BAB III METODOLOGI PENELITIAN. melakukan wawancara dan tanya jawab terhadap responden (pelanggan-pelanggan

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

BAB II LANDASAN TEORI

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metodologi berasal dari kata metode yang artinya cara yang tepat untuk

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

*Corresponding Author:

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

BAB IV METODE PENELITIAN

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

2.2.3 Ukuran Dispersi

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB 2 LANDASAN TEORI

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian diajukan untuk melihat dan mengkaji hubungan antara dua

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah pembelajaran dengan

REGRESI LINIER SEDERHANA

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

Tabel Distribusi Frekuensi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

IV. METODE PENELITIAN

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III METODE PENELITIAN

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BAB III METODE PENELITIAN. atau biasa yanng disebut pre-eksperimen. Karena pada penelitian ini, peneliti

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. penelitian berkisar pada struktur organisasi dan kinerja

Bab 4 Pengumpulan dan Pengolahan Data

; θ ) dengan parameter θ,

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III LANDASAN TEORI. Pengisian data hujan yang hilang dapat dilakukan dengan reciprocal method

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

Bab III Metode Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Babbie, E. (2004: 35), dalam buku Mamang Sangadji Etta dan

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

BAB III METODE PENELITIAN

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

BAB V ANALISIS HIDROLOGI

Tugas Akhir- SS ANALISIS POSITIONING PRODUK-PRODUK KARTU GSM DI BALI STUDI KASUS: DI SALAH SATU KABUPATEN X

Transkripsi:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode yag Dguaka Metode peelta yag aka dlakuka adalah survey samplg dega melakuka wawacara da taya jawab terhadap respode (pelagga-pelagga PDAM Trtaweg Kota Badug yag sudah dtetuka) yag dtuagka dalam betuk pegsa kuesoer. Peelta dlakuka utuk memperoleh formas pejelasa megea 1) Tgkat hubuga atara skap dega kemampua kerja Pegawa da 2). Tgg redahya pegaruh atara skap dega kemampua kerja Pegawa terhadap kepuasa pelagga atas layaa bak secara parsal maupu smulta, dmaa layaa yag dmaksud melput 3 (tga) Baga yag terlbat yatu pecatata meter ar, peagaa gaggua dstrbus ar, da pegadua pelagga. Jes peelta yag dguaka adalah deskrptf da verfkatf karea peelta bertujua utuk medapatka gambara da formas tetag hubuga atara skap da kemampua kerja pegawa da meguj megea pegaruhya terhadap kepuasa pelagga atas layaa PDAM Trtaweg Kota Badug. Peelta deskrptf bertujua utuk memperoleh secara jelas tetag suatu stuas atau keadaa tertetu, sedagka peelta verfkatf bertujua utuk megetahu kejelasa hubuga suatu varabel (meguj hpotess) melalu pegumpula data d lapaga. 42

43 Ada 2 metode survey yag dterapka yatu descrptve survey da explaatory survey. Tpe peyeldka (vestgato type) adalah tpe kausaltas yag bertujua mejelaska hubuga atar varabel, sedagka cakupa waktu (tme horzo) bersfat cross sectoal yag mecermka gambara dar suatu keadaa pada suatu saat tertetu. Ut aalss adalah pelagga. Metode yag dguaka dalam peelta dapat dsmpulka pada Tabel 3.1. berkut : Tabel 3.1. Metode yag Dguaka dalam Peelta Tujua Jes Metode Tpe Ut Tme Peelta Peelta Peelta Peyeldka Aalss Horzo 1 Deskrptf Survey Deskrptf Pelagga Cross sectoal 2 Verfkatf Survey Explaatory Kausaltas Pelagga Cross sectoal 3 Verfkatf Survey Explaatory Kausaltas Pelagga Cross sectoal 4 Verfkatf Survey Explaatory Kausaltas Pelagga Cross sectoal 5 Verfkatf Survey Explaatory Kausaltas Pelagga Cross sectoal 3.2 Operasoalsas Varabel Sebagamaa telah duraka pada bab sebelumya, peelta melbatka tga varabel yatu: kepuasa pelagga, skap pegawa, da kemampua kerja pegawa. Kepuasa pelagga yag dmaksudka adalah kepuasa pelagga sebaga respo dar skap da kemampua kerja pegawa sebaga stmulusya maka operasoalsas dar varabel-varabel peelta tersebut djabarka sebagamaa pada table berkut.

