*KABAR GEMBIRA !!!*
Keputusan Pemerintah:
SIM _Tidak Perlu Diperpanjang_
Kalo beberapa waktu yg lalu, sudah diumumkan bahwa masa berlaku KTP elektronik (e-KTP) adalah seumur hidup.
Maka Kepolisian RI dlm keputusannya juga sudah menetapkan bahwa SIM yang sudah habis masa berlakunya, TIDAK usah diperpanjang lagi.
Karena dengan memperpanjang SIM yang sudah habis masa berlakunya, akan menimbulkan kerépotan yg lumayan luar biasa.
Ukuran SIM yg sekarang ini berlaku, sdh sangat idéal.
Kalau diperpanjang, akan menyebabkan kerépotan dalam menyimpannya.
Ukuran dompèt harus lebih besar lagi....!!
Terima Kasih..!!
Senin, 23 Mei 2016
Kamis, 12 Mei 2016
Penyebab Uji Statistik Tidak Signifikan
Hasil Uji Statistik tidak
Signifikan, Mengapa ?
Jika teori yang melandasi hipotesis yang ajukan cukup
kuat, namun hasil uji statistik tidak menunjukkan ada hubungan atau perbedaan
signifikan pada data yang diuji, bisa jadi disebabkan oleh beberapa hal di
bawah ini.
1. Adanya Outliers
Outliers adalah data yang aneh, bisa jadi keanehan ini
karena salah dalam mengentri data, bisa jadi karena individu yang memang unik,
berbeda dengan kebanyakan. Akibat dari outlier ini eror standar akan meningkat.
Signifikansi berbanding terbalik dengan eror standar, jadi semakin besar eror
standar semakin kecil peluang untuk mendapatkan hasil yang signifikan. Cara
membuang outliers bisa dilihat di tulisan Widhiarso (2011)
2. Model yang tidak Sesuai
Model yang tidak sesuai dengan data akan mengakibatkan
hubungan antar dua variabel tidak signifikan. Misalnya data mengenai hubungan
stres dengan performansi yang bersifat kuadratik, akan tetapi kita menggunakan
model linier (e.q korelasi pearson atau regresi linier). Jelas, hasilnya tidak
akan signifikan. Untuk mengatasi ini ada dua cara. 1) kita menggunakan model
non-linier atau 2) kita memotong data kita berdasarkan skor tertentu. Contoh
prosedur pemotongan data bisa di baca di Widhiarso (2011b)
3. Ukuran Sampel Kecil
Misalnya korelasi variabel yang kita teliti adalah
0.50. Kalau ukuran sampel kita hanya 10 orang, maka hasil uji statistik tidak
menemukan hubungan yang signifikan. Kalau ukuran sampel kita 15 orang maka
hasil analisis menemukan hubungan yang signifikan. Hal ini dikarenakan semakin
besar ukuran sampel yang dipakai semakin kecil nilai kritis yang dipakai acuan.
4. Pengaruh Variabel Intervening
Hubungan antara stres dan depresi memiliki dasar teori
yang sangat kuat. Namun setelah di korelasikan tidak signifikan. Mengapa?
Karena stres menimbulkan depresi hanya terjadi pada orang yang memiliki
resiliensi rendah. Sebaliknya stres tidak menimbulkan depresi kalau individu
yang bersangkutan memiliki resiliensi yang tinggi. Dalam hal ini resiliensi
menjadi variabel moderator hubungan antara stres dan depresi. Diskusi mengenai
ini dapat dilihat di sini (Wahyu Widhiarso, 2009, 2010a)
Selain variabel moderator, ada variabel mediator.
Variabel mediator adalah variabel yang mengantarai dua hubungan antar variabel.
Misalnya stres mempengaruhi depresi dimediatori oleh pengatasan masalah.
Sebelum sampai pada depresi, stres menurunkan kemampuan pengatasan masalah
terlebih dahulu sebelum meningkatkan depresi. Diskusi mengenai ini dapat
dilihat di Widhiarso (2010).
5. Prasyarat Analisis yang tidak
dipatuhi
Regresi mensyratkan agar prediktor yang tidak dipakai
dalam analisis tidak memiliki kolinieritas, alias tidak memiliki korelasi yang
sangat tinggi. Kalau ini terjadi, maka sebuah prediktor yang harusnya memiliki
kontribusi besar terhadap variabel dependen, justru tidak signifikan. Baca
mengenai multikolinieritas di Widhiarso (W Widhiarso, 2011)
Contoh lainnya adalah heterokedastisitas, kalau dalam
regresi terjadi heterokedastisitas bisa jadi kontribusi dari prediktor tidak
signifikan karena antar eror memiliki hubungan yang erat dalam menjelaskan
varians di dalam data. Akibatnya varians untuk variabel dependen tidak kebagian
apa-apa sehingga hasil analisis tidak signifikan. Baca mengenai
heterokedastisitas di Widhiarso
6. Perbedaan Konteks
Masalah harga mungkin dalam konteks pembelian
barang-barang untuk kebutuhan primer menentukan kepuasan pelanggan akan tetapi
dalam konteks barang-barang untuk kebutuhan tersier harga tidak banyak
berpengaruh. Hal ini dikarenakan kebutuhan tersier terkait dengan konteks lain,
misalnya prestise atau status. Bisa jadi kalau kita ingin menguji peranan harga
terhadap kepuasan pelanggan dalam konteks berlian unik dan mobil supermewah,
bisa jadi hubungannya tidak signifikan.
Banyak konteks yang bisa mempengaruhi signifikan
tidaknya hasil uji statistik kita. Karakteristik sampel, variabel yang
diteliiti, level atau kategori skor, atau desain penelitian sangat mempengaruhi
hasil uji statistik yang dilakukan.
