III. METODE PENELITIAN
3.5 Metode Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Dalam pengambilan sampel ini, sampel yang akan dipilih didasarkan pada syarat-syarat yang telah ditentukan, diantaranya adalah karyawan yang terdaftar dengan status pegawai tetap. Teknik pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan pendapat Gay yang menyatakan bahwa ukuran minimum sampel yang dapat diterima berdasarkan
pada desain penelitian yang digunakan, yaitu metode deskriptif, minimal 10% populasi. Untuk populasi relatif kecil minimal 20% populasi (Umar, 2005).
Ukuran sampel yang dibutuhkan dalam penelitian ini ditentukan dengan menggunakan metode deskriptif dimana jumlah responden ditentukan 20% dari jumlah populasi. Dari metode tersebut, didapatkan jumlah responden sebanyak 30 orang dari jumlah populasi sebanyak 114 orang dengan perhitungan :
Responden = 20% x 114 orang = 23 orang ≈ 30 orang 3.6 Pengolahan dan Analisis Data
3.6.1 Uji Validitas
Menurut Umar (2008) uji validitas merupakan ukuran yang menunjukkan tingkat kesahihan suatu alat ukur atau instrumen (kuesioner). Validitas menunjukkan sejauh mana alat dapat mengukur apa yang ingin diukur. Uji validitas diketahui dengan cara menghitung nilai korelasi (r) antara data pada masing-masing pernyataan dengan skor total memakai rumus teknik korelasi Product Moment Pearson sebagai berikut :
( ) ( )
( ) ( )
{
2 2}{(
2) (
2)}
n xy x y r n x x n y y − = − −∑ ∑ ∑
∑ ∑ ∑ ∑
...(1) Keterangan :r = Koefisien validitas yang dicari n = Jumlah responden
X = Skor masing-masing pertanyaan X Y = Skor masing-masing pertanyaan Y
Pengujian validitas diolah dengan menggunakan Software Statistical Package For Social Science (SPSS) versi 16 atau Software Microsoft Excel. Uji validitas dilakukan terhadap 30 responden dimana bila diperoleh r hitung lebih besar dari r tabel yang ditentukan yaitu sebesar 0,361 dengan selang kepercayaan 95% atau tingkat toleransi kesalahan sebesar 5% maka kuesioner dinyatakan valid dan dapat digunakan. Dari hasil pengujian menghasilkan semua
pertanyaan sebanyak 45 butir dinyatakan valid. Hasil uji validitas selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 2.
3.6.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah suatu nilai yang menunjukkan konsistensi suatu alat ukur didalam mengukur gejala yang sama menurut Umar (2005). Kuesioner reliabel adalah kuesioner yang apabila dicobakan secara berulang-ulang kepada kelompok yang sama akan menghasilkan data yang sama (Simamora, 2004).
Uji reliabilitas data kuesioner dilakukan dengan menggunakan perhitungan metode Cronbach’s Alpha dengan rumus :
2 11 1 2 1 b k r k t σ σ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ =⎢ ⎥⎢ − ⎥ − ⎣ ⎦ ⎢⎣ ⎥⎦
∑
...(2) Keterangan : r11 = Realibilitas instrumen 2 t σ = Varians total k = banyak butir pertanyaan 2b
σ
∑
=Jumlah varians butir Rumus untuk mencari nilai ragam adalah :
( )
2 2 2 x x n n σ = −∑
∑
...(3) Keterangan :Ragam n = Jumlah contoh (responden) x = Nilai skor yang dipilih
Pengujian realibilitas diolah dengan menggunakan Software SPSS versi 16 atau Software Microsoft Excel. Uji realibilitas dikatakan baik apabila memiliki nilai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,60. Berdasarkan uji reliabilitas yang telah dilakukan, diperoleh nilai alpha sebesar 0,833 pada variabel SECI konversi pengetahuan, nilai alpha sebesar 0,902 pada variabel aset pengetahuan, nilai alpha sebesar 0,868 pada variabel tingkat kepentingan pengetahuan, dan nilai alpha sebesar 0,920 pada variabel tingkat penguasaan kepentingan. Hasil uji reliabilitas selengkapnya dapat dilihat pada lampiran 3.
