E. Instrumen Penelitian
2. Uji Reliabilitas
Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban responden terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu pengukuran dapat membeberkan hasil yang berbeda bila dilakukan pengukuran kembali terhadap subyek yang sama. Untuk mengukur reabilitas dalam penelitian ini, peneliti menggunakan koefisien Alpha (α) dari Cronbach Alpha dengan taraf signifikansi 5% . Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,60 (Suharsimi Arikunto, 2010: 276).
Rumus koefisien Alpha (α) dari Cronbach Alpha dengan taraf signifikansi 5% adalah sebagai berikut:
No Korelasi rtabel Keterangan
1 0,581 0,3061 Valid 2 0,648 0,3061 Valid 3 0,156 0,3061 Tidak Valid 4 0,570 0,3061 Valid 5 0,526 0,3061 Valid 6 0,705 0,3061 Valid 7 0,422 0,3061 Valid 8 0,385 0,3061 Valid 9 0,373 0,3061 Valid 10 0,607 0,3061 Valid 11 0,412 0,3061 Valid 12 0,373 0,3061 Valid
r11 = Keterangan:
r11 : Reliabilitas Instrumen K : Jumlah butir ertanaan ∑a2
b : Jumlah varian butir at2 : Jumlah varian total
(Suharsimi Arikunto, 2010: 239)
Berdasarkan hasil analisis dari angket Kompensasi, Kepuasan Kerja, Motivasi Kerja dan Gaya Kepemimpinan terhadap Kinerja Karyawan diperoleh rangkuman hasil uji coba reliabilitas. Berikut ini adalah rangkuman hasil uji coba reliabilitas:
Tabel 7. Hasil Rangkuman Uji Reliabilitas
No Variabel Cronbach’s Alpha Based on Standardized items
Keterangan
1 Kinerja Karyawan 0,814 Reliabel
2 Kompensasi 0,765 Reliabel
3 Kepuasan Kerja 0,867 Reliabel
4 Motivasi Kerja 0,835 Reliabel
5 Gaya Kepemimpinan 0,897 Reliabel
Sumber: Data Primer yang diolah Tahun 2016 (hasil output SPSS pada lampiran 3 halaman 179)
Berdasarkan tabel 7 di atas maka dapat disimpulkan variabel Kompensasi, Kepuasan Kerja, Motivasi Kerja dan Gaya Kepemimpinan terhadap Kinerja Karyawan masing-masing mempunyai tingkat reliabilitas sesuai standar yang telah ditentukan yaitu Cronbach’s Alpha Based on Standardized items ≥ 0,600. Dengan demiian instrumen-instrumen tersebut telah memenuhi syarat sebagai alat mengambil data penelitian karena telah teruji tingkat validitas dan reliabilitasnya.
H. Teknik Analisis Data 1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk menganalisa data satu persatu yang didasarkan pada jawaban responden yang dihuimpun berdasarkan kuesioner yang telah diisi responden selama penelitian berlangsung. Data yang diperoleh dari lapangan disajikan dalam bentuk deskripsi dari masing-masing variabel bebas maupun variabel terikat. Adapun berdasarkan kriteria yang dipakai pada kategori jawaban responden, maka untuk lebih memudahkan digunakan 3 kategori yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Cara pengkategorian data berdasarkan rumus dari Azwar (2009: 108) adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Kategorisasi Jawaban Responden
Tinggi : X ≥ M + SD Sedang : M –SD ≤ X < M + SD Rendah : X < M – SD Keterangan: M : Mean SD : Standart Deviasi X : Jumlah skor 2. Uji Prasyarat Analisis
Perhitungan dan analisis data dilakukan dengan komputer program SPSS. Sebelum dilakukan analisis data, maka terlebih dahulu dilakukan uji persyaratan analisis. Uji persyaratan analisis dimaksudkan untuk mengatahui apakah data yang dikumpulkan memenuhi syarat untuk dianalisis dengan teknik statistik yang dipilih. Ada empat tahap pengujian yang harus dipenuhi sebelum tahap pengujian hipotesis, yaitu:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan pengujian apakah dalam sebuah regresi, variabel dependen, independen atau keduanya memiliki distribusi normal atau tidak (Imam Ghozali, 2011: 160). Teknik uji normalitas yang digunakan pada penelitian ini adalah Kolmogorov-smirnov. Data dikatakan berdistribusi normal apabila signifikansi Kolomogorov Smirnov > 0,05. Sebaliknya, apabila nilai signifikansi Kolomogorov Smirnov < 0,05, maka menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal
b. Uji Linearitas
Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan linear antara dua variabel. Linearitas dapat diartikan sebagai hubungan yang linear antar variabel, yaitu apabila terjadi perubahan pada satu variabel maka variabel lain pun akan mengalami perubahan dengan besaran yang sejajar. Pengujian linearitas berfungsi atau bertujuan untuk mengatahui apakah penelitian linear (lurus) atau tidak linear (tidak lurus). Hasil pengujian linearitas yang menunjukkan tidak linear sama artinya data yang didapatkan dari para responden menunjukkan bahwa data yang menjadi alat ukur penelitian untuk mengungkapkan masalah pada setiap indikator yang dijadikan kuesioner penelitian kurang konsisten, meskipun indikator-indikator tersebut masih tercakup dalam satu kesatuan konsep operasional
variabel. Hal ini berpengaruh terhadap angka standar deviasi (penyimpangan).
Jika hasil pengujian linearitas menunjukkan hasil yang tidak linear maka pengolahan data tidak bisa dilanjutkan ke dalam pengukuran pengaruh hubungan dan pengujian hipotesis. Alasannya, data yang didapatkan dari para responden dianggap kurang konsisten untuk meregresikan variabel bebas (X) dengan variabel terikat (Y). Artinya, data yang di input untuk membahas hubungan kausalitas (sebab-akibat) diantara variabel yang dikorelasikan bisa dianggap tidak konsisten, atau ratio penyimpangan pada regresi (deviasi) melebihi toleran. Kriteria yang diterapkan untuk menyatakan kelinearan adalah nilai F yang dihitung dengan menggunakan rumus:
Freg =
Keterangan:
Freg : Harga bilangan F untuk regresi Rkreg : Rerata kuadrat garis regresi Rkres : Rerata kuadrat garis residu
(Sutrisno Hadi, 2004). c. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas merupakan bentuk pengujian untuk asumsi dalam analisis regresi berganda. Multikolinearitas terjadi apabila terdapat hubungan yang kuat antara variabel independen dalam model regresi. Apabila terjadi gejala multikolinearitas, salah satu langkah untuk memperbaiki model adalah dengan menghilangkan variabel dari model regresi, sehingga bisa dipilih model yang paling
baik (Purbayu Budi Santosa dan Ashari 2005). Ada tidaknya multikolinearitas dapat dideteksi dengan menggunakan Pearson Correlation, dilihat dari besarnya Tolerance Value dan Variance Indlation Factor (VIF) yang dapat dihitung dengan rumus:
VIF =
Tolerance Value dan VIF menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainya atau dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat). Tolerance Value mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai toleransi yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=1/Tolerance Value. Nilai yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance Value ≥ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≤ 10 maka tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independennya (Imam Ghozali, 2011: 108).
d. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah suatu kondisi apabila variabel pengganggu mempunyai varian yang berbeda dari satu amatan ke amatan yang lain atau varian antara variabel dalam model tidak konstan. Asumsi varian dikatakan konstan apabila distribusi residual tidak dipengaruhi oleh besar kecilnya variabel independen. Dalam regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah bahwa varians
dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tidak memiliki pola tertentu. Pola yang tidak sama ini ditunjukkan dengan nilai yang tidak sama varians dengan residual. Gejala varians yang tidak sama ini disebut dengan gejala heteroskedastisitas, sedangkan adanya gejala varians residual yang sama dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain disebut homokedastisitas. Salah satu uji statistik yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah Uji Gleser yang mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen (Imam Ghozali, 2011: 139), dengan persamaan regresi:
Ut = α + β Xt +vi
Jika variabel independen secara signifikan secara statistik tidak mempengaruhi variabel dependen, maka tidak terdapat indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat apabila dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%.
