BAB 3 METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Dalam penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan bersifat asosiatif. Menurut Sugiyono (2005, p11), penelitian asosiatif merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih. Dengan penelitian ini maka dapat dibangun suatu teori yang dapat berfungsi untuk menjelaskan, meramalkan, dan mengontrol suatu gejala. Tabel 3.1 Disain Penelitian Tujuan Disain Penelitian Penelitian Jenis Metode Unit Analisis Time Horizon penelitian Penelitian T - 1 Asosiatif Survei individu karyawan Cross Sectional T - 2 Asosiatif Survei individu karyawan Cross Sectional Sumber: Penulis Keterangan: T-1: Mengetahui seberapa besar kontribusi job insecurity terhadap kepuasan kerja terhadap komitmen organisasi karyawan Yayasan Almasih. T-2: Mengetahui seberapa besar kontribusi job insecurity, kepuasan kerja, dan komitmen organisasi terhadap turnover intention karyawan Yayasan Almasih. 3.2 Operasionalisasi Variabel Penelitian Menurut Sekaran, variabel adalah apa pun yang dapat membedakan atau membawa variasi pada nilai. Nilai bisa berbeda pada berbagai waktu untuk objek atau orang yang sama, atau pada waktu yang sama untuk objek atau orang yang berbeda (Sekaran, 2006, 50

2 51 p115). Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan ditunjukkan dalam Tabel 3.2 Operasioanl Variabel Penelitian. Tabel 3.2 Operasional Variabel Penelitian No Variabel Konsep Dimensi/Sub Indikator Ukuran Skala Variabel Variabel Utama Pengu -kuran 1. Job Rasa tidak Kondisi a.lingkungan Ordinal Skala Insecurity aman yang pekerjaan kerja yang Likert (X) dirasakan b. Beban kerja ditransform karyawan Pengembangan a.kesulitan karier menjadi dalam bekerja karier b.pengembangan interval karier Konflik Peran a. Tuntutan b.nilai dan keyakinan Ketidakjelasan Peran a. Prosedur kerja b.tanggung jawab Locus of a. Internal control b. Eksternal 2. Kepuasan suatu sikap Pekerjaan itu a.sesuai Ordinal Skala Kerja (Y 1 ) umum sendiri kemampuan yang Likert terhadap b. Minat maju ditransform pekerjaan Gaji a. Gaji pokok menjadi seseorang; b. THR interval

3 52 selisih antara c. Insentif banyaknya Pengawasan a.pengetahuan ganjaran yang teknis diterima b. Pengetahuan seorang pekerja dan Rekan kerja a. Dukungan banyaknya b. Komunikasi yang mereka Lingkungan a.cahaya yakini kerja penerangan seharusnya b. Kebersihan mereka terima 3. Komitmen tingkat sampai Komitmen a.senang bekerja Ordinal Skala Organisasi dimana afektif b.masalah yang Likert (Y 2 ) karyawan yakin perusahaan ditransform dan menerima c.perasaan menjadi tujuan memiliki interval organisasional, serta Komitmen a. Berat berkeinginan continuance b.banyak hal untuk bersama tinggal terganggu c. Mahal organisasi tersebut Komitmen normative a.kesetiaan penting b. Tidak etis c. Keharusan

4 53 4. Turnover kecenderungan Usia a.mencoba Ordinal Skala intention atau niat pekerjaan yang Likert (Z) karyawan b. Ingin pindah ditransform untuk berhenti Lama kerja a. Lama bekerja menjadi bekerja dari b. Masa kerja interval pekerjaannya Tingkat a.tekanan dan secara sukarela pendidikan dan kecemasan menurut pilihannya sendiri intelligensi Keterikatan terhadap organisasi b. Ingin pindah a.keterikatan rendah b.keterikatan yang dimiliki Sumber: Penulis 3.3 Jenis dan Sumber Data Penelitian Berdasarkan tujuan penelitian, ada beberapa data yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Data dapat dikelompokkan sebagai berikut (Supranto, 2000, p8-10): a. Data menurut sifatnya, dibedakan menjadi dua, yaitu: Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk angka (nonnumeris). Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka b. Data menurut sumbernya, dibedakan menjadi dua, yaitu: Data internal adalah data yang bersumber dari keadaan atau kegiatan suatu organisasi atau kelompok. Data eksternal adalah data yang bersumber dari luar suatu organisasi atau kelompok. c. Data menurut cara memperolehnya, dibedakan menjadi dua, yaitu:

