3.1 Desain Penelitian
Dalam penelitian ini penelitian bersifat asosiatif.Dengan penelitian asosiatif ini dapat diketahui hubungan antara variable dan bagaimana tingkat ketergantungan antara variable independen dengan variable dependen. Unit analisis yang dituju adalah individu, yaitu para karyawan PT. Karya Adikita Galvanize dan informasi atau sekumpulan data yang didapat dari karyawan tersebut hanya dikumpulan satu kali pada waktu tertentu (satu kurun waktu saja) atau disebut juga cross –sectional (Umar, 2005: 131).
Tabel 3.1 Desain Penelitian
Tujuan Desain Penelitian
Penelitian Jenis dan Metode Penelitian Unit Analisis Time Horizon T1 Assosiatif – Survey Individu → Cross sectional
Karyawan
T2 Assosiatif – Survey Individu → Cross sectional
Karyawan
T3 Assosiatif – Survey Individu →
Cross sectional
T1 – Menganalisis pengaruh penerapan Sistem Manajemen Mutu ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan.
T2 – Menganalisis pengaruh kepuasan kerja terhadap hubungan antara penerapan sistem manajemen mutu ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan
T3 - Pengaruh komitmen karyawan terhadap hubungan antara penerapan sistem manajemen mutu ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan
Note:
Dalam penelitian asosiatif pada T1 s.d T3 bertujuan untuk mengetahui hubungan kausal diantara masing-masing variabel. Maka metode analisis yang dipergunakan adalah metode partial least square.
3.2Operasional Variabel
Ada empat variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu variabel penerapan ISO 9001:2008 (kompetensi, kesadaran dan pelatihan, infrastruktur, lingkungan kerja), job satisfaction, employee engagement, dan kinerja karyawan. Pada tabel 3.2 berikut akan diuraikan dimensi dan indikator dari masing-masing veriabel beserta pengukuran, skala, dan model pengukuran dari keempat variabel tersebut.
Tabel 3.2 Operasional Variabel Penelitian Variabel Konsep Variabel Dimensi / Sub
Variabel
Indikator Ukuran Skala
Penerapan ISO 9001:2008 (X) Standar sistem operasional yang jelas yang bisa membantu karyawan untuk dapat bekerja dengan output mutu yang baik (Syukur, 2011) Klausul 6.2.2 (Kompetensi, kesadaran dan pelatihan) ‐ Kesesuaian pekerjaan dengan keahlian. ‐ Penilaian terhadap bobot dan beban kerja ‐ Disiplin dan mematuhi peraturan ‐ Evaluasi terhadap pelatihan ‐ Peningkatan keterampilan kerja Tingkat kesuaian Tingkat penilaian Tingkat disiplin Tingkat evaluasi Tingkat keterampilan Ordinal Klausul 6.3 (Infrastruktur) Klausul 6.4 (Lingkungan Kerja) ‐ Kemudahan peralatan kerja ‐ Kesesuaian peralatan kerja ‐ Jumlah peralatan kerja ‐ Penggunaan peralatan kerja ‐ Ketersediaan perangkat keras dan sarana pendukung ‐ Kondusifitas lingkungan kerja ‐ Kebersihan lingkungan kerja Tingkat kemudahan Tingkat kesesuaian Tingkat jumlah Tingkat penggunaan Tingkat ketersediaan Tingkat kondusifitas Tingkat kebersihan Tingkat
‐ Suasana iklim kerja ‐ Komunikasi di lingkungan kerja ‐ Keamanan lingkungan kerja suasana Tingkat komunikasi Tingkat keamanan Kinerja Karyawan (Y)
Hasil akhir yang dicapai yang dapat memberikanubungan kuat dengan tujuan strategis perusahaan (Mwita, 2003) ‐ Kemampuan dalam melaksanakan tugas ‐ Kesadaran pada tugas yang dibebankan ‐ Kemampuan untuk bekerjasama ‐ Dukungan atasan ‐ Kualitas kerja yang
diselesaikan Tingkat kemampuan Tingkat kesadaran Tingkat kemampuan Tingkat dukungan Tingkat kualitas Ordinal Job Satisfaction (Z1) Valmohammadi &Khopanhadi (2011) meyatakan bahwa kepuasan kerja mengacu pada bagaimana karyawan merasa tentang pekerjaan mereka dan sejauh mana
karyawan menyukai atau tidak pekerjaan mereka. ‐ Pekerjaan itu sendiri ‐ Promosi dan peluang untuk mencapai prestasi ‐ Hubungan dengan rekan kerja ‐ Hubungan dengan atasan ‐ Jumlah bayaran (gaji) Tingkat pekerjaan Tingkat peluang Tingkat hubungan Tingkat hubungan Tingkat bayaran Ordinal
Employee Engagement
(Z2)
