Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran

ALAT UKUR TIM

RECRUITMENT TELEMARKETING

TENAGA

PENJUAL ASURANSI MELALUI PENDEKATAN ANALISIS

FAKTOR ORDINAL DAN PENSKORAN

ASTRI WILIASTRI

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Alat Ukur Tim

Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoranadalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal dan dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Juli 2013

Astri Wiliastri

ABSTRAK

ASTRI WILIASTRI. Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran. Dibimbing oleh MUHAMMAD NUR AIDI dan I MADE SUMARTEJAYA.

Telemarketing (pemasaran jarak jauh) merupakan sebuah cara baru dalam bidang pemasaran yang menggunakan teknologi telekomunikasi. Perusahaan pada penelitian ini memiliku dua manajemen yaitu manajemen A dan manajemen B. Tenaga kerja atau TSR (telesales representative) pada manajemen A memiliki kinerja kerja dan turnover yang tinggi sedangkan TSR pada manajemen B memiliki kinerja kerja dan turnover yang rendah. Hal tersebut yang terdapat dalam latar belakang penelitian ini untuk membuat alat ukur berupa kuesioner dengan batasan-batasan skor dalam setiap bagian kuesioner untuk tim recruitment telemarketing dalam proses penerimaan TSR (telesales representatif). Bagian kuesioner tersebut merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja TSR. Terdapat dua jenis kuesioner yaitu kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2. Kuesioner jenis 1 yaitu kuesioner yang berisi pertanyaan atau peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%. Kuesioner jenis 2 yaitu kuesioner yang berisi pertanyaan atau peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5%. Berdasarkan hasil analisis, kuesioner jenis 1 terdiri dari delapan bagian yaitu karakteristik sosial demografi, kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales, keterbukaan, motivasi, ketekunan, fisik (pendengaran), ketegasan, dan optimisme. Kuesioner jenis 2 terdiri dari tiga bagian yaitu karakteristik sosial demografi, kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales dan keterbukaan. Apabila menggunakan kuesioner jenis 1, tim

recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.637 atau persyaratan skor pada bagian kuesioner 1 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya skor bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.389, skor bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750, skor bagian keterbukaan ≥ 0.539, skor bagian motivasi ≥ 0.767, skor bagian ketekunan ≥ 0.779, skor bagian fisik (pendengaran) = 1.000, skor bagian ketegasan ≥ 0.505, atau skor bagian optimisme = 1.000. Apabila menggunakan kuesioner jenis 2, tim

recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.594 atau persyaratan skor pada bagian kuesioner 2 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.464, skor bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750 atau skor bagian keterbukaan ≥ 0.503.

ABSTRACT

ASTRI WILIASTRI. Measuring Instrument for Telemarketing Recruitment Team of Insurance Salespeople Using Ordinal Factor Analysis and Scoring. Supervised by MUHAMMAD NUR AIDI dan I MADE SUMARTEJAYA.

Telemarketing is a new way of marketing that uses telecommunications technology. There are two managements at this company, management A and management B. Labors or TSRs (telesales representative) at management A have high performance but also their turnover is high. Labors or TSRs (telesales representative) at management B have low performance but also their turnover is low. This is the background of the researcher to create a questionnaire with limitations scores in every part of the questionnaire for telemarketing recruitment team in the recruitment process. Parts of the questionnaire are all factors that affect the TSR performance. In this study there are two types of questionnaires are questionnaire type 1 and type 2. Questionnaire type 1 is a questionnaire containing questions or variables that have relationship with the TSR performance based on the results of the correlation test using alpha 20%. Questionnaire type 2 is a questionnaire containing questions or variables that have relationship with the TSR performance based on the results of the correlation test using alpha 5%. Based on the analysis results, questionnaire type 1 consists of eight parts : the social demographic characteristic, communication skill and expertise in the field of sales, openness, motivation, perseverance, physical (hearing), assertiveness, and optimism. Questionnaire type 2 consists of three parts : the social demographic characteristic, communication skill and expertise in the field of sales and openness. When using a questionnaire type 1, the recruitment team will receive a new TSR candidate if all parts of the questionnaire total score ≥ 0.637 or requisition score of one part of the questionnaire has been fulfilled on the questionnaire part 1, including score of social demographic characteristic ≥ 0.389, score of communication skill and expertise in the field of sales ≥ 0.750, score of openness ≥ 0.539, score of motivation ≥ 0.767, score of perseverance ≥ 0.779, score of physical (hearing) = 1.000, score of assertiveness ≥ 0.505, or score of optimism = 1.000. When using a questionnaire type 2, the recruitment team will receive a new TSR candidate if all parts of the questionnaire total score ≥ 0.594 or requisition score of one part of the questionnaire has been fulfilled, including score of social demographic characteristic ≥ 0.464, score of communication skill and expertise in the field of sales ≥ 0.750 or score of openness ≥ 0.503.

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika

pada

Departemen Statistika

ALAT UKUR TIM

RECRUITMENT TELEMARKETING

TENAGA

PENJUAL ASURANSI MELALUI PENDEKATAN ANALISIS

FAKTOR ORDINAL DAN PENSKORAN

ASTRI WILIASTRI

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Judul Skripsi : Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran

Nama : Astri Wiliastri NIM : G14090048

Disetujui oleh

Dr Ir Muhammad Nur Aidi, MS Pembimbing I

Dr Ir I Made Sumertajaya, MS Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr Ir Hari Wijayanto, MS Ketua Departemen

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Sang Maha Pemberi Ilmu Allah SWT yang memberikan banyak inspirasi kepada penulis sehingga penelitian dan tulisan ini dapat terselesaikan dengan baik. Penelitian ini dilaksanakan sejak bulan Maret 2013 sampai Juli 2013, dengan judul Alat Ukur Tim Recruitment Telemarketing Tenaga Penjual Asuransi Melalui Pendekatan Analisis Faktor Ordinal dan Penskoran. Dalam perjalanannya di masa perkuliahan dan penelitian, penulis mendapatkan dukungan dari banyak pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Orang tua tercinta, adik, serta keluarga besar tersayang yang selalu memberikan semangat, doa serta dukungan baik moral maupun materi. 2. Bapak Dr Ir Muhammad Nur Aidi, MS dan Bapak Dr Ir I Made

Sumertajaya, MS selaku pembimbing skripsi yang telah memberikan arahan kepada penulis dalam menyelesaikan penelitian ini dengan baik.

3. Bapak Dr Ir Hari Wijayanto, MS selaku ketua departemen, Ibu Dr Ir Indahwati, MS selaku ketua komisi kemahasiswaan serta seluruh dosen yang telah mengajar di program sarjana Statistika yang telah memberikan berbagai ilmu yang sangat bermanfaat.

4. Ibu Markonah, Ibu Tri, Pak Ikbal, Pak Sofyan, Pak Iyus, dan Pak Doer selaku staf tata usaha departement Statistika program sarjana IPB yang telah membantu dalam administrasi perkuliahan.

5. Bapak Paras Sujiwo, S.Si, Bapak Pipin Andriyanto, S.Si, Bapak Ivan Noveri, S.Si, dan Mba Dini Anggiani, S.Stat, yang telah memberi sarana dan membantu proses pengumpulan data dalam penelitian ini.

6. Fauzan Nurachman S.Si yang selalu memberi semangat, dukungan, bantuan dan doa selama penulis berkuliah di IPB.

7. Fira, Bodro, Rani, Azyl, Fika, Riad, Devi, Esi, Aulia, Linda, Rindi, Hilda, Yuli, Astuti, Iva, Hafid, serta teman-teman Statistika 46 lainnya yang selalu memberikan semangat dan keceriaan selama berkuliah di IPB.

8. Iban, Syella, Taufik, dan Rizki Ramadian selaku teman sebimbingan sebagai teman seperjuangan dalam menyelesaikan karya ilmiah ini.

9. Yoga, Miko, Suci, Rianika atas bantuannya dalam memperbaiki struktur kata dan kalimat dalam penulisan karya ilmiah ini.

10. Aliyah, Hantari, Herlina, Intan, Anti, Sani, Nabila, Mimi, Rizki, Ulfa, Muce, Ninis, Egi, Okeu, Ardian, Ila, Ozi, atas dukungan dan doa nya dalam menyelesaikan karya ilmiah ini.