5 54 Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan langsung melalui objeknya. Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi. d. Data menurut waktu pengumpulannya, dibedakan menjadi dua, yaitu: Data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam suatu periode tertentu, biasanya menggambarkan keadaan dan kegiatan dalam periode tersebut. Data berkala (time series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Tujuannya adalah untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu. Berikut ini adalah rangkuman mengenai data, jenis data, dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini, yang ditunjukkan dalam Tabel 3.3 Data, Jenis Data, dan Sumber Data Penelitian. Tabel 3.3 Data, Jenis Data, dan Sumber Data Penelitian Tujuan Penelitian Data Jenis dan Sumber Data Jenis Data Sumber Data T-1 Job insecurity, kepuasan kerja, dan komitmen organisasi T-2 Job insecurity, kepuasan kerja, komitmen organisasi, dan turnover intentions Kualitatif Kualitatif Data Primer dari kuesioner Data Primer dari kuesioner Sumber: Penulis

6 Teknik Pengumpulan Data Di dalam statistik dikenal dua cara pengumpulan data, yaitu cara sensus dan cara sampling. a. Sensus Penelitian menyeluruh atas suatu populasi disebut sensus (Churchill, 2005, p6). Menurut Supranto (2000, p22), Sensus adalah cara pengumpulan data di mana seluruh elemen populasi diselidiki satu per satu. Data yang diperoleh sebagai hasil pengolahan sensus disebut data yang sebenarnya (true value), atau sering disebut parameter. b. Sampling Sampling adalah cara pengumpulan data di mana yang diselidiki adalah elemen sampel dari suatu populasi. Data yang diperoleh dari hasil sampling merupakan data perkiraan (estimate value). Sedangkan menurut Arifin (2008, p69), Sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih melalui cara tertentu yang mewakili karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang dianggap mewakili populasi. Berkaitan dengan teknik pengambilan sampel, Arikunto (2002, p120) mengemukakan bahwa apabila subjek kurang dari 100, maka lebih baik diambil semua sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi. Oleh karena itu, teknik pengambilan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian populasi karena jumlah responden yang tersedia berjumlah kurang dari 100 orang, yaitu 64 karyawan. Teknik-teknik yang digunakan dalam pengumpulan data adalah sebagai berikut: 1. Riset Kepustakaan (library research) Yaitu pengumpulan data yang dilakukan dengan membaca dan mempelajari buku buku yang ada hubungannya dengan topik yang dibahas untuk mendapatkan data ilmiah yang berhubungan dengan penyusunan skripsi ini. 2. Riset Lapangan (field research)

7 56 Yaitu penelitian yang dilakukan untuk memperoleh data primer, yaitu dengan melakukan survei melalui pembagian kuesioner kepada para karyawan Yayasan Almasih. 3.5 Metode Analisis Dalam penelitian ini ada banyak metode analisis yang digunakan. Analisis diawali pada instrumen penelitian, yaitu data kuesioner ditransformasi terlebih dahulu dari data ordinal ke data interval. Setelah itu, penelitian dilanjutkan dengan melakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap data yang sudah ditransformasi tersebut. Lalu dilanjutkan dengan uji normalitas. Kemudian dari hasil kuesioner yang sudah valid, reliable, dan normal tersebut didapatkan data yang akan dianalisis lebih lanjut untuk menjawab tujuan-tujuan penelitian, yaitu dengan menggunakan korelasi Pearson Product Moment (PPM) dan PATH Analysis. Dalam pelaksanaannya, pengolahan data dilakukan dengan bantuan komputer dengan program SPSS (Statistikal Product and Service Solution) versi Tabel 3.4 Metode Analisis Tujuan Penelitian Jenis Penelitian Metode Analisis Teknik Analisis T-1 Asosiatif Korelasi (PPM) dan PATH Analysis T-2 Asosiatif Korelasi (PPM) dan PATH Analysis Sumber: Penulis Skala Likert Untuk mengumpulkan dan mengolah data yang diperoleh dari kuesioner, maka digunakan skala Likert, di mana setiap jawaban diberikan skor yang dapat dilihat pada Tabel 3.5 Alternatif Jawaban dan Skor Responden.

8 57 Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial. Dalam penelitian gejala sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutnya disebut sebagai variabel penelitian (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p20). Dengan menggunakan skala Likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi dimensi, dimensi dijabarkan menjadi sub variabel kemudian sub variabel dijabarkan lagi menjadi indikator-indokator yang dapat diukur. Akhirnya indikator-indikator yang terukur ini dapat dijadikan titik tolak untuk membuat item instrument yang berupa pertanyaan atau pertanyaan yang perlu dijawab oleh responden (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p20). Tabel 3.5 Alternatif Jawaban dan Skor Responden Alternatif Jawaban Skor Sangat tidak setuju 1 Tidak setuju 2 Ragu-ragu 3 Setuju 4 Sangat setuju 5 Sumber: Supangat, 2007, p Transformasi Data Ordinal Menjadi Interval Informasi yang diperoleh dengan skala Likert berupa skala pengukuran ordinal atau bersifat ordinal (Durianto, 2004, p41; Rangkuti, 2006, p90; Soegoto, 2008, p49). Mentransformasi data ordinal menjadi data interval gunanya untuk memenuhi sebagian dari syarat analisis parametrik yang mana data setidak-tidaknya berskala interval. Teknik transformasi yang paling sederhana dengan menggunakan MSI (Method of Successive Interval). Langkah-langkah transformasi data ordinal ke data interval sebagai berikut: a. Pertama-tama perhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebarkan;

9 58 b. Pada setiap butir ditentukan berapa orang yang mendapat skor 1, 2, 3, 4, dan 5 yang disebut sebagai frekuensi; c. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi; d. Tentukan nilai proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan perkolom skor; e. Gunakan Tabel Distribusi Normal, hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh; f. Tentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh (dengan menggunakan tabel Tinggi Densitas); g. Tentukan nilai skala dengan menggunakan rumus: NS = (Density at Lower Limit) (Density at Upper Limit) (Area Below Upper Limit) (Area Below Lower Limit) h. Tentukan nilai transformasi dengan rumus: Y = NS + [1+ lns min l] Uji Validitas dan Reliabilitas Dalam penelitian kualitatif yang menggunakan instrumen kuesioner sebagai alat ukur, ada dua syarat penting yang harus dipenuhi yaitu keharusan sebuah kuesioner untuk Valid dan Reliabel (Lab. Manajemen, 2007, p21) Uji Validitas Menurut Simamora (2004, pp58-59), Validitas merupakan suatu ukuran yang menunjukkan tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Suatu instrumen dianggap valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan. Dengan kata lain, mampu memperoleh data yang tepat dari variabel yang diteliti. Misalnya, meteran dapat mengukur tinggi badan dengan tepat (dalam hal ini tinggi badan adalah variabel penelitian). Dalam penelitian ini, uji validitas dilakukan dengan program SPSS Versi Berikut ini adalah langkah dalam menguji validitas (Lab Manajemen, 2007, p26-27): 1. Menentukan Hipotesis