Tingkat keterlibatan, usaha, dan keinginan karyawan untuk tetap tinggal di organisasi dan seberapa keras mereka bekerja untuk perusahaan (McBain, 2007) ‐ Kepercayaan terhadap perusahaan ‐ Sikap positif karyawan kepada perusahaan ‐ Kesiapan dalam mendedikasikan diri pada pekerjaan ‐ Kesediaan untuk bekerja ekstra keras - Kebanggaan terhadap pekerjaannya sendiri Tingkat kepercayaan Tingkat sikap Tingkat kesiapan Tingkat kesediaan Tingkat kebanggaan
3.3 Jenis dan Sumber Data Penelitian
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kualitatif dan sumber data primer, yang didapat langsung dari karyawan yang dijadikan responden, melalui penyebaran kuesioner. Penyajian jenis dan sumber data penelitian, dapat dilihat melalui tabel 3.3 dibawah ini:
Table 3.3. Jenis dan Sumber Data Penelitian
TUJUAN DATA JENIS DATA SUMBER DATA
T1 pengaruh penerapanISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan Kualitatif Primer-Kuesioner yang dibagikan kepada karyawan T2 pengaruh job satisfaction terhadap hubungan antara penerapan ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan Kualitatif Primer-Kuesioner yang dibagikan kepada karyawan T3 Pengaruh employee engagementterhadap hubungan antara penerapan ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan Kualitatif Primer-Kuesioner yang dibagikan kepada karyawan
3.4Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data adalah cara yang dapat digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan data (Abdurahman & Muhidin, 2011). Dan teknik yang
dilakukan untuk pengumpulan data yang dilakukan dalam keseluruhan penelitian ini adalah sebagai berikut:
• Observasi, yaitu metode pengumpulan data di mana situasi yang menarik perhatian diamati dan fakta relevan, tindakan, atau perilaku direkam”. Metode yang dilakukan untuk melakukan pengamatan secara langsung untuk mendapatkan data-data yang tidak ada diperusahaan secara tertulis(Churchill & Lacobucci, 2005: 667).
• Wawancara, menurut sugiyono (2006: 130) ”Wawancara digunakan sebagai teknik pengumpulan data, apabila peneliti ingin melakukan studi pendahuluan untuk menemukan permasalahan yang harus diteliti dan juga apabila peneliti ingin mengetahui hal – hal dari responden yang lebih mendalam”. Pada metode penelitian lapangan ini, untuk memperoleh data yang akurat, penulis melakukan wawancara langsung kepada individu yang berkompeten dan memiliki pengetahuan yang luas tentang latar belakang dan permasalahan-permasalahan yang terdapat di PT. Karya Adikita Galvanize.
• Kuesioner/Angket, yaitu merupakan salah satu teknik pengumpulan data dalam bentuk pengajuan pertanyaan tertulis melalui sebuah daftar pertanyaan yang sudah dipersipkan sebelumnya, dan harus diisi oleh responden (Abdurahman & Muhidin, 2011: 44). Kuesioner yang akan dibagikan kepada
karyawan PT. Karya Adikita Galvanize dalam penelitian ini adalah kuesioner yang disusun dengan menyediakan pilihan jawaban, sehingga responden hanya tinggal memberi tanda pada jawaban yang dipilih.
• Studi Literatur.
Studi dilakukan dari berbagai buku, jurnal, dokumen-dokumen perusahaan yang bersangkutan dan berhubungan dengan penelitian serta data-data yang penulis dapatkan melalui internet.
3.5Teknik Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode sampel probabilitas (penarikan sampel yang didasarkan atas pemikiran bahwa keseluruhan unit populasi memiliki kesempatan sama untuk dijadikan sampel) dengan menggunakan Simple Random Sampling untuk menghilangkan kemungkinan bias, peneliti perlu mengambil sampel random sederhana atau sampel acak. Pengambilan sampel dari semua anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam anggota populasi (Bungin, 2010).Dalam penelitian ini, penulis menentukan terlebih dahulu populasi yang terdapat di PT. Karya Adikita Galvanize, yaitu 203 orang karyawan tetap.Untuk mendapatkan sampel yang dapat menggambarkan populasi, maka dalam penentuan sampel penelitian ini digunakan rumus Slovin (dalam Umar, 2004:108) sebagai berikut:
Dimana:
n = ukuran sampel N = ukuran populasi
e = persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir.
