Dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan untuk melihat bagaimana kompetensi, lingkungan kerja fisik, semangat kerja dan kualitas
pelayanan pegawai adalah sebagai berikut :
3.6.1 Analisis Deskriptif Persentase
Pengolahan data merupakan salah satu langkah yang sangat penting terutama kesimpulan tentang masalah yang akan diteliti. Untuk itu, semua data
yang diperlukanharus sudah terkumpul. Dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan untuk melihat
bagaimana kompetensi pelayanan, lingkungan kerja fisik, semangat kerja dan kualitas pelayanan adalah metode analisis deskriptif presentase.
Metode ini digunakan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan frekuensi terhadap data-data variabel penelitian, baik variabel bebas kompetensi
pegawai, lingkungan kerja fisik dan semangat kerja pegawai maupun variabel terikat kualitas pelayanan. Langkah-langkah yang ditempuh dalam penggunaan
teknik analisis ini adalah: Langkah-langkah yang ditempuh dalam penggunaan teknik analisis data
sebagai berikut: 1
Membuat tabel distribusi jawaban angket 2
Menentukan skor jawaban dengan ketentuan skor yang telah dipilih 3
Menjumlahkan skor jawaban yang diperoleh dari tiap-tiap responden. 4
Menentukan nilai indeks tiap indikator dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Nilai Indeks = F1x4+F2x3+F3x2+F4x1 4 Keterangan :
F1: jumlah responden yang memberi skor 4 F2: jumlah responden yang memberi skor 3
F3: jumlah responden yang memberi skor 2 F4: jumlah responden yang memberi skor 1
Menurut Augusty Ferdinand 2011:274 untuk menentukan kriteria pada tiap indikator menggunakan metode kriteria tiga kotak Three-box Methode, maka
digunakan interval dan kriterianya sebagai berikut : 10,00
– 40 = Kriteria Rendah
40,01 – 70
= Kriteria Sedang 70,01
– 100 = Kriteria Tinggi
3.6.2 Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik digunakan untuk mengetahui apakah model regresi berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini memenuhi
asumsi klasik atau tidak.Ada tiga macam asumsi klasik yang dipakai dalam penelitian ini Gozali, 2011:105:
1 Uji Multikolinieritas
“Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel-
variabel bebas” Ghozali, 2011:105. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel
independen. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel ini tidak
ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol. Dalam penelitian ini teknik untuk
mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas didalam model regresi adalah melihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF, dan nilai
tolerance. “Apabila nilai tolerance mendekati 1, serta nilai VIF disekitar angka 1 serta tidak lebih dari
10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas antara variabel bebas
dalam model regresi” Ghozali, 2011:174.
2 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat, variabel bebas atau keduanya mempunyai distribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau penyebaran data statistic pada sumbu diagonal dari grafik distribusi normal.
Pengujian normalitas dalam penelitian ini digunakan dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data
sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari data normal. Sedangkan menurut Ghozali 2011: 163 dasar pengambilan keputusan untuk uji normalitas data
adalah: a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan distribusi
normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3 UjiHeteroskedastisitas
“Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain ” Ghozali, 2011: 139.Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi
heteroskedastisitas. Untuk mengetahui heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji Glejser, dapat dilihat pada output spss uji Glejser jika sig lebih dari 0,05 tidak
terjadi heteroskedastisitas.
3.6.3 Analisis Regresi Berganda
