BAB II LANDASAN TEORI
2.3 Model Penelitian
Model dalam penelitian ini merupakan modifikasi dari penelitian Sukmawati (2008), yang mana nantinya akan memperlihatkan bagaimana gaya kepemimpinan, lingkungan kerja, serta kompensasi finansial yang mempengaruhi kinerja karyawan tetap pada level staff bagian Business Support dan Customer Banking di Bank X Area Jakarta Selatan.
H1+
H2+
H3+
Gambar 2.1 Model Penelitian Sumber: Sukmawati (2008) KEPEMIMPINAN
LINGKUNGAN KERJA
KOMPENSASI FINANSIAL
KINERJA KARYAWAN
Hipotesis pada penelitian ini adalah:
Ho1 : Variabel gaya kepemimpinan tidak memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan
Ha1 : Variabel gaya kepemimpinan memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan
Ho2 : Variabel lingkungan kerja tidak memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan
Ha2 : Variabel lingkungan kerja memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan
Ho3 : Variabel kompensasi finansial tidak memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan
Ha3 : Variabel kompensasi finansial memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan.
25 Indonesia Banking School
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Objek yang diteliti dalam penelitian ini adalah karyawan tetap dengan level staff yang sudah bekerja minimal 6 bulan dan telah melewati masa percobaan pada bagian Business Support dan Customer Banking di Bank X Area Jakarta Selatan.
Bank X merupakan perbankan BUMN (Badan Usaha Milik Negara), yang kegiatan utamanya menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak (www.bi.go.id).
Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan, lingkungan kerja, serta kompensasi finansial terhadap kinerja karyawan. Waktu pelaksanaan penelitian dan waktu pengumpulan data berlangsung selama kurang lebih dua bulan.
3.2 Desain Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif. Metode deskriptif merupakan metode penelitian yang digunakan untuk menggambarkan masalah yang terjadi pada masa sekarang atau yang sedang berlangsung, bertujuan untuk mendeskripsikan segala sesuatu yang terjadi sebagaimana mestinya pada saat penelitian dilakukan (Margareta, 2013). Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan keterkaitan dari variabel gaya kepemimpinan,
lingkungan kerja, serta kompensasi finansial terhadap kinerja karyawan di Bank X Area Jakarta Selatan.
Desain penelitian ini menggunakan metode cross sectional yaitu penelitian yang dilakukan pada satu waktu dan satu kali, tidak ada follow up, untuk mencari hubungan antara variabel independen (faktor risiko) dengan variabel dependen (efek).
3.3 Metode Pengambilan Sampel
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder sebagai berikut:
a. Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari para responden untuk keperluan penelitian melalui observasi, survei, dan wawancara. Data primer dalam penelitian ini merupakan data yang diperoleh langsung dari responden dengan metode survei dan wawancara oleh peneliti pada Bank X Area Jakarta Selatan untuk tujuan tertentu dalam menjawab permasalahan penelitian.
b. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang dikumpulkan oleh pihak lain dari berbagai sumber, seperti buku-buku, media internet, serta jurna-jurnal penelitian sebelumnya yang signifikan dengan topik penelitian (Malhotra, 2010). Data sekunder dalam penelitian ini diambil dari beberapa jurnal-jurnal yang berhubungan dengan gaya
27
Indonesia Banking School
Beberapa teori yang dipakai diperoleh dari buku-buku sumber daya manusia, kepemimpinan, dan perilaku organisasi.
Teknik pengambian sampel dalam penelitian ini adalah purposive sampling dimana peneliti menentukan pengambilan sampel dengan cara menetapkan ciri-ciri khusus yang sesuai dengan tujuan penelitian sehingga diharapkan dapat menjawab permasalahan penelitian. Namun untuk mendapatkan hasil perhitungan yang valid terhadap sampel, pedoman ukuran sampel tergantung pada jumlah indikator dikali 5 sampai 10 (Hair et al, 2010). Berdasarkan perhitungan tersebut, maka dalam penelitian ini dapat diketahui jumlah sampel sebagai berikut:
n = i x (skala 5 sampai 10) n = 20 x 5 = 100 (responden)
Penelitian ini mengambil jumlah responden sebanyak 100 orang.
