UJIAN AKHIR SEMESTER PROGRAM PASCASARJAN

PROGRAM PASCASARJAN A PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR

MATA KULIAH STATISTIK Oleh: Bustamin B/13B20052

Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Jokobet Saludung, M.Pd

Soal 1: Jelaskan apa yang dimaksud statistic dan dan statistika, dan bagaimana peranannya dalam berbagai bidang?

Jawaban: Statistik adalah Kumpulan data, bilangan atau non bilangan yang disusun dalam tabel dan atau diagram, yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan. SedangkanStatistika adalah Ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi dan mempresentasikan, dan mengsimpulkan data.

Peranannya dalam berbagai bidang ilmu:

Statistika dalam pemerintahan digunakan dalam berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu). Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan. Dalam ilmu sosial statistik sudah menjadi bagian penting dalam menjelaskan fenomena-fenomena sosial ekonomi. Sejauh mana intensitas penggunaan statistika sebagai alat analisis, yang dilihat dari segi jenis-jenis alat analisis, bentuk-bentuk kekeliruan penggunaan alat analisis, dan hubungannya dengan nilai mata kuliah statistika dan Nilai Mutu Rata-Rata mahasiswa di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi. Peranannya Dalam Bidang Engineering dimana Perangkat lunak merupakan kumpulan dari berbagai item (program, prosedur, dan dokumen data yang saling terkait) yang merepresentasikan masalah di dunia nyata yang dikonfigurasikan dalam satu bentuk aplikasi yang harus dikerjakan komputer. Peranannya Dalam Bidang Pertanian dimana Statistika ini juga sering di gunakan dalam lingkup pertanian , dan diantaranya dalam rangka penjebaran tehnik barn untuk meningkatkan produksi, maka Lembaga Pusat Penelitian Pertanian telah menjelenggarakan latihan-latihan tertentu antara lain latihan produksi padi dan latihan pengawas benih.

Soal 2: Bagaimana perbedaan penggunaan antara statistik deskriptif dan statistik inferensial?

Jawaban: Penggunaan Statistik Deskriptif melalui metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi

yang berguna. Maksudnya adalah informasi hanya mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik kesimpulan yang lebih banyak dan lebih jauh dari data yang ada. Sedangkan penggunaan Statistik Inferensial adalah metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan tentang seluruh gugus data induknya. Statistika inferensia berupa kajian tentang penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan objek yang menjadi perhatian namun hanya atas dasar data sebagian objek.

Soal 3: Apayang dimaksud dengan data statistik? Ada berapa macam jenis data dan sumber data darimana?

Jawaban: Data statistik adalah keterangan atau ilustrasi mengenai sesuatu hal yang bisa berbentuk kategori misalnya: rusak, baik, cerah, berhasil, atau bilangan. dan Data merupakan suatu informasi atau fakta dan biasanya dinyatakan dalam bentuk angka, satu data juga disebut skor atau observasi, memberikan suatu informasi tentang suatu topik atau peristiwa.

Adapun jenis-jenis data, data jenis pertama disebut data kualitatif, yaitu data yang dikategorikan menurut gambaran kualitas objek yang diperhatikan, dan data jenis kedua adalah data berbentuk bilangan dan biasa disebut sebagai data kuantitatif, yaitu nilai yang berubah-berubah atau disebut peubah, data kualitatif dapat dibedakan atas data farik yaitu hasil yang diperoleh dengan cara mencacah, dan data malar yaitu data yang diperoleh dari pengukuran.

Data Menurut sumbernya kita dapat membedakan dua macam data, yaitu data intern dan data ekstern

Soal 4: Jelaskan macam- macam skala pengukuran variable dan jenis-jenis variable? Jawaban: skala pengukuran variable terdiri dari 4 macam:

1. skala pengukuran Nominal yaitu angka yang diberikan pada objek atau variabel pengukuran hanya memiliki arti sebagai label saja (asal bisa dibedakan) misalnya jenis kelamin laki- laki dan perempuan dan akan menghasilkan data kuantitatif.

2. Skala pengukuran Ordinal yaitu angka yang diberikan pada objek atau variabel pengukuran yang mengandung pengertian tingkatan, peringkat atau ranking dan mengurutkannya responden mulai dari tinggakatan terendah ataupun sebaliknya, maka data yang akan diahasilkan adalah data kualitatif. 3. Skala pengukuran Interval yaitu angka yang diberikan pada objek atau

variabel pengukuran mengandung sifat ordinal ditambah sifat jarak (interval) misalnya; Suhu udara dapat berkisar antara -4° hingga 40° C. Jika termometer menunjukkan 0° C, bukan berarti tidak ada suhu, tetapi hanya sebagai penunjuk bahwa suhu saat itu tergolong rendah maka data yang akan dihasilkan adalah data kualitatif.

4. Sakala pengukuran Rasio yaitu angka yang diberikan pada objek atau variabel pengukuran mengandung sifat interval ditambah sifat yang mampu memberikan keterangan tentang nilai absolute (mutlak) variabel yang diukur. Artinya apabila menunjuk angka 0 (nol), maka berarti benar-benar nol, tidak ada, atau kosong maka data yang dihasilkan adalah data kuantitatif.

Maka, jenis data yang dihasilkan dari skala pengukuran diatas ada dua yaitu: data secara kualitatif dan data secara kuantitatid

Soal 5: Uraikan apa yang dimaksud variabel penelitian dan jenis-jenis Variabel?

Jawaban: Variabel penelitian adalah segala sesuatu ya ng berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian seorang peneliti bisa menarik suatu kesimpulan dari infomasi tersebut dan tentunnya dengan mempelajari variasi- variasi yang ada.

Adapun jenis-jenis variabel yaitu:

1. Variabel Independen, atau biasa disebut sebgai variabel bebas, atau dalam bahasa lain disebut variabel Stimulus, Predictor, Antecedent.

2. Variabel Dependen, variabel ini sering disebut variabel output, criteria, dan konsekuen atau sering juga desebut sebgai variabel terikat

3. Variabel Moderator, Variabel ini sering disebut variabel independen ke dua yang mempengaruhi baik dalam bentuk memperlemah mapun memperk uat hubungan antara independen dan dependen

4. Variabel Intervening, variabel ini secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan dependen tetapi, tidak dapat diamati dan diukur

5. Variabel Kontrol, variabel ini dikendalikan atau dibuat konstan sehingga hubungan variabel independen tidak dipengaruhi oleh factor luar yang tidak diteliti, dan variabel ini biasa dipakai untuk membanding sesuatu melalui penelitian eksperimen.

Soal 6: Jelaskan apa yang dimaksud dengan Sampling dan bagaimana teknik penyampelan?

Jawaban: yang dimaksud dengan Sampling adalah suatu teknik untuk mengumpulkan data dengan cara mengamati sebagian dari obyek, gejala atau peristiwa. Sebagian individu yang diamati tersebut disebut dengan sampel. Sehingga hasil pengamatan yang diperoleh berupa nilai karakteristik perkiraan, yaitu perkiraan tentang keadaan populasi.

Teknik penyampelannya adalah dengan mengambil sejumlah n elemen dari sejumlah N elemen secara random di mana setiap elemen mempunyai peluang yang sama untuk terpilih. Peneliti terlebih dahulu menyusun kerangka sampling atau “ frame” yang merupakan daftar nama elemen di populasi sejumlah N, kemudian mengambil sejumlah n elemen dengan menggunakan tabel bilangan

random atau dengan bantuan komputer atau kalkulato r. Teknik ini dianjurkan bila populasi yang diteliti adalah homogen.

