Analisis Deskriptif Variabel Penelitian

BAB II Kajian Pustaka. Merupakan landasan teori yang digunakan dalam analisis temuan dilapangan

Langkah 4 : Masukkan nilai Alpha dengan rumus:

G. Teknik Analisis Data

1. Analisis Deskriptif Variabel Penelitian

Analisis deskriptif dilakukan untuk menjawab rumusan masalah yang tidak dihipotesiskan, dalam penelitian ini adalah rumusan masalah nomor satu, dua dan tiga.

Sugiyono (2008:147) mengatakan bahwa:

Analisis deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsukan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.

Pengolahan data yang terkumpul dari hasil penyebaran angket dikelompokkan ke dalam tiga langkah, yaitu persiapan, tabulasi dan penerapan data pada pendekatan penelitian. Persiapan adalah mengumpulakn dan memeriksa kebenaran cara pengisian, melakukan tabulasi hasil angket dan memberikan nilai sesuai dengan system penilaian yang telah ditetapkan. Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui tanggapan repsonden terhadap motivasi kerja, kinerja karyawan dan kualitas pelayanan departemen housekeeping di Padma Hotel Bandung. Setelah itu peneliti membuat garis kontinum untuk melihat kategori variabel yang diteliti terletak pada rentang atau klasifikasi yang mana dimulai dari sangat rendah-sangat tinggi, dengan rumus (Husen Umar 2003 dalam Marhanah, 2013:133):

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Mencari Skor Tertinggi :

Skor Tertinggi = skor tertinggi x jumlah pertanyaan x jumlah responden Mencari Skor Terendah :

Skor Terendah = skor terendah x jumlah pertanyaan x jumlah responden Mencari Jarak Interval:

Jarak Interval = skor tertinggi – skor terendah Alternatif jawaban

Persentase Skor = total skor : skor tertinggi x 100%

Membuat garis kotinum dari hasil perhitungan diatas dan mengklasifikasikan atau membuat rentang skor sebagai berikut:

Skor terendah Skor tertinggi

Sumber: Hasil Pengolahan 2014

Gambar 3.2 Garis Kontinum

Sedangkan kriteria interpretasi persentase skor sebagai berikut:  Angka 20% - 36% = Sangat Rendah

 Angka 27% - 52% = Rendah  Angka 53% - 68% = Cukup Tinggi  Angka 69% - 84% = Tinggi

 Angka 85% - 100% = Sangat Tinggi

Jenis analisis data yang akan terkumpul pada penelitian ini adalah berbentuk ordinal. Sejalan dengan tujuan penelitian ini, yaitu untuk mengetahui pengaruh motivasi kerja terhadap kinerja karyawan dan dampaknya pada kualitas pelayanan, dimana penelitian ini menggunakan analisis deskriptif, korelasi sederhana dan berganda, regresi sederhana dan berganda, dan path analysis, data yang diperlukan adalah data interval, sedangkan data mentah yang didapat dari

Sangat Rendah ^Rendah Cukup Tinggi ^Tinggi Sangat Tinggi

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

hasil penyebaran quesioner adalah ordinal, maka dari itu data ordinal akan dirubah menjadi data interval dengan bantuan method of succesive interval (MSI).

Penelitian ini menggunakan data ordinal seperti dijelaskan dalam operasional variabel sebelumnya, maka semua data ordinal yang terkumpul terlebih dahulu akan ditransformasi menjadi skala interval dengan menggunakan Method of Successive Interval (Riduwan & Kuncoro, 2012:106). Langkah-langkah untuk melakukan transformasi data tersebut adalah sebagai berikut: a. Menghitung frekuensi (f) setiap pilihan jawaban, berdasarkan hasil jawaban

responden pada setiap pertanyaan.

b. Berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap pernyataan, dilakukan perhitungan proporsi (p) setiap pilihan jawaban dengan cara membagi frekuensi (f) dengan jumlah responden.

c. Berdasarkan proporsi tersebut untuk setiap pernyataan, dilakukan perhitungan proporsi kumulatif untuk setiap pilihan jawaban.

d. Menentukan nilai batas Z (tabel normal) untuk setiap pernyataan dan setiap pilihan jawaban.

e. Menentukan nilai interval rata-rata untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan berikut: Limit) Lower Below (Are Limit) Upper Below (Area Limit) Upper at (Dencity Limit) Lower at (Dencity Interval Of Means    Dimana:

Means Of Interval : Rata-rata interval Density at Lower Limit : Kepadatan batas bawah Density at Upper Limit : Kepadatan batas atas Area Under Upper Limit : Daerah dibawah batas atas Area Under Lower Limit : Daerah dibawah batas bawah

f. Tentukan nilai transformasi dengan rumus: Y = NS + [1 + | NSmin |] 2. Analisis Verifikatif Variabel Penelitian

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Analis verifikatif variabel penelitian data yang dihasilkan dan telah melalui proses perubahan dari data ordinal ke interval terlebih dahulu di Uji Normalitas dan Uji Linearitas selanjutnya penelititan akan dilanjutkan dengan pengujian path analysis.

a. Uji Normalitas Data

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal apakah tidak. Untuk mengetahui kriterianya yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan ditribusi kumulatif dari distribusi normal. Pegujian perlu dilaksanakan karena semua perhitungan statistik parametrik memilki asumsi normalitas sebaran. Formula atau rumus yang digunakan untuk melaksanakan suatu uji (t test misalnya) dibuat dengan berasumsi bahwa data akan dianalisis berasala dari populasi yang sebarannya normal.

Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan kolomogrov smirnov. Pengujian kolmogorov smirnov menggunakan kecocokan sampel X dengan sistribusi probabilitas normal”. Distribusi probabilitas pada variabel tertentu dikumulasikan dan dibandingkan dengan kumulasi sampel. Selesih dari setiap bagian adalah selesish kumulasi dan selisish yang paling besar dijadikan patokan pada pengujian hipotesis (Susetyo, 2010:145).

b. Uji Linearitas Data

Dalam penelitian ini, peneliti akan menggunakan path analysis sebagai alat analisis data, maka dari itu data harus dipastikan dulu apakah nantinya variabel yang diteliti linear atau nonlinear. Pengujian linearitas memerlukan data yang setiap kelompok terdiri dari beberapa data yang sama pada data X dan pasangan data Y atau Z. Asumsi linearitas menyatakan bahwa hubungan antar variabel yang hendak dianalisis itu mengikuti garis lurus. Jadi, peningkatan atau penurunan kuantitas di satu variabel, akan diikuti secara linear pleh peningkatan atau penurunan kuantitas di variabel lainnya (Marhanah, 2013:76).

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

c. Path Analysis (Analisis Jalur)

Teknik Analisis jalur ini akan digunakan dalam menguji besarnya sumbangan (kontribusi) yang ditujukan oleh koefisen jalur pada setiap diagram jalur dari setiap hubungan kausal antar variabel X (motivasi kerja) terhadap Y (kinerja karyawan) serta dampaknya kepada Z (kualitas pelayanan). Analisis korelasi dan regresi yang merupakan dasar dari perhitungan koefisien jalur. (Riduwan dan Kuncoro, 2010:115).

Al Rasyid (Sitepu, 1994:24 dalam Ridywan & Kuncoro, 2010:115) 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.

Dalam penelitian ini hipotesis konseptual yang diajukan, terdapat hubungan antara variabel penelitian yang digambarkan dalam sebuah paradigma seperti gambar 3.2 berikut.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Tahun 2014

Gambar 3.3

Struktur Kausal antara variabel X,Y, dan Z Dimana: X = Motivasi Kerja (Variabel independen)

Y = Kinerja Karyawan (Variabel intervening) Z = Kualitas Pelayanan (Variabel dependen)

Dari struktur hubungan di atas dapat dilihat bahwa motivasi kerja berpengaruh terhadap kinerja karyawan serta dampaknya pada kualitas pelayanan, dan ada faktor-faktor lain yang mempengaruhi hubungan antara X, Y, dan Z namun dalam penelitian ini tidak diperhitungkan. Variabel-variabel lain yang mempengaruhi kinerja karyawan dan kualitas pelayanan diluar motivasi kerja disebut varibel residu dan dilambangkan dengan ԑ.

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Struktur hubungan antara X dan Y diuji melalui analisis jalur dengan hipotesis: terdapat pengaruh antara motivasi kerja terhadap kinerja karyawan housekeeping department di Padma Hotel Bandung. Pengujian hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah sesuai dengan Kusnendi (2007:44) sebagai berikut:

1) Menggambarkan struktur model I

Sumber: Hasil Pengolahan Data Tahun 2014

Gambar 3.4

Srtruktur model I Hubungan Kausal X dan Y Keterangan:

= hubungan kausalitas = hubungan korelasi

Struktur hubungan antara X dan Y diterjemahkan ke dalam beberapa sub varibel yang menyatakan pengaruh sub variabel independen terhadap varibel intervening seperti pada gambar 3.4 berikut.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Tahun 2014

Gambar 3.5 Diagram Jalur Model I 2) Menghitung matriks korelasi antar varibel bebas. 3) Identifikasi sub struktur hipotesis.

4) Menghitung matriks invers korelasi. 5) Menghitung semua koefisien jalur

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

6) Hitung koefesiensi determinasi ² dan koefisiensi jalur error varibels (��) untuk masing-masing model atau sub struktur yang diuji dengan rumus:

2 = Ʃ � �

�� = 1− 2

7) Uji koefisiensi determinasi ² dengan statistik uji F dengan rumus sebagai berikut:

=⁽ − −1) ²

(1− 2)

dimana n dan k masing-masing menunjukan ukuran sampel dan banyaknya variabel eksogen dalam model atau sub struktur yang akan diuji. Hasil Fhitung dibandingkan dengan tabel F, apabila Fhitung ≥ Ftabel maka Ho ditolak dengan demikian dapat diteruskan pada tahap selanjutnya.

8) Uji setiap koefesiensi jalur yang diperoleh dengan menggunakan statistik uji t atau critical ratio (Cr) dengan rumus sebagai berikut:

= ��1= ^� = = ^� (1− 2)_�

− −

dimana, � menunjukan koefisien jalur antara variabel eksogen terhadap varibel endogen yang terdapat dalam model yang dianalisis. SE menunjukan standard error koefisien jalur yang diperoleh untuk model yang diuji, n adalah ukuran sampel, k adalah banyak variabel eksogen dalam model yang diuji. Sedang � menunjukan elemen matriks invers korelasi variabel eksogen untuk model atau sub struktur yang diuji.

9) Uji kesesuaian model (model fit) dengan statistic Q dan atau W.

Q = ¹− 2

1−

dimana ² menunjukan koefisien variasi terjelaskan seluruh model, dan M menunjukan koefisien jalur yang tidak signifikan dikeluarkan dari model yang diuji. Koefisien ² dan M dihitung dengan rumus sebagai berikut:

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Statistik Q berkosar antara 0 dan 1. Jika Q = 1 menunjukan model yang diuji fit dengan data. Dan jika Q < 1, maka untuk menentukan nilai fit tidaknya model statistic Q perlu diuji dengan statistik W yang dihitung dengan rumus sebagai berikut:

W = -(n-d) ��^{(Q) = -(n-d)ln(Q)}

Dimana n adalah ukuran sampel dan d adalah derajat kebebasan (dk) yang ditinjukan oleh jumlah koefisien jalur tidak signifikan.

Selanjutnya struktur hubungan antara X,Y dan Z juga diuji melalui analisis jalur yang berbunyi: terdapat pengaruh motivasi kerja terhadap kinerja karyawan serta dampaknya pada kualitas pelayanan department housekeeping di Padma Hotel Bandung. Pengujian hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah sesuai dengan Kusnendi (2007:44) sebagai berikut:

1) Menggambarkan struktur model II

Struktur hubungan antar X, Y dan Z diterjemahkan ke dalam beberapa sub variabel yang menyatakan pengaruh sub variabel independen terhadap variabel intervening dan variabel dependen. Serta pengaruh variabel intervening terhadap variabel dependen, struktur hipotesis model II dapat dilihat pada gambar 3.4 berikut.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Tahun 2014

Gambar 3.6 Diagram Jalur Model II Keterangan:

= hubungan kausalitas = hubungan korelasi 2) Menghitung matriks korelasi antar varibel bebas.

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

3) Identifikasi sub struktur hipotesis. 4) Menghitung matriks invers korelasi. 5) Menghitung semua koefisien jalur

� = −1 (� )

6) Hitung koefesiensi determinasi ² dan koefisiensi jalur error varibels (��) untuk masing-masing model atau sub struktur yang diuji dengan rumus:

2 = Ʃ � �

�� = 1− 2

7) Uji koefisiensi determinasi ² dengan statistik uji F dengan rumus sebagai berikut:

=⁽ − −1) ²

(1− 2)

dimana n dan k masing-masing menunjukan ukuran sampel dan banyaknya variabel eksogen dalam model atau sub struktur yang akan diuji. Hasil F_hitung dibandingkan dengan tabel F, apabila F_hitung≥ F_tabelmaka H_oditolak dengan demikian dapat diteruskan pada tahap selanjutnya.

8) Uji setiap koefesiensi jalur yang diperoleh dengan menggunakan statistik uji t atau critical ratio (Cr) dengan rumus sebagai berikut:

= ��1= ^� = = ^� (1− 2)_�

− −

9) Uji kesesuaian model (model fit) dengan statistic Q dan atau W. Q = ¹− 2

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

= = 1− 1− 1² 1− 2² …(1− 2 )

W = -(n-d) �_�(Q) = -(n-d)ln(Q)

Dimana n adalah ukuran sampel dan d adalah derajat kebebasan (dk) yang ditinjukan oleh jumlah koefisien jalur tidak signifikan.

Kaidah pengujian signifikansi:

a) Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≤ Sig] , maka Ha diterima dan Ho ditolak, artinya signifikan.

b) Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 ≥ Sig] , maka Ha ditolak dan Ho diterima, artinya tidak signifikan.

Nita Nilamsari, 2014

Pengaruh Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Serta Dampaknya Pada Kualitas Pelayanan Housekeeping Department Di Padma Hotel Bandung

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB V

KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

Dalam dokumen PENGARUH MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN SERTA DAMPAKNYA PADA KUALITAS PELAYANAN HOUSEKEEPING DEPARTMENT DI PADMA HOTEL BANDUNG. (Halaman 48-58)