Editan Kajian Statistik Pengaruh Jenis Kelamin, Usia Dan

Post on 05-Jul-2015

497 views 3 download

Transcript of Editan Kajian Statistik Pengaruh Jenis Kelamin, Usia Dan

Disusun Oleh : Ahmad

GinanjarMuslihRian

Saepudin

Mengetahui peranan statistika terhadap suatu penelitian.

Mengetahui kemudahan analisa data menggunakan aplikasi SPSS.

Mengetahui pengaruh jenis kelamin, umur/usia, kepuasan kerja/gaji terhadap kinerja kerja karyawan.

Kami mengambil sample 10 orang dari 4000 lebih karyawan dari 4 Factory berbeda PT. Dase Garmin. Data tersebut kami kumpulkan dengan metode Simple Random Sampling. Dimana sample yang kami ambil adalah karyawan yang di pilih secara acak, kemudian kami melakukan wawancara secara tidak langsung (tanpa mereka sadari bahwa mereka sedang di wawancarai) perihal data-data yang kami butuhkan untuk keperluan analisis.

Analisis FrekuensiAnalisis Cross Tab (Tabulasi Silang)Analisis Kolerasi

Analisis Frekuensi

Analisis frekuensi berguna untuk menggambarkan seberapa kerap suatu kelompok pengamatan muncul di dalam data.

Dari data di atas kemudian di proses menggunakan aplikasi SPSS

• Klik Analyze• Descriptive Statistics• Frequencies

Pindahkan semua variable• Blok jenis kelamin, usia, kepuasan gaji, dan kinerja

kerja• Klik tanda panah• hasil perpindahannya akan terlihat di kolom• Variable(s)• Klik OK

Data di bawah menunjukkan bahwa untuk keempat variabel, jumlah sampel (N) masing-masing 10 orang, dan tidak ada data yang hilang (missing) terlihat dari angka 0.

Data di bawah menunjukkan bahwa untuk data jenis kelamin, frekuensi responden laki-laki adalah sebanyak 4 orang (40 %), sedangkan responden perempuan sebanyak 6 orang (60%). Dengan demikian mayoritas responden dalam penelitian ini adalah perempuan.

Interpretasi seperti di atas berlaku juga untuk ketiga variabel lainnya, seperti terlihat di dalam tabel-tabel output di bawah ini.

Analisis Tabulasi Silang

(Cross Tab)

Tabulasi silang (cross tab) bertujuan untuk menyajikan data dalam bentuk tabulasi yang meliputi baris dan kolom. Pada analisis Cross Tab ini, peneliti ingin mengetahui kinerja kerja dilihat dari jenis kelamin, usia dan kepuasan gaji.

• Klik Analyze• Descriptive Statistics• Crosstabs

Pindahkan semua variable: • 1. Klik kinerja kerja• 2. Klik tanda panah untuk dipindahkan ke kolom Row(s)• 3. Klik Klik/Blok Jenis kelamin , usia, dan kepuasan gaji• 4. Klik tanda panah untuk dipindahkan ke kolom Column(s)• 5. Klik OK

Data di bawah menunjukkan bahwa untuk keempat variabel, jumlah sampel (N) masing-masing 10 orang, dan tidak ada data yang hilang (missing) terlihat dari angka 0.

Tabel di bawah menunjukan bahwa responden yang memiliki kinerja kerja sangat buruk berjumlah 4 orang terdiri dari 3 orang laki-laki dan 1 orang perempuan. Sedangkan responden yang memiliki kinerja kerja buruk berjumlah 6 orang terdiri dari 1 orang laki-laki dan 5 orang perempuan.

Interpretasi seperti di atas berlaku juga untuk tabulasi silang variabel lainnya, seperti terlihat di dalam tabel-tabel output di bawah ini.

Analisis Korelasi

Analisis korelasi bertujuan untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variable penelitian. Pada analisis kolerasi ini, peneliti ingin mengetahui:

• Hubungan jenis kelamin terhadap kinerja kerja karayawan.

• Hubungan umur atau usia terhadap kinerja kerja karyawan.

• Hubungan kepuasan kerja/gaji terhadap kinerja kerja karyawan.

• Klik Analyze• Colerate• Bivariate

Pindahkan nama variable:• Klik variable yang ingin di analisis• Kilik tanda panah• Klik ok

• H0: Tidak ada hubungan signifikan jenis kelamin dengan kinerja kerja.

• H1: Ada hubungan signifikan jenis kelamin dengan kinerja kerja.

Kriteria penerimaan/penolakan hipotesis:• Tolak H0 jika nilai probabilitas yakni Sig.(2-

tailed) < 0.05• Terima H0 jika nilai probabilitas yakni Sig.(2-

tailed) > 0.05

• Tabel di atas menjelaskan tentang hubungan antara kepuasan gaji dengan kinerja kerja. Dari tabel di atas maka di dapat nilai Sig.(2-tailed) nya adalah 0.242. Artinya Sig.(2-tailed)>0.05, dengan demikian H0 diterima. Hal itu menjelaskan bahwa tidak ada hubungan signifikan antara kepuasan gaji dengan kinerja kerja.

• Koefisien korelasi (r) adalah 0.408. Nilai r ini positif, berarti hubungan kepuasan gaji dengan kinerja kerja adalah searah, dengan kata lain peningkatan gaji akan diikuti dengan peningkatan kinerja kerja.

• Mayoritas responden dalam penelitian ini adalah perempuan. • Mayoritas responden dalam penelitian ini adalah usia di bawah 25

tahun.• Mayoritas responden dalam penelitian ini adalah responden yang

merasa tidak puas dengan kepuasan gaji.• Mayoritas responden dalam penelitian ini adalah responden yang

memiliki kinerja kerja buruk, terdiri dari 1 orang laki-laki dan 5 orang perempuan.

• Dengan menggunakan analisis kolerasi dan regresi, dalam kasus penelitian ini menyatakan bahwa tidak ada hubungan dan pengaruh yang signifikan antara kinerja kerja dengan usia, jenis kelamin dan kepuasan kerja/gaji. Mungkin pada dasarnya terdapat hubungan atau pengaruh tetapi tidak bersifat signifikan.