Soal 7: Jelaskan apa yang dimaksud:

a. Rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonis, median modus. Berikan contoh masing- masing.

b. Kuartil, desil, presentil

c. Variassi, kemiringan, dan kurtosis Jawaban: Bagian “A”

1. Rata-rata Hitung

Menghitung rata-rata dari distribusi frekuensi pada hakekatnya tidak berbeda dengan menghitung rata-rata dari distribusi tunggal. Hanya saja nilai x disini tidak lagi mewakili nilai variabel ind ividual, melainkan mewakili titik tengah interval kelas. Jadi x disini adalah mewakili titik dari interval kelas dalam distribusi. Dalam hal ini cara menghitung rata-rata daftar distribusi frekuensi adalah dengan cara koding atau cara singkat dengan rumus sebagai berikut :

: ) ( 1 0 dengan f c f p x

x i i





 

X : Rata-rata yang sebenarnya / yang dicari X0 : Rata-rata terkaan (titik tengah)

P : Panjang interval kelas

f1c1 : Jumlah deviasi kesalahan akibat terkaan f1 : Jumlah frekuensi

Contoh : untuk data nilai ujian 80 mahasiswa dalam table sebagai berikut : Interval kelas

nilai F1 X1 a F1C1

31 – 40 41 – 50 51 – 60 61 – 70 71 – 80 81 – 90 91 - 100

1 2 5 15 25 20 12 35,5 45,5 55,5 65,5 75,5 85,5 95,5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 -4 -6 -10 -15 0 20 24

Jumlah 80 9

Jadi _76,62

80 9 10 5 ,

75 

      

2. Rata-rata Ukur

Jika perbandingan tiap dua data berurutan tetap atau hampir tetap, rata-rata ukur lebih baik dipakai dari pada rata-rata hitung, apabila dikehendaki rata-rata. Untuk data bernilai x1, x2...xn maka rata-rata ukur U adalah:

n x x

x x

U  _{1 2 3}... Yaitu akar pangkat n dari produk (x1, x2,x3...xn)

Contoh : rata-rata ukur untuk data x1 = 2 : x2 = 4 : x3 = 8 adalah

4

8

.

4

.

2

3





U

dan Untuk bilangan bernilai besar, lebih baik digunakan logaritma menjadi:



Log_nx

U 1

log

Untuk fenomena yang bersifat tumbuh, seperti pertumbuhan penduduk, bakteri dan lain- lain, sering digunakan rumus yang mempunyai rata-rata ukuran adalah

t o t x P P _        100 1 Dimana:

Po = Keadaan awal Pt = Keadaan akhir

X = Rata-rata pertumbuhan setiap satuan waktu t = Satuan waktu yang digunakan

3. Rata-rata Harmonis

Untuk rata-rata harmonis data x1, x2,...xn dalam sebuah sampel berukuran n maka rata-rata harmonis ditentukan oleh :

xi n H / 1 

Contoh: rata-rata harmonis untuk kumpulan data: 3, 5, 6,7, 10, 12 dengan n = 7 adalah: 87 , 5 12 / 1 ... 3 / 1 7 _    H

Untuk data dalam daftar distribusi frekuensi maka rata-rata harmonis ditulis dengan rumus:







) / ( 1 1

1 x f f H 4. Median

Median adalah posisi rata-rata. Kata posisi disini menunjukkan pada tempat sebuah nilai dalam data dan posisinya berada di bagian tengah sehingga data diatas atau diabawah adalah sama yaitu 50%:50%. Contohnya: banyaknya

data ganjil, maka median Me, setelah data disusun menurut nilainya, merupakan data paling tengah

Teladan : Sampel dengan data : 4; 12 ; 5 ; 7 ; 8 ; 10 ; 10 ; setelah disusun menurut nilainya menjadi : 4 ; 5 ; 7 ; 8 ; 10 ; 10 ; 12. Jadi data paling tengah bernilai 8 jadi Me = 8, Untuk sampel berukuran genap. Setelah data disusun menurut urutan nilainya, mediannya diambil rata-rata Hitung dari dua data tengah.

Teladan : diberikan sampel dengan data: 12 ; 7 ; 8 ; 14 ; 16 ; 19 ; 10 ; 8. Setelah disusun menurut nilainya menjadi: 7, 8, 8, 10, 12, 14, 16, 19

Data tengahnya ialah 10 dan 12, sehingga median Me = 2 1

dari : (10 + 12) = 11. Untuk data yang telah disusun dalam daftar distribusi frekuensi, mediannya dihitung dengan rumus:

          _   f F n p b Me 2 1 5. Modus

Untuk menyatakan fenomena yang paling banyak terjadi atau paling banyak terjadi. Digunakan modus disingkat Mo. Modus dapat dibatasi sebagai nilai variabel yang mempunyai frekuensi tertinggi dalam distribusi dan titik tengah interval kelas yang mempunyai frekuensi tertinggi dalam distribusi. Modus untuk data kualitatif ditentukan dengan cara menentukan penyebab dari suatu akibat, sedangkan untuk data kuantitatif adalah dengan jalan menentukan frekuensi terbanyak diantara data itu. Jadi modus adalah nilai, bukan frekuensi yang tertinggi. Contoh : jika dalam distribusi tunggal terdapat sampel dengan nilai- nilai: 12 34 14 34 28 34 34 28 14 Modus dari data tersebut adalah: Mo = 34 Jika data kuantitatif telah disusun dalam daftar distribusi frekuensi : modus ditulis dengan rumus:

         2 1 1 b b b p b Mo Contoh :

Inte rval Kelas (nilai)

F1

31 – 40 41 – 50 51 – 60 61 – 70 71 – 80 81 – 90 91 - 100

1 2 5 15 25 20 12

Jumlah 80

17 , 77 5 10 10 ) 10 ( 5 ,

70 

        Mo

Modus dibanding dengan ukuran lainnya, tidak tunggal adanya. Ini berarti sekumpulan data biasa mempunyai lebih dari satu modus.

Bagian “B”

1. Kwartil, adala pembatas dari sekumpulan data yang dibagi menjadi empat bagian yang sama, setelah menyusun menurut urutan nilainya, mulai dari yang terkecil ke yang besar yang disimbolkan sebagai K1, K2 dan K3

Ki = data ke 4

) (n1

i

dimana i = 1 , 2 , 3

Teladan : Sampel dengan data : 75 , 82, 66, 57, 97, 64, 56, 92, 94, 86, 52, 60, dan 70. Setelah disusun menjadi : 52, 56, 57, 60, 64,66, 70,75, 82, 86, 92, 94, 97. Letak K1 = data ke

4 ) 1 12 (

1  _{= data ke 3 ¼ , yaitu antara data ketiga dan}

keempat, seperempat jauh dari data ketiga.

Nilai K1= data ketiga + ½ (data keempat – data ketiga) K1= 57 + ¼ (60 – 57) = 57,75

Letak K3= data ke

4 ) 1 12 (

3  _{= data ke 9,75, yaitu : 85}

2. Desil

Jika kumpulan ini dibagi menjadi 10 bagian yang sama maka di dapat 9 pembagi dan tiap pembagi dinamakan desil, karenanya ada 9 buah desil, ialah desil pertama, desil kedua,……….desil kesembilan yang disingkat dengan D1, D2, …..,D9.

Desil-desil ini dapat ditentukan dengan jalan, Susunan data menurut nilainya, Tentukan letak desail, dan Tentukan nilai desil. Letak desil ditentukan oleh rumus:

Letak Di = data ke 10

) 1 (n i

…………. i = 1, 2………..9

Teladan : Untuk data yang telah disusun dala m teladan terdahulu ialah : 52, 56, 60, 64, 66, 70, 75, 82, 86, 92, 94, 94.

