Job-Relevant Information

19

Universitas Kristen Petra 3. METODOLOGI PENELITIAN

Metode penelitian merupakan penjelasan mengenai informasi yang berhubungan dengan penelitian yang mencakup jenis penelitian, teknik pengukuran variabel, teknik pembuatan kuesioner, desain sampel, metode, dan program analisa data untuk membahas dan menjawab permasalahan dalam penelitian kali ini mengenai pengaruh budgeting participation terhadap managerial performance pada sektor jasa di Surabaya.

3.1. Model Analisis

Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini untuk menguji hipotesis adalah sebagai berikut:

Gambar 3.1 Model Analisis Hipotesis 3.2. Definisi Konseptual dan Operasional Variabel

Dalam setiap penelitian, setiap variabel yang muncul harus dapat dijelaskan secara operasional. Definisi operasional dari sebuah variabel adalah konsep untuk membuat sesuatu menjadi terukur, dengan melihat perilaku dimensi, aspek, atau properti yang dilambangkan oleh setiap konsep tersebut (Sekaran, 2003). Dalam penelitian ini terdapat tiga jenis variabel, yaitu variabel bebas, variabel intervening dan variabel terikat.

Managerial Performance Budgeting

Participation

H1

H3 H2

Job-Relevant Information

20

Universitas Kristen Petra 3.2.1 Variabel bebas (Variabel Independen)

Sugiyono (2007, p. 59) mendefinisikan variabel bebas sebagai variabel yang mempengaruhi atau menjadi penyebab perubahan atau timbulnya variabel dependen (terikat). Variabel bebas yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Budgeting Participation.

- Konsep : Budgeting Participation (X)

Definisi Operasional : Tingkat keterlibatan dan pengaruh individu dalam penyusunan budget (Milani, 1975).

Indikator Empirik :

Berdasarkan indikator budgeting participation yang dikembangkan oleh Kren (1992).

 Involvement (keterlibatan). Bagian/porsi keterlibatan manajer dalam menyusun budget. (P1)

 Influence (pengaruh). Seberapa besar pengaruh yang dirasakan manajer terhadap final budget (anggaran final). (P₂)

 Contribution (kontribusi). Pentingnya kontribusi manajer terhadap budget yang disusun. (P3)

3.2.2 Variabel Antara (Variabel Intervening)

Variabel antara (variabel intervening) adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan dependen. Variabel ini merupakan variabel penyela (antara) yang terletak di antara variabel independen dan dependen, sehingga variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen (Sugiyono, 2007, p.

61). Variabel antara (variabel intervening) yang digunakan dalam penelitian adalah job- relevant information.

- Konsep : Job-Relevant Information (Z)

Definisi Operasional : Informasi yang memfasilitasi pekerjaan terkait dengan pengambilan keputusan (Kren, 1992).

Indikator Empirik :

Berdasarkan indikator job-relevant information yang dikembangkan oleh Kren (1992)

21

Universitas Kristen Petra

 Objectiveness (tujuan). Memahami dengan jelas apa yang penting agar dapat menyelesaikan atau mencapai tujuan dengan lebih baik. (P4)

 Decision (keputusan). Mempunyai informasi yang cukup untuk membuat keputusan yang optimal dalam mencapai kinerja yang baik. (P5)

 Evaluation (evaluasi). Memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk mengevaluasi berbagai alternatif keputusan yang penting. (P6)

3.2.3 Variabel Terikat (Variabel Dependen)

Variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2007, p. 59). Variabel terikat yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah managerial perfomance.

- Konsep: Managerial performance (Y)

Definisi Operasional: Managerial performance (kinerja manajerial) adalah kemampuan manajer dalam melaksanakan kegiatan manajerial (Mahoney.Jerdee, dan Caroll, 1963)

Indikator Empirik :

Berdasarkan fungsi atau kegiatan manajerial yang dilakukan oleh manajer (Griffin, 1990; Dessler, 2001; Schermerhorn, 2002; Bateman dan Snell, 2009).

