BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Uji validitas dan Reliabilitas Penelitian

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji validitas dan Reliabilitas Penelitian Validitas instrumen diuji dengan alat analisis Korelasi Pearson antara item dengan total item. Jika nilai korelasi di atas 0.30, mengindikasikan item tersebut valid. Sebaliknya jika nilai korelasi di bawah 0.30 mengindikasikan item tersebut tidak valid, dan layak untuk tidak diikutsertakan pada tahap selanjutnya. Sedangkan reliabilitas instrumen diuji dengan alat analisis Alpha Cronbach.Jika nilai koefisien alpha cronbach di atas 0.60 mengindikasikan instrumen reliabel, sebaliknya jika nilai koefisien alpha cronbach di bawah 0.60 mengindikasikan instrumen tidak reliabel. Sebelum dilakukan analisis, terlebih dahulu dilakukan pengujian validitas da reliabilitas insrtumen penelitian pada setiap variable. Berikut disajikan pengujian selengkapnya. Tabel 4.1. Uji validitas dan Reliabilitas Variable Penelitian Variabel Indika tor Korel asi Alp ha Keterangan Beban Kerja X ( X1) X Tingkat Kompetensi Teknologi X Valid dan Reliabel Valid dan Reliabel 59

2 (X2) X X Technostress Y (Y1) Y Y Kinerja Y (Y2) Y Y Y Y Y Y Valid dan Reliabel Valid dan Reliabel Berdasarkan Tabel 4.1 terlihat bahwa semua item dari variable beban kerja, tingkat kompetensi teknologi, technostress, dan kinerja memiliki nilai korelasi keseluruhan di atas 0.30, sehingga seluruh Indikator dinyatakan valid. Demikian pula nilai koefisien alpha cronbach di atas 0.60 sehingga instrumen variabel Beban kerja, Tingkat Kompetensi Teknologi, Technostress, dan Kinerja dinyatakan telah valid dan reliabel 60

3 4.2. Deskripsi Variabel Penelitian Deskripsi Variabel Beban Kerja (X1) Berikut disajikan deskripsi Variabel Beban Kerja Indikator selengkapnya Tabel 4.2 Persentase Jawaban Responden Persentase Jawaban (%) STS TS N S SS rata-rata X X Rata-rata variable 4.42 Berdasarkan table di atas, dari nilai rata-rata terlihat bahwa responden lebih mementingkan indicator kedua (X1.2) daripada indicator pertama (nilai rata-rata tertinggi sebesar 4.44). Artinya responden menilai Beban kerja paling utama dari indicator kedua Deskripsi Variabel Tingkat Kompetensi Teknologi (X2) Berikut disajikan dekripsi Variabel Tingkat Kompetensi Teknologi selengkapnya Tabel 4.3 Persentase Jawaban Responden Indikator Persentase Jawaban (%) STS TS N S SS rata-rata X X X Rata-rata variabel

4 Berdasarkan table di atas, dari niliai rata-rata terlihat bahwa responden lebih mementingkan indicator pertama (X2.1) daripada indicator pertama (nilai rata-rata terbesar 4.18). Artinya responden menilai Tingkat Tekonlogi Kompetensi paling utama dari indicator pertama Deskripsi Variabel Technostress (Y1) Berikut disajikan dekripsi Variabel Technostress selengkapnya Indikator Tabel 4.4 Persentase Jawaban Responden Persentase Jawaban (%) STS TS N S SS rata-rata Y Y Y Rata-rata variabel 4.37 Berdasarkan table di atas, dari niliai rata-rata terlihat bahwa responden lebih mementingkan indikator pertama (Y1.1) daripada indicator yang lain (nilai rata-rata terbesar 4.49). Artinya responden menilai Technostress paling utama dari indicator pertama Deskripsi Variabel Kinerja (Y2) Berikut disajikan dekripsi Variabel KInerja selengkapnya Tabel 4.5 Persentase Jawaban Responden Persentase Jawaban (%) Indikator rata-rata STS TS N S SS 62

