Kriteria responden yang diambil adalah karyawan tetap yang dinilai dengan penilaian prestasi kerja perusahaan pada seluruh bagian perusahaan.
Rumus sebaran responden pada setiap bagian secara proporsional adalah sebagai berikut :
∑responden tiap bagian = ∑ karyawan tiap bagian x 100 ................................ 3
∑ karyawan total Divisi
3.2.4. Pengolahan dan Analisis Data
Menurut Ghozali dan Faud 2005, uji validitas merupakan suatu uji yang bertujuan untuk menentukan kemampuan suatu indikator dalam mengukur
variabel laten. Sedangkan uji reliabilitas adalah suatu pengujian untuk menentukan konsistensi pengukuran indikator-indikator dari suatu variabel laten.
Validitas suatu indikator dapat dievaluasi dengan tingkat signifikansi pengaruh antara suatu variabel laten dengan indikatornya. Hubungan langsung antara
indikator dan variabel laten digambarkan dalam persamaan berikut : x =
λξ + ........................................................................... 4 dimana :
x = indikator variabel laten eksogen ξ = variabel laten eksogen
= measurement error untuk variabel eksogen λ = hubungan langsung antara indikator dan variabel laten
Uji validitas dan reliabilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan motede SEM dan program LISREL, karena dalam metode SEM dapat langsung
menjelaskan uji validitas dan reliabilitas. Kevalidan pertanyaan yang merupakan indikator dalam mengukur variabel laten tertentu dinilai dengan menguji apakah
semua loadingnya signifikan p 0,05 yang ditunjukkan oleh nilai t yang lebih besar dari |1,96|. Sedangkan reliabilitas dari suatu indikator dapat dilakukan
dengan menghitung composite reliability reliabilitas gabungan atau construct reliability
reliabilitas konstruk dengan rumus sebagai berikut Ghozali dan Fuad, 2005 :
ρ = ∑λ
2
[ ∑λ
2
+ ∑ ] ................................................................................. 5
dimana : ρ = composite reliability
λ = loading indicator
= error variance indicator Menurut Bagozzi dan Yi 1998 dalam Ghozali dan Fuad 2005, tingkat
out-off untuk dapat mengatakan bahwa reliability gabungan atau reliability
konstruk cukup bagus adalah 0,6. Uji hipotesis adalah satu metode statistika yang digunakan untuk
menyatakan jika pernyataan H
1
benar, maka pernyataan H salah, yaitu
mengetahui hubungan antara dua variabel. Sehingga dapat dirumuskan hipotesis berikut “ada pengaruh penilaian prestasi kerja terhadap promosi jabatan karyawan
pada PT. X Bogor”. Uji hipotesis dalam SEM dapat langsung dilihat dari fit index model
. Hipotesis yang diuji adalah : H
: ∑ = ∑ lawan H
1
: ∑ ≠ ∑
Dengan ∑ adalah matriks input, sedangkan ∑ adalah matriks hasil
dugaan. Hipotesis H menyatakan bahwa matriks dugaan dari model SEM
mampu merepresentasikan data dengan baik, sedangkan H
1
sebaliknya. Analisis terhadap penilaian prestasi kerja dilakukan dengan analisis
kualitatif deskriptif, yaitu analisis mengenai hal-hal yang penting yang berkaitan dengan penilaian prestasi kerja, seperti proses penilaian prestasi kerja, pihak-pihak
yang menilai, dan pemanfaatan hasil penilaian. Serta asas, dasar, syarat, prosedur dan tujuan promosi jabatan.
