commit to user
4.7. Spearman Rank Correlation
Uji Korelasi Rank Spearman digunakan untuk mencari hubungan dari dua variabel yang mempunyai ukuran sekurang-kurangnya tipe data
ordinal sehingga memungkinkan untuk dibuat rangking terhadap data tersebut. Sebelum dilakukan pengujian data dilakukan terlebih dahulu pemberian nilai
score untuk variabel Diklat, Pendidikan, Pengalaman Kerja dapat ditunjukkan pada Tabel 4.19, Tabel 4.20, Tabel 4.21, sedangkan untuk variabel
Pengetahuan dan Tupoksi diambil dari data kuesioner dapat dilihat pada Tabel 4.13, dan Tabel 4.16.
Tabel 4.19. Nilai Score Diklat
NO UNSUR RESPONDEN
MANAJEMEN PROYEK PERENCANAAN JALAN PENGAWASAN JALAN DIKLAT TEKNIS LAIN BELUM PERNAH 1
PENGGUNA JASA 6
8 10
4 2
PPTK 9
24 30
6 3
PENGAWAS 12
40 50
6 6
4 PETUGAS LABORATORIUM
6 3
5 PETUGAS ALAT BERAT
6 3
6 KONSULTAN PENGAWAS
15 7
KONSULTAN PERENCANA 12
8 KONTRAKTOR PELAKSANA
3 2
1 30
84 105
30 13
JENIS DIKLAT YANG PERNAH DIIKUTI
JUMLAH TOTAL
Tabel 4.20. Nilai Score Pendidikan
NO UNSUR RESPONDEN
JUMLAH RESONDEN SMP
SMASTM D3
S 1 S2
1 PENGGUNA JASA
4 5
2 2
PPTK 6
16 15
10 3
PENGAWAS 14
6 28
16 4
PETUGAS LABORATORIUM 6
3 8
6 5
PETUGAS ALAT BERAT 12
6 6
KONSULTAN PENGAWAS 12
3 7
KONSULTAN PERENCANA 3
8 3
8 KONTRAKTOR PELAKSANA
4 4
3 42
12 80
20 49
JUMLAH TOTAL TINGKAT PENDIDIKAN
commit to user
Tabel 4.21. Nilai Score Pengalaman Kerja
NO UNSUR RESPONDEN
JUMLAH RESONDEN 5
5-10 11-15
16-20 21-25
1 PENGGUNA JASA
1 2
2 2
PPTK 3
6 3
10 10
3 PENGAWAS
8 8
20 16
4 PETUGAS LABORATORIUM
5 2
4 6
5 PETUGAS ALAT BERAT
1 6
3 4
6 6
KONSULTAN PENGAWAS 2
3 4
3 7
KONSULTAN PERENCANA 6
4 3
8 KONTRAKTOR PELAKSANA
6 5
3 18
26 21
16 35
49 LAMA PENGALAMAN KERJA TAHUN
JUMLAH TOTAL
Langkah perhitungan Uji Korelasi Rank Spearman dengan program SPSS versi 17 sebagai berikut:
1. Siapkan lembar kerja SPSS seperti ditunjukkan pada Gambar 4.17.
Gambar 4.17. Lembar Kerja Program SPSS 17
commit to user
2. Masukkan data skor data masing-masing variabel pada Data View dan Variabel View
seperti ditunjukkan pada Gambar 4.18. dan 4.19.
Gambar 4.18. Data View Program SPSS 17
Gambar 4.19. Data Variabel View Program SPSS 17
commit to user
3. Klik menu Correlate, kemudian klik Bivariat sehingga muncul kotak dialog seperti
pada Gambar 4.20.
Gambar 4.20. Bivariat Correlations Program SPSS 17 4.
Ceck list Correlation Coefficient Spearman, pada kotak diatas seperti ditunjukkan pada Gambar 4.21.
Gambar 4.21. Correlation Spearman Program SPSS 17
commit to user
5. Klik variabel yang dikorelasikan , kemudian klik tombol sehingga kedua
variabel masuk kekotak variabel seperti ditunjukkan pada Gambar 4.22.
Gambar 4.22. Variabel Program SPSS 17 6.