10 59 Ho : Skor butir berkorelasi positif dengan skor faktor H1 : Skor butir tidak berkorelasi positif dengan skor faktor 2. Menentukan nilai r tabel Dari tabel r, untuk df = jumlah responden 2, atau untuk penelitian ini df=60-2=58 dengan tingkat kesalahan 5%. 3. Mencari r hasil Disini r hasil untuk tiap item (variabel) bisa dilihat pada kolom CORRECTED ITEM TOTAL CORRELATION. 4. Dasar pengambilan keputusan Jika r hasil positif, serta r hasil > r tabel, maka butir atau variabel tersebut valid. Jika r hasil tidak positif, serta r hasil < r tabel, maka butir atau variabel tidak valid Uji Reliabilitas Menurut Umar (2003, p101), reliabilitas adalah istilah yang dipakai untuk menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila alat ukur tersebut digunakan berulang kali. Dalam penelitian ini, uji reliabilitas dilakukan dengan program SPSS Versi Dasar pengambilan keputusan dalam pengujian reliabilitas adalah (Lab Manajemen, 2007, p27): Jika r Alpha positif dan r Alpha > r tabel, maka variabel tersebut reliable Jika r Alpha positif dan r Alpha < r tabel, maka variabel tersebut tidak reliable Uji Normalitas Data Setelah uji validitas dan reliabilitas selesai dilakukan, maka data tersebut harus dilakukan pengujian normalitas data. Uji normalitas data adalah hal lazim sebelum sebuah metode statistik diterapkan. Pada penelitian ini uji normalitas data dilakukan dengan program SPSS Versi Uji normalitas yang digunakan adalah uji normalitas Kolmogorov-Smirnov.

11 60 Menurut Santoso (2007, p154), dalam menjelaskan output test of normality, terdapat dasar pengambilan keputusan sebagai berikut: Nilai sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas < 0,05 maka distribusi adalah tidak normal. Nilai sig. atau signifikansi atau nilai probabilitas > 0,05 maka distribusi adalah normal Korelasi Pearson Product Moment Korelasi Pearson Product Moment (PPM) sangat popular dan sering dipakai mahasiswa dan para peneliti. Korelasi ini dikemukakan oleh Karl Pearson tahun Kegunaannya untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent). (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p61). Teknik analisis Korelasi PPM termasuk teknik statistik parametrik yang menggunakan data interval dan ratio dengan persyaratan tertentu. Misalnya: data dipilih secara acak (random); datanya berdistribusi normal; data yang dihubungkan dengan pola linier; dan data yang dihubungkan mempunyai pasangan yang sama sesuai dengan subjek yang sama. Kalau salah satu tidak terpenuhi persyaratannya tersebut analisis korelasi tidak dapat dilakukan. (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p61). Rumus yang digunakan Korelasi PPM (sederhana): Korelasi PPM dilambangkan (r) dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga ( 1 r +1). Apabila nilai r = -1 artinya korelasinya negatif sempurna; r = 0 artinya tidak ada korelasi; dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat. Berdasarkan pendapat Riduwan dan Engkos Achmad Kuncoro (2007, p62), arti harga r akan dikonsultasikan dengan Tabel 3.6 Interpretasi Koefisien Nilai r sebagai berikut:

12 61 Tabel 3.6 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r Interval Koefisien Tingkat Hubungan Sangat Kuat Kuat Cukup Kuat Rendah Sangat Rendah Sumber : Riduwan dan Kuncoro (2008, p62) Besar kecilnya sumbangan variabel X terhadap Y ditentukan dengan rumus koefisien determinan sebagai berikut: KP = r² X 100% Di mana: KP = Nilai koefisien determinan r = Nilai koefisien korelasi PATH ANALYSIS Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog & Sorbom, 1996; Johnson & Wichern, 1992). Path analysis diartikan oleh Bohrnstedt (1974 dalam Kusnendi, 2005:1) adalah a technique for estimating the effect s a set of independent variabels has on a dependent variabel from a set of observed correlations, given a set of hypothesized causal asymetric relation among the variables. Sedangkan tujuan utama dari path analysis adalah a method of measuring the direct influence along each separate part in such a system and thus of finding the degree to which variation of a give effect is determined by each particular cause. The method depend on the combination of knowledge of the degree of correlation among the variables in a system with such knowledge as may possessed of the causal relations (Maruyama,1998:16), yang dikutip oleh Riduwan dan Kuncoro (2008, p1).

