III.
METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Dalam mendapatkan
penelitian
ini,
konsep-konsep
kerangka
berpikir
penelitian
yang
diarahkan berkaitan
untuk dengan
permasalahan yang ada sehingga dapat dijadikan sebagai landasan dalam setiap tahapan penelitian. Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana tingkat hubungan restrukturisasi organisasi terhadap kinerja karyawan PD Pasar Jaya unit area 03 Pramuka. PD Pasar Jaya memiliki salah satu hambatan yaitu persaingan yang ketat dengan menjamurnya pasar modern. Oleh sebab itu perusahaan dituntut untuk menetapkan kebijakan organisasi agar tetap bertahan dalam menjalankan perusahaan. Untuk mengantisipasi perubahan-perubahan yang terjadi dan dalam rangka meningkatkan efisiensi, efektifitas, produktivitas serta pendayagunaan semua sumber daya yang dimiliki, maka pada tahun 2003 PD Pasar Jaya mulai melakukan restrukturisasi organisasi. Langkah restrukturisasi diambil manajemen PD Pasar Jaya dalam rangka perbaikan organisasi agar lebih efektif dan efisien. Perubahan struktur organisasi menyangkut modifikasi dan pengaturan kembali berbagai sistem internal seperti ukuran (struktur dan jumlah karyawan), arus kerja, kompleksitas tugas, infrastruktur, hubungan kewenangan formal, kontrol formal, dan sistem komunikasi. Tujuan dari restrukturisasi ini yaitu untuk meningkatkan kinerja nilai perusahaan. Kinerja perusahaan dapat dilihat melalui kinerja para karyawannya. Menurut Simamora (2004), banyak hal yang dapat diukur untuk menentukan kinerja karyawan sebagaimana diperlihatkan melalui Tabel 2. sebelumnya. Hal-hal tersebut mencakup tiga aspek yaitu karakteristik individu, perilaku dan hasil. Berdasarkan hasil restrukturisasi organisasi, perusahaan menyetujui bahwa pada penelitian ini kinerja karyawan akan diteliti melalui hal-hal yang mencakup kualitas pekerjaan, kuantitas
19
pekerjaan, penguasaan pekerjaan, tanggung jawab, disiplin, hubungan kerja, sikap, inisiatif, dan partisipasi.
PD Pasar Jaya
Visi, Misi, dan Tujuan PD Pasar Jaya
Kebijakan Organisasi
Restrukturisasi
Kinerja
1. Ukuran Struktur
1. Kualitas pekerjaan
a. Organisasi
2. Kuantitas pekerjaan
b. Jumlah Karyawan
3. Tanggung jawab
2. Jumlah Karyawan 3. Arus Kerja 4. Kompleksitas Tugas
4. Disiplin
Korelasi Kanonik
5. Hubungan kerja 6. Penguasaan pekerjaan
5. Infrastruktur
7. Sikap
6. Wewenang Formal
8. Inisiatif
7. Kontrol Formal
9. Partisipasi
8. Sistem komunikasi
Kinerja Karyawan
Kinerja PD Pasar Jaya
Gambar 1. Kerangka pemikiran penelitian
20
Dalam penelitian ini peneliti akan menganalisis tingkat hubungan antara restrukturisasi organisasi dengan kinerja karyawan yang akan dianalisis dengan menggunakan metode analisis korelasi kanonik. Melalui metode ini dapat dicari kombinasi linier yang memiliki korelasi terbesar sehingga dapat mengidentifikasi korelasi maksimum dari hubungan antara restrukturisasi organisasi dengan kinerja karyawan. Selanjutnya dapat diketahui komponen-komponen dari variabel restrukturisasi organisasi yang memiliki kontribusi paling besar terhadap kinerja karyawan PD Pasar Jaya. Berdasarkan kerangka pemikiran penelitian yang digambarkan diatas, peubah bebas (variabel independen) dalam penelitian ini adalah restrukturisasi organisasi sedangkan yang menjadi peubah tidak bebas (variabel dependen) yaitu kinerja karyawan. Sebelum dilakukan pengolahan data, data ordinal/skala Likert dari kuesioner akan dikonversi ke dalam skala interval untuk mendapatkan tingkat keakuratan hasil analisis data yang lebih baik serta menormalkan sebaran data. Pengolahan data dilakukan dengan bantuan software Microsoft Excel 2007, SPSS 15 for Windows, dan Minitab 15 for Windows. Konversi data dari skala ordinal menjadi skala interval dilakukan dengan menggunakan bantuan program macro-Minitab. 3.2. Uji Hipotesis Hipotesis adalah jawaban sementara yang menyatakan adanya hubungan diantara variabel-variabel tertentu. Hipotesis yang dirumuskan dalam penelitian ini yaitu adanya sebuah hubungan yang positif antara restrukturisasi organisasi dengan kinerja karyawan pada PD Pasar Jaya unit area 03 Pramuka. Berikut adalah rincian yang diperlukan untuk kepentingan pengujian hipotesis: 1. Ukuran a. Variabel-variabel
ukuran
struktur
organisasi memiliki
ukuran
hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin efisien struktur organisasi berhubungan dengan meningkatnya kinerja karyawan.