Maka letak D7 = data ke 10 + (0,8) (data kesebelas = data ke sepuluh) atau D7 = 86 + (0,8) (92 - 96) = 90,8

Untuk data dalam distribusi frekuensi nilai Desil dihitung dengan rumus :

9 ,... 2 , 1 10 .                    i f F n i b D_i Dimana :

b : Batas bawah kelas Di, ialah kelas interval dimana Di akan terletak p : Panjang kelas Di

F : Jumlah frekuensi sebelum kelas Di f : Frekuensi kelas Di

Teladan : Jika diminta D3 untuk 80 nilai ujian statistik, maka d diperlukan 30 % x 80 = 24 data dari daftar dibawah ini.

3. Persentil

Sekumpulan data yang dibagi menjadi 100 bagian yang sama akan menghasilkan pembagi yang berturut turut dinamakan persentil pertama, persentil kedua…..persentil ke 99 Simbol yang digunakan berturut-turut P1, P2,………..P99. Letak persentil P1 = (i = 1, 2,………..99) untuk sekumpulan data ditentukan oleh rumus:

Letak Pi = data ke 100

) 1 (n i

…….1 = 1, 2,………99

Sedangkan nilai Pi untuk data dalam daftar distribusi frekuensi dihitung dengan :

99 ,... 2 , 1 100

. . 1

                 

 i

f F n P b P_i

Dimana :

b : Batas bawah kelas Pi, ialah kelas interval dimana Pi akan terletak p : Panjang kelas Pi

F : Jumlah frekuensi sebeum kelas Pi f : Frekuensi kelas P i

Bagian “C” 1. Variasi

Disperse mutlak seperti yang telah diuraikan umumnya dinyatakan dalam bentuk satuan original, misalnya; dalam rupiah, kilogram, liter dan sebagainya. Apabila diinginkan untuk membandingkan dispersi dari dua buah rangkaian atau lebih dengan mempergunakan ukuran mutlak akan sulit dilakukan manakala rangkaian-rangkaian itu memiliki satuan ukuran atau ukuran rata-rata yang berbeda satu dengan yang lain. misalkan, kita ingin membandingkan disperse antara gaji pegawai negeri yang dibayar secara bulanan dengan upah mempunyai ukuran rata-rata yang berlainan, gaji diukur atas dasar harian. Demikian pula kita tidak dapat membandingkan secara mutlak disperse antara gula pasir yang mempunyai satuan pajang meter.

Untuk mengatasi kesulitan ini Karl Pearson telah menciptakan ukuran lain yang disebut; Koefisien variasi (V). Ukuran ini merupakan yang relatif sifatnya karena diperoleh dengan cara yang tidak langsung. Rumusan yang dipergunakan adalah:

2. Kemiringan (skewness) adalah tingkat ketidaksimetrisan atau kejauhan simetri dari sebuah distribusi. Sebuah distribusi yang tidak simetris akan memiliki rata-rata, median, dan modus yang tidak sama besarnya pastedGraphic.pdf sehingga distribusi akan terkonsentrasi pada salah satu sisi dan kurvanya akan menceng. Jika distribusi memiliki ekor yang lebih panjang ke kanan daripada yang ke kiri maka distribusi disebut menceng ke kanan atau memiliki kemencengan positif. Sebaliknya, jika distribusi memiliki ekor yang lebih panjang ke kiri daripada yang ke kanan maka distribusi disebut menceng ke kiri atau memiliki kemencengan negatif.

 





3 3

  E X

3. Kurtosis yaitu derajat kelancipan dari suatu distribusi dibandingkan terhadap distrubusi yang normal. Distribusi yang normal memiliki nilai kurtosis = 0. Kurtosis didefinisikan sebagai berikut:

 





4 4

) (

 

 E X

x K

Bila nilai kurtosis positif maka distribusinya memiliki puncak yang lebih lancip dibandingkan dengan distribusi normal. Sedangkan bila negatif maka distribusinya memiliki puncak yang lebih landai dibandingkan dengan distribusi normal.

Distribusi pada gambar di atas semuanya simetris terhadap nilai rata-ratanya. Namun bentuk ketiganya tidak sama. Kurva berwarna biru dikenal sebagai mesokurtik (kurva normal), kurva berwarna merah dikenal sebagai leptokurtik (kurva runcing) dan kurva berwarna hijau dikenal sebagai platikurtik (kurva datar).

Soal 8: Jelaskan perbedaan penggunaan teknik Analisis: Korelasi, Chi Kuadrad, Regresi, T-tes, dan Analisis Varians?

Jawaban: Analisis Korelasi Digunakan untuk mencari arah dan kuatnya hubungan antara dua variabel atau lebih baik yang berhubungan semetris, kausal, dan reciprocal, kuatnya hubungan antara variabel yang dihasilkan dari analisis korelasi dapat diketahui berdasarkan besar kecilnya koefisien korelasi yang harganya antara minus satu (-1) sampai dengan plus 1 (+1). Koefisien yang mendekati -1 atau +1, berarti hubungan variabel tersebut sempurna negative atau sempurna positif. Chi Kuadrat digunakan untuk melihat ketergantungan antara variabel bebas dan variabel tergantung berskala nominal atau ordinal. Prosedur uji chi-kuadrat menabulasi satu atau variabel ke dalam kategori-kategori dan menghitung angka statistik chi-kuadrat. Untuk satu variabel dikenal sebagai uji keselarasan yang berfungsi untuk membandingkan frekuensi yang diamati (fo) dengan frekuensi yang diharapkan (fe). Jika terdiri dari 2 variabel dikenal sebagai uji independensi yang berfungsi untuk hubungan dua variabel. Seperti sifatnya, prosedur uji chi-kuadrat dilkelompokan kedalam statistik uji non-parametrik.

Semua variabel yang akan dianalisa harus bersifat numerik kategorikal atau nominal dan dapat juga berskala ordinal. Prosedur ini didasarkan pada asumsi bahwa uji nonparametrik tidak membutuhkan asumsi bentuk distribusi yang mendasarinya. Data diasumsikan berasal dari sampel acak. Frekuensi yang diharapkan (fe) untuk masing- masing kategori harus setidaknya Tidak boleh lebih dari dua puluh (20%) dari kategori mempunyai frekuensi yang diharapkan kurang dari 5%.

Analisis Regresi, dugunakan untuk memprediksi seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen, bila nilai variabel independen di manipulasi atau dirubah-rubah dan dinaik-turunkan, dari hasil analisis regresi adalah untuk membuat keputusan apakah naik dan menurunnya variabel independen atau tidak. Sebelum analisis regresi di gunakan maka diperlukan uji linearitas yang didasarkan pada hubungan fungsional ataupun kausal dan uji keberartian yang mirip dengan mengukur hupotesis yang berlandaskan pada perkiraan H0 dan Ha.

Analisis T-tes, atau biasa disebut _{Uji-tes digunakan untuk menguji perbedaan} rata-rata dari suatu sampel acak berdistribusi (memiliki sebaran) normal. Dalam aplikasi di dunia nyata, uji-t lebih banyak dipakai karena hanya mensyaratkan bahwa sample berasal dari distribusi normal saja. Tidakseperti uji- z Yang mensyaratkan bahwa data harus menyebar normal dan ragam populasi diketahui. Sebagaimana yang kita ketahui, uji- z dan uji- t adalah 2 alat uji yang sama-sama

digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata populasi. Keduanya pun sangat mirip. Uji-t menggunakan distribusi (sebaran/fungsi) t. Distribusi t sebenarnya adalah turunan dari distribusi normal dengan asumsi ragam (variance) yang tidak diketahui. Oleh karena itulah mengapa data yang diuji menggunakan uji-t harus berdistribusi normal.

