variabel teramati adalah indikator-indikator tidak sempurna dari variabel laten atau konstruk tertentu yang mendasari.
b. Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah istilah yang dipakai untuk menunjukkan sejauh mana
suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran dilakukan dua kali atau lebih Umar, 2003:176. Reliabilitas dapat dikatakan menunjukkan
kekonsistenan dari suatu alat pengukur di dalam mengukur gejala yang sama. Makin kecil kesalahan pengukuran makin reliabel alat pengukur begitu pula
sebaliknya. Pengujian keandalan alat pengukuran dalam penelitian ini menggunakan reliabilitas menggunakan metode alpha
α. Metode alpha yang digunakan adalah metode Cronbanch. Menurut Yarnest 2003:68, instrumen
dapat dikatakan andal reliabel bila memiliki koefisien reliabilitas 0,6. Pengujian pengadaan alat ukur dalam penelitian ini menggunakan metode
Cronbach Nasution, 2001:23 yakni rumus perhitungan Cronbach Alpha :
=
Var Cov
K Var
Cov K
1 1
dimana :
= alpha
K =
jumlah butir dalam skala Cov =
rerata kovarian diantara butir Var
= rerata Varians dari butir
3.8.2 Uji Normalitas Data
Menurut Nugroho 2005:18, uji normalitas data sebaiknya dilakukan sebelum data diolah berdasarkan model-model penelitian. Uji normalitas data
dilakukan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas yang dilakukan dengan menggunakan Kolmogrov-Smirnov
Test dengan menetapkan derajat keyakinan α sebesar 5. Uji ini dilakukan pada
setiap variabel dengan ketentuan bahwa jika secara individual masing-masing
variabel memenuhi asumsi normalitas, maka secara simultan variabel-variabel tersebut juga bisa dinyatakan memenuhi asumsi normalitas. Kriteria pengujian
dengan melihat besaran Kolmogrov-Smirnov Test adalah sebagai berikut : a. Jika siginifikansi 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal.
b. Jika signifikansi 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.
3.8.3 Analisis Jalur Path Analysis
Analisis jalur merupakan bagian dari analisis regresi yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel, dimana variabel-variabel bebas
mempengaruhi variabel terikat baik secara langsung maupun tidak langsung melalui satu atau lebih perantara Sarwono, 2006:147. Manfaat Path Analysis
adalah perluasan dari persamaan regresi sederhana atau berganda yang diperlukan pada jalur hubungan variabel-variabel yang melibatkan lebih dari satu persamaan.
Mengingat variabel-variabel tersebut bersifat kualitatif dan menggunakan skala ordinal, maka agar dapat diolah menggunakan analisis jalur dengan menggunakan
pendekatan regresi linier berganda terlebih dulu kemudian diubah dari skala ordinal menjadi skala interval. Setelah data telah ditransformasikan menjadi skala
interval maka data dapat mulai diolah menggunakan analisis jalur dengan pendekatan analisis regresi linier berganda.
Menurut Sarwono 2006:150, analisis jalur sebaiknya digunakan untuk kondisi yang memenuhi persyaratan sebagai berikut :
a. Semua variabel berskala interval. b. Pola hubungan antar variabel bersifat linier.
c. Variabel-variabel residualnya tidak berfungsi berkorelasi dengan variabel sebelumnya dan tidak berkorelasi satu dengan yang lainnya.
d. Model hanya bersifat searah. Menurut Sarwono 2007:147, langkah-langkah dalam menggunakan
analisis jalur Path Analysis : a. Menentukan model diagram jalurnya berdasarkan penelitian anda.
b. Membuat diagram jalur persamaan strukturalnya.
c. Menganalisis dengan menggunakan SPSS yang terdiri dari dua langkah, langkah pertama adalah analisis untuk substruktur satu, langkah kedua
adalah analisis untuk substruktur dua. Untuk menganalisis hubungan kausal antar variabel dan menguji hipotesis
dalam penelitian ini secara sistematis, maka alat analisis yang digunakan yaitu analisis jalur path analysis dengan menggunakan software SPSS for windows.
Dengan path analysis akan dilakukan estimasi pengaruh kausal antar variabel dan kedudukan masing-masing variabel dalam jalur baik secara langsung maupun
tidak langsung. Signifikan mo del tampak berdasarkan koefisien beta β yang
signifikan terhadap jalur. Untuk penyelesaian analisis jalur maka perlu mengetahui adanya diagram
jalur maupun koefisien, sebagai berikut :
βX
1
Y βX
1
Z
βX
2
Y βZY
βX
2
Z βX
3
Z βX
3
Y
Sumber : Data diolah Gambar 3.1 : Koefisien Jalur
Keterangan : βX
1
Z : koefisien jalur pengaruh X
1
terhadap Z βX
2
Z : koefisien jalur pengaruh X
2
terhadap Z βX
3
Z : koefisien jalur pengaruh X
3
terhadap Z Lingkungan
Kerja X
1
Kompensasi X
2
Program Pengembangan
X
3
Motivasi Kerja Z
Kinerja Karyawan
Y
βX
1
Y : koefisien jalur pengaruh X
1
terhadap Y βX
2
Y : koefisien jalur pengaruh X
2
terhadap Y βX
3
Y : koefisien jalur pengaruh X
3
terhadap Y βZY : koefisien jalur pengaruh Z terhadap Y
Persamaan sruktural untuk model analisis jalur yang dipergunakan dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut :
Z = βX
1
Z + βX
2
Z + βX
3
Z + ε1.....................................................persamaan 1
Y = βX
1
Y + βX
2
Y +βX
3
Y + βZY + ε2........................................persamaan 2
Dimana : X
1
: lingkungan kerja X
2
: kompensasi X
3
: program pengembangan Z
: motivasi kerja Y
: kinerja karyawan ε1,2 : variabel pengganggu
3.8.4 Uji Asumsi Klasik
