OBJEK PENELITIAN
E. Langkah-langkah Pengolahan Data 1. Analisis Deskriptif Hasil Penelitian
Skala Likert adalah skala yang digunakan untuk mengukur persepsi, sikap atau pendapat seseorang atau kelompok mengenai sebuah peristiwa atau fenomena sosial, berdasarkan definisi operasional yang telah ditetapkan oleh peneliti. Pengolahan data secara deskriptif adalah dengan cara memperoleh hasil perkalian dari jumlah responden dengan skor pilihan jawaban yang diberikan. Seluruh hasil perkalian dari jumlah
responden pada masing-masing pilihan jawaban ini (pada masing-masing item) dijadikan dasar penafsiran data hasil penelitian secara deskriptif.
Untuk menentukan tingkat tanggapan responden, dilakukan perhitungan persentase dengan mengacu kepada teori yang dikemukakan oleh Harun Al-Rasyid dalam Ating Somantri58 dalam menyusun penskalaan dengan metode Likert’s Summated Rating yang ditentukan oleh skor maksimum dan skor minimum yang mungkin dicapai oleh setiap responden.
z z z z z
2. Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen
Uji validitas instrumen penelitian bertujuan untuk mengukur valid tidaknya instrumen itu. Teknik analisis yang dipergunakan adalah teknik r Product Moment, yaitu hasil perhitungan dibandingkan dengan kriteria validitas yaitu suatu butir pernyataan dinyatakan valid jika koefesien rhitung lebih besar dari rtabel pada taraf signifikansi α = 0,05.
Uji validitas menunjukkan sejauh mana skor atau nilai ataupun ukuran yang diperoleh benar-benar menyatakan hasil pengukuran atau pengamatan yang ingin diukur. Uji validitas dilakukan dengan mengukur korelasi antara masing-masing item pertanyaan dengan skor total variabel dengan nilai item correted correlation pada analisis reability statistics dengan menggunakan aplikasi SPSS 18.0 for Windows. Jika nilai item correted correlation > rtabel, maka item instrumen dinyatakan valid.
58
Ating Somantri dan Sambas A. Muhidin. Aplikasi Statistik dalam Penelitian. (Bandung: Pustaka Setia. 2006), hal. 122.
Sangat rendah Rendah Sedang Tinggi
Uji reliabilitas instrumen digunakan dengan menggunakan koefesien reliabilitas dari Alpha Cornbach. Uji reliabilitas merupakan indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Dalam penelitian ini teknik untuk menghitung indeks reliabilitas yaitu menggunakan metode Cronbach’s Alpha, yaitu menganalisis reliabilitas alat ukur dari satu kali pengukuran dengan ketentuan jika nilai r Cronbach’s Alpha > rtabel, maka instrumen dinyatakan reliabel atau dapat dipercaya.
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Distribusi Data
Karena statistik parametrik berlandaskan pada asumsi bahwa data yang akan dianalisis harus berdistribusi normal, maka dilakukan pengujian normalitas untuk mengetahui apakah data yang dihasilkan berdistribusi normal atau tidak. Asumsi normalitas merupakan syarat penting pada pengujian kebermaknaan koefisien regresi. Apabila data residual dari mode regresi tidak mengikuti distribusi normal, maka kesimpulan dari uji F dan uji t perlu dipertanyakan karena statistik uji dalam analisis regresi diturunkan dari data yang berdistribusi normal (Sugiono, 2004: 74).
Uji normalitas distribusi data yang digunakan pada penelitian ini adalah Kolmogorov-Smirnov Test. Dasar pengambilan keputusannya jika thitung < ttabel maka data telah berasal dari data yang berdistribusi normal.
b. Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Persyaratan kedua dalam analisis regresi linier klasik adalah harus tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Artinya, varian residu pada data harus bersifat homogen atau sama. Uji heteroskedastitas dilakukan dengan menggunakan uji korelasi Rank Spearman antara variabel bebas dengan nilai residu regresi parsialnya. Jika probabiltias
kesalahan statistik atau p-value > (α = 0,05) atau nonsignifikan, maka diputuskan tidak terjadi situasi heteroskedastitas.
c. Uji Asumsi Autokorelasi
Menurut Maurice G. Kendall (1971:8), autokorelasi akan menjelaskan bahwa varian residual (e) tidak saling berpengaruh. Hal ini dapat dilihat dengan menggunakan tes dari Durbin-Watson.
Mekanisme tes Durbin-Watson (dalam Gujarati, 1993:217) ini adalah sebagai berikut.
