Metode Pengumpulan Data Metode Analisis Data

51

C. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan data primer, data primer yaitu data yang langsung didapat oleh penelitian melalui koesioner maupun wawancara langsung dilapangan, eksperimen dan observasi terhadap pegawai pada PT. Cursor Media, yaitu perusahaan yang bergerak di bidang agency periklanan. Data primer pada penelitian ini dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada para pegawai pada PT. Cursor Media, yang dilakukan sebanyak 67 orang sebagai sampel penelitian.

D. Metode Analisis Data

1. Uji Kualitas Data

a. Uji Validitas

Sebagaimana dikemukakan dimuka, bahwa validitas adalah ukuran yang menunjukkan sejauh mana instrumen pengukur mampu mengukur apa yang diukur. Menurut Ghozali 2011:52 uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kusioner tersebut. Uji Validitas dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel , Dengan membandingkan nilai r hitung dari hasil output Corrected Item- Total Correlation dengan r tabel , jika r hitung lebih besar dari r tabel maka butir pertanyaan tersebut adalah valid, tetapi jika r hitung lebih kecil dari pada r tabel maka butir pertanyaan tersebut tidak valid Ghozali, 2011:54. 52

b. Uji Reliabilitas

Setelah menentukan validitas instrumen penelitian tahap selanjutnya adalah mengukur realibilitas data dari instrumen penelitian. Reliabilitas adalah alat ukur untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Uji reliabilitas ini digunakan untuk menguji konsistensi data dalam jangka waktu tertentu, yaitu untuk mengetahui sejauh mana pengukuran yang digunakan dapat dipercaya atau diandalkan. Variabel-variabel tersebut dikatakan cronbach alpha nya memiliki nilai lebih besar 0,70 yang berarti bahwa instrumen tersebut dapat dipergunakan sebagai pengumpul data yng handal yaitu hasil pengukuran relatif koefisien jika dilakukan pengukuran ulang. Uji realibilitas ini bertujuan untuk melihat konsistensi Ghozali, 2011:48.

2. Uji Asumsi Klasik

Model Regresi berganda dapat disebut juga sebagai model yang baik, jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data yang terbatas dari asumsi klasik statistik, baik itu normalitas, multikolinearitas dan heterokedasitas Bhuono, 2005:57.

a. Uji Normalitas Data

Menurut Ghozali 2011:160 uji normalitas data bertujuan apakah dalam model regresi variabel dependen terikat dan variabel independen bebas mempunyai kontribusi atau tidak. Penelitian yang menggunakan metode yang lebih handal untuk menguji data mempunyai distribusi 53 normal atau tidak yaitu dengan melihat Normal Probability Plot. Model Regresi yang baik adalah data distribusi normal atau mendekati normal, untuk mendeteksi normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal grafik.

b. Uji Multikolinearritas

Uji Multikolinearitas ini bertujuan untuk menguji apakah suatu model regresi terdapat korelasi antar variabel bebas independen. Pengujian multikolinearitas dilihat dari besaran VIF Variance Inflation Factor dan tolerance. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF = 1tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2011:106.

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang beruntun sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari 54 satu observasi ke observasi lainnya. Ghozali, 2009:99. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorrelation dan mengisyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel independen. Hipotesis yang akan diuji adalah: H o : tidak ada autokorelasi r = 0 H a : ada autokorelasi r ≠ 0 Tabel 3.1 Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi Hipotesis nol Keputusan Jika Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada korelasi negatif Tdk ada korelasi negatif Tdk ada autokorelasi positf atau negatif Tolak No desicien Tolak No desicien Tdk ditolak 0 d dl dl ≤ d ≤ du 4 dl d 4 4 – da ≤ d ≤ 4 - dl Du d 4 - du Sumber: Ghozali 2011:100

d. Uji Heteroskesdastisitas

Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke satu pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau jika tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2011:139. 55 Pada saat mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat ditentukan dengan melihat grafik Plot Scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residual SRESID. Jika grafik plot menunjukkan suatu pola titik yang bergelombang atau melebar kemudian menyempit, maka dapat disimpulkan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas. Namun, jika tidak ada pola yang jelas, serat titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2011:139.

