Rifa Viscarini, 2013 Hubungan Persepsi Sistem Penilaian Kinerja Dan Keadilan Prosedural Pada Karyawan PT. Pos
Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
F. Teknik Analisis Data
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui sampel yang akan dianalisis berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Untuk melakukan uji normalitas
dilakukan dengan rumus
one sample Kolgomorov-Smirnov
yang perhitungannya dibantu dengan
software SPSS 16.0 for Windows.
Uji normalitas ini dilakukan untuk menentukan teknik analisis statistik yang akan digunakan dalam penelitian
ini. Apabila tingkat signifikansi ≥ 0,05 maka data dinyatakan berdistribusi normal. Dari hasil uji normalitas menggunakan
One Sample Kolmogorov-Smirnov
dengan bantuan software
SPSS 16.0for Windows
menunjukkan diperoleh skor signifikansi 0,144 untuk persepsi penilaian kinerja dan 0,052 untuk persepsi keadilan
prosedural. Berdasarkan skor tersebut dapat disimpulkan bahwa sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal sehingga uji statistik parametrik dapat
dilakukan dalam penelitian ini.
2. Uji Linieritas
Uji linieritas dilakukan untuk mencari persamaan garis regresi veriabel x persepsi penilaian kinerja terhadap variabel y persepsi keadilan prosedural.
Salah satu asumsi dari analisis regresi adalah linieritas. Maksudnya, apakah garis regresi antara variabel bebas dan terikat membentuk garis linier atau tidak.
Apabila signifikansi 0,05 maka terdapat hubungan yang linier antara variabel x dan variabel y. Uji linieritas ini menggunakan bantuan software
SPSS 16.0for windows.
Dari hasil perhitungan diperoleh hasil signifikansi 0,000 0,005 sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang diperoleh terdapat hubungan linier.
Rifa Viscarini, 2013 Hubungan Persepsi Sistem Penilaian Kinerja Dan Keadilan Prosedural Pada Karyawan PT. Pos
Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Setelah dilakukan uji normalitas dan linieritas, diperoleh hasil bahwa kedua data normal dan linier sehingga dapat dianalisis menggunakan uji statistik
parametrik dengan teknik korelasi
Product Moment Pearson.
3. Kategorisasi