3.6.3 Skala Likert
Skala Likert digunakan untuk mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif. Skala ini mengukur tingkat kesetujuan atau ketidaksetujuan responden terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner. Dalam skala Likert, kemungkinan jawaban tidak hanya “setuju” dan “tidak setuju”, tetapi dapat dibuat dengan banyak kemungkinan. Adapun langkah-langkah pengolahan dan analisis data dengan menggunakan Skala Likert (Umar, 2005) :
a. Memberi skor pada setiap jawaban responden sesuai dengan bobot yang telah ditentukan dalam Skala Likert. Pembobotan nilai jawaban dapat dilihat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Bobot nilai jawaban responden Jawaban Responden Bobot Nilai
Sangat Setuju Setuju Netral Tidak Setuju Sangat TidakSetuju 5 4 3 2 1
b. Membuat tabulasi dari skor-skor nilai yang telah diperoleh dari jawaban responden.
c. Masing-masing kategori ditentukan berdasarkan rumus rentang kriteria (Nilai Skor Rataan) yaitu Rentang Skala yang dapat dilihat pada Tabel 4.
d. Responden yang memiliki skor nilai yang sama untuk setiap item pertanyaan dikelompokkan berdasarkan kategori jawaban (1-5) lalu dihitung jumlah dan rataannya. Kesimpulannya diambil berdasarkan rataan terbesar dari setiap rataan jawaban responden yang telah dihitung.
e. Jumlah responden per item pertanyaan dikelompokkan dan dijumlahkan menjadi per indikator sesuai kategori jawaban. Rataan dan jumlah responden dihitung untuk memperoleh kesimpulan pada tiap indikator berdasarkan rataan terbesar. Perhitungan pada metode ini menggunakan Microsoft Excel 2007.
Bobot nilai pada setiap jawaban responden akan dihitung untuk mendapatkan nilai rataan. Nilai rataan tersebut menunjukkan tingkat kesetujuan karyawan seperti yang tertera pada Tabel 4. Adapun cara menghitung skor rataan tersebut adalah :
ini
n Χ
Χ =
∑
... (4) Keterangan :Χ = nilai rataan skor
Xi = skor nilai jawaban responden ke i ni = jumlah jawaban untuk skor i n = jumlah responden
Langkah selanjutnya adalah menggunakan rentang skala penilaian dengan menentukan nilai rataan selang dengan rumus sebagai berikut : b a Rs m − = ...(5) 5 1 0,8 5 Rs= − =
Keterangan : a = skor kategori terendah b = skor kategori tertinggi m = jumlah kategori Tabel 4. Nilai rentang skala (skor rataan)
Skor Rataan Penilaian 1,0 – 1,8
1,8 – 2,6 2,6 – 3,4 3,4 – 4,2 4,2 – 5,0
Sangat tidak setuju Tidak setuju Cukup setuju Setuju Sangat setuju 3.6.4 Tabulasi Silang
Tabulasi silang adalah prosedur yang menyajikan deskripsi data dalam bentuk baris dan kolom. Tabulasi silang digunakan untuk melakukan analisis hubungan di antara baris dan kolom. Data yang digunakan untuk analisis ini adalah data yang berskala ordinal dan nominal.
Pengambilan keputusan pada tabulasi silang dilakukan berdasarkan perbandingan antara uji square dengan tabel chi-square. Bila nilai hasil hitung chi-square kurang dari atau sama dengan tabel chi-square maka hipotesis diterima. Bila chi-squared test menampilkan hasil kurang dari atau sama dengan 0,05, maka artinya ada hubungan antara baris dan kolom.
