INSTRUMEN PENELITIAN

(1)

INSTRUMEN PENELITIAN

LAMPIRAN 1

(2)

LAMPIRAN

KISI-KISI INSTRUMEN

ELECTRONIC SERVICE INFORMATION SYSTEM (X)

1.`Kisi-kisi Instrumen

NO. Dimensi Indikator No.Butir Jumlah Butir 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12 Complete Realible Realible Timely Jaringan Lengkap Teknologi perbaikan Penyediaan jasa Input Proses Output Berarti Berguna

Bebas dari kesalahan Akurat Tepat waktu 1-2 3-4 5-6 7-8 9-10 11-12 13-14 15-16 17-18 19-20 21-22 23-24 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Total Butir 24 2. Butir Pertanyaan. Skala Penilaian : ST : Sangat Setuju S : Setuju RR : Ragu-ragu TS : Tidak Setuju

(3)

INSTRUMEN KINERJA USER (Y)

1.`Kisi-kisi Instrumen

NO. Dimensi Indikator No.Butir Jumlah Butir 1. 2. 3. 4 5. 6. 7. Job Knowledge Cooperation Initiative Keterampilan Sikap Kualitas Kuantitas Pengetahuan Belerjasama Tanggung jawab 25-26 27-28 29-30 31-32 33-34 35-36 37-38 2 2 2 2 2 2 2 Total Butir 14 2. Butir Pertanyaan Skala Penilaian : ST : Sangat Setuju S : Setuju RR : Ragu-ragu TS : Tidak Setuju

(4)

LAMPIRAN 2

(5)

LAMPIRAN

Kepada yang terhormat :

Pengguna Electronic Service Information System (ELSA) pada PT Garuda Mataram Motor. Mohon kesediaan Bapak/Ibu untuk mengisi kuesioner berikut sebagai sarana untuk mengetahui tingkat kinerja user terhadap Electronic Service Information System (ELSA) jawaban Bapak/Ibu itu benar, jangan sampai ada jawaban yang dikosongkan atau tidak di silang

Karakteristik Responden :

Jawablah dengan memberikan tanda silang (X) yang sesuai dengan kondisiBapak/Ibu 1. Jenis Kelamin : a. Laki – laki b. Perempuan 2. Usia : a. <20 tahun c. 31-35 tahun b. 20-30 tahun d. >35 tahun 3. Pendidikan : a. SMA b. SMK c. STM d. D3 4. Pengalaman kerja ditempat lain :

a. <1 tahun c. 2-3 tahun

b. 1-2 tahun d. >3 tahun

5. Lamanya bekerja di PT Garuda Mataram Motor :

6. Banyaknya training yang pernah diikuti :

a. 1 kali c. 3 kali b. 2 kali d. >3kali Keterangan : ST = Sangat Setuju S = Setuju RR = Ragu-ragu TS = Tidak Setuju

(6)

Jawaban No Pernyataan

SS ST RR TS STS 1. Saya dapat terhubung antar

sesama user secara online

atau melalui LAN 2 Saya mengirim klaim

melalui internet karena tidak ditemukan solusi dari

perbaikan

3 Saya dengan mudah mengetahui komponen-komponen (engine, brake, transmisi,dsb) mobil AUDI dan VW group melalui ELSA

4 Saya memperoleh informasi perawatan (tune up, penggantian sparepart dan oli, pengecekan emisi gas buang,dsb) mobil AUDI dan VW group

5 Saya dengan cepat melakukan perbaikan pada mobil AUDI dan VW group dengan ELSA

6 Saya dengan mudah mengetahui kerusakan pada komponen (transmisi, brake, engine, dsb) mobil AUDI dan VW group dengan menggunakan ELSA.

7 Saya menerima pelayanan perbaikan untuk setiap jenis kerusakan pada mobil AUDI dan VW group.

8 Saya melakukan maintenance (tune-up,ganti oli,dsb) untuk setiap mobil AUDI dan VW group.

9 Saya memasukkan id dan password agar dapat menjalankan sistem informasi ELSA

(7)

10 Saya mengentry data-data mobil (merk mobil, kode chasis, tahun mobil, type

mobil,dsb) untuk memperoleh informasi perbaikan.

11 Saya dapat mengupdate data tipe mobil AUDI dan VW group yang baru melalui ELSA

12 Saya dapat menambah solusi tekhnis ke dalam Technical solution.

13 Saya membuat laporan Final inspection check list seperti battery, air radiator, minyak

rem, power steering, ban,

lampu – lampu dan indikator dan sebagainya

14 Saya print out data-data perbaikan mobil AUDI dan VW group

15 Saya dapat menganalisa setiap jenis kerusakan (emisi gas buang yang berlebih, rembesan oli mesin, air radiator bocor, dsb) AUDI dan VW group dengan ELSA

16 Saya dengan mudah mengetahui kadar CO2 mobil AUDI dan VW group yang berlebih dengan menggunakan ELSA

17 Saya dengan cepat mengetahui komponen-komponen (engine, brake, transmisi,dsb) mobil AUDI dan VW group yang membutuhkan perbaikan. 18 Saya dapat mengetahui

komponen-komponen

(engine, brake, transmisi, dsb) mobil AUDI dan VW group yang mengalami kerusakan.

(8)

Kinerja User Jawaban No Pernyataan SS ST RG TS STS 25 Saya mampu mengoperasionalkan ELSA sesuai dengan prosedur yang terdapat di ELSA.

26 Saya sudah sangat berpengalaman dalam perbaikan mobil AUDI dan VW group.

19 Saya dengan mudah mengetahui komponen-komponen (v-belt, engine, brake, dsb) yang harus segera melakukan perbaikan 20 Saya dengan cepat

menentukan

komponen-komponen yang memerlukan pemeliharaan

(busi, kampas kopling, oli, dsb)

21 Saya dapat menetapkan jenis kerusakan (emisi gas buang yang berlebih, rembesan oli mesin, air radiator bocor, dsb) mobil AUDI yang perlu melakukan perbaikan.

22 Saya dengan mudah mengetahui jenis jenis kerusakan pada mobil AUDI (kebocoran oli, pembuangan gas yang terlalu berlebih, air radiator yang bocor dsb)

23 Saya menyelesaikan pergantian oli sebelum batas waktu (200 time unit)

24 Saya dengan mudah dapat mengetahui komponen-kompenen (tune up, ganti oli ,air aki, dsb) yang sudah harus diganti

(9)

27 Saya membantu kesulitan yang dialami oleh customer 28 Saya menerima saran dan

kritik untuk memperbaiki pelayanan.

29 Saya menyelesaikan tune-up mobil AUDI sebelum 300 time unit atau 3 jam

30 Saya dapat mencapai target pendapatan perusahaan sebesar Rp. 8 juta perbulan. 31 Saya dapat memperbaiki

mobil AUDI dan VW group lebih dari 3 mobil dalam sehari.

32 Saya mampu

menyelesaikan

pemeliharaan (tune up, ganti oli, ,dsb) lebih dari 3 mobil dalam sehari.

33 Saya menambah wawasan dengan membaca majalah atau buku tentang otomotif. 34 Saya dengan mudah

mengakses informasi tentang otomotif di internet.

35 Saya mendiskusikan perbaikan mobil AUDI dan VW group dengan user lain.

36 Saya melaporkan kesulitan kasus perbaikan mobil AUDI dan VW group ke kepala mekanik.

37 Saya berjanji tidak akan membocorkan informasi ELSA kepada pihak luar.

38 Saya harus menjaga kerahasiaan id dan password

(10)

LAMPIRAN 3

(11)

LAMPIRAN

Kepada yang terhormat :

Pengguna Electronic Service Information System (ELSA) pada PT Garuda Mataram Motor. Mohon kesediaan Bapak/Ibu untuk mengisi kuesioner berikut sebagai sarana untuk mengetahui tingkat kinerja user terhadap Electronic Service Information System (ELSA) jawaban Bapak/Ibu itu benar, jangan sampai ada jawaban yang dikosongkan atau tidak di silang

Karakteristik Responden :

Jawablah dengan memberikan tanda silang (X) yang sesuai dengan kondisi Bapak / Ibu 1. Jenis Kelamin : a. Laki – laki b. Perempuan 2. Usia : a. <20 tahun c. 31-35 tahun b. 20-30 tahun d. >35 tahun 3. Pendidikan : a. SMA b. SMK c. STM d. D3 4. Pengalaman kerja ditempat lain :

5. Lamanya bekerja di PT Garuda Mataram Motor :

6. Banyaknya training yang pernah diikuti :

a. 1 kali c. 3 kali b. 2 kali d. >3kali Keterangan : ST = Sangat Setuju S = Setuju RR = Ragu-ragu TS = Tidak Setuju

(12)

Jawaban No Pernyataan

SS ST RR TS STS 1. Saya dapat terhubung antar

sesama user secara online

atau melalui LAN 2 Saya mengirim klaim

melalui internet karena tidak ditemukan solusi dari

perbaikan

3 Saya dengan mudah mengetahui komponen-komponen (engine, brake, transmisi,dsb) mobil AUDI dan VW group melalui ELSA

4 Saya memperoleh informasi perawatan (tune up, penggantian sparepart dan oli, pengecekan emisi gas buang,dsb) mobil AUDI dan VW group

5 Saya dengan cepat melakukan perbaikan pada mobil AUDI dan VW group dengan ELSA

6 Saya menerima pelayanan perbaikan untuk setiap jenis kerusakan pada mobil AUDI dan VW group.

7 Saya melakukan maintenance (tune-up,ganti oli,dsb) untuk setiap mobil AUDI dan VW group.

8 Saya memasukkan id dan password agar dapat menjalankan sistem informasi ELSA

9 Saya mengentry data-data mobil (merk mobil, kode chasis, tahun mobil, type

mobil,dsb) untuk memperoleh informasi perbaikan.

