Teknik Pengolahan Data Teknik Analisis Faktor

J. Teknik Pengolahan Data

Cara yang digunakan untuk pengolahan data pada penelitian ini melalui berbagai macam, yaitu: 1. Editing Pengeditan merupakan proses pengecekan dan penyesuaian yang diperlukan terhadap data penelitian untuk memudahkan proses pemberian kode dan pemprosesan data dan karakteristik. Pengeditan data bertujuan untuk menjamin kelengkapan, konsistensi dan kesiapan data penelitian dalam proses analisis. 2. Coding Pemberian kode merupakan proses identifikasi dan klasifikasi data penelitian ke dalam skor numerik atau karakter simbol. Teknis pemberian kode dapat dilakukan sebelum atau sesudah pengisian kuesioner. Proses pemberian kode akan memudahkan dan meningkatkan efisiensi proses data entry komputer. 3. Tabulating Tahap memasukan data yang telah dikategorikan dengan skor ke dalam tabel, sehingga dapat dihitung dengan jelas dan tetap. Tahap tabulasi ini akan menentukan dalam perhitungan.

K. Teknik Pengujian Instrument

1. Pengujian Validitas Instrument

Arikunto 2002:144 menjelaskan validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Suatu instrumen yang valid atau sahih mempunyai validitas tinggi. Sebaliknya instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah. Untuk mengukur tingkat validitas kuesioner, digunakan rumus Product Moment Co- efficient of Correlation n ∑ x i y i - ∑x i ∑y i r xy = ………………….. 3.1 √ {n ∑ x i² - ∑ x i² }{ n ∑ y i² - ∑ y i² } Keterangan: rxy : koefisien korelasi x i : skor butir y i : skor total n : jumlah subyek Arikunto, 2002:146 Pengujian validitas menggunakan r product moment pada derajat keabsahan dk = n-1 dengan kriteria pengujian: 1. Bila r hitung r tabel , maka instrumen valid 2. Bila r hitung r tabel , maka instrumen tidak valid

2. Pengujian Reliabilitas Instrument

Menurut Singarimbun 1997: 140 reliabilitas adalah indeks yang menunjukan sejauh mana ketepatan atau tingkat presisi suatu ukuran atau alat ukur. Reliabilitas menunjukan konsistensi suatu alat pengukur di dalam mengukur gejala yang sama. Untuk mencari reliabilitas keseluruhan item adalah dengan mengoreksi angka korelasi yang diperoleh dengan memasukkannya dalam rumus Koefisien Alfa CronBach sebagai berikut:                 2 2 1 1 t i k k    ……………………………………. 3.2 Sumber: Arikunto, 2002:93 Keterangan:  = Nilai reabilitas instrumen k = Jumlah item pernyataan  2 i  = Nilai varians masing-masing item pernyataan  2 t  = Varians total Selanjutnya indeks reliabilitas diinterpretasikan dengan menggunakan tabel interpretasi r untuk menyimpulkan bahwa alat ukur yang digunakan cukup atau tidak reliabel. Nilai interpretasi reliabillitas dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 3.3 Hasil Uji Validitas Variabel Item Nilai r Hitung Nilai r Tabel Keterangan Ekonomi X1.1 X1.2 0,908 0,606 0,361 0,361 Valid Valid Politik X2.1 X2.2 0,674 0,814 0,361 0,361 Valid Valid Teknologi X3.1 X3.2 0,483 0,791 0,361 0,361 Valid Valid Tuntutan Tugas X4.1 X4.2 X4.3 X4.4 X4.5 X4.6 0,681 0,448 0,661 0,556 0,576 0,402 0,361 0,361 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid Valid Valid Hubungan interpersonal X5.1 X5.2 X5.3 X5.4 0,680 0,400 0,800 0,564 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid Struktur Organisasi X6.1 X6.2 X6.3 0,569 0,810 0,586 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Kepemimpinan X7.1 X7.2 0,519 0,860 0,361 0,361 Valid Valid Variabel Item Nilai r Hitung Nilai r Tabel Keterangan Masalah keluarga X9.1 X9.2 0,956 0,782 0,361 0,361 Valid Valid Ekonomi Pribadi X10.1 X10.2 X10.3 0,519 0,818 0,490 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Kepribadian X11.1 X11.2 X11.3 X11.4 0,579 0,692 0,682 0,401 0,361 0,,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid TABEL 3.4 HASIL UJI RELIABILITAS Variabel Alpha Keterangan X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 0,720 0,602 0,540 0,512 0,641 0,712 0,651 0,781 0,606 0,711 0,624 Reliabel Reliabel Sedang Sedang Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Tabel 3.5 Interpretasi Nilai r Besarnya Nilai Interpretasi Antara 0,800-1,00 Antara 0,600-0,800 Antara 0,400-0,600 Antara 0,200-0,400 Antara 0,000-0,200 Sangat Kuat Kuat Sedang Rendah Sangat Rendah Sumber: Sugiyono 2006:183