5 Y Y Y Y Y Y Y Rata-rata variabel 4.31 Berdasarkan table di atas, dari niliai rata-rata terlihat bahwa responden lebih mementingkan indicator keenam (Y2.6) daripada indicator yang lain (nilai rata-rata terbesar 4.45). Artinya responden menilai Kinerja paling utama dari indicator keenam. 4.3 Hasil Analisis SEM Pengujian Asumsi SEM Terdapat beberapa pengujian asumsi yang dilakukan dalam SEM, yaitu normalitas, linieritas dan outlier. a. Normalitas Berdasarkan Lampiran 3, diperoleh nilai critical ratio sebesar dengan nilai kritis Zhitung untuk 5% adalah sebesar Karena nilai mutlak CR untuk multivariate sebesar < 1.96 maka asumsi normalitas multivariate terpenuhi. 63

6 b. Tidak adanya outlier Pemeriksaan terhadap oultiers multivariat dilakukan menggunakan kriteria mahalanobis pada tingkat p< Mahalanobis distance dievaluasi 2 menggunakan pada derajat bebas sebesar banyaknya paramter dalam model yang digunakan yaitu=89 dimana dari tabel statistik diperoleh 2 89 = Dari tabel Mahalanobis distance (Lampiran 3) dapat dilihat bahwa titik observasi yang paling jauh adalah responden pertama dengan nilai Md= Jika 2 dibandingkan dengan nilai 89 = maka nilai Md titik pertama < , maka disimpulkan bahwa semua titik observasi bukan merupakan outlier Goodnesss of Fit SEM Hasil pengujian goodness of fit overall model, sesuai dengan hasil analisis SEM pada Lampiran 3, guna mengetahui apakah model hipotetik didukung oleh data empirik, diberikan tabel di bawah ini. Tabel 4.6 Hasil Pengujian Goodness Of Fit Overall Model Cut-of value Hasil Model Kriteria Keterangan CMIN/DF Model Baik GFI Model Kurang Baik AGFI Model Kurang Baik CFI Model Kurang Baik RMSEA Model Baik 64

7 Hasil pengujian Goodness of Fit Overall berdasarkan Gambar dan Tabel di atas, Menurut Arbuckle dan Wothke, dalam Solimun (2009), kriteria terbaik yang digunakan sebagai indikasi kebaikan model adalah nilai Chi Square/DF yang kurang dari 2, dan RMSEA yang di bawah Pada penelitian ini, nilai CMIN/DF dan RMSEA telah memenuhi nilai cut off. Oleh karena itu model SEM pada penelitian ini cocok dan layak untuk digunakan, sehingga dapat dilakukan interpretasi guna pembahahasan lebih lanjut Model Pengukuran Model pengukuran diukur dari nilai loading factor (standardize coefficient) pada setiap indikator ke variabel laten. Nilai loading factor menunjukkan bobot dari setiap indikator sebagai pengukur dari masing-masing variabel. Indikator dengan loading factor besar menunjukkan bahwa indikator tersebut sebagai pengukur variabel yang terkuat (dominan). Hasil analisis faktor konfirmatori terhadap indikator-indikator dari keempat variabel disajikan sebagai berikut : 65

8 Tabel 4.7. Hasil Pengujian Measurement Model Variabel Beban Kerja (X1) Indikator Standardize P-Value X fix X Sumber: Data Penelitian Diolah, 2012 (Lampiran 3) Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa pada indikator pertama (X1.1) dan kedua (X1.2), memiliki nilai koefisien standardize atau loading factor dengan indikator dinyatakan fix dan memiliki p-value < 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua indikator signifikan mengukur variabel Beban Kerja (X1). Dari nilai standardize terbesar yaitu pada indicator pertama menunjukkan variable Beban Kerja (X1) diukur paling dominan ole indicator pertama (X1.1) yaitu Persepsi karyawan mengenai jumlah pekerjaan yang harus diselesaikan, seperti work-orde, trouble shooting, proyek, trial produk baru. Tabel 4.8 Hasil Pengujian Measurement Model Variabel Tingkat Kompetensi Teknologi (X2) Indikator Standardize P-Value X fix X X Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa pada indikator pertama (X2.1), kedua (X2.2), dan ketiga (X2.3) memiliki nilai koefisien standardize atau loading factor 66