11. Lulu, Eci, Fajar, Ajeng, Astri, Inayah, Intan, Aulia, Ayu serta teman-teman lorong 1 asrama TPB IPB angkatan 46 yang selalu memberi keceriaan. dan semua pihak yang memberikan bantuan yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari karya tulis ini masih jauh dari kata sempurna. Penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun, baik secara langsung maupun melalui email astri_wiliastri@yahoo.co.id. Semoga karya ilmiah ini memberikan manfaat kepada seluruh pembaca.

Bogor, Juli 2013

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR vii

DAFTAR LAMPIRAN vii

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Tujuan Penelitian 1

METODOLOGI 2

Prosedur Penelitian 2

Metode Pengumpulan Data 2

Metode Analisis Data 4

HASIL DAN PEMBAHASAN 13

Hasil dan pembahasan 13

SIMPULAN DAN SARAN 20

Simpulan 20

Saran 21

DAFTAR PUSTAKA 21

LAMPIRAN 22

vii

DAFTAR TABEL

1 Klasifikasi kinerja TSR berdasarkan produksi penjualan produk asuransi

3 2 Nilai kesesuaian keputusan berdasarkan cut off dan karakteristik

kinerja kerja

13

3 Reliabilitas kuesioner 14

4 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 1 16 5 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 2 17

DAFTAR GAMBAR

1 Tahapan Penelitian 2

2 Proses penentuan batas skor atau cut off faktor 12

3 Gambaran umum karakteristik responden 14

DAFTAR LAMPIRAN

1 Validitas pertanyaan 22

2 Korelasi Cramer’s V kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis nominal

23 3 Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 1 atau bagian

karakteristik individu yang berjenis ordinal dan rasio

23 4 Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5 24 5 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan

kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%

25

6 Dugaan loading faktor dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasimenggunakan alfa 20%

25

7 Matriks korelasi faktor menggunakan pendekatan rotasi promax 26 8 Matriks transformasi melalui pendekatan rotasi varimax 26

9 Matriks transformasi rotasi equamax 26

10 Matriks transformasi rotasi quartimax 26

11 Loading faktor menggunakan pendekatan rotasi varimax 27 12 Loading faktor menggunakan pendekatan rotasi equamax 27 13 Loading faktor menggunakan pendekatan rotasi quartimax 28 14 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan

kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5%

28

15 Dugaan loading faktor dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasimenggunakan alfa 5%

28

18 Skor peubah faktor karakteristik individu jenis kuesioner 2 31 19 Skor peubah hasil analisis faktor jenis kuesioner 2 32

20 Skor cut off akhirkuersioner jenis 1 32

21 Skor cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 1

33 22 Skor cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di

bidang sales pada kuesioner jenis 1

33 23 Skor cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 1 34 24 Skor cut off faktor motivasi pada kuesioner jenis 1 34 25 Skor cut off faktor ketekunan pada kuesioner jenis 1 35 26 Skor cut off faktor fisik (pendengaran) pada kuesioner jenis 1 35 27 Skor cut off faktor ketegasan pada kuesioner jenis 1 36 28 Skor cut off faktor optimisme pada kuesioner jenis 1 36

29 Skor cut off akhir kuesioner jenis 2 37

30 Skor cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 2

37 31 Skor cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di

bidang sales pada kuesioner jenis 2

PENDAHULUAN Latar Belakang

Telemarketing merupakan sebuah cara baru dalam bidang pemasaran yang menggunakan teknologi telekomunikasi sebagai bagian dari program pemasaran yang teratur dan terstruktur untuk menarik prospek kepada pelanggan yang telah ada, menyediakan layanan dengan mengambil pesanan dan menjawab pertanyaan melalui telepon. Telemarketing membantu perusahaan dalam meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya penjualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Berdasarkan data asosiasi asuransi jiwa Indonesia (AAJI) 2012, tercatat total pendapatan premi untuk bisnis baru di Indonesia adalah tiga puluh trilliun rupiah. Tiga puluh persennya dikontribusi oleh telemarketing (www.aaji.or.id) sehingga dari sisi ekonomi, prospek pasar telemarketing di dunia asuransi Indonesia masih sangat besar. Prospek pasar tersebut tidak terlepas dari peran tenaga kerja di bidang telemarketing atau yang disebut TSR (telesales representatif). Douglas (2000) menjelaskan bahwa perusahaan yang dapat menghadapi perubahan dan memenangi persaingan yaitu perusahaan yang tidak hanya memiliki sumber daya seperti modal, metode dan produk yang baik tetapi perusahaan juga memiliki karyawan yang berkualitas yakni mampu bekerja lebih baik.

Pada kenyataannya, dua manajemen telemarketing pada perusahaan ini yakni manajemen A dan B tidak memiliki hal tersebut. Karyawan atau TSR pada manajemen A memiliki kinerja dan turnover yang tinggi sedangkan karyawan atau TSR pada manajemen B memiliki kinerja dan turnover yang rendah. Hal tersebut yang terdapat dalam latar belakang peneliti untuk membuat suatu alat ukur berupa kuesioner yang akan digunakan oleh tim recruitment dalam proses penerimaan TSR.

Keluaran (output) dari alat ukur tersebut berupa skor melalui teknik penskoran pada setiap faktor yang terdiri dari faktor karakteristik sosial demografi dan faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor ordinal. Masing-masing faktor tersebut terdiri dari peubah-peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil analisis korelasi. Skor tersebut menjadi acuan tim recruitment dalam pengambilan keputusan terima atau tolak calon TSR. Terdapat dua cara dalam pengambilan keputusan tersebut. Cara pertama yaitu dengan melihat skor total akumulasi seluruh bagian kuesioner sedangkan cara kedua yaitu dengan memilih salah satu persyaratan skor bagian kesioner.

Tujuan Penelitian

2

METODOLOGI Prosedur Penelitian

Prosedur atau tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini :

Gambar 1 Tahapan Penelitian

Metode Penggumpulan Data Waktu dan tempat penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di salah satu perusahaan asuransi di Jakarta, Indonesia. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret sampai Juli 2013.

Uji kuesioner (reliabilitas & validitas) Penyusunan

kuesioner tahap 1

Penyebaran kuesioner tahap 1

Penyebaran kuesioner tahap 2

Fiksasi kuesioner tahap 2

Tau-b Kendall

Penskoran

Analisis faktor Kuesioner bagian 1

(data ordinal dan rasio) Cramer’s

V

Kuesioner bagian 1 (data nominal)

Kuesioner bagian

2, 3, 4, dan 5 _{Cut Off}

Mencari keakuratan

kuesioner

Hasil & rekomendasi Aplikasi

entri data

Skor faktor Analisis Deskriptif

Analisis Korelasi

Tau-b Kendall

Kuesioner Akhir Faktor

Jenis data

Jenis data yang dikumpulkan pada penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder.

1) Data primer diperoleh melalui hasil sensus dengan banyaknya responden sebanyak 118 TSR. Data primer tersebut menjadi peubah penjelas pada penelitian ini yang berisi peubah-peubah yang mempengaruhi kinerja TSR (telesales representatif).

2) Data sekunder diperoleh dari salah satu perusahaan asuransi di Indonesia yang berisi laporan hasil produksi TSR (telesales representatif) pada bulan Januari sampai November 2012. Data tersebut menjadi peubah respon pada penelitian ini yang dipaparkan pada Tabel 1.