L. Teknik Analisis Faktor

Analisis faktor adalah salah satu metode statistik multivariat yang mencoba menerangkan hubungan antar sejumlah peubah-peubah yang saling independen antara satu dengan yang lain sehingga bisa dibuat satu atau lebih kumpulan peubah yang lebih sedikit dari jumlah peubah awal. Menurut Kinear dan Taylor, 1991: 606, analisis faktor adalah a procedure that takes a large number of variables or objects and searches to see whether they have a small number of factors in common which account for their intercorrelation. Analisis faktor juga digunakan untuk mengetahui faktor-faktor dominan dalam menjelaskan suatu masalah. Untuk menganalisis data, penelitian ini menggunakan analisis faktor konfirmatori. Analisis ini bertujuan untuk mengadakan konfirmasi berdasarkan teori dan konsep yang sudah ada sehingga dapat diketahui keakuratan instumen yang dibuat. Analisis dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan program SPSS 16.0. Prinsip dasar dari analisis faktor adalah untuk mengekstrasi sejumlah faktor bersama common faktors dari gugusan variabel asal X1, X2, ....... Xp, sehingga banyaknya faktor lebih sedikit dibandingkan dengan banyaknya variabel asal X dan sebagian informasi ragam varibel asal X tersimpan dalam sejumlah faktor. Sedangkan salah satu tujuan dari analisis faktor adalah mereduksi jumlah varibel dengan cara mirip seperti pengelompokkan variabel. Dalam analisis ini, variabel- variabel dikelompokkan berdasarkan korelasinya. Dimana variabel yang berkolerasi tinggi akan berada dalam kelompok tertentu membentuk suatu faktor, sedangkan dengan variabel dalam kelompok faktor lain mempunyai korelasi yang relatif kecil Solimun, 2001: 24. Analisis faktor dapat dirumuskan dalam model sistematis sebagai berikut: X 1 = C 11 F 1 + C 12 F 2 + .......... + C 1 pFp +  1 X 2 = C 21 F 1 + C 22 F 2 + ……… + C 2 pF p +  2 X p = C p1 F 1 + Cp 2 F 2 + ……… + C p1 F 1 +  p Keterangan: X 1 = variabel X 2 = faktor persamaan ke j Cp = bobot loading dari variabel ke i pada faktor ke j yang menunjukkan pentingnya faktor ke j dalam komposisi dari variabel ke i. p = galat error faktor spesifik. Untuk menentukan suatu kelompok variabel layak atau tidak layak sebagai faktor akan digunakan Eigen Value, yaitu nilai eigen value tersebut lebih besar atau sama dengan satu 1 maka dinyatakan layak atau dapat diterima. Sedangkan untuk mengetahui besarnya sumbangan masing-masing faktor akan dilihat dari total varian masing-masing faktor akan dilihat dari total varian masing-masing faktor. Kemudian untuk melihat peranan masing-masing variabel dalam suatu faktor dilihat dari besarnya loading variabel bersangkutan, dimana loading terbesar mempunyai peranan utama. Untuk menentukan faktor minimum guna mencapai varian maksimum digunakan principle component analysis. Bila terdapat loading yang berbeda maka hipotesis dapat diterima. Pada dasarnya analisis faktor dilaksanakan melalui tiga langkah utama sebagai berikut: a. Matriks Korelasi Data yang terkumpul akan diproses dalam komputer dan akan menghasilkan matriks korelasi. Berdasarkan koefisien korelasi dapat diidentifikasikan variabel-variabel tertentu yang hampir tidak memiliki korelasi lain, sehingga dapat dikeluarkan analisis lebih lanjut. b. Ekstrasi Faktor Setelah variabel disusun kembali berdasarkan korelasi hasil langkah pertama, maka program computer akan menentukan jumlah faktor yang diperlukan untuk mewakili data. Untuk mnentukan jumlah faktor yang dapat diterima atau layak, secara empiris data dapat dilihat pada eigen value suatu faktor yang besarnya lebih atau sama dengan 1 1. c. Rotasi Hasil ekstrasi faktor yang sering kali masih sulit untuk menentukan pola atau pengelompokkan variabel-variabel secara bermakna, dengan rotasi dapat diidentifikasikan dengan memilih nilai laoding lebih besar. Statistik yang terkait dengan analisis faktor adalah sebagai berikut: 1. Barlett test of spericity merupakan tes statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis bahwa antar variabel tidak berkorelasi. 2. Correlation matrik F merupakan korelasi antar semua variabel yang diteliti dan elemen diagonal dihilangkan. 3. Communality yaitu jumlah variance yang dimiliki semua variabel yang dianalisis atau yang dapat dikatakan sebagai proposi variance yang dapat dijelaskan oleh faktor umum. 4. Eigen Value yaitu nilai yang mewakili total variance yang dijelaskan oleh setiap faktor. 5. Faktor loading plot yaitu titik potong dari variabel-variabel asli yang menggunakan faktor loading sebagai koordinat. 6. Faktor matrik F memuat faktor-faktor loading dari seluruh variabel pada faktor-faktor yang telah terpilih. 7. Faktor score merupakan estimasi nilai skor bagi setiap responden dari suatu faktor. 8. Kaiser-Meyer-Olkin-Measure of sampling adequacy. Indeks yang digunakan untuk menguji ketepatan analisis faktor. Nilai yang tinggi 0.5-1.0 menunjukkan bahwa analisis tersebut tepat dan tidak tepat bila dibawah 0.5. FAKTOR - FAKTOR YANG MENYEBABKAN STRES KERJA PADA SRIKANDI BUSWAY Studi Pada Srikandi Busway PT. Trans Batavia Trayek Pulogadung – Harmoni dan Harmoni – Kalideres Oleh RATRI NABELLA S Skripsi Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar SARJANA ADMINISTRASI BISNIS Pada Jurusan Administrasi Bisnis Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Lampung FAKULTAS ILMU SOSIAL DAN ILMU POLITIK UNIVERSITAS LAMPUNG BANDAR LAMPUNG 2010 Judul Skripsi : Faktor-Faktor Yang Menyebabkan Stres Kerja Pada Srikandi Busway Studi Pada Srikandi Busway PT. Trans Batavia Trayek Pulogadung - Harmoni dan Harmoni - Kalideres Nama Mahasiswa : Ratri Nabella S Nomor Pokok Mahasiswa : 0616051046 Program Studi : Ilmu Administrasi Bisnis Fakultas : Ilmu Sosial dan Ilmu Politik MENYETUJUI 1. Komisi Pembimbing Nur Efendi, S. Sos., M. Si Jeni Wulandari, S.A.B., M.Si NIP. 196910121995121001 NIP. 198501152008012002 2. Ketua Jurusan Administrasi Bisnis Nur Efendi, S.Sos., M.Si. NIP. 196910121995121001 MENGESAHKAN 1. Tim Penguji Ketua : Nur Efendi, S. Sos., M. Si ........................ . NIP 196910121995121 1 001 Sekretaris : Jeni Wulandari, S.A.B., M.Si ........................ NIP 19850115200812 2 002 Penguji Bukan Pembimbing : Dra. Endry F. M.Si ........................ NIP. 19720718200312 2 002 2. Dekan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu politik Drs. Hi. Agus Hadiawan, M. Si. NIP. 19580109198603 1 002 Tanggal Lulus Ujian Skripsi: 06 September 2010 DAFTAR PUSTAKA Arikunto, Suharsimi. 2002. Prosedur Penelitian. Rineka Cipta. Jakarta. Augusty, Ferdinand. 2006. Metode Penelitian Manajemen-Pedoman Penelitian Untuk Penelitian Skripsi, Tesis dan Disertai Ilmu Manajemen, BP.Undip. Bohlander, George, Scott Snell dan Arthur Shermann.2001. Managing Human Resources.12 th edition.South Western College Publishing. USA. Cooper Cary Straw Alison. 