3. Analisis Regresi Linier Berganda

a. Uji Persamaan Regresi Linier Berganda Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda digunakan sebagai alat analisis statistik karena penelitian ini dirancang untuk meneliti variabel-variabel yang mempengaruhi dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Analisis ini dimaksudkan untuk mengetahui adakah pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja pegawai yang terdiri dari faktor seperti gaya kepemimpinan, kompensasi dan motivasi. Adapun perumusan model analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu: 56 Y = a + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 +e Dimana: Y : Kinerja Pegawai a : Konstanta β 1 sd β 3 : Koefisien regresi X 1 : Gaya Kepemimpinan X 2 : Kompensasi X 3 : Motivasi e : Standar Error b. Uji Determinasi Adjusted R 2 Koefisien determinasi bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dapat menjelaskan variasi variabel dependen. Pada pengujian hipotesis hipotesis pertama koefisien determinasi dilihat dari besarnya nilai Adjusted R 2 untuk mengetahui seberapa jauh variabel bebas yaitu gaya kepemimpinan, kompensasi dan motivasi serta pengaruhnya terhadap kinerja pegawai. Nilai Adjusted R 2 mempunyai interval antara 0 dan 1. Jika niali Adjusted R 2 bernilai besar mendeteksi 1 berarti variabel bebas dapat memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Sedangkan jika Adjusted R 2 bernilai kecil berarti kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang crossection relatif rendah karena adanya 57 variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu time series biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi Ghozali, 2011:97.

4. Uji Hipotesis Penelitian

a. Uji t Uji Secara Parsial

Uji t bertujuan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen secara parsial. Untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel masing-masing independen yaitu: gaya kepemimpinan, kompensasi dan motivasi terhadap satu variabel dependen, yaitu kinerja pegawai, maka nilai signifikan t dibandingkan dengan derajat kepercayaannya. Apabila sig t lebih besar dari 0,05 maka H o diterima. Demikian pula sebaliknya jika sig t lebih kecil dari 0,05, maka H o ditolak. Bila H o ditolak ini berarti ada hubungan yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen Ghozali, 2011:101. Dalam penelitian ini menggunakan uji signifikan dua arah atau two tailed test, yaitu suatu uji yang mempunyai dua daerah penolakan H o yaitu terletak di ujung sebelah kanan dan kiri. Dalam pengujian dua arah, biasa digunakan untuk tanda sama dengan = pada hipotesis nol dan tanda tidak sama dengan ≠ pada hipotesis alternatif. Tanda = dan ≠ ini tidak menunjukan satu arah, sehingga pengujian dilakukan untuk dua arah Suharyadi dan Purwanto S.K., 2009:88-89. Kriteria dalam uji parsial Uji t dapat dilihat sebagai berikut: 58 1 Uji Hipotesis dengan membandingkan t hitung dengan t tabel a Apabila - t hitung - t tabel atau t hitung t tabel , maka H o ditolak dan H a diterima, artinya variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. b Apabila t hitung ≤ t tabel atau - t hitung ≥ - t tabel , maka H o diterima dan H a ditolak, artinya variabel independen secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. 2 Uji Hipotesis berdasarkan Signifikansi a Jika angka sig. 0,05, maka H o diterima. b Jika angka sig. 0,05, maka H o ditolak.

b. Uji F Uji Secara Silmutan

Model regresi linier berganda diatas, untuk membuktikan apakah variabel-variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan uji F. Uji F dilakukan dengan tujuan untuk menguji keseluruhan variabel independen, yaitu: gaya kepemimpinan, kompensasi dan motivasi terhadap satu variabel dependen, yaitu kinerja pegawai. Secara bebas dengan signifikan sebesar 0,05, dapat disimpulkan Ghozali, 2011:98. Apabila F hitung F tabel , maka H o ditolak dan H a diterima, yang berarti variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen dengan menggunakan tingkat signifikan sebesar 0,05 jika nilai F hitung F tabel maka secara bersama-sama seluruh 59 variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Selain itu, dapat juga dengan melihat nilai probabilitas. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada 0,05 untuk tingkat signifikansi = 0,05, maka variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar daripada 0,05 maka variabel independen secara serentak tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Kemudian akan diketahui apakah hipotesis dalam penelitian ini secara simultan ditolak atau diterima, adapun bentuk hipotesis secara simultan adalah: H o : b 1 = b 2 = b 3 = 0 ; gaya kepemimpinan, kompensasi dan motivasi secara simultan tidak berpengaruh terhadap kinerja pegawai. H o : b 1 ≠ b 2 ≠ b 3 ≠ 0 ; gaya kepemimpinan, kompensasi dan motivasi secara simultan berpengaruh terhadap kinerja pegawai.

E. Definisi Operasional Variabel Penelitian