13 62 Jadi model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen) (Riduwan dan Sunarto, 2007, p140). Teknik analisis jalur akan digunakan dalam menguji besarnya sumbangan (kontribusi) yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel X1, X2 terhadap Y. Analisis korelasi dan regresi yang merupakan dasar dari perhitungan koefisien jalur (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p115). Manfaat lain model path analysis adalah untuk (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p2): Penjelasan (explanation) terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti, Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan prediksi dengan path analysis ini bersifat kualitiatif, Faktor determinan yaitu penentuan variabel bebas (X) mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y), Pengujian model, menggunakan theory trimming, baik untuk uji reliabilitas (uji keajegan) konsep yang sudah ada ataupun pengembangan konsep baru. Berikut ini adalah interpretasi hasil koefisien jalur: Tabel 3.7 Interpretasi Koefisien Jalur Interval Koefisien Jalur Tingkat kontribusi 0,05 0,09 Lemah 0,10 0,29 Sedang > 0,30 Kuat Sumber: Riduwan dan Sunarto, 2007 Berikut ini adalah asumsi yang mendasari path analysis sebagai berikut (Riduwan dan Sunarto, 2007, p140):

14 63 1. Hubungan antar variabel bersifat linear, adaptif dan bersifat normal, 2. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik, 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio, 4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel, 5. Observed variables diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan reliable), 6. Model yang dianalisis dispesifikasikan (diidentifikasi) dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti. Pada diagram jalur digunakan dua macam anak panah, yaitu: (a) anak panah satu arah yang menyatakan pengaruh langsung dari sebuah variabel eksogen [variabel penyebab (X)] terhadap sebuah variabel endogen [variabel akibat (Y)], misalnya: X1 Ydan (b) anak panah dua anak yang menyatakan hubungan korelasional antara variabel eksogen, misalnya X1 X2. (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p116) Langkah-langkah menguji Path analysis sebagai berikut (Riduwan dan Kuncoro, 2008, p ): 1. Merumuskan hipotesis dan persamaan struktural Struktur: Y = ρ yx1 X 1 + ρ yx2 X 2 + ρ y ε 1 2. Menghitung koefisien jalur yang didasarkan pada koefisien regresi a. Gambarkan diagram jalur lengkap, tentukan sub-sub strukturnya dan rumuskan persamaan strukturalnya yang sesuai hipotesis yang diajukan. Hipotesis: Naik turunnya variabel endogen (Y) dipengaruhi secara signifikan oleh variabel eksogen (X 1 dan X 2 ).

15 64 b. Menghitung koefisien regresi untuk struktur yang telah dirumuskan. Hitung koefisien regresi untuk struktur yang telah dirumuskan: Persamaan regresi ganda: Y = a + b 1 X 1 + b 1 X 2 + ε 1 Pada dasarnya koefisien jalur (path) adalah koefisien regresi yang distandarkan yaitu koefisien regresi yang dihitung dari basis data yang telah diset dalam angka baku atau Z-score (data yang diset dengan nilai rata-rata = 0 dan standar deviasi = 1). Koefisien jalur yang distandarkan (standardize path coefficient) ini digunakan untuk menjelaskan besarnya pengaruh (bukan memprediksi) variabel bebas (eksogen) terhadap variabel lain yang diberlakukan sebagai variabel terikat (endogen). Koefisien path ditunjukkan oleh output yang dinamakan Coefficient atau dikenal dengan nilai Beta. Jika ada diagram jalur sederhana mengandung satu unsur hubungan antara variabel eksogen dengan variabel endogen, maka koefisien path-nya adalah sama dengan koefisien korelasi r sederhana. 3. Menghitung koefisien jalur secara simultan (keseluruhan) Uji secara keseluruhan hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut Ha: ρyx 1 = ρyx 2 =... = ρyx k 0 Ho: ρyx 1 = ρyx 2 =.. = ρyx k = 0 a. Kaidah pengujian signifikansi secara manual: Menggunakan Tabel F F = (n k 1)R 2 yxk K (1-R 2 yxk) Keterangan: n= jumlah sampel k= jumlah variabel eksogen R 2 yxk= R square Jika F hitung F tabel, maka tolak Ho artinya signifikan dan F hitung F tabel, terima Ho artinya tidak signifikan