1995. Stres Management yang Sukses dalam Sepekan terjemahan dari Abdullah. Megapoin. Jakarta. Cooper, Donald R dan C. William Emory. 1996. Metode Penelitian Bisnis. Erlangga. Jakarta. De Cenzo, David A and Stephen P Robbins. 1999. Human Resources Management..6 th . John Wiley Sons. USA. Davis, Keith and John W. Newstorm. 1993. Organizational Behaviour. The McGraw Hill. New York. Dwiyanti Endang. 2001. Stres Kerja di Lingkungan DPRD : Studi pada anggota DPRD di kota Surabaya Kab. Jember: Jurnal Masyarakat, Kebudayaan Politik, 3: 74-84. Fakultas kesehatan Universitas Airlangga. Efendi, Nur. 2005. Faktor-faktor Yang Menyebabkan Stres Kerja Pada Buruh Wanita Studi Pada Buruh Wanita Yang Bekerja Pada Sektor Industri di Bandar Lampung. Universitas Lampung. Handoyo, Seger, 2001. Stres pada Masyarakat Surabaya. Jurnal Insan Media Psikologi, 3 : 61-47. Surabaya : Fakultas Psikologi Universitas Airlangga. Ivancevich, John M, Robert Konopaske, Michael T. Matteson. 2005. Organizational Behaviour and Management Sevent Edition. The McGraw Hill Companies. New York. Ivancevich,John, Robert Konopaske dan Matteson.2007. Perilaku dan manajemen Organisasi alih bahasa : Gina Gania. Edisi ke tujuh. Erlangga. Jakarta. Luthans,Fred. 1995. Organizational Behaviour. 7th Edition. Mc Graw-Hill. New York. ……………. . 2002. Organizational Behaviour. 9th Edition. Mc Graw-Hill. New York. Margiati Lulus, 1999. Stres Kerja : Latar Belakang Penyebab Alternatif Pemecahannya. Jurnal Masyarakat, Kebudayaan Politik, 3 : 71-80. Surabaya : Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga. Mathur, Garima 2007. Stress as a Correlate of Job Performance : a Study of Manufacturing Organizations. Journal of Advances in Management Research. Mondy, R Wayne, Robert M Noe, Shane R Premanx. 1999. Human Resources Management. Prentice Hall. New Jersey. Munandar, Ashar Sunyoto. 2006. Psikologi Industri dan Organisasi. Universitas Indonesia UI-Press. Jakarta. Nazir, Moh. 2005. Metode Penelitian. Ghalia Indo. Bogor. Pangestu, Meri Madeline Hendytio. 1997 : Survey Responses from Women Workers In Indonesia’s Textile, Garment, Footwear Industries. Policy Research Working Paper. pp 4. Yayasan Akatiga. Bandung. Retnaningtyas, Dwi. 2005. Hubungan Antara Stres Kerja Dengan Produktivitas Kerja Di Bagian Linting Rokok PT Gentong Gotri Semarang. Universitas Semarang. Robbins, Stephen P. 2001. Perilaku Organisasi. PT Prenhalindo. Jakarta. Robbins, Stephen P. 2003. Organizational Behaviour Concepts, Controversies Application. Prentice Hall Inc. New jersey. Singarimbun, M dan Sofyan E. 1997. Metode Penelitian Survai. PT Pustaka LP3ES Indonesia. Jakarta. Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Bisnis. Penerbit Alfabeta. Bandung. Sweeney, Paul D. and Dean B. McFarlin. 2002. Organizational behavior solutions for management. McGraw Hill. New York. Towner, Lesley. 2002. Managing Employee Stress. PT. Elex Media Komputindo. Jakarta Walker, James W. 1992. Human Resources Strategy. New York : McGraw Hill. Yulianti, Praptini. 2000. Pengaruh Sumber-sumber Stres Kerja Terhadap Kepuasan Kerja Tenaga Edukatif Tetap. Fakultas Ilmu Sosoial dan Ilmu Politik Universitas Airlangga. Surabaya. Sumber lain: Jumlah kendaraan bermotor Juni 2009. 5 Agustus 2009www.komisikepolisianindonesia.com. 5 April 2010. 20:00. Pembatasan kendaraan untuk mengurangi kemacetan Jakarta. 26 November 2008 http:www.detik-news.comwww.detik-news.com. 2 April 2010. 20:00. Stres.13 febuari 2010 www.clubsehat.com. 29 Maret 2010. 20:00. Wanita lebih rentan terkena work stres. 14 November 2008 http:www.managementfile.com. 28 Maret.18:00. Wanita lebih rentan terkena work stres. 14 November 2008 www . managementfile. com. 28 Maret 2010. 19:00. Jalan di Jakarta. 14 febuari 2009http:www.berita8.com. Skripsi : Hermawan, Yudhi. 2010. Analisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen dalam berbelanja di minimarket. Universitas Lampung. MOTTO PERSEMBAHAN Karya ini kupersembahkan untuk: Kedua Orang Tuaku yang Tercinta: Papaku tersayang Muji Sigit dan Mamaku tersayang Sri Agustiana Yang senantiasa selalu mendoakanku, sabar dan memberikan segala yang terbaik untukku.. maaf ya pa, ma, target lulusnya telat... Adikku-adikku: Amelinda Yang selalu mendukung setiap langkahku dalam doa kalian untuk menyelesaikan tulisan ini. Almamater tercinta Motto Jenius adalah 1 inspirasi dan 99 keringat Tidak ada yang dapat menggantikan kerja keras Keberuntungan adalah sesuatu yang terjadi Ketika kesempatan bertemu dengan kesiapan Thomas A. Edison Kita tidak bisa menjadi bijaksana dengan kebijaksanaan orang lain Tapi kita bisa berpengetahuan dengan pengetahuan orang lain Penulis Lampiran 1 Nilai Determinan, Correlation Matrix dan KMO Factor Analysis Correlation Matrix a 1.000 .252 .448 .573 -.339 -.149 .252 1.000 .630 .546 -.239 -.220 .448 .630 1.000 .679 -.204 -.287 .573 .546 .679 1.000 -.296 -.261 -.339 -.239 -.204 -.296 1.000 -.045 -.149 -.220 -.287 -.261 -.045 1.000 .089 .007 .000 .033 .216 .089 .000 .001 .102 .121 .007 .000 .000 .140 .062 .000 .001 .000 .056 .082 .033 .102 .140 .056 .406 .216 .121 .062 .082 .406 Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga Correlation Sig. 1-tailed Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_ tugas Kepemimpina n_organisasi Keluarga Determinant = .154 a. KMO and Bartl etts Test .758 49.009 15 .000 Kaiser-Mey er-Olkin Measure of Sampling Adequacy . Approx. Chi-Square df Sig. Bart lett s Test of Sphericity Lampiran 2 Anti Image Matrix sebelum di ekstrak Anti-image Matrices .454 .110 -.126 -.161 .085 .164 .024 .148 -.046 -.028 .152 .110 .411 -.173 -.146 .142 .044 .056 -.019 .041 .137 .028 -.126 -.173 .353 -.051 -.111 -.145 .043 -.053 .099 .025 -.077 -.161 -.146 -.051 .304 -.156 -.071 .062 -.024 .042 -.093 -.005 .085 .142 -.111 -.156 .617 .035 -.209 .003 -.043 -.100 .145 .164 .044 -.145 -.071 .035 .717 -.137 -.037 -.163 -.017 -.062 .024 .056 .043 .062 -.209 -.137 .609 -.160 .168 .181 -.072 .148 -.019 -.053 -.024 .003 -.037 -.160 .814 -.091 -.117 .136 -.046 .041 .099 .042 -.043 -.163 .168 -.091 .815 .114 -.053 -.028 .137 .025 -.093 -.100 -.017 .181 -.117 .114 .499 -.283 .152 .028 -.077 -.005 .145 -.062 -.072 .136 -.053 -.283 .585 .598 a .254 -.315 -.434 .160 .288 .045 .244 -.075 -.058 .295 .254 .587 a -.454 -.413 .282 .081 .112 -.033 .071 .302 .057 -.315 -.454 .706 a -.154 -.238 -.289 .094 -.100 .185 .058 -.170 -.434 -.413 -.154 .703 a -.359 -.152 .143 -.049 .085 -.238 -.011 .160 .282 -.238 -.359 .431 a .053 -.341 .004 -.061 -.180 .241 .288 .081 -.289 -.152 .053 .485 a -.207 -.049 -.213 -.028 -.095 .045 .112 .094 .143 -.341 -.207 .544 a -.227 .239 .328 -.120 .244 -.033 -.100 -.049 .004 -.049 -.227 .476 a -.112 -.183 .198 -.075 .071 .185 .085 -.061 -.213 .239 -.112 .558 a .179 -.077 -.058 .302 .058 -.238 -.180 -.028 .328 -.183 .179 .434 a -.525 .295 .057 -.170 -.011 .241 -.095 -.120 .198 -.077 -.525 .420 a Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Interpersonal Struktur_organisasi Kepemimpinan_ organisasi Tuntutan_peran Keluarga Ekonomi_pribadi Karakteristik_pribadi Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Interpersonal Struktur_organisasi Kepemimpinan_ organisasi Tuntutan_peran Keluarga Ekonomi_pribadi Karakteristik_pribadi Anti-image Covariance Anti-image Correlation Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_ tugas Interpersonal Struktur_ organisasi Kepemimpina n_organisasi Tuntutan_ peran Keluarga Ekonomi_ pribadi Karakteristik_ pribadi Measures of