METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sifat Penelitian
3.8 Metode Analisis Data
3.8.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah metode penelitian yang berusaha dan menginterpretasikan objek apa adanya (Sangadji et al., 2010). Tujuannya adalah untuk menggambarkan secara sistematis fakta, objek atau subjek apa adanya dengantujuan menggambarkan secara sistematis fakta dan karakteristik objek yang diteliti secara tepat.
Termasuk dalam statistik deskriptif antara lain adalah penyajian data melalui tabel, grafik, penyebaran data, dan perhitungan persentase. Melalui statistik deskriptif juga dapat dilakukan mencari kuatnya hubungan antara variabel melalui analisis korelasi atau membuat perbandingan dengan membandingkan rata -rata data sampel atau populasi (Sugiyono, 2011). Dalam Analisis statistik Deskriptif dalam penelitian ini meliputi tabel distribusi frekuensi,ukuran keterpusatan data dengan menggunakan maksimum,minimum dan standar deviasi.
Metode perhitungan rata-rata, metode perhitungan modus, median dan standart deviasi.
Jawaban responden untuk setiap variabel akan dikategorikan dalam lima kategori sebagai berikut :
1. Kategori Sangat Rendah (SR) nilai rata-rata skor adalah 1.00-1.79 2. Katergori Rendah (R) nilai rata-rata skor adalah 1.80-2.59
3. Kategori Kurang Rendah (KR) nilai rata-rata skor adalah 2.60-3.39 4. Kategori Tinggi (T) nilai rata-rata skor 3.40-4.19
5. Katergori Sangat Tinggi (ST) nilai rata-rata skor 4.20-5.00
3.8.2 Moderating Regression Analysis
Menurut Ghozali (2013) Uji interaksi MRA yaitu aplikasi dari regresilinear berganda dimana dalam persamaannya mengandung unsur interaksi (perkalian dua/lebih variabel independen).
3.8.3 Evaluasi Variabel Moderating (Dukungan sosial)
Sebelum memutuskan variabel mana yang akan dijadikan sebagai variabel moderating maka sebaiknya variabel tersebut diuji terlebih dahulu, sehingga dapat diketahui apakah variabel tersebut layak atau tidak untuk dijadikan variabel moderating. Dan untuk mengujinya maka dalam hal ini penulis menggunakan uji nilai selisih mutlak
3.8.3.1 Uji Interaksi
Uji Interaksi merupakan bagian dari moderating regression analysis.
Dengan persamaan regresi sebagai berikut :
Y = β 0 + β 1 X1 + β 2 X2 + β 3 Z+ β 4 X1 Z+ β 5 X2 Keterangan :
Z+ e
Y : Stres kerja β
X
: Koefisien variabel
1
X
: Konflik peran ganda
2
e : Residu
: Kecerdasan emosional
Z : Koefisien variabel moderasi (dukungan sosial)
3.8.3.2 Uji Nilai Selisih Mutlak
Frucot dan Shearon (dalam Ghozali : 2013) mengajukan model regresi yang agak berbeda untuk menguji pengaruh moderasi yaitu dengan model nilai selisih mutlak dari variabel independen. Interaksi ini lebih disukai oleh karena ekspektasi sebelumnya berhubungan dengan kombinasi antara X1 dan X2 terhadap Y.