Pengaruh penilaian prestasi kerja terhadap promosi jabatan dapat diketahui dengan melakukan analisis data dengan menggunakan Structural
Equation Modeling SEM. Structural Equation Modeling SEM merupakan
suatu teknik statistik yang mampu menganalisis variabel laten, variabel indikator, dan kesalahan pengukuran secara langsung. Variabel laten adalah konsep abstrak
yang menjadi perhatian yang hanya dapat diamati secara tidak langsung melalui efeknya pada variabel-variabel teramati indikator. Variabel indikator adalah
variabel yang dapat diamati atau diukur secara empiris. Model persamaan struktural Structural Equation Modeling adalah
generasi kedua teknik analisis multivariate Bagozzi dan Fornell 1982 dalam
Ghozali dan Fuad, 2005 yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non-recursive untuk
memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. Analisis data dengan menggunakan metode ini bertujuan untuk menjelaskan pengaruh penilaian
prestasi kerja dan promosi jabatan karyawan yang diproses dengan menggunakan software
LISREL 8,7. Linear Structural Relationship
LISREL merupakan program yang paling populer digunakan karena menggunakan satu-satunya program SEM
tercanggih dan yang dapat mengestimasi berbagai masalah SEM yang bahkan nyaris tidak dapat dilakukan program lain. Selain itu LISREL merupakan
program yang paling informatif dalam menyajikan hasil-hasil statistik sehingga modifikasi model dan penyebab tidak fit atau buruknya suatu model dapat dengan
mudah diketahui Ghozali dan Fuad, 2005. Ghozali dan Fuad 2005 juga mengatakan suatu indeks yang
menunjukkan bahwa suatu model adalah fit tidak memberikan jaminan bahwa model memang benar-benar fit. Sebaliknya, suatu indeks fit yang menyimpulkan
bahwa model adalah sangat buruk, tidak memberikan jaminan bahwa model tersebut benar-benar tidak fit. Dalam SEM, peneliti tidak boleh hanya bergantung
pada satu indeks atau beberapa indeks fit, tetapi sebaliknya mempertimbangkan seluruh indeks fit.
Langkah-langkah SEM dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1.
Pengembangan model berbasis konsep dan teori. Pada tahap ini dilakukan telaah teori yang mendalam tentang pengaruh
penilaian prestasi kerja terhadap promosi jabatan karyawan. Pada tahap ini juga ditentukan variabel laten dan variabel indikator berdasarkan teori.
2. Mengkonstruksi diagram path.
Pada tahap ini variabel laten dan variabel indikator dibentuk dalam diagram path
agar lebih memahami bentuk hubungan antar variabel. 3.
Konversi diagram path ke model struktural. Pada tahap ini model struktural dan model pengukuran digambarkan lebih
jelas.
4. Memilih matriks input.
Pada tahap ini matriks input dipilih dan dimasukkan ke dalam perhitungan. 5.
Solusi standard model dan evaluasi goodness of fit index. Pada tahap ini matriks input diolah dan melihat nilai goodness of fit index dari
model solusi standard. Menurut Hair, et al 1998 dalam Aryani 2008 dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis
mengenai model, sehingga digunakan beberapa fit index untuk mengukur kebenaran-kebenaran model.
6. Interprestasi model.
Langkah terakhir adalah mengintepretasikan model solusi standard, yaitu melihat besarnya pengaruh atau kontribusi variabel indikator terhadap variabel
laten dan besarnya pengaruh antar variabel laten. Ukuran yang dapat digunakan sebagai patokan kesesuaian model dalam
SEM adalah sebagai berikut : a.
Nilai chi-square dan probabilitas P. Ukuran ini pada dasarnya merupakan pengujian seberapa dekat matriks hasil
dugaan dengan matriks data asal dengan menggunakan uji chi-square. Semakin kecil nilai ukuran ini maka model yang digunakan semakin baik.
Ukuran ini sensitif terhadap ukuran contoh sehingga harus didampingi dengan ukuran kesesuaian model yang lain Cochran, 1952 dalam Ghozali dan Fuad,
2005. Untuk memperoleh chi-square relatif, uji chi-square biasanya dibandingkan dengan nilai derajat bebas degree of freedom. Model yang
baik membutuhkan nilai chi-square yang lebih kecil daripada nilai derajat bebasnya. Nilai p berkisar antara 0 sampai 1 dan model persamaan struktural
akan semakin baik jika nilai p mendekati 1. b.
Root Mean Square Error of Approximation RMSEA. RMSEA mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model dengan
matriks kovarians populasinya Browne dan Cudeck, 1993 dalam Ghozali dan Fuad, 2005 atau bisa dikatakan RMSEA mengukur kedekatan suatu model
terhadap populasi. Suatu model dikatakan baik apabila nilai RMSEA kurang dari 0,05; reasonable jika lebih kecil dari 0,08, cukup apabila kurang dari 0,1
dan buruk apabila lebih dari 0,1.
c. Root Mean Square Residuals RMR.