Tabel 1 Klasifikasi kinerja TSR berdasarkan produksi penjualan produk asuransi No Rata-rata produksi atau penjualan

produk asuransi (per bulan) Kriteria kinerja TSR 1 < Rp 9.400.000 low performance (kinerja rendah) 2 Rp 9.400.000 - Rp 43.999.999 middle performance (kinerja cukup) 3 Rp 44.000.000 - Rp 85.400.000 top performance (kinerja tinggi)

4 > Rp 85.400.000 best performance (kinerja sangat tinggi) Sensus

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sensus, namun terdapat beberapa kendala sehingga tidak semua TSR diteliti.

a. Objek sensus

Objek atau responden penelitian ini adalah TSR (telesales representatif) yaitu karyawan atau tenaga penjual produk asuransi di bidang telemarketing

sebanyak 118 TSR. TSR tersebut terdiri dari 30 TSR yang belum memiliki AAJI (asosiasi asuransi jiwa Indonesia) dan 88 TSR yang sudah memiliki AAJI (asosiasi asuransi jiwa Indonesia).

b. Instrumen pengumpulan data

Instrumen pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner dengan tiga jenis pertanyaan yakni pertanyaan terbuka, tertutup dan gabungan. Pertanyaan terbuka adalah pertanyaan yang memberikan kebebasan penuh kepada responden untuk menjawab dan tidak memberikan satupun alternatif jawaban. Pertanyaan tertutup adalah pertanyaan yang semua alternatif jawaban responden sudah disediakan oleh peneliti sehingga responden dapat memilih alternatif jawaban yang dianggapnya sesuai. Pertanyaan gabungan adalah gabungan atau perpaduan antara pertanyaan terbuka dan pertanyaan tertutup. Tahapan pembuatan instrumen

1. Penetapan konstruksi

Konstruksi diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian yaitu sebagai alat ukur dalam proses penerimaan calon TSR baru. Melalui alat ukut ini, diharapkan tim recruitment dapat menerima calon TSR yang memiliki kinerja kerja yang tinggi.

2. Penetapan faktor-faktor

4

calon TSR baru, referensi literatur, dan ide peneliti mengenai indikator-indikator yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja karyawan, seperti faktor demografi, motivasi, sikap kerja, kemampuan, dan pengetahuan. 3. Susunan butir-butir pertanyaan (peubah-peubah)

Butir-butir pertanyaan didapatkan dari kuesioner sebelumnya, hasil FGD (focus group discussion) dengan TSR pada program WMP (weight matrix performance), hasil mystery shopper peneliti sebagai calon TSR baru, dan ide-ide peneliti.

Bentuk instrumen

Pertanyaan-pertanyaan atau peubah-peubah bebas pada kuesioner ini tersebar di lima bagian kuesioner, di antaranya :

1. Bagian 1, terdiri dari 27 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik nominal, ordinal, dan rasio. Bagian ini meliputi faktor karakteristik sosial demografi responden.

2. Bagian 2, terdiri dari 27 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini meliputi faktor sikap kerja responden.

3. Bagian 3, terdiri dari 10 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini meliputi faktor motivasi responden.

4. Bagian 4, terdiri dari 35 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal. Bagian ini meliputi faktor kemampuan dan pengetahuan responden. 5. Bagian 5, terdiri dari 5 pertanyaan dengan data yang berkarakteristik ordinal.

Bagian ini yang meliputi faktor hubungan dengan keluarga dan lingkungan tempat tinggal responden.

Penyebaran instrumen

Penyebaran kuesioner dilakukan sebanyak dua tahap, yaitu sebagai berikut: 1. Penyebaran kuesioner tahap pertama.

- Disebarkan ke 30 TSR yang belum memiliki AAJI.

- Tujuan penyebaran yaitu untuk mengukur instrumen pengumpulan data atau kuesioner melalui uji validitas dan reliabilitas kuesioner. 2. Penyebaran kuesioner tahap kedua.

- Disebarkan ke 88 TSR yang sudah memiliki AAJI.

- Tujuan penyebaran yaitu untuk melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kinerja TSR dan skor pada setiap faktor-faktor yang terbentuk melalui analisis korelasi, analisis faktor, teknik penskoran, dan penentuan batas skor atau cut off.

Metode Analisis Data Analisis deskriptif

Analisis deskriptif meliputi gambaran umum karakteristik TSR seperti jenis kelamin, pendidikan, pengalaman kerja, dan pengetahuan tentang asuransi yang mereka miliki yang disajikan dalam bentuk diagram batang.

Uji kuesioner

yang akurat dan dapat dipercaya (Tavakol M dan Dennick R 2011). Pertanyaan dikatakan valid apabila pertanyaan yang diajukan sudah akurat dan sesuai dengan apa yang ingin kita ukur. Instrumen dikatakan reliabel apabila jawaban responden terhadap pertanyaan yang diajukan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

Uji validitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan korelasi peringkat

Spearman untuk setiap butir pernyataan karena karakteristik peubah atau item yang diuji adalah ordinal. Prosesnya yakni dengan mencari korelasi antara masing-masing pertanyaan dengan skor total, dengan rumus sebagai berikut :

dengan rs adalah koefisien korelasi peringkat Spearman, n adalah banyaknya pasangan data, xi adalah nilai peubah atau pertanyaan pada observasi ke i, yi adalah nilai total seluruh peubah pada observasi ke i, di adalah selisih antara peringkat bagi xi dan yi, R xi adalah nilai peringkat atau rank (dari terkecil ke terbesar) dari peubah x pada observasi ke i, R y

i adalah nilai peringkat atau rank (dari terkecil ke terbesar) dari total seluruh peubah y pada observasi ke k. Pertanyaan dikatakan valid jika nilai |r_s| > rs tabel (korelasi peringkat Spearman

tabel (alfa, db = p-2)) dengan p adalah banyaknya peubah atau pertanyaan.

Uji reliabilitas kuesioner pada penelitian ini menggunakan konsep korelasi

SpearmanBrown, yaitu

dengan r_tot adalah koefisien korelasi SpearmanBrown reliabilitas seluruh peubah atau pertanyaan, rp adalah koefisien korelasi produk momen, n adalah banyaknya

observasi, xi adalah nilai peubah atau pertanyaan pada observasi ke i, dan yj adalah nilai total seluruh peubah pada observasi ke j. Intrumen dikatakan reliabel jika nilai |r_tot| > rp tabel (korelasi produk momen tabel) (alfa, db = p-2). Pengujian validitas dan reliabilitas ini hanya diuji pada kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5.

Analisis hubungan antar peubah (korelasi atau asosiasi)

6 observasi baris ke i kolom ke j, Eij adalah nilai harapan baris ke i kolom ke j, n adalah banyaknya seluruh observasi, ni. adalah banyaknya observasi pada baris ke i, dan n.j adalah banyaknya observasi pada kolom ke j. Jika p-value Cramer’s V

dengan Tau-b adalah korelasi Tau-b Kendall, nij adalah jumlah observasi yang ada di baris i dan kolom j tertentu, r adalah banyaknya baris atau kategori pada peubah pertama dan k adalah banyaknya kolom atau kategori pada peubah kedua. Jika p-value Tau-b Kendall kurang dari alfa maka dapat disimpulkan ada hubungan yang nyata antar dua peubah yang diuji.

Analisis faktor

1. Menentukan peubah yang akan dianalisis.

1) Peubah yang dianalisis dalam analisis faktor untuk kuesioner jenis 1 adalah semua peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 20%.

2) Peubah yang dianalisis dalam analisis faktor untuk kuesioner jenis 2 adalah semua peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR berdasarkan hasil uji korelasi menggunakan alfa 5%.

2. Menguji asumsi analisis faktor.

Analisis faktor mempunyai dua asumsi yang harus dipenuhi, di antaranya yaitu kecukupan data sampel dan korelasi antar peubah.

a. Identifikasi kecukupan data.

Kecukupan data atau sampel dapat diidentifikasi melalui nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO). Mengacu pada landasan teori bahwa sekelompok data dikatakan memenuhi asumsi kecukupan data jika nilai KMO lebih besar daripada 0.5. Adapun hipotesis, statistika uji dan daerah penolakan H0 pada uji KMO adalah sebagai berikut:

Hipotesis:

H0 : Jumlah data cukup untuk difaktorkan. H1 : Jumlah data tidak cukup untuk difaktorkan. Statistik uji:

KMO = rij 2

≠j

i

i _≠jr_ij2+ i ≠jaij2

(Hair, Black, Babin, dan Anderson, 2010)

keterangan :

rij : koefisien korelasi antara peubah i dan j

aij : koefisien korelasi parsial antara peubah i dan j i : 1, 2, 3, ..., p dan j = 1, 2, ..., p

Jika nilai KMO lebih besar dari 0,5 maka terima H0, sehingga dapat disimpulkan jumlah data telah cukup difaktorkan.

b. Identifikasi korelasi antar peubah.

