Tabel 5.11. Rekapitulasi Perhitungan Reliabilitas Tingkat Kecocokan
Alternatif Nilai r
hitung
Kesimpulan r
hitung
≥ r
tabel
= 0,6
Fire Grate 0,9857
Reliable Bollard
0,9803 Reliable
Sporcket 0,9693
Reliable Dust Collector
Cone 0,9697
Reliable Chain Link
0,9799 Reliable
Roster 5A 0,9792
Reliable Rumah Bearing
0,9645 Reliable
Fire Door 0,9770
Reliable
Tingkat Kepentingan
0,9749 Reliable
5.2.3. Transformasi Data dari Data Ordinal ke Data Interval
Berdasarkan data hasil kuesioner untuk penentuan urutan pengerjaan order, maka skala Likert yang berupa skala ordinal terlebih dahulu diubah
menjadi skala interval dengan menggunakan Method of Successive Interval MSI.
5.2.3.1. Transformasi Data untuk Tingkat Kecocokan
Langkah awal dalam melakukan transformasi data dari data ordinal ke data interval untuk data tingkat kecocokan adalah menghitung frekuensi tiap responden
untuk setiap pertanyaan berupa kriteria. Tabel 5.12. menunjukkan rekapitulasi frekuensi tiap responden.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.12. Rekapitulasi Frekuensi Tiap Responden untuk Tingkat Kecocokan
Persepsi Kriteria
Frekuensi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
1TB 1
7 1
1 9
1 20
2KB 1
4 13
5 3
11 7
5 49
3CB 11 12 14 12
9 14 10 12
94 4B
15 17 6
16 15 6
15 14 104
5SB 13
6 6
12 7
9 53
Total 40 40 40 40 40 40 40 40
320
Proporsi diperoleh dari hasil perbandingan jumlah frekuensi dengan jumlah total frekuensi, sehingga diperoleh proporsi sebagai berikut:
frekuensi Total
n -
ke Skor
Frekuensi Proporsi
=
0625 ,
320 20
frekuensi Total
1 -
ke Skor
Frekuensi P
1
= =
=
1531 ,
320 49
frekuensi Total
2 -
ke Skor
Frekuensi P
2
= =
=
2938 ,
320 94
frekuensi Total
3 -
ke Skor
Frekuensi P
3
= =
=
325 ,
320 104
frekuensi Total
4 -
ke Skor
Frekuensi P
4
= =
=
1656 ,
320 53
frekuensi Total
5 -
ke Skor
Frekuensi P
5
= =
=
Penentuan proporsi kumulatif diperoleh dengan mnjumlahkan secara berurutan untuk setiap nilai, sehingga nilai diperoleh sebagai berikut:
Pk
1
= 0,0625 Pk
2
= 0,2156
Universitas Sumatera Utara
Pk
3
= 0,5094 Pk
4
= 0,8344 Pk
5
= 1 Nilai proporsi kumulatif PK berdistribusi normal. Oleh karena itu,
ditentukan nilai Z untuk setiap kategori dengan menggunakan tabel distribusi normal kumulatif atau menggunakan Microsoft Excel dengan rumus:
=NORMSINVprobability Z
1
= -1,534 Z
2
= -0,787 Z
3
= 0,024 Z
4
= 0,972 Z
5
= ∞
Nilai densitas diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut:
2
2 1
2 1
z
y
−
= ε
π
sehingga diperoleh : 1230
, 2
1
2
534 ,
1 2
1 1
= =
− −
ε π
D D2 = 0,2926
D3 = 0,3988 D4 = 0,2488
D5 = 0
Universitas Sumatera Utara
Nilai Scale value mempunyai rumus sebagai berikut:
Maka diperoleh, 9673
, 1
, 0625
, 123
, SV
1
− =
− −
=
SV2 = -1,1080 SV3 = -0,3613
SV4 = 0,4614 SV5 = 1,5021
Transformasi data interval diperoleh dengan cara mengambil nilai negatif yang paling besar dan diubah menjadi 1. Dalam penelitian ini, nilai negatif
minus paling besar adalah 1,9673 apabila ditambah 1 menjadi 2,9673. Maka skala baru yaitu:
SA1 = 1 SA2 = 1,8593
SA3 = 2,6060 SA4 = 3,4287
SA5 = 4,4694 Hasil skala interval dari data ordinal untuk tingkat kecocokan adalah:
1. Untuk nilai 1 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 1 2. Untuk nilai 2 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 1,8593
3. Untuk nilai 3 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 2,6060 4. Untuk nilai 4 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 3,4287
5. Untuk nilai 5 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 4,4694
limit lower
under -
limit offer
under area
limit upper