21
H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan b. Variabel-variabel ukuran jumlah karyawan memiliki ukuran hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin efisien ukuran jumlah
karyawan
berhubungan
dengan
meningkatnya
kinerja
karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan 2. Variabel-variabel arus kerja memiliki ukuran hubungan dengan variabelvariabel kinerja karyawan. Semakin baik indikator-indikator arus kerja berhubungan dengan meningkatnya kinerja karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan 3. Variabel-variabel kompleksitas tugas memiliki ukuran hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin baik indikator-indikator kompleksitas
tugas
berhubungan
dengan
meningkatnya
kinerja
karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan 4. Variabel-variabel kualitas infrastruktur memiliki ukuran hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin baik kualitas infrastruktur berhubungan dengan meningkatnya kinerja karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan 5. Variabel-variabel kewenangan formal memiliki ukuran hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin baik pengelolaan indikatorindikator kewenangan formal berhubungan dengan meningkatnya kinerja karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan
22
6. Variabel-variabel kontrol formal memiliki ukuran hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin baik indikator-indikator kontrol kontrol formal berhubungan dengan meningkatnya kinerja karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan 7. Variabel-variabel sistem komunikasi memiliki ukuran hubungan dengan variabel-variabel kinerja karyawan. Semakin baik indikator-indikator sistem komunikasi berhubungan dengan meningkatnya kinerja karyawan. H0 = Instrumen dinyatakan tidak berhubungan H1 = Instrumen dinyatakan berhubungan 3.3. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari hasil penelitian sebelumnya serta studi literatur, baik dari buku-buku, data dari perusahaan, maupun sumber-sumber lain yang menunjang penelitian. Metode pengumpulan data pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode sensus. Penggunaan metode ini berlaku jika anggota populasi relatif kecil sehingga tidak diperlukan pengambilan sebagian anggota populasi yang dijadikan sampel. Data awal diperoleh dari penyebaran kuesioner terhadap 71 responden yang merupakan jumlah seluruh karyawan PD Pasar Jaya unit area 03 Pramuka, Jakarta Timur. 3.4. Uji Validitas dan Reliabilitas 3.4.1. Uji Validitas Uji validitas menunjukkan sejauh mana data yang ditampung pada suatu kuesioner dapat mengukur apa yang ingin diukur. Langkah-langkah
dalam
mengukur
validitas kuesioner
yaitu
melakukan uji coba pengukur tersebut pada sejumlah responden, mempersiapkan tabel tabulasi jawaban, dan menghitung nilai korelasi antara data pada masing-masing pertanyaan dengan skor
23
total memakai rumus Pearson Correlation Product Moment (Umar, 2003), yaitu:
=
{( ∑
Keterangan:
∑
(∑ )(∑ )
) (∑ ) }{( ∑
r
= Nilai koefisieen korelasi
n
= Jumlah responden
x
= Skor butir instrumen
y
= Total skor
………........(1)
) (∑ ) ]
Hipotesis yang digunakan: H0
= Instrumen dinyatakan tidak valid (ρ = 0)
H1
= Instrumen dinyatakan valid (ρ ≠ 0) Setelah dihitung, nilai korelasi yang diperoleh dibandingkan
dengan angka kritik tabel korelasi nilai r, dengan n = 30 orang dan taraf signifikansi sebesar 5% dan diperoleh nilai r tabel sebesar 0,361. Jika nilai korelasi yang diperoleh lebih dari 0,361 maka Ho ditolak dan H1 diterima. Artinya, data tersebut dikatakan valid apabila nilai r lebih besar dari r tabel. Sebaliknya, apabila nilai r lebih kecil dari r tabel, maka data tersebut dikatakan tidak valid. 3.4.2. Uji Reliabilitas Menurut Umar (2003), reliabilitas merupakan derajat ketepatan, ketelitian atau keakuratan yang ditunjukan oleh instrumen pengukuran. Umumnya instrumen yang valid sudah pasti reliabel, tetapi instrumen yang reliabel belum tentu valid, oleh karena itu diperlukan pengujian reliabilitas instrumen. Teknik
yang
digunakan
untuk
mengukur
reliabilitas
instrumen digunakan teknik Alfa Cronbach (Sugiyono, 2004) dengan rumus sebagai berikut:
r =(
)
1−
∑
……………………(2)
24
Keterangan: ri
= Keandalan instrumen
k
= Mean kuadrat subyek
∑S
= Mean kuadrat kesalahan
S
= Varians total Rumus untuk menghitung varians total dan varians item
adalah sebagai berikut:
S =
Keterangan:
S =
∑
−
(∑
−
)
………………………(3)
…………………………….(4)
JKi
= Jumlah kuadrat skor item.
