubungan yang signifikan dengan variabel Y Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus:
Keterangan: Statistik Se
ρX1
diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk dianalisis
regresi setelah data ordinal ditransformasi ke interval b. Uji korelasi variabel X2 dengan variabel Y Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ho :ρyX2 = 0 Ha : ρyX2 > 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ho: X2 tidak ada hubungan yang signifikan dengan variabel Y Ha: X2 ada hubungan yang signifikan dengan variabel Y Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus:
Keterangan: Statistik Se
ρX2
diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk dianalisis
regresi setelah data ordinal ditransformasi ke interval c.
Pengujian secara keseluruhan. Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut: Ho: ρyX1 = ρyX2 ≠ 0
100 Ha: ρyX1 = ρyX2 = 0 Hipotesis dalam bentuk kalimat: Ho: Variabel X1 dan X2 tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap Variabel Y Ha: Variabel X1 dan X2 berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y 2. Tujuan 2 (T-2) Tujuan 2 (T-2) berdasarkan substruktur sebagai berikut: Z = ρzx1 X1 + ρzx2 X2 + ρzy Y + ρz ε2
X1
ρZX1
Y
X2
ε2 ΡZY
Z
ρZX1
Gambar 3.2 Struktur Tujuan 2 Analisis Jalur a. Uji korelasi variabel X1 dengan variabel Z Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ho : ρzX1 = 0 Ha : ρzX1 >0 Hipotesis bentuk kalimat: Ho: X1 tidak ada hubungan yang signifikan dengan variabel Z Ha: X1 ada hubungan yang signifikan dengan variabel Z Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus:
101 Keterangan: Statistik Se
ρX1
diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk dianalisis
regresi setelah data ordinal ditransformasi ke interval b. Uji korelasi variabel X2 dengan variabel Z Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ho : ρzX2 = 0 Ha : ρzX2 >0 Hipotesis bentuk kalimat: Ho: X2 tidak ada hubungan yang signifikan dengan variabel Z Ha: X2 ada hubungan yang signifikan dengan variabel Z Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus:
Keterangan: Statistik Se
ρX2
diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk dianalisis
regresi setelah data ordinal ditransformasi ke interval c.
Uji korelasi variabel Y dengan variabel Z Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ho : ρzy = 0 Ha : ρzy >0 Hipotesis bentuk kalimat: Ho: Y tidak ada hubungan yang signifikan dengan variabel Z Ha: Y ada hubungan yang signifikan dengan variabel Z Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus:
Keterangan: Statistik Se
ρy
diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk dianalisis
regresi setelah data ordinal ditransformasi ke interval
102 d. Pengujian secara keseluruhan. Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut: Ho: ρzy = ρzX2 = ρzX1 ≠ 0 Ha: ρzy = ρzX2 = ρzX1 = 0 Hipotesis dalam bentuk kalimat: Ho: Variabel X1, X2 dan Y tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap Variabel Z Ha: Variabel X1 , X2
dan Y berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap
variabel Z Persamaan Struktural diagram Jalur adalah: Y = ρyx1 X1 + ρyx2 X2 + ρy ε1 Z = ρzx1 X1 + ρzx2 X2 + ρzy Y + ρz ε2 Berdasarkan asumsi-asumsi penelitian sebagaimana diuraikan di atas, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut: Dasar Pengambilan Keputusan Sig ≥ 0,05 -> Ho diterima, Ha ditolak Sig ≤ 0,05 -> Ho ditolak, Ha diterima Hipotesis 1 Ho : Variabel X1 dan X2 tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y. Ha : Variabel X1 dan X2 berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y. Hipotesis 2 Ho : Variabel X1, X2 dan Y tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Z. Ha : Variabel X1, X2 dan Y berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Z.
103 3.8 Rancangan Implikasi Hasil Penelitian Rancangan implikasi hasil penelitian ini yaitu setelah semua data dan hasil analisis selesai dilakukan, maka selanjutnya dari hasil kuesioner yang dibagikan kepada individu karyawan Yayasan Almasih, akan didapatkan gambaran mengenai kepribadian karyawan perusahaan dan efikasi diri karyawan, yaitu gambaran mengenai bagaimana kepribadian karyawan Yayasan Almasih berdasarkan ciri kepribadian Big Five. Selain itu, karyawan juga menilai motivasi dan kinerja mereka melalui kuesioner yang dibagikan. Setelah itu, data yang diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada individu karyawannya maka dilakukan analisis hubungan antara efikasi diri karyawan dan kepribadian karyawan terhadap motivasi dan dampaknya kepada kinerja karyawan di Yayasan Almasih dan dilakukan analisis pengaruh kepribadian karyawan dan efikasi diri karyawan terhadap motivasi dan dampaknya kepada kinerja karyawan di Yayasan Almasih. Dari analisis di atas, apabila terdapat pengaruh dan hubungan yang kuat antara kepribadian karyawan dan efikasi diri karyawan terhadap motivasi dan dampaknya kinerja karyawan, maka kepribadian, efikasi diri, dan motivasi karyawan benar-benar memberi dampak kepada kinerja karyawan Yayasan Almasih. Maka dari itu maka variabel-variabel tersebut harus selalu dipantau dan dijaga serta ditingkatkan agar kinerja Yayasan Almasih dapat menjadi lebih baik. Dengan ini, diharapkan kinerja karyawan menjadi meningkat dan kinerja perusahaan ikut meningkat. Dengan kinerja perusahaan yang meningkat maka diharapkan Brand Image Yayasan Almasih menjadi lebih baik lagi di mata masyarakat sehingga biaya promosi dan marketing menjadi menurun, jumlah pendaftar semakin banyak dan konsumen langsung memilih Yayasan Almasih sebagai tempat belajar yang terbaik bagi mereka.
