2. Uji Hipotesis
a. Analysis of Variance ANOVA
Peneliti menggunakan analiss of variance anova untuk menguji hipotesis yang diusulkan. Anova digunakan untuk
membandingkan rata-rata dari populasi. Dalam penelitian ini, peneliti akan menggunakan dua model
anova yaitu two way anova untuk menguji hipotesis karena terdapat satu variabel dependen, satu variabel independen, dan satu variabel
moderating. Peneliti juga menerapkan taraf signifikansi sebesar 5 dalam penelitian ini. Taraf signifikansi ini menunjukkan batas
tingkat kesalahan dalam penelitian ini adalah 5 atau dengan kata lain tingkat kepercayaan sebesar 95. Apabila P
value
signifikansi ≤0,05 maka hipotesis dapat diterima, sedangkan jika P
value
signifikansi 0,05 maka hipotesis ditolak. Menurut Imam Ghozali 2006 ANOVA merupakan suatu metode untuk menguji
hubungan antara satu variabel dependen skala metrik dengan satu atau lebih variabel independen skala non metrik atau kategorikal.
Statistik ini akan membandingkan dua sumber terakhir dari varians:
1 � =
� �� � � � �� � �
= � � − � � � �
� �
� � − � � � �
Dimana: 2
�� �− � � � �
� �
=
� ℎ
� ���
�
� �
�� � − � � � � =
� ℎ
� �
�
� �
Dalam between group variance dapat dihitung dengan rumus berikut ini : Total Variance = between group explained variance + within group eror
variance Toto Sugiharto, 2009
64
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Data Penelitian
Data dalam penelitian ini dikumpulkan dengan menggunakan metode eksperimen dengan subyek penelitian pegawai bagian keuangan di
Universitas Negeri Yogyakarta. Pengambilan data pada penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 7, 8, 9, 14, 16, 17, 21, 23 Desember 2015. Jumlah
responden penelitian yang mengisi kasus pada saat dilaksanakan eksperimen berjumlah 82 responden. Dari 82 responden yang mengisi
kasus, terdapat 7 responden yang mengisi tidak secara lengkap, sehingga jumlah subyek penelitian yang dijadikan penelitian ini berjumlah 75
responden. Sebanyak 75 responden yang berhasil dilibatkan dalam penelitian ini
dibagi menjadi beberapa skema kompensasi yakni skema reward, punishment, reward dan punishment, dan skema netral. Proses selanjutnya
untuk mendapatkan data normal maka dilakukan metode trimming. Trimming adalah metode yang digunakan untuk memperbaiki model
struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan dari model variabel eksogen yang koefisien jalurnya tidak signifikan Suci Rahayu, 2013