METODE PENELITIAN
G. Teknik pengumpulan data
I. Teknik Analisis Data
1. Analisis Statistik Deskriptif a. Deskriptif variabel
Deskripsi variabel dalam penelitian ini digunakan untuk
mengetahui apakah pendapat responden baik atau buruk terhadap keadilan kompensasi dan kepuasaan kerja terhadap komitmen organisasi. dilihat dari rata-rata (mean) dari masing-masing variabel.
1) Menghitung nilai mean untuk setiap variabel
2) Membuat kategori nilai mean dengan pengakegorian skor yang telah dibuat dengan menggunakan interval kelas.
Dengan demikian peneliti menggunakan nilai tertinggi adalah 5 dan nilai terendah adalah 1, maka jumlah interval dapat
dihitung sebagai berikut:
Nilai maksimum - minimum Interval =
Kelas interval 5-1
Interval = 5 = 0.80
Berdasarkan rentang skala skor 0,80 maka dapat disimpulkan skor pada keadilan kompensasi, kepuasan kerja dan komitmen organisasi dikelompokan sebagai berikut:
Tabel III.4
Rentang Kelas Kategori
Skala data Kelas Kategori
1 1,00-1,79 Sangat tidak setuju
2 1,80-2,59 Tidak Setuju
3 2,60-3,39 Cukup
4 3,40-4,19 Setuju
5 4,20-5,00 Sangat setuju
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji apakah didalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal (Ghozali 2018: 161). Uji normalitas pada penelitian ini dilakukan dengan uji statistik non parametric Kolmogrof-Smirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis sebagai berikut:
H0 : Data residual berdistribusi normal.
HA : Data residual tidak berdistribusi normal.
Taraf signifikansi yang digunakan adalah 5%. Apabila hasil nilai signifikansinya ≥ 0,05 maka data dikatakan terdistribusi normal. Sebaliknya apabila hasil dari nilai signifikansinya < 0,05 maka data residual tidak terdistribusi normal (Ghozali 2018: 167).
b. Uji Multikolonieritas
Menurut Ghozali (2001:91) Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas didalam model regresi adalah sebagai berikut:
1) Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel
independen banyak yang tidak signifikan memengaruhi variabel independen.
2) Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0.90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas.) Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolonieritas.
Multikolonieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
3) Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor 9 (VIF). Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sam dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/Tolerance). Nilai cuttof yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance
˂0.10 atau sama dengan nilai VIF ˃10.
c. Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas juga dilakukan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali 2018:
137). Uji heteroskedastisitas pada penelitian ini dilakukan dengan uji Glejser. Suatu data dikatakan tidak terjadi indikasi heteroskedastisitas apabila variabel independen tidak signifikan secara statistik memengaruhi variabel nilai Absolut Ut (AbsUt) tersebut dilihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5% (Ghozali 2018: 144).
3. Analisis Regresi Liear Berganda
Regresi linier berganda pada dasarnya merupakan perluasan dari regresi linier sederhana yaitu menambah jumlah variabel bebas yang sebelumnya hanya satu menjadi dua atau lebih variabel bebas. Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas yaitu: keadilan kompensasi (X1) dan kepuasan kerja (X2) terhadap variabel terikat yaitu: komitmen organisasi (Y). Persamaan regresi linear berganda menurut Sanusi (2011:135):
Y = a + b1X1 + b2X2 + e
Di mana:
Y = komitmen organisasi a = Konstanta regresi X1 = keadilan kompensasi X2 = kepuasan kerja b1,b2 = koefisien regresi e = Variabel penganggu 4. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis bertujuan untuk menguji kebenaran atas perumusan hipotesis mengenai pernyataan atas keadaan populasi di mana pengujiannya berdasarkan data yang diperoleh dari sampel penelitian (Sugiyono 2018: 242). Pengujian hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Koefisien Determinasi R2
Koefisien determinasi menurut Supanggat (2008:350) dalam Mardianto (2017:47) yaitu koefisien determinasi merupakan besaran untuk menunjukan tingkat kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih dalam bentuk persen (menunjukkan seberapa besar presentase keragaman Y yang dapat dijelaskan oleh keragaman X), Atau dengan kata lain seberapa besar X (keadilan kompensasi dan kepuasaan kerja) dapat memberikan kontribusi terhadap Y (komitmen organisasi), dihitung dengan koefisien determinasi
dengan asumsi dasar faktor-faktor lain diluar variabel dianggap tetap atau konstan, salah satu cara untuk mengetahui nilai koefisien determinasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
(Sugiyono 2006 dalam mardianto 2017:47) KD = koefisien determinasi
r2 = kuadrat koefisien korela b. Uji F
Uji F dilakukan untuk melihat apakah model yang dianalisis memiliki tingkat kelayakan model yang tinggi yaitu variabel-variabel yang digunakan model mampu untuk menjelaskan fenomena yang dianalisis (Ferdinand, 2014 dalam Tjipto Ivan dan Eddy Maduono Sutanto 2018) Adapun tahap untuk melakukan uji F adalah sebagai berikut:
a. Menentukan tingkat signifikan (α)
Tingkat signifikan α = 5% (signifikan 5%atau 0,05 adalah ukuran yang standar yang sering digunakan dalam penelitian.
b. Menentukan F hitung dengan menggunakan SPSS atau rumus F hitung (Hasan 2004:103) dalam Utomo (2019:33) yaitu sebagai berikut:
𝐹 =
R²⁽ᴺ‾ᴷ‾¹⁾K⁽¹‾ᴿ²⁾Keterangan:
KD = r2 x 100%
R2 = Koefisien determinasi
K = banyaknya variabel independen n = jumlah anggota sampel
c. Menentukan Ftabel
df 1 = k-1 df 2 = n – k Keterangan
n = jumlah sampel k = jumlah variabel df = derajat kebebasan c. Uji Statistik t
Uji t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara parsial dengan variabel dengan variabel dependen. Tujuan dari uji t adalah untuk menguji koefisien regresi parsial.
a. Hipotesis nol
H0 adalah satu pernyataan mengenai nilai parameter populasi.
H0 merupakan hipotesis statistic yang akan diuji hipotesis nihil.
b. Hipotesis altenative
Ha adalah satu pernyataan yang diterima jika data sampel memberikan cukup bukti bahwa hipotesis nol adalah salah.
Langkah-langkah atau urutan pengujian uji t:
1) Merumuskan hipotesis
Ho: artinya variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Ha:. Artinya variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
2) Menentukan taraf nyata atau level of significance = α Taraf nyata yang di gunakan sebesar α = 5% dengan:
df = 𝘯 – k dimana:
df = degree of freedom atau derajat kebebasan n = jumlah sampel
k = banyaknya koefisien regresi + konstanta 3) Menentukan thitung yaitu:
t tabel = t (α/2; n-k-1)
Keterangan:
α = tingkat kepercayaan (0.05)
n = jumlah sampel k jumlah variabel X 4) Kriteria pengujian
Ha diterima apabila thitung ≥ ttabel dan nilai sig ˂ 0.05 H0 ditolak apabila thitung ≤ ttabel dan nilai sig ˃ 0.05 5) Mengambil keputusan
Nilai ttabel yang diperoleh dibandingkan dengan nilai thitung Serta nilai sig ˂ taraf signifikan. Maka dari itu, nilai thitung harus lebih besar daripada nilai ttabel, dan nilai sig harus lebih kecil daripada taraf signifikan. Maka H0 ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa keadilan kompensasi dan kepuasaan kerja berpengaruh terhadap komitmen organisasi, begitu sebaliknya.
68 BAB IV
GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN