Dari gambar 3.8 di atas, nilai Chi-Square menghasilkan P 0.05 tidak signifikan. Dengan demikian, model dengan hanya
satu faktor dapat terima, yang berarti bahwa seluruh item terbukti mengukur satu hal saja, yaitu pandangan suami terhadap peran
ganda wanita. Hanya saja, pada model pengukuran ini terdapat kesalahan pengukuran pada beberapa item yang saling
berkorelasi, sehingga dapat di simpulkan bahwa beberapa item tersebut sebenarnya bersifat multidimensional pada dirinya
masing-masing. Selanjutnya, kualitas item juga dapat dilihat dari signifikasi
tidaknya item tersebut menghasilkan informasi tentang apa yang hendak diukur melalui koefisien muatan faktor dengan cara
melihat nilai t bagi setiap koefisen muatan faktor, seperti pada tabel 3.21 berikut ini:
Tabel. 3.21 Muatan Faktor Item Pandangan Suami Terhadap Peran
Ganda Wanita untuk Konflik Peran
No Koefisien Standar error
Nilai t
Sig. 6
0.66 0.08
8.46 V
12 0.72
0.08 9.16
V 23
0.72 0.08
9.17 V
27 0.70
0.08 8.76
V 28
0.66 0.08
8.14 V
36 0.70
0.08 8.73
V 39
0.60 0.08
7.21 V
Keterangan : tanda V = signifikan t 1,96 ; X = tidak signifikan
Dilihat dari muatan faktornya 7 item yang mengukur pandangan suami terhadap peran ganda wanita, semua
menghasilkan hasil yang signifikan karena t-value bermuatan positif t1,96, yang berarti item-item tersebut dapat digunakan
dalam mengestimasi skor faktor. Adapun matriks korelasinya dijelaskan di bawah ini :
Tabel 3.22 Matriks Korelasi Antar Kesalahan Pengukuran Item
Pandangan Suami Terhadap Peran Ganda Wanita
1 2
3 4
5 6
7 1
1 2
1 3
1 4
V 1
5 V
V 1
6 V
1 7
V V
1
Keterangan: tanda V menunjukkan korelasi kesalahan pengukuran item
Dari tabel di atas terlihat bahwa kesalahan pengukuran item yang berkorelasi terlihat pada item 27, 28, 36, dan 39.
Jadi, kesimpulan dalam uji validitas dari skala konflik peran ganda yang peneliti gunakan dalam penelitian ini, yaitu peneliti
menggunakan 41 item skala tersebut untuk digunakan dalam mengestimasi skor faktor untuk variabel keterlibatan kerja. Karena
pada dasarnya, item-item tersebut mempunyai t-value yang lebih besar daripada 1.96 t 1,96.
3.5.4. Uji Validitas Skala Keterlibatan Kerja
Dalam subbab ini peneliti menguji apakah 30 item yang ada bersifat unidmensional dalam mengukur keterlibatan kerja. Dari hasil
awal analisis CFA yang dilakukan, model satu faktor tidak fit, dengan Chi
– Square = 1209,99, df = 405, P-value = 0.00000, RMSEA = 0.113. Namun, setelah dilakukan modifikasi terhadap
model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit seperti pada
gambar di bawah ini:
Gambar 3.9 Analisis Faktor Konfirmatorik Dari Variabel Keterlibatan Kerja
Dari gambar 3.9, nilai Chi – Square menghasilkan P-value
0.05 tidak signifikan. Dengan demikian, model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima, dan dapat disimpulkan bahwa
seluruh item terbukti mengukur satu faktor saja, yaitu keterlibatan kerja.
Selanjutnya, untuk mengetahui kualitas dari item dapat dilihat melalui signifikasi item dalam mengukur faktor yang hendak diukur.
Hal tersebut juga dapat menentukan apakah item tersebut perlu didrop atau tidak. Dalam hal ini yang diuji adalah hipotesis nihil tentang
koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t t-value bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti
pada table 3.23 berikut:
Tabel 3.23 Muatan Faktor Item Keterlibatan Kerja
No Koefisien Standar error
Nilai t
Sig. No Koefisien Standar
error Nilai
t Sig.
1 0.76
0.07 10.20
V 16
0.10 0.09
1.09 X
2 0.59
0.08 7.48
V 17
0.50 0.08
6.34 V
3 0.59
0.08 7.20
V 18
0.72 0.08
9.51 V
4 0.53
0.08 6.72
V 19
0.27 0.08
3.27 V
5 0.62
0.08 7.80
V 20
0.72 0.08
9.47 V
6 0.34
0.08 4.05
V 21
0.78 0.08
10.29 V
7 0.22
0.09 2.53
V 22
0.57 0.08
7.11 V
8 0.77
0.07 10.25
V 23
0.14 0.09
1.55 X
9 0.44
0.08 5.34
V 24
0.29 0.08
3.39 V
10 0.85
0.07 12.21
V 25
0.44 0.08
5.38 V
11 0.67
0.08 8.64
V 26
0.68 0.08
9.01 V
12 0.62
0.08 8.06
V 27
0.62 0.08
7.81 V
13 0.47
0.08 5.69
V 28
0.22 0.08
2.67 V
14 0.73
0.08 9.66
V 29
0.37 0.09
4.31 V
15 0.58
0.08 7.50
V 30
0.57 0.08
7.24 V
Keterangan : tanda V = signifikan t 1,96 ; X = tidak signifikan
Pada tabel di atas, hanya nilai t bagi koefisien muatan faktor dari item 16 dan 23 yang tidak signifikan, sedangkan koefisien
muatan faktor item lainnya signifikan. Dengan demikian, item no. 16 dan 23 akan di drop. Artinya, bobot nilai pada item 16 dan 23 tidak
ikut dianalisis dalam penghitungan faktor skor. Selanjutnya, melihat muatan faktor dari item apakah ada yang bermuatan negatif. Dari
tabel 4.9, pada kolom koefisien tidak terdapat item yang muatan faktornya negatif. Dengan demikian tidak ada item yang di drop,
kecuali item no 16 dan 23. Pada model pengukuran ini terdapat kesalahan pengukuran
item yang saling berkorelasi. Artinya, dapat disimpulkan bahwa item- item tersebut bersifat multidimensional pada dirinya masing-masing.
Korelasi kesalahan pengukuran item ditampilkan pada tabel di bawah ini, yaitu:
Tabel 3.24 Matriks Korelasi Antar Kesalahan Pengukuran Dari Item Keterlibatan Kerja
Keterangan: tanda “V” menunjukkan korelasi kesalahan pengukuran item
1 1
2 3
4 5
6 7
8 9
10 11
12 13
14 15
16 17
18 19
20 21
22 23
24 25
26 27
28 29
30 1
1 2
1 3
V 1
4 V
1 5
V
1 6
V 1
7 V
V 1
8 V
1 9
V V
V 1
10
V V
1 11
V 1
12 V
V V
1 13
V V
V 1
14 V
V 1
15
V V
V V
1 16
V V
V V
1 17
V V
1 18
V V
V V
V 1
19 V
V V
V V
1 20
V V
V V
V
1 21
V V
V V
1 22
V V
V V
V V
1 23
V V
V V
V V
1 24
V V
V V
V V
1 25
V V
V V
V V
V V
V
1 26
V V
V V
V 1
27 V
V V
V V
V V
V 1
28 V
V V
V V
V 1
29 V
V V
V V
V V
V V
1 30
V V
V V
V V
V 1
Dari table di atas dapat dilihat korelasi antar kesalahan pengukuran item. Item yang baik memiliki kesalahan pengukuran
yang tidak berkorelasi satu sama lain. Namun, pada model ini tidak ada kesalahan pengukuran yang tidak berkorelasi, tetapi paling tidak
ada item yang sama sekali tidak memiliki kesalahan pengukuran korelasi terhadap item lainnya, yaitu: item 2, selain itu pada variabel
tersebut juga terdapat item yang hanya memiliki satu kesalahan pengukuran korelasi terhadap item lainnya, yaitu item 3, 4, 5, 6, 8,
dan 11. Sedangkan, item yang paling banyak mempunyai tanda V, yang berarti kesalahan pengukuran item-item tersebut berkorelasi
dengan kesalahan pengukuran item, yaitu: item 7, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, dan 30. Hal
itu juga berarti bahwa item tersebut selain mengukur apa yang hendak diukur, ia juga mengukur hal lain.