Dari jumlah populasi tersebut dengan tingkat kelonggaran ketidaktelitian sebesar 10% , maka dengan menggunakan rumus diatas di peroleh sample sebesar:
. = 66,99 = 67
3.6 Metode Analisis
Data di analisa dengan menggunakan metode Analisis Data Multivariate, yang mana metode ini merupakan metode statistik deskriptif dan inferensial yang digunakan untuk menganalisis data lebih dari dua variabel penelitian. Tujuan penelitian disamping mendeskripsikan distribusi data, juga menguji dependensi atau interdependensi antar variabel yang diteliti.Analisis dependensi (Analysis of Depence) merupakan metode statistic dalam analisis multivariate yang digunakan untuk menjelaskan dan memprediksi satu atau lebih variabel dependen berdasarkan beberapa variabel indipenden.Analisis interdependensi (Analysis of Interdependence) merupakan metode statistic dalam analisis multivariate yang digunakan untuk mengetahui struktur dari sekelompok variabel atau objek.Dan teknik analisis yang dipakai adalah structural equation modeling dengan metode alternatif menggunakan partial least square.
Tabel 3.4 Teknik Analisis
Tujuan Teknik Analisis
T - 1 Partial Least Square T - 2 Partial Least Square T - 3 Partial Least Square
Partial Least Square merupakan metode analisis yang powerful karena dapat diterapkan pada semua skala data, tidak membutuhkan banyak asumsi dan ukuran sampel tidak harus besar. PLS selain dapat digunakan sebagai konfirmasi teori juga dapat digunakan untuk membangun hubungan yang belum ada landasan teorinya atau untuk pengujian proposisi (Ghozali, 2008: 18).
• Langkah-langkah analisis secara garis besar sebagai berikut :
Dalam penelitian ini analisis diawali pada instrumen penelitian, yaitu kuesioner dengan melakukan uji validitas dan realibilitas. Kemudian dari hasil kuesioner tersebut didapatkan data yang akan dianalisis lebih lanjut untuk menjawab tujuan-tujuan penelitian, yaitu dengan menggunakan pendekatan partial least square.
Dalam pelaksanaannya, pengolahan data dilakukan dengan bantuan computer dengan program smartpls.
3.6.1 Skala Likert
Skala Likert merupakan skala yang jaraknya sama, tetapi tidak mempunyai nilai a (absolut). Menurut Sugiyono (2003: 86), Skala Likert digunakan untuk
mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dalam penelitian, fenomena sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti yang selanjutnya disebut variabel penelitian. Dengan Skala Likert, maka variabel akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel, kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat berupa pernyataan dan pertanyaan. Dalam Skala Likert, kemungkinan jawaban tidak hanya sekedar ”setuju” dan ”tidak setuju” saja melainkan dibuat dengan lebih banyak kemungkinan jawaban (Rangkuti, 2005:66). Jawaban dari setiap item instrument yang menggunakan Skala Likert mempunyai gradasi dari sangat negatif sampai sangat positif yang dapat berupa kata-kata antara lain:
1. Sangat Tidak Setuju (STS) 2. Tidak Setuju (TS)
3. Netral (N) 4. Setuju (S)
5. Sangat Setuju (SS)
3.6.2 Pembobotan Nilai
Jawaban atas pertanyaan yang di kuisioner sebelum diolah diberikan pembobotan terlebih dahulu. Skala jawaban dalam kuisioner dengan menggunakan Skala Likert (J. Supranto,2003) terdapat pada tabel 3.2 di bawah ini:
Tabel 3.5 Skala Likert
Skor Penilaian 5 4 3 2 1 Sangat Setuju Setuju Netral Tidak Setuju
Sangat Tidak Setuju
Berdasarkan kategori-kategori tersebut dapat diketahui bobot nilai tertinggi adalah 5 dan bobot nilai terendah adalah 1. Untuk mengetahui range maka selisih antara bobot nilai tertinggi dan bobot nilai terendah adalah 5 – 1 = 4, dan untuk mengetahui jumlah interval kelas dan besar interval kelas dapat digunakan dengan rumus sebagai berikut:
R 4
i = = = 0,8 k 5
Keterangan:
R = Range (rentang kelas) k = Jumlah Interval Kelas i = Besar Interval Kelas
Berdasarkan ketentuan di atas maka penulis mengelompokkan tanggapan responden berdasarkan batas-batas penelitian terhadap bagian- bagian yang dievaluasi sehingga dapat dikelompokkan sebagai berikut:
Tabel 3.6 Tabel Batas Penelitian
Batasan Keterangan 1.00 – 1,80 Sangat Tidak Setuju 1,81 – 2,60 Tidak Setuju
2,61 – 3,40 Netral 3,41 – 4,20 Setuju
4,21 – 5 .00 Sangat Setuju
Setelah hasil kuesioner didapatkan, maka selanjutnya data diolah dengan menggunakan analisis partial least square. Adapun alasan penggunanaan analisis PLS dalam penelitian ini yaitu:
1. Model tidak mengasumsikan data berdistribusi tertentu yang dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval, atau ratio.