Analisis Varians digunakan untuk menjelaskan homogenitas kelompok adalah dengan varians, varians juga merupakan jumlah kuadrat semua deviasi dilai- nilai individual terhadap rata-rata kelompok. Akar varians disebut standar deviasi atau simpangan baku, varians populasi diberi symbol σ2 dan standar deviasi adalah σ sedangkan varians diberi symbol ѕ2

dan standar deviasi diberi symbol s. contoh menghitung varians dan standar deviasi misalahnya dalam suatu kelompok mahasiswa berjumlah 10( xi ) yang nilai statistiknya 60, 70, 65, 80, 70, 65, 75, 80, 70, dan 75. Dari nilai 10 kelompok tersebut rata-rata −_� (mean):

−

� =

60 + 70 + 65 + 80 + 70 + 65 + 75 + 80 + 70 + 75

10 =

710 10 = 71

Jadi Rata-rata nilai = 71.

Soal 9: Jelaskan apa yang dimaksud dengan Hipotesis, jenisnya, dan kesalahan yang terjadi?

Jawaban: Hipotesis adalah suatu pernyataan yang diterima sementara dan masih perlu untuk diteliti lebih jauh lagi dari data sementara tersebut. Didalam penelitian, hipotesis diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian yang bisa berupa pernyataan antara dua variabel atau lebih, perbandingan, atau deskriptif (variabel mandiri). Dan hipotesis dalam statistik merupakan pernyataan statistik tentang parameter populasi.

Dalam statistic dan penelitian terdapat dua macam hipotesis, yaitu: hipotesis Nol dan Hipotesis alternative, Hipotesis Nol dapat diartikan sebgai tidak adaya perbedaan antara parameter dengan statistic, atau tidak adaya perbedaan antara ukuran populasi dan ukuran sampel. Dengan demikian hipotesis yang diuji adalah Hipotesis Nol, dan Hipotesis Alternatif merupakan lawan dari Hipotesis Nol. Antara parameter populasi dengan jawaban sementara terhadap rumusan masalah pada suatu penelitian.

Kesalahan yang terjadi dalam Hipotesis terdapat d ua yaitu: tingkat kesalahan tingkat pertama yaitu suatu kesalahan apabila menolak hipotesis nol (Ho) yang benar (seharusnya diterima) dalam hal ini tingkat kesalahan diyatakan dalam symbol α (alpha) dan kedua tingkat kesalahn tipe ke dua adalah kesalahan apabila menerima hipotesis yang salah (seharusnya ditolak). Tingkat kesalah dalam bentuk ini dapat diyatakan dengan symbol β (betha).

Kegunaan daripada hipotesis adalah untuk memberikan batasan dan memperkecil jangkauan dan kerja penelitian, menyiagakan pe neliti kepada kondisi fakta dan

hubungan antar fakta yang kadang kala hilang begitu saja dari perhatian peneliti, sebagai alat sederhana dalam mempfokuskan fakta yang bercerai berai tanpa koordinasi kedalam suatu kesatuan penting dan menyeluruh, dan sebgai pedoman dalam mengerjakan serta menyesuaikan dengan fakta dan antar fakta.

Contoh Hipotesis Alternatif dan Hipotesis Nol yaitu:

H0 : Tidak terdapat perbedaan antara mahasiswa teknik yang pendidikan dengan mahasiswa teknik Non-pendidikan

H1 : Terdapat perbedaan antara mahasiswa teknik yang pendidikan dengan mahasiswa teknik Non-pendidikan

H0 sebagai penyanggal dari hipotesis, dan H1 sebagai dugaan sementara atau Alternatif

Soal 10: Buatlah kerangka proposal tesis yang akan dibuat dengan teknik analisis statistik yang digunakan. Jika perlu silahkan rekayasa data yang akan dibutuhkan untuk kepentingan tersebut?

Jawaban:

PRA PPROPOSAL TESIS

PENGARUH BEBAN KERJA, KEPUASAN KERJA DAN KOMITMEN ORGANISASI

Oleh Bustamin B A. Rumusan Masalah

Dalam penelitian ini masalah tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. Apakah beban kerja mempunyai pengaruh terhadap kinerja dosen tetap? 2. Apakah kepuasan kerja mempunyai pengaruh terhadap kinerja dosen tetap? 3. Apakah komitmen organisasi mempunyai pengaruh terhadap kinerja dosen

tetap?

4. Apakah beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi secara bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap kinerja dosen tetap?

B. Tujuan dan Mamfaat 1. Tujuan

Meneliti pengaruh antara beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi terhadap kinerja dosen tetap di Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar

2. Manfaat

Untuk membuktikan secara empiris bahwa beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi mempengaruhi kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

C. Kajian Teori

1. Beban kerja

Grounewegen dalam Gunawan (2007) mendefinisikan beban kerja sebagai jumlah pekerjaan yang harus diselesaikan oleh sekelompok atau seseorang dalam waktu tertentu. Beban kerja dapat dipandang dari sudut obyektif dan subyektif. Beban kerja obyektif adalah keseluruhan waktu yang dipakai atau jumlah aktifitas yang dilakukan. Beban kerja subyektif adalah ukuran yang dipakai seseorang terhadap pertanyaan tentang beban kerja yang diajukan, tentang perasaan kelebihan beban kerja, ukuran dari tekanan pekerjaan dan kepuasan kerja.

2. Kepuasan kerja

Karyawan menjadi pelaku yang menunjang tercapainya tujuan, mempunyai pikiran, perasaan, dan keinginan yang dapat mempengaruhi sikap-sikapnya terhadap pekerjaannya. Sikap ini akan menentukan prestasi kerja, dedikasi, dan kcintaan terhadap pekerjaan yang dibebankan kepadanya (Hasibuan, 2001). Kepuasan kerja menurut Hasibuan adalah sikap emosional yang menyenangkan dan mencintai pekerjaannya. Sikap ini dicerminkan oleh moral kerja, kedisiplinan, dan prestasi kerja. Karyawan yang lebih suka menikmati kepuasan kerja dalam pekerjaan akan lebih mengutamakan pekerjaannya daripada balas jasa walaupun balas jasa itu penting.

3. Komitmen Organisasi

Komitmen organisasi menurut Greenberg dan Baron (1997) adalah tingkat dimana individu mengidentifikasikan dan terlibat dalam organisasinya yang ditunjukkan oleh karyawan dengan sikapnya terhadap organisasi dan keinginan untuk tidak meninggalkan organisasi tersebut. Sementara menurut Freeborn (2001) komitmen organisasi adalah seberapa kuat individu mengidentifikasi dirinya dan terlibat dalam organisasi. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa definisi komitmen organisasi adalah suatu sikap dimana individu mengidentifikasikan dirinya dengan organisasi, merasa terlibat dengan organisasi, dan loyal terhadap organisasi yang diwujudkan dalam dimensi adanya keyakinan kuat dan penerimaan terhadap nilai dan tujuan organisasi, kesediaan untuk mencurahkan usaha untuk mencapai tujuan organisasi, dan keinginan kuat untuk mempertahankan keanggotaan dalam organisasi.