3.4 Variabel dan Operasional Variabel
Penelitian ini terdiri dari empat variabel yaitu gaya kepemimpinan, lingkungan kerja, kompensasi finansial, dan kinerja karyawan. Dimana masing- masing variabel memiliki indikator yang digunakan sebagai alat ukur (measurement) dalam pembuatan kuesioner. Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan jenis skala likert enam poin dengan tujuan menghindari adanya nilai tengah (zero point) dalam pengisian kuesioner.
Tabel 3.1 Operasioanal Variabel
Variabel Definisi Alat Ukur Skala
Interval Gaya
Kepemimpinan (GK)
Kepemimpinan adalah hubungan yang
mempengaruhi antara pemimpin dan pengikut yang menginginkan perubahan dan hasil nyata yang mencerminkan tujuan Bersama.
(Daft, 2011)
GK1 Saya bekerja dengan baik karena terinspirasi dari pimpinan
GK2 Pimpinan ditempat saya bekerja mampu berkomunikasi dengan baik
GK3 Pimpinan saya mampu memberi solusi atas masalah dalam bekerja
GK4 Pemimpin saya memberikan motivasi untuk meningkatkan kinerja
(Handoyo & Setiawan, 2017)
Likert Skala 1-6
29
Indonesia Banking School
Tabel 3.1 Operasioanal Variabel (Lanjutan)
Variabel Definisi Alat Ukur Skala
Interval Lingkungan
Kerja (LK)
Lingkungan kerja merupakan
lingkungan tempat karyawan bekerja yang mempengaruhi kinerja, keamanan dan mutu kehidupan kerja mereka, lingkungan kerja yang kondusif memberikan rasa aman dan
memungkinkan para pegawai untuk dapat bekerja optimal.
(Render & Haizer, 2001)
LK1 Cukupnya penerangan lampu pada ruangan kerja saya
LK2 Suhu udara diruangan kerja saya sejuk dan nyaman LK3 Ruangan kerja saya terhindar dari suara bising yang menggangu pekerjaan LK4 Ukuran kantor saya memberikan tempat yang cukup untuk bekerja dengan nyaman
LK5 Perusahaan saya menjamin keamanan dalam bekerja
(Handaru et al, 2013) LK6 Perusahaan saya mendukung semangat dalam bekerja
LK7 Fasilitas perusahaan memuaskan sehingga saya dapat bekerja dengan baik LK8 Saya fokus dalam bekerja karena lingkungan kerja yang mendukung (Handoyo & Setiawan, 2017)
Likert Skala 1-6
Tabel 3.1 Operasioanal Variabel (Lanjutan)
Variabel Definisi Alat Ukur Skala
Interval Kompensasi
Finansial (KF)
Kompensasi finansial adalah setiap bentuk pembayaran atau imbalan yang diberikan kepada karyawan dan timbul dari diperkerjakan karyawan tersebut, program kompensasi mencerminkan upaya organisasi untuk mempertahankan sumber daya manusia yang dimiliki.
(Dessler, 2017)
KF1 Saya merasa puas terhadap gaji yang diberikan perusahaan KF2 Saya merasa puas dengan tunjangan-
tunjangan yang diberikan perusahaan
KF3 Insentif atau bonus yang diberikan
perusahaan sesuai dengan kinerja saya
(Leonardo, E. &
Andreani, F. 2015)
Likert Skala 1-6
31
Indonesia Banking School
Tabel 3.1 Operasioanal Variabel (Lanjutan)
Variabel Definisi Alat Ukur Skala
Interval Kinerja
Karyawan (KK)
Kinerja adalah proses terus menerus untuk mengidentifikasi, mengukur, dan mengembangkan kinerja individu atau tim dan menyelaraskan kinerja mereka dengan tujuan organisasi.
