Tabel 3.5 Kriteria Presentase Tanggapan Responden
No. Jumlah Skor Kriteria
1 20.00 – 36.00
Tidak Baik
2 36.01 – 52.00
Kurang Baik
3 52.01 – 68.00
Cukup
4 68.01 – 84.00
Baik
5 84.01 – 100
Sangat Baik
Sumber: Umi Narimawati, 2007:85
3.3.1.3 Analisis Kuantitatif
Pada analisis kuantitatif, data kuantitatif diperoleh dari kuesioner yang disebarkan kepada karyawan apotek Rumah Sakit AU Dr. M. Salamun. Metode
kuantitatif dilakukan dengan alat bantu statistik. Data yang telah dikumpulkan melalui kuisioner akan diolah dengan pendekatan kuantitatif. Terlebih dahulu
dilakukan tabulasi dan memberikan nilai sesuai dengan sistem yang ditetapkan. Jenis kuisioner yang digunakan adalah kuisioner tertutup dengan menggunakan skala
ordinal. Untuk teknik perhitungan data kuesioner yang telah diisi oleh responden digunakan skala likert dengan langkah-langkah : yaitu , memberikan nilai
pemboboton 5-4-3-2-1 untuk jenis pertanyaan positif.
Keseluruhan nilai atau skor yang didapat lalu dianalisis dengan cara : a Mengolah setiap jawaban dan pertayaan dari kuisioner yang disebarkan untuk
dihitung frekuensi dan persentasenya.
b Nilai yang diperoleh merupakan indikator untuk pasangan variabel independen X yaitu X
1
, X
2
, …X
n
dan variabel dependen Y sebagai berikut X
1
,Y, X
2
,Y,…X
n
, Y dan asumsikan sebagai hubungan linear. c Menentukan skala atau bobot dari masing-masing alternatif jawaban seperti
diuraikan diatas. Oleh karena data yang didapat dari kuisioner merupakan data ordinal, sedangkan untuk menganalisis data diperlukan data interval, maka untuk
memecahkan persoalan ini perlu ditingkatkan skala pengukurannya menjadi skala interval melalui “Methode of Successive Interval” hays, 1969:39. Dengan rumus
sebagai berikut : Density at Lower limit – Density at Upper Limit
Means of Interval = Area at Below Density Upper Limit – Area at Below Lower Limitt
Data yang dianalisis diperoleh dari kuesioner dengan memberikan ceklist pada kolom jawaban yang telah disediakan. Selanjutnya dipindahkan ke coaling
sheet, lalu diurut atau dirangking berdasarkan nilai terbesar. Dalam operasionalisasi variabel ini semua variabel diukur oleh instrumen
pengukur dalam bentuk kuesioner yang memenuhi pernyataan atau pertanyaan tipe Likert, penjelasan skala Likert dikemukakan oleh Sugiono 2004;86 dalam bukunya
yang berjudul Metode Penelitian Bisnis, yaitu : Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang
fenomena sosial. Skor atas pilihan jawaban untuk kuesioner adalah sebagai berikut:
Tabel 3.6 Skor atas jawaban kuesioner
No JENIS JAWABAN
SKOR
1 Sangat setuju
5 2
Setuju 4
3 Ragu-ragu
3 4
Tidak setuju 2
5 Sangat tidak setuju
1 Sumber: Sugiono, 2009:134
Dengan skala likert, maka variabel yang diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun
item-item instrumen yang dapat berupa pernyataan dan pertanyaan. Keseluruhan nilai atau skor yang didapat lalu dianalisis dengan cara :
1 Mengolah setiap jawaban dan pertayaan dari kuisioner yang disebarkan untuk
dihitung frekuensi dan persentasenya. 2
Nilai yang diperoleh merupakan indikator untuk pasangan variabel independen X, variable dependen Y dan variabel dependen Z sebagai berikut X, Y, X,
Z,…X, Y, Z dan asumsikan sebagai hubungan linear. 3
Menentukan skala atau bobot dari masing-masing alternatif jawaban seperti diuraikan diatas. Oleh karena data yang didapat dari kuisioner merupakan data
ordinal, sedangkan untuk menganalisis data diperlukan data interval, maka untuk memecahkan persoalan ini perlu ditingkatkan skala pengukurannya menjadi skala
interval melalui “Methode of Successive Interval” hays, 1969:39. Dengan rumus sebagai berikut
Density at Lower limit – Density at Upper Limit Means of Interval =
Area at Below Density Upper Limit – Area at Below Lower Limitt
Langkah kerja pengolahan dan analisis data dalam analisis regresi multiple linier adalah sebagai berikut :
1 Mengubah skala ordinal menjadi skala interval dengan metode interval berurutan
Method Successive Interval untuk variabel bebas maupun terikat yaitu : a.
Ambil data ordinal hasil kuesioner b.
Setiap pertanyaan, dihitung proporsi jawaban untuk setiap kategori jawaban dan hitung proporsi kumulatifnya
c. Menghitung nilai Z tabel distribusi normal untuk setiap proporsi kumulaif.
Untuk data n 30 dianggap mendekati luas daerah dibawah kurva normal. d.
Menghitung nilai densititas untuk setiap proporsi komulatif dengan memasukan nilai Z pada rumus distribusi normal.
e. Menghitung nilai skala dengan rumus Method Successive Interval
f. Menentukan nilai transformasi nilai untuk skala interval dengan
menggunakan rumus : Nilai Transformasi = Nilai Skala + Nilai Skala Minimal + 1
2 Untuk mengetahui pengaruh antara variabel kualitas software, dengan kepuasan
karyawan. Maka digunakan analisis jalur path analysis
3 Menggunakan Analisis Jalur Path Analysis
Analisis jalur mengkaji hubungan sebab akibat yang bersifat struktural dari variabel independen terhadap variabel dependen dengan mempertimbangkan
keterkaitan antar variabel independen. Model analisis jalur adalah sebagai berikut :
X
Y Z
P
ZX
P
ZY
ε
2
P
YX1
ε
1
Keterangan : Z
= Kinerja karyawan Y = kepuasan karyawan
X = kualitas software apotek
P
YX
= Koefisien jalur sistem infomasi apotek terhadap kepuasan karyawan
P
ZX
= Koefisien jalur kualitas software apotek terhadap kinerja karyawan
P
ZY
= Koefisien jalur kepuasan karyawan terhadap kinerja karyawan ε
= Pengaruh faktor lain 4
Menggunakan Analisis Korelasi
Menurut Sujana 1989 : 152, pengujian korelasi digunakan untuk mengetahui
kuat tidaknya hubungan antara variabel x dan y, dengan menggunakan pendekatan koefisien korelasi Pearson dengan rumus :
dimana :
1 1
+ ≤
≤ −
r
r = koefisien korelasi x = kualitas software apotek, kepuasan karyawan
z = kinerja karyawan n = jumlah responden
Ketentuan untuk melihat tingkat ke-eratan korelasi digunakan acuan pada table di bawah ini :
Tabel 3.7 Tingkat Keeratan Korelasi
0 - 0.20 Sangat
rendah hampir
tidak ada
hubungan 0.21 - 0.40
Korelasi yang lemah 0.41 - 0.60
Korelasi sedang 0.61 - 0.80
Cukup tinggi 0.81 – 1
Korelasi tinggi Sumber : Syahri Alhusin, 2003 : 157
{ }{
}
2 2
2 2
yi yi
n Xi
Xi n
y Xi
XiYi n
r ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑ =
5 Menggunakan Analisis Determinasi
Persentase peranan semua variable bebas atas nilai variable bebas ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi R
2
. Semakin besar nilainya maka menunjukkan bahwa persamaan regresi yang dihasilkan baik untuk mengestimasi
variable terikat. Hasil koefisien determinasi ini dapat dilihat dari perhitungan dengan MicrosoftSPSS atau secara manual didapat dari R
2
= SS
reg
SS
tot
100
2
x r
Kd =
Dimana : d
: Koefisien Determinasi r
: Koefisien korelasi
3.3.1.4 Pengujian Hipotesis