Namun, peneliti mengingat dari 30 item keterlibatan kerja hanya terdapat 2 item yang tidak signifikan, yaitu item no. 16 dan 23
karena taraf signifikasinya t1.96 maka, peneliti menggunakan 28 item selain item no.16 dan 23 untuk digunakan dalam mengestimasi
skor faktor untuk variabel keterlibatan kerja. Dalam hal ini, peneliti menggunakan kriteria no. 2 dalam mendrop item. Sehingga, apabila
ditemukan keseluruhan nilai t 1.96, maka dapat diartikan bahawa item tersebut signifikan dan dapat digunakan dalam mendapatkan
true-score untuk variabel keterlibatan kerja.
3.5.5. Uji Validitas Skala Perceived Organizational Support POS
Dalam subbab ini peneliti menguji apakah 8 item yang ada bersifat unidmensional dalam mengukur Perceived Organizational Support
POS. Dari hasil awal analisis CFA yang dilakukan, model satu faktor tidak fit, dengan Chi
– Square = 176.71, df = 20, P-value = 0.00000, RMSEA = 0.223. Namun, setelah dilakukan modifikasi
terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit
seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 3.10 Analisis Faktor Konfirmatorik dari Variabel Perceived Organizational Support POS
Dari gambar 3.10, nilai Chi – Square menghasilkan P-value
0.05 tidak signifikan. Dengan demikian, model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima, dan dapat disimpulkan bahwa
seluruh item terbukti mengukur satu faktor saja, yaitu Perceived Organizational Support POS.
Selanjutnya, untuk mengetahui kualitas dari item dapat dilihat melalui signifikasi item dalam mengukur faktor yang hendak diukur.
Hal tersebut juga dapat menentukan apakah item tersebut perlu didrop atau tidak. Dalam hal ini yang diuji adalah hipotesis nihil
tentang koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t t-value bagi setiap koefisien muatan faktor,
seperti pada table 3.25 berikut:
Tabel 3.25 Muatan Faktor Item Perceived Organizational Support POS
No Koefisien Standar error
Nilai t
Sig. 1
0.80 0.07
12.06 V
2 0.72
0.07 10.47
V 3
0.31 0.08
3.99 V
4 0.81
0.07 11.81
V 5
0.60 0.07
8.24 V
6 0.98
0.06 16.49
V 7
0.76 0.07
11.08 V
8 0.69
0.07 9.68
V
Keterangan : tanda V = signifikan t 1,96 ; X = tidak signifikan
Pada tabel di atas, 8 item merupakan item yang baik, karena nilai t dari item tersebut signifikan valid, yaitu t1.96 dan
bermuatan Positif, artinya item-item tersebut dapat mengukur Perceived Organizational Support POS. Oleh karena itu, 8 item
tersebut akan diikutsertakan dalam menghitung faktor skor dari variabel POS. skor faktor inilah yang akan digunakan dalam analisis
regresi ketika dilakukan uji hipotesis penelitian.