4. Kinerja dosen

Dalam lingkup organisasi Industri, pengertian kinerja mengacu pada kinerja karyawan, yaitu merupakan suatu hasil yang dicapai o leh pekerja dalam pekerjaannya menurut kriteria tertentu yang berlaku untuk suatu pekerjaan tertentu. Menurut Wirawan dalam Margiati (2010), konsep kinerja merupakan singkatan dari kinetika energi kerja yang dalam Bahasa Inggris adalah performance. Kinerja atau performance adalah keluaran yang dihasilkan oleh fungsi- fungsi atau individu- individu pada suatu pekerjaan atau suatu profesi tertentu. Kinerja yang sering juga disebut sebagai prestasi kerja adalah hasil kerja secara kuantitas dan kualitas yang dicapai seseorang dalam melaksanakan tugas sesuai tanggung jawab yang diberikan pada waktu tertentu. Engko (2006)

mendefinisikan kinerja individual sebagai prestasi kerja individu yang diatur berdasarkan standar atau kriteria yang telah ditetapkan oleh suatu organisasi. Berdasarkan pengertian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa kinerja atau yang sering disebut juga dengan prestasi kerja atau job performance merupakan kualitas dan kuantitas dari suatu hasil kerja (output) individu dalam suatu aktifitas tertentu dan menurut ukuran yang berlaku untuk pekerjaan bersangkutan. Ukuran ini ditentukan oleh organisasi yang ditetapkan sebagai target dalam satu periode.

D. Kerangka Fikir

Kegiatan utama pendidikan di perguruan tinggi dalam rangka mewujudkan tujuannya yaitu kegiatan pembelajaran untuk meningkatkan mutu pendidikan secara maksimal. Dosen merupakan sumber daya manusia yang merupakan ujung tombak keberhasilan pendidikan, dan dosen termasuk dalam proses pembelajaran. Beban kerja dosen tercermin dalam tugas utama dosen yaitu melaksanakan tridharma perguruan tinggi dengan beban kerja paling sedikit sepadan dengan 12 SKS dan paling banyak 16 SKS pada setiap semester. Beban kerja yang tinggi menyebabkan berkurangnya kesempatan dosen dalam mempersiapkan materi. Selain itu, beban kerja yang tinggi juga menyebabkan berkurangnya waktu yang bisa dipakai oleh dosen dalam meningkatkan kemampuan pengetahuan individu dosen, mendapatkan informasi terkini, baik mengenai perkembangan Teknologi, perkembangan teori dan metode terbaru dalam bidang keilmuannya. Kepuasan kerja mengacu pada cara pandang seseorang baik yang bersifat positif maupun negatif tentang pekerjaannya. Seseorang dengan tingkat kepuasan kerja yang tinggi menunjukkan sikap positif terhadap kerja tersebut, sebaliknya orang yang tidak puas dengan pekerjaannya menunjukkan sikap negatif terhadap kerja tersebut. Sementara itu, kinerja merupakan hasil kerja secara kualitas dan kuantitas yang dicapai oleh seseorang dalam melaksanakan tugasnya sesuai dengan tanggung jawab yang diberikan kepadanya. Seorang dosen akan mendapatkan kepuasan kerja bilamana perasaannya mengatakan bahwa imbalan yang diterimanya nilainya lebih tinggi dari pengorbanannya. Kelebihan yang diperoleh masih cukup dipakai untuk memenuhi kebutuhan dan keinginannya yang lain. Dalam hubungannya dengan kinerja, kepuasan yang diperoleh oleh dosen tersebut dapat memberikan pengaruh yang posit if terhadap kinerjanya.

Kerangka berpikir yang mendasari penelitian ini adalah kinerja dosen ditentukan oleh seberapa besar beban kerja yang dipikul, seberapa besar tingkat kepuasan terhadap pekerjaan dan seberapa besar komitmen dosen terhadap organisasinya. Kondisi organisasional yang kondusif akan memberikan dampak positif terhadap kinerja dosen pada organisasi. Beban kerja yang sewajarnya, memberikan kontribusi terhadap kepuasan kerja yang dirasakan oleh dosen dan semakin memperkuat komitmen dosen untuk tetap bergabung dalam organisasi. Sinergi antara beban kerja dan kepuasan akan pekerjaan yang dijalankan akan mampu menjadi stimulus luar biasa bagi peningkatan komitmen dosen terhadap organisasi. Lebih jauh hal ini akan juga memberikan dampak yang signifikan terhadap peningkatan kinerja dosen secara keseluruhan.

E. Hipotesis

Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah ada pengaruh antara Beban Kerja, Kepuasan Kerja dan Komitmen Organisasi terhadap Kinerja Dosen Tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

F. Populasi dan Teknik Sampling

Populasi sasaran pada penelitian ini adalah dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar. Sementara sampel penelitian ini diambil secara purposive sampling yaitu skema pencuplikan non-random dengan pembatasan-pembatasan tertentu untuk tujuan eksplisit tertentu. Dan populasi yang diambil sebagai sampel adalah dosen yang memiliki kriteria inklusi dan eksklusi sebagai berikut:

1. Berstatus dosen tetap, baik dosen tetap yayasan maupun dosen tetap yang berstatus pegawai negeri sipil, dengan pertimbangan bahwa status dosen tidak mempengaruhi jumlah beban kerja yang ditanggung.

2. Telah bekerja minimal dua tahun, dengan pertimbangan. G. Teknik Analisis Data

Subyek penelitian diminta mengisi 3 (tiga) macam instrume n, yaitu Bagian I adalah angket beban kerja, Bagian II adalah skala kepuasan kerja dan Bagian III adalah skala Komitmen Organisasi. Sebelum mengisi instrumen, subyek diminta untuk mengisi identitas pribadinya. Pada setiap instrumen yang telah diisi oleh subyek, peneliti memberikan kode inisial untuk nama subyek, selain untuk alasan kerahasiaan juga untuk mencegah tertukarnya data.

Data kinerja dosen didapatkan dari penilaian persepsional yang dilakukan oleh 3 (tiga) macam penilai yaitu terdiri dari 5 orang mahasiswa, 2 teman sejawat dan 1 orang atasan langsung. Secara Setelah terkumpul, data dari masing- masing variabel dianalisis dengan bantuan program SPSS secara multivariat menggunakan teknik analisis regresi linier ganda.

H. Hasil Penelitian

1. Gambaran Umum Tempat Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar. Fakultas ini terdiri dari lima Program Studi, antara lain yaitu Program Studi D-3 Teknik Mesin, D-3 elektro, S-1 Pendidikan Teknik Elektro, D-3 otomotif, dan S-1 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer. Fakultas ini dipimpin oleh seorang Dekan, dan dibantu oleh dua orang pimpinan yang lain (Pembantu Dekan I dan Pembantu Dekan II), sedangkan setiap program Studi dipimpin oleh seorang Ketua Program Studi.