(Dessler, 2017)
KK1 Kuantitas kerja saya melebihi rata-rata karyawan lain
KK2 Kemampuan saya dalam beradaptasi dan bergaul dengan rekan kerja selalu baik
KK3 Kemampuan saya dalam menyelesaikan tugas secara tepat waktu selalu lebih baik dari karyawan lain KK4 Kualitas kerja saya jauh lebih baik dari karyawan lain KK5 Kemampuan saya dalam mencapai tujuan kerja selalu lebih baik dari
karyawan lain
(Kalkavan & Katrinli, 2014)
Likert Skala 1-6
3.5 Teknik Pengolahan dan Analisis Data
Metode pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SEM. Metode SEM atau Structural Equation Modeling dalam mengolah data menggunakan analisis dari struktur kovarians untuk menjelaskan kasualitas diantara konstruk. Metode SEM mempunyai batasan yaitu hanya mempresentasikan satu hubungan variabel dependen dengan variabel-variabel independen. Kelebihan utama dari SEM adalah bahwa beberapa hubungan dependen yang saling terkait sehingga dapat diestimasi secara bersamaan dan hal tersebut dapat mempresentasikan konsep yang tidak teramati atau variabel latent (Cooper & Schindler, 2011).
Peneliti memilih SEM karena penelitian ini adalah model hubungan atau pengaruh untuk menguji hipotesis yang ajukan. Aplikasi yang akan digunakan untuk mengolah data dan analisis statistik adalah aplikasi IBM SPSS AMOS 22.
Tahapan pokok dalam menggunakan SEM didalam suatu penelitian yaitu:
1. Spesifikasi Model (Spesification Model) 2. Identifikasi (Identification)
3. Estimasi (Estimation) 4. Uji Kecocokan (Testing Fit)
33
Indonesia Banking School
3.5.1 Spesifikasi Model
Metode SEM dimulai dengan menspesifikasi model yang akan diestimasi.
Pada tahap ini dibuat berdasarkan teori tertentu yang akan memasukan measurement model dan structural model melalui path diagram. Pada penelitian ini terdapat variabel laten endogen dan eksogen yaitu kinerja karyawan sebagai variabel endogen, sedangkan gaya kepemimpinan, lingkungan kerja, dan kompensasi finansial sebagai variabel eksogen. Setiap variabel laten baik endogen maupun eksogen memiliki variabel teramati yang merupakan alat ukur berupa indikator-indikator. Didalam penelitian ini terdapat 20 variabel yang teramati yang merupakan indikator. Berdasarkan penjelasan diatas maka dapat digambarkan melalui path diagram sebagai berikut:
Gambar 3.1 Path Diagram Sumber: AMOS22
3.5.2 Identifikasi
Secara garis besar terdapat 3 kategori identifikasi dalam persamaan stimulant, yaitu:
1. Under-Identified Model, adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi lebih besar dari jumlah data yang diketahui (data tersebut merupakan variance dan covariance dari variabel-variabel). Pada SEM, model dikatakan under-identified jika degree of freedom adalah negative.
Jika terjadi under-identified maka estimasi dan penilaian model tidak perlu dilakukan.
2. Just-Identified Model, adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi sama dengan data yang diketahui. Pada SEM, model yang just- identified mempunyai degree of freedom 0 (nol) dan dalam terminology SEM dinamakan saturated. Pada model yang just-identified, penilaian model tidak perlu dilakukan
3. Over-Identified Model, adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi lebih kecil dari jumlah data yang diketahui. Dalam SEM model dikatakan over-identified jika degree of freedom adalah positif. Jadi jika terjadi over-identified maka estimasi penilaian bisa dilakukan (Wijanto, 2008).
3.5.3 Estimasi
Setelah mengetahui bahwa identifikasi dari model adalah just atau over
35
Indonesia Banking School
dari parameter-parameter yang ada didalam model. Pemilihan metode estimasi yang sering digunakan ditentukan berdasarkan karakteristik variabel-variabel yang dianalisis (Wijanto, 2008).