10 Saya dapat mengupdate data tipe mobil AUDI dan VW

(13)

group yang baru melalui ELSA

11 Saya dapat menambah solusi tekhnis ke dalam Technical solution.

12 Saya membuat laporan Final inspection check list seperti battery, air radiator, minyak

rem, power steering, ban,

lampu – lampu dan indikator dan sebagainya

13 Saya print out data-data perbaikan mobil AUDI dan VW group

14 Saya dapat menganalisa setiap jenis kerusakan (emisi gas buang yang berlebih, rembesan oli mesin, air radiator bocor, dsb) AUDI dan VW group dengan ELSA

15 Saya dengan mudah mengetahui kadar CO2 mobil AUDI dan VW group yang berlebih dengan menggunakan ELSA

16

Saya dengan cepat mengetahui komponen-komponen (engine, brake, transmisi,dsb) mobil AUDI dan VW group yang membutuhkan perbaikan.

17 Saya dengan mudah mengetahui komponen-komponen (v-belt, engine, brake, dsb) yang harus segera melakukan perbaikan 18 Saya dengan cepat

menentukan

komponen-komponen yang memerlukan pemeliharaan

(busi, kampas kopling, oli, dsb)

19 Saya dengan mudah mengetahui jenis jenis kerusakan pada mobil AUDI

(14)

Kinerja User Jawaban No Pernyataan SS ST RG TS STS 25 Saya mampu mengoperasionalkan ELSA sesuai dengan prosedur yang terdapat di ELSA.

26 Saya sudah sangat berpengalaman dalam perbaikan mobil AUDI dan VW group.

27 Saya membantu kesulitan yang dialami oleh customer 28 Saya menerima saran dan

kritik untuk memperbaiki pelayanan.

29 Saya menyelesaikan tune-up mobil AUDI sebelum 300 time unit atau 3 jam 30 Saya dapat mencapai target

pendapatan perusahaan sebesar Rp. 8 juta perbulan. 31 Saya dapat memperbaiki

mobil AUDI dan VW group lebih dari 3 mobil dalam sehari.

32 Saya menambah wawasan dengan membaca majalah atau buku tentang otomotif. 33 Saya dengan mudah

mengakses informasi (kebocoran oli, pembuangan gas yang terlalu berlebih, air radiator yang bocor dsb)

20 Saya menyelesaikan pergantian oli sebelum batas waktu (200 time unit)

21 Saya dengan mudah dapat mengetahui komponen-kompenen (tune up, ganti oli ,air aki, dsb) yang sudah harus diganti

(15)

tentang otomotif di internet. 34 Saya mendiskusikan

perbaikan mobil AUDI dan VW group dengan user lain.

35 Saya melaporkan kesulitan kasus perbaikan mobil AUDI dan VW group ke kepala mekanik.

36 Saya berjanji tidak akan membocorkan informasi ELSA kepada pihak luar.

37 Saya harus menjaga kerahasiaan id dan password

(16)

PENGOLAHAN DATA UJI COBA

LAMPIRAN 4

PERHITUNGAN MANUAL

(17)

LAMPIRAN

VALIDITAS DAN RELIABILITAS MANUAL ELECTRONIC

SERVICE INFORMATION SYSTEM (X) DAN KINERJA USER (Y)

Kalibrasi Instrumen Electronic Service Information System (X)

Tabel Data Mentah Uji Coba Instrumen Electronic Service Information System (X)

Nomor Responden

Σ

Skor Butir R-1 R-2 R-3 R-4 R-5 B1 3 5 3 5 4 20 B2 3 5 2 5 4 19 B3 4 5 4 5 5 23 B4 3 4 3 5 4 19 B5 2 4 3 5 4 18 B6 3 3 2 5 5 18 B7 2 4 3 5 4 18 B8 3 4 3 5 4 19 B9 3 4 3 5 4 19 B10 3 4 3 5 4 19 B11 3 4 2 5 4 18 B12 2 4 1 4 3 14 B13 3 4 2 5 4 18 B14 3 4 3 4 4 18 B15 2 4 3 5 4 18 B16 2 3 1 4 4 14 B17 2 3 2 5 4 16 B18 1 4 3 5 4 17 B19 2 3 2 5 4 16 B20 3 5 3 5 5 21 B21 4 5 4 4 4 21

(18)

B22 3 4 3 5 5 20

B23 3 5 3 5 4 20

B24 3 4 3 5 5 20

Skor Total

(19)

Pengujian Validasi Butir - 1

Instrumen Electronic Service Information System (X)

No. Respond en Skor Butir ( X ) Skor Total ( Y ) XY X2 Y2 R-1 3 65 195 9 4225 R-2 5 98 490 25 9604 R-3 3 64 192 9 4096 R-4 5 116 580 25 13456 R-5 4 100 400 16 10000

Σ

20 443 1857 84 41381

Data Skor Penelitian :

n = 5 ΣX = 20 ΣY = 443 ΣXY = 1857 ΣX2 = 84 ΣY2 = 41381

(20)

Perhitungan Korelasi Butir Soal No.1 :

Rumus Korelasi Product Moment Pearson

:

n ΣXY = 5 X 1857 = 9285 (ΣX)(ΣY) = 20 X 443 = 8860 n ΣXY – (ΣX)(ΣY) = 9285 – 8860 = 425 n ΣX2 = 5 X 84 = 420 (ΣX)2 = 20 X 20 = 400 n ΣY2 = 5 X 41381 = 206905 (ΣY)2 = 443 X 443 = 196249 n ΣX2 – (ΣX)2 = 420 – 400 = 20 n ΣY2 – (ΣY)2 = 206905 – 196249 = 10656 {n ΣX2 – (ΣX)2}{n ΣY2 – (ΣY)2} = 20 X 10656 = 213120

√ n

ΣX2 – (ΣX)2 –n ΣY2 – (ΣY)2 =

√

213120 = 461,649 r-hitung = 425 = 0,920612 461,649 Kesimpulan :

r-tabel = 0,878 ( n = 5 pada α = 0,05 ) (lihat tabel pada lampiran halaman L113) r-hitung = 0,920612 > r-tabel = 0,878

Status Butir Soal No.1 Valid

n ΣXiYi – (ΣXi) (ΣYi)

r =

(21)

Pengujian Validasi Butir – 2

No. Responden Skor Butir ( X ) Skor Total ( Y ) XY X 2 _Y2 R-1 3 65 195 9 4225 R-2 5 98 490 25 9604 R-3 2 64 128 4 4096 R-4 5 116 580 25 13456 R-5 4 100 400 16 10000

Σ

19 443 1793 79 41381

Data Skor Penelitian :

n = 5 ΣX = 19 ΣY = 443 ΣXY = 1793 ΣX2 = 79 ΣY2 = 41381

(22)

:

√ n

ΣX2 – (ΣX)2 –n ΣY2 – (ΣY)2 =

√

362304

= 601,916 r-hitung = 548 = 0,910426 601,916 Kesimpulan :

r-tabel = 0,878 ( n = 5 pada α = 0,05 ) (lihat tabel pada lampiran halaman L113) r-hitung = 0,910426 > r-tabel = 0,878

r =

(23)

Tabel Validitas Butir Instrumen Electronic Service Information System (X)