3.6.5 Importance Performance Analysis (IPA)
Importance Performace Analysis (IPA) adalah sebuah metode untuk memetakan tingkat kepentingan atas kinerja tertentu dari sebuah produk. Kemudian tingkat kepentingan tersebut dipetakan dalam diagram kartesius yang disebut Matriks IPA. Matriks IPA terdiri dari empat kuadran yang masing-masing menjelaskan keadaan yang berbeda. Keadaan-keadaan tersebut yaitu :
a. Kuadran I (attributes to improve)
Kuadran ini memuat atribut yang dianggap penting oleh karyawan tapi kinerja atribut tersebut kurang dari apa yang diharapkan. Atribut yang termasuk di kuadran ini harus ditingkatkan.
b. Kuadran II (maintain performance)
Kuadran ini membuat atribut yang dianggap penting oleh karyawan dan pelaksanaannya dianggap sudah sesuai harapan. Atribut di kuadran ini harus dipertahankan.
c. Kuadran III (attributes to maintain)
Kuadran ini memuat atribut yang dianggap kurang penting oleh karyawan dan kinerja atribut tersebut kurang dari apa yang diharapkan. Peningkatan atribut yang masuk ke kuadran ini perlu dipertimbangkan karena tidak terlalu berpengaruh terhadap karyawan.
d. Kuadran IV (attributes to de-emphasize)
Kuadran ini memuat atribut yang dianggap kurang penting oleh karyawan sedangkan kinerja perusahaan pada atribut ini terlalu tinggi sehingga dianggap berlebihan. Harus dilakukan efisiensi pada atribut di kuadran ini sehingga bisa menghemat biaya.
Diagram kartesius dalam IPA ditunjukkan pada gambar 4 di bawah ini.
High Importance
Low Performance High
Gambar 4. Diagram importance / performance matrix (Rangkuti, 2005)
3.6.6 Analisis Kesenjangan Pengetahuan
Menurut Setiarso (2009) penilaian kesenjangan pengetahuan dilakukan untuk mengetahui keadaan knowledge yang kuat atau knowledge yang perlu perbaikan. Analisis dilakukan dengan mengisi level saat ini dan level kebutuhan. Pengisian ini dilakukan dengan memberikan nilai pada level penguasaan saat ini dan level kepentingan yang dapat dilihat dalam Tabel 5.
Tabel 5. Pemberian nilai dalam analisis kesenjangan Area Pengetahuan Penguasaan saat ini Kepentingan
Sub sistem : 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
1 ...
Skala yang digunakan adalah skala ordinal 1 – 5 yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Skala dalam analisis kesenjangan
1 2 3 4 5 Tidak penting/ tidak menguasai Kurang penting/ kurang menguasai Cukup penting/ cukup menguasai Penting/ menguasai Sangat penting/ sangat menguasai High leverage I Attributes to improve II Maintain performance III Attributes to maintain Low leverage IV Attributes to de-emphasize
Setelah kuesioner terkumpul, data diolah dengan menghitung rata-rata tingkat kepentingan dan rata-rata tingkat penguasaan terhadap pengetahuan yang dibutuhkan oleh karyawan. Rumus perhitungan nilai kepentingan untuk setiap pengetahuan yang dibutuhkan menurut Setiarso (2009) adalah sebagai berikut :
(
K1 1) (
K2 2) (
K3 3) (
K4 4)
NKi R × + × + × + × = ...(6) Keterangan :NKi = Nilai kepentingan terhadap pengetahuan i K1 = Jumlah responden dengan jawaban A K2 = Jumlah responden dengan jawaban B K3 = Jumlah responden dengan jawaban C K4 = Jumlah responden dengan jawaban D R = Total responden
Rumus perhitungan nilai penguasaan untuk setiap pengetahuan yang dibutuhkan sebagai berikut menurut Setiarso (2009) :
(
P1 1) (
P2 2) (
P3 3) (
P4 4)
NPi R × + × + × + × = ...(7) Keterangan :NPi = Nilai penguasaan terhadap pengetahuan i P1 = Jumlah responden dengan jawaban A P2 = Jumlah responden dengan jawaban B P3 = Jumlah responden dengan jawaban C P4 = Jumlah responden dengan jawaban D R = Total responden
Data primer yang diperoleh dari kuesioner menggambarkan penilaian tingkat pengetahuan dalam perusahaan tersebut. Kesenjangan pengetahuan diperoleh dari selisih angka penguasaan saat ini dengan angka kepentingan pada masing-masing variabel dari dimensi penentu area pengetahuan. Penilaian kebutuhan dan saat ini menggunakan skala 1 sampai 5 dan kesenjangan pengetahuan untuk masing-masing variabel didapatkan dengan menghitung rata-rata kesenjangan dari responden.