BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian 3.1.1 Populasi Populasi mengacu pada keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau hal minat yang ingin peneliti investigasi (Sekaran, 2006). Dalam penelitian ini yang akan digunakan sebagai populasi adalah seluruh karyawan pada bagian perawat. Populasi yang masuk dalam kriteria professional kesehatan dan akan digunakan dalam penelitian ini berkisar antara 250 sampai dengan 350 orang. 3.1.2 Sampel Sampel adalah sebagian dari populasi. Sampel terdiri atas sejumlah anggota yang dipilih dari populasi. Denga kata lain, sejumlah, tapi tidak semua, elemen populasi akan membentuk sampel (Sekaran, 2006). Sampel yang disaran dalam penggunaan Structural Equation Modeling (SEM) dengan model estimasi menggunakan Maximum Likelihood (ML) minimum diperlukan sampel 100 (Ghozali, 2008). Sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini sebesar 170. 3.1.3 Sampling Tenik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan non probability sampling dengan jenis convenience sampling. Convenience sampling ialah cara pengambilan sampel yang sesuai dengan ketentuan atau persyaratan sampel dari populasi tertentu. 22
3.2 Sumber Data 3.2.1 Data Primer Data Primer adalah data yang diperoleh dari responden secara langsung yang dikumpulkan dengan menggunakan teknik pengumpulan data yang diperoleh secara langsung dari Rumah Sakit Panti Rapih Yogyakarta. Data primer yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh langsung dari responden mengenai kelelahan emosional, disengagement, komitmen afektif, dan Turnover intention dengan menggunakan kuesioner. 3.2.2 Data Sekunder Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung baik dari buku literature, arsip-arsip dan dokumen-dokumen yang dimiliki oleh instansi bersangkutan. Data sekunder yang akan digunakan dalam penelitian ini terkait dengan gambaran umum perusahaan dan struktur organisasi. 3.3 Alat Mengumpulkan Data 3.3.1 Kuesioner Angket atau kuesioner merupakan daftar pertanyaan tertulis yang telah dirumuskan sebelumnya yang akan responden jawab, biasanya dalam alternatif yang didefinisikan dengan jelas. Kuesioner merupakan suatu mekanisme pengumpulan data yang efisien jika peneliti mengetahui dengan tepa tapa yang diperlukan dan bagaimana mengukur variabel penelitian. Kuesioner dapat diberikan secara pribadi, diseuratkan kepada responden, atau disebarkan secara elektronik (Sekaran, 2006) 23
3.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Pengukuran variabel dalam penelitian ini menggunakan Lima poin skala Likert, di mana 1 = sangat tidak setuju dan 5 = sangat setuju, digunakan untuk mengukur semua item variabel dalam survei. 3.4.1 Kelelahan Emosional Turnipseed & Moore (1997) mendefinisikan kelelahan emosional sebagai respon yang unik dari individual terhadap stress yang dialami oleh individual tersebut di luar kelaziman pada hubungan inter personal karena adanya dorongan emosional yang kuat, kondisi dimana seakanakan tidak ada orang yang membantu, depresi, dan putus asa. Hal ini dinilai menggunakan tiga item dari kelelahan subskala emosional OLBI (Demerouti et al. 2001) yaitu: a. Setelah bekerja, saya lebih membutuhkan banyak waktu untuk istrirahat dibanding sebelumnya dan saya merasa lebih baik. b. Setelah bekerja, saya memiliki energi yang cukup untuk kegiatan rekreasi atau waktu luang saya. c. Setelah bekerja saya biasanya merasa lelah dan letih. 3.4.2 Disengagement Disengagement, didefinisikan sebagai sejauh mana seorang individu menarik diri dari semua aspek pekerjaan mereka sendiri (Demerouti, Mostert dan Bakker 2010). Hal ini diukur dengan menggunakan lima item dari subskala disengagement dari OLBI (Demerouti et al. 2001) yaitu: 24