44 Table 3.2. Operasoalsas Varabel Varabel Kosep Varabel Idkator Ukura Skala No Hal Skap (X 1 ) Tgkah laku atau perlaku seseorag dalam berteraks Kogtf Pegetahua Tgkat Pegetahua Ordal 1-3 ataupu Padaga Tgkat 4-6 berkomukas Padaga dega sesama Keyaka Tgkat 7-9 mausa Keyaka Kemampua Kerja (X 2 ) Kepuasa Pelagga (Y) Kesaggupa atau kecakapa seorag dvdu dalam meguasa suatu keahla da dguaka utuk megerjaka beragam tugas dalam suatu pekerjaa Perasaa seseorag yag puas atau sebalkya setelah membadgka atara keyataa da harapa yag dterma dar sebuah produk atau jasa Afektf Keramaha Kesopaa Behavor Perlaku Kemampua Itelektual Memberka pejelasa Memecahka masalah Kemampua Fsk Keterampla Teks Keterampla Admstras Kepuasa terhadap pelayaa Kepuasa atas layaa kualtas Kepuasa atas layaa kuattas Kepuasa atas layaa kotutas Tgkat Keramaha Tgkat Kesopaa Tgkat Perlaku Tgkat memberka pejelasa Tgkat memecahka masalah Tgkat keterampla Teks Tgkat Keterampla Admstras Tgkat Kepuasa atas layaa kualtas Tgkat Kepuasa atas layaa kuattas Tgkat Kepuasa atas layaa kotutas Ordal Ordal Ordal Ordal Ordal 10-12 13-15 16-18 19-21 22-24 25-26 27 28-31 32-33 34-36

45 3.3 Sumber da Cara Peetua Data 3.3.1 Sumber Data Data yag dbutuhka dalam peelta terdr dar data sekuder da data prmer. Data sekuder dkumpulka dar baga-baga terkat yag ada d PDAM. Data prmer, yatu data: kepuasa pelagga, skap pegawa, da kemampua pegawa dkumpulka lagsug dar pelagga dega megguaka strumet berupa kuesoer (dapat dlhat pada lampra). Data prmer dperoleh dega megambl sampel dar sebaga populas. Populas sasara dalam peelta adalah, jumlah pelagga PDAM Trtaweg Kota Badug sebayak 151.237 pelagga pada bula Aprl 2014. Berdasarka catata pegadua yag masuk ke loket-loket pegadua PDAM maupu melalu meda cetak, pelagga PDAM dapat dkelompokka mejad pelagga yag megalam masalah dalam pelayaa PDAM da pelagga yag tdak megalam masalah. Permasalaha pelagga telah dklasfkaska mejad 3 kelompok, yatu: pecatata meter ar, gaggua dstrbus ar, da pegadua umum.sesua tujua peelta, maka populas dalam peelta adalah para pelagga yag megalam masalah da meyampaka masalah yag dhadapya kepada PDAM melalu salura-salura pegadua tersebut. Data Sekuder dperoleh dar jumlah total data pelagga yag d PDAM Trtaweg Kota Badug yag dambl pada Bula Aprl 2014. Utuk melegkap data sekuder, dambl data rca pelagga yag merupaka data

46 sample sebaga baha kuesoer yag aka dlakuka survey ke lapaga, melput : data ama, alamat, tarf, da wlayah dstrbus. Tabel 3.3. Total Pelagga PDAM Trtaweg Kota Badug Bula Aprl 2014 Per Wlayah Dstrbus WIL DISTRIBUSI JML SL BARAT 14,737 SELATAN 31,313 TIMUR 67,749 UTARA 37,458 TOTAL 151,257 Tabel 3.4. Jes da Sumber Data yag Dguaka dalam Peelta No Data yag Jes Data Sumber Data Urut Dperluka 1 Taggapa terhadap Skap Pegawa 2 Taggapa terhadap Data Prmer Pelagga Kemampua Kerja Pegawa 3 Taggapa terhadap Kepuasa atas Layaa 4 Total Pelagga PDAM Data Sekuder PDAM Trtaweg Kota Badug 5 Jumlah da Alamat Sampel Pelagga 3.3.2 Cara Peetua Data Sampel yag aka djadka obyek peelta (respode) dalam peelta