Kesimpulan No. Butir Jumlah Skor r-hitung r-tabel

Valid Drop B1 _{20 0,920612}_0,878 Valid B2 _{19 0,910425}0,878 Valid B3 _{23 0,953113}0,878 Valid B4 19 0,978657 0,878 Valid B5 _{18 0,942319}0,878 Valid B6 _{18 0,825035}0,878 Drop B7 _{18 0,942319}0,878 Valid B8 _{19 0,978657}0,878 Valid B9 19 0,978657 0,878 Valid B10 19 0,978657 0,878 Valid B11 _{18 0,951818}0,878 Valid B12 _{14 0,910425}0,878 Valid B13 _{18 0,951818}0,878 Valid B14 18 0,953113 0,878 Valid B15 _{18 0,942319}0,878 Valid B16 _{14 0,927038}0,878 Valid B17 _{16 0,950297}0,878 Valid B18 _{17 0,876985}0,878 Drop B19 16 0,950297 0,878 Valid B20 _{21 0,953113}0,878 Valid B21 _{21 0,227652}0,878 Drop B22 _{20 0,942274}0,878 Valid B23 _{20 0,920612}0,878 Valid B24 20 0,942274 0,878 Valid Jumlah 21 3

(24)

Keterangan :

Jumlah butir : 24 Valid : 21 Drop : 3

r-hitung : Hasil perhitungan validitas butir instrumen ujicoba dengan menggunakan rumus korelasi Product Moment.

r-tabel : Berdasarkan nilai pada tabel r Product Moment dengan n = 5 dan

taraf kesalahan 5% yaitu sebesar 0,878 Valid : r-hitung > r-tabel

(25)

Perhitungan Koefisien Reliabilitas

Rumus Perhitungan Koefisien Reliabilitas (Alpha Cronbach) :

k Σσb2

r = 1 –

(k – 1) σ2t

Sumber : Suharsimi Arikunto, Prosedur Penelitian, (Rineka Cipta : Jakarta, 2006, p.196)

Keterangan :

r = Reliabilitas instrumen k = Banyaknya butir pertanyaan

Σσb2 = Jumlah varians butir

σ2t = Varians total

Rumus Perhitungan Varians Butir :

Sumber : Moh. Nazir, Metode Penelitian, (Ghalia : Indonesia, 2005, p.386)

Keterangan :

Vx = Variance

Xi = Nilai pengamatan variabel ke-i n = Jumlah pengamatan

n ΣXi2 – (ΣXi) 2

Vx =

(26)

Perhitungan Varians Butir – 1

Data Uji Coba : n = 5 ΣXi = 20 ΣXi2 = 84

Perhitungan Varians Butir Soal No.1 : Vx = (5X 84) – ( 20X 20) 5 (5 – 1) = 20 20 = 1 Kesimpulan :

(27)

Perhitungan Varians Butir – 2

Perhitungan Varians Butir Soal No.1 : Vx = (5X 79) – ( 19X 19) 5 (5 – 1) = 34 20 = 1,7 Kesimpulan :

(28)

Tabel Total Varians Butir Valid Electronic Service Information System (X)

No. Butir Jumlah Skor Nilai Varians

B1 20 1 B2 19 1,7 B3 23 0,3 B4 19 0,7 B5 18 1,3 B6 18 1,3 B7 18 0,7 B8 19 0,7 B9 19 0,7 B10 19 1,3 B12 18 1,7 B13 14 1,3 B14 18 0,3 B15 18 1,3 B16 18 1,7 B17 14 1,7 B18 16 2,3 B19 17 1,7 B20 16 1,2 B21 21 0,2 B22 21 1 B23 20 1 B24 20 1 Total 23,6 Keterangan :

Jumlah varians butir valid adalah sebesar 23,6 ΣVx= 23,6 ( jumlah varians butir valid ).

(29)

Tabel Data Untuk Perhitungan Varians Total Instrumen Electronic Service Information System (X)

Perhitungan Varians Total Butir Valid Instrumen Sistem Informasi Reservasi (X) Rumus varians total butir valid :

Keterangan : Vx = Variance

No. Responden Skor Total (X) X2

R-1 57 3249 R-2 _{86 7396} R-3 _{55 3025} R-4 _{102 10404} R-5 _{87 7569} Total _{387 31643} n ΣXi2 – (ΣXi) 2 Vx = n (n – 1)

(30)

Perhitungan Varians Total Butir Valid : Vx = n ΣXi2 – (ΣXi)2 n (n – 1) = (5 X 31643) – (387 X 387) 5 (5 – 1) = 8446 20 = 422,3 Kesimpulan:

Varians skor butir valid adalah 422,3 Vx = 422,3

(31)

Perhitungan Koefisien Reliabilitas

Keterangan :

σ2t = Varians total Data Skor Butir Valid

Jumlah butir valid k = 21 Jumlah varians butir valid Σσb2 = 23,6 Varians skor total butir valid σ2t = 422,3

k Σσb2 r = 1 – (k – 1) σ2t = 21 23,6 = 1,05 X 0,9441156 = 0,99132 1 – 21 – 1 422,3 Kesimpulan :

Dari 21 butir instrumen yang valid, koefisien reliabilitasnya adalah r = 0,99132

k Σσb2

r = 1 – (k – 1) σ2t

(32)

Kalibrasi Instrumen Kinerja User (Y)

Tabel Data Mentah Uji coba Instrumen Kinerja User (Y)

Nomor Responden Σ Skor Butir R-1 R-2 R-3 R-4 R-5 B1 3 5 4 5 5 22 B2 2 3 2 4 5 16 B3 2 4 4 4 5 19 B4 3 4 4 4 5 20 B5 3 4 3 4 5 19 B6 3 5 4 5 5 22 B7 2 4 3 4 5 18 B8 3 1 4 3 3 14 B9 3 5 4 5 5 22 B10 2 4 4 4 5 19 B11 1 5 3 5 5 19 B12 2 5 2 5 5 19 B13 3 4 3 5 5 20 B14 2 4 3 5 4 18 Skor Total Ujicoba 34 57 47 62 67 267

(33)

:

√ n

ΣX2 – (ΣX)2 –n ΣY2 – (ΣY)2 =

√

55136

r-tabel = 0,878 ( n = 5 pada α = 0,05 ) (lihat tabel pada lampiran halaman L113) r-hitung = 0,962 > r-tabel = 0,878

r =

(34)

Contoh Pengujian Validasi Butir-1 Instrumen Kinerja User (Y)

No. Responden Skor Butir ( X ) Skor Total ( Y ) XY X 2 _Y2 R-1 _{3 34}_{102 9}₁₁₅₆ R-2 _{5 57}₂₈₅₂₅₃₂₄₉ R-3 4 47 188 16 2209 R-4 5 62 310 25 3844 R-5 _{5 67}₃₃₅₂₅₄₄₈₉

Σ

22 267 1220 100 14947

Data Skor Penelitian : n = 5 ΣX = 22 ΣY = 267 ΣXY = 1220 ΣX2 = 100 ΣY2 = 14947

(35)

Contoh Pengujian Validasi Butir-2 Instrumen Kinerja User (Y)

No. Responden Skor Butir ( X ) Skor Total ( Y ) XY X 2 _Y2 R-1 _{2 34 68 4}₁₁₅₆ R-2 _{3 57}_{171 9}₃₂₄₉ R-3 2 47 94 4 2209 R-4 4 62 248 16 3844 R-5 _{5 67}₃₃₅₂₅₄₄₈₉

Σ

16 267 916 58 14947

Data Skor Penelitian : n = 5 ΣX = 16 ΣY = 267 ΣXY = 916 ΣX2 = 58 ΣY2 = 14947

(36)

:

√ n

ΣX2 – (ΣX)2 –n ΣY2 – (ΣY)2 =

√

117164

r-tabel = 0,878 ( n = 5 pada α = 0,05 ) (lihat tabel pada lampiran halaman L113) r-hitung = 0,899 > r-tabel = 0,878

r =

(37)

Tabel Validitas Butir Instrumen Kinerja User (Y)

Kesimpulan No. Butir Jumlah Skor r-hitung r-tabel

Valid Drop B25 _{22 0,962478}_0,878Valid B26 _{16 0,899816}0,878 Valid B27 _{19 0,911041}0,878 Valid B28 _{20 0,888846}0,878 Valid B29 _{19 0,896901}0,878 Valid B30 _{22 0,962478}0,878 Valid B31 _{18 0,982207}0,878 Valid B32 _{14 -0,23645}0,878 Drop B33 _{22 0,962478}0,878 Valid B34 _{19 0,911041}0,878 Valid B35 _{19 0,962478}0,878 Valid B36 _{19 0,897132}0,878 Valid B37 _{20 0,914195}0,878 Valid B38 _{18 0,898686}0,878 Valid Σ _{267 11,81332}_{0,878 13 1} Keterangan : Jumlah butir : 14 Valid : 13 Drop : 1

r-hitung : Hasil perhitungan validitas butir instrumen ujicoba dengan menggunakan rumus korelasi Product Moment.

r-tabel : Berdasarkan nilai pada tabel r Product Moment dengan n = 5 dan

(38)