Klik OK pada kotak dialog diatas, akan muncul output seperti dilihat pada Tabel 4.22 berikut :
commit to user
Tabel 4.22. Hasil Korelasi
Variabel Variabel
Nilai Korelasi Hubungan
Pendidikan 2 Diklat 4
0.869 K
Pendidikan 2 Diklat 5
0.84 K
Pendidikan 2 Tupoksi 5
0.82 K
Pendidikan 2 Lama Pengalaman 1
0.75 K
Pendidikan 2 Lama Pengalaman 2
0.77 K
Pendidikan 4 Diklat 3
0.79 K
Pendidikan 5 Tupoksi 2
0.8 K
Pengetahuan 1 Lama Pengalaman 4
0.93 SK
Pengetahuan 1 Diklat 1
0.87 K
Pengetahuan 2 Lama Pengalaman 4
0.91 SK
Pengetahuan 2 Diklat 1
0.77 K
Pengetahuan 3 Lama Pengalaman 4
0.93 SK
Pengetahuan 3 Diklat 1
0.87 K
Pengetahuan 4 Lama Pengalaman 4
0.93 SK
Pengetahuan 4 Diklat 1
0.86 K
Lama Pengalaman 1 Pendidikan 2
0.75 K
Lama Pengalaman 2 Pendidikan 2
0.77 K
Lama Pengalaman 4 Pengetahuan1
0.93 SK
Lama Pengalaman 4 Pengetahuan 2
0.91 SK
Lama Pengalaman 4 Pengetahuan 3
0.93 SK
Diklat 1 Lama Pengalaman 1
0.87 K
Diklat 1 Lama Pengalaman 2
0.77 K
Diklat 1 Lama Pengalaman 3
0.87 K
Diklat 3 Pendidikan 4
0.79 K
Diklat 4 Pendidikan 2
0.86 K
Diklat 5 Pendidikan 2
0.84 K
Tupoksi 3 Diklat 3
0.87 K
Tupoksi 4 Diklat 1
0.79 K
Tupoksi 4 Diklat 2
0.82 K
Tupoksi 4 Diklat 3
0.82 K
Tupoksi 5 Diklat 4
0.88 K
Tupoksi 5 Diklat 5
0.77 K
Tupoksi 5 Pendidikan 2
0.82 K
Tupoksi 5 Lama Pengalaman 1
0.72 K
commit to user
Keterangan berdasarkan Tabel nilai koefisien korelasi dari Guilford Emperical Rulesi yaitu :
1. Nilai
≥ 0,90 - ≤ 1,00 Hubungan Sangat Kuat SK
2. Nilai
≥ 0,70 - 0,90 Kuat K 3.
Nilai ≥ 0,40 - 0,70 Hubungan Sedang S
4. Nilai
≥ 0,20 - 0,40 Hubungan Rendah R
5.
Nilai 0,00 - 0,20 Hubungan Sangat lemah SL
Berdasarkan hasil Tabel 4.22 tersebut kemudian dibuat score untuk SL score 1, R score 2, S score 3, K score 4, dan T score 5 kemudian dari score tersebut
dijumlahkan kemudian dirata-rata lalu dilakukan pembulatan sehingga dapat dilihat pada Tabel 4.23.
Tabel 4.23. Score hasil Uji Korelasi
Va ria b el Nilai Korelasi
S co re Rata-rata
P 2 0.869
4 P 2
0.84 4
P 2 0.82
4 P 2
0.75 4
4 P 2
0.77 4
P 4 0.79
4 P 5
0.8 4
P eng 1 0.93
5 P eng 1
0.87 4
P eng 2 0.91
5 P eng 2
0.77 4
P eng 3 0.93
5 5
P eng 3 0.87
4 P eng 4
0.93 5
P eng 4 0.86
4 Lpeng 1
0.75 4
Lpeng 2 0.77
4 Lpeng 4
0.93 5
5 Lpeng 4
0.91 5
Lpeng 4 0.93
5 Dik 1
0.87 4
Dik 1 0.77
4 Dik 1
0.87 4
Dik 3 0.79
4 4
Dik 4 0.86
4 Dik 5
0.84 4
TP 3 0.87
4 TP 4
0.79 4
TP 4 0.82
4 TP 4
0.82 4
4 TP 5
0.88 4
TP 5 0.77
4 TP 5
0.82 4
TP 5 0.72
4
commit to user
Dari Tabel 4.23. tersebut diatas dapat diambil kesimpulan : 1.
Terdapat hubungan yang sangat kuat untuk tingkat pendidikan dengan diklat, Tupoksi, pengalaman kerja,
2. Terdapat hubungan yang tinggi untuk tingkat pengetahuan dengan pengalaman
kerja, Diklat, 3.
Terdapat hubungan yang tinggi untuk pengalaman kerja dengan pendidikan, dan pengetahuan,
4. Terdapat hubungan yang sangat kuat untuk Diklat dengan pengetahuan dan
pendidikan, 5.
Terdapat hubungan yang sangat kuat untuk Tupoksi dengan Diklat, Pendidikan dan pengalaman kerja.
4.8. Analisis Regresi
Kategori