9 dengan indikator dinyatakan fix dan memiliki p-value < 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga indikator signifikan mengukur variabel Tingkat Kompetensi Teknologi (X2). Dari nilai standardize terbesar yaitu pada indicator pertama menunjukkan variable Tingkat Kompetensi Teknologi (X2) diukur paling dominan ole indicator pertama (X2.1) yaitu Kompetensi Teknologi Mekatronika. Tabel 4.9 Hasil Pengujian Measurement Model Variabel Yechnostress (Y1) Indikator Standardize P-Value Y Y Y Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa pada indikator pertama (Y1.1), kedua (Y1.2), dan ketiga (Y1.3) memiliki nilai koefisien standardize atau loading factor dengan p-value < 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga indikator signifikan mengukur variabel technostress (Y1). Dari nilai standardize terbesar yaitu pada indicator ketiga menunjukkan variable technostress (Y1) diukur paling dominan oleh indicator ketiga (Y1.3) yaitu perubahan watak dan kepribadian. Tabel 4.10 Hasil Pengujian Measurement Model Variabel Kinerja (Y2) Indikator Standardize P-Value Y Y Y

10 Y Y Y Fix Y Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa pada ketujuh indikator memiliki nilai koefisien standardize atau loading factor dengan indikator dinyatakan fix dan memiliki p-value < 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa ketujuh indikator signifikan mengukur variabel Kinerja (Y2). Dari nilai standardize terbesar yaitu pada indicator ketiga menunjukkan variable Kinerja (Y2) diukur paling dominan oleh indicator ketiga (Y2.3) yaitu Target jumlah proyek yang bisa diselesaikan Model Struktural Dalam model struktural ini, diuji sebelas hipotesis hubungan antar variabel (pengaruh langsung). Berikut disajikan secara lengkap hasil pengujian hubungan antar variabel penelitian sebagai berikut: Hubungan Antar Variabel Beban Kerja (X1) Technostress (Y1) Tingkat Kompetensi Teknologi (X2) Technostress (Y1) Tabel 4.11 Pengujian Hipotesis SEM Koefisien P- value Keterangan Signifikan Signifikan Technostress (Y1) Signifikan 68

11 Kinerja (Y2) Beban Kerja (X1) Technostress (Y1) Signifikan Kinerja (Y2) Tingkat Kompetensi Teknologi (X2) Technostress (Y1) Kinerja (Y2) Signifikan Keterangan: tanda * menyatakan signifikan pada tingkat kesalahan 5%s Secara grafis disajikan sebagai berikut: Berdasar atas tabel dan gambar di atas, maka hasil pengujian model struktural disajikan sebagai berikut : 1. Pengaruh Beban Kerja terhadap Technostress memiliki koefisien sebesar dengan p-value < alfa (0.05) sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara Beban Kerja terhadap Technostress. Karena koefisien bertanda positif (0.415) mengindikasikan 69

12 hubungan keduanya searah. Artinya semakin tinggi Beban Kerja, semakin tinggi pula Technostress. 2. Pengaruh Tingkat Kompetensi Teknologi terhadap Technostress memiliki koefisien sebesar dengan p- value < alfa (0.05) sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan antra Tingkat Kompetensi Teknologi terhadap Technostress. Karena koefisien bertanda negatif (-0.454) mengindikasikan hubungan keduanya berbanding terbalik. Artinya semakin tinggi Tingkat Kompetensi Teknologi, semakin rendah Technostress. 3. Pengaruh Technostress terhadap Kinerja memiliki koefisien sebesar dengan p-value < alfa (0.05) sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan antra Technostress terhadap Kinerja Karyawan bagian engineering. Karena koefisien bertanda negative ( ) mengindikasikan hubungan keduanya berbanding terbalik. Artinya semakin tinggi Technostress, semakin rendah Kinerja Karyawan bagian engineering. 4. Pengaruh Technostress sebagai variabel mediasi dalam hubungan pengaruh Beban Kerja terhadap Kinerja pada karyawan yang bekerja pada industri yang mempunyai keharusan untuk mempergunakan peralatan produksi berteknologi tinggi memiliki koefisien sebesar (0.415x-0.940). Sehingga hal ini dapat dikatakan bahwa 70

