BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. Penentuan sampel yang telah ditentukan sebelumnya lewat rumus Slovin

Transkripsi

1 69 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Profil Responden Penentuan sampel yang telah ditentukan sebelumnya lewat rumus Slovin yaitu sebanyak 71 responden dengan metode pengambilan sampling yaitu non probability sampling dengan maksud bahwa pemilihan sampel tidak dilakukan secara random. Akan tetapi, karena kebijakan hotel X tempat penelitian tidak memberikan izin untuk mengambil data dengan responden sebanyak 71 maka kuisioner disebarkan hanya kepada 60 karyawan divisi food and beverage sebagai responden. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode non probability sampling tetapi dengan teknik cara purposive sampling atau judgement sampling. Pengambilan sampel oleh peneliti atas dasar pertimbangan atau penilaian tertentu terhadap sampel yang dinilai baik untuk penelitian. Jumlah sampel tidak berdasarkan perencanaan sebelumnya karena ada kebijakan dari pihak hotel X. Dalam penelitian ini, sampel dipilih dan ditentukan oleh pihak hotel X sebanyak 60 karyawan divisi food and beverage dari yang awal direncanakan oleh peneliti sebanyak 71 responden. Data yang diambil melalui kuisioner disebarkan kepada 60 karyawan divisi food and beverage pada Hotel X Jakarta. Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai profil responden penelitian berdasarkan jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, dan lama bekerja Profil Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Tabel 4.1 menampilkan data tentang profil responden berdasarkan jenis kelamin. Dari jumlah responden yang berjumlah 60

2 70 responden, responden penelitian mayoritas didominasi oleh jenis kelamin perempuan sebanyak 32 responden dengan presentase sebesar 53,2%. Sisanya adalah responden dengan jenis kelamin lakilaki sebanyak 28 responden dengan presentase sebesar 46,7%. Tabel 4.1 Profil Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Valid Jenis Kelamin Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Perempuan Laki-Laki Total Profil Responden Berdasarkan Usia Tabel 4.2 menampilkan data tentang profil responden berdasarkan usia. Dari jumlah responden yang berjumlah 60 responden, responden penelitian mayoritas didominasi oleh usia sekitar tahun sebanyak 23 responden dengan presentase sebesar 38,3%. Sisa responden lainnya berusia sekitar tahun sejumlah 15 responden dengan presentase 25%, di atas 35 tahun sejumlah 12 responden dengan presentase 20%, dan yang terakhir berusia tahun sejumlah 10 responden dengan presentase 16,7%.

3 71 Tabel 4.2 Profil Responden Berdasarkan Usia Usia Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent tahun tahun tahun >35 tahun Total Profil Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan Tabel 4.3 menampilkan data tentang profil responden berdasarkan tingkat pendidikan. Dari jumlah responden yang berjumlah 60 responden, responden penelitian mayoritas didominasi oleh responden dengan tingkat pendidikan SMK sejumlah 29 reponden dengan presentase sebesar 48,3%. Sisa responden lainnya memiliki tingkat pendidikan D1 sejumlah 11 reponden dengan presentase sebesar 18,3%, tingkat pendidikan SMA sejumlah 10 responden dengan presentase sebesar 16,7% dan tingkat pendidikan D3 sejumlah 10 orang dengan presentase sebesar 16,7%.

4 72 Tabel 4.3 Profil Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan Tingkat Pendidikan Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent SMA SMK D D Total Profil Responden Berdasarkan Lama Bekerja Tabel 4.4 menampilkan data tentang profil responden berdasarkan lama bekerja responden. Dari jumlah responden yang berjumlah 60 responden, responden penelitian mayoritas didominasi oleh responden dengan lama bekerja 3-4 tahun sejumlah 30 responden dengan presentase sebesar 50%. Sisa responden lainnya dengan lama bekerja 1-2 tahun sejumlah 15 responden dengan presentase sebesar 25%, lama bekerja 5-6 tahun sejumlah 8 responden dengan presentase sebesar 13,3% dan yang terakhir lama bekerja di atas 7 tahun sejumlah 7 orang dengan presentase sebesar 11,7%.

5 73 Tabel 4.4 Profil Responden Berdasarkan Lama Bekerja Lama Bekerja Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 1-2 tahun tahun tahun >7 tahun Total Hasil Analisis Data Hasil Uji Linieritas Tabel 4.5 Uji Linieritas ANOVA Table IT * KK Between Groups Sum of Squares df Mean Square F Sig. (Combined) Linearity Deviation from Linearity Within Groups Total

6 Hasil Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah beberapa sampel yang diambil berasal dari populasi yang sama. Uji normalitas untuk setiap variabel dilakukan dengan menggunakan bantuan alat uji Kolmogorov Smirnov dan bantuan alat uji Shapiro-Wilk. Kolmogorov-Smirnov a Tabel 4.6 Uji Normalitas Tests of Normality Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. KK IT a. Lilliefors Significance Correction Dengan melihat tabel 4.6 uji normalitas, maka dasar pengambilan keputusan pada uji normalitas ini adalah : 1. Jika sig. > dari 0.05, maka data berdistribusi normal 2. Jika sig. < dari 0.05, maka data tidak berdistribusi normal Analisis : Variabel keterlibatan kerja (job involvement) memiliki Sig. = > 0.05, maka data berdistribusi normal, sehingga variabel keterlibatan kerja (job involvement) dapat digunakan.

7 75 Variabel intensi turnover memiliki Sig. = > 0.05, maka data berdistribusi normal, sehingga variabel intensi turnover dapat digunakan. Gambar 4.1 Grafik Persyaratan Normal (Normal Probability Plot) Grafik di atas menunjukkan pemenuhan persyaratan normalitas sebaran data yaitu jika residual berasal dari distribusi normal maka nilai-nilai sebaran data akan berada pada area di sekitar garis lurus. Dari hasil perhitungan yang dapat dilihat pada grafik di atas bahwa sebaran data berada pada posisi sekitar garis lurus yang membentuk garis miring dari arah kiri bawah ke kanan atas. Oleh karena itu, persyaratan normalitas sudah terpenuhi.

8 Hasil Uji Korelasi Variabel Analisis kolerasi ini menggunakan metode Pearson Correlation untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara satu variabel dengan varibel yang lainnya. Metode ini digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan dan pengaruh antara keterlibatan kerja (job involvement) dan intensi turnover. Tabel 4.7 Uji Korelasi Variabel KK IT Correlations KK Pearson Correlation ** Sig. (1-tailed).000 N Pearson Correlation.921 ** 1 Sig. (1-tailed).000 N **. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). IT Uji kolerasi digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas keterlibatan kerja (job involvement) dengan variabel terikat intensi turnover. Besarnya hubungan keterlibatan kerja (job involvement) terhadap intensi turnover yang dihitung dengan koefisien kolerasi adalah 0,921. Hal ini menunjukan hubungan yang sangat kuat

9 77 dan searah antara keterlibatan kerja (job involvement) dan intensi turnover Uji Regresi Linier Sederhana Tabel 4.8 Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson a a. Predictors: (Constant), KK b. Dependent Variable: IT Dilihat dari tabel 4.8 koefisien determinasi, kolom R digunakan untuk mengukur tingkat hubungan variabel bebas yaitu keterlibatan kerja (job involvement) dengan variabel terikat yaitu intensi turnover secara bersamaan sebesar 0,921. Hal ini berarti hubungan antara variabel keterlibatan kerja (job involvement) dan variabel intensi turnover dapat dinyatakan sangat kuat Koefisien determinasi digunakan untuk menghitung besarnya peranan atau pengaruh variable bebas terhadap variable terikat. Koefisien determinasi dihitung dengan cara mengkuadratkan hasil korelasi kemudian dikalikan dengan 100% (r 2 x 100%).

