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