13 terdapat pengaruh yang signifikan antara Beban Kerja terhadap Kinerja melalui Technostress sebagai variable mediasinya. Selanjutnya, karena koefisien bertanda negative (-0.390) maka hal tersebut mengindikasikan hubungan berbanding terbalik. Artinya semakin tinggi Beban Kerja, semakin rendah Kinerja karyawan engineering jika Technostress tinggi. 5. Pengaruh Technostress sebagai variabel mediasi dalam hubungan pengaruh kompetensi teknologi otomasi terhadap kinerja pada karyawan yang bekerja pada industri yang mempunyai keharusan untuk mempergunakan peralatan produksi berteknologi tinggi memiliki koefisien sebesar (-0.454x-0.940). Sehingga hal ini dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Tingkat Kompetensi Teknologi terhadap Kinerja melalui Technostress. Karena koefisien bertanda positif (0.427), maka mengindikasikan hubungan searah. Artinya semakin tinggi Tingkat Kompetensi Teknologi, semakin tinggi Kinerja karyawan engineering jika Technostress tinggi Pembahasan Perubahan penggunaan teknologi yang sangat cepat pada sebuah perusahaan multinasional yang memproduksi non diary creamer telah membawa perubahan dalam tuntutan kinerja organisasi agar mampu bertahan dan bahkan memenangkan persaingan 71

14 (Rhenald Kasali: 2010). Hal ini telah membawa dampak pada setiap individu yang bekerja dalam sebuah organisasi untuk juga menghasilkan kinerja yang lebih baik secara berkelanjutan, baik dari kuantitas maupun kualitasnya. Kinerja individu yang lebih baik menurut Prawirosentono (1999), hanya akan bisa dihasilkan oleh individu yang mempunyai keahlian yang tinggi dan kesediaannya untuk bekerja. Artinya, setiap individu harus menjadi semakin ahli dan semakin bekerja keras jika menginginkan pencapaian kinerja yang lebih baik secara berkelanjutan agar terus bisa bekerja di organisasi tersebut, dan bahkan mendapatkan kenaikan jabatan atau imbalan lainnya. Namun demikian, tidak selamanya proses untuk menjadi seorang ahli tersebut bisa dilakukan dengan lancar dan tanpa hambatan apapun. Sebaliknya, berbagai batasan dan penghalang seringkali harus dihadapi oleh individu mengingat keterbatasan sumber daya yang ada. Hal ini semakin diperparah dengan adanya persaingan di kalangan individu tersebut untuk memperebutkan kesempatan yang terbatas. Kondisi tekanan ini menurut Robbins (2001:563) akan menimbulkan stress yang juga dapat diartikan sebagai suatu kondisi yang menekan keadaan psikis seseorang dalam mencapai suatu kesempatan dimana untuk mencapai kesempatan tersebut terdapat batasan atau penghalang. 72

15 Menurut pengamatan Peneliti, pada tahap awal nampak jelas kondisi lingkungan kerja yang kurang harmonis dan kinerja yang menurun dibandingkan dengan kondisi lingkungan kerja sebelum penggunaan peralatan industri otomasi pada unit produksi. Perbedaan kondisi ini tercermin pada meningkatnya angka absen, angka kunjungan ke poliklinik perusahaan, angka prosentase pengunduruan diri karyawan dan angka lembur yang meningkat. Kondisi menurut pengamatan Peneliti ini rupanya juga tercermin dalam jawaban dari responden atas pertanyaan kuesioner yang diberikan sebagaimana tertera dalam hasil pengujian model structural pada table di atas. Berdasarkan hasil analisis terbukti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Beban Kerja terhadap Technostress. Dengan koefisien yang bertanda positif mengindikasikan semakin tinggi Beban Kerja karyawan, akan meningkatkan Technostress. Sebaliknya semakin rendah beban Kerja karyawan, akan mengakibatkan semakin rendah pula Technostress. Individu yang diharuskan mencapai target tertentu yang telah ditetapkan, dengan menggunakan peralatan otomasi baru, akan merasakan peningkatan technostress yang cenderung mengakibatkan individu tersebut cenderung menyalahkan perubahan sistem produksi yang ada. Hal ini diperparah dengan sering terjadinya product defect 73