10 78 Angka R square (angka korelasi yang dikuadratkan atau 0,921 2 ) sebesar 0,848. Angka R square disebut juga sebagai koefisien determinasi. Besarnya koefisien determinasi 0,848 atau sama dengan 84,8%. Angka ini berarti bahwa KK yang terjadi dapat dijelaskan dengan menggunakan variable Intensi Tunover. Sedangkan sisanya 15,2% (100% - 84,8%) harus dijelaskan oleh faktor-faktor penyebab lainnya. Dengan kata lain, besarnya jumlah Intensi Tunover dipengaruhi oleh Keterlibatan Kerja sebesar 84,8% sedangkan sisanya 15,2% dipengaruhi oleh faktor lain di luar model regresi. Pada table koefisien determinasi dapat terlihat autokorelasi. Syarat regresi linier sederhana yang baik yaitu bebas dari autokorelasi. Uji autokorelasi dilihat dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Tabel 4.9 Klasifikasi Nilai d Nilai d Keterangan < 1,10 Ada autokorelasi 1,10 1,54 Tidak ada kesimpulan 1,55 2,46 Tidak ada autokorelasi 2,46 2,90 Tidak ada kesimpulan > 2,91 Ada autokorelasi Sumber : Wijaya, T. (2012) Nilai Durbin-Watson pada tabel di atas menunjukkan angka sebesar 2,206 yang jika dilihat dalam klasifikasi tabel nilai d maka tidak ada autokorelasi. Tidak adanya autokorelasi menunjukkan bahwa telah memenuhi syarat regresi linier yang baik.

11 79 Tabel 4.10 ANOVA Model 1 Sum of Squares ANOVA a df Mean Square F Sig. Regression b Residual Total a. Dependent Variable: IT b. Predictors: (Constant), KK Hasil tabel di atas menunjukkan besarnya angka probabilitas atau signifikansi pada perhitungan ANOVA yang akan digunakan untuk uji kelayakan model regresi. Ketentuan angka probabilitas yang baik untuk digunakan untuk model regresi harus lebih kecil dari 0,05. Uji ANOVA menghasilkan angka F sebesar dengan tingkat signifikansi (angka probabilitas) 0,000. Hipotesis Sig < 0,05 maka signifikan Sig > 0,05 maka tidak signifikan

12 80 Karena angka probabilitas 0,000 < dari 0,05 maka model regresi ini layak untuk digunakan dalam mempredikasi Intensi Tunover. Model 1 Tabel 4.11 Uji Regresi Linier Sederhana Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) KK a. Dependent Variable: IT Hasil tabel menggambarkan persamaan regresi untuk mengetahui angka konstan dan uji hipotesis signifikansi koefisien regresi. Persamaan regresinya adalah : Y = a + bx Dimana, Y = Intensi Tunover X = Keterlibatan Kerja a = angka konstan dari Unstandardized Coefficients yang dalam penelitian ini yaitu 4,845. b = angka koefisien regresi sebesar 0,937.

13 81 Oleh karena itu, persamaannya menjadi : Y = 4, ,937x Persamaan di atas dapat diartikan sebagai: Intensi turnover = 4, ,937keterlibatan kerja (job involvment) Hipotesis Sig < 0,05 maka signifikan Sig > 0,05 maka tidak signifikan Berdasarkan tabel 4.11 diketahui bahawa : Signifikansi a sebesar 0,298. Berarti 0,298 > 0,05 sehingga dapat diartikan bahwa a tidak signifikan. Signifikansi b sebesar 0,000. Berarti 0,000 < 0,005 sehingga dapat diartikan bahwa b signifikan.

14 Statistik Residual Tabel 4.12 Statistik Residual Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value Std. Predicted Value Standard Error of Predicted Value Adjusted Predicted Value Residual Std. Residual Stud. Residual Deleted Residual Stud. Deleted Residual Mahal. Distance Cook's Distance Centered Leverage Value a. Dependent Variable: IT Hasil tabel di atas memberi penjelasan mengenai nilai minimum Intensi Tunover yang diprediksi sebesar 65,7638 dan nilai maksimum Intensi Tunover yang diprediksi sebesar 118,2480. Rata-rata Intensi Tunover yang diprediksi sebesar 87,3667.

15 Kelayakan Model Regresi (Model Fit) Gambar 4.2 Grafik Kelayakan Model Regresi (Model Fit) Grafik di atas memberi penjelasan bahwa adanya hubungan antara nilai yang diprediksi (Intensi Turnover) dengan Studentised Residual masing-masing. Model regresi layak digunakan untuk memprediksi jika data yang tersebar berpencar di sekitar angka 0 (nol) pada sumbu Y serta tidak membentuk pola atau kecenderungan tertentu.

