19
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Pendekatan Penelitian
Pendekatan penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan melihat pengaruh antara dua variabel. Penelitian kuantitatif berdasarkan pengukuran variabel untuk memperoleh skor, biasanya berbentuk numerik, kemudian dilakukan analisis statistik dan diinterpretasikan (Gravetter & Forzano, 2018). Berdasarkan penjelasan sebelumnya, Peeliti memilih pendekatan kuantitatif karena pengumpulan data pada variabel penelitian ini, yaitu emotional intelligence (EI) dan subjective well-being (SWB) akan dianalisis secara statistik.
3.2 Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu EI dan SWB. Penelitian ini ingin mengetahui bagaimana pengaruh emotional intelligence sebagai IV (Independent Variable) terhadap subjective well-being sebagai DV (Dependent Variable). SWB didefinisikan sebagai penilaian seseorang terhadap kehidupannya berdasarkan komponen kognitif dan komponen afektif (Diener, 1984). Petrides dan Furnham (2000), mendefinisikan emotional intelligence sebagai trait yaitu persepsi individu yang menggambarkan dunia emosionalnya, seperti seberapa baik individu memahami, mengelola, dan memanfaatkan emosinya sendiri atau orang lain.
3.2.1 Definisi Operasional Variabel Subjective Well-being
SWB didefinisikan secara operasional sebagai skor berdasarkan Scale of Subjective Well-Being for Mothers (SSWB-M) yang mengukur dua dimensi, yaitu komponen kognitif dan komponen afektif (Prastuti et al., 2018). Semakin tinggi skor total komponen kognitif dan skor total komponen afektif yang dirasakan oleh ibu bekerja, maka semakin tinggi kecenderungan ibu bekerja dalam merasakan
20
SWB yang tinggi. Begitupula sebaliknya, semakin rendah skor total komponen kognitif dan komponen afektif maka akan semakin rendah pula SWB yang dirasakan ibu bekerja.
3.2.2 Definisi Operasional Variabel Emotional Intelligence
EI didefinisikan secara operasional sebagai skor total dari Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQue) (Petrides, 2009). TEIQue dilihat berdasarkan skor total dari empat dimensi yaitu emotionality, self control, socialbility, dan wellbeing. Semakin tinggi skor total emotional intelligence menunjukkan tingkat emotional intelligence yang tinggi, dan sebaliknya apabila individu memiliki skor rendah maka menunjukkan emotional intelligence yang rendah.
3.3 Populasi dan Sampel
Sekelompok individu dalam sebuah penelitian disebut dengan populasi, akan tetapi tidak semua anggota populasi dapat berpartisipasi dalam sebuah penelitian, namun hasil penelitian tersebut dapat digeneralisasikan untuk seluruh anggota populasi (Gravetter & Forzano, 2018) Populasi dari penelitian ini merupakan ibu bekerja dengan anak early childhood di wilayah Jabodetabek.
Mengacu pada data Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) mencatat jumlah perempuan yang bekerja di wilayah Jabodetabek sebanyak 4.488.365 orang (Sebagaimana dikutip dalam Tsania, 2022). Terbatasnya tenaga, waktu, dan dana dalam penelitian ini membuat peneliti harus menentukan sampel dari banyaknya populasi sample.