Valid : r-hitung > r-tabel Drop : r-hitung < r-tabel

Perhitungan Koefisien Reliabilitas Instrumen Kinerja User (Y)

k Σσb2

r = 1 –

(k – 1) σ2t

Sumber : Suharsimi Arikunto, Prosedur Penelitian, (Rineka Cipta : Jakarta, 2006, p.196) Keterangan :

r = Reliabilitas kuesioner k = Banyaknya butir pertanyaan

σ2t = Varians total

Rumus Perhitungan Varians:

Sumber : Moh. Nazir, Metode Penelitian, (Ghalia : Indonesia, 2005, p.386) Keterangan : Vx = Variance n ΣXi2 – (ΣXi) 2 Vx = n (n – 1)

(39)

Contoh Perhitungan Varians Butir – 1 Instrumen Kinerja User (Y)

Data Uji Coba : n = 5

ΣXi = 22

ΣXi2 = 100

Perhitungan Varians Butir Soal No.1 : Vx = n ΣXi2 – (ΣXi) 2 n (n – 1) = (5 X 100) – (22 X 22) 5 (5 – 1) = 16 20 = 0,8 Kesimpulan :

(40)

Contoh Perhitungan Varians Butir – 2 Instrumen Kinerja User (Y)

Data Uji Coba : n = 5

ΣXi = 16

ΣXi2 = 58

Perhitungan Varians Butir Soal No.2 : Vx = n ΣXi2 – (ΣXi) 2 n (n – 1) = (5 X 58) – (16 X 16) 5 (5 – 1) = 34 20 = 1,7 Kesimpulan :

(41)

Tabel Total Varians Butir Valid Kinerja User (Y)

No. Butir Jumlah Skor Nilai Varians

B25 22 0,8 B26 16 1,7 B27 19 1,2 B28 20 0,5 B29 19 0,7 B30 22 0,8 B31 18 1,3 B32 14 1,2 B33 22 0,8 B34 19 1,2 B35 19 3,2 B36 19 2,7 B37 20 1 B38 18 1,3 Total 17,2 Keterangan :

Jumlah varians butir valid adalah sebesar 17,2 ΣVx= 17,2 ( jumlah varians butir valid ).

(42)

Tabel Data Untuk Perhitungan Varians Total Instrumen kinerja user (Y)

Perhitungan Varians Total Butir Valid Instrumen Kinerja User (Y)

Rumus varians total butir valid :

Keterangan : Vx = Variance

No. Responden Skor Total (X) X2

R-1 31 961 R-2 56 3136 R-3 ₄₃ ₁₈₄₉ R-4 ₅₉ ₃₄₈₁ R-5 ₆₄ ₄₀₉₆ Total ₂₅₃ ₁₃₅₂₃ n ΣXi2 – (ΣXi) 2 Vx = n (n – 1)

(43)

Perhitungan Varians Total Butir Valid : Vx = n ΣXi2 – (ΣXi)2 n (n – 1) = (5 X 13523) – (253 X 253) 5 (5 – 1) = 3606 20 = 180,3 Kesimpulan:

Varians skor butir valid adalah 180,3 Vx = 180,3

(44)

Perhitungan Koefisien Reliabilitas Instrumen Kinerja User (Y) Rumus Perhitungan Koefisien Reliabilitas (Alpha Cronbach) :

Keterangan :

σ2t = Varians total Data Skor Butir Valid

Jumlah butir valid k = 13 Jumlah varians butir valid Σσb2 = 17,2 Varians skor total butir valid σ2t = 180,3

k Σσb2 r = 1 – (k – 1) σ2t = 13 17,2 = 1,083333 X 0,904604= 0,979987 1 – 13 – 1 180,3 Kesimpulan :

Dari 13 butir instrumen yang valid, koefisien reliabilitasnya adalah r = 0,979987

k Σσb2

r = 1 – (k – 1) σ2t

(45)

LAMPIRAN 5

PERHITUNGAN EXCEL

(46)

LAMPIRAN

TAMPILAN EXCEL UJI COBA VALIDITAS DAN RELIABILITAS VARIABEL EFEKTIVITAS SISTEM INFORMASI

Keterangan :

r hitung : =PEARSON(B5:B9;Z5:Z9) r tabel : 0,878

Status : =IF(G10>G11;"Valid";"Drop") Varians : =VAR(B5:B9)

Jumlah Butir Valid : =COUNTIF(B12:Y12;"Valid") Jumlah Varians Valid : =SUMIF(B12:Y12;"Valid";B13:Y13) Varians Total Valid : =VAR(AA5:AA9)

(47)

TAMPILAN EXCEL UJI COBA VALIDITAS DAN RELIABILITAS VARIABEL Kinerja USER

Keterangan :

r hitung : =PEARSON(B6:B10;$P$6:$P$10) r tabel : 0,878

Status : =IF(B11>B12;"Valid";"Drop") Varians : =VAR(B6:B10)

Jumlah Butir Valid : =COUNTIF(B13:O13;"Valid") Jumlah Varians Valid : =SUMIF(B13:O13;"Valid";B14:O14) Varians Total Valid : =VAR(Q6:Q10)

(48)

LAMPIRAN 6

PERHITUNGAN

SPSS

(49)

LAMPIRAN

TAMPILAN SPSS UJI COBA VALIDITAS DAN RELIABILITAS

VARIABEL ELECTRONIC SERVICE INFORMATION SYSTEM DAN KINERJA

USER

(50)

Tabel Realibilitas SPSSElectronic Service Information System

Case Processing Summary

N % Valid 5 100,0 Exclude d(a) 0 ,0 Cases Total 5 100,0

a Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha Items N of

(51)

Tabel Korelasi SPSS Kinerja User

Tabel Reliabilitas SPSS Kinerja UserCase Processing Summary

N % Valid 5 100,0 Exclude d(a) 0 ,0 Cases Total 5 100,0

a Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha Items N of ,775 15

(52)

LAMPIRAN 7 :

(53)

DATA KARAKTERISTIK RESPONDEN

1. Tabel Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No. Jenis Kelamin Jumlah Responden Persentase

1 Laki-laki 48 100%

2 Perempuan 0%

2. Tabel Karakteristik Responden Berdasarkan Umur No. Umur (Tahun) Jumlah Responden Persentase

1 < 20 tahun 8 16,67%

2 20 – 30 tahun 31 64,58%

3 31 – 35 tahun 4 8,33%

4 > 35 tahun 5 10,42%

3. Tabel Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan Terakhir No. Pendidikan Terakhir Jumlah Responden Persentase

1 SMA 0 0,00%

2 SMK 5 10,42%

3 STM 38 79,17%

(54)

4. Pengalaman kerja ditempat lain

No. Pendidikan Terakhir Jumlah Responden Persentase

1 <1 thn 12 25,00%

2 1-2 thn 22 45,83%

3 2-3 thn 9 18,75%

4 >3 thn 5 10,42%

5. Lamanya bekerja di PT Garuda Mataram Motor

No. Lama Bekerja (Tahun) Jumlah Responden Persentase

1 <1 thn 5 10,42%

2 1-2 thn 6 12,50%

3 2-3 thn 22 45,83%

4 >3 thn 15 31,25%

6. Banyaknya Training yang Pernah Diikuti

No. Lama Bekerja (Tahun) Jumlah Responden Persentase

1 1 kali 9 18,75%

2 2 kali 23 47,92%

3 3 kali 4 8,33%

(55)

LAMPIRAN 8 :

(56)

TABEL DATA MENTAH VARIABEL ELECTRONIC SERVICE INFORMATION

(57)

(58)

(59)

LAMPIRAN 9 :

(60)

A. Tabel Rekapitulasi Data Skor Penelitian

No.Responden X Y R-01 91 46 R-02 99 62 R-03 83 56 R-04 74 46 R-05 70 47 R-06 85 55 R-07 66 45 R-08 92 57 R-09 77 50 R-10 89 62 R-11 92 61 R-12 97 62 R-13 93 52 R-14 77 51 R-15 83 52 R-16 85 54 R-17 86 50 R-18 84 60 R-19 75 56 R-20 67 42 R-21 78 55 R-22 83 55 R-23 81 54 R-24 75 52 R-25 77 58 R-26 85 57 R-27 80 52 R-28 99 57 R-29 93 58 R-30 77 55 R-31 91 56 R-32 90 49 R-33 90 52 R-34 81 52 R-35 81 56 R-36 86 58 R-37 83 51

(61)

R-38 81 48 R-39 78 47 R-40 91 59 R-41 102 62 R-42 93 52 R-43 93 61 R-44 82 53 R-45 77 45 R-46 79 46 R-47 67 49 R-48 88 56 Jumlah 4026 2571 Minimal _{66 42} Maximal _{102 62} Rentang _{36 20} Rata-rata _{83,875 53,5625} Median _{83 54} Modus _{77 52} Standar Deviasi 8,539333 5,189622 Keterangan :

