Setiap skor alternatif jawaban yang terbentuk dari teknik skala peringkatan terdiri dari kisaran antara 1 hingga 4, kemudian dihitung rentang skala dengan
menggunakan rumus sebagai berikut: � � � � � =
�� � � − �� � �
�� � � �
… … … … … … … … 5 Penelitian inimenggunakan skala Likert dari 1 sampai 4 sehingga
berdasarkan rumus tersebut, nilai skor rata-rata yang diperoleh sebesar 0,75. Rentang skala untuk intepretasi hasil jawaban kuesioner dapat dilihat pada
Tabel 4.
Tabel 4. Rentang Skala Interpretasi Hasil Jawaban Kuesioner RentangSkala
PernyataanJawaban
1,00 – 1,75 Sangat Tidak Setuju SangatBuruk SangatRendah
1,76 – 2,50 TidakSetuju Buruk Rendah
2,51 – 3,25 SetujuBaikTinggi
3,26 – 4,00 Sangat SetujuSangat BaikSangat Tinggi
3.7 Hipotesis Penelitian
Uji hipotesis adalah suatu metode statistika yang digunakan untuk menyatakan jika pernyataan H1 benar, maka pernyataan H0 salah, yaitu
mengetahui hubungan antara dua variabel. Sehingga dapat dirumuskan hipotesis berikut :
H0 : Budaya korporat berpengaruh negatif terhadap implementasi GCG pada PT XYZ.
H1 : Budaya korporat berpengaruh positif terhadap implementasi GCG pada PT XYZ.
H2 : Terdapat pengaruh yang positif antara elemen budaya korporat customer focused terhadap implementasi GCG pada PT XYZ
H3 : Terdapat pengaruh yang positif antara elemen budaya korporat integrity terhadap implementasi GCG pada PT XYZ.
H4 : Terdapat pengaruh yang positif antara elemen budaya korporat teamwork terhadap implementasi GCG pada PT XYZ.
H5 : Terdapat pengaruh yang positif antara elemen budaya korporat innovation terhadap implementasi GCG pada PT XYZ.
H6 : Terdapat pengaruh yang positif antara elemen budaya korporat professionalism terhadap implementasi GCG pada PT XYZ.
3.8 Metode Analisis Data
3.8.1. Metode Analisis Deskriptif
Penelitian deskriptif meliputi pengumpulan data untuk diuji hipotesis atau jawaban pertanyaan mengenai status terakhir dari subjek
penelitian. Tipe yang paling umum dari penilaian deskriptif ini meliputi sikap atau pendapat individu, organisasi, keadaan ataupun prosedur
Sugiono, 2009. Penelitian mengenai pengaruh budaya korporat terhadap implementasi Good Corporate Governance. Termasuk kedalam
penelitian deskriptif karena penelitian ini bertujuan untuk mengungkapkan informasi atau gambaran mengenai implementasi Good
Corporate Governance dan untuk membuktikan bahwa budaya korporat mempengaruhi implementasi Good Corporate Governance di PT XYZ.
3.8.2. Struktural Equation Modeling SEM
Pengaruh budaya korporat terhadap implementasi GCG dapat diketahui dengan melakukan analisis data dengan menggunakan
Structural Equation Modelling SEM. SEM merupakan Teknik analisis multivariate yang memungkinkan peneliti untuk menguji antar hubungan
variabel yang kompleks untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model menurut Bagozzi dalam Ghozali
2008.SEM dapat menguji secara bersama-sama yaitu: 1.
Model struktural: hubungan antara konstruk independen dan dependen.
2. Model measurement: hubungan antara indikator dengan konstruk
variabel laten. Aplikasi dari model SEM ini menggunakan software LISREL 8.30
for Windows. Budaya korporat dan GCG dalam penelitian ini dianggap sebagai faktor yang tidak bisa diukur secara langsung yang disebut
variabel laten sehingga diperlukan variabel indikator. Variabel indikator merupakan variabel yang dapat diamati atau diukur secara empiris.
Langkah-langkah SEM dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.
Pengembangan model berbasis konsep dan teori Pada tahap ini dilakukan telaah teori tentang pengaruh kompensasi
terhadap peningkatan kinerja pegawai. Lalu ditentukan variabel laten dan variabel indikator berdasarkan teori.