2. Dapat digunakan untuk penelitian yang menggunakan variabel moderating dengan menggunakan software smartpls. Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel indipenden lainnya terhadap variabel dependen (Ghozali, 2008: 105).
3. Dapat digunakan pada sample kecil. Menurut Ghozali (2006: 6) besar sample pada PLS tidak terlalu besar. Minimal direkomendasikan sample > 30 telah dapat digunakan. Pada penelitian ini sample yang digunakan (n=67), sehingga tidak memenuhi bila menggunakan analisi SEM (Strctural Equation Model) dan besarnya sample masuk interval 30 sampai 100 seperti yang direkomendasikan oleh PLS.
4. PLS selain digunakan untuk mengkonfirmasi teori, dapat jugadigunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten.
Demikian lebih jelasnya mengenai perbedaan PLS dan alat statistik lainnya:
3.6.3 Langkah-Langkah Analisis PLS
Adapun langkah-langkah dalam analisis PLS dijelaskan pada Gambar 3.1 berikut ini:
Merancang Model Structural (Inner Model)
Merancang Model Pengukuran (Outer Model)
Gambar 3.1 Langkah-Langkah Analisis PLS 1. Langkah Pertama: Merancang Model Struktural (Inner Model)
Merancang model struktural hubungan (inner model) adalah menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada substantive teori.
Gambar 3.1 Rancangan Model Struktural Hipotesis 1
Konversi Diagram Jalur ke Sistem Persamaan
Estimasi: Koefisien Jalur, Loading, dan Weight
Pengujian Hipotesis (Resampling Bootsraping)
Evaluasi Goodnes of Fit
Penerapan SMM ISO 9001:2008 Kinerja Karyawan H1 Penerapan SMM ISO 9001:2008 Kinerja Karyawan Job Satisfaction H2 Pen_ISO*Job_Satif
Gambar 3.2 Rancangan Model Struktural Hipotesis 2
Gambar 3.3 Rancangan Model Struktural Hipotesis 3 2. Langkah 2: Merancang Model Pengukuran
Merancang model pengukuran atau outer model.Outer model merupakan model yang menspesifikasi hubungan antara variabel laten dengan indikator – indikatornya atau bisa dikatakan bahwa outer model mendefinisikan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel latennya (Ghazali, 2006 : 22).
3. Langkah 3: Mengkonstruksi Diagram Jalur
Tahap ketiga yaitu mengkonfersi diagram jalur agar lebih mudah untuk dipahami. Hasil perancarangan inner model dan outer modeltersebut selanjutnya dinyatakan dalam bentuk diagram jalur seperti gambar dibawah ini:
Penerapan SMM ISO 9001:2008 Kinerja Karyawan Employee Engagement Pen_ISO*Emp_Eng H3
Gambar 3.5 Rancangan Inner Model dan Outer Model
4. Langkah Keempat: Konversi Diagram Jalur kedalam Sistem Persamaan
Outer model yaitu spesifikasi hubungan antara variabel laten dengan indikatornya, disebut dengan outer relation atau measurement model, mendifinisikan karakteristik konstruk dengan variabel manifestnya. Inner
Penerapan SMM ISO 9001:2008 Kinerja Karyawan H1 Y1 Y2 Y4 Y3 Y5 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 Job Satisfaction Employee Engagement H2 H3 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10
modelyaitu spesifikasi hubungan antar variabel laten berdasarkan teori substantif penelitian.