7. Alat Ukur yang kurang valid dan
reliabel
Bayangkan anda hendak meneliti hubungan antara berat
badan dan tinggi badan. Kalau timbangan yang dipakai tidak valid dan reliabel,
maka berat seseorang yang harusnya 50 kg diskor 60 kg. Demikian juga untuk
tinggi badan harusnya 150 cm, diskor 120 kg. Jadi yang harusnya ada hubungan
yang signifikan antara tinggi badan dengan berat badan, akan tetapi tidak
terbukti dalam analisis statistik.
8. Penyebab Lain
Ada banyak faktor yang menyebabkan uji statistik tidak
signifikan. Selain kurang tepatnya penggunaaan uji statistik, masalah data,
sampel, desain penelitian juga masih menyisahkan banyak hal jika dieksplorasi
lebih lanjut.
Referensi
Widhiarso, W. (2011). Berurusan dengan ouliers. Diskusi
Metodologi Penelitian. Retrieved from
http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/02/21/berurusan-dengan-outliers/
Widhiarso, W. (2011). Data Tidak Linier ? Kita
Analisis Secara Terpisah Saja. Diskusi Metodologi Penelitian. Retrieved
from
http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/05/26/menyiasati-data-yangtidak-linier/
Widhiarso, W. (2011). Help Me, Prediktor-Prediktor
saya Multikol ! Diskusi Metodologi Penelitian. Retrieved from
http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/05/31/diskusi-tentang-multikolinieritas-data/
Widhiarso, Wahyu. (2009). Prosedur Analisis Regresi
dengan Variabel Moderator Tunggal melalui SPSS. Yogyakarta: Fakultas
Psikologi Universitas Gadjah Mada. Retrieved from http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/files/widhiarso_2010_-_prosedur_analisis_regresi_dengan_variabel_moderator_melalui_spss.pdf
Widhiarso, Wahyu. (2010a). Model Analisis dengan
Menggunakan Variabel Moderator. Yogyakarta: Fakultas Psikologi Universitas
Gadjah Mada. Retrieved from http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/files/widhiarso_2010_-_analisis_moderator_dalam_lisrel.pdf
Widhiarso, Wahyu. (2010). Berkenalan dengan
Analisis Mediasi : Regresi dengan Melibatkan Variabel Mediator (Bagian Pertama).
Yogyakarta: Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada. Retrieved from
http://widhiarso.staff.ugm.ac.id/files/Widhiarso%202010%20-%20Berkenalan%20dengan%20Analisis%20Mediasi.pdf
http://wahyupsy.blog.ugm.ac.id/2011/06/07/hasil-uji-statistik-tidak-signifikan-mengapa/
Senin, 02 Mei 2016
Gitaris White Lion
Entah angin apa yang membawa tiba2 keingat jaman anak band dulu sekitar akhir tahun 90 an, saat itu masih kuliah di kota jogja.
Zaman anak kost, kebetulan teman2 di sekitar kost pada hobby dan boleh dikatakan sedikit mahirlah memainkan musik, komplit masing2 bisa gitar, bass, dan drum. Maka jadilah kami band kecil yang sekedar menyalurkan hobby dikala waktu senggang dan tentu saja ketika musim punya duit (untuk bayar sewa studio band, haha...).
Diantara lagu-lagu yang sering kami mainkan adalah lagu2nya White Lion band. Bagi saya pribadi, musik white lion merupakan musik yang penuh dengan keindahan. didengerin saja begitu enak di telinga. Dan yang membuat saya amat menyukai grup band ini bukan pada suara vokal penyanyinya, tapi lebih pada suara gitar atau lebih tepatnya dikatakan pemain gitarnya yang begitu handal mengisi musik dalam alunan lagu2 white lion.
Vito Bratta (lahir 1 Juli 1961, Staten Island , New York , Amerika Serikat ) adalah mantan gitaris utama dan penulis lagu untuk Band White Lion . Bratta mendirikanWhite Lion dengan vokalis Mike Tramp pada tahun 1983 dan bermain dengan band sampai 1992. [1] Permainannya telah digambarkan sebagai melodi , asli dan teknis dicapai . Bratta sering menggunakan dua tangan penyadapan , sweep picking , harmonik mencubit dan berbagai bar whammyteknik. Meskipun tidak menjadi nama besar, ia sangat dihormati dalam dunia gitar rock.
Pada tahun 2003, Mike Tramp berusaha untuk menyatukan kembali dengan Bratta tetapi tidak berhasil. Tramp berbicara tentang Bratta dalam sebuah wawancara 2007 dengan Anarki Musik, mengklaim Bratta selalu tenang dan mempertahankan jarak tertentu dari sisa band.
Pada tanggal 16 Februari 2007, Bratta memberi wawancara live pertama setelah lebih dari 12 tahun. Poin-poin berikut terungkap selama Eddie Trunk wawancara: ayah Bratta ini pergi melalui penyakit 5 tahun, yang membutuhkan sejumlah besar waktu pribadi dan komitmen dari Vito, baik secara emosional dan finansial. Pada tahun 1997, ia terluka pergelangan tangannya dan menemukan menyakitkan untuk memindahkan tangannya atas dan ke bawah sebuah gitar listrik ; namun ia masih dapat memainkan gitar klasik tanpa ketidaknyamanan yang berlebihan. Selain itu, ia menjelaskan bahwa ia tidak mengesampingkan reuni White Lion / Mike Tramp; sampai sekarang, mereka telah cukup mustahil dilakukan karena kewajiban keluarga dan cedera pergelangan tangannya.