3.5.4 Uji Kecocokan
Pada tahap ini, akan diperiksa tingkat kecocokan antara data dengan model, validitas dan reabilitas model pengukuran, dan signifikansi koefisien dari model structural. Evaluasi terhadap tingkat kecocokan data dengan model dilakukan dengan beberapa tahap, yaitu (Wijanto, 2008):
3.5.4.1 Kecocokan Model Pengukuran (Measurement Model Fit)
Uji kecocokan model pengukuran akan dilakukan terhadap setiap konstruk atau model pengukuran (hubungan antara sebuah variabel laten dengan beberapa variabel teramati atau indikator) secara terpisah melalui (Wijanto, 2008):
1. Evaluasi terhadap validitas (validity) dari model pengukuran 2. Evaluasi terhadap reabilitas (reability) dari model pengukuran 3.5.4.2 Kecocokan Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Tahap pertama dari uji kecocokan ini ditunjukan untuk mengevaluasi secara umum derajat kecocokan atau Goodness Of Fit (GOF) antara data dengan model.
Menilai GOF suatu SEM secara menyeluruh (Overall) tidak dapat dilakukan secara langsung seperti ada teknik multivariat yang lain (Wijanto, 2008).
1. Ukuran Kecocokan Absolut
Ukuran kecocokan absolut menentukan derajat prediksi model keseluruhan terhadap matriks kolerasi dan kovarian. Dari berbagai ukuran kecocoakan absolut, ukuran-ukuran biasanya digunakan untuk mengevaluasi SEM adalah sebagai berikut (Wijanto, 2008):
a. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)
Rumus perhitungan RMSEA adalah sebagai berikut. RMSEA < 0,08 (good fit), 0,08 < RMSEA < 0,10 (marginal fit), serta RMSEA >
0,10 (poor fit).
b. CMIN/DF
CMIN/DF adalah nilai CMIN dibagi DF.
2. Ukuran Kecocokan Inkremental
Ukuran kecocokan Inkremental membandingkan model yang diusulkan dengan modal dasar (baselme model) yang sering disebut sebagai null model atau independence model (Wijanto, 2008).
a. Comporative Fit Index (CFI)
CFI =1 – Nilai CFI akan berkisar dari 0 sampai 1. Nilai CFI 0,90 menunjukan good fit, sedangkan0,80 <CFI < 0,90 sering disebut sebagai marginal fit.
3. Ukuran Kecocokan Parsimoni
Ukuran kecocokan parsimoni mengaitkan GOF model dengan jumlah parameter yang diestimasi, yakni yang diperlukan untuk mencapai
37
Indonesia Banking School
didefinisikan sebagai memperoleh degree of fit (derajat kecocokan) setinggi-tingginya untuk setiap degree of freedom.cdengan demikian, parsimoni yang tinggi yang lebih baik (Wijanto, 2008).
Pembahasan tentang uji kecocokan serta batas-batas nilai yang menunjukan tingkat kecocokan yang baik (good fit) untuk setiap (Goodness of Fit) GOF dapat diringkas kedalam tabel sebagai berikut:
Tabel 3.1 Perbandingan ukuran GOF
Ukuran GOF Tingkat kecocokan yang bisa diterima
Root Mean Square Error of Approximation
(RMSEA)
Rata-rata perbedaan per degree of freedom yang diharapkan terjadi dalam populasi dan
bukan sampel.
RMSEA < 0,08 (good fit)
0,08 < RMSEA < 0,10 (marginal fit) RMSEA
> 0,10 (poor fit) Comparative Fit Index
(CFI)
CFI > 0,90 (good fit) 0,80 < CFI 0,90 (marginal fit)
CFI < 0,80 (poor fit) Nomed Chi-Square
(CMIN/DF)
Rasio antara Chi-Square dibagi degree of freedom. Nilai CMIN/DF < 3.0 menunjukan good fit. Nilai yang disarankan adalah diantara batas bawah 1.0 dan batas atas 2.0 atau 3.0 dan
yang lebih longgar 5.0 Sumber: (Wijanto, 2008)
3.6 Teknik Pengujian Hipotesis
Dalam melihat hasil dari pengujian hipotesis, yaitu cara mengetahui signifikansi dengan melihat nilai p dari hubungan sebab akibat yang ada didalam model keseluruhan. Jika nilai estimasi dalam hasil analisis menunjukan positif dan nilai p < 0,05 dalam hasil analisis maka hipotesis terbukti signifikan dan didukung oleh data (Ho ditolak). Apabila nilai estimasi menunjukan hasil negatif dan nilai p
> 0,05 maka hipotesis tidak terbukti signifikan dan tidak didukung oleh data (Ho diterima).
