4.7. Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan cara Key Performance Index dan clustering dimana langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut:
Penyusunan Key Performance Index
Menguji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner dengan Software Microsoft
Excel 2007
Mengolah hasil kuesioner :
• Uji Kenormalan Data dengan Software SPSS 16.0
• Pengelompokan Clustering dengan Software SPSS 16.0 dan
SoftwareMatlab 2008b
Mulai
Selesai
Gambar 4.3. Langkah-Langkah Pengolahan Data
1. Penyusunan key performance index Menyusun key performance index individu berdasarkan visi, misi, dan sasaran
strategis perusahaan yang mengarah pada pencapaian kepuasan terhadap penilaian pekerjaan di setiap jabatan dan selanjutnya indikator yang tersusun
berdasarkan job description dan job spesification dijadikan sebagai variabel untuk kuesioner. Dimana lingkungan kerja dijadikan variabel berdasarkan
Universitas Sumatera Utara
indikator dari kondisi kerja setiap jabatan pada uraian pekerjaan. Sikap kerja dijadikan variabel berdasarkan indikator tanggung jawab dan wewenang
setiap jabatan pada uraian pekerjaan. Kompetensi dan Prestasi kerja dijadikan variabel berdasarkan indikator tugas setiap jabatan pada uraian pekerjaan.
Kepuasan kerja dijadikan variabel berdasarkan indikator fasilitas yang diberikan perusahaan kepada setiap jabatan pada spesifikasi pekerjaan.
Mengidentifikasi Visi, Misi, dan Sasaran Strategis
Mengidentifikasi Struktur Organisasi, Analisa Jabatan, dan Uraian Pekerjaan serta
Spesifikasi Pekerjaan
Mengidentifikasi Key Performance Index
Menentukan Indikator Pekerjaan
Menjadikan Indikator sebagai Variabel Pertanyaan pada Kuesioner
Gambar 4.4. Langkah-Langkah Penetapan Indikator
2. Menganalisa hasil pengumpulan data Menguji validitas dan reliabilitas data yang diperoleh. Menguji kenormalan
data dengan menggunakan uji normalitas kolmogorov-smirnov. 3. Pengelompokan Clustering
Universitas Sumatera Utara
Mengelompokkan jabatan menjadi beberapa kelompok berdasarkan variabel- variabel yang telah ditetapkan dengan metode hirarki untuk mendapatkan
perbedaan penilaian pekerjaan.
Standarisasi Data Pengukuran Jarak dengan Metode
Kemiripan Pearson Correlation Pengelompokan dengan Metode Complete
Linkage dari Matriks korelasi Menetapkan Jumlah Kelompok
berdasarkan Eigenvalue Indeks
Gambar 4.5. Langkah-Langkah
Clustering Pengelompokan
4.8. Analisa Data