Pada bulan April 2007, Vito Bratta membuat pertama penampilan musik publik di lebih dari 15 tahun, di hari Jumat dan Sabtu malam menunjukkan di L'Amour Reunion Menunjukkan di New York. [5]
Mitra Bratta di White Lion , Mike Tramp , juga mengatakan bahwa keterampilan Bratta sebagai pemain gitar dan penulis lagu yang tak tertandingi: "Vito pemain gitar dan Vito penulis lagu dan musisi, ia berada di kaliber semua oleh dirinya sendiri. Ini menunjukkan di solo yang besar, dan begitu banyak orang suka cara dia bermain seperti Eddie dengan hammer-ons dan semua hal-hal yang seperti Van Halen solo "Bukankah Talkin 'Bout love." aku suka cara Vito bermain solo pada "Tunggu" dan "sedikit Fighter" dan beberapa yang lain. Dia seperti Mozart. " [8] (https://en.wikipedia.org/wiki/Vito_Bratta_dengan terjemahan yang belum sempat diedit).
saya memiliki beberapa album whie lion, dan bagi kawan yang mungkin saja memiliki selera musik yang sama
maka barangkali kita dapat mendengar menariknya lagu ballads "you re all i need" atau "till death do us part". dan
untuk mendengar betapa garangnya permainan gitar dengan teknik dan skill yang tinggi seorang vito bratta maka
coba kita dengar pada lagu "little fighter", "cry for freedom", "love dont come easy", musik instrumen gitar "blue
monday" dan sebagainya.
awalnya misalnya slash (gun n roses), jhon norum (europe), c.j snare (firehouse) dan lainnya, maka seorang vito
bratta lebih memilih menghilang tanpa mau tampil live bersama bandnya lagi sejak terakhir tahun 1992.
Rabu, 20 April 2016
UNIT PELAKSANA TEKNIS (UPT) PERBEKALAN FARMASI KABUPATEN MEMPAWAH (DULU KABUPATEN PONTIANAK)
Perbekalan Farmasi Kabupaten
Pontianak
adalah unit pelaksana Teknis Dinas Kesehatan yang dipimpin oleh seorang Kepala Perbekalan Farmasi yang berada di
bawah dan bertanggung jawab kepada Kepala Dinas Kesehatan.
Berdasarkan Keputusan Bupati
Pontianak Nomor 237 Tahun 2004, maka Tugas pokok Unit Perbekalan Farmasi adalah
melaksanakan sebagian tugas Dinas Kesehatan di bidang perbekalan farmasi serta
tugas-tugas kedinasan lainnya.
Untuk melaksanakan tugas yang
dimaksud tersebut, unit Perbekalan Farmasi mempunyai fungsi :
1.
Pengelolaan, penerimaan, penyimpanan, pemeliharaan,
pendistribusian obat dan peralatan kesehatan.
2.
Pengawasan mutu dan khasiat obat dan peralatan kesehatan
secara umum baik dalam persediaan maupun yang akan didistribusikan.
3.
Penyiapan bahan evaluasi dan laporan.
Menurut Keputusan Menteri
Kesehatan RI Nomor 610/Menkes/SK/XI/81/Tahun 1981 tentang organisasi dan tata
kerja Gudang Perbekalan Kesehatan di bidang Farmasi di Kabupaten/Kotamadya,
maka Kepala Perbekalan Farmasi memiliki
fungsi :
1.
Merencanakan, mengkoordinir dan mengawasi pelaksanaan
tugas-tugas keuangan, kepegawaian, tata usaha dan urusan dalam satuan kerja.
2.
Melakukan pembinaan pemeliharaan mutu.
3.
Melakukan pengamatan terhadap khasiat obat secara umum
yang ada dalam persediaan, penyiapan penyusunan rencana kebutuhan obat, alat kesehatan
dan perbekalan kesehatan lainnya.
4.
Memberikan informasi mengenai pengelolaan obat, alat
kesehatan dan perbekalan kesehatan lainnya kepada unit-unit pelayanan kesehatan.
Sedangkan
tugas, kewenangan dan tanggung jawab Kepala Perbekalan Farmasi menurut
Keputusan Menteri Kesehatan RI Nomor 610/Menkes/SK/XI/81/Tahun 1981 adalah
sebagai berikut :
1. Menyusun anggaran
satuan kerja.
2. Melaksanakan
pengendalian anggaran.
3. Menegakkan
disiplin, semangat kerja dan ketenangan kerja untuk memungkinkan tercapainya
produktivitas yang tinggi.
4. Melakukan
pembinaan pemeliharaan mutu obat yang ada di puskesmas dengan cara :
a.
Mengumpulkan, mengolah dan mengevaluasi data tentang
kerusakan obat dan obat yang tidak memenuhi syarat serta data efek samping
obat.
b.
Melaporkan hasil evaluasi kerusakan obat dan obat yang
tidak memenuhi syarat serta efek samping obat kepada atasan langsung, pemilik
barang dan Balai Besar Pengawasan Obat dan Makanan.
5.
Melakukan penyiapan penyusunan rencana kebutuhan obat, alat
kesehatan dan perbekalan kesehatan lainnya dengan cara mengumpulkan, mengolah
dan mengevaluasi data tentang :
a.
Persediaan obat di setiap unit pelayanan kesehatan.
b.
Penggunaan obat.
c.
Persediaan obat di gudang.
6.
Memberikan informasi mengenai pengelolaan obat, alat
kesehatan dan perbekalan kesehatan lainnya kepada unit-unit pelayanan
kesehatan.
Susunan
Organisasi Perbekalan
Farmasi Kabupaten Pontianak (mengacu pada Keputusan Menteri Kesehatan RI Nomor
610/Menkes/SK/XI/81/Tahun 1981 tentang organisasi dan tata kerja Gudang
Perbekalan Kesehatan di bidang Farmasi di Kabupaten/Kotamadya) terdiri
dari:
a.