2. Mengkonstruksi diagram path
Pada tahap ini variabel laten dan variabel indikator dibentuk dalam diagram path agar lebih memahami bentuk hubungan antar variabel.
3. Konversi diagram path ke model struktural
Pada tahap ini model struktural dan model pengukuran digambarkan lebih jelas.
4. Memilih matriks input
Pada tahap ini matriks input dipilih dan dimasukan ke dalam perhitungan. Pada tahap ini berusaha untuk menghasilkan matriks
kovarian berdasarkan model dasar model- based covariance matrix yang sesuai dengan kovarians matriks sesungguhnya observed
covariance matrix. Uji signifikansi dilakukan dengan menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan berbeda dari nol.
5. Solusi standard model dan evaluasi goodness of fit index
Pada tahap ini matriks input diolah dan melihat nilai goodness of fit dari model solusi standard. Suatu model dikatakan fit apabila
kovarians matriks suatu model adalah sama dengan matriks data. Model fit dapat dinilai dengan menguji berbagai index fit yang
diperoleh dari LISREL. 6.
Interpretasi model Langkah terakhir adalah menginterpretasikan model solusi standard,
yaitu melihat besarnya pengaruh atau kontribusi variabel indikator terhadap variabel laten dan besarnya pengaruh antar variabel
laten.Penyusunan hubungan jalur tiap atribut dalam model dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Model Pengaruh Budaya Korporat Terhadap Implementasi GCG Keterangan:
Variabel Budaya Perusahaan yaitu variabel eksogen ξ dengan indikator
berikut: X1 : Fokus Pelanggan Customer Focused
X2 : Integritas Integrity X3 : Kerja Sama Team work
X4 : Inovasi Innovation X5 : Professionalism professionalisme
Di korelasikan dengan variabel implementasi GCG yaitu variabel endogen
η. dengan Indikator sebagai berikut: Y1 : Transparansi Transparancy
Y2 : Akuntabilitas Accountability Y3 : Keadilan Fairness
Y4 : Tanggung jawab Responsibility Y5 : Kemandirian Independency
γ : Hubungan langsung variabel eksogen terhadap variabel endogen λ
1-5
: Hubungan antara variabel laten eksogen atau endogen terhadap indikator indikatornya.
σ
1-5
: Kesalahan pengukuran dari indikator variabel eksogen.
ε
1-5
: Kesalahan pengukuran dari indikator variabel endogen.
3.8.3. Latent Variabel Square
Pada Exploratory Factor Analysis EFA, kita bisa menghitung skor dari faktor-faktor factor scores hasil analisis faktor, demikian juga
pada Confirmatory Factor Analysis CFA kita bisa melakukan perhitungan serupa untuk variabel laten.
Menurut Wijanto, 2008 paling tidak ada 2 pemanfaatan Laten Variable Square LVS dalam pemodelan SEM yaitu :
-Menyederhanakan model -Memodelkan variabel interaksi
Pada umumnya, rule of thumb banyaknya responden yang diperlukan untuk estimasi menggunakan maximum likehood minimal
adalah 5 responden untuk setiap variabel teramati. Mengingat setiap pertanyaan pada kuesioner adalah sebuah variabel teramati, maka jika
kita mempunyai kuesioner terdiri dari 40 pertanyaan berarti kita mempunyai 40 variabel teramati. Dengan demikian kita memerlukan
minimal 5x40 =200 responden untuk menjawab pertanyaan pada kuesioner yang sekaligus sebagai ukuran sampel minimal
Lazimya, kita tidak akan mengalami kesulitan ketika unit analisis kita adalah individu, seperti pengguna telefon, pelanggan, dan lain-lain.
Namun demikian, ketika unit analisis kita adalah perusahaan, kesulitan mulai muncul, yang pertama biasanya adalah sedikitnya jumlah
perusahaan yang masuk dalam sampel kita dan yang kedua adalah keengganan perusahaan menjawab pertanyaan-pertanyaan. Misalnya kita
hanya memperoleh 100 responden yang valid, maka sesuai dengan rule of thumb ukuran sampel ini kurang besar. Dalam keadaan ini, maka
penyederhanaan model diperlukan dan dapat dilakukan melalui perhitungan LVS.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1