X = Variabel Electronic Service Information System (X)

(62)

Tabel Deskripsi Data Penelitian Skor Variabel Penelitian No. Responden X Y X2 Y2 XY R-01 91 46 8281 2116 4186 R-02 99 62 9801 3844 6138 R-03 83 56 6889 3136 4648 R-04 74 46 5476 2116 3404 R-05 70 47 4900 2209 3290 R-06 85 55 7225 3025 4675 R-07 66 45 4356 2025 2970 R-08 92 57 8464 3249 5244 R-09 77 50 5929 2500 3850 R-10 89 62 7921 3844 5518 R-11 92 61 8464 3721 5612 R-12 97 62 9409 3844 6014 R-13 93 52 8649 2704 4836 R-14 77 51 5929 2601 3927 R-15 83 52 6889 2704 4316 R-16 85 54 7225 2916 4590 R-17 86 50 7396 2500 4300 R-18 84 60 7056 3600 5040 R-19 75 56 5625 3136 4200 R-20 67 42 4489 1764 2814 R-21 78 55 6084 3025 4290 R-22 83 55 6889 3025 4565 R-23 81 54 6561 2916 4374 R-24 75 52 5625 2704 3900 R-25 77 58 5929 3364 4466 R-26 85 57 7225 3249 4845 R-27 80 52 6400 2704 4160

(63)

R-28 99 57 9801 3249 5643 R-29 93 58 8649 3364 5394 R-30 77 55 5929 3025 4235 R-31 91 56 8281 3136 5096 R-32 90 49 8100 2401 4410 R-33 90 52 8100 2704 4680 R-34 81 52 6561 2704 4212 R-35 81 56 6561 3136 4536 R-36 86 58 7396 3364 4988 R-37 83 51 6889 2601 4233 R-38 81 48 6561 2304 3888 R-39 78 47 6084 2209 3666 R-40 91 59 8281 3481 5369 R-41 102 62 10404 3844 6324 R-42 93 52 8649 2704 4836 R-43 93 61 8649 3721 5673 R-44 82 53 6724 2809 4346 R-45 77 45 5929 2025 3465 R-46 79 46 6241 2116 3634 R-47 67 49 4489 2401 3283 R-48 88 56 7744 3136 4928 Jumlah 4026 2571 341108 138975 217011

Keterangan : X = Variabel Electronic Service Information System

(64)

Perhitungan Statistika Data dan Distribusi Frekuensi Variabel Electronic Service Information System (X)

Valid Frekuensi Percent Percent

Valid Kumulatif Percent 66 1 2,08% 2,08% 2,08% 67 2 4,17% 4,17% 6,25% 70 1 2,08% 2,08% 8,33% 74 1 2,08% 2,08% 10,42% 75 2 4,17% 4,17% 14,58% 77 5 10,42% 10,42% 25,00% 78 2 4,17% 4,17% 29,17% 79 1 2,08% 2,08% 31,25% 80 1 2,08% 2,08% 33,33% 81 4 8,33% 8,33% 41,67% 82 1 2,08% 2,08% 43,75% 83 4 8,33% 8,33% 52,08% 84 1 2,08% 2,08% 54,17% 85 3 6,25% 6,25% 60,42% 86 2 4,17% 4,17% 64,58% 88 1 2,08% 2,08% 66,67% 89 1 2,08% 2,08% 68,75% 90 2 4,17% 4,17% 72,92% 91 3 6,25% 6,25% 79,17% 92 2 4,17% 4,17% 83,33% 93 4 8,33% 8,33% 91,67% 97 1 2,08% 2,08% 93,75% 99 2 4,17% 4,17% 97,92% 102 1 2,08% 2,08% 100,00% Total 48 100,00% 100,00%

(65)

Deskripsi Data Variabel Electronic Service Information System (X) A. Total Skor ΣX = 4026 B. Skor Minimal Xmin = 66 C. Skor Maksimal Xmax = 102 D. Rentang Skor

Rentang = Xmax – Xmin = 102 – 66 = 36 E. Rata-rata Skor X = ΣX n = 4026 48 = 83,875 F. Median ( data tengah )

Untuk n Genap : n 2 1 k = Median = (Xk + Xk+1)

(66)

48 2

Median = ½ (X24 + X25) = ½ ( 83+ 83)

= 83

G. Modus ( data yang paling sering muncul ) Modus = 77

H. Varians (Vx) dan Standar Deviasi (s) n = 48 ΣX = 4026 ΣX2 = 341108 Perhitungan Varians : n ΣX2 = 48 X 341108 = 16373184 (Σ X)2 = 4026 X 4026 = 16208676 n ΣX2 – (Σ X)2 = 16373184 – 16208676 = 164508 n (n – 1) = 48 X 47 = 2256 Vx = 164508 2256 = 72,92021 Perhitungan Standar Deviasi : k = = 24 s = √Vx Vx = nΣXi2– (ΣXi)2 n (n–1)

(67)

s = √72,92021

= 8,539333

I. Tabel Distribusi Frekuensi Skor Rumus perhitungan jumlah kelas :

Jumlah kelas = Untuk n = 48

Jumlah kelas = 1 + 3,3 log 48 = 1 + (3,3 X 1,68124) = 1 + 5,548092

= 6,548 diambil jumlah kelas = 7 Perhitungan Panjang Kelas :

Panjang Kelas = Rentang Skor

Jumlah Kelas Rentang Skor = 36 Panjang Kelas = 36 7 = 5,14285 diambil interval = 6 K = 1 + 3,3 log n

(68)

Tabel Distribusi Frekuensi Variabel Electronic Service Information System (X)

Nomor Kelas Frekuensi

Kelas Interval Absolut Rel. ( % ) Kum. ( % )

1 66-71 4 8,33% 8,33% 2 72-77 8 16,67% 25,00% 3 78-83 13 27,08% 52,08% 4 84-89 8 16,67% 68,75% 5 90-95 11 22,92% 91,67% 6 96-101 3 6,25% 97,92% 7 102-107 1 2,08% 100,00% Total 48 100%

Perhitungan Statistika Data dan Distribusi Frekuensi Variabel Kinerja User (Y)

Valid Frekuensi Percent Percent

Valid Kumulatif Percent 42 1 2,08% 2,08% 2,08% 45 2 4,17% 4,17% 6,25% 46 3 6,25% 6,25% 12,50% 47 2 4,17% 4,17% 16,67% 48 1 2,08% 2,08% 18,75% 49 2 4,17% 4,17% 22,92% 50 2 4,17% 4,17% 27,08%

(69)

51 2 4,17% 4,17% 31,25% 52 7 14,58% 14,58% 45,83% 53 1 2,08% 2,08% 47,92% 54 2 4,17% 4,17% 52,08% 55 4 8,33% 8,33% 60,42% 56 5 10,42% 10,42% 70,83% 57 3 6,25% 6,25% 77,08% 58 3 6,25% 6,25% 83,33% 59 1 2,08% 2,08% 85,42% 60 1 2,08% 2,08% 87,50% 61 2 4,17% 4,17% 91,67% 62 4 8,33% 8,33% 100,00% total 48 100,00% 100,00%

Deskripsi Data Variabel Kinerja User (Y)

A. Total Skor ΣY = 2571 B. Skor Minimal Ymin = 42 C. Skor Maksimal Ymax = 62 D. Rentang Skor

(70)

= 62 – 42 = 20 E. Rata-rata Skor Y = ΣY n = 2571 48 = 53,5625 F. Median ( data tengah )

Untuk n Genap : n 2 1 2 48 2 Median = ½ (X24 + X25) = ½ (54 + 54) = 54

G. Modus ( data yang paling sering muncul ) Modus = 52

H. Varians (Vx) dan Standar Deviasi (s) n = 48

ΣY = 2571 k =

Median = (Xk + Xk+1)

(71)

ΣY2 = 138975 Perhitungan Varians : n ΣY2 = 48 X 138975 = 6670800 (ΣY)2 = 2571 X 2571 = 6610041 n ΣY2 – (ΣY)2 = 6670800 – 6610041 = 60759 n (n – 1) = 48 X 47 = 2256 Vx = 60759 2256 = 26,93218

Perhitungan Standar Deviasi :

s = √ 26,93218 = 5,189622

I. Tabel Distribusi Frekuensi Skor Rumus perhitungan jumlah kelas :

Jumlah kelas = Untuk n = 48

Jumlah kelas = 1 + 3,3 log 48 = 1 + ( 3,3 X 1,68124) K = 1 + 3,3 log n Vx = nΣXi2 – (ΣXi)2 n (n-1) s = √Vx

