Analisis Data Deskriptif Analisis Data Verifikatif

positif dan lebih besar dari pada 0,6. Adapun hasil dari uji reliabilitas berdasarkan pada rumus Alpha- Cronbac’h diperoleh hasil sebagai berikut. Tabel 3.6 Rekapitulasi Hasil Uji Reliabilitas Kuesioner Penelitian Variabel Indeks Reliabilitas Nilai Kritis Keterangan Motivasi 0.634 0.6 Reliabel Knowledge Management 0.800 0.6 Reliabel Kinerja Perusahaan 0.893 0.6 Reliabel Nilai reliabilitas butir pernyataan pada kuesioner masing-masing variabel yang sedang diteliti lebih besar dari 0,6. Hasil ini menunjukkan bahwa sekumpulan item-item pernyataan pada masing-masing variabel andal untuk mengukur variabelnya masing-masing.

3.2.6 Metode Pengujian Data

3.2.6.1 Analisis Data Deskriptif

Gambaran data hasil penelitian dapat digunakan untuk memperkaya pembahasan, melalui gambaran data tanggapan responden dapat diketahui bagaimana tanggapan responden terhadap setiap indikator variabel yang sedang diteliti. Agar lebih mudah menginterpretasikan variabel yang sedang diteliti, dilakukan kategorisasi terhadap skor tanggapan responden. Untuk jawaban deskripsi tentang masing-masing variabel penelitian ini, digunakan rentang kriteria penilaian sebagai berikut menurut UMI Narimawati 2011:45. aktual total ideal Skor Skor = x100 Skor Skor aktual adalah jawaban seluruh responden atas kuesioner yang telah diajukan. Skor ideal adalah skor atau bobot tertinggi atau semua responden diasumsikan memilih jawaban dengan skor tertinggi. Penjelesan bobot nilai skor aktual dapat dilihat pada tabel berikut menurut Umi Narimawati 2011:46 dalam tabel dibawah ini. Tabel 3.7 Bobot Nilai Skor Aktual 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 Untuk mengetahui sebaran jawaban responden terhadap masing-masing pertanyaan atau pernyataan maka dilakukan perhitungan dengan rumus Sudjana : 50 : 100 f P N   Keterangan : P = Persentase f = Frekuensi jawaban responden N = Jumlah keseluruhan responden

3.2.6.2 Analisis Data Verifikatif

3.2.6.2.1 Method of Successive Interval MSI

Data yang diperoleh sebagai hasil penyebaran dari kuesioner bersifat ordinal, maka agar analisis dapat dilanjutkan maka skala pengukurannya harus dinaikkan ke skala pengukuran yang lebih tinggi, yaitu skala pengukuran interval agar dapat diolah lebih lanjut. Untuk itu maka digunakan Method of Succesive Interval MSI dari Thurstone dalam Harun Al Rasyid 1996:33, yang pada dasarnya adalah suatu prosedur untuk menempatkan setiap objek ke dalam interval. Langkah-langkah untuk melakukan transformasi adalah sebagai berikut: a. Menentukan frekuensi tiap responden berdasarkan hasil kuesioner yang dibagikan, hitung berapa banyak responden yang menjawab skor 1-5 untuk setiap pertanyaan. b. Menentukan proporsi setiap responden yaitu dengan cara membagi frekunsi dengan jumlah sampel. c. Menentukan proporsi secara berurutan untuk setiap responden sehingga diperoleh proporsi kumulatif yang dianggap menyebar mengikuti sebaran normal baku. d. Menentukan nilai Z untuk masing-masing proporsi kumulatif yang dianggap menyebar mengikuti sebaran normal baku. e. Menghitung Scale Of Value SV untuk masing-masing proporsi responden, dengan rumus: Scale Of Value = lim - lim lim - lim ower areaunderl pper areaunderu pper densityatu ower Densityatl Keterangan:  Density at lower limit = Kepadatan Batas Bawah  Density at upper lim = Kepadatan Batas Atas  Area under lower limit = Daerah di Bawah Batas Bawah  Area under upper limit = Daerah di Bawah Batas Atas f. Mengubah Scale Of Value SV terkecil menjadi sama dengan satu 1 dan mentrasformasikan masing-masing skala menurut perubahan skala terkecil sehingga diperoleh Transformed Scale Of Value TSV dengan rumus   min 1 SV SV Y   