39 Indonesia Banking School
BAB IV PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Bank X merupakan bank konvensional BUMN (Badan Usaha Milik Negara) yang berkantor pusat di Jakarta, dan merupakan salah satu bank terbesar di Indonesia dalam hal aset, pinjaman, dan deposit. Perbankan memiliki kegiatan utama yaitu menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak (www.bi.go.id).
Bank X didirikan pada 2 Oktober 1998, sebagai bagian dari program restrukturasi perbankan yang dilaksankan oleh pemerintah Indonesia. Pada bulan Juli 1999, empat bank pemerintah yaitu Bank Bumi Daya, Bank Dagang Negara, Bank Ekspor Impor Indonesia dan Bank Pembangunan Indonesia dilebur menjadi Bank X, dimana masing-masing bank tersebut memiliki peran yang tak terpisahkan dalam pembangunan perekonomian Indonesia. Sampai dengan hari ini, Bank X meneruskan tradisi selama lebih dari 140 tahun memberikan konstribusi dalam dunia perbankan dan perekonomian Indonesia.
4.2 Uji Validitas dan Reliabilitas (Pre-Test) 4.2.1 Uji Validitas (Pre-Test)
Pengukuran validitas dilakukan dengan menggunakan analisis faktor pada hasil pre-test sejumlah 30 responden. Menurut Hair er al. (2010), uji validitas dilakukan untuk mengukur seberapa baik konsep yang ditentukan oleh setiap indikator. Hasil uji validitas dapat dilihat dari nilai Kaiser meyer-olkin mesasure of sampling adequacy, barllet’s test of sphericity, anti-image matrices, total variance explained, dan factor loading of component matrix. Software yang digunakan adalah SPSS 23.
Tabel 4.1 Uji Validitas (Pre-Test)
Variabel Laten Indikator KMO SIG MSA Factor Loading
Kriteria Nilai yang Diisyaratkan > 0.5 < 0.05 > 0.05 > 0.5 –
> 0.7 Gaya
Kepemimpinan
GK1
0.797 0.000
0.829 0.767 Valid
GK2 0.781 0.892 Valid
GK3 0.785 0.926 Valid
GK4 0.803 0.931 Valid
Lingkungan Kerja
LK1
0.729 0.000
0.840 0.662 Valid
LK2 0.675 0.615 Valid
LK3 0.793 0.662 Valid
LK4 0.709 0.779 Valid
LK5 0.540 0.534 Valid
LK6 0.763 0.852 Valid
LK7 0.728 0.724 Valid
LK8 0.792 0.682 Valid
Kompensiasi Finansial
KF1
0.708 0.000
0.679 0.917 Valid
KF2 0.653 0.934 Valid
KF3 0.846 0.853 Valid
Kinerja
KK1 0.552 0.814 Valid
KK2 0.531 0.624 Valid
41
Indonesia Banking School
Sumber: SPSS 23, Ms. Excel 2016
Berdasarkan tabel 4.1 Uji Validitas (Pre-Test) diatas, menunjukan bahwa keseluruhan indikator yaitu sebanyak 20 pertanyaan valid/mencapai hasil dari nilai yang diisyaratkan. Berdasarkan hasil data, dapat disimpulkan bahwa konsep yang ditentukan oleh setiap indikator sudah baik sehingga penulis melanjutkan penyebaran kuesioner dengan indikator tersebut.
4.2.2 Uji Reabilitas (Pre-Test)
Penulis melakukan uji reabilitas pada pre-test yaitu untuk mengukur sejauh mana setiap variabel konsisten atau reliabel terhadap indikator pertanyaan- pertanyaan yang terdapat dalam kuesioner. Menurut Hair et al. (2010), jika Cronbach’ Alpha memiliki nilai 0.6 samapi 0.7 atau diatas nilai tersebut, maka variabel tersebut dapat dikatakan reliabel. Berikut ini adalah tabel hasil uji reablilitas terhadap variabel yang dipilih penulis.