2. Gambaran Umum Subyek Penelitian

Populasi sasaran dalam penelitian ini adalah seluruh dosen tetap Fakultas Teknik, masa kerja diatas atau sama dengan 2 tahun, dan bersedia dijadikan subyek penelitian. Dosen yang masuk dalam kriteria berjumlah 32 orang dari 47 orang dosen tetap yang ada. Dosen tetap yang tidak memenuhi kriteria terdiri dari 11 orang yang mempunyai masa kerja dibawah 2 tahun dan 3 orang yang tidak bersedia menjadi subyek penelitian karena berada pada level pimpinan Fakultas,

Gambaran karakteristik populasi penelitian dijabarkan dalam tabel sebagai berikut:

Tabel 4.1. Karakteristik Dosen Tetap Fakultas Teknik (N=47) Deskripsi Keterangan Jumlah Persentase Jenis kelamin Laki- laki

Perempuan

8 39

17 83

Usia

21-30 tahun 31-40 tahun 40-50 tahun > 51 tahun

24 15 6 2

51,1 31,9 12,7 4,3 Status Pernikahan Belum Menikah

Menikah

12 35

25,5 74,5

Pendidikan S1

S2

36 11

76,6 23,4

Masa Kerja

< 2 tahun 2-5 tahun 6-9 tahun > 10 tahun

11 20 4 12

23,4 42,6 8,5 25,5

Dosen tetap di Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar terdiri dari 83% dosen wanita dan 17% dosen laki- laki. Rentang usia dosen antara 21-30 tahun (51,1%), 31-40 tahun (31,9%), 41-50 tahun (12,7%) dan lebih dari 51 tahun (4,3%). Terdapat 25,5% dosen yang belum menikah dan 74,5% sudah menikah, 76,6% masih berpendidikan setingkat S-1, sementara 23,4% sisanya berpendidikan S-2. Lama bekerja dosen berkisar antara 0-2 tahun (23,4%), 2-5 tahun (42,6%), 6-9 tahun (8,5%) dan lebih dari 10 tahun (25,5%).

3. Deskripsi Data

Hasil pengolahan data didapatkan gambaran karakteristik sa mpel penelitian sebagai berikut:

Tabel Karakteristik Sampel Penelitian (n = 29)

Variabel Mean Median Modus SD Range Min. Maks.

Beban Kerja 26,04 25 25 6,95 27 14 40

Kepuasan Kerja 58,97 60 50 12,09 54 31 85

Komitmen

Organisasi 64,59 65 57 10,47 47 40 87

Kinerja 85,27 85,88 83 8,77 8,77 58,25 95 Jenis Kelamin n Persen

(%) Laki- laki

Perempuan

4 25

13,8 86,2

Total 29 100

4. Hasil Penelitian Hipotesis a. Beban kerja dosen

Hasil perhitungan dengan metode analisis regresi dengan terhadap pengaruh antara beban kerja dengan kinerja dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel Pengaruh Beban Kerja terhadap Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p Batas Bawah Batas Atas

Konstanta (a) 92,6 0,000 79,5 105,7

Beban kerja -0,9 0,244 -2,3 0,6

n observasi 29

R square 0,05

Standard error of

estimates 8,7

Berdasarkan hasil analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) beban kerja sebesar -0,9. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor beban kerja, maka akan menurunkan skor kinerja sebesar 0,9. Dengan kata lain, semakin tinggi beban kerja maka akan semakin turun kinerja dosen. Dan sebaliknya semakin rendah beban kerja, maka kinerja dosen semakin meningkat. Sedangkan konstanta regresi sebesar 92,6 menunjukkan bahwa nilai kinerja akan sebesar 92,6 jika beban kerja sama dengan nol. Nilai R square sebesar 0,05 menunjukkan bahwa kemampuan variabel beban kerja untuk menjelaskan keragaman data variabel kinerja adalah sebesar 5%, sedangkan 95% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

b. Kepuasan Kerja Dosen

Hasil perhitungan dengan metode analisis regresi dengan terhadap pengaruh antara kepuasan kerja dengan kinerja dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel 4.8. Pengaruh Kepuasan Kerja terhadap Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p

Batas Bawah

Batas Atas Konstanta (a) 82,5 0,000 65,3 99,7 Kepuasan kerja 0,1 0,736 -0,2 0,3

n observasi 29

R square 0,04

Standard error of

estimates 8,9

Berdasarkan hasil analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) kepuasan kerja sebesar 0,1. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor kepuasan kerja, maka akan menaikkan skor kinerja sebesar 0,1. Dengan kata lain, semakin tinggi kepuasan kerja maka kinerja dosen semakin meningkat. Dan sebaliknya, semakin rendah kepuasan kerja, maka kinerja dosen semakin menurun. Sedangkan konstanta regresi sebesar 82,5 menunjukkan bahwa nilai kinerja akan sebesar 82,5 jika kepuasan kerja sama dengan nol. Nilai R square sebesar 0,04 menunjukkan bahwa kemampuan variabel kepuasan kerja untuk menjelaskan keragaman data variabel kinerja adalah sebesar 4%, sedangkan 96% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

c. Komitmen Organisasi Dosen

Pengaruh antara komitmen organisasi dengan kinerja menghasilkan konstanta regresi sebesar 86,5 dan -0,02 untuk variabel komitmen organisasi. Hasil perhitungan analisis regresi ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel Pengaruh Komitmen Organisasi terhadap Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p Batas Bawah Batas Atas

Konstanta (a) 86,5 0,000 64,9 108,2

Komitmen Organisasi -0,02 0,904 -0,4 0,3

n observasi 29

R square 0,01

Standard error of

Berdasarkan analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) komitmen organisasi sebesar -0,02. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor komitmen organisasi, maka akan menurunkan skor kinerja sebesar 0,02. Dengan kata lain, semakin tinggi komitmen organisasi maka kinerja dosen semakin menurun. Dan sebaliknya semakin rendah komitmen organisasi, maka kinerja dosen semakin meningkat. Sedangkan konstanta regresi sebesar 86,5 menunjukkan bahwa nilai kinerja akan sebesar 86,5 jika komitmen organisasi dianggap nol. Nilai r square sebesar 0,01 menunjukkan bahwa kemampuan variabel komitmen organisasi untuk menjelaskan keragaman data variabel kinerja adalahsebesar 1%, sedangkan 99% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

d. Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p Batas Bawah Batas Atas

Konstanta (a) 85,5 0,000 60,9 110,1

Beban Kerja -0,89 0,243 -2,4 0,6

Kepuasan Kerja 0,07 0,648 0,2 0,4

Komitmen Organisasi 0,02 0,930 -0,3 0,4

n observasi 29

R square 0,06

Standard error of

estimates 9

Berdasarkan hasil analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi berturut-turut sebesar -0,89, 0,07 dan 0,02. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor beban kerja, maka akan menurunkan skor kinerja sebesar 0,89; kenaikan 1 skor kepuasan kerja akan menaikkan skor kinerja sebesar 0,07 dan kenaikan 1 skor komitmen organisasi akan menaikkan skor kinerja sebesar 0,02. Dengan kata lain, semakin tinggi beban kerja maka kinerja dosen semakin menurun. Sebaliknya semakin rendah beban kerja, maka kinerja dosen semakin meningkat. Semakin tinggi kepuasan kerja maka kinerja semakin meningkat, demikian pula sebaliknya. Semakin tinggi komitmen organisasi maka semakin tinggi kinerja dosen, dan semakin rendah komitmen organisasi maka semakin rendah kinerja dosen. Nilai r square sebesar 0,06 menunjukkan bahwa kemampuan variabel beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi secara bersama-sama hanya mampu menjelaskan keragaman data variabel kinerja sebesar 6%, sedangkan 94% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

Hasil pengujian signifikansi didapatkan kesimpulan bahwa pengaruh beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi secara bersama-sama terhadap kinerja tidak signifikan. Hal ini dapat dilihat dari nilai p > 0,05. Dengan kata lain, tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara beban kerja terhadap kinerja (p=0,243), kepuasan kerja terhadap kinerja (p=0,648) dan komitmen organisasi terhadap kinerja (p=0,930).