at density
- limit
lower at
density SV
=
Universitas Sumatera Utara
Adapun data hasil transformasi skala baru untuk tingkat kecocokan dapat dilihat pada Tabel 5.13.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.13. Rekapitulasi Hasil Transformasi Skala Baru Untuk Kuesioner Tingkat Kecocokan Pengerjaan Order
Fire Grate A1 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 3,4287
3,4287 2,6060
3,4287 3,4287
2,6060 2,6060
3,4287 2
4,4694 4,4694
3,4287 4,4694
4,4694 3,4287
3,4287 3,4287
3 2,6060
2,6060 1,8593
2,6060 2,6060
1,8593 1,8593
2,6060 4
2,6060 2,6060
1,8593 1,8593
2,6060 1,0000
1,0000 1,8593
5 3,4287
3,4287 2,6060
2,6060 3,4287
1,8593 1,8593
2,6060
Bollard A2 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 4,4694
3,4287 2,6060
3,4287 3,4287
2,6060 3,4287
3,4287 2
4,4694 4,4694
2,6060 4,4694
4,4694 2,6060
4,4694 3,4287
3 3,4287
3,4287 1,8593
3,4287 3,4287
1,8593 2,6060
2,6060 4
2,6060 2,6060
1,0000 2,6060
2,6060 1,0000
1,8593 1,8593
5 4,4694
4,4694 2,6060
4,4694 3,4287
1,8593 3,4287
3,4287
Sporcket A3 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 3,4287
3,4287 1,8593
3,4287 3,4287
2,6060 3,4287
3,4287 2
3,4287 3,4287
2,6060 3,4287
3,4287 2,6060
3,4287 4,4694
3 2,6060
2,6060 1,0000
1,8593 2,6060
1,0000 2,6060
2,6060 4
2,6060 2,6060
1,0000 1,8593
1,8593 1,0000
2,6060 2,6060
5 4,4694
3,4287 1,8593
2,6060 4,4694
2,6060 3,4287
4,4694
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.13. Rekapitulasi Hasil Transformasi Skala Baru Untuk Kuesioner Tingkat Kecocokan Pengerjaan Order Lanjutan
Dust Collector Cone A4
Responden C1
C2 C3
C4 C5
C6 C7
C8
1 4,4694
3,4287 2,6060
3,4287 4,4694
2,6060 3,4287
3,4287 2
4,4694 4,4694
3,4287 4,4694
4,4694 3,4287
4,4694 3,4287
3 3,4287
3,4287 1,8593
3,4287 3,4287
1,8593 2,6060
1,8593 4
2,6060 2,6060
1,8593 2,6060
3,4287 1,8593
2,6060 1,8593
5 4,4694
3,4287 2,6060
3,4287 4,4694
3,4287 3,4287
2,6060
Chain Link A5 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 3,4287
2,6060 2,6060
2,6060 2,6060
1,8593 4,4694
3,4287 2
3,4287 3,4287
2,6060 3,4287
3,4287 2,6060
4,4694 4,4694
3 2,6060
1,8593 1,8593
1,8593 1,8593
1,8593 3,4287
3,4287 4
1,8593 1,0000
1,0000 1,0000
1,0000 1,0000
2,6060 2,6060
5 3,4287
2,6060 1,8593
2,6060 3,4287
1,8593 4,4694
4,4694
Roster 5a A6 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 3,4287
2,6060 1,8593
2,6060 3,4287
2,6060 2,6060
4,4694 2
3,4287 3,4287
2,6060 3,4287
3,4287 2,6060
3,4287 4,4694
3 3,4287
2,6060 1,8593
2,6060 3,4287
1,8593 1,8593
3,4287 4
2,6060 1,8593
1,0000 1,8593
2,6060 1,0000
1,8593 2,6060
5 4,4694
3,4287 2,6060
3,4287 4,4694
2,6060 3,4287
4,4694
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.13. Rekapitulasi Hasil Transformasi Skala Baru Untuk Kuesioner Tingkat Kecocokan Pengerjaan Order Lanjutan
Rumah Bearing A7 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 3,4287
2,6060 3,4287
3,4287 2,6060
3,4287 2,6060
3,4287 2
3,4287 3,4287
3,4287 3,4287
4,4694 3,4287
3,4287 4,4694
3 2,6060
1,8593 1,8593
2,6060 2,6060
1,0000 1,8593
2,6060 4
2,6060 1,8593
1,0000 2,6060
1,8593 1,0000
1,8593 2,6060
5 4,4694
3,4287 2,6060
3,4287 4,4694
2,6060 3,4287
4,4694
Fire Door A8 Responden
C1 C2
C3 C4
C5 C6
C7 C8
1 4,4694
4,4694 3,4287
3,4287 4,4694
2,6060 3,4287
2,6060 2
4,4694 4,4694
3,4287 4,4694
4,4694 3,4287
4,4694 3,4287
3 3,4287
3,4287 1,8593
3,4287 3,4287
1,8593 3,4287
2,6060 4
2,6060 2,6060
1,0000 2,6060
2,6060 1,0000
2,6060 1,8593
5 4,4694
3,4287 2,6060
4,4694 4,4694
2,6060 4,4694
3,4287
Universitas Sumatera Utara
5.2.3.2. Transformasi Data untuk Tingkat Kepentingan