Sampling Adequacy MSA a. Tabel Anti Image Matrix setelah di ekstrak Anti -image Matrices .615 .100 -.081 -.198 .170 .017 .100 .553 -.208 -.108 .100 .037 -.081 -.208 .425 -.161 -.036 .072 -.198 -.108 -.161 .414 .055 .057 .170 .100 -.036 .055 .835 .121 .017 .037 .072 .057 .121 .890 .733 a .172 -.158 -.392 .237 .023 .172 .749 a -.429 -.227 .147 .053 -.158 -.429 .760 a -.385 -.060 .117 -.392 -.227 -.385 .770 a .093 .094 .237 .147 -.060 .093 .735 a .141 .023 .053 .117 .094 .141 .831 a Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga Anti-image Cov ariance Anti-image Correlation Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_ tugas Kepemimpina n_organisasi Keluarga Measures of Sampling Adequacy MSA a. Lampiran 3 Tabel Total Variance Explained Total Variance Explained 2.979 27.084 27.084 2.979 27.084 27.084 2.942 26.749 26.749 1.785 16.224 43.308 1.785 16.224 43.308 1.735 15.773 42.522 1.568 14.250 57.558 1.568 14.250 57.558 1.654 15.036 57.558 1.157 10.514 68.072 .967 8.795 76.867 .808 7.342 84.209 .520 4.723 88.932 .487 4.423 93.355 .305 2.777 96.132 .248 2.250 98.382 .178 1.618 100.000 Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Total of Variance Cumulativ e Total of Variance Cumulativ e Total of Variance Cumulativ e Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Extraction Method: Principal Component Analy sis. Tabel Total Variance Explained Sesudah di ekstrak Total Variance Explained 2.850 47.505 47.505 2.850 47.505 47.505 2.061 34.354 34.354 1.092 18.207 65.712 1.092 18.207 65.712 1.540 25.675 60.029 .767 12.790 78.502 .767 12.790 78.502 1.108 18.473 78.502 .669 11.144 89.646 .328 5.467 95.114 .293 4.886 100.000 Component 1 2 3 4 5 6 Total of Variance Cumulativ e Total of Variance Cumulativ e Total of Variance Cumulativ e Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Extraction Method: Principal Component Analy sis. Lampiran 4 Tabel Component Matrix Component Matrix a .689 -.288 -.460 .743 .143 .514 .848 .162 .217 .870 -.007 -.008 -.445 .692 .131 -.387 .696 .477 Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga 1 2 3 Component Extraction Method: Principal Component Analy sis. 3 components extracted. a. Lampiran 5 Tabel Nilai Communalities Sebelum di Ekstrak Communalities 1.000 .620 1.000 .557 1.000 .772 1.000 .818 1.000 .386 1.000 .475 1.000 .628 1.000 .429 1.000 .162 1.000 .770 1.000 .715 Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Interpersonal St ruktur_organisasi Kepemimpinan_ organisasi Tuntutan_peran Keluarga Ekonomi_pribadi Karakt erist ik_pribadi Initial Extraction Extraction Method: Principal Component Analy sis. Tabel Nilai Communalities Sesudah di Ekstrak Commu nalities 1.000 .768 1.000 .837 1.000 .792 1.000 .757 1.000 .695 1.000 .861 Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga Initial Extraction Extraction Method: Principal Component Analy sis. Lampiran 6 Tabel Nilai Rotated Component Matrix Rotated Component Matrix a .844 .803 .280 .613 .053 -.008 .825 .249 .223 .676 .487 .250 -.133 .671 .289 -.163 .006 .614 Ekonomi Politik Teknologi Tuntutan_tugas Kepemimpinan_ organisasi Keluarga 1 2 3 Component Extraction Method: Principal Component Analy sis. Rotation Met hod: Varimax with Kaiser Normalization. Rotation conv erged in 5 iterations. a. Lampiran 7 Tabel Nilai Component Transformation Matrix Component Transformation Matrix .784 .550 .287 .201 -.663 .721 .587 -.508 -.630 Component 1 2 3 1 2 3 Extraction Method: Principal Component Analy sis. Rotation Met hod: Varimax wit h Kaiser Normalization. Lampiran 8 Deskriptif Statistik Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Ekonomi 30 1.00 2.60 1.7454 .81049 Politik 30 1.00 3.89 2.4229 .71111 Teknologi 30 