Prinsip utama analisis faktor adalah korelasi. Oleh karena itu, pengujian analisis faktor mengharuskan adanya korelasi atau hubungan yang nyata antar peubah. Salah satu cara untuk mengetahui ada atau tidak ada hubungan antar peubah dalam kasus multivariat adalah Uji Bartlett. Jika peubah-peubah saling bebas atau tidak memiliki hubungan maka matriks korelasi antar peubah sama dengan matriks identitas. Adapun hipotesis, statistika uji dan daerah penolakan H0 pada uji Bartlett adalah sebagai berikut:

Hipotesis :

H0 : Matriks korelasi merupakan matriks identitas H1 : Matriks korelasi bukan merupakan matriks identitas Statistik uji :

χ2 = - n-1 - 2 p+5

8

keterangan :

p : banyaknya peubah n : banyaknya data

R : matriks korelasi antar peubah Daerah penolakan H0 :

Tolak H0, jika χ2 > χ2 tabel (alfa,p p-1 2 )

Jika tolak H0 maka peubah-peubah saling berkorelasi, hal ini berarti terdapat hubungan antar peubah.

3. Mengindentifikasi struktur model.

Model faktor dengan p peubah bebas dan m faktor : x1 - µ1 = l11 F1 + l12 F2+ + l1m Fm + ɛ1 loading. Adapun asumsi model faktor adalah sebagai berikut :

1) E (F) = 0

4. Menduga model faktor menggunakan analisis komponen utama dan menentukan banyaknya faktor yang terbentuk berdasarkan nilai akar ciri.

sebuah peubah dalam model faktor terbagi menjadi tiga (Gorsuch 1983 ; Santoso 2012), di antaranya :

1) Ragam faktor bersama (common factors) yaitu ragam yang disumbangkan oleh faktor loading dalam analisis. Faktor loading adalah besar korelasi antara peubah dengan faktor tertentu.

2) Ragam faktor khusus (specific factors) yaitu ragam yang berkaitan dengan peubah tertentu saja, masih berkaitan secara unik dengan peubah tertentu. 3) Ragam galat yaitu ragam yang tidak dapat dijelaskan dalam proses

korelasi. Jelas ini muncul karena proses pengambilan data yang salah, pengukuran peubah yang tidak tepat dan sebagainya.

Rp×p = L p×p L’ p×p + Ψ p×p atau Rp×p = Г p×p Λ p×p Г’ p×p

- R yaitu Matriks Korelasi: Rp×p = r₁₁

10

- Komunalitas (hi2) adalah jumlah keragaman dari peubah asal yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada atau komunalitas peubah asal ke i yang dapat dijelaskan oleh faktor umum (F) dan sisanya yang tidak dapat dijelaskan oleh faktor khusus (ɛ).

- lij adalah faktor loading pada peubah ke i dan faktor ke m yang dapat diperoleh pada komponen baris ke i dan kolom ke j pada matriks faktor loading L.

5. Menguji kebaikan suai model.

Salah satu ukuran untuk menilai kebaikan suai adalah menggunakan

RMS_overall yaitu akar kuadrat tengah dari seluruh unsur non diagonal matriks Res, yang dapat dirumuskan sebagai berikut :

RMS_overall = 1

p p-1 resij2 p

j≠1 p

i=1 ,

Resp×p = Rp×p – (L p×p L’ p×p +Ψ p×p) (Mattjik dan Sumertajaya 2011) Res adalah matriks sisaan atau residual, res_ijadalah unsur matriks sisaan atau residual baris ke i dan kolom ke j, dan p adalah banyaknya peubah. Model faktor yang terbaik adalah model faktor dengan banyaknya faktor bersama paling sedikit yang memiliki nilai RMS_overall kurang dari 0.05.

6. Interpretasi

a. Menggelompokkan peubah ke faktor yang telah terbentuk.

Penggelompokan peubah dilakukan dengan membandingkan nilai faktor loading secara mutlak diantara faktor-faktor yang terbentuk. Suatu peubah i masuk ke faktor j jika nilai mutlak faktor loading peubah i yang terbesar berada di faktor j.

b. Merotasikan faktor loading menggunakan rotasi faktor.

Jika informasi dari matriks loading belum dapat langsung diinterpretasikan karena masih ada peubah yang belum jelas penempatannya ke dalam faktor yang terbentuk maka dilakukan rotasi matriks faktor loading L. Metode rotasi faktor terbagi menjadi dua, yaitu rotasi ortogonal dan rotasi oblique. Rotasi ortogonal digunakan jika antar faktor tidak memiliki korelasi sedangkan rotasi oblique sebaliknya, jika antar faktor memiliki korelasi (Stevens 2002). Ada tiga macam metode dalam rotasi ortogonal yang popular yaitu varimax, quartimax, dan

equamax sedangkan salah satu metode dalam rotasi oblique yaitu metode

promax.

Tabachnick dan Fiddell (2007) dalam jurnal Brown yang berjudul

Some Experimental Result in the Correlation of Metal Abilities

satunya dengan melihat diagonal matriks transformasi rotasi paling tinggi, karena mempunyai korelasi yang tinggi antara faktor sebelum dirotasi dengan faktor sesudah dirotasi (Santoso 2012).

c. Memberi nama faktor-faktor yang terbentuk.

Interpretasi faktor, khususnya memberi nama atas faktor yang terbentuk yang dianggap bisa mewakili peubah-peubah anggota faktor tersebut. Penskoran

Penskoran atau pemberian skor (scoring) adalah proses pengubahan jawaban soal di dalam kuesioner menjadi nilai atau suatu tindakan kuantifikasi terhadap jawaban yang diberikan oleh testee dalam suatu tes. Penskoran ini dihitung pada setiap faktor atau bagian yang berada pada kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2 yang terdiri dari faktor karakteristik sosial demografi dan faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor. Konsep penskoran pada penelitian ini menggunakan teknik korelasi, yang dapat dirumuskan sebagai berikut :

Skor faktor A= Skor peubah bebas X i p

i=1

Skor peubah bebas Xi = Bobot peubah Xi × Nilai kategori i dengan,

- Bobot peubah Xi

Bobot peubah Xi = Proporsi korelasi peubah bebas Xi

Banyaknya kategori pada peubah Xi -1

Proporsi korelasi peubah bebas X_i = riy r_iy p i=1

riy adalah korelasi antara peubah bebas Xi dengan peubah respon y. p adalah banyaknya peubah bebas yang berada pada faktor A. - Nilai kategori i

Nilai kategori i = nilai kategori pada peubah bebas Xi - 1.

Jika korelasi antara peubah bebas Xi dengan peubah respon y (riy) bernilai negatif, maka skor kategori Xi sebaliknya. Contoh skor kategori Xi pada faktor-faktor yang terbentuk dari hasil analisis faktor adalah sebagai berikut : a. Jika korelasi antara peubah bebas i dengan peubah respon (riy) positif :

1) Skor kategori Xi untuk jawaban 1 (sangat tidak setuju) : 1-1 = 0 2) Skor kategori Xi untuk jawaban 2 (tidak setuju) : 2-1 = 1 3) Skor kategori Xi untuk jawaban 3 (ragu-ragu) : 3-1 = 2 4) Skor kategori Xi untuk jawaban 4 (setuju) : 4-1 = 3 5) Skor kategori Xi untuk jawaban 5 (sangat setuju) : 5-1 = 4 b. Jika korelasi antara peubah bebas i dengan peubah respon (riy) negatif :

12

Penentuan batas skor (cut off)

Batas skor atau cut off faktor digunakan sebagai acuan keputusan tim

recruitment untuk menolak atau menerima calon TSR dalam proses penerimaan TSR. Batas skor atau cut off faktor dihitung pada setiap faktor atau bagian yang ada pada kuesioner jenis 1 dan kuesioner jenis 2. Batas skor atau cut off yang digunakan untuk setiap faktor berbeda-beda tergantung nilai persentase tingkat kesesuaian keputusan dan persentase tingkat kesesuaian keputusan menerima TSR yang memiliki kinerja yang tinggi dan sangat tinggi (top dan best), karena menurut peneliti lebih besar resiko menolak kinerja kerja yang berkualitas (tinggi dan sangat tinggi) dibandingkan dengan menerima kinerja kerja yang kurang berkualitas (rendah dan sedang).