Kepala
Perbekalan Farmasi ;
b.
Pelaksana
Urusan Tata Usaha
c.
Pelaksana
Penyimpanan dan Pendistribusian;
d.
Pelaksana
Pencatatan dan Evaluasi.
Gambar Bagan susunan Organisasi Perbekalan Farmasi
 |
Gambar 1.
Struktur Organisasi UPT Perbekalan Farmasi Dinas Kesehatan
Kabupaten Pontianak
Personel :
- Agus Hendra Fitriwansyah (Head of)
- Diah Eka Indrianti (Apoteker Assistant)
- Halidi (Staff)
- Yuniatika (Staff)
contoh uji statistik sebuah penelitian, semoga berguna
1.1.
Uji Validitas dan Reliabilitas
Untuk menguji validitas dan reliabilitas
kuesioner penelitian, maka dicoba dengan menyebarkan kuesioner kepada 10
responden (10 orang petugas pengelola obat puskesmas). Dalam rangka penyamaan
persepsi tentang maksud pertanyaan pada kuesioner maka dilakukan pula wawancara
kepada responden.
Ukuran validitas suatu butir pertanyaan dalam
kuesioner dapat dilihat pada hasil output SPSS pada tabel Item-Total Statistics kolom Corrected
Item-Total Correlation (sebagai r hitung). Suatu butir pertanyaan
dinyatakan valid jika nilai r hitung > r tabel pada tingkat signifikansi
0,05. Nilai r tabel dilihat pada df=N-2 dimana N adalah jumlah sampel dalam
penelitian, jadi df=10-2; df=8, sehingga diperoleh nilai r tabel=0,632 (dilihat
pada tabel r, dimana pada df=8 dan tingkat signifikansi 0,05 untuk uji dua
arah, maka ditemukan nilai r tabel=0,632).
Sementara itu reliabilitas suatu konstruk
variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Cronbach’s
Alpha > 0,60.
Hasil interpretasi data selengkapnya dapat
diuraikan sebagai berikut :
1. Variabel bebas; pengetahuan (X1),
diperoleh nilai r hitung (Corrected
Item-Total Correlation) > r tabel (0,632), dan nilai Cronbach’s Alpha 0,972 > 0,60. Dengan
demikian dapat dikatakan bahwa seluruh item pertanyaan memenuhi syarat
validitas dan reliabilitas kuesioner. Hasil output SPSS untuk uji validitas dan
realibilitas kuesioner untuk variable pengetahuan (X1) selengkapnya dapat
dilihat pada Tabel 4.16 dan Tabel 4.17.
Tabel 4.16
Hasil Ouput SPSS Uji Validitas Pertanyaan
Kuesioner untuk
Variabel Bebas; Pengetahuan (X1)
|
Item-Total
Statistics
|
|||||
|
|
Scale Mean if Item Deleted
|
Scale Variance if Item Deleted
|
Corrected Item-Total
Correlation
|
Squared Multiple Correlation
|
Cronbach's Alpha if Item
Deleted
|
|
P1.X1
|
56.9000
|
73.878
|
.960
|
.
|
.968
|
|
P2.X1
|
56.7000
|
73.567
|
.886
|
.
|
.970
|
|
P3.X1
|
56.3000
|
77.567
|
.811
|
.
|
.971
|
|
P4.X1
|
56.4000
|
78.489
|
.738
|
.
|
.972
|
|
P5.X1
|
56.4000
|
70.044
|
.958
|
.
|
.970
|
|
P6.X1
|
56.0000
|
76.889
|
.996
|
.
|
.967
|
|
P7.X1
|
55.2000
|
82.844
|
.824
|
.
|
.971
|
|
P8.X1
|
55.3000
|
82.900
|
.761
|
.
|
.972
|
|
P9.X1
|
55.2000
|
82.844
|
.824
|
.
|
.971
|
|
P10.X1
|
56.9000
|
73.878
|
.960
|
.
|
.968
|
|
P11.X1
|
55.2000
|
82.844
|
.824
|
.
|
.971
|
|
P12.X1
|
55.7000
|
84.233
|
.764
|
.
|
.972
|
|
P13.X1
|
55.2000
|
82.844
|
.824
|
.
|
.971
|
|
P14.X1
|
55.2000
|
82.844
|
.824
|
.
|
.971
|
|
P15.X1
|
56.0000
|
76.889
|
.996
|
.
|
.967
|
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
Tabel 4.17
Hasil Ouput SPSS Uji Reliabilitas Pertanyaan pada Kuesioner untuk Variabel Bebas; Pengetahuan (X1)
|
Reliability
Statistics
|
|
|
Cronbach's Alpha
|
N of Items
|
|
.972
|
15
|
Sumber : Olah data SPSS versi 20, Tahun 2012
2. Variabel bebas; kompensasi (X2),
diperoleh nilai r hitung (Corrected
Item-Total Correlation) > r tabel (0,632), dan nilai Cronbach’s Alpha 0,958 > 0,60. Dengan
demikian dapat dikatakan bahwa seluruh item pertanyaan memenuhi syarat
validitas dan reliabilitas kuesioner. Hasil pengujian selengkapnya dapat
dilihat pada Tabel 4.18 dan Tabel 4.19.