(72)

= 1 + 5,548092

= 6,548 diambil jumlah kelas = 7 Perhitungan Panjang Kelas :

Panjang Kelas = Rentang Skor

Jumlah Kelas

Rentang Skor = 20

Panjang Kelas = 20

7

= 2,857143 diambil interval = 3

Tabel Distribusi Frekuensi Variabel Kinerja User (Y)

Nomor Kelas Frekuensi

Kelas Interval Absolut Rel. ( % ) Kum ( % )

1 42-44 1 2,08% 2,08% 2 45-47 7 14,58% 16,67% 3 48-50 5 10,42% 27,08% 4 51-53 10 20,83% 47,92% 5 54-56 11 22,92% 70,83% 6 57-59 7 14,58% 85,42% 7 60-62 7 14,58% 100,00% Total 48 100%

(73)

LAMPIRAN : 10

(74)

TEKNIK PENGUJIAN NORMALITAS

UJI LILIEFORS

1. Hipotesis Pengujian

H0 : Data berdistribusi normal. H1 : Data tidak berdistribusi normal 2. Kriteria Pengujian

H0 : diterima jika L-hitung < L-tabel H1 : diterima jika L-hitung > L-tabel 3. Langkah Perhitungan

a) Data hasil pengamatan disusun dalam tabel berdasarkan pasangan X dengan Y, kemudian diurutkan mulai dari nilai terkecil sampai terbesar pada nilai (Y – Ŷ)

b) Menghitung nilai rata-rata (Y – Ŷ) dan simpangan baku (s), yaitu diketahui rumus :

Sumber : Sudjana, Metoda Statistika, (Tarsito : Bandung, 2005, p.94) c) Menghitung Nilai zi

Sumber : Sudjana, Metoda Statistika, (Tarsito : Bandung, 2005, p.466-467) nΣXi2 – (ΣXi)2 n (n – 1) √nΣY – Ŷ2 – (ΣY – Ŷ)2 √n (n – 1) (Y – Ŷ) – (Y – Ŷ) s s = s = zi =

(75)

d) Berdasarkan tabel urutan data dihitung nilai peluang F(zi) menggunakan daftar distribusi normal baku.

e) Menghitung proporsi S(zi) yaitu banyaknya data dibagi total data secara kumulatif.

f) Menghitung harga mutlak selisih antara F(zi) dengan S(zi). g) Menetapkan harga L-hitung :

h) Menetapkan nilai statistik L berdasarkan tabel atau rumus nilai kritis L untuk uji Liliefors.

Untuk n > 30 menggunakan rumus sebagai berikut (lihat tabel pada lampiran halaman L116) :

Sumber : Sudjana, Metoda Statistika, (Tarsito, Bandung : 2005, p.467)

i) Membandingkan nilai L-hitung dengan L-tabel sesuai dengan kriteria pengujian j) Data berdistribusi normal jika L-hitung < L-tabel

L-hitung =

׀

F(zi) – S(zi)

׀

max

0,886 √ n L =

(76)

Contoh Perhitungan Pengujian Normalitas Responden-1 Data :

X = 91

Y = 46

Persamaan Regresi : Ŷ = 20,074 + 0,399 X (Hasil perhitungan pada lampiran halaman L90)

Perhitungan Y – Ŷ : Ŷ = 20,074 + 0,399 X = 20,074 + 0,399 (91) = 20,074 + 36,309 = 56,383 Y – Ŷ = 46 – 56,383 = -10,383 Y – Ŷ2 = -10,383 X -10,383 = 107,80667

Tabel Perhitungan Pengujian Normalitas Galat Regresi Y atas X Persamaan Regresi Ŷ = 20,074 + 0,399X No. Responden X Y Ŷ Y – Ŷ (Y – Ŷ) 2 R-01 _{91 46 56,383} _-10,383_107,8067 R-02 _{99 62 59,575} _2,425_5,880625 R-03 _{83 56 53,191} _2,809_7,890481 R-04 _{74 46 49,6} _{-3,6 12,96} R-05 _{70 47 48,004} _-1,004_1,008016 R-06 _{85 55 53,989} _1,011_1,022121 R-07 _{66 45 46,408} _-1,408_1,982464

(77)

R-08 _{92 57 56,782} _0,218_0,047524 R-09 _{77 50 50,797} _-0,797_0,635209 R-10 _{89 62 55,585} _6,415_41,15222 R-11 _{92 61 56,782} _4,218_17,79152 R-12 _{97 62 58,777} _3,223_10,38773 R-13 _{93 52 57,181} _-5,181_26,84276 R-14 _{77 51 50,797} _0,203_0,041209 R-15 _{83 52 53,191} _-1,191_1,418481 R-16 _{85 54 53,989} _0,011_0,000121 R-17 _{86 50 54,388} _-4,388_19,25454 R-18 _{84 60 53,59} _6,41_41,0881 R-19 _{75 56 49,999} _{6,001 36,012} R-20 _{67 42 46,807} _-4,807_23,10725 R-21 _{78 55 51,196} _3,804_14,47042 R-22 _{83 55 53,191} _1,809_3,272481 R-23 _{81 54 52,393} _1,607_2,582449 R-24 _{75 52 49,999} _2,001_4,004001 R-25 _{77 58 50,797} _7,203_51,88321 R-26 _{85 57 53,989} _3,011_9,066121 R-27 _{80 52 51,994} _0,006_3,6E-05 R-28 _{99 57 59,575} _-2,575_6,630625 R-29 _{93 58 57,181} _0,819_0,670761 R-30 _{77 55 50,797} _4,203_17,66521 R-31 _{91 56 56,383} _-0,383_0,146689 R-32 _{90 49 55,984} _-6,984_48,77626 R-33 _{90 52 55,984} _-3,984_15,87226 R-34 _{81 52 52,393} _-0,393_0,154449 R-35 _{81 56 52,393} _3,607_13,01045 R-36 _{86 58 54,388} _3,612_13,04654 R-37 _{83 51 53,191} _-2,191_4,800481 R-38 _{81 48 52,393} _-4,393_19,29845 R-39 _{78 47 51,196} _-4,196_17,60642 R-40 _{91 59 56,383} _2,617_6,848689

(78)

R-41 _{102 62 60,772} _1,228_1,507984 R-42 _{93 52 57,181} _-5,181_26,84276 R-43 _{93 61 57,181} _3,819_14,58476 R-44 _{82 53 52,792} _0,208_0,043264 R-45 _{77 45 50,797} _-5,797_33,60521 R-46 _{79 46 51,595} _-5,595_31,30403 R-47 _{67 49 46,807} _2,193_4,809249 R-48 _{88 56 55,186} _0,814_0,662596 Total ₄₀₂₆ ₂₅₇₁ _2569,926 _{1,074 719,4949} Keterangan :

X = Variabel Electronic Service Information System

Y = Variabel Kinerja User

Perhitungan Rata-rata dan Simpangan baku dari Y-Ŷ

Data :

n = 48

Σ (Y – Ŷ) = 1,074

Σ (Y – Ŷ) 2 = 720,018

Perhitungan Rata-rata dan Simpangan baku dari Y – Ŷ :

Σ (Y – Ŷ) n Y – Ŷ = 1,074 s = 48 (719,4949) – (1,074)2 48 48 (48 - 1) = 0,022 = 34535,76 – 1,53476 48 (47) = 34534,2252 2256 √ nΣ(Y – Ŷ)2_{– (}_Σ_{Y –}_Ŷ₎2 √ n (n – 1) Y – Ŷ = s =

(79)

= √ 15,3077

= 3,913

Rangkuman Perhitungan diatas :

Rata-rata dari (Y – Ŷ) 0,022 Simpangan Baku (s) dari (Y – Ŷ) 3,913

Contoh Perhitungan Pengujian Normalitas No. Urut 1 ( Mencari F(zi)-S(zi) ) Data : Rata-rata Y – Ŷ = 0,022 s dari Y – Ŷ = 3,913 (Y – Ŷ)1 = -10,383 Perhitungan : (Y – Ŷ) – (Y – Ŷ) s Zi = (-10,383) – (0,022) 3,913 = -10,405 3,913 = -2,65908 F(zi) = P ( z < -2,65908 ) = 0,0039 S(zi) = 1 n = 1 48 = 0,0208 | F (zi) – S (zi) | = 0,0039 – 0,0208 = -0,0169 zi =

(80)