a. Saya selalu menemukan sesuatu yang baru b. Saya selalu menemukan sesuatu yang menarik didalam pekerjaan saya. c. Itu seringkali terjadi ketika aku membicarakan sisi negative tentang pekerjaan saya. d. Saya cenderung kurang berfikir saat bekerja e. Saya bekerja hampir secara mekanis. f. Saya pikir pekerjan saya dapat menjadi suatu tantangan yang positif. g. Saya merasa lebih bersemangat dalam bekerja. 3.4.3 Komitmen Afektif Menurut Meyer dan Allen (1990:67, dalam Putranta, 2008) komitmen afektif merupakan "keterikatan emosional yang dimiliki karyawan, yang teridentifikasi dengan, dan keterlibatan karyawan dalam kegiatan organisasi". Skala ini banyak digunakan telah terbukti menunjukkan tingkat kehandalan yang tinggi dalam berbagai macam konteks organisasi (Allen dan Meyer 1996). Hal ini diukur dengan skala empat item dari Allen dan Meyer (1990) yaitu: a. Saya tidak merasa menjadi 'bagian dari keluarga' dalam organisasi. b. Saya tidak merasa mempunyai 'ikatan emosional' untuk organisasi ini. 25
c. Organisasi ini memiliki suatu kesan pribadi untuk saya. d. Saya tidak merasa memiliki hasrat yang kuat di dalam organisasi saya 3.4.4 Turnover Intention Turnover intentions (intensi keluar) adalah kecenderungan atau niat karyawan untuk berhenti bekerja dari pekerjaannya (Zeffane, 1994). Menurut Bluedorn dalam Grant et al., (2001) Turnover intention adalah kecenderungan sikap atau tingkat dimana seorang karyawan memiliki kemungkinan untuk meninggalkan organisasi atau mengundurkan diri secara sukarela dari pekerjaanya. Hal ini diukur menggunakan skala tigaitem yang dikembangkan oleh Meyer et al. (1993) yaitu: a. Saya sering berpikir untuk keluar/berhenti dari organisasi. b. Saya berpikir untuk mencari posisi di organisasi lain. c. Saya sering berpikir untuk meninggalkan organisasi selambatnya tahun depan. 3.5 Uji Instrumen 3.5.1 Uji Validitas dengan CFA (Confirmatory Factor Analysis) Uji validitas dilakukan dengan tujuan untuk membuktikan bahwa instrument atau alat ukur, teknik, atau proses yang digunakan untuk mengukur suatu konsep benar-benar melakukan fungsi ukurnya yaitu konsep yang diinginkan (Sekaran, 2000). Semakin tinggi validitas suatu alat ukur, semakin tinggi pengukuran mengenai sasarannya. Pengujian validitas penelitian ini dengan Confirmatory Factor Analysis (CFA) 26
menggunakan software SPSS Statistics 22 for windows, dikatakan valid jika setiap item pertanyaan mempunyai factor loading 0,50. 3.5.2 Uji Reliabilitas Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Ghozali, 2006). Untuk uji reliabilitas menggunakan metode Cronbach s Alpha dengan bantuan SPSS Statistics 22 for windows. Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach s Alpha 0,60 (Nunnally dalam Ghozali, 2006). 3.5.3 Analisis Structural Equation Modelling (SEM) Model SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistic yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian secara simultan (Hair et al, dalam Ferdinand, 2002). Hubungan tersebut dapat dibangun antara satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen. Analisis dengan menggunakan SEM harus memenuhi beberapa asumsi berikut: 1. Normalitas Data Asumsi yang paling fundamental dalam analisis multivariate adalah normalitas, yang merupakan bentuk suatu distribusi data pada suatu variabel metric tunggal dalam menghasilkan distribusi normal (Hair et al, dalam Ghozali dan Fuad, 2005). Apabila asumsi normalitas tidak 27