47 aka dplh dar pelagga-pelagga PDAM Trtaweg Kota Badug yag tersebar d 4 (empat) wlayah Dstrbus melput : wlayah barat, tmur, utara da selata. Pemlha respode yag aka djadka sampel meurut Rdwa (2011:49) megguaka rumus Taro Yamae utuk meghtug jumlah sampel yag dperluka: N N. d 2 1 Keteraga : = Jumlah sampel N = Jumlah populas d = Press (dtetapka 10 % dega tgkat kepercayaa 90 %) Maka, ukura sampel mmal yag harus dambl sebayak : 151.237 99 respode 2 151.237 0,1 1 Jad, ukura sampel (bayakya respode) yag harus dtelt palg sedkt sebayak 99 orag pelagga. Meurut Har et.al (2006:166) meyataka bahwa utuk megukur ukura sampel dhtug atara (5-10) x jumlah dkator. Dar rumus tersebut, peuls megambl sampel sebayak 7 x 36 = 252 sampel. Berdasarka rujuka datas, peuls megambl kesmpula utuk megambl sampel sebayak 252 sampel da dbulatka mejad 255 sampel.

48 Utuk meghtug Jumlah sampel pe r wlayah Dstrbus yatu Jumlah SL per Wlayah x ukura sampel Total SL Tabel 3.5. Jumlah Sampel per Wlayah Dstrbus Berdasarka Total Pelagga Rekeg Aprl 2014 Wlayah Dstrbus SL Sampel Barat 14,737 14,737 x 255 = 25 151,257 Selata 31,313 31,313 x 255 = 53 151,257 Tmur 67,749 67,749 x 255 = 114 151,257 Utara 37,458 37,458 x 255 = 63 151,257 Total 151,237 255 Utuk memperoleh data kepuasa pelagga, skap pegawa, da kemampua kerja pegawa dlakuka dega cara meyusu pertayaa dalam kuesoer sebaga berkut: Kepuasa pelagga: pelagga (sebaga respode) dmta megemukaka sampa sejauhmaa kepuasa mereka terutama berkata dega skap da kemampua kerja pegawa. Skap da kemampua kerja: pelagga (sebaga respode) dmta memberka pelaaya atas dkator-dkator skap da kemampua kerja pegawa yag dtayaka dalam kuesoer.

49 Adapu skala pegukura yag dguaka utuk masg-masg varabel adalah skala ordal dar Lkert. Dalam pelaksaaaya, respode aka ddatag oleh surveyor utuk medampg pegsa kuesoer apabla respode tdak megert atas satu atau beberapa pertayaa/peryataa dalam kuesoer. Sela tu, surveyor aka melakuka jugawawacara dega respodeutuk memta sara da masukkaya seputar pelayaa PDAM Trtaweg Kota Badug. Pertayaa/peryataa sehubuga ketga varabel tersebut dukur dega skala ordal, dega klasfkas jawaba sebaga berkut: 1) Skap da Kemampua Kerja 2) Kepuasa Pelagga Tabel 3.6. Kode da Skor Skap da Kemampua Kerja Kode Art Nomor STB Sagat Tdak Bak 1 TB Tdak Bak 2 CB Cukup Bak 3 B Bak 4 SB Sagat Bak 5 Tabel 3.7. Kode da Skor Kepuasa Pelagga Kode Art Nomor STP Sagat Tdak Puas 1 TP Tdak Puas 2 CP Cukup Puas 3 P Puas 4 SP Sagat Puas 5