Perhitungan Pengujian Normalitas Persamaan Regresi Ŷ = 20,074 + 0,399X No. Urut Y – Ŷ Zi F(zi) S(zi) F(zi)–S(zi) |F(zi)–S(zi)| 1 _{-10,383 -2,66 0,0039 0,021 -0,017 0,017} 2 _{2,425 0,61 0,0367 0,042}_-0,005_0,005 3 _{2,809 0,71 0,0681 0,063 0,006 0,006} 4 _{-3,6 -0,93}_0,0749_0,083_-0,008_0,008 5 _{-1,004 -0,26 0,0918 0,104 -0,012 0,012} 6 _{1,011 0,25 0,0918 0,125}_-0,033_0,033 7 _{-1,408 -0,37 0,1075 0,146 -0,038 0,038} 8 _{0,218 0,05 0,1292 0,167}_-0,037_0,037 9 _{-0,797 -0,21 0,1292 0,188 -0,058 0,058} 10 _{6,415 1,63 0,1401 0,208}_-0,068_0,068 11 _{4,218 1,07 0,1539 0,229}_-0,075_0,075 12 _{3,223 0,82 0,1762 0,250}_-0,074_0,074 13 _{-5,181 -1,33 0,2546 0,271 -0,016 0,016} 14 _{0,203 0,05 0,2843 0,292}_-0,007_0,007 15 _{-1,191 -0,31 0,3557 0,313 0,043 0,043} 16 _{0,011 0,00 0,3783 0,333 0,045 0,045} 17 _{-4,388 -1,13 0,3936 0,354 0,039 0,039} 18 _{6,41 1,63 0,4404 0,375 0,065 0,065} 19 _{6,001 1,53 0,4562 0,396 0,060 0,060} 20 _{-4,807 -1,23 0,4602 0,417 0,044 0,044} 21 _{3,804 0,97 0,504 0,438 0,067 0,067} 22 _{1,809 0,46 0,5 0,458 0,042 0,042} 23 _{1,607 0,41 0,516 0,479 0,037 0,037} 24 _{2,001 0,51 0,5199 0,500 0,020 0,020} 25 _{7,203 1,84 0,5199 0,521}_-0,001_0,001 26 _{3,011 0,76 0,5793 0,542 0,038 0,038} 27 _{0,006 0,00 0,5832 0,563 0,021 0,021} 28 _{-2,575 -0,66 0,5987 0,583 0,015 0,015} 29 _{0,819 0,20 0,6217 0,604 0,018 0,018}

(81)

30 _{4,203 1,07 0,6554 0,625 0,030 0,030} 31 _{-0,383 -0,10 0,6772 0,646 0,031 0,031} 32 _{-6,984 -1,79 0,6915 0,667 0,025 0,025} 33 _{-3,984 -1,02 0,7088 0,688 0,021 0,021} 34 _{-0,393 -0,11 0,7324 0,708 0,024 0,024} 35 _{3,607 0,92 0,7454 0,729 0,016 0,016} 36 _{3,612 0,92 0,7611 0,750 0,011 0,011} 37 _{-2,191 -0,57 0,7764 0,771 0,006 0,006} 38 _{-4,393 -1,13 0,7939 0,792 0,002 0,002} 39 _{-4,196 -1,08 0,8212 0,813 0,009 0,009} 40 _{2,617 0,66 0,8212 0,833}_-0,012_0,012 41 _{1,228 0,31 0,834 0,854}_-0,020_0,020 42 _{-5,181 -1,33 0,834 0,875 -0,041 0,041} 43 _{3,819 0,97 0,8577 0,896}_-0,038_0,038 44 _{0,208 0,05 0,8577 0,917}_-0,059_0,059 45 _{-5,797 -1,49 0,937 0,938 0,000 0,000} 46 _{-5,595 -1,44 0,9484 0,958 -0,010 0,010} 47 _{2,193 0,55 0,9495 0,979}_-0,030_0,030 48 _{0,814 0,20 0,9664 1,000}_-0,034_0,034 L-max = 0,075 < L-tabel ( 0,05 ; 48 ) = 0,128

Menentukan L atau L-tabel ( n = 48 ; α = 0,05 ) (lihat tabel pada lampiran halaman L116)

L = 0,886 √ 48 = 0,886 6,928 0,886 √ n L =

(82)

= 0,1279

Rangkuman Hasil Pengujian Normalitas :

Pengujian Normalitas Pasangan Variabel

Penelitian L-hitung L-tabel

Kesimpulan

X – Y 0,075 < 0,128

Terima H0 :

Galat taksiran (Y – Ŷ) berdistribusi Normal

(83)

TEKNIK PENGUJIAN HOMOGENITAS VARIANS

UJI BARTLETT

1. Hipotesis yang diajukan dalam pengujian adalah :

H0 : antar kelompok skor memiliki varians yang homogen H1 : antar kelompok skor memilki varians yang tidak homogen 2. Kriteria pengujian :

H0 : diterima jika χ2-hitung < χ2-tabel H1 : diterima jika χ2 -_{hitung >}_χ2_-tabel 3. Langkah perhitungan :

a) Data skor Y dikelompokkan berdasarkan skor Y yang sama, jumlah anggota untuk tiap kelompok diberi simbol ni.

b) Kelompok yang nilai n yang kurang dari 2 tidak dimasukkan dalam perhitungan / pengujian.

c) Menghitung nilai dk = n – 1, untuk masing-masing kelompok. d) Menghitung nilai 1/dk untuk masing-masing kelompok.

e) Menghitung nilai varians skor untuk masing-masing kelompok (si2) f) Menghitung nilai log si2.

g) Menghitung nilai-nilai (dk x si2) dan (dk x log si2)

h) Nilai-nilai tersebut selanjutnya disusun dalam tabel, kemudian dihitung nilai-nilai yang diperlukan dalam pengujian dengan menggunakan rumus-rumus sebagai berikut :

1) Varians gabungan dari semua sampel s2 = Σ (ni – 1) si2 / Σ (ni – 1)

(84)

Sumber: Sudjana, Metoda Statistika, (Tarsito : Bandung 2005, p.263) 2) Harga satuan B

Sumber: Sudjana, Metoda Statistika, (Tarsito : Bandung 2005, p.263) 3) Nilai χ2 untuk Uji Bartlett

Sumber: Sudjana, Metoda Statistika, (Tarsito : Bandung 2005, p.263)

i) Membandingkan nilai χ2-hitung dengan χ2-tabel sesuai dengan kriteria pengujian.

Contoh Perhitungan Pengujian Homogenitas Kelompok Responden-2 ( Mencari si2 ) Data : X = 67 ni = 2 Y1 = 42 Y12 = 1764 Y2 = 49 Y22 = 2401 Perhitungan si2 : B = (log s2) Σ (ni – 1) χ2 = (ln 10) {B – Σ (ni – 1) log si2} n ΣYi2 – (ΣYi)2 n (n – 1) si2 =

(85)

si2 = 2 (1764 + 2401) – (42 + 49)2 2 (2 – 1) = 8330 – 8281 2 = 49 2 = 24,5

Tabel Varians Pengelompokan Skor Pasangan Y – X

Kelompok Nilai Perhitungan

Responden X ni Y Y2 ΣY group ni si2 1 66 1 45 2025 45 0 2 67 2 42 1764 91 24,5 67 49 2401 3 70 1 47 2209 47 0 4 74 1 46 2116 46 0 5 75 2 52 2704 108 8 75 56 3136 6 77 5 50 2500 259 24,7 77 51 2601 77 58 3364 77 55 3025 77 45 2025 7 78 2 55 3025 102 32 78 47 2209 8 79 1 46 2116 46 0 9 80 1 52 2704 52 0 10 81 4 54 2916 210 11,66667 81 56 3136 81 52 2704 81 48 2304 11 82 1 53 2809 53 0 12 83 4 56 3136 214 5,666667

(86)

83 52 2704 83 55 3025 83 51 2601 13 84 1 60 3600 60 0 14 85 3 55 3025 166 2,333333 85 54 2916 85 57 3249 15 86 2 50 2500 108 32 86 58 3364 16 88 1 56 3136 56 0 17 89 1 62 3844 62 0 18 90 2 49 2401 101 4,5 90 52 2704 19 91 3 46 2116 161 46,33333 91 56 3136 91 59 3481 20 92 2 57 3249 118 8 92 61 3721 21 93 4 52 2704 223 20,25 93 58 3364 93 52 2704 93 61 3721 22 97 1 62 3844 62 0 23 99 2 62 3844 119 12,5 99 57 3249 24 102 1 62 3844 62 0 Σ 4026 48 2571 138975 2571 232,45

Tabel Perhitungan χ2 Pasangan Y – X Kelompok Responden N dk 1/dk si 2_log_s i2 dk log si2 dk si2 1 1 0 0 0 0 0 2 2 1 1 24,5 1,389166 1,389166 24,5 3 1 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0 0 0 5 2 1 1 8 0,90309 0,90309 8 6 5 4 0,25 24,7 1,392697 5,570788 98,8 7 2 1 1 32 1,50515 1,50515 32

(87)