Sampel merupakan kelompok individu yang dipilih untuk mewakilkan populasi dalam suatu penelitian (Gravetter & Forzano, 2018). Tabel populasi yang digunakan oleh peneliti adalah tabel Isaac dan Michael untuk menentukan pengambilan sampel dalam penelitian ini. Berdasarkan Sugiyono (2013), jumlah sampel yang ditentukan berdasarkan tabel Isaac dan Michael menggunakan taraf kesalahan 5% dan memiliki populasi lebih dari 1.000.000, maka jumlah sampel yang digunakan adalah 349 subjek penelitian. Teknik dalam penelitian ini
21 menggunakan non-probability sampling, merupakan teknik pemilihan sampel yang tidak dapat peneliti cantumkan seluruh angggota dari populasi tersebut dan tidak diketahui secara pasti (Gravetter & Forzano, 2018). Jenis teknik yang dipilih dalam pemilihan sampel adalah convenience sampling. Convenience sampling merupakan teknik penelitian yang subjeknya mudah didapatkan oleh peneliti, dan bersedia berpartisipasi dalam penelitian (Gravetter & Forzano, 2018). Pengambilan sampel dilakukan dengan menyebarkan link gform untuk kuesioner secara daring melalui media sosial dan secara offline dengan turun langsung ke lapangan. Penelitian ini memiliki subjek sebagai berikut:
Kriteria Subjek:
1. Ibu dengan status pernikahan menikah/cerai mati/cerai hidup 2. Bekerja di sektor formal maupun informal
3. Memiliki anak pada tahapan early childhood berusia 3-6 tahun 4. Berdomisili di Jabodetabek
3.4 Instrumen Penelitian
Instrumen dalam penelitian ini menggunakan Scale of Subjective Well- Being for Mothers (SSWB-M) untuk subjective well-being dan menggunakan Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQue) – Short Form versi Indonesia untuk emotional intelligence. Berikut merupakan deskripsi dari kedua instrumen.
3.4.1 Deskripsi Instrumen Scale of Subjective Well-Being for Mothers (SSWB- M)
Alat ukur SWB untuk ibu yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan Prastuti et al. (2018) merupakan adaptasi dari teori Diener (1984). Alat ukur yang digunakan adalah Scale of Subjective Well-Being Mother (SSWB-M) yang terdiri dua subskala. Subskala dari SSWB-M yaitu The Scale of Life Satisfaction in Family Domain (SLS-FD) dan Positive and Negative Affect Scale in Family Domain (PANAS-FD). SWB dalam konteks keluarga subskala
22
SLS-FD terdiri dari 20 aitem, kepuasan hidup yang diukur berdasarkan komunikasi, kepribadian, keluarga, peran kesetaraan, pengasuhan, manajemen keuangan, waktu luang, dan orientasi agama yang merupakan adaptasi dari pengukuran Enrichment Marital Satisfaction oleh Fowers dan Olson (Sebagaimana dikutip dalam Prastuti et al., 2018).
Komponen afektif yang diukur menggunakan PANAS-FD terdiri dari 11 aitem dengan aspek afek yang terdiri dari perasaan positif dan negatif (Prastuti et al., 2018). Komponen afektif dalam konteks keluarga mengacu pada teori (Diener, 1984; Diener et al., 1999) berisikan perasaan positif dan negatif yang kemudian dikaitkan lagi dengan interaksi antara anak dan pasangan (Prastuti et al., 2018).
. Penelitian ini menggunakan skala likert dengan 5 pilihan jawaban.
Rentang nilai untuk subsakala SLS-FD terdiri dari nilai 1 (sangat tidak puas) hingga 5 (sangat puas). Rentang nilai untuk subskala PANAS-FD terdiri dari pilihan jawaban dengan dari nilai 1 (sangat tidak sesuai) hingga 5 (sangat sesuai). Blueprint skala SSWB-M untuk subskala SLS-FD dapat dilihat pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Blueprint aitem subskala Komponen Kognitif (SLS-FD)
Dimensi Nomor Aitem Jumlah Aitem
Komunikasi 1, 2, 3 3
Resolusi Konflik 4 1
Waktu luang 5, 6, 7, 8 4
Manajemen Keuangan 9 1
Hubungan seksual 10, 11 2
Peran Kesetaraan 12, 13 2
Orientasi Agama 14, 15 2
Kepribadian 16, 17 2
Keluarga Besar 18 1
Pengasuhan 19, 20 2
Total 20 20
23 Pada tabel 3.2 merupakan blueprint aitem untuk subskala komponen afektif atau sub skala PANAS-FD
Tabel 3.2 Blueprint aitem Subskala Komponen Afektif (PANAS-FD)
Dimensi Nomor Aitem Jumlah
Aitem
Favourable Unfavourable
Negative Affect - 1, 2, 3, 4, 5 5
Positive Affect 5, 6, 7, 8, 9, 10 - 6
Total 6 5 11
3.4.2 Pengujian Psikometri Alat Ukur Scale of Subjective Well-Being for Mothers (SSWB-M)
Sebelum melakukan pengujian psikometri untuk alat ukur SSWB-M yang digunakan untuk mengetahui apakah alat ukur tersebut dapat dikatakan valid dan reliabel, peneliti melakukan pilot study terlebih dahulu. Peneliti melaukan pilot study pada tangal 29 November-14 Desember 2022 dengan menyebarkan kuesioner berupa link gform di media sosial. Pengujian psikometri dilakukan kepada 55 subjek yaitu ibu bekerja di sektor formal dan informal sesuai dengan kriteria penelitian, kemudian peneliti menghitung reliabilitasnya menggunakan software Jeffrey’s Amazing Statistics Program (JASP) 0.16.3. Uji validitas menggunakan metode content validity dengan meminta bantuan expert judgement serta melakukan uji keterbacaan kepada subjek.