Gambar 2 Proses penentuan batas skor atau cut off faktor Langkah-langkah penentuan batas skor atau cut off adalah sebagai berikut : 1. Klasifikasi skor faktor berdasarkan peubah respon (kinerja kerja TSR).

Sebanyak 88 TSR yang sudah memiliki AAJI dicari skor faktornya kemudian disesuaikan dengan kinerja kerjanya (low, middle, top, dan best performance).

2. Penentuan skor cut off faktor.

Terdapat sebelas macam cara dalam penentuan cut off, di antaranya :

Cut off 1 : rata-rata dari skor faktor TSR low performance.

Cut off 10 : skor faktor maksimum dari skor faktor TSR middle performance. Cut off 11 : skor faktor minimum dari skor faktor TSR top performance.

3. Penentuan nilai cut off yang digunakan dan mencari keakuratan kuesioner.

Cut off yang digunakan dalam penelitian ini yaitu cut off yang menghasilkan jumlah tingkat kesesuaian keputusan yang tinggi. Tingkat kesesuaian keputusan adalah kesesuaian dari keputusan diterima atau ditolaknya TSR berdasarkan skor cut off dengan karakteristik kinerjanya.

Klasifikasi skor Penentuan skor cut off

faktor yang digunakan

36.40%

Tabel 2 Nilai kesesuaian keputusan berdasarkan cut off dan karakteristik kinerja kerja

Nilai kesesuaian

keputusan

Keputusan berdasarkan cutoff Karakteristik kinerja kerja 1 Terima : skor faktor ≥ cut off top dan best performance perusahaan ini didominasi oleh TSR perempuan, asal daerah Jabodetabek, pendidikan terakhir adalah lulusan SMK, dan TSR tersebut memiliki pengalaman kerja sebelum mereka bekerja pada perusahaan ini.

Luar Jabodetabek, namun masih di dalam pulau Jawa Luar Jabodetabek

14

Validitas pertanyaan dan reliabilitas kuesioner

Seluruh peubah bebas atau pertanyaan valid, kecuali pertanyaan Q2.13 yaitu

leadership dan Q2.22 yaitu riang gembira karena koefisien korelasi |rs| < rs tabel (0.05 ; 75) = 0.079 (Lampiran 1). Kedua pertanyaan tersebut akan diperbaiki struktur katanya, Q2.13 menjadi memiliki jiwa kepemimpinan dan Q2.22 menjadi ceria atau gembira. Tabel 3 menunjukan kuesioner reliabel, karena koefisien

SpearmanBrown (0.952) lebih besar sama dengan rp tabel (0.227). Tabel 3 Reliabilitas kuesioner

Banyaknya peubah (p)

Cronbach's Alpha

SpearmanBrown

(rtot)

rp tabel = rp (0.05 ; 75)

77 0.908 0.952 0.227

Peubah-peubah pada kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik sosial demografi yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja

Jika menggunakan alfa 20% terdapat dua peubah bebas berjenis nominal yang berada pada kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik sosial demografi yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR, karena p-value hasil asosiasi Cramer’s V dua peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 20% atau 0.2. Dua peubah tersebut adalah status kepemilikan rumah dan jenis kelamin. Jika menggunakan alfa 5% hanya ada satu peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja, karena p-value hasil asosiasi Cramer’s V peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 5% atau 0.05. Peubah tersebut adalah status kepemilikan rumah (Lampiran 2).

Jika menggunakan alfa 20% terdapat sebelas peubah bebas berjenis ordinal dan rasio yang berapa pada kuesioner 1 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR, karena p-value hasil korelasi Tau-b Kendall sebelas peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 20% atau 0.2. Sebelas peubah tersebut adalah penggeluaran per bulan, jumlah tanggungan per bulan, banyak jenis organisasi yang pernah diikuti, pengalaman kerja, usia, status pernikahan, pengalaman kerja di bidang marketing, urutan anak ke dan dari bersaudara, pendidikan, pengetahuan tentang asuransi yang diketahui, dan sedang mengikuti perkuliahan. Jika menggunakan alfa 5% hanya lima peubah yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja TSR, karena p-value hasil asosiasi Cramer’s V lima peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 5% atau 0.05. Lima peubah tersebut adalah penggeluaran per bulan, jumlah tanggungan per bulan, banyak jenis organisasi yang pernah diikuti, pengalaman kerja, dan usia (Lampiran 3).

Peubah-peubah pada kuesioner bagian 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja

memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja tersebut adalah Q4.12 (skill

penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang

sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), Q2.5 (rajin), Q2.14 (optimis), Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya), Q2.10 (sabar atau tabah), Q3.7 (pekerjaan ini memberikan peluang berkembang), Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi), Q4.15 (percaya diri yang tinggi), Q4.31 (pendengaran yang baik), Q2.18 (instropeksi diri), Q2.11 (disiplin), Q2.4 (tegas), dan Q5.5 (peran orang tua). Tiga peubah yang memiliki hubungan negatif tersebut adalah Q4.35 (tekanan dari atasan), Q4.23 (moody) dan Q4.21 (situasi lingkungan) (Lampiran 4).

Jika menggunakan alfa 5% terdapat tujuh peubah bebas yang berada pada kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja, karena p-value hasil korelasi Tau-b Kendall tujuh peubah tersebut kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 5% atau 0.05. Enam dari tujuh peubah tersebut memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja sedangkan satu peubah sisanya memiliki hubungan negatif dengan kinerja kerja. Enam peubah yang memiliki hubungan positif dengan kinerja kerja tersebut adalah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), dan Q2.5 (rajin). Satu peubah yang memiliki hubungan negatif dengan kinerja kerja tersebut adalah Q4.35 (tekanan dari atasan) (Lampiran 4).

Faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 1

Peubah yang dianalisis pada analisis faktor ini yaitu dua puluh peubah bebas yang berada pada bagian kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan secara nyata dengan kinerja kerja yang telah diuji melalui analisis korelasi Tau-b Kendall menggunakan alfa 20%. Dua puluh peubah tersebut adalah Q4.12 (skill

penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang

sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), Q2.5 (rajin), Q2.14 (optimis), Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya), Q2.10 (sabar atau tabah), Q3.7 (pekerjaan ini memberikan peluang berkembang), Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi), Q4.15 (memiliki percaya diri yang tinggi), Q4.31 (memiliki pendengaran yang baik), Q2.18 (instropeksi diri), Q2.11 (disiplin), Q2.4 (tegas), Q5.5 (peran orang tua), Q4.35 (tekanan dari atasan), Q4.23 (moody), dan Q4.21 (situasi lingkungan).

Asumsi kecukupan data telah terpenuhi, karena nilai KMO sebesar 0.616 yang lebih besar dari 0.5 dan asumsi antar peubah saling berkorelasi telah terpenuhi, karena p-value uji Bartlett adalah 0.000 kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 0.05. Berdasarkan nilai akar ciri, jumlah faktor yang terbentuk pada kuesioner jenis 1 sebanyak tujuh faktor, karena nilai akar ciri pada komponen kedelapan kurang dari satu. Total ketujuh faktor tersebut dapat menjelaskan 59.57% dari keragaman dua puluh peubah bebas asal (Lampiran 5). Adapun model faktor dengan menggunakan tujuh faktor berdasarkna faktor loading dan ragam spesifik adalah sebagai berikut (Lampiran 6) :

16

Nilai RMSE_overall model tersebut sebesar 0.077, nilai tersebut masih relatif kecil. Hal ini menunjukkan model faktor dengan tujuh faktor sudah cukup baik.

Matriks faktor loading yang dihasilkan menunjukkan proses rotasi sebaiknya dilakukan. Hal tersebut dikarenakan terdapat kesulitan dalam interpretasi faktor yang memuat peubah-peubah yang diteliti, khususnya pada faktor 1. Pada faktor 1, peubah Q2.4 (tegas) dan Q2.10 (sabar/tabah) jika digabungkan dengan Q4.12 (skill penjualan), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), dan Q4.18 (kemampuan komunikasi) akan sulit diinterpretasikan dalam penamaan faktornya.