5. Langkah Kelima: Estimasi
Metode pendugaan parameter (estimasi) di dalam metode PLS adalah metode kuadrat terkecil (least square methods). Proses perhitungan dilakukan dengan cara iterasi, dimana iterasi akan berhenti jika telah mencapai kondisi konvergen.
6. Langkah Keenam: Goodness of Fit
Berikutnya Model struktural atau inner model dievaluasi dengan melihat persentase varian yang dijelaskan, yaitu dengan melihat R untuk konstruk laten dependen dengan menggunakan ukuran-ukuran Stone-Geisser Q Square test dan juga melihat koefisien jalur strukturalnya. Sedangkan stabilitas estimasi diuji dengan t-statistik memalui prosedur bootstraping.
7. Langkah Ketujuh: Pengujian Hipotesis
Langkah terakhir dari data yang telah diolah dan dianalisis, peneliti dapat menguji hipotesis yang telah terumuskan.
3.7 Rancangan Uji Hipotesis
Pada penelitian ini untuk menguji hipotesis yang diajukan digunakan metode Partial Least Square (PLS). Dalam analisis PLS ada 2 tahap pengujian, yaitu:
‐ Analisis outer model atau measurement model ‐ Analisis inner model atau model structural.
3.7.1Pengujian Outer Model (Measurement Model)
Terdapat tiga kriteria untuk menilai outer model, yaitu: convergent validity, discriminant validity, dan composite reliability. Pengujian ini dilakukan agar alat ukur memenuhi syarat dan dapat secara tepat dan akurat mengukur apa yang seharusnya diukur dan tidak mengukur obyek ukur yang lain. Convergent validitydigunakan untuk mengukur apakah indikator-indikator yang dugunakan telah menguku rkonstruk atau dimensi secara akurat. Adapun discriminant validitydigunakan untuk menguji apakah indikator-indikator suatu konstruk tidak berkolasi tinggi dengan indikator dari konstruk lain atau paling tidak indikator-indikator tersebut bekolerasi lebih rendah dengan indikator-indikator-indikator-indikator konstruk yang lain (Garson, 2002).
3.7.1.1Uji Covergent Validity
Convergent validity mengukur besarnya korelasi anara konstrak dengan variabel laten. Dalam evaluasi convergent validity dari pemeriksaan individual item realibility, dapat dilihat ari standardized loading factor. Standardize loading factor menggambarkan besarnya korelasi antar setiap item pengukuran (indikator) dengan konstraknya. Nilai loading factor diatas 0.70 dapat dikatan ideal, artinya bahwa indikator tersebut dikatakan valid sebagai indikator yang mengukur konstruk. Meskipun demikian, nilai standardize loading factor di atas 0.50 dapat diterima, sedangkan nilai standardize loading factor dibawah 0.5 dapat dikeluarkan dari model (Kurniawan & Yamin, 2011: 18).
Farnell dan Larcker (dalam Kurniawan & Yamin, 2011) merekomendasikan penggunaan Average Variance Extracted (AVE) untuk suatu kriteria dalam menilai convergent validity.Nilai AVE minimal 0.5 menunjukkan ukuran convergent validity yang baik. Artinya, variabel laten dapat menjelaskan rata-rata lebih dari setengah variance dari indikator-indikatornya. Nilai ini diperoleh dari penjumlahan kuadrat loading factor dibagi dengan error.
Formula dari AVE
AVE =
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎣
⎡
+
∑
∑
∑
i i iε
λ
λ
2 23.7.1.2 Uji Discriminant Validity
Discriminant Validitydari model reflektif di evaluasi melalui cross loading, kemudian membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai korelasi antarkonstrak (atau membandingkan akar AVE dengan koelasi antar konstruk). Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi indikator dengan konstraknya dan konstrak dari blok lainnya. Bila korelasi antara indikator dengan konstraknya lenih tinggi dari korelasi dengan konstruk blok lainnya, hal ini menunjukkan kontrak tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya. Ukuran discriminant validitylainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya atau nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antar konstrak. Disamping itu, pengujian discriminant validityselain melalui perbandingan loading dengan cross loading perlu diperkuat dengan memeriksa AVE dan
perbandingan √ dengan korelasi antar variabel laten. AVE adalah menunjukkan kemampuan nilai variabel laten dalam mewakili skor data asli (sebelum diekstraksi dengan PCA). Jika AVE identik dengan multiple
R (koefisien determinasi), maka √ identik dengan multiple R (koefisien
korelasi berganda) pada analisis regresi. Semakin besar AVE menunjukkan semakin tinggi kemampuannya dalam menjelaskan skor indikator-indikator yang mengukur variabel laten tersebut. Cut-off value AVE yang sering digunakan adalah>0,50.