a. Uji Validitas
Validitas memiliki definisi yaitu apakah suatu tes dapat mengukur apa yang ingin diukur (Shultz et al., 2014). Sebelum melakukan penyebaran kuesioner SSWB-M, peneliti melakukan uji validitas terlebih dahulu. Uji validitas yang dilakukan menggunakan metode content validity yaitu penilaian terhadap suatu tes yang dilakukan oleh subject matter experts (SME) (Shultz et al., 2014). Oleh karena itu, peneliti melibatkan dosen pembimbing sebagai expert judgement dalam melakukan uji validitas.
24
Peneliti juga melakukan uji keterbacaan dengan lima subjek sesuai dengan kriteria subjek dalam penelitian ini. Hal ini dilakukan untuk memastikan apakah subjek dalam penelitian ini dapat memahami setiap aitem pada alat ukur SSWB-M. Berdasarkan hasil uji keterbacaan, subjek dapat memahami seluruh aitem dari alat ukur SSWB-M dengan baik sehingga peneliti tidak mengubah aitem tersebut. Berdasarkan hasil uji expert judgement dan uji keterbacaan, seluruh aitem dari alat ukur SSWB-M layak digunakan karena sudah sesuai dengan setiap dimensi yang telah ditetapkan.
b. Uji Reliabilitas
Reliabilitas dapat didefinisikan sebagai sejauh mana alat ukur bebas dari error atau kesalahan serta hasil yang didapatkan konsisten (Peter sebagaimana dikutip dalam Shultz et al., 2014). Pengujian reliabilitas alat ukur SSWB-M dilakukan menggunakan software JASP versi 0.16.3 dengan teknik Cronbach’s Alpha. Aturan umum yang dijadikan batas koefisien reliabilitas adalah >0,70 (Shultz et al., 2014). Berdasarkan uji reliabilitas alat ukur SSWB-M memiliki koefisien alpha 0,954 pada subskala SLS-FD dan pada subskala PANAS-FD memiliki koefisien alpha 0,810. Artinya, alat ukur ini reliabel, sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini.
c. Analisis Aitem
Analisis aitem pada alat ukur SSWB-M menggunakan item-rest correlation pada masing-masing aitem menggunakan software JASP 0.16.3. Apabila rentang nilai aitem > 0,3 maka aitem tersebut dikatakan memiliki daya beda yang baik dan sebaliknya (Azwar, 2020). Pada alat ukur SSWB-M dengan dua sub-skala yaitu SLS-FD memiliki 20 aitem dimana aitem tersebut memiliki rentang nilai 0,277-0,846. Sub-skala PANAS-FD memiliki rentang nilai 0,363-0,584, berdasarkan rentang nilai yang didapatkan tidak aitem yang gugur dalam pengujian alat ukur. Pada bagian lampiran 4 merupakan hasil analis aitem dari alat ukur SSWB-M.