16 65 Dengan taraf signifikan (α) = 0,05 Carilah nilai F tabel menggunakan Tabel F dengan menggunakan rumus: F tabel = F {(1-α) (dk=k), (dk=n-k-1) atau F {(1-α) (v1=k), (v2=n-k-1)} Cara mencari F tabel : nilai (dk=k) atau V 1 disebut sebagai nilai pembilang Nilai (dk=n-k-1) atau V 2 disebut sebagai nilai penyebut b. Kaidah pengujian signifikansi: Program SPSS - Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. - Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan. 4. Menghitung Koefisien jalur secara Individu Hipotesis penelitian yang akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha: ρyx 1 > 0 Ho: pyx 1 = 0 Secara individual uji statistik yang digunakan adalah uji t yang dihitung dengan rumus: ρk t k = ; (dk = n k 1) se ρk Keterangan: Statistik SeρX 1 diperoleh dari hasil komputasi pada SPSS untuk analisis regresi setelah data ordinal ditansformasi ke interval. Selanjutnya untuk mengetahui signifikansi analisis jalur bandingkan antara nilai probabilitas Sig dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 Sig], maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan.

17 66 Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya siginifikan. 5. Meringkas dan menyimpulkan Kemudian setelah didapat hasil perhitungan maka dibuatlah ringkasan dari hasil penelitian tersebut kemudian dianalisis dan disimpulkan yang berguna untuk pengambilan keputusan penelitian. 3.6 Rancangan Uji Hipotesis Rancangan Uji Hipotesis menggunakan tingkat kepercayaan 95%, dimana tingkat presisi (α) = 5% atau 0,05. Dasar Pengambilan Keputusan: Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 Sig], maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau [0,05 Sig], maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya siginifikan. 1. Tujuan 1 (T-1): Berikut ini adalah gambar dari T-1: ε1 ρ Y1X Y 1 X r y1y2 ρ Y2X Y 2 ε 2 Sumber: Penulis Gambar 3.1 Gambar T-1

18 67 Berikut ini adalah persamaan struktural untuk T-1: Y= ρ y1x X + ρ y2x X + ρ y1 ε 1 + ρ y2 ε 2 a. Uji korelasi variabel X dengan variabel Y 1 Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρy 1X >0 Ho : ρy 1X = 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ha: Job insecurity (X) berhubungan secara siginifikan dengan kepuasan kerja (Y 1 ) Ho: Job insecurity (X) tidak berhubungan secara siginifikan dengan kepuasan kerja (Y 1 ) b. Uji korelasi variabel X dengan variabel Y 2 Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρy 2X >0 Ho : ρy 2X = 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ha: Job insecurity (X) berhubungan secara siginifikan dengan komitmen organisasi (Y 2 ) Ho: Job insecurity (X) tidak berhubungan secara siginifikan dengan komitmen organisasi (Y 2 ) c. Uji kontribusi variabel X dengan variabel Y 1 Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρy 1X 0 Ho : ρy 1X = 0 Hipotesis bentuk kalimat:

19 68 Ha: Job insecurity (X) berkontribusi secara signifikan terhadap kepuasan kerja (Y 1 ) Ho: Job insecurity (X) tidak berkontribusi secara signifikan terhadap kepuasan kerja (Y 1 ) d. Uji kontribusi variabel X dengan variabel Y 2 Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρy 2X 0 Ho : ρy 2X = 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ha: Job insecurity (X) berkontribusi secara signifikan terhadap komitmen organisasi (Y 2 ) Ho: Job insecurity (X) tidak berkontribusi secara signifikan terhadap komitmen organisasi (Y 2 ) 2. Tujuan 1 (T-2): Berikut ini adalah gambar dari T-2: Y 1 ρzy1 ε 3 X ρzx Z Y 2 ρzy2 Sumber: Penulis Gambar 3.2 Gambar T-2 Berikut ini adalah persamaan struktural untuk T-2: Z = ρ zx X + ρ zy1 Y 1 + ρ zy2 Y 2 + ρz ε 3