3.8.3.3 Uji Residual
Pengujian variabel moderating dengan uji interaksi maupun selisih mutlak absolut mempunyai kecenderungan akan terjadi multikolonieritas yang tinggi antar variabel independen dan hal ini akan menyalahi asumsi klasik dalam regresi ordinary least square (OLS). Untuk mengatasi multikolonieritas ini, maka dikembangkan metode lain yang disebut uji residual
3.8.4 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda.Setidaknya ada 3 (tiga) uji asumsi klasik, yaitu uji multikolinearitas uji heteroskedastisitas dan uji normalitas.Uji asumsi klasikpenting dilakukan untuk menghasilkan estimator yang linier tidak bias denganvarian yang minimum (Best Linier Unbiased Estimator = BLUE), yang berartimodel regresi tidak mengandung masalah. Uji asumsi klasik yang harus dipenuhi
oleh model regresi adalah sebagai berikut:
3.8.4.1 Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2013)Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui uji 𝑡𝑡 dan 𝐹𝐹 mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Dalam penelitian ini, uji normalitasterhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Tingkat signifikansi yang digunakan 𝛼𝛼 = 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas 𝑝𝑝, dengan ketentuan sebagai berikut :
Jika nilai probabilitas𝑝𝑝 ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi namun jika nilai probabilitas 𝑝𝑝< 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi.
Kemudian uji normalitas diuji kembali dengan menggunakan probability plot.
Probability plot sendiri bermaksud membandingkan distribusi komulatif dari distribusi normal (Ghozali : 2013). Dasar keputusan melalui analisis ini, jika data/titik-titik menyebar disekitar garis diagonal maka dapat dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi normal. Namun jika data/titik-titik menjauh atau tersebar dari garis diagonal maka dapat dikatakan bahwa nilai residual tidak berdistribusi normal.
3.8.4.2Uji Multikolinearitas
Ghozali (2013) Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Independen). Metode yang dapat digunakan untuk menguji terjadinya multikolonieritas dapat dilihat dari matrik korelasi variabel-variabel bebas. Pada matrik korelasi, jika variabel bebas terdapat korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Selain itu dapat juga dilihat dari
nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Batas dari nilai tolerance adalah < 0,10 atau sama dengan nilai variance inflation factor(VIF) adalah > 10.
3.8.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variansdari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homokedastisitas,tetapi jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain berbeda makadisebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskekestisitas atau tidak terjadi Heteroskesdatisitas.
3.8.5 Pengujian Hipotesis
Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada didalam daerah kritis. Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H0
3.8.5.1 Uji Secara Serempak (Uji F)
diterima. Dalam analisis regresi terdapat langkah-langkah pengujian ketepatan sebagai berikut:
Uji ini menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalammodel mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
Hipotesisdirumuskan sebagai berikut:
a. H0 : β1 = β2
signifikan dari variabel konflik peran gandadan Kecerdasan Emosional = 0, artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang
terhadap variabel Stres Kerja.
b. H1 : Minimal satu βi≠ 0, artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh
yang signifikan dari variabel konflik peran ganda dan Kecerdasan Emosional terhadap variabel Stres Kerja.
Pengujian dilakukan pada tingkat kepercayaan 95% atau tingkat kesalahan α = 0,05 (5%), dengan kriteria :
Jika Fhitung ≤Ftabel, atau Sig. F ≥ α maka H0
Jika F
diterima
hitung >Ftabel,atau Sig. F ≤ α maka H0 ditolak (H1 3.8.5.2 Uji Secara Parsial (Uji t)
diterima)
Uji t (uji parsial) digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat diuji dengan tingkat keyakinan 95% atau tingkat kesalahan α = 0,05 (5%). Pengujian hipotesis yang digunakan dalam uji secara parsial adalah sebagai berikut :
a. H0 : βi
b. H
≤ 0, artinya variabel bebas yang terdiri dari konflik peran gandadan Kecerdasan Emosional secara parsial tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat yaitu Stres kerja.
1 : βi> 0, artinya variabel bebas yang terdiri dari Konflik peranganda dan kecerdasan emosional secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat yaitu Stres kerja. Selanjutnya Nilai thitungakan dibandingkan dengan nilai ttabel
Jika t
. Kriteria pengambilan keputusannya, yaitu:
hitung ≤ ttabel,atau Sig t ≥ α maka H0
Jika t
diterima
hitung >ttabel, atau Sig t < α maka H0 ditolak (H1 diterima)
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN