3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Pada penelitian ini jenis penelitiannya adalah penelitian kuantitatif explanatory karena peneliti ingin menguji pengaruh kemampuan dan pemberian kompensasi karyawan terhadap kinerja karyawan. Penelitian kuantitatif ini dilakukan untuk mendapatkan data yang berbentuk angka yang kemudian akan diolah menggunakan perangkat analisa matematika dan statistika seperti data kuesioner (Saragih, 1994, p. 46).
3.2. Gambaran Populasi dan Sampel
Populasi adalah keseluruhan elemen yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian (Supramono & Sugiarto, 2003, p. 4). Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh karyawan yang bekerja pada Perusahaan Plastik Putera di Gombong yang berjumlah 34 orang. Karena jumlahnya relatif kecil maka seluruh populasi tersebut dijadikan sampel. Jadi penelitian ini merupakan penelitian sensus.
3.3. Definisi Operasional Variabel
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai variabel yang digunakan pada penelitian ini. Penelitian ini menggunakan variabel independen atau variabel bebas yaitu kemampuan karyawan (X1) dan kompensasi (X2). Serta variabel dependen atau terikat yaitu kinerja karyawan (Y). Variabel independen merupakan variabel yang mempengaruhi variabel dependen.
Berikut ini adalah definisi operasional dari ketiga variabel pada penelitian ini:
1. Kemampuan (ability) (X1), merupakan kecakapan atau potensi
menguasai suatu keahlian yang merupakan bawaan sejak lahir atau hasil latihan atau praktek untuk mengerjakan sesuatu yang diwujudkan melalui tindakannya. Untuk mengukur kemampuan karyawan pada penelitian ini menggunakan dua faktor yaitu: kemampuan dan ketrampilan.
Pengetahuan menggunakan indikator:
a. Theoritical knowledge
Memahami tugas dan tanggung jawab.
Memahami prosedur kerja perusahaan.
b. Practical knowledge
Memahami prosedur kerja perusahaan dalam praktek.
Sedangkan untuk ketrampilan menggunakan indikator:
a. Basic Literacy Skill
Membaca surat jalan, order, transaksi dengan teliti dan cermat.
b. Technical Skill
Mengoperasikan sarana komunikasi dengan lancar.
Menghitung dan melakukan tugas dengan baik.
c. Interpersonal Skill
Berkomunikasi secara efektif dengan rekan kerja.
Menjalin kerja sama dengan rekan kerja.
d. Problem Solving
Mengidentifikasi penyebab masalah dengan baik.
2. Kompensasi (X2) merupakan segala sesuatu yang diberikan perusahaan kepada karyawannya sebagai balas jasa atau penghargaan untuk kerja mereka. Pada penelitian ini menggunakan indikator:
a. Gaji
Gaji yang diterima sesuai dengan apa yang diharapkan.
Gaji yang diterima sesuai dengan kinerja yang diberikan karyawan.
b. Bonus
Bonus dapat memacu kinerja karyawan.
Bonus yang diterima sesuai dengan kinerja karyawan.
c. Tunjangan
Tunjangan yang diberikan perusahaan sesuai dengan beban kerja.
Jenis kompensasi lainnya yang diterima.
3. Kinerja karyawan (Y) adalah hasil kerja secara kualitas dan kuantitas yang diperoleh karyawan dalam melaksanakan tugasnya. Pada penelitian ini menggunakan indikator:
a. Kuantitas kerja karyawan
Kuantitas kerja karyawan mengalami peningkatan.
b. Kualitas kerja karyawan
Kualitas kerja karyawan mengalami peningkatan.
c. Efisiensi karyawan
Efisiensi kerja karyawan melebihi rata-rata yang diharapkan.
d. Karyawan memegang standar profesional tinggi
Karyawan bekerja sesuai standar profesional yang tinggi.
e. Mampu melaksanakan pekerjaan dengan bagus
Karyawan mampu menyelesaikan tugas dengan hasil yang memuaskan.
f. Kreativitas karyawan
Karyawan memiliki kreativitas tinggi dalam melaksanakan pekerjaannya.