Proses rotasi yang pertama kali digunakan pada penelitian ini yaitu metode rotasi promax. Hasil matriks korelasi faktor yang dapat di lihat pada Lampiran 7 menyatakan bahwa nilai korelasi antar masing-masing faktor kurang dari 0.32 sehingga disimpulkan tidak ada korelasi antar faktor. Hal tersebut menyatakan bahwa metode rotasi yang tepat digunakan dalam penelitian ini adalah rotasi ortogonal.

Diagonal matriks tranformasi rotasi yang dihasilkan untuk setiap metode ortogonal yaitu varimax, equamax dan quartimax yang dapat di lihat pada Lampiran 8, 9, dan 10 relatif sama sehingga semua metode rotasi ortogonal baik

varimax, equamax atau quartimax dapat digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengelompokkan peubah-peubah berdasarkan faktor loading hasil rotasi varimax, equamax, dan quartimax ke dalam faktor yang terbentuk berdasarkan matriks faktor loading yang dapat dilihat pada Lampiran 11, 12 dan 13 mendukung pernyataan bahwa semua metode ortogonal tersebut dapat digunakan. Hal ini dikarenakan ketiga rotasi tersebut menghasilkan tujuh faktor yang memuat peubah-peubah yang sama, yang dapat dilihat pada Tabel 4.

Tabel 4 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 1

Faktor Penamaan faktor Komponen Peubah

Faktor 1 Kemampuan

komunikasi dan keahlian di bidang sales

Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang

sales), dan Q4.18 (kemampuan komunikasi). Faktor 2 Keterbukaan Q2.22 (riang gembira), Q4.23 (moody), Q4.27 (tipe orang yang suka membaur dengan yang lainnya), dan Q4.21 (situasi lingkungan).

Faktor 3 Motivasi Q3.7 (pekerjaan ini memberikan peluang berkembang), Q4.14 (percaya akan mendapat imbalan financial jika memiliki prestasi) dan Q5.5 (peran orang tua).

Faktor 4 Ketekunan Q2.5 (rajin), Q2.10 (sabar atau tabah) dan Q2.18 (instropeksi diri).

Faktor 5 Fisik (pendengaran) Q4.31 (memiliki pendengaran yang baik). Faktor 6 Ketegasan Q4.35 (tekanan dari atasan), Q2.11 (disiplin)

dan Q2.4 (tegas).

Faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 2

Peubah yang dianalisis yaitu tujuh peubah bebas yang berada pada bagian kuesioner 2, 3, 4, dan 5 yang memiliki hubungan secara nyata dengan kinerja kerja yang telah diuji melalui analisis korelasi Tau-b Kendall menggunakan alfa 5%. Tujuh peubah tersebut adalah Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi), Q2.22 (riang gembira), Q2.5 (rajin), dan Q4.35 (tekanan dari atasan).

Asumsi kecukupan data telah terpenuhi, karena nilai KMO sebesar 0.706 yang lebih besar dari 0.5 dan asumsi antar peubah saling berkorelasi telah terpenuhi, karena p-value uji Bartlett adalah 0.000 kurang dari alfa yang ditentukan yaitu 0.05. Berdasarkan nilai akar ciri, jumlah faktor yang terbentuk pada kuesioner jenis 2 sebanyak dua faktor, karena nilai akar ciri pada komponen ketiga kurang dari satu. Total kedua faktor tersebut dapat menjelaskan 49.63% dari keragaman tujuh peubah bebas asal (Lampiran 14). Adapun model faktor dengan menggunakan tujuh faktor berdasarkna faktor loading dan ragam spesifik adalah sebagai berikut (Lampiran 15) :

X1 - µ1 = 0.481 F1 + 0.100 F2 X2 - µ2 = 0.157 F1 + 0.838 F2 X7 - µ7 = 0.011 F1 + 0.376 F2

Nilai RMSE_overall model tersebut sebesar 0.149, nilai tersebut masih relatif kecil. Hal ini menunjukkan model faktor dengan dua faktor cukup baik.

Faktor loading yang dihasilkan sudah mudah untuk diinterpretasikan sehingga proses rotasi faktor tidak perlu dilakukan. Faktor-faktor yang terbentuk beserta anggota peubah disetiap faktornya adalah sebagai berikut :

Tabel 5 Penamaan faktor dan komponen peubah jenis kuesioner 2

Faktor Penamaan faktor Komponen Peubah

Faktor 1 Kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang

sales

Q4.12 (skill penjualan), Q4.17 (intonasi dan gaya bahasa), Q4.13 (kemampuan di bidang sales), Q4.18 (kemampuan komunikasi) dan Q2.5 (rajin).

Faktor 2 Keterbukaan Q2.22 (riang gembira) dan Q4.35 (tekanan dari atasan).

Skor faktor-faktor atau bagian-bagian kuesioner

18

Skor cut off faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 1 a. Skor cut off total keseluruhan bagian kuesioner

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off total keseluruhan bagian kuesioner jenis 2 adalah cut off 5 dengan skor cut off sama dengan 0.637. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 5 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 70% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 5 (Lampiran 20).

b. Skor cut off tiap-tiap bagian kuesioner

1. Skor cut off faktor atau bagian karakteristik sosial demografi

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor karakteristik sosial demografi pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 7 atau 11 dengan skor cut off sama dengan 0.389. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 7 atau 11 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 66% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 100% dibandingkan jenis

cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 7 atau 11 (Lampiran 21).

2. Skor cut off faktor atau bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 7 atau 8 dengan skor cut off sama dengan 0.750. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 7 atau 8 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 63% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 7 atau 8 (Lampiran 22).

3. Skor cut off faktor atau bagian keterbukaan

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 3 dengan skor cut off sama dengan 0.539. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 3 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 73% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best

tertinggi yaitu sebesar 57% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 3 (Lampiran 23).

4. Skor cut off faktor atau bagian motivasi

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor motivasi pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 2 dengan skor cut off sama dengan 0.767. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 2 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 67% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best

5. Skor cut off faktor atau bagian ketekunan

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor ketekunan pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 3 dengan skor cut off sama dengan 0.779. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 3 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 75% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best

tertinggi yaitu sebesar 50% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 3 (Lampiran 25).

6. Skor cut off faktor atau bagian fisik (pendengaran)

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor faktor fisik pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 9 atau 10 dengan skor cut off sama dengan 1.000. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off tersebut memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan tertinggi dibandingkan dengan cut off lainnya yaitu sebesar 77% (Lampiran 26).

7. Skor cut off faktor atau bagian ketegasan

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor ketegasan pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 5 dengan skor cut off sama dengan 0.505. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 5 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 72% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best

tertinggi yaitu sebesar 64% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 5 (Lampiran 27).

8. Skor cut off faktor atau bagian optimisme

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor faktor optimisme pada kuesioner jenis 1 adalah cut off 9 atau 10 dengan skor cut off sama dengan 1.000. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off tersebut memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan tertinggi dibandingkan dengan jenis

cut off lainnya yaitu sebesar 84% (Lampiran 28).

Skor cut off faktor-faktor atau bagian-bagian pada kuesioner jenis 2 a. Skor cut off total keseluruhan bagian kuesioner

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off total keseluruhan bagian kuesioner jenis 2 adalah cut off 8 dengan skor cut off sama dengan 0.594. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 8 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 89% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 8 (Lampiran 29).

b. Skor cut off tiap-tiap bagian kuesioner

1. Skor cut off faktor atau bagian karakteristik sosial demografi

20

cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 11 (Lampiran 30).

2. Skor cut off faktor atau bagian kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales pada kuesioner jenis 2 adalah cut off 7 atau 8 dengan skor cut off sama dengan 0.750. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 7 atau 8 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 64% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best tertinggi yaitu sebesar 93% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 7 atau 8 (Lampiran 31).

3. Skor cut off faktor atau bagian keterbukaan

Jenis cut off yang digunakan dalam penentuan batas skor atau cut off faktor keterbukaan pada kuesioner jenis 2 adalah cut off 3 dengan skor cut off sama dengan 0.503. Hal tersebut dikarenakan jenis cut off 3 memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian keputusan cukup besar yaitu sebesar 81% dan memiliki nilai presentase tingkat kesesuaian menerima TSR top dan best

tertinggi yaitu sebesar 21% dibandingkan jenis cut off yang menghasilkan presentase tingkat kesesuaian keputusan yang lebih besar daripada cut off 3 (Lampiran 32).

SIMPULAN DAN SARAN Simpulan

Berdasarkan hasil analisis, kuesioner jenis 1 yang terbentuk terdiri dari delapan bagian dengan jumlah pertanyaan sebanyak 33 pertanyaan. Delapan bagian tersebut di antaranya bagian pertama mengenai karakteristik sosial demografi, bagian kedua mengenai kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales, bagian ketiga mengenai keterbukaan, bagian keempat mengenai motivasi, bagian kelima mengenai ketekunan, bagian keenam mengenai fisik (pendengaran), bagian ketujuh mengenai ketegasan, dan bagian kedelapan mengenai optimisme. Kuesioner jenis 2 yang terbentuk terdiri dari tiga bagian dengan jumlah pertanyaan sebanyak 13 pertanyaan. Tiga bagian tersebut di antaranya bagian pertama mengenai karakteristik sosial demografi, bagian kedua mengenai kemampuan komunikasi dan keahlian di bidang sales dan bagian ketiga mengenai keterbukaan.

Apabila menggunakan kuesioner jenis 1, tim recruitment akan menerima calon TSR baru jika skor total seluruh bagian kuesioner ≥ 0.637 atau persyaratan skor pada bagian kuesioner 1 salah satunya sudah terpenuhi, di antaranya skor

bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.389, skor bagian kemampuan

komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750, skor bagian keterbukaan ≥ 0.539, skor bagian motivasi ≥ 0.767, skor bagian ketekunan ≥ 0.779, skor bagian fisik (pendengaran) = 1.000, skor bagian ketegasan ≥ 0.505, atau skor bagian optimisme = 1.000. Apabila menggunakan kuesioner jenis 2, tim recruitment akan

persyaratan skor pada bagian kuesioner 2 salah satunya sudah terpenuhi, di

antaranya bagian karakteristik sosial demografi ≥ 0.464, skor bagian kemampuan

komunikasi dan keahlian di bidang sales ≥ 0.750 atau skor bagian keterbukaan ≥ 0.503.

Saran

Pihak manajemen perusahaan selanjutnya melakukan penelitian lanjut atau observasi lapang untuk mengetahui karakteristik TSR yang berada pada manajeman A dan manajemen B, sehingga skor yang dihasilkan dalam penelitian ini dapat menjadi suatu acuan atau rekomendasi kepada user dalam penempatan TSR baru ke manajemen A atau B. Jadi, perusahaan tidak hanya mendapatkan TSR yang memiliki kinerja yang tinggi tetapi perusahaan pun mendapatkan TSR yang memiliki peluang turnover yang rendah.

DAFTAR PUSTAKA

Agresti A. 2002. Categorical Data Analysis. Ed ke-2. New York (US): John Wiley and Sons.

Brown, W. 1910.Some Experimental Result in the Correlation of Metal Abilities.

Journal Of Psychology, 3, 296-322.

Daniel W W. 1990. Applied Nonparametric Statistics. Ed ke-2. United State America (US): PWS-KENT Publishing Company.

Douglas BC. 2000. The Causal Order of Job Satisfaction and Organizational Commitment in Models of employee Turnover. United State America (US): University of Massachussets, Boston, MA.

Hair J F, Black W C, Babin B J, Anderson R.E. 2010. Multivariate Data Analysis.

New Jersey (US): Upper saddle river.

Gorsuch LR. 1983. Factor Analysis. Ed ke-2. London (GB): Lawrence Erlbaum Associates.

Mattjik AA dan Sumertajaya IM. 2011. Sidik Peubah Ganda Menggunakan SAS. Bogor (ID): IPB Press.

Morrison, D.F. 2005. Multivariate Statistical Methods Fourth Edition. United State America (US) : Thomson Learning, Inc.

Santoso S. 2012. Aplikasi SPSS pada Statistik Multivariat. Jakarta (ID): PT Elex Media Komputindo.

Stevens J P.2002. Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. Ed Ke-4. London (GB): Lawrence Erlbaum Associates.

Tavakol M dan Dennick R. 2011. Making Sense of Cronbach’s Alpha.

International Journal of Medical Education. 2011; 2:53-55.

Walpole E R, Myers R H, Myers S L, and Ye K E. 2010. Probability & Statistics for Engineers & Scientist. Edisi ke-9. United State America (US): Prentice Hall.

22

LAMPIRAN Lampiran 1 Validitas pertanyaan

Pertanyaan / Peubah

(Xi)

Koefisien Korelasi

(rs)

Pertanyaan / Peubah

(Xi)

Koefisien Korelasi

(rs)

Pertanyaan / Peubah

(Xi)

Koefisien Korelasi

(rs)

Q2.1 -0.131 Q2.27 0.388 Q4.16 0.562

Q2.2 0.290 Q3.1 0.417 Q4.17 0.172

Q2.3 0.600 Q3.2 0.675 Q4.18 0.236

Q2.4 0.579 Q3.3 0.575 Q4.19 0.211

Q2.5 0.530 Q3.4 0.574 Q4.20 0.490

Q2.6 0.359 Q3.5 0.182 Q4.21 0.105

Q2.7 0.365 Q3.6 0.378 Q4.22 0.498

Q2.8 0.270 Q3.7 0.310 Q4.23 0.190

Q2.9 0.432 Q3.8 0.484 Q4.24 0.430

Q2.10 0.223 Q3.9 0.595 Q4.25 -0.219

Q2.11 0.551 Q3.10 0.413 Q4.26 0.309

Q2.12 0.562 Q4.1 0.483 Q4.27 0.511

Q2.13 0.053 Q4.2 0.614 Q4.28 0.495

Q2.14 0.394 Q4.3 0.592 Q4.29 0.266

Q2.15 0.626 Q4.4 0.206 Q4.30 0.402

Q2.16 -0.357 Q4.5 0.523 Q4.31 0.531

Q2.17 0.615 Q4.6 0.338 Q4.32 0.101

Q2.18 0.310 Q4.7 0.262 Q4.33 0.371

Q2.19 0.593 Q4.8 0.501 Q4.34 0.126

Q2.20 0.517 Q4.9 0.468 Q4.35 0.381

Q2.21 0.722 Q4.10 0.458 Q5.1 0.238

Q2.22 -0.027 Q4.11 0.239 Q5.2 0.471

Q2.23 -0.315 Q4.12 0.418 Q5.3 0.600

Q2.24 0.368 Q4.13 0.373 Q5.4 0.553

Q2.25 -0.463 Q4.14 0.342 Q5.5 0.187

Lampiran 2 Asosiasi Cramer’s V kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis nominal

Pertanyaan / Peubah (Xi) Koefisien Cramer’s V (C) p-value

Status kepemilikan rumah 0.697 0.000

Pekerjaan orang tua 0.414 0.794

Tempat tinggal 0.385 0.428

Hobi 0.361 0.587

Domisili 0.346 0.684

Jenis kelamin 0.257 0.102

Transportasi 0.249 0.447

Lampiran 3 Korelasi Tau-b Kendall kuesioner bagian 1 atau bagian karakteristik individu yang berjenis ordinal dan rasio

Pertanyaan / Peubah (Xi) Koefisien

Tau-b Kendall p-value

Pengeluaran per bulan 0.662 0.000

Jumlah tanggungan per bulan 0.610 0.000

Banyak jenis organisasi yang pernah diikuti 0.256 0.010

Pengalaman kerja 0.234 0.023

Usia 0.228 0.026

Status pernikahan 0.182 0.073

Pengalaman kerja di bidang marketing 0.172 0.094

Anak ke…dari…bersaudara 0.170 0.057

Pendidikan 0.168 0.084

Pengetahuan tentang asuransi yang diketahui 0.153 0.136

Sedang mengikuti perkuliahan 0.132 0.197

Kepemilikan produk asuransi yang diketahui 0.089 0.388

Asal daerah -0.075 0.444

24

Lampiran 5 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasimenggunakan alfa 20%

Komponen Akar memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasimenggunakan alfa 20%