Pada model pengukuran ini terdapat kesalahan pengukuran item yang saling berkorelasi. Artinya, dapat disimpulkan bahwa
item-item tersebut bersifat multidimensional pada dirinya masing- masing. Korelasi kesalahan pengukuran item ditampilkan pada tabel
di bawah ini, yaitu:
Tabel. 3.26 Matriks Korelasi Antar Kesalahan Pengukuran Dari Item POS
1 2
3 4
5 6
7 8
1 1
2 1
3 V
V 1
4 V
1 5
V V
1 6
V 1
7
V V
1 8
1
Keterangan: tanda V menunjukkan korelasi kesalahan pengukuran item
Dari tabel di atas terlihat bahwa kesalahan pengukuran item yang berkorelasi terlihat pada item 3, 4, 5, 6 dan 7.
3.6 Teknik Analisia Data
Untuk menjawab pernyataan penelitian, peneliti menggunakan teknik analisis regresi berganda. Teknik analisis berganda ini digunakan
untuk menentukan ketepatan prediksi dan ditujukan untuk mengetahui besarnya pengaruh dari variabel bebas IV Sugiyono, 2009., yaitu konflik
peran, keterlibatan kerja, dan Perceived Organizational Support POS terhadap variabel bebas DV komitmen organisasi.
Regresi berganda merupakan metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel terikat dependen;
respon; Y dengan lebih dari satu variabel bebas independen; predictor; X. Persamaan garis regresi penelitian, yaitu:
Keterangan:
Y` = Dependent Variable DV yang dalam hal ini
adalah komitmen organisasi. a
= Konstanta X
1
, X
2
,….,X
p
= Independent Variable IV, yakni: X
1
= Usia X
2
= Tingkat pendidikan X
3
= Status perkawinan X
4
= Konflik peran X
5
= Keterlibatan kerja X
6
= Masa kerja X
7
= Perceived Organizational Support POS
p
= Jumlah independent variable IV
b
1
, b
2
,….,b
p
= Koefisien regresi untuk masing-masing IV
Untuk menilai apakah model regresi yang dihasilkan merupakan model yang paling sesuai memiliki error terkecil dibutuhkan beberapa
pengujian dan analisis, yaitu:
Y` = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ …… + b
p
X
p
1. R
2
koefisien determinasi berganda
Melalui regresi berganda ini akan diperoleh nilai R, yaitu koefisien korelasi berganda antara komitmen organisasi dengan
independent variable. Besarnya komitmen organisasi yang disebabkan faktor-faktor yang telah disebutkan tadi ditunjukkan oleh koefisien
determinasi berganda R
2
. R
2
menunjukkan variasi atau perubahan variabel terikat Y disebabkan variabel bebas X atau digunakan untuk
mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y atau merupakan perkiraan proporsi varians dari komitmen
organisasi yang dijelaskan oleh independent variable. Untuk mendapatkan nilai R
2
, digunakan rumus:
Keterangan:
R
2
= Proporsi varians
SS
reg
= Sum of Square Regression jumlah kuadrat regresi
SS
y
= Sum of Square Y jumlah kuadrat Y
2. Uji F
Untuk membuktikan apakah regresi Y pada X signifikan atau tidak, maka digunakan uji F. dari hasil uji F yang dilakukan, maka dapat
dilihat apakah independent variable yang diujikan memiliki pengaruh terhadap dependent variable. Untuk membuktikan hal tersebut
menggunakan rumus:
Keterangan:
R
2
= Proporsi varians
K = Jumlah independent variable
N = Jumlah sampel
3. Uji T
Uji T digunakan untuk melihat apakah pengaruh yang diberikan variabel bebas X signifikan terhadap variabel terikat Y
secara sendiri-sendiri atau parsial. Uji ini digunakan untuk menguji apakah sebuah variabel bebas X benar-benar memberikan kontribusi
terhadap variable terikat Y. Hasil uji T ini akan diperoleh dari hasil regresi yang akan dilakukan oleh peneliti nantinya. Uji T yang akan
dilakukan menggunakan rumuas sebagai berikut:
Keterangan:
b = Koefisien regresi
S
b
= Standart error Estimates
3.7 Prosedur Penelitian