Ukuran ini menunjukkan nilai sisaan dari kovarian suatu model yang dibangun. Suatu model dikatakan baik apabila nilai sisaannya lebih kecil dari
0,1. Nilai sisaan yang semakin kecil dan mendekati 0, maka model dikatakan semakin baik.
d. Goodness of Fit Index GFI.
GFI merupakan ukuran yang menunjukkan seberapa besar model yang mampu menerangkan keragaman data. Nilai GFI harus berkisar antara 0-1. Batas
minimal 0,9 sering dijadikan patokan suatu model dikatakan baik. Model yang memiliki nilai GFI lebih besar dari 0,9 berarti model semakin baik.
Diamantopaulus dan Siguaw 2000 dalam Ghozali dan Fuad, 2005. e.
Adjusted Goodness of Fit Index AGFI. Ukuran ini merupakan modifikasi dari GFI dengan mengakomodasi derajat
bebas model dengan model lain yang dibandingkan. Sama halnya dengan GFI, nilai AGFI sebesar 1 menunjukkan bahwa model memiliki perfect fit.
Sedangkan model yang dikatakan fit adalah yang memiliki nilai minimal AGFI sebesar 0,9. Diamantopaulus dan Siguaw 2000 dalam Ghozali dan
Fuad, 2005. Pembahasan mengenai pengaruh penilaian prestasi kerja dan promosi
jabatan dilihat dari besarnya muatan faktor yang menjelaskan kontribusi dan tingkat penjelas faktor-faktor dalam mempengaruhi penilaian prestasi kerja dan
promosi jabatan. Sedangkan untuk mengetahui pengaruh penilaian prestasi kerja terhadap promosi jabatan, dapat dilihat dari muatan koefisien konstruk
γ atau gamma. Gambar 5 menunjukkan diagram lintas kerangka pengaruh penilaian
prestasi kerja terhadap promosi jabatan karyawan PT X Bogor. Sedangkan Gambar 6 menunjukkan diagram struktural pengaruh penilaian prestasi kerja
terhadap promosi jabatan karyawan PT X Bogor.
Gambar 5. Diagram lintas kerangka pengaruh penilaian prestasi kerja terhadap promosi jabatan karyawan
λ
1 1 1
λ
1
λ
2 2 2
λ
2
λ
3 3
γ
3
λ
3
λ
4 4
λ
5 5
Gambar 6. Diagram struktural pengaruh penilaian prestasi kerja terhadap promosi jabatan karyawan
Variabel penilaian prestasi kerja ξ dengan indikator berikut :
X
1
: Proses penilaian prestasi kerja X
2
: Pihak-pihak yang menilai X
3
: Pemanfaatan hasil penilaian Dikorelasikan dengan promosi jabatan karyawan , dengan indikator berikut :
Y
1
: Asas promosi jabatan Y
2
: Syarat promosi jabatan Y
3
: Prosedur promosi jabatan
ξ
X
1
X
2
X
3
Penilaian prestasi
kerja Promosi
jabatan karyawan
Y
1
Y
3
Y
2
Y
5
Y
4
Y
1
Y
3
Y
2
Y
5
Y
4
X
1
X
2
X
3
Y
4
: Dasar promosi jabatan Y
5
: Tujuan promosi jabatan Berdasarkan model penelitian pada Gambar 5 dan 6, dapat disusun
persamaan sebagai berikut : 1.
Persamaan struktural =
γ ξ + dimana :
: variabel laten tak bebas promosi jabatan γ
: muatan faktor dalam membentuk
ξ : variabel laten bebas penilaian prestasi kerja
: tingkat kesalahan yang terjadi pada perhitungan variabel 2. Persamaan pengukuran variabel eksogen
X
1
= λ
1
ξ +
1
X
2
= λ
2
ξ +
2
X
3
= λ
3
ξ +
3
dimana : Xi
: variabel indikator X pembentuk variabel laten bebas ξ
: tingkat kesalahan pengukuran indikator terhadap variabel laten bebas 3. Persamaan pengukuran variabel endogen
Y
1
= λ
1
+
1
Y
2
= λ
2
+
2
Y
3
= λ
3
+
3
Y
4
= λ
4
+
4
Y
5
= λ
5
+
5
dimana : Y
: variabel indikator Y pembentuk variabel laten tak bebas : tingkat kesalahan pengukuran indikator terhadap variabel laten tidak
bebas
3.2.5. Definisi Operasional
