Data Primer Wawancara Kuesioner Uji Validitas Uji Reliabilitas

3.3. Teknik Pengumpulan Data

3.3.1. Jenis Data

Untuk menganalisa data yang baik maka diperlukan data yang valid, supaya mengandung suatu kebenaran. Ada dua macam data yang dikumpulkan dari penelitian, yaitu :

a. Data Primer

Data yang dikumpulkan langsung dari lokasi penelitian, yaitu dengan menyebarkan daftar pertanyaan kuesioner kepada karyawan PT. Sekawan Karyatama Mandiri.

b. Data Sekunder

Data yang dikumpulkan dari pihak PT. Sekawan Karyatama Mandiri berupa: sejarah, struktur organisasi, aktivitas perusahaan, tujuan perusahaan.

3.3.2. Sumber Data

Sumber data diperoleh dari PT. Sekawan Karyatama Mandiri yang dijadikan sebagai responden adalah karyawan perusahaan tersebut.

3.3.3. Pengumpulan Data

a. Wawancara

Digunakan untuk mendapatkan bukti-bukti yang berkaitanketerangan yang lebih mendalam, khususnya berhubungan dengan beberapa hal yang belum jelas dari data yang ada, wawancara ini dilakukan kepada staf kantor PT. Sekawan Karyatama Mandiri. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

b. Kuesioner

Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan daftar pertanyaan kepada karyawan PT. Sekawan Karyatama Mandiri.

3.4. Uji Kualitas Data

3.4.1. Uji Outlier Univariat dan Multivariat

Outlier adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariat maupun multivariat yaitu yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya Ferdinand, 2002:52. 3.4.1.1.Uji Outlier Univariat Deteksi terhadap adanya outlier univariat dapat dilakukan dengan menentukan ambang batas yang akan dikategorikan sebagai outlier dengan cara mengkonversi nilai data penelitian ke dalam standar score atau yang biasa disebut dengan z-score, yang mempunyai rata-rata nol dengan standar deviasi sebesar satu. Bila nilai-nilai itu telah dinyatakan dalam format yang standar z-score, maka perbandingan antar besaran nilai dengan mudah dapat dilakukan. Untuk sampel besar Diatas 80 observasi, pedoman evaluasi adalah nilai ambang batas dari z-score itu berada pada rentang 3 sampai dengan 4 Hair dkk, 1995 dalam Augusty, 2002 : 98. Oleh karena itu apabila ada observasi-observasi yang memiliki z-score ≤ 3,0 akan dikategorikan sebagai outlier. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 3.4.1.2.Uji Outlier Multivariat Evaluasi terhadap multivariat outliers perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunjukkan tida ada outlier pada tingkat univariat, tetapi observasi itu dapat menjadi outliers bila sudah saling dokombinasikan. Jarak Mahalanobis the Mahalanobis distance untuk tiap observasi dapat dihitung dan menunjukkan jarak sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuang ruang multidimensional. Uji terhadap multivariat dilakukan dengan menggunakan kriteris Jarak Mahalanobis pada tingkat P 0,001. Jarak Mahalanobis itu dapat dievaluasi dengan menggunakan X2 pada derajat kebebasan sebesar jumlah item yang digunakan dalam penelitian. Dan apabila nilai Jarak Mahalanobisnya lebih besar dari nilai X2 Tabel adalah Outlier Multivariat.

3.4.2. Uji Validitas dan Reliabilitas

Variabel atau dimensi yang diukur melalui indokator-indikator dalam daftar pertanyaan perlu dilihat reliabilitasnya dan validitasnya, dimana hal ini dijelaskan sebagai berikut :

a. Uji Validitas

Validitas yang digunakan disini adalah validitas konstruk construct validity yang merujuk pada sejauh mana uji dapat mengukur apa yang sebenarnya yang kita ukur.

b. Uji Reliabilitas

Uji ini ditafsirkan menggunakan koefisien Alpha Cronbach. Jika nilai alpha cukup tinggi berkisar 0,70 dapat ditafsirkan suatu hasil Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran diulangi dua kali atau lebih, dengan kata lain instrumen tersebut dapat diandalkan Augusty, 2002 : 193. 3.4.3. Uji Normalitas Data Adapun metode yang digunakan untuk mengetahui apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak adalah menggunakan uji critical ratio dari Skewness dan Kurtosis dengan ketentuan sebagai berikut : a. Jika nilai critical yang diperoleh melebihi rentang ± 2,58 maka distribusi adalah tidak normal. b. Jika nilai critical yang diperoleh berada pada rentang ± 2,58 maka distribusi adalah normal.

3.5. Teknik Analisis dan Pengujian Hipotesis