(1) Menentukan regresi OLS dan menentukan residual ei.
(2) Menghitung nilai d (dengan menggunakan aplikasi komputer).
(3) Untuk ukuran sampel tertentu, menghitung nilai kritis dL dan dU.
(4) Menghitung nilai d-dL dan 4-dU dan kemudian mem-bandingkannya dengan nilai d pada daerah berikut.
1 dL dU 4-dL 4-dU 4
4 1,660 1,660 2,340 2,340 4
Autokorelasi (+)
Tidak
meyakinkan Tidak ada Autokorelasi
Tidak meyakinkan
Autokorelasi (-)
Jika nilai d terletak di antara dU dan 4-dU, maka dapat disimpulkan tidak ada autokofrelasi dalam data. Sedangkan jika nilai d berada pada daerah lainnya maka kesimpulan diberikan oleh gambar di atas. Untuk mengatasi masalah autokorelasi dilakukan transformasi melalui transformasi p = 1 – d/2 (d= nilai Durbin-Watson).
4. Uji Regresi Linier Sederhana
Analisis data diarahkan pada pengujian hipotesis yang diawali dengan deskripsi data penelitian dari ketiga variabel dalam bentuk distribusi frekuensi dan histogramnya serta menentukan persamaan
regresinya. Analisis regresei linier sederhana diawali dengan pengujian asumsi klasik dengan persamaan regresi sebagai berikut.
Ŷ = a + bX + e
Keterangan:
Y : Kinerja Pegawai X : Kepemimpinan Camat a : konstanta
b : koefisien regresi atau slope garis regresi Y atas X e : epsilon, galat presisi yang terjadi secara acak.
(Sugiyono, 2004: 124)
5. Pengujian Hipotesis
Sebelum digunakan sebagai dasar kesimpulan, persamaan regresi yang diperoleh dan telah memenuhi asumsi regresi melalui pengujian di atas, perlu diuji koefisien regresinya. Pengujian regresi ini dilakukan untuk melihat apakah model yang diperoleh dan koefisien regresinya dapat dikatakan bermakna secara statistik sehingga dapat diambil kesimpulan secara umum untuk populasi penelitian.
Untuk mengetahui apakah variabel independen (X) memiliki pengaruh terhadap variabel Y dengan tingkat keyakinan 1 – α, maka digunakan uji t. Bentuk hipotesis statistik yang diuji adalah sebagai berikut.
Hipotesis statistik yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
HO : βi = 0 Tidak terdapat pengaruh Kepemimpinan Camat terhadap Kinerja Pegawai pada Kantor Camat 568744321897856 Kabupaten 223145655225.
HA : βi≠ 0 Terdapat pengaruh Kepemimpinan Camat terhadap Kinerja Pegawai pada Kantor Camat 568744321897856 Kabupaten 223145655225.
Statistik Uji-t yang digunakan menggunakan rumus sebagai berikut. thitung = β SE β atau thitung = r 2 r -1 2 -n Keterangan: β = koefisien regresi
SEβ = standar error dari koefisien regresi
r = koefisien korelasi
n = ukuran sampel
Terdapat 2 (dua) cara pengambilan keputusan atas hasil pengujian di atas, yakni dengan cara sebagai berikut.
(1)Membandingkan nilai thitung dengan ttabel.
(a) Jika thitung > ttabel, maka HO ditolak dan HA diterima.
(b)Jika thitung≤ ttabel, maka HA ditolak dan HO diterima. (2) Membandingkan nilai signifikansi dengan nilai alpha.
(a) Jika nilai signifikansi (p-value) < ά, maka HO ditolak dan HA diterima.
(b)Jika nilai signifikansi (p-value) ≥ ά, maka HA ditolak dan HO diterima.
Jika HO ditolak, berarti variabel independen berpengaruh secara nyata (signifikan) terhadap variabel dependen. Sebaliknya, jika HO ditolak, maka variabel independen tidak bepengaruh secara nyata (signifikan) terhadap variabel dependen.
Koefisien determinasi dihitung untuk menentukan variabel independen terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi multiple diperoleh dari jumlah kuadrat regresi dan jumlah kuadrat total dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
KD =
R
2 x 100%Untuk mempermudah pengolahan dan analisis, maka dalam penelitian ini digunakan aplikasi SPSS (Statistical Product and Service Solutions) for Windows Release 18. Langkah ini ditempuh mengingat pengolahan data pada paket program tersebut lebih cepat dan mempunyai tingkat ketelitian yang lebih tinggi dibandingkan dengan perhitungan secara manual.