20 69 a. Uji korelasi variabel X dengan variabel Z Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρz X >0 Ho : ρz X = 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ha: Job insecurity (X) berhubungan secara siginifikan dengan turnover intention (Z) Ho: Job insecurity (X) tidak berhubungan secara siginifikan dengan turnover intention (Z) b. Uji korelasi variabel Y 1 dengan variabel Z Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρz Y1 >0 Ho : ρz Y1 = 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ha: Kepuasan kerja (Y 1 ) berhubungan secara siginifikan dengan turnover intention (Z) Ho: Kepuasan kerja (Y 1 ) tidak berhubungan secara siginifikan dengan turnover intention (Z) c. Uji korelasi variabel Y 2 dengan variabel Z Hipotesis penelitian akan diuji dirumuskan menjadi hipotesis statistik berikut: Ha : ρz Y2 >0 Ho : ρz Y2 = 0 Hipotesis bentuk kalimat: Ha: Komitmen organisasi (Y 2 ) berhubungan secara siginifikan dengan turnover intention (Z)

21 70 Ho: Komitmen organisasi (Y 2 ) tidak berhubungan secara siginifikan dengan turnover intention (Z) d. Pengujian secara keseluruhan. Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut: Ha: ρ zy2 = ρ zy1 = ρ zx 0 Ho: ρ zy2 = ρ zy1 = ρ zx = 0 Hipotesis dalam bentuk kalimat: Ha: Variabel X, Y 1 dan Y 2 berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Z Ho: Variabel X, Y 1 dan Y 2 tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap Variabel Z Berikut ini adalah Persamaan Struktural diagram Jalur: Y= ρ y1x X + ρ y2x X + ρ y1 ε1+ ρ y2 ε 2 Z = ρ zx X + ρ zy1 Y 1 + ρ zy2 Y 2 + ρ z ε 3 Berdasarkan asumsi-asumsi penelitian sebagaimana diuraikan di atas, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut: Hipotesis T-1: Ha: Job insecurity (X) berkontribusi secara signifikan terhadap kepuasan kerja (Y 1 ) dan job insecurity (X) berkontribusi secara signifikan terhadap komitmen organisasi (Y 2 ) H0: Job insecurity (X) tidak berkontribusi secara signifikan terhadap kepuasan kerja (Y 1 ) dan job insecurity (X) tidak berkontribusi secara signifikan terhadap komitmen organisasi (Y 2 ) Hipotesis T-2: Ha: Job insecurity (X), kepuasan kerja (Y 1 ), komitmen organisasi (Y 2 ) berkontribusi secara signifikan dan simultan terhadap turnover intention (Z) H0: Job insecurity (X), kepuasan kerja (Y 1 ), komitmen organisasi (Y2) tidak berkontribusi secara signifikan dan simultan terhadap turnover intention (Z)

22 Rancangan Implikasi Hasil penelitian Setelah dianalisis dengan menggunakan Korelasi PPM dan PATH Analysis, maka selanjutnya akan didapatkan gambaran mengenai job insecurity, kepuasan kerja, komitmen organisasi, dan turnover intention sehingga dapat diketahui apakah job insecurity (X) berkontribusi secara signifikan terhadap kepuasan kerja (Y 1 ) dan komitmen organisasi (Y 2 ) serta dapat diketahui apakah job insecurity (X), kepuasan kerja (Y 1 ), komitmen organisasi (Y 2 ) berkontribusi secara signifikan dan simultan terhadap turnover intention (Z). Diharapkan dari hasil implikasi penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi Yayasan Almasih sehingga pada akhirnya dapat membuat turnover intention yang ada menjadi lebih baik.