3.2.6.2.2 Analisis Jalur Path Analysis

Setelah data ordinal ditranformasi menjadi data interval maka selanjutnya dilakukan uji normalitas data, hal ini dilakukan untuk mengetahui apakah sampel yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kalmogorov-Smirnov Test yang nantinya akan diolah dengan bantuan SPSS 19.0 for windows, kemudian alat uji statistik paremetrik dapat digunakan bila asumsi data sampel berdistribusi normal terpenuhi. Dasar pengambilan keputusan bisa dilakukan berdasarkan probabilitas Asymtotik Significance, yakni Ghozali, 2011: a. Jika Probabilitas 0,05 maka distribusi dari populasi adalah normal. b. Jika Probabilitas 0,05 maka populasi tidak berdistribusi normal. Setelah diketahui bahwa tidak ada pelanggaran pada asumsi parametrik, maka selanjutnya dilakukan analisis jalur. Analisis ini digunakan untuk menentukan berapa besar pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya, baik pengaruh langsung maupun pengaruh tidak langsung. Besarya pengaruh dari suatu variabel penyebab bebas terhadap variabel akibat tidak bebas disebut koefisien jalur. Adapun bentuk diagram jalurnya adalah sebagai berikut : Gambar 3.1 Konsep Diagram Jalur Dengan persamaan jalur sebagai berikut : Y = ρ YX1 X 1 + ρ YX2 X 2 + ε Keterangan : Y = Kinerja Perusahaan X 1 = Motivasi X 2 = Knowledge Management ρ : koefisien jalur antara variabel akibat dan variabel penyebab ε : variabel residu Langkah-langkah pengerjaan analisis jalur adalah sebagai berikut Kusnendi : 154 : 1 Gambarkan terlebih dahulu diagram jalurnya sesuai dengan hipotesis yang akan diuji. 2 Hitung matrik korelasi antar variabel eksogen endogen.              1 ... 1 ... 1 R 2 1 2 1 XX  k k X X X X X X r r r Rumus untuk menentukan korelasinya adalah sebagai berikut : k Y Y n X X n Y X Y X n r n h n h h h n h n h jh jh n h n h n h h jh h jh yx ...., 2 , 1 ; 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1                                                3 Hitung matrik korelasi antar variabel eksogen yang menyusun sub struktur.              1 ... 1 ... 1 R 2 1 2 1 XX   k k X X X X X X r r r 4 Hitung Matrik invers.               kk k k C C C C C C R    2 22 1 12 11 1 5 Hitung semua koefisien jalur , X 1 u ρ X i = 1,2,...,k dengan rumus :                                          k U u u k X X X X X X X X X r r r      2 1 U 2 u 1 U kk 2k 22 1k 12 11 X X X C C C C C C P P P 6 Hitung R 2 y X 1 X 2 ...X k yang merupakan koefisien determinasi total X 1 , X 2 ,...X k terhadap Y yang rumusnya :                  K U U U K U U u X X X X X X X X X X X X k r r r P P P x x x y R   2 1 2 1 ... 2 1 2 7 Hitung P yE berdasarkan rumus : ... 1 2 1 2 k y x x x y R P    8 Uji keberartian model secara keseluruhan dengan menggunakan uji F. Hipotesis pada pengujian ini adalah sebagai berikut : H : P YX1 = P YX2 = .... = P Yxk = 0 H 1 : sekurang-kurangnya ada sebuah P Yxj  0 Statistik ujinya :     2 ... 1 2 ... 1 1 1 xk yx xk yx R k R k n F     Statistik uji di atas mengikuti distribusi F-Snedecor dengan derajat bebas v 1 = k dan v 2 = n - k –1 Kriteria Penolakan : Tolak H bila F hitung ≥ F tabel Terima H bila F hitung F tabel 9 Uji keberartian model secara parsial dengan menggunakan uji t. dengan langkah-langkah sebagai berikut :  Kita tentukan hipotesis uji misalkan H : P yx1 = 0 versus H 1 : p yx1  0  Gunakan statistik uji : 1 1 2 1 2 x2..xk 1 1     k n CR R P t x x x y yx Keterangan : i = 1,2,...,k k = banyaknya variabel penyebab dalam sub struktur t berdistribusi t- student dengan derajat bebas n-k-1  Tolak H jika t hitung ≥ t tabel  Terima H jika t hitung t tabel Untuk mempermudah peneliti dalam melakukan perhitungan dan analisis data, maka digunakan bantuan program SPSS 19.0 dan LISREL 8.70. 78

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Penelitian

4.1.1 Profil Perusahaan

Tantangan yang bakal dihadapai pelaku usaha kecil menengah UKMUMKM pada tahun-tahun mendatang kian bertambah. Terlebih rencana pemberlakuan era Masyarakat Ekonomi ASEAN MEA tahun 2015 yang berdampak terhadap semakin ketatnya persaingan antar pelaku usaha. Menghadapi kondisi tersebut, diperlukan kejelian para pelaku usaha. Menyikapi hal itu Pemkab Bandung sejak beberapa waktu lalu telah melakukan berbagai langkah strategis untuk membantu para pelaku UMKM. “Untuk merebut pasar internasional, pola pikir pelaku usaha harus ditingkatkan, yang semula tradisional, sekarang mesti bertindak modern dan professional”, ujar Bupati Bandung H. Dadang M. Naser, SH., S.Ip. dalam Press Release Humas Setda Kabupaten Bandung.

4.1.2 Karakteristik Responden

Responden dalam penelitian ini adalah pemilik atau pelaku usaha kecil menengah dan sampel yang di ambil sebanyak 100 responden. Karakteristik ini mencakup jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, pekerjaan, dan pendapatan perbulan. Adapun karakteristik responden disajikan pada table di bawah ini :