3.7.1.3 Uji Reliabilitas
Uji realibilitas dalam penelitian ini adalah dengan melihat internal consistensi reliability dari nilai croncbach’s alpha dan composite reliability.Composite reliability lebih baik dalam mengukur internal consistensi dibandingkan dengan cronbach’s alphadalam model structural equation modeling dikarenakan composite reliability tidak mengasumsikan kesamaan boot dari seriap indikator.Cornbach’s alpha cenderung menaksir lebih rendah construct reliability dibandingkan composite reliability.
Formula untu composite reliability (CR):
∑
∑
+
∑
=
i i iCR
ε
λ
λ
2 2)
(
)
(
Interpretasi composite reliabilitysama dengan cronbach’s alpha. Nilai batas 0,7 ke atas berarti dapat diterima dan di atas 0,8 dan 0.9 berari sangat memuaskan.
3.7.2Pengujian Inner Model (Structural Model)
Dalam penelitian terdapat dua tahap dalam pengujian inner model, yaitu: 1. Menguji kelayakan model (goodness of fit)
2. Menguji signifikansi jalur
3.7.2.1 Goodness of Fit
Inner model dievaluasi dengan melihat persentase varian yang dijelaskan, yaitu dengan melihat R untuk konstruk laten dependen. Penjelasan nilai R sama halnya dengan nilai R dalam regresi linear yaitu besarnya variability variabel endogen yang mampu dijelaskan oleh variabel eksogen. Dalam bukunya, Kurniawan dan Yamin (2011: 21) menjelaskan kriteria batasan nilai R ini dalam tiga klasifikasi, yaitu nilai R 0.67, 0.33, dan 0.19 sebagai substansial, moderat, dan lemah. Perubahan nilai R dapat digunakan untuk melihat apakah pengaruh variabel laten eksogen terhadap variabel laten endogen memiliki pengaruh substantive. Hal ini dapat diukur dengan effect size f .
Formula effect size f adalah
Effect Sizef 2 2 2
1
Included Excluded IncludedR
R
R
−
−
=
Dimana R included dan R excludedadalah nilai R dari variabel laten edogen yang diperoleh ketika variabel eksogen tersebut masuk atau dikeluarkan dalam model. Interpretasi nilai f kuadrat ini adalah mengikuti terminology yang disarankan oleh Cohen, yaitu 0.22; 0.15; dan 0;35 dengan variabel laten eksogen memiliki pengaruh kecil, moderat, dan besar pada level structural.
Untuk memvalidasi model secara keseluruhan, maka digunakan goodness of fit (GoF) yang diperkenalkan leh Tenenhaus, et al. (2004). GoF index ini merupakan ukuran tunggal yang digunakan untuk mevalidasi performa gabungan antara model pengukuran dan model struktural. Nilai GoF ini diperoleh dari average communalities index dikalilan dengan nilai R model.
Formula GoF Index
GoF
=
Com
×
R
2Com bergaris atas adalah average communalities dan R bergaris atas adalah rata-rata model R . Nilai GoF terbentang antara 0-1 dengan interpretasi nilai ini adalah 0.1 (GoF kecil), 0.25 (GoF moderat), dan 0.36 (GoF besar).
Disamping meliht nilai R-square, model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q-square predictive relevanceuntuk model konstruk. Q-square mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya, nilai Q-square lebih besar 0 (nol) menunjukkan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance, sedangkan nilai Q-square kurang dari 0 (nol) menunjukkan bahwa model memiliki predictive relevance (Ghozali, 2008:26).
3.7.3 Dasar Pengambilan Keputusan
Berdasarkan tujuan-tujuan penelitian, maka rancangan uji hipotesis yang dapat dibuat merupakan rancangan uji hipotesis dalam penelitian ini disajikan berdasarkan tujuan penelitian. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%,
sehingga tingkat presisi atau batas ketidakakuratan sebesar (α) = 5% = 0,05. Dan menghasilkan nilai t-tabel sebesar 1.66 (hasil dari 67 responden)
Sehingga:
• Jika nilai t-statistik lebih kecil dari nilai t-tabel [t-statistik < 1.66], maka Ho diterima dan Ha ditolak.