Tabel 4.2 Uji Reabilitas (Pre-Test)
Variabel Laten Cronbach's
Alpha Kriteria
Gaya Kepemimpinan 0.836 Reliabel
Lingkungan Kerja 0.889 Reliabel Kompensasi Finansial 0.880 Reliabel Kinerja Karyawan 0.816 Reliabel
Sumber: SPSS 23, Ms. Excel 2016
Berdasarkan hasil tabel 4.2 Uji Reabilitas (Pre-Test) diatas, menunjukan bahwa semua variabel penelitian, yaitu Gaya Kepemimpinan, Lingkungan Kerja,
Kompensasi Finansial dan Kinerja Karyawan memiliki Cronbach’s Alpha > 0.6.
Hasil ini menyatakan bahwa setiap variabel konsisten terhadap indikator pertanyaan-pertanyaan yang terdapat dalam kuesioner.
4.3 Profil Responden
Profil responden yaitu berupa gambaran demografis responden dalam penelitian ini. Gambaran demografis pada penelitian ini termasuk jenis kelamin, usia, Pendidikan terakhir, dan lama bekerja.
4.3.1 Jenis Kelamin
Gambar 4.1 Grafik Jenis Kelamin Responden Sumber: Hasil pengolahan data oleh penulis (Ms. Excel 2016)
Gambar 4.1 menunjukan bahwa responden berdasarkan jenis kelamin berjumlah 100 responden, diantaranya jumlah laki-laki 57% (57 orang) dan wanita 43% (43 orang). Hal tersebut menunjukan responden didominasi oleh laki-laki.
43% 57%
Jenis Kelamin
Laki-laki Perempuan
43
Indonesia Banking School
4.3.2 Usia Responden
Gambar 4.2 Usia Responden
Sumber: Hasil pengolahan data oleh penulis (Ms. Excel 2016)
Gambar 4.2 menunjukan bahwa dari 100 orang responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini, 0% atau tidak ada yang berusia <20 tahun, 52%
responden berusia 21-29 tahun (52 orang), 40% responden berusia 30-39 tahun (40 orang), 6% berusia 40-49 tahun (6 orang), dan 2% berusia >50 tahun (2 orang). Hal tersebut menunjukan responden mayoritas berusia 21-39 tahun.
0%
52%
40%
6% 2%
0 10 20 30 40 50 60
<20 Tahun 21-29 Tahun 30-39 Tahun 40-49 Tahun >50 Tahun
Usia Responden
4.3.3 Pengeluaran Perbulan
Gambar 4.3 Pengeluaran Perbulan
Sumber: Hasil pengolahan data oleh penulis (Ms. Excel 2016)
Gambar 4.3 menunjukan bahwa dari 100 orang responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini, 0% responden atau tidak ada yang memiliki pengeluaran perbulan <Rp 1.000.000, 8% responden (8 orang) memiliki pengeluaran perbulan sebesar Rp 1.000.001 – Rp 2.000.000, 40% responden (40 orang) memiliki pengeluaran perbulan sebesar Rp 2.000.001 – Rp 3.000.000, dan 52% responden (52 orang) memiliki pengeluaran perbulan sebesar >Rp 3.000.001.
Hal tersebut menunjukan responden mayoritas memiliki pengeluaran perbulan sebanyak >Rp 3.000.001.
0% 8%
40%
52%
0 10 20 30 40 50 60
<Rp 1.000.000 Rp 1.000.001 - Rp 2.000.000
Rp 2.000.001 - Rp 3.000.000
>Rp 3.000.001
Pengeluaran Perbulan
45
Indonesia Banking School
4.3.4 Tingkat Pendidikan
Gambar 4.4 Tingkat Pendidikan
Sumber: Pengolahan data oleh penulis (Ms. Excel 2016)
Gambar 4.4 menunjukan bahwa dari 100 orang responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini, 3% responden (3 orang) memiliki tingkat pendidikan SMA/SMK, 8% responden (8 orang) memiliki tingkat pendidikan Diploma, 76% responden (76 orang) memiliki tingkat pendidikan S1, 13%
responden (13 orang) memiliki tingkat pendidikan S2, dan 0% responden atau tidak ada yang memiliki tingkat pendidikan >S2. Hal tersebut menunjukan bahwa mayoritas responden memiliki tingkat pendidikan S1.