I. Kesimpulan, Implikasi, Dan Saran-Saran 1. Kesimpulan

Berdasarkan temuan penelitian yang telah diuraikan terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa :

a. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara beban kerja terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

b. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara kepuasan kerja terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

c. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara komitmen organisasi terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

d. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

2. Implikasi

a. Implikasi teoritis dari penelitian ini adalah bahwa setiap penelitian yang akan mempelajari beban kerja dosen, perlu memperhitungkan keseluruhan aspek yang termasuk dalam beban kerja dosen. Sementara, penelitian yang akan mempelajari kepuasan kerja dan komitmen organisasi, pada khususnya, atau penelitian yang menggunakan sikap atau skala psikologis, pada umumnya, perlu mempertimbangkan aspek social desirability (fenomena kepatutan sosial). Dan penelitian yang mempelajari tentang kinerja, perlu mempertimbangkan obyektifitas dalam penilaian kinerja.

b. Implikasi kebijakan dari penelitian ini bagi institusi, dalam hal ini Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar adalah perlu penelitian lebih lanjut tentang faktor-faktor lain yang mempengaruhi kinerja dosen. Dalam organisasi apapun, kegiatan penilaian kinerja dari setiap karyawan merupakan kegiatan yang umum dilakukan. Pada dasarnya, evaluasi kinerja dosen digunakan untuk berbagai hal, antara lain: (1) mengidentifikasi kontribusi dosen dalam pencapaian tujuan program studi/fakultas, dan (2) menilai kebutuhan dosen akan bimbingan dan pelatihan khususnya dalam bidang pengajaran. Namun pada kenyataannya, evaluasi dosen kadang tidak efektif karena evaluasi dosen sekedar menjadi kegiatan administratif, tidak diumpanbalikkan, sehingga menjadi kegiatan yang tidak ada gunanya secara nyata.

3. Saran-saran

Berdasarkan hasil penelitian ini perlu kiranya diteliti lebih lanjut tentang beban kerja dosen di bidang penelitian dan pengabdian masyarakat. Selain itu perlu diteliti pula indikator lain dari kepuasan kerja dan komitmen organisasi serta faktor- faktor lain yang memungkinkan turut mempengaruhi kinerja dosen tetap pada Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar

E. Hipotesis

Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah ada pengaruh antara Beban Kerja, Kepuasan Kerja dan Komitmen Organisasi terhadap Kinerja Dosen Tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

F. Populasi dan Teknik Sampling

Populasi sasaran pada penelitian ini adalah dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar. Sementara sampel penelitian ini diambil secara purposive sampling yaitu skema pencuplikan non-random dengan pembatasan-pembatasan tertentu untuk tujuan eksplisit tertentu. Dan populasi yang diambil sebagai sampel adalah dosen yang memiliki kriteria inklusi dan eksklusi sebagai berikut:

1. Berstatus dosen tetap, baik dosen tetap yayasan maupun dosen tetap yang berstatus pegawai negeri sipil, dengan pertimbangan bahwa status dosen tidak mempengaruhi jumlah beban kerja yang ditanggung.

2. Telah bekerja minimal dua tahun, dengan pertimbangan. G. Teknik Analisis Data

Subyek penelitian diminta mengisi 3 (tiga) macam instrume n, yaitu Bagian I adalah angket beban kerja, Bagian II adalah skala kepuasan kerja dan Bagian III adalah skala Komitmen Organisasi. Sebelum mengisi instrumen, subyek diminta untuk mengisi identitas pribadinya. Pada setiap instrumen yang telah diisi oleh subyek, peneliti memberikan kode inisial untuk nama subyek, selain untuk alasan kerahasiaan juga untuk mencegah tertukarnya data.

Data kinerja dosen didapatkan dari penilaian persepsional yang dilakukan oleh 3 (tiga) macam penilai yaitu terdiri dari 5 orang mahasiswa, 2 teman sejawat dan 1 orang atasan langsung. Secara Setelah terkumpul, data dari masing- masing variabel dianalisis dengan bantuan program SPSS secara multivariat menggunakan teknik analisis regresi linier ganda.

H. Hasil Penelitian

1. Gambaran Umum Tempat Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar. Fakultas ini terdiri dari lima Program Studi, antara lain yaitu Program Studi D-3 Teknik Mesin, D-3 elektro, S-1 Pendidikan Teknik Elektro, D-3 otomotif, dan S-1 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer. Fakultas ini dipimpin oleh seorang Dekan, dan dibantu oleh dua orang pimpinan yang lain (Pembantu Dekan I dan Pembantu Dekan II), sedangkan setiap program Studi dipimpin oleh seorang Ketua Program Studi.

2. Gambaran Umum Subyek Penelitian

Populasi sasaran dalam penelitian ini adalah seluruh dosen tetap Fakultas Teknik, masa kerja diatas atau sama dengan 2 tahun, dan bersedia dijadikan subyek penelitian. Dosen yang masuk dalam kriteria berjumlah 32 orang dari 47 orang dosen tetap yang ada. Dosen tetap yang tidak memenuhi kriteria terdiri dari 11 orang yang mempunyai masa kerja dibawah 2 tahun dan 3 orang yang tidak bersedia menjadi subyek penelitian karena berada pada level pimpinan Fakultas,

Gambaran karakteristik populasi penelitian dijabarkan dalam tabel sebagai berikut:

Tabel 4.1. Karakteristik Dosen Tetap Fakultas Teknik (N=47) Deskripsi Keterangan Jumlah Persentase Jenis kelamin Laki- laki

Perempuan

8 39

17 83

Usia

21-30 tahun 31-40 tahun 40-50 tahun > 51 tahun

24 15 6 2

51,1 31,9 12,7 4,3 Status Pernikahan Belum Menikah

Menikah

12 35

25,5 74,5

Pendidikan S1

S2

36 11

76,6 23,4

Masa Kerja

< 2 tahun 2-5 tahun 6-9 tahun > 10 tahun

11 20 4 12

23,4 42,6 8,5 25,5

Dosen tetap di Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar terdiri dari 83% dosen wanita dan 17% dosen laki- laki. Rentang usia dosen antara 21-30 tahun (51,1%), 31-40 tahun (31,9%), 41-50 tahun (12,7%) dan lebih dari 51 tahun (4,3%). Terdapat 25,5% dosen yang belum menikah dan 74,5% sudah menikah, 76,6% masih berpendidikan setingkat S-1, sementara 23,4% sisanya berpendidikan S-2. Lama bekerja dosen berkisar antara 0-2 tahun (23,4%), 2-5 tahun (42,6%), 6-9 tahun (8,5%) dan lebih dari 10 tahun (25,5%).

3. Deskripsi Data

Hasil pengolahan data didapatkan gambaran karakteristik sa mpel penelitian sebagai berikut:

Tabel Karakteristik Sampel Penelitian (n = 29)

Variabel Mean Median Modus SD Range Min. Maks.

