0,75. Rentang skala untuk intepretasi hasil jawaban kuesioner dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rentang Skala Interpretasi Hasil Jawaban Kuesioner Rentang Skala
Pernyataan Jawaban
1,00 – 1,75 Sangat Tidak SetujuSangat BurukSangat Rendah
1,76 – 2,50 Tidak SetujuBurukRendah
2,51 – 3,25 SetujuBaikTinggi
3,26 – 4,00 Sangat SetujuSangat BaikSangat Tinggi
2. Data Sekunder
Data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pihak pengumpul data primer atau oleh pihak lain
Umar, 2005. Data ini merupakan data yang berfungsi sebagai pelengkap data primer. Data sekunder diperoleh melalui media lain yang
bersumber pada penelusuran pustaka dan publikasi elektronik internet.
3.3. Metode Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode sensus atau complete enumeration, yaitu menggunakan
seluruh popuasi sebagai sumber data. Pegawai Dinas Pendapatan Daerah
Kota Bogor diambil seluruhnya dalam penelitian ini. 3.4. Pengolahan dan Analisis Data
` 1. Uji
Validitas
Uji validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mampu mengukur apa yang ingin diukur Umar, 2010. Pengujian validitas
dilakukan dengan uji coba alat ukur dengan sampel minimal 30 orang Umar, 2003. Analisis tersebut dilakukan dengan menggunakan rumus
teknik korelasi product moment dengan rumus sebagai berikut:
, ∑
∑ ∑ ∑
∑ ∑
∑ … … … … … . .
r =
Angka korelasi X
t
= Skor masing – masing pernyataan ke-i
Y =
Skor total n
= Jumlah responden
Kesahihan uji validitas apabila nilai r hitung r tabel yaitu lebih besar dari 0,361. Pengujian ini dapat dilakukan melalui Software Microsoft
Excell.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah mengukur instrumen terhadap ketepatan konsisten. Reliabilitas disebut juga keterandalan, keajegan, consistency, stability
atau dependability, khusus untuk skala Gutman disebut reproduccibility Usman, 1995. Instrumen dikatakan reliabel apabila instrumen tersebut
dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data. Uji reliabilitas data kuesioner dilakukan dengan menggunakan perhitungan
metode Cronbach’s Alpha berikut:
∑
… … … … … … … … … … … … … … … … … . . r
11
= Reliabilitas instrumen k
= Banyak butir pernyataan σ
t
² = Varian
total ∑σ
b
² = Jumlah varian pernyataan Rumus varian dapat diperoleh dari rumus :
∑
∑
… … … … … … … … … … … … … … … . … … . . . … … . … n
= Jumlah responden X
t
= Nilai skor yang dipilih total nilai dari nomor–nomor butir pernyataan.
Reliabilitas dapat dikatakan baik apabila memiliki nilai Cronbach Alpha
lebih dari 0,6, jika alat ukur atau kuesioner terbukti lebih dari 0,6 maka kuesioner dapat diandalkan sebagai alat ukur
penelitian.
3. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui karakteristik responden pada penelitian melalui perhitungan persentase jawaban yang
telah ditabulasi. Selain itu, analisis deskriptif juga digunakan untuk mengidentifikasikan karakteristik responden yang berpengaruh terhadap
variabel pada penelitian, yaitu Kompensasi dan Kinerja.
4. Analisis Structural Equation Modeling SEM
Model persamaan struktural Structural Equation Modeling yaitu
teknik analisis multivariate yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks, baik recursive maupun non-
recursive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai
keseluruhan model. Menurut Bollen dalam Ghozali 2005, SEM dapat menguji secara bersama-sama:
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
. Kompensasi dan Kinerja dalam penelitian ini dianggap sebagai faktor yang tidak bisa diukur secara langsung yang disebut
variabel laten. 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.
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.
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 3. Berdasarkan Gambar 3, indikator kompensasi finansial memiliki variabel indikator yaitu X1, dan indikator
kompensasi nonfinansial memiliki variabel indikator X2, dimana 2 indikator tersebut akan menerangkan variabel laten kompensasi.
Sedangkan, indikator kesetiaan memiliki variabel indikator Y1, indikator prestasi kerja memiliki variabel indikator Y2, indikator
tanggung jawab memiliki variabel indikator Y3, indikator ketaatan memiliki variabel indikator Y4, indikator kejujuran memiliki
variabel indikator Y5, indikator kerjasama memiliki variabel indikator Y6, indikator prakarsa memiliki variabel indikator Y7, dan
indikator kepemimpinan memiliki variabel indikator Y8, dimana 8 indikator tersebut akan menerangkan variabel laten kinerja.
Gambar 3. Model Kompensasi terhadap Kinerja Keterangan =
X1 : Kompensasi Finansial
X2 : Kompensasi Nonfinansial
Y1 : Kesetiaan
Y2 : Prestasi Kerja
Y3 : Tanggung
Jawab Y4 :
Ketaatan Y5 :
Kejujuran Y6 :
Kerjasama Y7 :
Prakarsa Y8 :
Kepemimpinan
Y6 X1
X2 Kompensasi
Kinerja Y1
Y2 Y3
Y4 Y5
Y6 Y7
Y8
21
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