Tabel 4.18
Hasil Ouput SPSS Uji Validitas Pertanyaan
Kuesioner untuk
Variabel Bebas; Kompensasi (X2)
|
Item-Total
Statistics
|
|||||
|
|
Scale Mean if Item Deleted
|
Scale Variance if Item Deleted
|
Corrected Item-Total
Correlation
|
Squared Multiple Correlation
|
Cronbach's Alpha if Item
Deleted
|
|
P1.X2
|
30.6000
|
15.600
|
.854
|
.
|
.952
|
|
P2.X2
|
30.3000
|
18.233
|
.716
|
.
|
.958
|
|
P3.X2
|
31.2000
|
17.067
|
.868
|
.
|
.952
|
|
P4.X2
|
31.5000
|
14.500
|
.929
|
.
|
.950
|
|
P5.X2
|
31.2000
|
17.067
|
.868
|
.
|
.952
|
|
P6.X2
|
31.5000
|
14.500
|
.929
|
.
|
.950
|
|
P7.X2
|
31.2000
|
17.067
|
.868
|
.
|
.952
|
|
P8.X2
|
30.6000
|
15.600
|
.854
|
.
|
.952
|
|
P9.X2
|
30.3000
|
18.233
|
.716
|
.
|
.958
|
|
P10.X2
|
31.2000
|
17.067
|
.868
|
.
|
.952
|
Tabel 4.19
Hasil Ouput SPSS Uji Realibilitas Pertanyaan
Kuesioner untuk
Variabel Bebas; Kompensasi (X2)
|
Reliability
Statistics
|
|
|
Cronbach's Alpha
|
N of Items
|
|
.958
|
10
|
Sumber : Olah data SPSS versi 20, Tahun 2012
3. Variabel terikat; prestasi kerja (Y),
diperoleh nilai r hitung (Corrected
Item-Total Correlation) > r tabel (0,632), dan nilai Cronbach’s Alpha 0,967 > 0,60. Dengan
demikian dapat dikatakan bahwa seluruh item pertanyaan memenuhi syarat
validitas dan reliabilitas kuesioner. Hasil pengujian selengkapnya dapat
dilihat pada Tabel 4.20 dan Tabel 4.21.
Tabel 4.20
Hasil Ouput SPSS Uji Validitas Pertanyaan
Kuesioner untuk
Variabel Terikat; Prestasi Kerja (Y)
|
Item-Total
Statistics
|
|||||
|
|
Scale Mean if Item Deleted
|
Scale Variance if Item Deleted
|
Corrected Item-Total
Correlation
|
Squared Multiple Correlation
|
Cronbach's Alpha if Item
Deleted
|
|
P1.Y
|
57.4000
|
55.156
|
.910
|
.
|
.963
|
|
P2.Y
|
57.8000
|
53.511
|
.853
|
.
|
.965
|
|
P3.Y
|
56.3000
|
58.900
|
.763
|
.
|
.966
|
|
P4.Y
|
57.1000
|
53.878
|
.925
|
.
|
.963
|
|
P5.Y
|
56.5000
|
58.056
|
.875
|
.
|
.964
|
|
P6.Y
|
57.3000
|
53.122
|
.926
|
.
|
.963
|
|
P7.Y
|
57.7000
|
55.344
|
.788
|
.
|
.966
|
|
P8.Y
|
56.6000
|
56.489
|
.815
|
.
|
.965
|
|
P9.Y
|
56.4000
|
58.933
|
.741
|
.
|
.966
|
|
P10.Y
|
56.2000
|
59.733
|
.702
|
.
|
.967
|
|
P11.Y
|
57.5000
|
53.389
|
.902
|
.
|
.963
|
|
P12.Y
|
56.3000
|
58.900
|
.763
|
.
|
.966
|
|
P13.Y
|
56.2000
|
59.733
|
.702
|
.
|
.967
|
|
P14.Y
|
56.7000
|
60.011
|
.769
|
.
|
.966
|
|
P15.Y
|
56.6000
|
58.933
|
.815
|
.
|
.965
|
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
Tabel 4.21
Hasil ouput SPSS uji realibilitas pertanyaan
kuesioner untuk variabel terikat; prestasi
kerja (Y)
|
Reliability
Statistics
|
|
|
Cronbach's Alpha
|
N of Items
|
|
.967
|
15
|
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
1.2.
Uji Asumsi Klasik Data
4.4.1. Uji Normalitas
Hasil interpretasi data untuk uji normalitas
dapat diuraikan sebagai berikut :
a.
Berdasarkan grafik histogram
dapat dilihat bahwa pola distribusinya menunjukkan suatu bentuk tertentu yang teratur
(bentuk bel) sehingga dapat dikatakan bahwa data nilai residu (prediksi akan hasil kesalahan)
terdistribusi normal, seperti yang terlihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1
Hasil Output SPSS Grafik Histogram untuk Uji Normalitas Data
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
b.
Berdasarkan grafik normal probability plot dimana sebaran masih
berada di sekitar garis lurus, mengikuti arah garis diagonal yang menunjukkan
pola distribusi normal. Maka model regresi dikatakan memenuhi asumsi normalitas, Seperti yang terlihat pada Gambar
4.2.
Gambar 4.2
Hasil Output SPSS Grafik Normal Probability Plot untuk
Uji Normalitas
Data
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
c.
Berdasarkan nilai Skewness dan Kurtosis untuk
variabel-variabelnya, dimana rasio skewness terhadap standar errornya, dan juga rasio kurtosis terhadap standar errornya menghasilkan nilai masing-masing adalah -0,25 dan -1,22 (untuk
variabel pengetahuan). Nilai tersebut masih terletak diantara range -2 hungga 2 (sebagaimana batas
nilai persyaratannya), maka dapat dikatakan memenuhi asumsi normalitas.
Begitu pula hasil perhitungan nilai skewness
dan kurtosis untuk variabel
kompensasi dan variabel prestasi kerja masih terletak diantara batas range -2 hingga 2.
Contoh perhitungannya :
Rasio skewness untuk
variabel pengetahuan = -0,108/0,427 = -0,25
Rasio kurtosis untuk
variabel pengetahuan = -1,016/0,833 = -1,22
Hasil
output spss untuk uji normalitas
dengan metode Skewness Kurtosis ini
dapat dilihat pada Tabel 4.22.
Tabel 4.22
Hasil Output SPSS Skewness Kurtosis untuk Uji Normalitas Data
|
|
N
|
Mean
|
Std. Deviation
|
Skewness
|
Kurtosis
|
||
|
|
Statistic
|
Statistic
|
Statistic
|
Statistic
|
Std. Error
|
Statistic
|
Std. Error
|
|
rerata_pengetahuan
|
30
|
4.0687
|
.60943
|
-.108
|
.427
|
-1.016
|
.833
|
|
rerata_kompensasi
|
30
|
3.5900
|
.31112
|
.534
|
.427
|
-.949
|
.833
|
|
rerata_prestasi_
kerja
|
30
|
4.1823
|
.48180
|
.131
|
.427
|
-1.078
|
.833
|
|
Valid N (listwise)
|
30
|
|
|
|
|
|
|
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
d.
Berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov memperlihatkan
nilai signifikansi 0,145;
dimana nilai signifikansi tersebut lebih besar dari 0,05 (0,145 > 0,05).
Dengan demikian asumsi normalitas
terpenuhi. Hasil ouput spss-nya seperti terlihat pada Tabel 4.23.
Tabel 4.23
Hasil Output SPSS Kolmogorov Smirnov untuk Uji Normalitas Data
|
Tests of Normality
|
||||||
|
|
Kolmogorov-Smirnova
|
Shapiro-Wilk
|
||||
|
|
Statistic
|
Df
|
Sig.
|
Statistic
|
Df
|
Sig.
|
|
rerata_prestasi_kerja
|
.139
|
30
|
.145
|
.943
|
30
|
.108
|
|
a. Lilliefors Significance Correction
|
||||||
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
1.4.2.
Uji Linieritas
Hasil interpretasi data untuk uji linieritas dapat
diuraikan sebagai berikut:
a.
Berdasarkan Scatter Plott terlihat bahwa pencaran
data antara nilai residual terstandarisasi dan nilai prediksi
terstandarisasi tidak membentuk sebuah
pola tertentu (pola berbentuk acak), sehingga dapat dikatakan asumsi linearitas terpenuhi, sebagaimana
terlihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3
Hasil Output SPSS Grafik Scatter
Plot untuk Uji Linieritas Data
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
b.
Berdasarkan output ANOVA tabel dapat dilihat nilai signifikansi liniearity antara variabel bebas pengetahuan (X1) dengan variabel
terikat prestasi kerja (Y) yaitu signifikansi = 0,000. Demikian pula dengan nilai signifikansi liniearity antara variabel bebas kompensasi (X2) dengan variabel
terikat prestasi kerja (Y) yaitu signifikansi = 0,000. Dari nilai tersebut dapat dikatakan bahwa data memenuhi asumsi
linearitas karena nilai signifikansi masing-masing
variabel bebas (pengetahuan
dan kompensasi) terhadap variabel terikat (prestasi
kerja) tidak ada yang melebihi 0,05 (signifikansi < 0,05). Selengkapnya hasil uji linieritas data ini dapat dilihat pada Tabel
4.24.
Tabel 4.24
Hasil Output SPSS ANOVA Table untuk Uji Linieritas Data
|
ANOVA Table
|
||||||||
|
|
|
|
Sum of Squares
|
Df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
|
rerata_prestasi_kerja *rerata_pengetahuan
|
Between Groups
|
(Combined)
|
6.576
|
10
|
.658
|
80.432
|
.000
|
|
|
Linearity
|
6.303
|
1
|
6.303
|
770.899
|
.000
|
|||
|
Deviation from Linearity
|
.273
|
9
|
.030
|
3.714
|
.008
|
|||
|
Within Groups
|
.155
|
19
|
.008
|
|
|
|||
|
Total
|
6.732
|
29
|
|
|
|
|||
|
Sumber : Olah data SPSS
versi 20, Tahun 2012
ANOVA Table
|
||||||||
|
|
|
|
Sum of Squares
|
Df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
|
rerata_prestasi_kerja * rerata_kompensasi
|
Between Groups
|
(Combined)
|
5.697
|
8
|
.712
|
14.446
|
.000
|
|
|
Linearity
|
5.496
|
1
|
5.496
|
111.492
|
.000
|
|||
|
Deviation from Linearity
|
.201
|
7
|
.029
|
.582
|
.763
|
|||
|
Within Groups
|
1.035
|
21
|
.049
|
|
|
|||
|
Total
|
6.732
|
29
|
|
|
|
|||
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
1.4.3.
Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan Scatter Plott untuk uji heteroskedastisitas terlihat bahwa
penyebaran residual adalah tidak teratur. Hal tersebut dapat dilihat pada plot
yang terpencar dan tidak membentuk pola tertentu serta titik-titik tersebar diatas
dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian, kesimpulan yang bisa
diambil adalah bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas atau residual data yang ada sebagaimana
mestinya mempunyai varians yang konstan
(homoskedastisitas). Selengkapnya dapat
dilihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4
Hasil Output SPSS Grafik Scatter
Plot untuk Uji Heteroskedastisitas
Data
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
1.4.4.
Uji Multikolinieritas
Hasil interpretasi data untuk uji
multikolinieritas dapat diuraikan sebagai berikut :
a.
Dapat dilihat pada output spss
pada tabel Coefficient kolom Collinearity Statitistic dimana nilai Tolerance untuk variabel bebas pengetahuan (X1), dan kompensasi (X2) masing-masing
menghasilkan nilai yang sama yaitu 0,223. Nilai
ini masih diatas dari batas nilai
Tolerance, dimana sebuah variabel dikatakan
mengalami multikolinieritas jika
memiliki nilai Tolerance lebih kecil
dari 0,1. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa variabel bebas dari multikolinieritas.
b.