16 Analisis Data Tambahan Jenis Kelamin KK Tabel 4.13 Deskripsi Keterlibatan Kerja Menurut Jenis Kelamin Descriptives N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum P L Total P = Perempuan L = Laki-laki Dari tabel di atas terlihat bahwa dari pembagian jenis kelamin, ratarata keterlibatan kerja (job involvement) responden perempuan sebesar 91,3125 lebih tinggi daripada rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) responden laki-laki sebesar 84,3214.

17 85 KK Tabel 4.14 ANOVA Keterlibatan Kerja Menurut Jenis Kelamin ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan jenis kelamin sebesar 0,003. Signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan jenis kelamin sebesar 0,003 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan jenis kelamin signifikan. IT Tabel 4.15 Deskripsi Intensi Turnover Menurut Jenis Kelamin Descriptives N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum P L Total

18 86 P = Perempuan L = Laki-laki Dari tabel di atas terlihat bahwa dari pembagian jenis kelamin, ratarata intensi turnover responden perempuan sebesar 91,0313 lebih tinggi daripada rata-rata intensi turnover responden laki-laki sebesar 83,1786. Tabel 4.16 ANOVA Intensi Turnover Menurut Jenis Kelamin IT Sum of Squares ANOVA df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi perbedaan jenis kemalmin berdasarkan intensi turnover sebesar 0,001. Signifikansi perbedaan jenis kelamin berdasarkan intensi turnover sebesar 0,001 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa perbedaan jenis kelamin berdasarkan intensi turnover signifikan.

19 87 Usia KK N Mean Std. Deviation Tabel 4.17 Deskripsi Keterlibatan Kerja Menurut Usia Descriptives Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum tahun tahun tahun >35 tahun Total Dari tabel di atas terlihat bahwa dari pembagian rentang usia, rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) responden beragam. Usia sekitar tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 88,9000; usia sekitar tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 92,3913; usia sekitar tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 82,9333 dan usia >35 tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 85,4167.

20 88 KK Tabel 4.18 ANOVA Keterlibatan Kerja Menurut Usia ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan rentang usia sebesar 0,009. Signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan rentang usia sebesar 0,009 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan rentang usia signifikan.

21 89 Tabel 4.19 Multiple Comparison Keterlibatan Kerja Menurut Usia Multiple Comparisons Dependent Variable: KK Scheffe (I) usia (J) usia Mean Difference (I-J) tahun tahun tahun >35 tahun Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Upper tahun tahun >35 tahun tahun tahun * >35 tahun tahun tahun * >35 tahun tahun tahun tahun *. The mean difference is significant at the 0.05 level. Dari hasil tabel di atas, menjelaskan bahwa keterlibatan kerja (job invovement) rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun memiliki signifikan sebesar 0,16. Signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun sebesar 0,016 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa keterlibatan kerja (job involvement) menurut rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun signifikan. Untuk rentang usia yang lain tidak signifikan terhadap rentang usia yang lain.

22 90 Tabel 4.20 Deskripsi Intensi Turnover Menurut Usia IT N Mean Std. Deviation Descriptives Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum tahun tahun tahun >35 tahun Total Dari tabel di atas terlihat bahwa dari pembagian rentang usia, rata-rata intensi turnover responden beragam. Usia sekitar tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 87,3000; usia sekitar tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 92,4348; usia sekitar tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 81,6667 dan usia >35 tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 84,8333.

23 91 IT Tabel 4.21 ANOVA Intensi Turnover Menurut Usia ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi intensi turnover berdasarkan perbedaan rentang usia sebesar 0,002. Signifikansi intensi turnover berdasarkan perbedaan rentang usia sebesar 0,002 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa intensi turnover berdasarkan perbedaan rentang usia signifikan.

