n =
� 1+
��
2
n =
227 1+ 227
� 0,1
2
n = 70 Sampel Tabel 2. Jumlah Tenaga Kerja berdasarkan Divisi Perkebunan PTPN III
kebun Tanah Raja
No Divisi
JumlahKaryawan Sample Karyawan
1 Afdeling I
70 22
2 Afdeling II
79 24
3 Afdeling III
16 5
4 Afdeling IV
29 9
5 AfdelingV
33 10
Total 227
70
Sumber:Kantor Besar PT. Perkebunan Nusantara III Sumatera Utara 2013
3.3 Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan cara wawancara dengan para
karyawan yang menjadi sampel dengan menggunakan kuisioner yang terlah dipersiapkan terlebih dahulu. Sedangkan data sekunder dari kantor PTPN III
Sumatera Utara dan kantor PTPN III Kebun Tanah Raja.
3.4 Metode Analisis Data
Semua data yang diperoleh dari lapangan ditabulasi sesuai dengan kebutuhan.Kemudian dianalisis secara deskriptif dengan menjumlahkan dan
menskor data yang diperoleh. Untuk masalah 1 dianalisis secara deskriptif dengan mengamati dan
mengumpulkan data dan informasi tentang sistem pengupahan di perkebunan PTPN III Kebun Tanah Raja.
Untuk masalah 2 dianalisis secara deskriptif dengan menggunakan metode skoring.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3. Parameter Tingkat Kepuasan Karyawan Panen di PTPN III Kebun Tanah Raja
Parameter Komponen Parameter
Skor
A. Upah
1. Gaji Pokok
0 – 1
2. Beras
0 – 1
3. Lembur Premi
0 – 1
4. Bonus
0 – 1
5. THR
0 – 1 Jumlah
5 Parameter
0 – 5
Sumber: PTPN III Kebun Tanah Raja Jumlah skor tingkat kepuasan karyawan terhadap sistem pengupahan
antara 0-5, sehingga dapat dikategorikan sebagai berikut, apabila skor yang diperoleh antara lain:
0 – 2,5 = Karyawan merasa Tidak Puas
2,5 – 5 = Karyawan merasa Puas Untuk masalah 3, dianalisis dengan menggunakan analisis regresi logistik.
Teknik analisis yang digunakan untuk mengukur hipotesis dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik. Regresi logistik adalah analisis untuk
meperkirakan suatu hasil berdasarkan pada perubahan nilai-nilai variabel independen. Atau untuk memperkirakan kemungkinan odds berdasar masing-
masing nilai variabel independen. Adapun kelebihan dari regresi logistik adalah sebagai berikut
Kuncoro, 2005: 1. Regresi logistik tidak memiliki asumsi normalitas atas variabel bebas yang di
gunakan dalam model. Artinya variabel penjelas tidak harus memilki distribusi normal, linier, maupun memilki varian yang sama dalam setiap group.
2. Variabel bebas dalam regresi logistik bisa campuran variabel kontinyu, diskrit, dan dikotomis.
3. Regresi logistik sangat bermanfaat digunakan apabila distribusi respon atas variabel terikat diharapkan nonl inier dengan satu atau lebih variabel bebas.
Universitas Sumatera Utara
Regresi logistik tidak memerlukan asumsi normalitas, heterokedastisitas, dan autokorelasi dikarenakan variabel terikat yang terdapat pada regresi logistik
merupakan variabel dummy 0 dan 1, sehingga residualnya tidak memerlukan pengujian tersebut. Untuk asumsi multikolinieritas ini dapat digunakan uji
kebaikan sesuai goodness of fit test yang kemudian dilanjutkan dengan pengujian hipotesis uji x
2
guna melihat variabel–variabel bebas mana saja yang signifikan sehingga dapat tetap digunakan dalam penelitian. Selanjtnya diantara
variabel–variabel bebas yang signifikan dapat dibentuk suatu matriks korelasi dan apabila tidak terdapat variabel–variabel bebas yang saling memiliki korelasi yang
tinggi maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gangguan multikolinearitas dalam model penelitian David, W. Hosmer, 2011.
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Ln
� 1
−�
= β
o
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
Dimana : P
= Tingkat Kepuasan β
= Bilangan Konstanta x1
= Gaji Pokok x2
= Beras x3
= Lembur Premi x4
= Bonus x5
= THR b1 – b5 = Koefisien regresi
Pengujian hipotesis dilakukan untuk membuktikan kebenaran atas hipotesis yang diajukan dalam penelitian. Hasil output dari regresi logistik
dianalisis dengan menggunakan beberapa jenis pengujian antara lain : a. Uji Wald Uji secara Parsial
Pengujian hipotesis secara parsial dilakukan untuk mengetahui mana sajakah variabel independen yang digunakan dalam penelitian yang berpengaruh
terhadap variabel dependen. Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara
Universitas Sumatera Utara
membandingkan antara nilai probabilitas sig. Apabila angka signifikan lebih kecil dari 0,05 maka koefisien regresi adalah signifikan pada tingkat 5 yang
berarti bahwa variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel terikat.Dalam hasil regresi logistik menggunakan SPSS , hasil uji Wald
dapat dilihat pada tabel Variable in the equation. b. Uji Secara Simultan
Pengujian secara simultan dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama simultan dapat mempengaruhi variabel
dependennya. Pengujian ini juga dilakukan dengan membandingkan nilai signifikan. Apabila angka signifikan lebih kecil dari 0,05 maka koefisien regresi
adalah signifikan pada tingkat 5 yang berarti bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel
dependen. Dalam hasil regresi logistik menggunakan SPSS, hasil uji Wald dapat dilihat pada Tabel Omnimbus Test of Model Coefficients.
Kemiripan antarvariabel independen dalam satu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel independen dengan
variabel independen yang lainnya. Jika korelasi yang terjadi kurang dari 0,98 berarti tidak terjadi multikolinieritas, sedangkan jika koefisien yang terjadi dia
atas 0,98 maka terjadi multikolinieritas pada model yang digunakan Ghozali, 2006.
3.5 Definisi dan Batasan Operasional
