1.
SS = Sangat Sesuai
2.
S = Sesuai
3.
CS = Cukup Sesuai
4.
TS = Tidak Sesuai
5.
STS = Sangat Tidak Sesuai
Tabel 3.1 Tabel dimensi sifat-sifat wirausaha
No. Dimensi tingkah laku
Favorable unfavorable
1 Instrumental
1, 17, 35, 44, 60, 76 10, 26, 68, 85, 93
2 Prestatif
11, 8, 27, 36, 61, 69 2, 45, 52, 77, 86
3 Keluwesan bergaul
12, 19, 28, 46, 62, 78, 95 3, 37, 53, 70, 87
4 Kerja keras
13, 20, 29, 38, 54, 79 4, 63, 71
5 Keyakinan diri
5, 21, 39, 55, 64, 80, 96 30, 47, 72, 89
6 Pengambilan resiko
14, 22, 48, 81, 90 6, 31, 40, 56, 65, 73, 97
7 Swa-kendali
7, 32, 49, 57, 74, 82,88, 94 23, 41, 66, 91, 98
8 Inovatif
8, 24, 42, 58, 83 15, 33, 50, 67, 92
9 kemandirian 9, 16, 25, 34, 43, 51, 59,
84 75
3.5. Teknik Pengambilan Sampel
Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah non-probability sampling
. Menurut Prof. Dr. Sugiyono 2008 teknik non-probability sampling adalah teknik pengambilan sample yang tidak memberi peluang atau kesempatan
sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik non-probability sampling ini menggunakan accidental sampling. Artinya,
teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulaninsidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel,
bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data.
51
3.6. Teknik Analisa Data
Untuk menguji validitas konstruk dari alat ukur sifat-sifat wirausaha dalam penelitian ini, peneliti menggunakan teknik statistik yang disebut Confirmatory
Faktor Analysis CFA. Adapun CFA itu adalah teknik analisis statistik yang
digunakan untuk menguji hipotesis yang menyatakan bahwa sehimpunan item adalah valid mengukur konstruk yang ditetapkan. Dalam hal ini ada sembilan
konstruk disebut faktor yang hendak diukur oleh himpunan item yang ada, yaitu sifat instrumental, sifat prestatif, sifat keluwesan bergaul, sifat kerja keras, sifat
keyakinan diri, sifat pengambilan resiko, sifat swa-kendali, sifat inovatif, dan sifat kemandirian yang masing-masing memiliki jumlah item berbeda sifat satu dengan
yang lainnya. Ada dua langkah yang akan penulis lakukan, yaitu: 1.
Menguji hipotesis bahwa 98 item yang ada mengukur sembilan faktor yang diteorikan sesuai dengan peruntukkannya atau mengukur hal yang
hendak diukur, misal: 11 item untuk sifat instrumental, dst tiap-tiap faktor memiliki jumlah item yang tidak sama. Ini berarti bahwa peneliti
akan menguji apakah model dengan sembilan faktor tersebut fit sesuai dengan data. Caranya adalah dengan menggunakan software LISREL
versi 8.7 Joreskog Sorbom, 2004. Sesuai dengan konsep aslinya, diteorikan bahwa ada sembilan konstruk yang tidak saling berkorelasi satu
sama lain. Kalau ternyata model asli ini didapati tidak fit dengan data, maka peneliti akan menguji model yang sama sembilan faktor tetapi
dengan faktor yang saling berkorelasi satu sama lain.
52
2. Menguji validitas konstruk dari himpunan item yang ditujukan untuk
mengukur masing-masing faktor. Dalam hal ini, peneliti akan melakukan CFA terhadap model unidimensional satu faktor untuk mengetahui
apakah benar seluruh item yang dimiliki tiap-tiap faktor mengukur hal yang sama, yaitu kator yang dimaksud. Misalnya model satu fakto untuk
sifat instrumental seperti terlihat pada gambar 3.1 berikut ini:
Gambar 3.1 Model Satu Faktor
Keterangan : INS : Instrumental Faktor
λ
: Koefisien muatan faktor
δ
: Kesalahan Pengukuran
Begitupun hal yang sama ini dilakukan terhadap kedelapan sifat lainnya. Jika model satu faktor ini fit dengan data, maka peneliti akan melihat menguji
secara statistik item atau butir mana yang terbukti signifikan dalam mengukur hal yang hendak diukur. Analisis ini dilakukan sebanyak sembilan kali untuk masing-
masing sembilan faktor yang ada, yang setiap faktornya menggunakan jumlah item yang berbeda-beda.
53
Baik langkah pertama maupun kedua di atas, peneliti menggunakan kriteria Chi square test untuk menentukan apakah model yang duji sudah fit
sesuai dengan data. Dalam hal ini penulis menggunakan taraf signifikan 5. Artinya, jika nilai Chi square memiliki nilai probabilitas sebesar 5 atau lebih
non signifikan maka model diterima dan sebaliknya. Jika nilai probabilitas kurang dari 5 signifikan maka model ditolak. Namun jika ternyata tidak
diperoleh model yang fit melalui uji Chi square, peneliti akan menggunakan kriteria kedua yaitu Root Mean Square Error of Approxination RMSEA Du
Toit Du Toit, 2001. Dalam hal ini, jika nilai RMSEA mendekati 0 model dinilai fit sesuai dengan data. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan kriteria
nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,05 sebagai ukuran untuk model fit. Sedangkan untuk uji signifikan terhadap muatan faktor factor loading
peneliti menggunakan kriteri t-test uji t yang telah tersedia dalam output analisis. Untuk semua analisis ini, peneliti menggunakan program komputer LISREL versi
8.7 Joreskog Sorbom, 2004.
3.7. Prosedur penelitian
