manajer dan subvariabel yang terpenting adalah kepemimpinan, keterampilan komunikatif dan tingkat komitmen bekerja.
5.2.2. Penilaian Kinerja Karyawan dengan Metode 360º Feedback
5.2.2.1. Mengubah Data Ordinal ke Data Interval
Setelah diperoleh data ordinal penilaian terhadap setiap level manajer dilakukan tranformasi data ordinal ke data interval sebelum dilakukan uji validitas
dan reliabilitas untuk memenuhi prosedur statistik seperti product moment. Transformasi skala ordinal menjadi skala interval dilakukan dengan menggunakan
tahap MSI dengan bantuan Microsoft Excel. Berikut adalah langkah-langkah mengubah data ordinal ke data interval :
8. Menghitung frekuensi setiap skala ordinal yaitu angka 1 s.d. angka 5 yang
menunjukkan banyaknya tanggapan responden dalam memilih skala tersebut.
Skor jawaban : 1 = 5 Orang 2 = 10 Orang
3 = 75 Orang 4 = 457 Orang
5 = 333 Orang 9.
Menghitung proporsi P yaitu dengan membagikan setiap frekuensi dengan jumlah seluruh data ordinal.
a. Proporsi skala 1 dengan frekuensi sebanyak 5 adalah =
b. Proporsi skala 2 dengan frekuensi sebanyak 10 adalah =
Universitas Sumatera Utara
c. Proporsi skala 3 dengan frekuensi sebanyak 75 adalah =
d. Proporsi skala 4 dengan frekuensi sebanyak 457 adalah=
e. Proporsi skala 5 dengan frekuensi sebanyak 333 adalah=
10. Menghitung proporsi komulatif PK yaitu dengan menjumlahkan proporsi
secara berurutan untuk setiap nilai. Proporsi komulatif pertama = 0,0057
Proporsi komulatif kedua = 0,0057 + 0,0114 = 0,0171 Proporsi komulatif ketiga = 0,0171 + 0,0852 = 0,1023
Proporsi komulatif keempat = 0,1023 + 0,5193 = 0,6216 Proporsi komulatif kelima = 0,6216 + 0,3784 = 1,0000
11. Mencari nilai Z dengan menggunakan rumus Microsoft Excel berdasarkan
proporsi komulatif yaitu =NORMSINVprobability
Z
1 =
-2,5303 Z
2 =
-2,1177 Z
3 =
-1,2684 Z
4 =
0,3097 Z
5 =
∞ 12.
Menghitung densitas F z yang dihitung dengan menggunakan rumus :
= 0,0162
Universitas Sumatera Utara
0,0424 0,1784
0,3803
13. Menghitung scale value SV dengan rumus :
14. Menghitung nilai penskalaan yang dihitung dengan mengubah nilai Sv
terkecil diubah menjadi sama dengan 1, kemudian data berikutnya ditambahkan dengan jumlah skala terkecil dan nilai mutlak Sv terkecil.
Contoh : Sv terkecil adalah -2,8503 Nilai 1 diperoleh dari : -2,8503 + X = 1, maka X = 1 + -2,8503
X = 3,8503 Sehingga , data interval pertama = -2,8503 + 3,8503 = 1
data interval kedua = Sv ke-2 + 3,8503, dan seterusnya. SA1 = 1,0000
Universitas Sumatera Utara
SA2 = 1,5600 SA3 = 2,2500
SA4 = 3,4600 SA5 = 4,8600
Adapun perubahan nilai data ordinal ke data interval ditunjukkan pada Tabel 5.18.
Tabel 5.18. Transformasi Skala Ordinal Menjadi Skala Interval
Skala Ordinal
Frekuensi Z
Densitas Fz Scale
Value SV
Skala Interval
1 5 -2,5303
0,0162 -2,8503
1,0000 2 10
-2,1177 0,0424
-2,2917 1,5600
3 75 -1,2684
0,1784 -1,5969
2,2500 4 457 0,3097
0,3803 0,3887
3,4600 5 333
∞ 0 1,0000
4,8600 Maka diperoleh hasil transformasi seperti pada Lampiran 3.
5.2.2.2. Uji Validitas 5.2.2.2.1. Uji Validitas untuk Manajer Pemasaran
Kategori