25 3.4.3 Deskripsi Instrumen Trait Emotional Intelligence Questionnaire
(TEIQue) – Short Form versi Indonesia
Instrumen emotional intelligence dalam penelitian ini mengacu pada teori Petrides dan Furnham (2000). Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQue) memiliki 15 facet atau level (Petrides, 2009). Alat ukur dalam penelitian ini menggunakan versi short form dari Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQue) yang berisi 30 aitem yang mencakup dua aitem dalam setiap facet. Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQue)-short form yang digunakan dalam penelitian ini merupakan adaptasi bahasa Indonesia versi Indonesia yang diadaptasi oleh Febriana dan Fajrianthi (2021). Hasil pengujian TEIQue-SF menunjukkan hasil yang memuaskan dengan memiliki reliabilitas sebesar 0,981 (Febriana & Fajrianthi, 2021). Skala ini menggunakan model likert dengan rentang pilihan jawaban sebanyak 7. Skala dimulai dengan Sangat Tidak Setuju (1)-Sangat Setuju (7). Blueprint aitem TEIQue – Short Form versi Indonesia dapat dilihat pada tabel 3.3.
Tabel 3. 3 Blueprint aitem TEIQue – Short Form versi Indonesia
Dimensi Nomor Aitem Total
Favourable Unfavourable
Emotionality 1, 6, 17, 23 2, 8, 16, 28 8
Self Control 15, 19, 30 4, 22, 25 6
Sociability 9, 11, 21 7,13,26 6
Well-being 20, 24, 27 5, 10, 12 6
Auxiliary facets 3, 29 14, 18 4
Total 15 15 30
3.4.4 Pengujian Psikometri Alat Ukur Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQ) – Short Form versi Indonesia
26
Pengujian psikometri untuk alat ukur TEIQue-SF digunakan untuk mengentahui apakah alat ukur tersebut valid dan reliabel. Uji psikometri dan pilot study dilakukan sama seperti alat ukur sebelumnya. Uji validitas menggunakan metode content validity dengan meminta bantuan expert judgement serta melakukan uji keterbacaan kepada subjek.
a. Uji Validitas
Sebelum melakukan penyebaran kuesioner TEIQ-SF, peneliti melakukan uji validitas terlebih dahulu. Uji validitas yang dilakukan dalam alat ukur ini sama seperti alat ukur sebelumnya yaitu menggunakan metode content validity dengan meminta bantuan dosen pembimbing sebagai expert judgement dalam melakukan uji validitas. Berdasarkan hasil expert judgement bersama dosen pembimbing, terdapat perubahan pada aitem dari alat ukur TEIQ-SF dengan tujuan untuk menyesuaikan konteks dalam penelitian ini. Perubahan pada aitem tersebut dapat dilihat pada bagian lampiran 3.
Peneliti juga melakukan uji keterbacaan dengan lima subjek sesuai dengan kriteria subjek dalam penelitian ini. Berdasarkan hasil uji keterbacaan, subjek dapat memahami seluruh aitem dari alat ukur TEIQ-SF dengan baik sehingga dari peneliti tidak mengubah aitem dari hasil expert judgement. Berdasarkan hasil uji expert judgement dan uji keterbacaan, seluruh aitem dari alat ukur TEIQ-SF layak digunakan karena sudah sesuai dengan setiap dimensi yang telah ditetapkan.
b. Uji Reliabilitas
Reliabilitas dapat didefinisikan sebagai sejauh mana alat ukur bebas dari error atau kesalahan serta hasil yang didapatkan konsisten (Peter sebagaimana dikutip dalam Shultz et al., 2014). Pengujian reliabilitas alat ukur TEIQ-SF dilakukan sama seperti alat ukur sebelumnya menggunakan software JASP versi 0.16.3 dengan teknik Cronbach’s Alpha. Aturan umum yang dijadikan batas koefisien reliabilitas adalah >0,70 (Shultz et al., 2014). Berdasarkan hasil uji reliabilitas alat ukur TEIQ-
27 SF memiliki koefisien alpha sebesar 0,897. Artinya, alat ukur ini reliabel, sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini.