3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik atau metode pengumpulan data dilakukan melalui pembagian kuesioner. Kuesioner merupakan daftar pertanyaan yang dibagikan kepada para karyawan yang menjadi sampel penelitian untuk diisi dan jawaban yang didapat digunakan sebagai alat untuk mengukur variabel (Singarimbun, 2002).
Pengukuran kuesioner menggunakan skala Likert:
1. STS (Sangat Tidak Setuju) skor 1 2. TS (Tidak Setuju) skor 2
3. N (Netral) skor 3 4. S (Setuju) skor 4
5. SS (Sangat Setuju) skor 5
3.5. Teknik Analisis Data
3.5.1. Pengujian Validitas Instrumen Penelitian
Untuk menguji tingkat validitas masing-masing item kuesioner diselesaikan dengan komputer program SPSS (Statistical Packages For Sosial Sciences). Taraf signifikansi yang digunakan adalah 5%. Apabila r yang
diperoleh dari perhitungan lebih besar dari r tabel, maka kuesioner tersebut valid, dan sebaliknya jika r yang diperoleh lebih kecil daripada r tabel, maka kuesioner tersebut tidak valid (Ghozali, 2004).
3.5.2. Pengujian Reliabilitas Instrumen Penelitian
Pengujian reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana alat ukur dapat dipercaya atau yang dapat diandalkan (Singarimbun, 2002, p.
140). Untuk menghitung reliabilitas suatu data dapat menggunakan pendekatan Cronbach's Alpha. Jika nilai α lebih kecil dari 0,5 maka item x dinyatakan tidak reliabel. Sedangkan jika nilai a lebih besar dari 0,5, maka item x dinyatakan reliabel (Ghozali, 2004).
3.6. Uji Asumsi Klasik
Penelitian ini menggunakan uji asumsi klasik (Normalitas, Multikolinie- ritas, Heteroskedastisitas, dan Autokorelasi) yang dijabarkan sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Menurut Priyatno (2012, p. 34), Uji Normalitas data digunakan untuk melihat tingkat kenormalan data yang digunakan, data yang digunakan ber- distribusi normal atau tidak. Tingkat kenormalan data yang digunakan sangat penting, karena dengan data yang berdistribusi normal, maka data tersebut dianggap dapat mewakili populasi.
Tahap Uji Normalitas
Tahap-tahap dalam uji normalitas menurut & Prayitno (2013, p. 53), ada- lah sebagai berikut:
i. Masuk ke Program SPSS
ii. Klik Variabel View pada SPSSData Editor iii. Data View pada SPSSData Editor
Tahap ini memasukkan semua responden dan jawaban responden iv. Klik Analyze, Regression, dan Linear
v. Masukkan variabel independent pada kotak yang disediakan dan begitu pula dengan variabel dependent
vi. Klik tombol save
vii. Kotak residuals, klik centang pada unstandardized. Klik tombol continue.
Tekan OK. Hiraukan hasil output SPSS dan buka input datanya. Terlihat tambahan variabel yaitu RES_1
viii. Klik Analyze, Nonparametric Tests, dan 1-Sample K-S
ix. Klik Unstandardized Residual dan masukkan ke kotak Test Variabel List KotakTest Distribution pastikan terpilih normal
x. Tekan OK dan Output
Metode yang digunakan untuk menguji normal tidaknya data adalah Metode One Sample Kolmogorov Smirnov. Kriteria pengujiannya adalah apabila nilai signifikansi > 0,05, maka data berdistribusi normal. Nilai signifikansi < 0,05, maka data tidak berdistribusi normal (Priyatno, 2012, p.
38). Pengujian lainnya dengan menggunakan Gambar normal probability. Data yang menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka data itu berdistribusi normal. Data yang menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah diagonal, maka data itu tidak berdistribusi normal (Priyatno, 2013, p. 59). Semua proses pengolahan dan analisis Uji Normalitas dalam penelitian ini menggunakan SPSS for Windows.
2. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas adalah keadaan terjadi sebuah hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam model regresi (Priyatno, 2012, p. 56). Suatu model regresi dikatakan mengalami mul- tikolinieritas apabila ada fungsi linear yang sempurna pada beberapa atau semua independen variabel dalam fungsi linear. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi hubungan/korelasi di antara variabel independen.
Tahap Uji Multikolinieritas
Tahap-tahap dalam uji multikolinieritas menurut Priyatno (2012, p.57), a- dalah sebagai berikut:
i. Masuk ke Program SPSS
ii. Klik Variabel View pada SPSSData Editor
iii. Klik Data View pada SPSSData Editor
iv. Klik Analyze lalu Regression dan Linear. Setelah proses tersebut dilaku kan maka akan muncul kotak Linear Regression
v. Masukkan variabel independent dan variabel dependent ke dalam kotak yang disediakan. Proses selanjutnya adalah klik tombol statistics
vi. Berikan tanda centang pada collinearity diagnostics. Klik tombol continue.
Lihat pada kotak dialog dan klik tombol OK.
vii. Output SPSS dan Analisisnya
Cara untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala multikolinieritas dengan cara melihat Variance Inflation Factor (VIF) dan tolerance. Nilai VIF yang kurang dari 10 dan tolerance lebih dari 0,1, maka dinyatakan tidak terjadi multikolini- eritas (Priyatno, 2013, p. 60). Semua proses pengolahan dan analisis Uji Multi- kolinieritas dalam penelitian ini menggunakan SPSS for Windows.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas adalah keadaan yang menempatkan ketidak- samaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi (Priyatno, 2012, p. 62). Model regresi yang baik adalah tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
Tahap Uji Heteroskedastisitas
Tahap-tahap yang dilakukan dalam melakukan uji Heteroskedastisitas menurut Prayitno (2012, p.62), adalah sebagai berikut:
i. Masuk ke Program SPSS
ii. Klik Variabel View pada SPSSData Editor iii. Klik Data View pada SPSSData Editor
iv. Klik analyze, lalu regression. Proses selanjutnya akan terbuka kota dialog linear regression
v. Masukkan variabel dependent dan variabel independent ke dalam kotak yang disediakan. Jika sudah selesai, klik tombol save
vi. Kotak residuals, beri centang pada unstandardized dan klik tombol continue. Pada kotak dialog sebelumnya klik tombol OK
vii. Klik transform lalu computer variable
viii. Kotak target variable isikan ABS_RES, pada function group klik All, lalu di bawahnya klik ganda Abs. Pada numeric expression masukkan variabel understandardized residual dengan cara klik ganda. Klik OK
ix. Klik Analyze lalu Regression dan Linear
x. Masukkan variabel ABS_RES ke dalam kotak Dependent. Masukkan varia- bel independent ke dalam kotak yang disediakan. Klik OK
xi. Output SPSS dan Analisisnya
Metode yang sering digunakan dalam menganalisis uji Heteroskedastisitas adalah dengan Nilai Signifikansi. Nilai Signifikansi untuk masing-masing variabel independent harus berada di atas 0,05. Nilai signifikansi di atas 0,05 berarti tidak ada masalah heteroskedastisitas (Prayitno, 2012, p.66). Metode ke-2 adalah dengan menggunakan Gambar scatter plot. Gambar scatter plot dilihat dari titik-titik yang ada di dalam Gambar. Titik-titik yang menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak ada masalah dengan heteroskedastisitas. (Priyatno, 2013, p.61). Semua proses pengolahan dan analisis Uji Heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan SPSS for Windows.
4. Uji Autokorelasi
Menurut Priyatno (2012, p.59), Autokorelasi adalah keadaan pada model regresi yang memiliki korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode sebelumnya. Model regresi yang baik adalah tidak adanya masalah autokorelasi.