dipenuhi dan penyimpangan normalitas tersebut besar, maka akan menghasilkan uji statistik yang bias. Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas dipenuhi sehingga data dapat digunkaan untuk analisis lebih lanjut. Normalitas dapat diuji dengan melihat histogram data atau dapat diuji dengan metode statistic. Uji normalitas ini perlu dilakukan baik untuk normalitas unvariat dan multivariate dimana beberapa variabel digunakan sekaligus dalam analisis akhir. Caranya menentukan normalitas data adalah dengan membandingkan nilai Critical Ratio Skewness dan Kurtosis dengan nilai kritis pada tingkatan signifikan tertentu. Rules of Thumb yang digunakan adalah bila nilai Critical Ratio Skewness lebih dari 2.58 pada level 0.01 berarti distribusi data tidak normal. Dalam output AMOS uji normalitas dilakukan dengan membandingkan C.r dengan nilai kristis 2.58 pada level 0.01. Jika terdapat nilai C.r yang lebih besar dari nilai kritis maka distribusi datanya adalah tidak normal (Ferdinand, 2002) 2. Uji Outliers Uji outliers adalah data yang memiliki karakteristik unik yang terlibat sangat jauh dari observasi-observasi lainya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim. Outliers merupakan hasil-hasil observasi yang menunjukan nilai-nilai ekstrim dalam distrbusinya (Ghozali, 2004). Outliers adalah observasi atau data yang memliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal atau 28
varibael kombinasi (Hair et al, dalam Ferdinan, 2002). Evaluasi outlies ini dengan menggunakan progam computer AMOS. 3. Chi-Square dan Probabilitas Nilai level probabilitas minium yang disyaratkan adalah 0.1 atau 0.2 tetapi untuk level probabilitas sebesar 0.05 masih diperbolehkan (Hair et al, 1998). Chi Square adalah ukuran goodness of fit yang dapat dilihat spesifikasinya. Nilai X² yang signifikan artinya matrik yang diobservasi berbeda secara signifikan dengan matrik yang diestimasi, sebaliknya jika X² yang rendah akan menghasilkan model yang baik (Ferdinand, 2002). 4. Goodnes of Fit Indices (GFI) GFI merupakan derajat kesesuaian secara keseluruhan yaitu residual yang diakuadratkan (R²) dari data yang diprediksi dibandingkan dengan data actual namun tidak disesuaikan dengan degree of freedomnya. Semakin tinggi nilai GFI mengindikasikan fit yang semakin baik. Model dikatakan fit yang baik jika nilai GFI 0.90 (Ferdinand, 2002) 5. Adjusted Goodnes of Fit Index (AGFI) AGFI adalah GFI yang disesuaikan dengan ratio antara degree of freedom dari model yang diusulkan dan degree of freedom dari nul model. Nilai AGFI yang direkomendasikan adalah 0.90 (Ghozali, 2004). 6. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) RMSEA digunakan untuk mengkoreksi kecenderungan statistik chi-square untuk menolak model yang dispesifikasi jika menggunakan 29
sampel yang cukup besar. Nilai RMSEA yang dapat diterima 0.08 (Ferdinand, 2002) 7. Tucker-Lewis Index (TLI) TLI adalah sebuah alternative incremental fix index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebgaai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah penerimaan > 0.95 (Ferdinand, 2002) 8. Comparatif Fit Index (CFI) CFI adalah merupakan perbandingan antara model yag diestimasi dengan null model. Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1 dimana semakin mendekati nilai 1 maka mengidikasikan tinggkat fit yang paling tinggi (a very good fit) (Arbuckle dalam Ferdinand, 2002). Keunggulan dari indeks ini adalah indeks ini besarnya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model (Hulland et al dan Tanaka dalam Ferdinand, 2002). Sehingga CFI cocok digunakan untuk sampel kecil, nilai yang direkomendasikan adalah 0.95 (Ferdinand, 2002) 9. Analisis Koefisiensi Jalur Analisis ini dilihat dari signifikansi besaran regression weight model. Kriteria bahwa jalur yang dianalisis signifikan adalah apabila memiliki nilai C.r nilai t table. Pedoman umum nilai t table untuk dengan level signifikasi 5% adalah ± 1.96 (Jogiyanto, 2004) 30