1.59 3.72 2.6373 .59638 Tuntutantugas 30 1.76 3.73 2.8247 .49105 Hubinterpersonal 30 2.00 3.54 2.7594 .47422 Strukturorgn 30 1.63 4.17 2.8781 .58520 Kepemimpinan 30 1.00 2.60 1.7454 .81049 Tuntutanperan 30 1.00 4.25 3.2270 .92507 Masalahkeluarga 30 1.00 3.28 2.1258 .76056 Masalahekonomi 30 1.57 3.89 3.0354 .52733 Kepribadian 30 1.36 3.54 2.5991 .47217 Valid N listwise 30 Lampiran 9 Hasil Uji Validitas Variabel X1 Ekonomi Correlations x1.1 x1.2 total x1.1 Pearson Correlation 1 .218 .908 Sig. 2-tailed .246 .000 N 30 30 30 x1.2 Pearson Correlation .218 1 .606 Sig. 2-tailed .246 .000 N 30 30 30 total Pearson Correlation .908 .606 1 Sig. 2-tailed .000 .000 N 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X2 Politik Correlations x2.1 x2.2 Total x2.1 Pearson Correlation 1 .120 .674 Sig. 2-tailed .527 .000 N 30 30 30 x2.2 Pearson Correlation .120 1 .814 Sig. 2-tailed .527 .000 N 30 30 30 total Pearson Correlation .674 .814 1 Sig. 2-tailed .000 .000 N 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X3 Teknologi Correlations x3.1 x3.2 total x3.1 Pearson Correlation 1 -.153 .483 Sig. 2-tailed .419 .007 N 30 30 30 x3.2 Pearson Correlation -.153 1 .791 Sig. 2-tailed .419 .000 N 30 30 30 total Pearson Correlation .483 .791 1 Sig. 2-tailed .007 .000 N 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X4 Tuntutan Tugas Correlations x4.1 x4.2 x4.3 x4.4 x4.5 x4.6 total x4.1 Pearson Correlation 1 -.055 .318 .177 .297 .433 .681 Sig. 2-tailed .773 .087 .350 .111 .017 .000 N 30 30 30 30 30 30 30 x4.2 Pearson Correlation -.055 1 .459 .345 .088 -.337 .448 Sig. 2-tailed .773 .011 .062 .645 .069 .013 N 30 30 30 30 30 30 30 x4.3 Pearson Correlation .318 .459 1 .130 .152 .054 .661 Sig. 2-tailed .087 .011 .494 .422 .779 .000 N 30 30 30 30 30 30 30 x4.4 Pearson Correlation .177 .345 .130 1 .605 -.133 .556 Sig. 2-tailed .350 .062 .494 .000 .483 .001 N 30 30 30 30 30 30 30 x4.5 Pearson Correlation .297 .088 .152 .605 1 .089 .576 Sig. 2-tailed .111 .645 .422 .000 .640 .001 N 30 30 30 30 30 30 30 x4.6 Pearson Correlation .433 -.337 .054 -.133 .089 1 .402 Sig. 2-tailed .017 .069 .779 .483 .640 .028 N 30 30 30 30 30 30 30 total Pearson Correlation .681 .448 .661 .556 .576 .402 1 Sig. 2-tailed .000 .013 .000 .001 .001 .028 N 30 30 30 30 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X5 Hubungan Interpersonal Correlations x5.1 x5.2 x5.3 x5.4 total x5.1 Pearson Correlation 1 .140 .304 -.064 .680 Sig. 2-tailed .459 .103 .738 .000 N 30 30 30 30 30 x5.2 Pearson Correlation .140 1 .009 .056 .400 Sig. 2-tailed .459 .961 .767 .034 N 30 30 30 30 30 x5.3 Pearson Correlation .304 .009 1 .620 .800 Sig. 2-tailed .103 .961 .000 .000 N 30 30 30 30 30 x5.4 Pearson Correlation -.064 .056 .620 1 .564 Sig. 2-tailed .738 .767 .000 .001 N 30 30 30 30 30 total Pearson Correlation .680 .388 .800 .564 1 Sig. 2-tailed .000 .034 .000 .001 N 30 30 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. . Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. Variabel X6 Struktur Organisasi Correlations x6.1 x6.2 x6.3 total x6.1 Pearson Correlation 1 .167 -.213 .569 Sig. 2-tailed .378 .258 .001 N 30 30 30 30 x6.2 Pearson Correlation .167 1 .497 .810 Sig. 2-tailed .378 .005 .000 N 30 30 30 30 x6.3 Pearson Correlation -.213 .497 1 .586 Sig. 2-tailed .258 .005 .001 N 30 30 30 30 total Pearson Correlation .569 .810 .586 1 Sig. 2-tailed .001 .000 .001 N 30 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X7 Kepemimpinan Correlations x7.1 x7.2 total x7.1 Pearson Correlation 1 .011 .519 Sig. 2-tailed .955 .003 N 30 30 30 x7.2 Pearson Correlation .011 1 .860 Sig. 2-tailed .955 .000 N 30 30 30 total Pearson Correlation .519 .860 1 Sig. 2-tailed .003 .000 N 