Tahap Uji Autokorelasi
Tahap-tahap dalam Uji Autokorelasi menurut Prayitno (2013, p. 65), adalah sebagai berikut:
i. Masuk ke Program SPSS
ii. Klik Variabel View pada SPSSData Editor iii. Klik Data View pada SPSSData Editor iv. Klik Analyze, Regression dan Linear
Masukkan variabel independent dan variabel dependent pada kotak yang disediakan.
v. Klik tombol statistics, selanjutnya akan terbuka kotak dialog Linear Reg- ression Statistics. Pilih collinearity diagnostics untuk menguji multikoline- aritas, dan pilih Durbin-Watson untuk menguji autokorelasi.
vi. Klik continue
Klik plots lalu masukkan ZRESID (Standardized Residual) ke kotak Y, dan masukkan ZPRED (Standardized Predicted Value) ke kotak X. Pilih Normal Probability Plot untuk uji normalitas
vii. Klik continue
viii. Klik options pada use probability of F sebesar 0,05 untuk variabel yang dimasukkan dan 0,10 untuk variabel yang dikeluarkan.
ix. Klik continue untuk kembali ke kotak dialog dan Klik OK x. Output SPSS dan analisisnya.
Metode analisis menurut Kuncoro (2011, p.115) untuk uji autokorelasi adalah uji Durbin-Watson (Uji DW) yakni sebagai berikut:
Bila nilai DW lebih besar daripada batas atas (Upper bound, U), maka koe- fisien autokorelasi sama dengan nol. Artinya, tidak ada korelasi positif
Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah (lower bound, L), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol. Artinya ada autokorelasi positif
Bila nilai DW terletak diantara batas atas dan batas bawah, maka tidak da- pat disimpulkan
Semua proses pengolahan dan analisis Uji Autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan SPSS for Windows.
3.7. Analisis Statistik 3.7.1. Analisis Deskriptif
Penelitian ini memiliki analisis deskriptif variabel penelitian yang akan dijelaskan sebagai berikut:
Variabel penelitian menggunakan beberapa indikator termasuk variabel X1, X2 dan Y. Perhitungan rumus dari Interval Kelas adalah sebagai berikut:
Interval Kelas= (m – n) / b……….(Rumus 2) Keterangan :
m = Skor tertinggi n = Skor terendah b = jumlah kelas
Perhitungan Interval Skor sebagai berikut:
Interval Kelas= (5–1) / 2 = 2
Berdasarkan interval rata-rata kelas, maka ditetapkan kategori variabel penelitian seperti Tabel 3.1 sebagai berikut:
Tabel 3.1 Kategori Variabel Penelitian
Interval Kelas Kemampuan Kompensasi Kinerja
1,00 < 2,33 Rendah Rendah Rendah
2, 34 ≥ 3,66 Sedang Sedang Sedang
3,67 ≥ 5,00 Tinggi Tinggi Tinggi
3.7.2. Analisis Regresi Linear Berganda
Untuk mengetahui pengaruh variabel X (independen) yaitu kompensasi, kemampuan terhadap variabel Y (dependen) yaitu kinerja, maka dilakukan uji regresi linier. Persamaan regresi: (Dajan, 1994, p. 52)
Y = a + b1x1 + b2x2 + e
Dimana:
Y = Kinerja a = konstanta
b1-b2 = koefisien regresi x1 = Kemampuan
x2 = Kompensasi e = error
3.8. Uji Hipotesis
Penelitian ini juga akan menguji hipotesis yang telah disampaikan sebe- lumnya di Bab 2. Hipotesis diuji dengan cara menggunakanUji F, Uji t, dan Koefisien Determinasi yang dijelaskan sebagai berikut:
3.8.1. Analisis Koefisien Determinasi (R2)
Menurut Kuncoro (2011, p. 108), koefisien determinasi ingin mengukur kemampuan model regresi dalam menjelaskan dengan variabel de- pendent. Cara mengukur koefisien determinasi adalah melihat nilai koefisi- ennya. Hasil Koefisien Determinasi adalah dengan menggunakan jumlah persen. Jumlah persen yang didapatkan oleh kedua variabel X (Kemampuan dan Kompensasi) menunjukkan bahwa pengaruh X pada Y (Kinerja) adalah sebesar jumlah persen tersebut. Sisanya adalah variabel-variabel lain yang mempengaruhi Motivasi Kerja Karyawan tapi tidak diteliti dalam penelitian ini. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat di Tabel Model Summary di bagian R Square.