• Jika nilai statistik lebih besar atau sama dengan tabel [ t-statistik > 1.66], maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Ket:
X = Variabel Penerapan SMM ISO 9001:2008
Y = Variabel Kinerja Karyawan
Z1 = Variabel Job Satisfaction
Z2 = Variabel Employee Engagement
Hipotesis yang di uji dalam penelitian ini: • Untuk T-1
o Hipotesis pengujian antara variabel X terhadap variabel Y Ho = Tidak terdapat terdapat pengaruh antara Penerapan SMM ISO
9001:2008 terhadap kinerja karyawan PT. Karya Adikita Galvanize.
Ha = Terdapat pengaruh antara Penerapan SMM ISO 9001:2008
• Untuk T-2
o Hipotesis pengujian variabel Z1 terhadap hubungan antara variabel X dan variabel Y
Ho = Job Satisfaction tidak mempengaruhi hubungan antara
Penerapan SMM ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan
Ha = Pengaruh Penerapan SMM ISO 9001:2008 terhadap Kinerja
Karyawan akan tinggi jika Job Satisfaction yang dimiliki tinggi, dan akan rendah jika Job Satisfaction yang dimiliki karyawan rendah.
• Untuk T-3
o Hipotesis pengujian variabel Z2 terhadap hubungan antara variabel X dan variabel Y
Ho = Employee Engagement tidak mempengaruhi hubungan antara
Penerapan SMM ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan
Ha = Pengaruh Penerapan SMM ISO 9001:2008 terhadap Kinerja
Karyawan akan tinggi jika rasa Employee Engagement yang dimiliki tinggi, dan akan rendah jika rasa Employee Engagement yang dimiliki karyawan rendah.
3.8 Rancangan Pemecahan Masalah
Rancangan pemecahan masalah dalam penelitian ini yaitu setelah semua data dan hasil analisis selesai dilakukan menggunakan teknik analisis partial least
square, maka selanjutnya dari hasil kuesioner yang dibagikan kepada individu karyawan PT. Karya Adikita Galvanize, akan didapatkan gambaran mengenai pengaruh penerapan Sistem Manajemen Mutu ISO 9001:2008 terhadap Kinerja Karyawan dengan tidak mengabaikan unsur job satisfaction dan employee engagement sebagai faktor yang mempengaruhi hubungan antara penerapan Sistem Manajemen Mutu ISO 9001:2008 terhadap kinerja karyawan.
Data yang diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada karyawan maka dilakukan analisis pengaruh penerapan Sistem Manajemen Mutu 9001:2008 terhadap kinerja karyawan. Setelah itu dilakukan analisis pengaruh penerapan Sistem Manajemen Mutu 9001:2008 terhadap kinerja karyawan dengan Job Satisfaction sebagai variable moderating, dan yang terakhir dilakukan analisis pengaruh penerapan Sistem Manajemen Mutu 9001:2008 terhadap Kinerja Karyawan dengan Employee Engagement sebagai variable moderating pada PT Karya Adikita Galvanize.
Dari analisis diatas, apabila terdapat pengaruh dan hubungan positif antara penerapan Sistem Manajemen Mutu ISO 9001:2008 terhadap Kinerja Karyawan PT. Karya Adikita Galvanize dengan Job Satisfaction dan Employee Engagement sebagai variable yang memiliki pengaruh terhadap hubungan tersebut, itu berarti variable-variabel tersebut harus selalu dipantau dan dipertahankan bahkan ditingkatkan agar kinerja karyawan PT. Karya Adikita Galvanize dapat menjadi lebih baik lagi.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh PT. Karya Adikita Galvanize sebagai tolak ukur dari efektivitas Penerapan Sistem Manajemen
MutuISO 9001:2008 terhadap meningkatnya kinerja dari karyawan, dengan memperhatikan unsur Job Stisfaction dan Employee Engagement yang dirasakan karyawan terhadap perusahaan. Sehingga perusahaan dapat menindak lanjuti dengan melihat segala kelebihan dan kekurangan yang ada dari strategi yang telah diterapkan perusahaan. Dengan begitu diharapkan perusahan dapat memperbaiki segala kekurangan dari strategi yang telah ada, dan dapat merancang strategi-strategi lain yang sekiranya memiliki pengaruh lebih besar terhadap kinerja karyawan di perusahaan.