c. Analisis Aitem
Analisis aitem pada alat ukur TEIQ-SF menggunakan item-rest correlation pada masing-masing aitem menggunakan software JASP 0.16.3. Apabila rentang nilai aitem > 0,3 maka aitem tersebut dikatakan memiliki daya beda yang baik dan sebaliknya (Azwar, 2020). Berdasarkan rentang nilai yang didapatkan yaitu 0,124- 0,675 terdapat 4 aitem yang memiliki nilai dibawah 0,3 diantaranya aitem 20, 24 dan 27 dari dimensi well-being, dan aitem 15 dari dimensi self control.
Terdapat 4 aitem yang gugur dalam pengujian alat ukur, sehingga jumlah aitem yang masuk pada alat ukur sebanyak 26 aitem. Setelah dilakukan analisis aitem dengan membuang 4 aitem yang gugur, didapatkan peningkatan nilai koefisien alpha menjadi 0,903. Pada bagian lampiran 5 merupakan hasil analisis aitem dari alat ukur TEIQ-SF.
3.4.5 Teknik Analisis Data
Berikut merupakan teknik analisis data yang kan dilakukan dalam penelitian ini:
1. Statistik Deskriptif
Teknik analisis dilakukan untuk melihat gambaran secara umum dari data demografis subjek penelitian seperti usia, domisili, status pernikahan, epekerjaan, lama bekerja, jumlah anak, dan lama pernikahan. Statistik deskriptif yang akan dihitung meliputi mean, standar deviasi, nilai minimum dan juga nilai maksimum.
2. Uji asumsi
Terdapat empat uji asumsi yang perlu dilakukan sebelum melakukan uji regresi (Sebagaimana dikutip dalam Field, 2018), yaitu: uji linearitas, normalitas, independen eror, dan homoscedasticity.
3. Uji Regeresi Linear
Uji regresi yaitu proses statistik untuk memprediksi nilai keakuratan dari suatu variabel menggunakan variabel prediktor (Coolican, 2018). Ketika empat
28
syarat uji asumsi terpenuhi maka dapat dilakukan uji regresi linear sederhana, apabila tidak terpenuhi maka akan dilakukan uji regresi logistik (Field, 2018).
3.4.6 Prosedur Penelitian
Berikut merupakan langkah-langkah yang sudah dilakukan dalam penelitian ini:
1. Tahap pertama yaitu peneliti membuat kuesioner menggunakan google form beserta informed consent mengenai ketersediaan subjek untuk mengisi kuesioner penelitian.
2. Peneliti mulai menyebaran kuesioner pada bulan Maret 2023, secara offline dengan turun langsung ke lapangan dan menyebarkan link kuesioner secara daring melalui media sosial seperti Whatsapp, Telegram, dan Instagram sesuai dengan kriteria subjek penelitian ini.
3. Setelah memperoleh data, peneliti akan melakukan screening untuk melihat kesesuaian data dengan karateristik penelitian.
4. Kemudian peneliti melakukan coding data, apabila seluruh data sudah sesuai, maka tahapan selanjutnya adalah skoring pada aitem-aitem sesuai dengan alat ukur yang digunakan, kemudian memberikan skor total melalui Microsoft Excel.
5. Peneliti kemudian mengolah data menggunakan aplikasi JASP 0.17.1 untuk melihat statistik deskriptif dengan tujuan melihat gambaran variabel penelitian.
6. Peneliti kemudian melakukan uji asumsi dengan syarat empat uji asumsi seperti linearitas, normalitas, independen eror, dan homoscedasticity.
Apabila seluruh uji asumsi terpenuhi, peneliti menggunakan teknik uji regresi linear sederhana untuk uji hipotesis dengan melihat nilai R².
7. Apabila dari keempat uji asumsi ada yang tidak terpenuhi, maka uji regresi yang digunakan yaitu regresi logistik.
8. Tahap terakhir merupakan kesimpulan dari data penelitian.