JKs
= Jumlah kuadrat subyek. Nilai alpha yang dihasilkan dari pengujian reliabilitas
kemudian dapat ditarik kesimpulan berdasarkan klasifikasi nilai alpha berikut: Tabel 3. Klasifikasi nilai alpha Klasifikasi Nilai Alpha
Kesimpulan
α > 0,9
sempurna (excellent)
α > 0,8
baik (good)
α > 0,7
dapat diterima (acceptable)
α > 0,6
diragukan (questionable)
α > 0,5
lemah (poor)
α > 0,4
tidak dapat diterima (unacceptable)
Sumber: George dan Mallery, 2003. Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana hasil pengukuran dapat dipercaya atau diandalkan untuk dijadikan sebagai alat ukur penelitian. Untuk pengujian validitas dan reliabilitas, data yang diperoleh akan ditabulasi dan diolah dengan
25
rumus statistika menggunakan bantuan software Microsoft Excel 2007 dan SPSS 15 for windows. 3.5. Pengolahan dan Analisis Data 3.5.1. Skala Likert Salah satu cara yang paling sering digunakan dalam menentukan skor adalah dengan menggunakan skala Likert. Skala Likert adalah ukuran gabungan yang didasarkan pada struktur intensitas pertanyaan-pertanyaan. Skala Likert berhubungan dengan pertanyaan tentang sikap seseorang terhadap sesuatu, misalnya setuju-tidak setuju, senang-tidak senang, dan baik-tidak baik (Kinnear dalam Umar, 2003). Skala penilaian yang dipakai pada penelitian adalah skala Likert. Dalam hal ini digunakan kuesioner yang akan dibagikan pada sekelompok responden untuk memperoleh data. Untuk menentukan skor masing-masing butir pertanyaan diukur dengan skala Likert lima poin, yaitu angka 1-5 yang merupakan jenjang skor setiap pertanyaan dengan kriteria berikut: Tabel 4. Bobot nilai jawaban responden Jawaban Responden Bobot Nilai Sangat setuju
5
Setuju
4
Cukup setuju
3
Tidak setuju
2
Sangat tidak setuju
1
3.5.2. Konversi Data Data skala likert termasuk tipe data ordinal. Menurut Nazir dalam Waryanto dan Millafati (2006), tipe data ordinal seringkali menggunakan pendekatan analisis jalur dan untuk itu membutuhkan perhitungan matematis di dalamnya. Oleh karena itu skala pengukuran data yang dibutuhkan minimal berskala interval. Jika
26
data yang akan dianalisis berskala ordinal, maka perlu ditransformasi terlebih dulu menjadi skala interval agar dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Untuk mendapatkan tingkat keakuratan hasil analisis data yang lebih baik, data skala likert/ordinal kemudian diubah ke dalam skala interval. Konversi data pada penelitian ini memiliki tujuan untuk mengintervalkan data hasil pengukuran skala Likert agar dapat dilakukan perhitungan aritmatika terhadap data tersebut. Hasil dari konversi data adalah berupa angka-angka yang berdistribusi normal sehingga dapat dilakukan pengolahan dengan metode statistika parametrik pada data tersebut. Proses konversi data dilakukan dengan menggunakan bantuan software Minitab 15 for Windows. Perlu diketahui, penggunaan Minitab 15 for Windows dalam konversi data memerlukan penulisan sintaks dan penggunaan program macroMinitab. Hal ini dikarenakan belum tersedianya fungsi atau model konversi data untuk melakukan transformasi data dalam perangkat lunak statistik saat ini (SPSS, SAS, Minitab, dan lainnya). 3.5.3. Analisis Korelasi Kanonik (Canonical Correlation analysis) Analisis korelasi kanonik adalah salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk melihat hubungan antara segugus variabel dependen ( independen (
,
,
, …,
, …,
) dengan segugus variabel
). Analisis ini dapat mengukur tingkat
keeratan hubungan antara segugus variabel dependen dengan segugus variabel independen. Disamping itu, analisis korelasi kanonik juga mampu menguraikan struktur hubungan didalam gugus variabel independen. Analisis korelasi kanonik berfokus pada korelasi antara kombinasi linear dari gugus variabel dependen dengan kombinasi linear dari gugus variabel independen. Ide utama dari analisis ini adalah mencari pasangan dari kombinasi linear ini yang memiliki korelasi terbesar. Pasangan dari kombinasi linear ini disebut fungsi kanonik dan korelasinya disebut korelasi kanonik.
