signifikan dan begitu juga sebaliknya. Koefisien muatan faktor untuk item pengukuran perasaan terhubung dengan komunitas disajikan pada tabel 3.16
Tabel 3.16 Muatan Faktor Item Perasaan Terhubung dengan Komunitas
No. item Koefisien
Standard Error Nilai t
Signifikan
1 0.47
0.78 6.47
V 2
0.62 0.62
9.44 V
3 0.65
0.58 10.05
V 4
0.85 0.28
13.80 V
5 0.76
0.43 12.20
V 6
0.80 0.36
13.20 V
7 0.69
0.53 10.06
V 8
0.61 0.63
9.24 V
9 0.71
0.50 11.21
V Keterangan: tanda V = signifikan t 1,96; X = tidak signifikan
Sebagaimana pada tabel 3.15 dapat dilihat bahwa seluruh item signifikan t 1,96 dan semua koefisien sudah bermuatan positif. Artinya semua koefisien
muatan faktor dari item sesuai dengan sifat item yang semuanya bersifat favorable. Dengan demikian item-item tersebut tidak akan di-drop.
3.5 Metode Analisis Data
Adapun untuk menguji hipotesis nihil penelitian mengenai hubungan dan pengaruh dari predictor variable sebanyak 11 variabel yang digunakan dalam
penelitian ini terhadap outcome variable-nya, maka peneliti mengolah data yang didapat dengan menggunakan metode analisis regresi berganda. Di mana
persamaan regresinya adalah: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ b
8
X
8
+ b
9
X
9
+b
10
X
10
+ b
11
X
11
+ e Dengan penjelasan sebagai berikut:
Y = OCB
a = konstan intersepsi b = koefisien regresi
e = standar error atau residual X
1
= modal psikologis: efikasi diri X
2
= modal psikologis: harapan X
3
= modal psikologis: optimis X
4
= modal psikologis: resiliensi X
5
= budaya organisasi: keterlibatan X
6
= budaya organisasi: konsistensi X
7
= budaya organisasi: kemampuan beradaptasi X
8
= budaya organisasi: misi X
9
= spiritualitas di tempat kerja: kehidupan batin X
10
= spiritualitas di tempat kerja: makna dan tujuan bekerja X
11
= spiritualitas di tempat kerja: perasaan terhubung dengan komunitas Melalui analisis tersebut diperoleh nilai R, yang merupakan korelasi antara
predictor variable dengan outcome variable. Kemudian besarnya kemungkinan disebabkan oleh faktor-faktor yang telah disebutkan tadi yang ditunjukkan oleh
koefisien determinasi berganda atau R
2
. Fungsi R
2
ini digunakan untuk melihat proporsi varians dari OCB yang dipengaruhi predictor variable yang ada. Untuk
itu mendapatkan nilai R
2
digunakan rumus sebagai berikut: R
2
= SSreg SSy
Uji R
2
diuji untuk membuktikan apakah penambahan varians dari independen variabel satu per satu signifikan atau tidak penambahannya.
Berikutnya, untuk membuktikan apakah regresi Y dan X signifikan atau tidak, maka dapat diuji dengan menggunakan uji F. Untuk membuktikan hal tersebut
digunakanlah rumus sebagai berikut: F = R
2
k 1 - R
2
N – k – 1
Adapun pembilang disini adalah R
2
itu sendiri dengan df-nya dilambangkan k, yaitu sejumlah independent variable yang dianalisis,
sedangkan penyebutnya 1 – R
2
dibagi dengan df-nya N – k – 1 dimana N adalah
jumlah sampel. Dari hasil uji F yang dilakukan nantinya, dapat dilihat apakah predictor variable yang diujikan tersebut memiliki pengaruh terhadap outcome
variable-nya. Kemudian untuk menguji apakah pengaruh yang diberikan predictor
variable signifikan terhadap outcome variable-nya, maka peneliti melakukan uji t. Uji t dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
T = b s
b
Dimana b adalah koefisien regresi dan s
b
adalah standar deviasi sampling dari koefisien b. Hasil uji t ini akan diperoleh dari hasil regresi yang akan
dilakukan oleh peneliti nantinya. Adapun seluruh perhitungan penelitian ini dilakukan dengan menggunakan program SPSS 20.
3.6 Prosedur Penelitian