Demikian juga untuk nilai VIF pada variabel
bebas budaya
organisasi (X1), dan stress kerja (X2) masing-masing
menghasilkan nilai yang sama yaitu 4,482. Nilai tersebut juga masih jauh dari batas
yang ditetapkan dimana sebuah variabel dikatakan mengalami
multikolinieritas jika memiliki nilai Variance
Inflation Factor (VIF) lebih besar dari 10, maka
disimpulkan tidak terdapat multikolinieritas.
Selengkapnya hasil uji multikolinieritas
ini dapat dilihat pada Tabel 4.25.
Tabel 4.25
Hasil Output SPSS untuk Uji
Multikolinieritas Data
|
Model
|
Unstandardized Coefficients
|
Standardized Coefficients
|
t
|
Sig.
|
Collinearity Statistics
|
|||
|
B
|
Std. Error
|
Beta
|
Tolerance
|
VIF
|
||||
|
1
|
(Constant)
|
6.794
|
4.332
|
|
1.568
|
.128
|
|
|
|
pengetahuan
|
.609
|
.073
|
.770
|
8.363
|
.000
|
.223
|
4.482
|
|
|
kompensasi
|
.523
|
.214
|
.225
|
2.438
|
.022
|
.223
|
4.482
|
|
Sumber : Olah data SPSS versi
20, Tahun 2012
1.3.
Uji Hipotesis : Pengaruh Pengetahuan
dan Kompensasi terhadap Prestasi Kerja Petugas Pengelola Obat Puskesmas
Untuk mengetahui
pengaruh pengetahuan dan kompensasi terhadap prestasi kerja petugas pengelola
obat puskesmas di Kabupaten Pontianak maka dilakukan uji regresi linier berganda.
Pengaruh dari masing-masing variabel bebas (pengetahuan dan kompensasi)
terhadap variabel terikat (prestasi kerja) yang juga merupakan pembuktian
hipotesis dalam penelitian ini dapat dikelompokkan menjadi 2 (dua) bagian yaitu
pengaruh secara simultan (uji F
statistik) dan pengaruh secara parsial
(uji t statistik).
1.3.1.
Pengaruh Secara Simultan (Uji F Statistik)
Uji F digunakan untuk melihat seberapa besar
pengaruh antara variabel bebas secara simultan atau serentak terhadap variabel
terikat, artinya melihat bagaimana pengaruh secara bersama-sama variabel
pengetahuan dan kompensasi terhadap
prestasi kerja petugas pengelola obat puskesmas. Hasil pengujian dengan
menggunakan program SPSS Versi 20 dapat dilihat pada Tabel 4.26 (selengkapnya pada lampiran 4).
Tabel 4.26
Hasil Uji Regresi Berganda Pengaruh Pengetahuan
dan Kompensasi Terhadap Prestasi Kerja Petugas Pengelola Obat Puskesmas, Secara
Simultan
|
Model Summaryb
|
|||||||||||||||||
|
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the Estimate
|
Change Statistics
|
Durbin-Watson
|
|||||||||||
|
R Square Change
|
F Change
|
df1
|
df2
|
Sig. F Change
|
|||||||||||||
|
1
|
.974a
|
.949
|
.945
|
1.69622
|
.949
|
250.626
|
2
|
27
|
.000
|
2.244
|
|||||||
|
a. Predictors: (Constant), kompensasi, pengetahuan
|
|||||||||||||||||
|
b. Dependent Variable: prestasi_kerja
|
|||||||||||||||||
|
ANOVAb
|
|||||||||||||||||
|
Model
|
Sum of Squares
|
Df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
||||||||||||
|
1
|
Regression
|
1442.183
|
2
|
721.092
|
250.626
|
.000a
|
|||||||||||
|
Residual
|
77.683
|
27
|
2.877
|
|
|
||||||||||||
|
Total
|
1519.867
|
29
|
|
|
|
||||||||||||
|
a. Predictors: (Constant), kompensasi, pengetahuan
|
|||||||||||||||||
|
b. Dependent Variable: prestasi_kerja
Sumber : Olah data SPSS
versi 20, Tahun 2012
|
|||||||||||||||||
Berdasarkan Tabel 4.26 hasil uji regresi
berganda untuk melihat pengaruh secara simultan menunjukkan bahwa kedua
variabel yaitu pengetahuan dan kompensasi memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap prestasi kerja petugas pengelola obat puskesmas karena nilai signifikansinya (sig. F 0,000)
lebih kecil dari nilai signifikansi pada taraf kepercayaan 95% (sig. 0,05).
Artinya, secara bersama-sama pengetahuan dan kompensasi merupakan faktor yang
mempengaruhi prestasi kerja petugas pengelola obat puskesmas.
Variabel pengetahuan dan kompensasi mampu
menjelaskan pengaruhnya secara serentak terhadap prestasi kerja petugas pengelola obat puskesmas sebesar 94,9% (R square = 0,949), selebihnya (yaitu sebesar 5,1%) dipengaruhi oleh
faktor lain yang tidak diteliti pada penelitian ini.
Besarnya pengaruh variabel pengetahuan dan variabel kompensasi terhadap
prestasi kerja secara simultan ini (yaitu sebesar 94,9%) dapat dijelaskan bahwa
hal tersebut mendukung pendapat Mangkunegara (2009) yang menyatakan bahwa
faktor yang mempengharuhi prestasi kerja pada umumnya adalah (1) ability (kemampuan) dan; (2) motivation (motivasi). Hal ini sesuai dengan
teori Keith Davis (1964) dalam Mangkunegara (2009) yang merumuskan bahwa :
- Human
Performance = Ability + Motivation
- Motivation = Attitude + Situation
- Ability = Knowledge + Skill
Mangkunegara (2009), menjelaskan bahwa ability (kemampuan) terdiri dari
kemampuan potensi (IQ) dan kemampuan reality.