16 akibat kesalahan operasional mesin, yang akan meningkatkan beben kerja individu tersebut karena harus bekerja lebih lama (lembur). Mengacu kepada hasil analisis di atas, terbukti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Tingkat Kompetensi Teknologi terhadap Technostress. Dengan koefisien yang bertanda negatif mengindikasikan semakin tinggi Tingkat Kompetensi Teknologi, akan mengakibatkan semakin rendah Technostress. Sebaliknya semakin rendah Tingkat Kompetensi Teknologi, akan mengakibatkan semakin tinggi Technostress. Pada tahap awal digunakannya peralatan otomasi tersebut, mayoritas individu pada lingkungan kerja tersebut merasakan kebingungan dan tidak memahami bagaimana mengoperasikan sistem produksi, melakukan perawatan dan modifikasi peralatan guna menghasilkan barang sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Pelatihan juga sangat dirasakan kurang mengingat waktu yang terbatas akibat beban kerja yang tinggi. Kekurangan pelatihan ini menjadi salah satu kendala dalam upaya peningkatan kompetansi otomasi pada masing-masing individu. Melihat hasil analisis diatas terbukti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Technostress terhadap Kinerja Karyawan. Dengan koefisien yang bertanda negative mengindikasikan semakin tinggi Technostress, akan mengakibatkan semakin rendah 74

17 Kinerja Karyawan. Sebaliknya semakin rendah Technostress, akan mengakibatkan semakin tinggi Kinerja Karyawan. Kondisi ini mencerminkan bahwa individu teresebut mengalami distress atau stress yang negatif. Menurut pengamatan Peneliti, hal ini terjadi pada periode awal perubahan penggunaan system produksi baru. Kondisi tersebut jika dihubungan dengan kedua kondisi pada dua alenia di atas adalah semakin menguatkan bukti adanya penurunan kinerja pada periode awal perubahan system produksi pada perusahaan tersebut akibat penggunaan peralatan teknologi otomasi. Namun demikian, di lain pihak Peneliti juga menjumpai beberapa individu yang melihat perubahan ini adalah merupakan sebuah tantangan baru dan kesempatan baru untuk diperlajari lebih lanjut guna terus meningkatkan kompetensi mereka pada bidang tersebut. Individu dalam kelompok ini termasuk dalam inividu yang mengalami eustress atau stress positif. Walaupun jumlahnya sangat sedikit pada tahap awal, namun setelah dilakukan coaching & counceling melalui program Change Execution Methodology (CEM), jumlahnya telah mengalami peningkatan secara bertahap. Hasil analisis di atas membuktikan bahwa terdapat terdapat pengaruh yang signifikan antara Beban Kerja terhadap Kinerja Karyawan melalui Technostress sebagai 75

18 interventing variabel. Dengan koefisien yang bertanda negative mengindikasikan semakin tinggi Beban Kerja karyawan, akan mengakibatkan semakin rendah Kinerja Karyawan jika Technostress tinggi. Hal ini menjadi bukti bahwa variable Technostress bersifat interventing pada pengaruh Beban Kerja terhadap Kinerja Karyawan. Semakin tinggi beban kerja individu yang bekerja pada peralatan otomasi tersebut menjadikan berkurangnya waktu untuk mempelajari peralatan barunya lebih dalam dan mendetail. Hal tersebut, menurut pengamatan Peneliti, telah membuat individu tersebut mengalami tingkat technostress yang lebih tinggi sehingga telah berdampak pada kinerja invdividu tersebut. Berdasarkan hasil analisis terbukti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Tingkat Kompetensi Teknologi terhadap Kinerja Karyawan melalui Technostress sebagai interventing variablenya. Dengan koefisien yang bertanda positif mengindikasikan semakin tinggi Tingkat Kompetensi Teknologi, akan mengakibatkan semakin tinggi Kinerja Karyawan jika Technostress tinggi. Hal ini menjadi bukti bahwa variable Technostress bersifat interventing pada pengaruh Tingkat Kompetensi Teknologi terhadap Kinerja Karyawan. 76