50 3.3.3 Tekk Peguja Peelta Sebelum melakuka aalss terhadap hasl peelta, seluruh data yag telah dkumpulka melalu kuesoer, aka dolah dega tahapa sebaga berkut: 1) Verfkas Yatu memerksa kelegkapa pegsa kuesoer; 2) Tabulas Seluruh data dalam kuesoer yag sudah dverfkas, kemuda aka dtabulas utuk kemuda drekaptulas sesua la-la statstc yag dbutuhka; 3) Melakuka Uj Valdtas da Uj Relabltas Sebelum melakuka pegolaha da aalss data, terlebh dulu aka dlakuka peguja kevalda (valdtas) da keadala (relabltas) alat ukur (kuesoer) yag dguaka. Uj Valdtas Valdtas meujuka tgkat kemampua strume peelta, megetahu apa yag dgka da dapat megugkapka data dar varabel yag dtelt secara tepat. Sugyoo (2009:173), mejelaska bahwa Valdtas merupaka derajat ketepata atara data yag terjad pada objek peelta dega data yag dapat dlaporka oleh peelt. Istrume yag vald berart strume tersebut dapat dguaka utuk megukur apa yag hedak dukur.meguj

51 valdtas alat ukur (kuesoer), dlakuka dega Uj Korelas (Sgarmbu da Effed, 2011), dega lagkah sebaga berkut: Rumusa hpotess: H 0 : 0 dkator tdak vald H 1 : 0 dkator vald Statstk Uj: Msal, X adalah skor dkator da K adalah skor total seluruh pertayaa (Jumlah), r (koefse korelas) dhtug dega rumus: 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 K K X X K X K X r Nla statstk uj dhtug dega, ) 2 ( 1 2 h t r r t Krtera Uj: utuk taraf yata tertetu Tolak H 0 jka 2 ; 2 / h t t, dmaa 2 ; 2 / t ddapat dar tabel dstrbus t-studet dega derajat kebebasa ( 2). Uj Relabltas Uj relabltas dguaka utuk meguj ketepata pegukura suatu strume. Suatu strume dkataka relabel jka strumet tersebut, apabla dguaka beberapa kal utuk megukur objek yag sama aka meghaslka hasl yag sama, (Sugyoo, 2009:268). Relabltas berkeaa dega derajat kosstes da stabltas data atau temua. Dalam padaga postvstc

52 (Kuattatf), suatu data dyataka rerllabel apabla dua atau lebh peelt dalam obyek yag sama meghaslka data yag sama. 2009) yatu: Tgkat relabltas dukur dega koefse Alpha Crobach (Sugyoo, dmaa: α V V test = koefse relabltas = jumlah tem/varbel = varastem/varbel = varas total Suatu varabel dkataka relabel jka memberka la Crobach alpha (α) > 0,6 yatu bla dlakuka peelta ulag dega waktu da dmes yag berbeda aka meghaslka kesmpula yag sama. Tetap sebalkya bla alpha (α) < 0,6 maka daggap kurag hadal, artya bla varabel-varabel tersebut dlakuka peelta ulag dega waktu da dmes yag berbeda aka meghaslka kesmpula yag berbeda. 4). Trasformas Data V 1 1 Vtest Berhubug data hasl kuesoer merupaka data yag berskala ordal, maka agar data tersebut dapat dolah dega megguaka metode-metode statstka parametrk, perlu terlebh dahulu utuk megkatka skala dataya mejad skala terval. Adapu salah satu metode yag dguaka oleh peuls adalah Methode Successve Iterval (MSI). Lagkah-lagkah MSI meurut Haru (2006: 14), adalah sebaga berkut :

53 a. Htug frekues (f) setap skor (1 s / d 5) pada masg-masg tem pertayaa b. Tetuka propors dega membag setap blaga (f) oleh ukura sampel () c. Tetuka propors kumulatf dega mejumlah propors secara beruruta utuk setap respo d. Propors kumulatrf daggap megkut dstrbus ormal baku, selajutya htuglah la z berdasarka pada propors kumulatf datas e. Dar la z tersebut, tetuka la desty-ya (yak la ordat dar sebara ormal z); Keteraga : r = koefse relabltas r b = koefse korelas Product Momet atara belaha pertama da kedua. f. Htug la skala (scala value/sv) dega rumus : SV = Desty at Lower Lmt (DLL) Desty at Upper Lmt Area Uder Upper Lmt (AUUL) Area Uder Lower Lmt g. Nla SV yag terkecl dubah mejad 1, sedagka la data traformas yag laya dtetuka dega megguaka rumus : X tras = SV - SV m + 1 Dmaa X tras adalah la data hasl trasformas, sedagka SV m adalah la SV terkecl yag sudah dmutlakka. 3.4 Peracaga da Aalss Data