24 92 Tabel 4.22 Multiple Comparison Intensi Turnover Menurut Usia Dependent Variable: IT Scheffe (I) usia (J) usia Mean tahun tahun tahun >35 tahun Multiple Comparisons Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Lower Interval Upper tahun tahun >35 tahun tahun tahun * >35 tahun tahun tahun * >35 tahun tahun tahun tahun *. The mean difference is significant at the 0.05 level. Dari hasil tabel di atas, menjelaskan bahwa intensi turnover berdasarkan rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun memiliki signifikan sebesar 0,004. Signifikansi intensi turnover berdasarkan rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun sebesar 0,004 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa intensi turnover berdasarkan rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun signifikan. Rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun juga memiliki signifikan sebesar 0,004. Signifikansi intensi turnover

25 93 berdasarkan rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun sebesar 0,004 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa intensi turnover berdasarkan rentang usia sekitar tahun terhadap rentang usia tahun signifikan. Untuk intensi turnover berdasarkan rentang usia yang lain tidak signifikan terhadap rentang usia yang lain. Tingkat Pendidikan Tabel 4.23 Deskripsi Keterlibatan Kerja Menurut Tingkat Pendidikan KK N Mean Std. Deviation Descriptives Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum SMA SMK D D Total Dari tabel di atas terlihat bahwa dari tingkat pendidikan, rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) responden beragam. Tingkat pendidikan SMA memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement)

26 94 sebesar 88,5000; tingkat pendidikan SMK memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 90,2414; tingkat pendidikan D1 memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 83,4545 dan tingkat pendidikan D3 memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 86,3000. Tabel 4.24 ANOVA Keterlibatan Kerja Menurut Tingkat Pendidikan ANOVA KK Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi perbedaan tingkat pendidikan berdasarkan keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 0,188. Signifikansi perbedaan tingkat pendidikan berdasarkan keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 0,188 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa perbedaan tingkat pendidikan berdasarkan keterlibatan kerja (job involvement) tidak signifikan.

27 95 IT Tabel 4.25 Deskripsi Intensi Turnover Menurut Tingkat Pendidikan Descriptives N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum SMA SMK D D Total Dari tabel di atas terlihat bahwa dari tingkat pendidikan, rata-rata intensi turnover responden beragam. Tingkat pendidikan SMA memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 87,0000; tingkat pendidikan SMK memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 89,8966; tingkat pendidikan D1 memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 82,3636 dan tingkat pendidikan D3 memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 85,9000.

28 96 Tabel 4.26 ANOVA Intensi Turnover Menurut Tingkat Pendidikan ANOVA IT Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi intensi turnover berdasarkan perbedaan tingkat pendidikan sebesar 0,134. Signifikansi intensi turnover berdasarkan perbedaan tingkat pendidikan sebesar 0,134 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa intensi turnover berdasarkan perbedaan tingkat pendidikan tidak signifikan.

29 97 Lama Bekerja KK Tabel 4.27 Deskripsi Keterlibatan Kerja Menurut Lama Bekerja N Mean Std. Deviation Descriptives Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum tahun tahun tahun >7 tahun Total Dari tabel di atas terlihat bahwa dari lama bekerja, rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) responden beragam. Lama bekerja 1-2 tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 94,0667; lama bekerja 3-4 tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 86,2333; lama bekerja 5-6 tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 84,8750 dan lama bekerja >7 tahun memiliki rata-rata keterlibatan kerja (job involvement) sebesar 86,5714.

30 98 KK Tabel 4.28 ANOVA Keterlibatan Kerja Menurut Lama Bekerja ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan lama bekerja sebesar 0,028. Signifikansi keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan lama bekerja sebesar 0,028 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa keterlibatan kerja (job involvement) berdasarkan perbedaan lama bekerja signifikan.

31 99 IT Tabel 4.29 Deskripsi Intensi Turnover Menurut Lama Bekerja N Mean Std. Deviation Descriptives Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Minimum Maximum 1-2 tahun tahun tahun >7 tahun Total Dari tabel di atas terlihat bahwa dari lama bekerja, rata-rata intensi turnover responden beragam. Lama bekerja 1-2 tahun memiliki ratarata intensi turnover sebesar 92,9333; lama bekerja 3-4 tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 85,8333; lama bekerja 5-6 tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 84,1250 dan lama bekerja >7 tahun memiliki rata-rata intensi turnover sebesar 85,7143.

32 100 IT Tabel 4.30 ANOVA Intensi Turnover Menurut Lama Bekerja ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Dari tabel di atas terlihat bahwa signifikansi intensi turnover berdasarkan perbedaan lama bekerja sebesar 0,058. Signifikansi intensi turnover berdasarkan perbedaan lama bekerja sebesar 0,058 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa intensi turnover berdasarkan lama bekerja signifikan.