 Planning (perencanaan). Proses penetapan tujuan dan berbagai kegiatan untuk mencapainya, mengembangkan berbagai aturan dan prosedur kerja untuk mencapai tujuan yang sudah ditetapkan. (P7)

 Organizing (pengorganisasian). Proses mengkoordinasi berbagai kegiatan agar berorientasi pada tujuan perusahaan. (P₈)

 Leading (kepemimpinan). Proses mempengaruhi karyawan agar bekerja sesuai dengan tujuan perusahaan. (P9)

 Controlling (pengendalian). Proses membandingkan kinerja aktual dengan kinerja yang seharusnya. (P₁₀)

3.3. Skala Pengukuran

Penentuan skala pada dasarnya adalah pemilihan ukuran suatu data yang akan diukur (Zikmund, 1997). Pengukuran merupakan pemberian angka atau simbol lainnya terhadap suatu karakteristik dari obyek sesuai dengan peratuan

22

Universitas Kristen Petra yang sudah ditentukan sebelumnya (Malhotra dan Birks, 2006). Hair, Money, Page, dan Samouel (2007) membagi skala pengukuran kedalam dua kategori yaitu, metric dan non-metric. Kategori non-metric digunakan untuk mengukur data yang mendeskripsikan sebuah karakteristik atau sifat. Sedangkan, kategori metric biasanya digunakan untuk sebuah subyek berbeda dalam hal jumlah, derajat, atau atribut tertentu. Terdapat dua jenis skala pengukuran untuk setiap kategori skala pengukuran, yaitu nominal dan ordinal untuk kategori non-metric, serta interval dan ratio untuk kategori metric.

Penelitian ini akan menggunakan skala pengukuran interval, dimana responden diminta menetukan pilihan jawaban pada ranking sesuai dengan persepsinya. Skala pengukuran interval merupakan skala pengukuran yang selain mengkategorikan dan memberikan peringkat pada objek, juga memberikan jarak yang lebih spesifik. Skala pengukuran ini tidak hanya memberikan informasi urutan atau hirarki suatu objek terhadap objek yang lain, tetapi juga memberikan infromasi tentang jarak yang ada di antara urutan tersebut (Malhotra dan Birks:

2006).

Adapun instrument yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala Gutman dan skala Likert.

a. Skala Gutman, dimana dalam skala pengukuran tipe ini akan diperoleh jawaban tegas seperti “ya atau tidak”; “benar atau salah”; “pernah atau tidak pernah”; dan lain-lain (Sugiyono, 2007, p. 137).

b. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapatm dan persepsi seseorang atau sekelompok orang mengenai suatu fenomena sosial (Sugiyono, 2007, p. 132). Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan 5 rating skala Likert degan perincian sebagai berikut:

1 : Sangat tidak setuju 2 : Tidak setuju 3 : Netral 4 : Setuju

5 : Sangat setuju

23

Universitas Kristen Petra 3.4. Jenis dan Sumber Data

3.4.1. Jenis Data

Jenis data yang diguanakan dalam penelitian ini adalah data kuantitaif, yaitu data yang diukur menggunakan skala numerik (angka). Penelitian dengan data kuantitaif akan dihitung menggunakan rumus-rumus statistik dan biasanya dinyatakan dalam bentuk jumlah dan angka.

3.4.2. Sumber Data

Arikunto (2002, p.10) menyatakan bahwa sumber data dalam sebuah penelitian adalah subjek dari mana data dapat diperoleh. Ada dua jenis sumber data, yaitu :

1. Sumber data primer

Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari hasil penelitian dimana peneliti terlibat langsung dengan teknik pengumpulan data tertentu.

2. Sumber data sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh melalui sumber umum seperti buku teks, internet, surat kabar, dan sebagainya atau melalui pihak lain.

Penelitian ini menggunakan kedua sumber data tersebut. Dimana data primer diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada manajer perusahaan jasa di Surabaya yang melakukan penyusunan budget. Sedangkan data sekunder diperoleh mdari buku teks, jurnal, dan literature lainnya.

3.5. Instrumen dan Pengumpulan Data

Prosedur pengumpulan data dalam penelitian ini adalah:

a. Studi Pustaka

Studi pustaka memberikan landasan bagi perumusan hipotesis, penyusunan daftar pertanyaan (kuesioner), serta pembahasan teoritis.

Peneliti mengumpulkan data-data yang berkaitan dengan penelitian melalui beberapa artikel relevan yang bersumber dari literatur, jurnal, serta internet yang berkaitan dengan materi.

24

Universitas Kristen Petra b. Penyebaran Kuesioner

Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawab (Sugiyono, 2007, p.199).

3.6. Populasi

Populasi adalah sekumpulan orang, kejadian, dan hal yang ingin diinvestigasi oleh peneliti (Sekaran, 2003). Selain itu, Sugiyono (2007) mendefinisikan populasi sebagai wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi juga merupakan batasan objek penelitian dan batasan bagi proses induksi (generalisasi) dari hasil penelitian yang bersangkutan.