3.8.2. Uji t
Menurut Kuncoro (2011, p. 105), Uji statistik t ingin menunjukkan pe- nga-ruh masing-masing variabel baik Kemampuan dan Kompensasi pada Kinerja. Hipotesis yang akan digunakan di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = 0
Hipotesis ini menjelaskan bahwa masing-masing variabel independent yakni Kemampuan dan Kompensasi tidak berpengaruh signifikan pada variabel dependent yakni Kinerja.
Ha : b1>0
Hipotesis ini menjelaskan bahwa masing-masing variabel independent yakni Kemampuan dan Kompensasi tidak berpengaruh signifikan pada variabel dependent yakni Kinerja.
Tahapan yang telah dilakukan oleh SPSS akan menghasilkan output yang perlu dianalisis. Tahapan yang dilakukan untuk melakukan uji t sama dengan uji F. Perbedaannya adalah uji F melihat pada Tabel Anova sedangkan uji t melihat pada Tabel coefficients.
3.8.3. Uji F
Menurut Kuncoro (2011, p.106), Uji statistik F ingin menunjukkan bahwa Kemampuan dan Kompensasi yang ingin diteliti mempunyai pengaruh secara bersama-sama pada Kinerja Karyawan. Hipotesis yang akan digunakan di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = b2 =…= bk = 0
Artinya adalah Kemampuan dan Kompensasi secara bersama-sama tidak ber- pengaruh signifikan pada Kinerja.
Ha: b1>b2> … bk> 0
Artinya adalah Kemampuan dan Kompensasi secara bersama-sama ber- pengaruh signifikan pada Kinerja.
Tahap-tahap yang dilakukan dalam melakukan Uji F menurut (Siregar, 2012, p. 426), adalah sebagai berikut:
i. Masuk ke program SPSS ii. Klik Variabel view iii. Pengisian Data
Masukkan semua responden dan masukkan nilai total jawaban baik dari v- ariabel independent maupun variabel dependent.
iv. Pengolahan Data
Klik Analyze, Regression dan Linier v. Klik Statistics
Kotak regression coefficients, klik estimates, model fit, R square change dan descriptive. Pada residuals, klik casewise diagnostics.
vi. Klik Plot
Masukkan ZPRED ke kotak Y. Masukkan juga variabel dependent ke da- lam kotak X. Lalu dari standardized residual plots, klik histogram dan normal probability plot.
vii. Klik Options dan OK
Klik Use probability of F lalu continue dan OK viii. Output SPSS dan Analisisnya
Setelah melakukan tahapan-tahapan tersebut, maka selanjutnya adalah pro- ses analisis. Analisis dilakukan dengan melihat Tabel ANOVA.
Analisis Uji F
Cara melakukan analisis Uji F adalah sebagai berikut : i. Nilai Signifikansi ≤ 0,05
Nilai signifikansi > 0,05 berarti bahwa H0 diterima yang berarti semua variabel dependent secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan pada variabel independent. Nilai signifikansi ≤ 0,05 berarti bahwa H0 ditolak yang artinya bahwa semua variabel dependent secara bersama- sama berpengaruh signifikan pada variabel independent (Priyatno, 2013, p. 49).
ii. Perbandingan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut Tabel Nilai F hasil perhitungan lebih besar daripada nilai F menurut Tabel, maka semua variabel independent secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependent. Nilai F hasil perhitungan lebih kecil daripada nilai F menurut Tabel, maka semua variabel independent secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan pada variabel dependent (Kuncoro, 2011, p. 108).
