3.2 Metode Penelitian
3.2.5 Teknis Analisis Data
Teknik analisis data untuk mengukur variabel-variabel dalam penelitian ini, menggunakan software SPSS, dengan cara memasukkan hasil dari operasionalisasi variabel yang akan diuji. Adapun analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
a. Uji Validitas dan Reliabilitas 1) Uji Validitas
Uji Validitas menunjukkan sejauh mana ketepatan, kesesuaian, atau kecocokan suatu alat untuk mengukur apa yang akan diukur. Instrumen yang valid berarti alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data itu valid. Uji validitas menunjukan sejauh mana alat ukur benar-benar cocok atau sesuai sebagai alat ukur yang diinginkan. Pengujian validitas dilakukan untuk menguji apakah hasil jawaban dari kusioner oleh responden benar- benar cocok digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian yang valid Teknologi Kognitif (X1)
Skill Development (X2)
Job Performance (Y)
apabila terdapat kesamaan antara data yang dikumpulkan dengan yang sesungguhnya terjadi dari objek yang diteliti.
Uji validitas dalam penelitian ini menggunakan software SPSS version 23 dan menggunakan metode pearson correlation dengan taraf signifikan 1% dengan uji 1 sisi. Jika r hitung > r tabel, maka item dapat dinyatakan valid, jika r hitung < r tabel maka item dinyatakan tidak valid.
2) Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan instrumen pengumpul data yang digunakan. Uji ini menggunakan rumus alpha. Uji realibilitas merupakan kelanjutan dari uji validitas, dimana item yang masuk pengujian adalah item yang valid saja. Untuk menentukan apakah instrumen realibel atau tidak menggunakan 0,6. Menurut Sekaran, realibilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 diterima dan diatas 0,8 adalah baik.
Uji Realibilitas adalah tingkat kestabilan suatu alat pengukur dalam mengukur suatu gejala atau kejadian. Pengujian Realibilitas dilakukan untuk mengetahui apakah hasil jawaban dari kusioner oleh responden benar- benar stabil dalam mengukur suatu gejala atau kejadian. Instrument yang reabilitas adalah instrument yang digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama akan menghasilkan data yang sama ( Ghozali : 2006 ; 41 ).
b. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah uji statistik yang dipersyaratkan untuk penggunaan statistik inferensial/parametrik. Beberapa asumsi klasik yang sering digunakan adalah:
1) Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah ada atau tidaknya korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Salah satu asumsi model regresi linear adalah tidak adanya korelasi yang sempurna atau korelasi tidak sempurna tetapi relatif sangat tinggi pada variabel- variabel bebasnya (independen) yang biasa disimbolkan dengan X1, X2, X3… Xn. Jika terdapat multikolinearitas sempurna akan berakibat koefisien regresi tidak dapat ditentukan serta standar deviasi akan menjadi tak hingga.
Jika multikolinearitas kurang sempurna maka koefisien regresi meskipun berhingga akan mempunyai standar deviasi yang besar yang berarti pula koefisien-koefisiennya tidak dapat ditaksir dengan mudah.
2) Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi residual.
Model yang baik mempunyai residual berdistribusi normal. Pengujian normalitas menggunakan uji normal grafik PP Plot. Model regresi dikatakan berdistribusi normal jika data ploting (titik-titik) yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal.
Deteksi normalitas dilakukan dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data menyebar disekitar garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi Normalitas. ( Ghozali : 2006 ; 83 ).
3) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain, maka disebut homoskedatisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas, model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
a) Jika ada pola tertentu pada grafik plot, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
b) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Hipotesis 1) Uji Ftes
Uji statistik f pada dasarnya digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen dengan melihat nilai f nya. Tingkat signifikansi dalam penelitian ini adalah 5%. Dimana jika
nilai signifikansi f < 0,005. Artinya semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
2) Uji t (pengujian secara parsial)
Uji statistik t digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Tingkat signifikan dalam penelitian ini adalah 5%, dimana jika angka probabilitas signifikansi >5% maka HO ditolak, jika angka probabilitas signifikansi <5% maka HO diterima.
d. Uji Adj R² (Koefisien Determinasi)
Uji R² digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R² akan tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan Adjusted R².
e. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda ialah digunakan untuk menguji pengaruh beberapa variabel independen terhadap satu variabel dependen. Analisis regresi linear berganda dilakukan terhadap model lebih dari satu variabel bebas, untuk mengetahui sejauh mana pengaruhnya terhadap variabel terikat. Persamaan regresi linear berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
Y = a+b1 X1+ b2 X2+e Dimana :
Y = Job Performance a = Bilangan Konstanta
b1= Koefisien regresi teknologi kognitif b2 = Koefisien regresi skill development X1= teknologi kognitif
X2 = skill development e = Faktor Kesalahan (error)