Xi

Peubah / Pertanyaan

Dugaan Faktor loading Dugaan

26

Lampiran 7 Matriks korelasi faktor menggunakan pendekatan rotasi promax

Faktor 1 2 3 4 5 6 7

1 1.000

2 0.104 1.000

3 0.300 0.066 1.000

4 0.098 0.170 0.082 1.000

5 0.265 0.174 0.105 -0.026 1.000

6 0.069 -0.017 0.101 -0.028 -0.056 1.000

7 0.066 0.006 -0.064 -0.147 0.137 -0.122 1.000 Lampiran 8 Matriks transformasi melalui pendekatan rotasi varimax

Faktor Matriks Transformasi

1 2 3 4 5 6 7

1 0.764 0.198 0.404 0.325 0.316 0.090 0.027 2 -0.336 0.815 -0.148 0.445 0.034 -0.020 0.033 3 -0.219 0.203 0.800 -0.236 -0.295 -0.198 -0.299 4 0.017 0.350 -0.053 -0.631 0.290 0.616 -0.112 5 0.281 0.318 -0.107 -0.457 -0.187 -0.472 0.585 6 0.322 0.160 -0.390 -0.135 -0.072 -0.375 -0.745 7 -0.270 -0.074 0.097 -0.121 0.829 -0.458 -0.011 Lampiran 9 Matriks transformasi rotasi equamax

Faktor Matriks Transformasi

1 2 3 4 5 6 7

1 0.705 0.184 0.445 0.331 0.384 0.105 0.054 2 -0.338 0.805 -0.165 0.455 0.034 -0.025 0.040 3 -0.228 0.215 0.785 -0.226 -0.299 -0.210 -0.317 4 -0.003 0.356 -0.051 -0.626 0.279 0.623 -0.113 5 0.295 0.326 -0.083 -0.454 -0.165 -0.465 0.592 6 0.376 0.175 -0.377 -0.122 -0.026 -0.373 -0.729 7 -0.331 -0.092 0.075 -0.140 0.810 -0.448 -0.007 Lampiran 10 Matriks transformasi rotasi quartimax

Faktor Matriks Transformasi

1 2 3 4 5 6 7

Lampiran 11 Faktor loading menggunakan pendekatan rotasi varimax

Peubah / Pertanyaan

Faktor loading

1 2 3 4 5 6 7

Q2.4 0.402 0.174 0.325 -0.200 -0.056 0.436 0.092 Q2.5 0.209 -0.010 0.779 -0.150 -0.019 -0.103 0.170 Q2.10 0.242 -0.258 0.383 0.229 0.159 0.205 -0.086 Q2.11 0.044 0.107 -0.168 -0.097 0.440 0.507 0.055 Q2.14 0.314 0.105 -0.046 0.057 0.296 -0.026 0.666 Q2.18 -0.040 0.074 0.838 0.127 0.016 -0.043 -0.160 Q2.22 -0.004 0.595 0.103 0.277 0.218 -0.182 0.184 Q3.7 0.155 0.400 0.144 0.556 0.045 0.171 -0.261 Q4.12 0.628 -0.041 0.043 0.375 -0.033 -0.026 -0.053 Q4.13 0.770 -0.157 -0.015 -0.071 -0.094 0.060 -0.067 Q4.14 0.106 0.183 0.004 0.720 0.040 -0.171 0.039 Q4.15 0.227 0.044 -0.015 -0.102 0.278 -0.084 -0.733 Q4.17 0.708 -0.025 0.298 0.037 0.218 0.131 0.007 Q4.18 0.652 0.130 0.031 -0.017 0.346 -0.230 0.162 Q4.21 -0.138 0.666 0.080 -0.089 0.315 0.053 -0.136 Q4.23 -0.118 0.702 -0.069 -0.031 -0.140 0.081 0.081 Q4.27 0.195 0.604 -0.064 0.260 -0.277 0.029 -0.060 Q4.31 0.124 -0.047 0.072 0.194 0.753 0.051 -0.052 Q4.35 0.042 0.027 0.038 -0.090 0.004 -0.782 -0.001 Q5.5 -0.084 -0.079 -0.031 0.637 0.087 0.110 0.187 Lampiran 12 Faktor loading menggunakan pendekatan rotasi equamax

Peubah / Pertanyaan

Faktor loading

1 2 3 4 5 6 7

28

Lampiran 13 Faktor loading menggunakan pendekatan rotasi quartimax Peubah /

Lampiran 14 Akar ciri dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasimenggunakan alfa 5%

Komponen Akar

Lampiran 15 Dugaan faktor loading dan ragam khusus dari peubah bebas yang memiliki hubungan dengan kinerja kerja berdasarkan hasil uji korelasimenggunakan alfa 5%

Xi

Peubah / Pertanyaan

Dugaan Faktor loading Dugaan Ragam

Lampiran 16 Skor peubah faktor karakteristik individu jenis kuesioner 1

No Peubah / Pertanyaan Skor

peubah No Peubah / Pertanyaan

Skor peubah

1 Status rumah 7 Usia

Milik Sendiri 0.000 18-24 tahun 0.000

Milik Orang tua 0.041 25-34 tahun 0.014

Kontrak 0.083 35-44 tahun 0.027

Kost 0.124

kakak/adik 0.166 8 Status pernikahan

saudara 0.207 Belum menikah 0.000

keluarga besar 0.249 Sudah menikah 0.011

Sudah , namun cerai 0.022 2 Pengeluaran

Rp < 500.000,00 0.000 9 Pengalaman kerja di

Rp 500.000,00-Rp 1.000.000,00 0.039 bidang marketing

Rp 1.000.000,00-Rp 2.000.000,00 0.079 tidak 0.000

Rp 2.000.000,00-Rp 3.000.000,00 0.118 ya 0.010

Rp 3.000.000,00-Rp 4.000.000,00 0.158

Rp 4.000.000,00-Rp 5.000.000,00 0.197 10 Anak ke... dari…

> Rp 5.000.000,00 0.236 1-1 0.000

1-2 0.010

3 Jumlah tanggungan 1-3 0.020

Rp < 500.000,00 0.000 1->=4 0.030

Rp 500.000,00-Rp 1.000.000,00 0.036 2-2 0.040

Rp 1.000.000,00-Rp 2.000.000,00 0.073 2-3 0.051

Rp 2.000.000,00-Rp 3.000.000,00 0.109 2->=4 0.061

Rp 3.000.000,00-Rp 4.000.000,00 0.145 3-3 0.071

Rp 4.000.000,00-Rp 5.000.000,00 0.181 3->=4 0.081

> Rp 5.000.000,00 0.218 >=4->=4 0.091

4 Jenis kelamin 11 Pendidikan

Perempuan 0.000 SMP 0.000

Laki-laki 0.015 SMA 0.010

SMK 0.020

5 Banyak jenis organisasi yang diikuti

D3 S1

0.030 0.040

0 0.000

1 0.015 12 Pengetahuan tentang

2 0.030 asuransi

3 0.046 tidak 0.000

>=4 0.061 ya 0.009

6 Pengalaman kerja 13 Sedang mengikuti

tidak 0.000 perkuliahan

Ya 0.014 ya 0.000

30

Lampiran 17 Skor peubah hasil analisis faktor jenis kuesioner 1

Faktor Pertanyaan atau Peubah

Q4.12 (skill penjualan) 0.000 0.079 0.159 0.238 0.318 Q4.17 (intonasi dan gaya

Keterbukaan Q2.22 (riang gembira) 0.000 0.071 0.143 0.214 0.285

Q4.23 (moody) 0.264 0.198 0.132 0.066 0.000

Q4.27 (tipe orang yang

Q5.5 (peran orang tua) 0.000 0.071 0.142 0.212 0.283

Ketekunan Q2.5 (rajin) 0.000 0.091 0.181 0.272 0.362

Q2.10 (sabar atau tabah) 0.000 0.084 0.168 0.252 0.336 Q2.18 (instropeksi diri) 0.000 0.075 0.151 0.226 0.301

Fisik

Q2.11 (disiplin) 0.000 0.064 0.128 0.192 0.256

Q2.4 (tegas) 0.000 0.061 0.121 0.182 0.242

Optimisme Q2.14 (optimis) 0.000 0.132 0.263 0.395 0.526

Q4.15 (memiliki percaya diri yang tinggi)