Penelitian ini mengambil manajer pada perusahaan jasa di Surabaya yang menyusun budget sebagai populasi, dimana jumlah pasti dari populasi ini tidak diketahui.

3.7. Sampel dan Teknik Sampling 3.7.1. Sampel

Sampel adalah sebagian dari jumlah karakteristik yang dimiliki oleh populasi (Sugiyono, 2007, p.116). Dalam sebuah penelitian ukuran jumlah sampel yang ideal adalah antara 30 sampai dengan 500 sampel (Roscoe, 1975 dalam Sekaran, 2003). Penetuan sampel harus diperhatikan karena sampel yang digunakan harus bisa mewakili karakteristik dari total populasi (Sekaran, 2003).

Hal ini diharapkan dapat diperoleh hasil penelitian yang sama seperti pada saat penelitian menggunakan populasi.

Dalam penelitian ini peneliti, menggunakan rumus Lemeshow (1997) untuk menentukan jumlah sampel minimal yang diperlukan ketika jumlah populasi tidak diketahui. Berikut rumus Lemeshow (1997) yaitu :

Di mana :

n = jumlah sampel minimal yang diperlukan

25

Universitas Kristen Petra Z = tingkat kepercayaan

p = maximal estimation (0,5)

D = limit dari eror atau presisi absolut

Melalui rumus di atas , maka jumlah sampel yang akan diambil adalah : Z = 95% maka nilainya 1,96

p = 0,5 D = 10%

3.7.2. Teknik Sampling

Penelitian ini mengunakan non-probability sampling, dimana dalam teknik ini tidak semua elemen mempunyai peluang yang sama untuk terpilih sebagai sampel. Dalam teknik ini sampel yang diambil adalah sampel yang berdasarkan pada kriteria yang telah ditentukan oleh peneliti. Teknik non-probability sampling sendiri dibagi lagi menjadi empat jenis pemilihan sampel, yaitu convenience sampling, judgment sampling, quota sampling, dan snowball sampling (Hair, Money, Page, dan Samouel, 2007).

Teknik sampling yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah judgement sampling atau yang juga dikenal sebagai purposive sampling. Dalam judgement sampling pemilihan sampel di dasarkan pada pertimbangan peneliti sendiri (Malhotra dan Birks, 2006).

Adapaun dalam penelitian ini, kriteria yang ditetapkan oleh peneliti adalah:

1. Manajer pada perusahaan yang bergerak pada sektor jasa di Surabaya.

2. Perusahaan jasa yang melakukan penyusunan budget secara rutin.

3.8. Unit Analisis

Unit analisis dalam penelitian ini adalah manajer perusahaan yang bergerak pada sektor jasa di Surabaya, dimana peneliti meneliti mengenai

26

Universitas Kristen Petra pengaruh budgeting participation terhadap managerial performance pada sektor jasa di Surabaya.

3.9. Rancangan Kuesioner

Dalam merancang kuesioner, peneliti menggunakan rancangan sebelumnya dari peneliti terdahulu yang kemudian disusun dengan menggunakan skala Likert. Kuesioner ini akan dibagi menjadi tiga bagian yaitu :

1. Budgeting Participation yang diadopsi dari Kren, 1992.

2. Job-Relevant Information yang diadopsi dari Kren, 1992.

3. Managerial Performance yang diadopsi dari Dessler, 2001.

Kuesioner yang telah dibuat akan dilampirkan.

3.10. Teknik Analisi Data

Untuk menghindari adanya salah interpretasi dari data yang diperoleh dalam proses penelitian, maka ada beberapa tahapan yang harus dilalui antara lain adalah melakukan uji validitas, uji reliabilitas, dan partial least square.

3.10.1. Partial Least Square (PLS)

Pendekatan Structural Equation Modelling (SEM) merupakan pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan path diagram yang memungkinkan untuk memasukan semua observed variable sesuai dengan model teori yang dibangun. Waluyo (2011, p.1) mendefinisikan SEM adalah sekumpulan teknik-teknik statistic yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif “rumit” secara simultan. Hubungan yang rumit tersebut dapat diartikan sebagai rangkaian hubungan yang dibangun antara satu atau beberapa variable dependen dengan satu atau beberapa variable independen, di mana setiap variabel dependen dan independen berbentuk faktor atau konstruk yang dibangun dari beberapa indikator yang diobservasi atau diukur langsung.

Analisa SEM yang digunakan adalah Partial Least Square (PLS) dengan proses perhitungan yang dibantu dengan program aplikasi SmartPLS. Penggunaan analisa PLS digunakan karena penelitian ini menggunakan model yang cukup rumit dan responden yang menjadi bagian dari penelitian ini 30-100 responden.

27

Universitas Kristen Petra Selain itu, PLS juga dapat menganalisa secara menyeluruh mengenai pengaruh antara variabel-variabel yang terdapat dalam penelitian ini.

Analisa PLS terbagi dalam dua model, yaitu inner model dan outer model.

Outer model disebut juga dengan outer relation atau measurement model, menunjukkan spesifikasi hubungan antar variabel dengan indikatornya. Dengan kata lain, outer model mendefinisikan karakteristik konstruk laten dengan variabel manifesnya. Sedangkan inner model yang disebut juga dengan inner relation atau structural model, menunjukkan spesifikasi hubungan tentang variabel tersembunyi atau laten, yaitu antara variabel eksogen dengan variabel endogen (Ghozali, 2011, p. 18-19).

3.10.1.1. Mengkonstruksi diagram path

Diagram path menunjukkan alur hubungan kausal antar variabel eksogen dan endogen, di mana hubungan-hubungan kausal yang ada merupakan justifikasi dari teori yang telah ada. Kemudian konsepnya divisualisasikan ke dalam gambar sehingga lebih mudah dipahami. Gambar berbentuk kotak menunjukkan variabel manifest atau berupa indikator empirik. Sedangkan gambar berbentuk bulat adalah variabel laten atau konstruk yang terdiri dari variabel eksogen dan variabel endogen. Diagram path dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

H1

H2 H3

Gambar 3.2 Diagram Path Partial Least Square Involvement

Influence

Contribution

Objectiveness Decision Evaluation

Controlling Leading Organizing

Planning

Budgeting Participation

n

Job-Relevant Information

Managerial Performance

28

Universitas Kristen Petra 3.10.1.2. Evaluasi Goodness-of-fit Outer Model

Validitas dan reliabilitas dari instrument penelitian ini diketahui melalui evaluasi Goodness-of-fit Outer Model. Sebuah instrument dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan dan dapat mengungkapkan data dari variable yang diteliti secara tepat. Prinsip validitas mengandung dua unsur yang tidak dapat dipisahkan, yaitu kecermatan dan ketelitian. Alat ukur yang valid tidak hanya mampu mengungkapkan data secara tepat, tetapi juga harus memberikan gambaran yang cermat mengenai data tersebut. Evaluasi untuk outer model atau model pengukuran dapat dilakukan melalui:

a. Convergent Validity

Convergent validity merupakan pengukuran korelasi antara skor indikator dengan skor variabel latennya. Dengan kata lain, convergent validity digunakan untuk mengukur dalam menentukan apakah setiap indikator yang diestimasi secara valid mengukur dimensi dari konsep yang diukur.

Ukuran refleksif individu dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0.70 dengan konstruk yang ingin diukur. Namun demikian, untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0.50 sampai 0.60 dianggap cukup (Chin, 1998 dalam Ghozali 2011, p. 25).

b. Discriminant Validity

Discriminant validity merupakan pengukuran indikator dengan variabel latennya. Pengukuran discriminant validity dinilai berdasarkan pengukuran cross loading dengan konstrak. Jika korelasi konstruk dengan pokok pengukuran (setiap indikatornya) lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka konstruk laten memprediksi indikatornya lebih baik daripada konstruk lainnya. Selain itu, discriminant validity dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai square root average variance extracted (akar AVE) setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk dengan korelasi antar konstruk tersebut terhadap konstruk lainnya dalam model. Jika nilai akar AVE suatu konstruk lebih besar dibandingkan dengan nilai korelasi terhadap konstruk lainnya dalam model, maka dapat disimpulkan konstruk tersebut memiliki discriminant validity yang baik.

Pengukuran ini dapat digunakan untuk mengukur reabilitas component

29

Universitas Kristen Petra score variabel laten dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite reliability. Direkomendasikan nilai akar AVE harus lebih besar 0.50 (Fornell dan Larcker, 1981 dalam Ghozali, 2011, p. 25). Perhitungan AVE dapat dilakukan dengan rumus :

Dimana = faktor loading dan

c. Composite Reliability

Composite reliability menunjukkan derajat yang mengindikasikan common laten (unobserved), sehingga dapat menunjukkan indikator blok yang mengukur konsistensi internal dan indikator pembentuk konstruk. Nilai batas yang diterima untuk tingkat realibilitas composite adalah 0.60 (Ghozali 2011, p.25).

Perhitungan composite reliability dapat dilakukan dengan rumus :

Dimana = faktor loading dan

3.10.1.3. Evaluasi Goodness-of-fit Inner Model

Inner model atau model struktural dilakukan dengan melihat presentase varian yang dijelaskan yaitu dengan melihat R² untuk konstruk laten dependen, Stone-Geisser Q-square test (Stone, 1974; Geisser, 1975 dalam Ghozali, 2011, p. 23) dan juga melihat besarnya jalur koefisien jalur strukturalnya. Stabilitas dari estimasi ini dievaluasi dengan uji t-statistik dan pengaruh positif dan negatif dilihat dari original sample (O) yang didapat lewat prosedur bootstrapping.

Evaluasi goodness-of-fit inner model dievaluasi dengan menggunakan R-square untuk variabel laten dependen dengan interpretasi yang sama dengan regresi. R-square mengartikan keragaman konstruk endogen yang mampu dijelaskan oleh konstruk-konstruk eksogen secara serentak (Vinzi, Chin, Henseler dan Wang, 2010). Sedangkan untuk mengukur model konstruk digunakan Q-square predictive relevance. Q-square dapat mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi

30

Universitas Kristen Petra parameternya. Jika Q-square > 0 berarti menunjukkan bahwa model memiliki predictive relevance, sebaliknya jika nilai Q-square < 0 menunjukkan model kurang memiliki predictive relevance (Ghozali, 2011, p.26). Perhitungan Q- square dapat dilakukan dengan rumus :

Dimana R12

, R22

... Rp2

adalah R-square variabel endogen dalam model.

3.11 Uji Hipotesis Penelitian

Setelah merumuskan hipotesis penelitian maka dilakukan uji statistik untuk menentukan daerah penolakan H0 sehingga dapat diperoleh kesimpulan hasil hipotesis penelitian. Uji statistik yang digunakan adalah uji t dan original sample estimate yang ditunjukkan oleh tabel Result for Inner Model pada ouput PLS. Daerah penolakan H0 adalah: Tolak H0 jika [T-statistic] > TTabel yaitu sebesar 1,96 dan original sample estimate positif. Masing-masing nilai T-statistic variabel eksogen terhadap variabel endogen dilihat untuk dapat diambil kesimpulan pengaruh tiap variabel tersebut secara parsial.

Berdasarkan uraian di atas, maka hipotesis penelitian yang akan diuji dirumuskan sebagai berikut :

1. Pengaruh antara budgeting participation terhadap managerial performance.

H10 : Tidak terdapat pengaruh positif antara budgeting participation terhadap managerial performance pada sektor jasa di Surabaya.

H₁a : Terdapat pengaruh positif antara budgeting participation terhadap managerial performance pada sektor jasa di Surabaya.

2. Pengaruh antara budgeting participation terhadap job-relevant information (JRI).

H20 : Tidak terdapat pengaruh positif antara budgeting participation terhadap job-relevant information (JRI) pada sektor jasa di Surabaya.

H₂a : Terdapat pengaruh positif antara budgeting participation terhadap job-relevant information (JRI) pada sektor jasa di Surabaya

31

Universitas Kristen Petra 3. Pengaruh antara job-relevant information (JRI) terhadap managerial

performance.

H30 : Tidak terdapat pengaruh positif antara job-relevant information (JRI) terhadap managerial performance pada sektor jasa di Surabaya.

H3a : Terdapat pengaruh positif antara job-relevant information (JRI) terhadap managerial performance pada sektor jasa di Surabaya.

4. Pengaruh Budgeting Participation Terhadap Managerial Performance Melalui Job-Relevant Information Sebagai Variabel Intervening.

H40 : Tidak terdapat pengaruh positif antara budgeting participation terhadap managerial performance melalui job-relevant information (JRI) sebagai variabel intervening pada sektor jasa di Surabaya.

H₄a : Terdapat pengaruh positif antara budgeting participation terhadap managerial performance melalui job-relevant information (JRI) sebagai variabel intervening pada sektor jasa di Surabaya.