8 1 0 0 0 0 0 9 1 0 0 0 0 0 10 4 3 0,333333 11,66667 1,066947 3,200841 35,00001 11 1 0 0 0 0 0 12 4 3 0,333333 5,666667 0,753328 2,259983 17 13 1 0 0 0 0 0 14 3 2 0,5 2,333333 0,367977 0,735953 4,666666 15 2 1 1 32 1,50515 1,50515 32 16 1 0 0 0 0 0 17 1 0 0 0 0 0 18 2 1 1 4,5 0,653213 0,653213 4,5 19 3 2 0,5 46,3333 1,665893 3,331786 92,6666 20 2 1 1 8 0,90309 0,90309 8 21 4 3 0,333333 20,25 1,306425 3,919275 60,75 22 1 0 0 0 0 0 23 2 1 1 12,5 1,09691 1,09691 12,5 24 1 0 0 0 0 0 Σ 48 24 9,25 232,45 14,5090 26,9744 430,3833

Perhitungan Pengujian Homogenitas Varians Uji Bartlett Pengelompokan Y atas X

Data :

Σ (ni – 1) = Σ dk = 24

Σ (ni – 1 ) log si2 = Σ dk log si2 = 26,9744

Σ (ni – 1 ) si2 = Σ dk si2 = 430,3833 Perhitungan :

Varians gabungan dari semua sampel : s2 = Σ (ni – 1) si2 Σ (ni – 1) = Σ dk si2 Σ dk = 430,3833 24 = 17,9326

(88)

Harga satuan B : B = (log s2) Σ(ni – 1) = (log s2) Σdk = (log 17,9326 (24) = (1,253643) (24) = 30,08743

Statistik Chi-kuadrat untuk Uji Bartlett :

χ2 = (ln 10) {B – Σ(ni – 1) log si2} = (ln 10) {B – Σdk log si2 } = (2,303) (30,0874 – 26,9744) = (2,3026) (3,113) = 7,1679 χ2-tabel (0,05) / dk = 24 = 35,415 Kesimpulan :

χ2_{-hitung = 7,1679 <}_χ2_{-tabel = 35,415, maka H0 diterima yang artinya varians} pengelompokan nilai Y atas X adalah Homogen.

Rangkuman Hasil Pengujian Homogenitas :

Pengujian Homogenitas Pasangan Variabel Penelitian χ2 -hitung χ2-tabel Kesimpulan X – Y 7,1679 < 35,415 Terima H0 : Varians Y – X Homogen

(89)

LAMPIRAN 11 :

PERHITUNGAN KOEFISIEN KORELASI DAN

DTERMINASI

(90)

LAMPIRAN PERHITUNGAN KOEFISIEN KORELASI DAN REGRESI ANALISA REGRESI DAN KORELASI ANTARA X DENGAN Y

A. Penyusunan Model Persamaan Regresi

Data penelitian berdasarkan tabel pada halaman L64. n = 48 ΣXiYi = 217011 ΣXi = 4026 ΣXi2 = 341108 ΣYi = 2571 ΣYi2 = 138975 1. Perhitungan Konstansta a (ΣYi) (ΣXi2_{) =} _{2571 X} ₃₄₁₁₀₈ _{= 876988668} (ΣXi) (ΣXiYi) = 4026 X 217011 = 873686286 n ΣXi2 = 48 X 341108 = 16373184 (ΣXi)2 = 4026 X 4026 = 16208676

(ΣYi) (ΣXi2) – (ΣXi) (ΣXiYi) = 876988668 – 873686286 = 3302382 n ΣXi2 – (ΣXi)2 16373184 – 16208676 164508 Konstanta a = 3302382 164508 = 20,074 2. Perhitungan Konstanta b (ΣYi) (ΣXi2) – (ΣXi) (ΣXiYi) n ΣXi2 – (ΣXi)2 n ΣXiYi – (ΣXi) (ΣYi) n ΣXi2 – (ΣXi)2 a = b =

(91)

n ΣXiYi = 48 X 217011 = 10416528 (ΣXi) (ΣYi) = 4026 X 2571 = 10350846 n ΣXi2 = 48 X 341108 = 16373184 (ΣXi)2 = 4026 X 4026 =1620867 n ΣXiYi – (ΣXi) (ΣYi) = 10416528 – 10350846 = 65682 n ΣXi2 – (ΣXi)2 16373184 – 16208676 164508

Konstanta b = 65682

164508

= 0,399

3. Persamaan Regresi

Tabel Data Perhitungan Nilai JK (G)

Kel. Resp X Ni Y ΣYi (ΣYi)2_{/ni Yi}2 _Σ_Yi2 _Σ_Yi2 _{– (}_Σ_Yi)2_/ni

1 66 1 45 45 2025 2025 2025 0 2 67 2 42 91 4140,5 1764 4165 24,5 67 49 2401 0 3 70 1 47 47 2209 2209 2209 0 4 74 1 46 46 2116 2116 2116 0 5 75 2 52 108 5832 2704 5840 8 75 56 3136 0 6 77 5 50 259 13416,2 2500 13515 98,8 77 51 2601 0 77 58 3364 0 77 55 3025 0 77 45 2025 0 7 78 2 55 102 5202 3025 5234 32 78 47 2209 0 8 79 1 46 46 2116 2116 2116 0 9 80 1 52 52 2704 2704 2704 0 10 81 4 54 210 11025 2916 11060 35 81 56 3136 0 81 52 2704 0 81 48 2304 0

Ŷ

=

20,074 + 0, 399 X

(92)

11 82 1 53 53 2809 2809 2809 0 12 83 4 56 214 11449 3136 11466 17 83 52 2704 0 83 55 3025 0 83 51 2601 0 13 84 1 60 60 3600 3600 3600 0 14 85 3 55 166 9185,333 3025 9190 4,666667 85 54 2916 0 85 57 3249 0 15 86 2 50 108 5832 2500 5864 32 86 58 3364 0 16 88 1 56 56 3136 3136 3136 0 17 89 1 62 62 3844 3844 3844 0 18 90 2 49 101 5100,5 2401 5105 4,5 90 52 2704 0 19 91 3 46 161 8640,333 2116 8733 92,66667 91 56 3136 0 91 59 3481 0 20 92 2 57 118 6962 3249 6970 8 92 61 3721 0 21 93 4 52 223 12432,25 2704 12493 60,75 93 58 3364 0 93 52 2704 0 93 61 3721 0 22 97 1 62 62 3844 3844 3844 0 23 99 2 62 119 7080,5 3844 7093 12,5 99 57 3249 0 24 102 1 62 62 3844 3844 3844 0 4026 48 2571 2571 JK (G) 430,38 Keterangan :

X = Variabel Electronic Service Information Sysem

(93)

B. Pengujian Signifikansi dan Linearitas 1. Perhitungan Jumlah Kuadrat (JK)

JK (T) = ΣY2 JK (a) = (ΣY)2 n JK (b׀a) = b Σ XY – (ΣX) (ΣY) n JK (S) = JK (T) – JK (a) – JK (b׀a) JK (G) = Σ ΣY2 – (ΣY)2 xi ni JK (TC) = JK (S) – JK (G) JK (T) = 138975 JK (a) = 2571 X 2571 = 6610041 = 137709,1875 48 48 JK (b|a) = 0,399 217011 – (4026X 2571) 48 = 546,342 JK (S) = 138975 – 137709,1875 – 546,342 = 719,4705 JK ( G ) = 430,383 k = Jumlah Skor X = 24

(Rumus dan tabel dapat dilihat pada lampiran halaman L62). JK (TC) = 719,471 – 430,383

(94)

= 289,087

2. Perhitungan Rata-rata Jumlah Kuadrat ( RJK ) RJK (a) = JK (a) = 137709,19 RJK (b|a) = JK (b|a) = 546,342 RJK (T ) = JK (T) = 138975 = 2895,313 n 48 RJK (S) = JK (S) = 719,471 = 15,641 n – 2 46 RJK (TC) = JK (TC) = 289,087 = 13,140 k – 2 24 RJK (G) = JK (G) = 430,383 = 17,933 n – k 22 3. Pengujian Signifikansi F-hitung = RJK (b|a) = 546,342 = 34,931 RJK (S) 15,641 F-tabel = 4,05 ( α = 0,05; dk = 1/46 ) F-tabel = 7,21 ( α = 0,01; dk = 1/46 )

(lihat tabel pada lampiran halaman L117)

F-hitung > Ftabel ( Regresi Signifikan )

1. Pengujian Linearitas

F-hitung = RJK (TC) = 13,140 = 0,733 RJK (G) 17,933

F-tabel = 2,05 ( α = 0,05; dk = 23/21 ) F-tabel = 2,8 ( α = 0,01; dk = 23/21 )