54 3.4.1 Racaga Deskrptf Data Aalss Deskrptf dguaka utuk melhat faktor peyebab dalam megaalss karakterstk sfat pegawa, kemampua kerja pegawa da kepuasa pelagga pada PDAM Trtaweg Kota Badug (terkat dega tujua peelta po 1,2 da 3 dalam bab 1) dlakuka megguaka prcpal compoet aalyss (PCA). Data sfat da kemampua kerja dperoleh dar pegawa PDAM Trtaweg Kota Badug sedagka kepuasa pelagga dperoleh dar pelagga PDAM Trtaweg Kota Badug. Kedua data tersebut dgabug, kemuda dperoleh skor jawaba kuesoer, tulah yag aka dolah dalam SEM. Adapu lagkah-lagkah yag dlakuka dalam melakuka aalss Deskrptf adalah sebaga berkut: 1. Setap dkator/sub varabel yag dla oleh respode, dklasfkaska ke dalam lma altematf jawaba dega megguaka skala ordal yag meggambarka pergkat jawaba. Pergkat jawaba setap dkator dber skor atara 1 sarpa dega 5. 2. Dhtug-total skor setap varabel/sub varabel = jumlah skor dar seluruh skor dkator varabel utuk serua respode. 3. Dhtug skorsetap varabel/subvarabel rata-rata dar total skor 4. Utuk redeskrpska jawaba respode juga dguaka statstk deskrptf sepert dstrbus frekues da dtamplka dalam betuk tabel

55 ataupu grafk dega megguaka batua software Excel da SPSS (Statstcal Package for the Socal Sceces). Utuk mejawab deskrptf tetag masg-masg varabel peelta dguaka retag krtera pelaa. Selajutya utuk meetapka pergkat dalam setap varabel peelta dapat dlhat dar perbadga atara skor aktual dega skor deal. Skor aktual dperoleh melalu hasl perhtuga seluruh pedapat respode sesua klasfkas bobot yag dberka (1, 2, 3, 4, da 5). Sedagka skor deal dperoleh melalu peroleha predks la tertgg dkalka dega jumlah kuesoer dkalka jumlah respode. Utuk peghtuga skor aktual, skor deal da % skor aktual adalah sebaga berkut : % skor aktual = Skor Aktual ---------------- x 100% Skor Ideal Peetua krtera atas setap pertayaa ddasarka pada persetase skor aktual terhadap skor deal, yag maa skor aktual dperoleh dar taggapa respode, sedagka skor deal dar skor maksmum yag dperoleh dar 255 respode. Utuk pegkategora taggapa pelagga, dlakuka dega meetuka deks mmum, maksmum, terval serta jarak tervalya sebaga berkut :

56 1. Nla Ideks mmum adalah skor teredah dkal jumlah pertayaa dkal jumlah pelagga 2. Nla deks maksmum adalah skor tertgg dkal jumlah pertayaa dkal jumlah pelagga. 3. Iterval adalah selsh atara la deks mmum dega la deks maksmum 4. Jarak terval adalah terval dbag dega jumlah jejag yag dgka. Adapu perhtugaya adalah sebaga berkut : a. Skor mmum dalam prosetase = Skor Mmum x 100% -------------------- Skor Maksmum = 1/5 x 100% = 20% b. Skor maksmum dalam prosetase= Skor Maksmum x 100% --------------------- Skor Maksmum = 5/5 x 100% = 100% c. Iterval dalam prosetase = Skor maks skor m = 100% - 20% = 80% d. Pajag Iterval = Iterval = 80% = 16% ----------- -------- Jejag 5 Selajutya hasl tersebut, dkofrmas dega krtera yag telah

57 dtetapka (Tabel 3.8) No Tabel 3.8 Krtera Persetase Skor Taggapa Respoder Terhadap Skor deal Sumber : MSI, Haru (2014) 3.4.2 Racaga Verfkatf Data Utuk medapatka jawaba atas permasalaha yag dkemukaka dalam peelta, data yag sudah dolah/duj kemuda aka daalss megguaka % Jumlah Skor Skap 1 20.00-36.00 Sagat Tdak Bak Kemampua Kerja Sagat Tdak Bak Kepuasa Pelagga Sagat Tdak Puas 2 36.01-52.00 Tdak Bak Tdak Bak Tdak Puas 3 52.01-68.00 Cukup Bak Cukup Bak Cukup Puas 4 68.01-84.00 Bak Bak Puas 5 84.01-100 Sagat Bak Sagat Bak Sagat Puas 3.4.2.1 Structural Equato Modellg (SEM). Racaga peguja hpotess dalam peelta megguaka model persamaa struktural atau Struktural Equato Modelg (SEM), yatu salah satu tekk multvarat yag memerksa ragkaa hubuga ketergatuga atar varabel. Model persamaa struktural terdr atas persamaa pegukura da