3% 8%
76%
13%
0 0%
10 20 30 40 50 60 70 80
SMA/SMK Diploma S1 S2 >S2
Tingkat Pendidikan
4.3.5 Lama Bekerja
Gambar 4.5 Lama Bekerja
Sumber: Pengolahan data oleh penulis (Ms. Excel 2016)
Gambar 4.2 menunjukan bahwa dari 100 orang responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini, 6% responden (6 orang) sudah bekerja selama 6 bulan – 1 tahun, 21% responden (21 orang) sudah bekerja selama 1 tahun -2 tahun, 14% responden (14 orang) sudah bekerja selama 2 tahun – 3 tahun, 12% responden (12 orang) sudah bekerja selama 3 tahun – 4 tahun, dan 47% responden (47 orang) sudah bekerja lebih dari 4 tahun. Hal tersebut menunjukan bahwa responden dalam penelitian ini didominasi oleh karyawan lama.
4.4 Hasil Analisis Data
Berdasarkan metode penelitian yang telah dijelaskan pada Bab III, metode analisa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Stuctural Equation Model
6%
21% 14% 12%
47%
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
6 bulan - 1 tahun
1 tahun - 2 tahun
2 tahun - 3 tahun
3 tahun - 4 tahun
>4 tahun
LAMA BEKERJA
47
Indonesia Banking School
dipilih karena penggunaannya yang cukup mudah dan cukup sering digunakan untuk Analisa data SEM. Hasil analisis data SEM dapat dilihat melalui model struktural dan model pengukuran untuk menguji kecocokan model dengan data.
Setelah mengetahui hasil analisis data, selanjutnya akan diinterprestasikan dan diambil kesimpulan. Alat bantu atau software tambahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Microsoft Office Excel 2016.
4.4.1 Spesifikasi Model
Sebagaimana yang telah diuraikan sebelumnya bahwa penelitian ini melakukan analisis dengan SEM sebagai upaya pengujian hipotesis. Spesifikasi model dan path diagram dalam penelitian ini telah dijelaskan pada sub Bab III di gambar 3.1, dimana model penelitian terdiri dari 4 variabel, 3 hipotesis, dan 20 indikator untuk menguji adanya hubungan kausalitas antara variabel-variabel yang dihipotesiskan.
4.4.2 Identifikasi
Analisis SEM dapat dilanjutkan apabila hasil identifikasi model menunjukan bahwa model termasuk dalam kategori Over Idenfied atau nilai degree of freedom dari model penelitian. Tabel 4.3 dibawah ini merupakan hasil output AMOS yang menunjukan nilai degree of freedom sebesar 150. Hal tersebut mengindikasikan bahwa model termasuk kategori Over Idenfied karena memiliki nilai degree of freedom positif dan data dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Tabel 4.3 Computation of Degrees of Freedom Number of distinct sample moments 209 Number of distinct parameters to be estimated 59
Degrees of Freedom (209 - 59) 150
Sumber: AMOS 22 4.4.3 Uji Model Pengukuran (Measurement Model)
Validitas konstruk adalah validitas yang berkaitan dengan kemampuan suatu alat ukur atau indikator dalam mengukur variabel laten yang diukurnya.
Menurut Hair et al (2010), suatu variabel dapat dikatakan mempunyai validitas yang baik jika muatan faktor standarnya (Standardizied loading factors) > 0.50 dan idealnya > 0.70.
Reliabilitas adalah konsistensi suatu pengukuran. Reliabilitas tinggi menunjukan bahwa indikator-indikator mempunyai konsistensi tinggi dalam mengukur konstruk latennya (Hair et al, 2010). Mengukur reabilitas dalam SEM akan digunakan construct reliability measure dan variance extracted measure, sebuah konstruk mempunyai reabilitas yang baik jika nilai construct reliability (CR) > 0.07 dan variance extracted (AVE) > 0.05.