⎟ ⎟
⎠ ⎞
⎜ ⎜
⎝ ⎛
− ⎟
⎠ ⎞
⎜ ⎝
⎛ −
=
∑
2 2
11
1 1
t b
k k
r
σ σ
∑
2 b
σ
2 t
σ
11
r
n n
X X
i i
2 2
2
∑ ∑
− =
σ Singgih 2000, menyatakan bahwa koefisien Alpha Cronbach
berada diantara 0 dan 1. Semakin mendekati angka 1,0 maka semakin baik kekonsistenan instrumen yang diuji. Penilaian
koefisien Alpha Cronbach berdasarkan aturan berikut : r
Alpha
0,9 = sempurna, r
Alpha
0,8 = baik, r
Alpha
0,7 = dapat diterima, r
Alpha
0,6 = dipertanyakan, r
Alpha
0,5 = buruk, r
Alpha
0,5 = tidak dapat diterima. Rumus ini ditulis sebagai berikut:
..............................................................2 Keterangan :
= reliabilitas instrumen k
= banyak butir pertanyaan = jumlah varians butir
= varians total Rumus varians yang digunakan :
................................................................3 Dimana :
n = jumlah responden X
i
= Skor masing-masing pertanyaan untuk objek ke-i Uji Reliabilitas menggunakan program SPSS 13.
3.4.3. Rata-rata Tertimbang
Rata-rata tertimbang digunakan untuk mengelompokkan jawaban responden terhadap masing-masing kriteria skala 1-5,
kemudian jumlah responden dikelompokkan di dalam setiap kriteria dikalikan dengan bobotnya, lalu hasil perkalian di dalam
setiap kriteria dijumlahkan kemudian dibagi dengan jumlah respondennya, sehingga diperoleh suatu nilai rata-rata tertimbang
yang berada pada skala 1-5. Cara menghitung skor rataan adalah sebagai berikut:
i i
i
f w
f x
∑ ∑
= .
....................................................................................4 Keterangan
: x
= skor rataan terboboti
i
f = frekuensi pada kategori ke-i
i
w = bobot untuk kategori ke-i 1,2,3,4, dan 5
Dari hasil nilai rata-rata tertimbang kemudian ditentukan rentang skala tiap komponen dengan menggunakan rumus rentang skala 1-
5 : m
m Rs
1 −
= ....................................................................................5
dimana :
m = jumlah alternatif jawaban tiap item Dari hasil perhitungan tersebut akan didapat kesimpulan nilai
terhadap skala 1-5 sehingga nilai rata-rata tertimbang yang dihasilkan akan menunjukkan tingkat pelaksanaan diklat dan
kinerja pegawai.
3.4.4. Uji Chi Square
Uji Chi Square merupakan salah satu uji statistic non parametric
. Karena termasuk dalam uji non parametric, maka uji chi square dapat diterapkan untuk pengujian data nominal atau
kategorik. Pengujian chi square biasa digunakan untuk mengetahui
frekwensi dua data observasi terhadap frekwensi data observasi yang diharapkan expected value. Berdasarkan sebaran data
tersebut dapat diketahui besarnya pengaruh suatu observasi terhadap observasi lainnya Santoso, 1999.
Rumus dari
uji chi square
adalah :
∑
=
− =
k j
j j
j
E E
O
1 2
2
χ ……………………………………………....6
Sumber : Santoso. 1999 Keterangan :
χ
2
= Chi square O
j
= Frekwensi hasil observasi
E
j
= Frekwensi yang diharapkan Hipotesa dari uji chi square adalah H
o
menyatakan frekwensi data observasi bersifat bebas atau tidak terdapat
pengaruh atau hubungan antara dua observasi yang diuji, sedangkan H
1
menyatakan terdapat pengaruh atau hubungan antara kedua observasi tersebut. Penulisan hipotesa tersebut adalah :
H :
ρ
11
= ρ
12
= ρ
13
… = ρ
jj
H
1
: ρ
11
≠ ρ
12
≠ ρ
13
… ≠ ρ
jj
Pengambilan Keputusan Uji Chi Square
Dasar pengambilan keputusan adalah jika nilai Chi Square
hitung
lebih besar dari Chi Square
tabel
atau nilai Probability chi square lebih kecil dari
α 5, maka H ditolak. Sebaliknya,
penerimaan H terjadi jika nilai Chi Square
hitung
lebih kecil dari Chi Square
tabel
atau nilai Probability Chi Square lebih besar dari α
5.
3.4.5. Analisis Regresi Linear Berganda