58 persamaa struktural. Hubuga atara varabel dkator dega varabel laya merupaka persamaa pegukura, sedagka hubuga atara varabel late dkeal sebaga persamaa struktural. Adapu persamaa umum model matemats dar Structural Equato Model ( SEM ) adalah sebaga berkut : y = r x + ε Keteraga : r β ε = matrks koefse structural dar x = matrks koefse structural dar y = vector resdu Persamaa pegukura utuk varabel dcator x da y adalah sebaga berkut : X = Ʌxξ + δ Y = Ʌyᶇ + ε Smbol-smbol yag dguaka dalam SEM dsajka pada Tabel 3.19 Tabel 3.9 Smbol-smbol SEM Smbol Keteraga Nama

59 X δ y ε ξ ᶇ λ, Ʌ λ, γ, r β ϕ Idkator eksoge Kekelrua pegukura dcator eksoge Idkator edoge Kekelrua pegukura dcator edoge Varabel late Varabel late edoge Koefse pegaruh lagsug atara varabel late eksoge dega dkatorya Koefse pagaruh lagsug atara varabel late edoge dega dkatorya Koefse pegaruh lagsug atara varabel late eksoge dega varabel late edoge Korelas datara varabel late eksoge Kekelrua varabel late edoge - Delta - Eplo Ks Eta Lamda Gamma Beta Ph Zeta Taksra koefse korelas dalam peelta megacu pada kategor meurut metode Gulford dsajka pada Tabel 3.10 sebaga berkut : Tabel 3.10 Taksra Korelas Gulford Besarya Pegaruh 0,00 0,20 0,21 0,40 0,41 0.60 0,61 0.80 0.81 1,00 Betuk Hubuga Sagat loggar, dapat dabaka Redah Moderat / Cukup Erat Sagat Erat Lma tahap dalam pemodela persamaa struktural adalah :

60 1. Spesfkas Model Basaya model dhpotesska dega berdasarka pada dasar teor msalya melalu stud lteratur. Dalam membuat dagram jalur, hubuga atara kostruk dwakl oleh paah. Paah yag lurus meujukka hubuga kausal yag lagsug dar satu kostruk ke kostruk yag la. Paah dua arah atara kostruk meujukka haya korelas atar kostruk.

61 Gambar 3.1 Hubuga Struktural Skap, Kemampua Kerja da Kepuasa Pelagga Keteraga otas-otas pada gambar 3.1: ε1 ξ2 β X1.1-X1.18 = Varabel late eksoge kosep varabel skap = Varabel late eksoge kosep Kemampua Kerja = Varabel late edoge kosep Kepuasa Pelagga = Idkator Skap X2.19-X2.27 = Idkator Kemampua Kerja Y.28-Y.36 = Idkator Kepuasa Pelagga 2. Idetfkas Pada tahap peaksra parameter yag g destmas dalam model teorts. Syarat perlu agar dapat megdetfkas taksra parameter adalah bayakya korelas atara varabel yag dukur lebh besar atau sama dega jumlah parameter yag dtaksr. 3. Estmas Pada tahap memerluka pegetahua tekk estmas yag beragam yag dguaka tergatug dar skala pegukura varabelya.pada umuya model persamaa struktural megguaka matrks kovaras da matrks korelas sebaga dasar aalss. 4. Peguja Hpotess Model (Uj Kecocoka )

62 Pada tahap dlakuka pemerkasaa kecocoka model yag secara subjektf megdkaska apakah data sesua/cocok dega model teorts atau tdak. Tujua SEM adalah utuk meguj apakah model yag dusulka dalam dagram jalur (model teorts) sesua, cocok (ft) atau tdak dega data. Evaluas terhadap kerja model tersebut dlakuka secara meyeluruh (overall test). Statstk Ch-Kuadrat dapat dguaka utuk meguj kesesuaa model secara feresal dega hpotess sebaga berkut : Ho : ( ) H1 : ( ) Jka Ho tdak dtolak pada taraf sgfka tertetu, maka dapat dambl kesmpula bahwa model dterma. Sela melalu statstk feresal, model bsa devaluas secara deskrptf yag dkeal sebaga deks kecocoka (goodess of ft dces, GFI) da peyesuaa deks kecocoka (AGFI). Ksara la deks kecocoka GFI da AGFI atara ol sampa satu. Jka la deks sama dega ol, maka model dkataka tdak dterma. Nla deks lebh dar atau sama dega 0,9, maka model dkataka dterma. Tabel 3.11 Goodess of Ft Idex Goodess of Ft Idex Cut Off Value

63 Ch-square (X 2 ) Degrees of freedom (df) Probablty RMSEA GFI AGFI NFI NNFI CFI Sumber: Ferdad, 2002 Dharapka kecl Postf 0,05 0,08 0,90 0,90 0.90 0,90 0,90 5. Spesfkas ulag Tahapa dlakuka apabla peguja kecocoka meghaslka model yag kurag cocok. Dalam kods peelt membuat keputusa bagamaa meghapus, meambah atau memodfkas jalur dalam model da megujya kembal. 3.4.2.2 Uj Hpotess Selajutya berdasarka model persamaa pada Gambar 3.1 tersebut, dbuatlah substruktur-substruktur dalam dagram jalur varabel peelta serta uj hpotess statstc utuk peguja masg-masg hpotess 1 sampa hpotess 4 yag aka djabarka dalam peelta sebaga berkut : Uj Hpotess 1 : Hubuga skap da kemampua kerja H0 : φ1 = 0 : tdak ada hubuga skap ( ε1 ) terhadap kemampua kerja (ε2 ) H0 : φ1 0 : ada hubuga skap ( ε1 ) terhadap kemampua kerja ( ε2 ) Uj Hpotess 2 : Skap berpegaruh terhadap kepuasa pelagga Utuk meguj hpotess, dlakuka melalu hpotess statstc sebaga berkut:

64 H0:ϒ1= 0: tdak ada pegaruh atara skap (ε1 ) terhadap Kepuasa Pelagga ( ᶇ ) H0 : ϒ1 0: ada pegaruh atara skap ( ε1 ) terhadap Kepuasa Pelagga (ᶇ ) Uj Hpotess 3: Kemampua kerja berpegaruh terhadap kepuasa pelagga Utuk meguj hpotess, dlakuka melalu hpotess statstc sebaga berkut: H0 ϒ2 = 0 : tdak ada pegaruh atara Kemampua Kerja ( ε2 ) terhadap Kepuasa Pelagga ( ᶇ ) H0 ϒ2 0 : ada pegaruh atara Kemampua Kerja ( ε2 ) terhadap Kepuasa Pelagga (ᶇ ) Uj Hpotess 4 : Skap da kemampua kerja berpegaruh terhadap kepuasa pelagga secara smulta H0 : ϒ1, ϒ2 = 0: tdak ada pegaruh atara Skap ( ε1 ) da Kemampua Kerja ( ε2 ) terhadap Kepuasa Pelagga (ᶇ ) H0 : ϒ1, ϒ2 0: ada pegaruh atara Skap ( ε1 ) da Kemampua Kerja ( ε2 ) terhadap Kepuasa Pelagga ( ᶇ ) 3.5 Kaja Hasl Berdasarka hasl pegolaha data yag telah dlakuka, selajutya aka dlakuka aalss bak yag berkata lagsug dega topk peelta maupu aalss secara umum.berdasarka hasl pegolaha data da aalssya, selajutya aka dtark beberapa kesmpula da sara bak secara umum maupu yag berkata lagsug dega topk peelta.

65 3.6 Waktu da Lokas Peelta Waktu peelta dmula pada bula Maret 2014 sampa dega bula Ju 2014. Adapu tempat peelta adalah Baga Pecatat Meter, Baga Peagaa Gaggua Dstrbus Ar, da Baga Pelayaa Pegadua PDAM Trtaweg Kota Badug.