Beban Kerja 26,04 25 25 6,95 27 14 40

Kepuasan Kerja 58,97 60 50 12,09 54 31 85

Komitmen

Organisasi 64,59 65 57 10,47 47 40 87

Kinerja 85,27 85,88 83 8,77 8,77 58,25 95

Jenis Kelamin n Persen (%) Laki- laki

Perempuan

4 25

13,8 86,2

Total 29 100

4. Hasil Penelitian Hipotesis a. Beban kerja dosen

Hasil perhitungan dengan metode analisis regresi dengan terhadap pengaruh antara beban kerja dengan kinerja dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel Pengaruh Beban Kerja terhadap Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p Batas Bawah Batas Atas

Konstanta (a) 92,6 0,000 79,5 105,7

Beban kerja -0,9 0,244 -2,3 0,6

n observasi 29

R square 0,05 Standard error of

estimates 8,7

Berdasarkan hasil analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) beban kerja sebesar -0,9. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor beban kerja, maka akan menurunkan skor kinerja sebesar 0,9. Dengan kata lain, semakin tinggi beban kerja maka akan semakin turun kinerja dosen. Dan sebaliknya semakin rendah beban kerja, maka kinerja dosen semakin meningkat. Sedangkan konstanta regresi sebesar 92,6 menunjukkan bahwa nilai kinerja akan sebesar 92,6 jika beban kerja sama dengan nol. Nilai R square sebesar 0,05 menunjukkan bahwa kemampuan variabel beban kerja untuk menjelaskan keragaman data variabel kinerja adalah sebesar 5%, sedangkan 95% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

b. Kepuasan Kerja Dosen

Hasil perhitungan dengan metode analisis regresi dengan terhadap pengaruh antara kepuasan kerja dengan kinerja dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel 4.8. Pengaruh Kepuasan Kerja terhadap Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p

Batas Bawah

Batas Atas

Konstanta (a) 82,5 0,000 65,3 99,7

Kepuasan kerja 0,1 0,736 -0,2 0,3

n observasi 29

R square 0,04 Standard error of

estimates 8,9

Berdasarkan hasil analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) kepuasan kerja sebesar 0,1. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor kepuasan kerja, maka akan menaikkan skor kinerja sebesar 0,1. Dengan kata lain, semakin tinggi kepuasan kerja maka kinerja dosen semakin meningkat. Dan sebaliknya, semakin rendah kepuasan kerja, maka kinerja dosen semakin menurun. Sedangkan konstanta regresi sebesar 82,5 menunjukkan bahwa nilai kinerja akan sebesar 82,5 jika kepuasan kerja sama dengan nol. Nilai R square sebesar 0,04 menunjukkan bahwa kemampuan variabel kepuasan kerja untuk menjelaskan keragaman data variabel kinerja adalah sebesar 4%, sedangkan 96% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

c. Komitmen Organisasi Dosen

Pengaruh antara komitmen organisasi dengan kinerja menghasilkan konstanta regresi sebesar 86,5 dan -0,02 untuk variabel komitmen organisasi. Hasil perhitungan analisis regresi ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel Pengaruh Komitmen Organisasi terhadap Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p Batas Bawah Batas Atas

Konstanta (a) 86,5 0,000 64,9 108,2

Komitmen Organisasi -0,02 0,904 -0,4 0,3

n observasi 29

R square 0,01

Standard error of

Berdasarkan analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) komitmen organisasi sebesar -0,02. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor komitmen organisasi, maka akan menurunkan skor kinerja sebesar 0,02. Dengan kata lain, semakin tinggi komitmen organisasi maka kinerja dosen semakin menurun. Dan sebaliknya semakin rendah komitmen organisasi, maka kinerja dosen semakin meningkat. Sedangkan konstanta regresi sebesar 86,5 menunjukkan bahwa nilai kinerja akan sebesar 86,5 jika komitmen organisasi dianggap nol. Nilai r square sebesar 0,01 menunjukkan bahwa kemampuan variabel komitmen organisasi untuk menjelaskan keragaman data variabel kinerja adalahsebesar 1%, sedangkan 99% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

d. Kinerja Dosen

Variabel bebas

Confidence Interval (CI) 95% Koefisen

regresi (β) p Batas Bawah Batas Atas

Konstanta (a) 85,5 0,000 60,9 110,1

Beban Kerja -0,89 0,243 -2,4 0,6

Kepuasan Kerja 0,07 0,648 0,2 0,4

Komitmen Organisasi 0,02 0,930 -0,3 0,4

n observasi 29

R square 0,06

Standard error of

estimates 9

Berdasarkan hasil analisis regresi diatas disimpulkan bahwa koefisien regresi (β) beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi berturut-turut sebesar -0,89, 0,07 dan 0,02. Hal ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 skor beban kerja, maka akan menurunkan skor kinerja sebesar 0,89; kenaikan 1 skor kepuasan kerja akan menaikkan skor kinerja sebesar 0,07 dan kenaikan 1 skor komitmen organisasi akan menaikkan skor kinerja sebesar 0,02. Dengan kata lain, semakin tinggi beban kerja maka kinerja dosen semakin menurun. Sebaliknya semakin rendah beban kerja, maka kinerja dosen semakin meningkat. Semakin tinggi kepuasan kerja maka kinerja semakin meningkat, demikian pula sebaliknya. Semakin tinggi komitmen organisasi maka semakin tinggi kinerja dosen, dan semakin rendah komitmen organisasi maka semakin rendah kinerja dosen. Nilai r square sebesar 0,06 menunjukkan bahwa kemampuan variabel beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi secara bersama-sama hanya mampu menjelaskan keragaman data variabel kinerja sebesar 6%, sedangkan 94% berasal dari variasi variabel lain yang mempengaruhi kinerja.

Hasil pengujian signifikansi didapatkan kesimpulan bahwa pengaruh beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi secara bersama-sama terhadap kinerja tidak signifikan. Hal ini dapat dilihat dari nilai p > 0,05. Dengan kata lain, tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara beban kerja terhadap kinerja (p=0,243), kepuasan kerja terhadap kinerja (p=0,648) dan komitmen organisasi terhadap kinerja (p=0,930).

I. Kesimpulan, Implikasi, Dan Saran-Saran 1. Kesimpulan

Berdasarkan temuan penelitian yang telah diuraikan terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa :

a. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara beban kerja terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

b. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara kepuasan kerja terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

c. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara komitmen organisasi terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

d. Tidak ada pengaruh yang signifikan antara beban kerja, kepuasan kerja dan komitmen organisasi terhadap kinerja dosen tetap Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar.

2. Implikasi

a. Implikasi teoritis dari penelitian ini adalah bahwa setiap penelitian yang akan mempelajari beban kerja dosen, perlu memperhitungkan keseluruhan aspek yang termasuk dalam beban kerja dosen. Sementara, penelitian yang akan mempelajari kepuasan kerja dan komitmen organisasi, pada khususnya, atau penelitian yang menggunakan sikap atau skala psikologis, pada umumnya, perlu mempertimbangkan aspek social desirability (fenomena kepatutan sosial). Dan penelitian yang mempelajari tentang kinerja, perlu mempertimbangkan obyektifitas dalam penilaian kinerja.

b. Implikasi kebijakan dari penelitian ini bagi institusi, dalam hal ini Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar adalah perlu penelitian lebih lanjut tentang faktor-faktor lain yang mempengaruhi kinerja dosen. Dalam organisasi apapun, kegiatan penilaian kinerja dari setiap karyawan merupakan kegiatan yang umum dilakukan. Pada dasarnya, evaluasi kinerja dosen digunakan untuk berbagai hal, antara lain: (1) mengidentifikasi kontribusi dosen dalam pencapaian tujuan program studi/fakultas, dan (2) menilai kebutuhan dosen akan bimbingan dan pelatihan khususnya dalam bidang pengajaran. Namun pada kenyataannya, evaluasi dosen kadang tidak efektif karena evaluasi dosen sekedar menjadi kegiatan administratif, tidak diumpanbalikkan, sehingga menjadi kegiatan yang tidak ada gunanya secara nyata.

3. Saran-saran

Berdasarkan hasil penelitian ini perlu kiranya diteliti lebih lanjut tentang beban kerja dosen di bidang penelitian dan pengabdian masyarakat. Selain itu perlu diteliti pula indikator lain dari kepuasan kerja dan komitmen organisasi serta faktor- faktor lain yang memungkinkan turut mempengaruhi kinerja dosen tetap pada Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar