Teknik Analisis Data

8. Teknik Analisis Data

1) Analisis Kuantitatif Analisi kuantitatif digunakan untuk menganalisis data yang bersifat bilangan atau angka-angka. Sumber data penelitian ini adalah hasil jawaban kuisioner pada variabel budaya organisasi, komunikasi dan lingkungan kerja fisik terhadap kepuasan kerja karyawan. Pada masing-masing jawaban kuisioner di kuantitatifkan dengan memberikan skor. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiono, 2009 : 133).

Setiap jawaban kuisioner mempunyai bobot atau skor nilai dengan skala likert sebagai berikut : Setiap jawaban kuisioner mempunyai bobot atau skor nilai dengan skala likert sebagai berikut :

b. Jawaban b : baik (B), mendapatkan skor 4

c. Jawaban c : cukup baik (CB), mendapatkan skor 3

d. Jawaban d : kurang baik (KB), mendapatka skor 2

e. Jawaban e : sangat kurang baik (SKB), mendapatkan skor 1 Data-data yang diperoleh dari hasil penelitian setelah dilakukan tabulasi data, maka selanjutnya dianalisis dengan analisis statistic sebagai berikut :

Untuk mengetahui respon karyawan di gunakan kriteria penilaian secara kualitatif menggunakan skala interval kelas dengan menginterpretasikan rata-rata skor menurut kategori penilaiannya. Rumus (Suyatna Utama, 2009 : 21)

C = Lebar kelas

= Jumlah kelas

Rentangan = Selisih nilai data terbesar dengan nilai data terkecil Data-data yang diperoleh dari hasil penelitian setelah dilakukan tabulasi data, maka selanjutnya dianalisis dengan analisis statistik, sebagai berikut :

1. Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis ini digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh secara simultan (bersama-sama) antara budaya organisasi, komunikasi dan lingkungan kerja fisik terhadap kepuasan kerja karyawan. Regresi linier berganda dinyatakan dalam bentuk persamaan garis regresi linier berganda (Sugiyono, 2008 : 277) :

Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 X 3

Dimana : Y =

kepuasan kerja karyawan

nilai konstanta

komunikasi

budaya organisasi

lingkungan kerja fisik

koefisien regresi komunikasi (X 1 )

koefisien regresi budaya organisasi (X 2 )

koefisien regresi lingkungan kerja fisik (X 3 ) Untuk dapat menggunakan analisis regresi linier berganda harus memenuhi asumsi klasik. Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak koefisien regresi lingkungan kerja fisik (X 3 ) Untuk dapat menggunakan analisis regresi linier berganda harus memenuhi asumsi klasik. Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak

Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Misalnya nilai return saham yang dihitung dengan market model, atau market adjusted model. Perhitungan nilai return yang diharapkan dapat dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik.

Uji asumsi klasik yang sering digunakan yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Maka uji asumsi klasik yang di gunakan adalah sebagai berikut:

1) Uji Multikolinearitas Uji multikolonierritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel

bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol. Multikolonialitas dapat dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawanya (2) variance inflation factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/tolerance) dan menunjukan adanya kolonieritas yang tinggi. Nilai cutoff yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0.10 atau sama dengan VIF di atas

10.

2) Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan

yang

lain

tetap, maka disebut

homoskedastisitas

berbeda disebut heteroskeastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.

dan

jika

Mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dari Grafik Flot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID). Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada Grafik scatterplot antara SRESID DAN ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

3) Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dilakukan dengan analisis grafik. Cara mendeteksi terjadinya normalitas adalah dengan melihat histogram yang membandingkan antara data

observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan floting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya (Ghozali, 2001: 83).

2. Uji signifikan simultan (Uji statistik F) Uji ini digunakan untuk menguji secara simultan antara komunikasi, budaya organisasi dan lingkungan kerja fisik terhadap kepuasan kerja karyawan adalah hubungan yang positif dan signifikan atau hanya diperoleh secara kebetulan. Rumus (Sugiyono, 2008 : 257) :

Koefisien korelasi berganda

Jumlah data (responden)

Jumlah variabel bebas

Langkah-langkah uji statistiknya adalah :

a. Menetukan formulasi hipotesis

Ho : b 1, b 2, b 3 = 0, berarti tidak ada pengaruh yang positif dan signifikan secara simultan antara budaya organisasi, komunikasi dan lingkungan kerja fisik terhadap kepuasan kerja karyawan pada Ramada Bintang Bali Resort and Spa.

Hi : b 1, b 2, b 3 > 0,

berarti ada pengaruh yang positif dan signifikan secara simultan antara budaya organisasi, komunikasi dan lingkungan kerja fisik terhadap kepuasan kerja karyawan.

b. Ketentuan pengujian Menggunakan derajat kepercayaan 95% atau tingkat kesalahan 5% ( b = 0,05), derajat bebas pembilang : k dan derajat penyebut : n-k-l maka di peroleh nilai F tabel 0,05 (k ; n-k-l).

c. Kriteria pengujian

1) Jika F-hitung > F-tabel maka Ho ditolak, berarti

pengaruh signifikan.

2) Jika F-hitung ≤ F-tabel maka Ho diterima, berarti

pengaruh tidak signifikan.

d. Gambar daerah penerimaan dan penolakan Ho