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X8 Tuntutan Peran Correlations x8.1 x8.2 Total x8.1 Pearson Correlation 1 .114 .689 Sig. 2-tailed .549 .000 N 30 30 30 x8.2 Pearson Correlation .114 1 .798 Sig. 2-tailed .549 .000 N 30 30 30 total Pearson Correlation .689 .798 1 Sig. 2-tailed .000 .000 N 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X9 Masalah Keluarga Correlations x9.1 x9.2 Total x9.1 Pearson Correlation 1 .563 .956 Sig. 2-tailed .001 .000 N 30 30 30 x9.2 Pearson Correlation .563 1 .782 Sig. 2-tailed .001 .000 N 30 30 30 total Pearson Correlation .956 .782 1 Sig. 2-tailed .000 .000 N 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X10 Ekonomi Pribadi Correlations x10.1 x10.2 x10.3 total x10.1 Pearson Correlation 1 .095 -.365 .519 Sig. 2-tailed .618 .047 .003 N 30 30 30 30 x10.2 Pearson Correlation .095 1 .472 .818 Sig. 2-tailed .618 .008 .000 N 30 30 30 30 x10.3 Pearson Correlation -.365 .472 1 .490 Sig. 2-tailed .047 .008 .006 N 30 30 30 30 total Pearson Correlation .519 .818 .490 1 Sig. 2-tailed .003 .000 .006 N 30 30 30 30 Correlations x10.1 x10.2 x10.3 total x10.1 Pearson Correlation 1 .095 -.365 .519 Sig. 2-tailed .618 .047 .003 N 30 30 30 30 x10.2 Pearson Correlation .095 1 .472 .818 Sig. 2-tailed .618 .008 .000 N 30 30 30 30 x10.3 Pearson Correlation -.365 .472 1 .490 Sig. 2-tailed .047 .008 .006 N 30 30 30 30 total Pearson Correlation .519 .818 .490 1 Sig. 2-tailed .003 .000 .006 N 30 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Variabel X11 Kepribadian Correlations x11.1 x11.2 x11.3 x11.4 total x11.1 Pearson Correlation 1 .271 -.038 .292 .579 Sig. 2-tailed .148 .844 .117 .001 N 30 30 30 30 30 x11.2 Pearson Correlation .271 1 .274 -.259 .692 Sig. 2-tailed .148 .143 .167 .000 N 30 30 30 30 30 x11.3 Pearson Correlation -.038 .274 1 .370 .682 Sig. 2-tailed .844 .143 .044 .000 N 30 30 30 30 30 x11.4 Pearson Correlation .292 -.259 .370 1 .401 Sig. 2-tailed .117 .167 .044 .028 N 30 30 30 30 30 total Pearson Correlation .579 .692 .682 .401 1 Sig. 2-tailed .001 .000 .000 .028 N 30 30 30 30 30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. . Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. Lampiran 11 : Tabel Harga Kritis dari r Product Moment n Selang Kepercayaan n Selang Kepercayaan n Selang Kepercayaan 95 99 95 99 95 99 3 0,997 1,000 51 0,276 0,358 99 0,198 0,258 4 0,950 0,990 52 0,273 0,354 100 0,197 0,256 5 0,878 0,959 53 0,271 0,351 101 0,196 0,255 6 0,811 0,917 54 0,268 0,348 102 0,195 0,254 7 0,754 0,875 55 0,266 0,345 103 0,194 0,253 8 0,707 0,834 56 0,263 0,341 104 0,193 0,252 9 0,666 0,798 57 0,261 0,339 105 0,192 0,250 10 0,632 0,765 58 0,259 0,336 106 0,191 0,249 11 0,602 0,735 59 0,256 0,333 107 0,190 0,248 12 0,576 0,708 60 0,254 0,330 108 0,189 0,247 13 0,553 0,684 61 0,252 0,327 109 0,188 0,246 14 0,532 0,661 62 0,250 0,325 110 0,187 0,245 15 0,514 0,641 63 0,248 0,322 111 0,187 0,244 16 0,497 0,623 64 0,246 0,320 112 0,186 0,242 17 0,482 0,606 65 0,244 0,317 113 0,185 0,241 18 0,468 0,590 66 0,242 0,315 114 0,184 0,240 19 0,456 0,575 67 0,240 0,313 115 0,183 0,239 20 0,444 0,561 68 0,239 0,310 116 0,182 0,238 21 0,433 0,549 69 0,237 0,308 117 0,182 0,237 22 0,423 0,537 70 0,235 0,306 118 0,181 0,236 23 0,413 0,526 71 0,234 0,304 119 0,180 0,235 24 0,404 0,515 72 0,232 0,302 120 0,179 0,234 25 0,396 0,505 73 0,230 0,300 121 0,179 0,233 26 0,388 0,496 74 0,229 0,298 122 0,178 0,232 27 0,381 0,487 75 0,227 0,296 123 0,177 0,231 28 0,374 0,479 76 0,226 0,294 124 0,176 0,231 29 0,367 0,471 77 0,224 0,292 125 0,176 0,230 30 0,361 0,463 78 0,223 0,290 126 0,175 0,229 31 0,355 0,456 79 0,221 0,288 127 0,174 0,228 32 0,349 0,449 80 0,220 0,286 128 0,174 0,227 I . PENDAHULUAN

A. Latar Belakang