27
Jenis data dalam variat kanonikal yang digunakan dalam analisis korelasi kanonikal dapat bersifat metrik maupun nonmetrik. Bentuk umum fungsi kanonikal adalah sebagai berikut: +
+
….
+
=
(metrik, nonmetrik)
+
….
……….(5)
(metrik, nonmetrik)
Keterangan: Y
= Variabel dependen (Kinerja karyawan)
X
= Variabel independen (Restrukturisasi organisasi) Secara umum, jika terdapat sejumlah p variabel bebas ,
,…,
dan q variabel tidak bebas
,
,…,
maka banyak
pasangan variat adalah minimum p dan q. Jadi hubungan linier yang mungkin terbentuk adalah: =
=
+ +
+ … …
+ …
… …
dan
=
+
+ …
=
+
+ …
=
+
…
+ …
… … =
+
+ …
……..…(6)
dimana r adalah nilai minimum p dan q. Hubungan ini dipilih sedemikian sehingga korelasi antara U1 dan V1 menjadi korelasi maksimum; korelasi U2 V2 juga maksimum diantara variabelvariabel yang tidak berhubungan dengan U1 dan V1; korelasi U1, V1,
28
U1, dan V2, dan seterusnya. Setiap pasang variabel kanonikal (U1, V1), (U2, V2), …, (Ur, Vr) merepresentasikan ‘dimensi’ bebas dalam hubungan antara dua himpunan variabel (X1, X2, …, Xp) dan (Y1, Y2, …, Yq). Pasangan pertama (U1, V1) mempunyai korelasi tertinggi karena merupakan korelasi penting; pasangan kedua (U2, V2) mempunyai korelasi tertinggi kedua karenanya menjadi korelasi terpenting kedua; dan seterusnya. Analisis korelasi kanonikal dimulai dengan matriks korelasi antara variabel X1, X2, …,Xp dan variabel Y1, Y2, …,Yq. Dimensi matriks korelasi tersebut adalah (p + q) × (p + q). matriks korelasi dapat dipecah menjadi empat partisi yaitu matriks A, C, C’ dan B, seperti disajikan dalam gambar 2.
Gambar 2. Matriks korelasi kanonik Dari matriks korelasi dapat dihitung suatu matriks berdimensi q×q hasil perkalian matriks B-1C’A-1C, selanjutnya nilai eigen (Eigen value) didapat dari persamaan: (B-1C’A-1C- λi ) b = 0 …….…………………(7) Nilai eigen λ1 > λ2 > … > λr merupakan kuadrat korelasi antara variat kanonikal. Vektor eigen pada analisis ini adalah
29
(beturut-turut) b1, b2, …, br menjadi koefisien variabel Y untuk variat kanonikal. Koefisien Ui, untuk variat kanonikal ke-i untuk variabel X didapat dari elemen vektor: ai = A-1 Cbi ………………………….(8) dari persamaan (1) dan (2) pasangan variat kanonikal ke-1 dihitung dengan perkalian berikut: Ui = a’iX = (ai1, ai2 … aip)
dan Vi = b’iY = (bi1, bi2 … biq)
...(9) Interpretasi variat kanonikal dilakukan dengan interpretasi tiga koefisien, yaitu bobot kanonik (canonical weights), muatan kanonik (canonical loadings) dan muatan-silang kanonik (canonical cross-loadings). Bobot (weight) kanonik merupakan koefisien kanonik yang telah dibakukan, dapat diinterpretasikan sebagai besarnya kontribusi variabel asal terhadap variat kanonik. Semakin besar nilai koefisien ini menyatakan semakin besar kontribusi variabel yang bersangkutan terhadap variate kanonik. Muatan (loadings) kanonik menyatakan korelasi variabel terhadap variat di mana variabel bergabung dalam setiap fungsi kanonikal. Muatan kanonik dapat dihitung dari korelasi antara variabel asal dengan masing-masing variabel kanoniknya. Semakin besar nilai loading mencerminkan semakin dekat hubungan fungsi kanonik yang bersangkutan dengan variabel asal.
30
Muatan-silang (Cross loadings) kanonik menyatakan korelasi variabel dalam suatu variat terhadap variat kanonikal lainnya. Muatan-silang kanonik dapat dihitung dari korelasi antara variabel asal dengan bukan variabel kanoniknya. Semakin besar nilai loading mencerminkan semakin dekat hubungan fungsi kanonik yang bersangkutan dengan variabel asal.