Kemampuan reality merupakan perpaduan
antara knowledge (pengetahuan) dan skill (keterampilan). Berdasarkan teori
tersebut maka prestasi kerja jelas sangat dipengaruhi oleh pengetahuan yang
merupakan salah satu unsur dalam faktor ability. Sedangkan kompensasi erat kaitannya
dengan faktor motivasi, hal ini didukung dengan pernyataan Handoko (1997) bahwa salah satu
cara untuk meningkatkan prestasi kerja, motivasi dan kepuasan kerja karyawan
adalah melalui kompensasi.
Sementara itu dalam konteks pengelolaan obat, besarnya pengaruh pengetahuan
terhadap kinerja petugas pengelola obat puskesmas dapat dijelaskan bahwa dalam
aspek pekerjaan yang berhubungan dengan obat-obatan sangat diperlukan skill (keterampilan) teknis yang tinggi,
dan pengetahuan merupakan salah satu faktor yang mampu menunjang skill petugas pengelola obat puskesmas
dalam melaksanakan pekerjaannya.
1.3.2.
Pengaruh Secara Parsial (Uji t Statistik)
Uji t digunakan untuk melihat signifikansi dan
pengaruh variabel bebas secara individu terhadap variabel terikat dengan
menganggap variabel lain konstan, artinya melihat bagaimana pengaruh
masing-masing variabel, yaitu variabel pengetahuan
dan variabel kompensasi terhadap prestasi kerja petugas pengelola obat
puskesmas. Hasil pengujian dengan menggunakan program SPSS statisctics dapat dilihat pada Tabel 4.27 (selengkapnya pada lampiran 5).
Tabel 4.27
Hasil Uji Regresi Berganda Pengaruh Pengetahuan
dan Kompensasi Terhadap Prestasi Kerja Petugas Pengelola Obat Puskesmas, Secara
Parsial
|
Model
|
Unstandardized Coefficients
|
Standardized Coefficients
|
t
|
Sig.
|
||
|
B
|
Std. Error
|
Beta
|
||||
|
1
|
(Constant)
|
6.794
|
4.332
|
|
1.568
|
.128
|
|
pengetahuan
|
.609
|
.073
|
.770
|
8.363
|
.000
|
|
|
kompensasi
|
.523
|
.214
|
.225
|
2.438
|
.022
|
|
Berdasarkan tabel 4.27 hasil uji regresi
berganda untuk melihat pengaruh secara parsial menunjukkan bahwa variabel pengetahuan
memiliki pengaruh secara signifikan terhadap prestasi kerja petugas pengelola
obat puskesmas, karena nilai signifikansi variabel pengetahuan (sig. 0,000)
lebih kecil daripada nilai taraf kepercayaan yang digunakan dalam penelitian
ini (yaitu taraf kepercayaan 95% atau sig. 0,05) atau karena t hitung (8,363)
> t tabel (1,703) sehingga hipotesa alternatif (Ha) yang menyatakan bahwa
terdapat pengaruh yang signifikan antara pengetahuan terhadap prestasi kerja
dapat diterima.
t hitung dilihat pada kolom dimana df = n – k
(n adalah jumlah sampel/observasi dan k adalah jumlah variabel dalam
penelitian); df = 30 – 3; df = 27, dan pada nilai probabilitas 0,05, sehingga
diperoleh t tabel = 1,703. Makna yang dapat diperoleh dari hasil pengujian ini
adalah bahwa prestasi kerja petugas pengelola obat puskesmas salah satunya
dipengaruhi oleh faktor pengetahuan yang dimiliki oleh petugas pengelola obat
puskesmas itu sendiri.
Demikian pula halnya dengan variabel kompensasi
yang berpengaruh secara signifikan terhadap prestasi kerja petugas pengelola
obat puskesmas, karena nilai signifikansi variabel kompensasi (sig. 0,022)
lebih kecil daripada nilai taraf kepercayaan yang digunakan dalam penelitian
ini (yaitu taraf kepercayaan 95% atau sig. 0,05) atau karena t hitung (2,438)
> t tabel (1,703) sehingga hipotesa alternatif (Ha) yang menyatakan bahwa
terdapat pengaruh yang signifikan antara kompensasi terhadap prestasi kerja
dapat diterima. Makna yang diperoleh adalah bahwa prestasi kerja petugas
pengelola obat puskesmas salah satunya juga dipengaruhi oleh faktor kompensasi
yang diterima petugas pengelola obat puskesmas dari organisasinya.
Berdasarkan Hasil uji regresi berganda pengaruh
pengetahuan dan kompensasi terhadap prestasi kerja petugas pengelola obat
puskesmas secara parsial seperti yang terlihat pada tabel 4.27 diatas maka
dapat dibuat model persamaan regresi sebagai berikut :
|
Y = 6,794 + 0,609(X1) + 0,523(X2)
|
Makna yang dapat diperoleh dari persamaan regresi tersebut adalah bahwa
koefesien regresi variabel pengetahuan memiliki nilai yang lebih besar
dibanding koefesien regresi variabel kompensasi (0,609 > 0,523), artinya
bahwa faktor pengetahuan memiliki pengaruh yang lebih dominan dibanding faktor kompensasi
dalam mempengaruhi prestasi kerja petugas pengelola obat puskesmas.
Langganan:
Komentar (Atom)