BAB IV PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
E. Analisis Data dan Hasil Penelitian
Analisis data dan hasil penelitian meliputi uji asumsi dan uji hipotesa. Dalam penelitian ini hasil penelitian diperoleh dari analisis data menggunakan SPSS for Windows versi 17.0.
1. Uji Asumsi
Peneliti melakukan empat jenis uji asumsi sebelum menggunakan teknik uji interaksi (Moderated Regression Analysis/MRA) sebagai berikut :
a. Uji Multikolonieritas
Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji ada atau tidaknya korelasi antar variabel bebas atau independen. Multikolonieritas adalah pengaruh kombinasi dari dua atau lebih variabel bebas (Ghozali, 2006), yang dalam penelitian ini, yaitu variabel compassion satisfaction, burnout, compassion fatigue dan motivating potential score.
Tidak adanya multikolonieritas ditunjukkan melalui tingkat korelasi tertinggi antar variabel independen yang ≤ 95%, hasil perhitungan nilai tolerance ≤ 0.10 dan tidak adanya nilai Variance Inflation Factor (VIF) yang ≥10 (Ghozali, 2006).
Berdasarkan hasil uji multikolonieritas diperoleh bahwa variabel compassion fatigue (CF) mempunyai korelasi yang cukup tinggi dengan variabel burnout (BO), dan sebaliknya. Variabel tersebut memiliki tingkat korelasi sebesar -0.675 atau 67.5
%. Korelasi ini berada di bawah 95% sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinieritas yang serius (Ghozali, 2006).
Berdasarkan perhitungan tolerance diperoleh bahwa tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance ≤ 0.10 sehingga dapat dikatakan bahwa tidak ada korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2006). Sedangkan pada nilai
Variance Inflation Factor (VIF) menunjukkan bahwa semua variabel independen ≤
10. Hal ini menyimpulkan bahwa tidak ada multikolinieraritas antar variabel independen dalam model regresi penelitian ini.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode akhir dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya (Ghozali, 2006). Ghozali mengungkapkan bahwa adanya autokorelasi disebut problem autokorelasi. Adanya autokorelasi disebabkan oleh observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini juga timbul karena residual (kesalahan pengganggu) yang tidak bebas dari satu observasi lainnya. Lebih lanjut, model regresi yang baik adalah bebas dari autokorelasi.
Tidak adanya autokorelasi dapat ditunjukkan melalui probabilitas run test
yang ≥ 0.05. Hal ini karena probabilitas signifikan pada 0.05. Jika tidak terdapat korelasi maka bisa dikatakan bahwa residual adalah acak atau random Berikut hipotesis run test yang digunakan dalam penelitian ini :
H0 : residual ( res_1 ) random (acak) HA : residual ( res_1 ) tidak random
Berdasarkan perhitungan run test maka diperoleh nilai sebesar 1.85145. dengan probabilitas 0.876. Dapat disimpulkan bahwa residual bersifat random atau tidak terjadi autokorelasi antar residual (p ≥ 0.05).
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji terjadinya ketidaksamaan
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi. Apabila variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedatisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas (Ghozali, 2006).
Dalam penelitian ini digunakan dua macam uji Heteroskedastisitas dengan melihat Grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Ada atau tidaknya Heteroskedastisitas dapat dilihat dari ada atau tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED yang mana sumbu Y adalah Y yang diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di standardized. Berikut ini dasar analisis grafik plott yang digunakan :
1. Apabila pola-pola titik-titik teratur atau menunjukkan pola tertentu. Dengan kata lain tidak menyebar secara acak, seperti bergelombang, melebar kemudian menyempit maka telah terjadi Heteroskedastisitas. 2. Apabila tidak ada pola yang jelas atau titik-titik menyebar di atas dan di
Dalam penelitian ini uji selain menggunakan grafik plot untuk mengetahui heteroskedastisitas dalam variabel independen peneliti juga menggunakan analisis statistik yaitu uji Park. Hal ini untuk mempertegas pengujian melalui grafik plot yang memiliki kelemahan bahwa semakin sedikit jumlah pengamatan maka semakin sulit mengintepretasikan hasil grafik. Dengan kata lain, jumlah pengamatan mempengaruhi hasil plotting tersebut (Ghozali, 2006). Tidak adanya heteroskedastisitas melalui uji Park yaitu apabila probabilitas variabel independen ≥
0.05.
Berdasarkan hasil scatterplots maka terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik di atas ataupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini sejalan dengan uji statistik heteroskedastisitas yaitu Uji Park yang menunjukkan bahwa signifikansi variabel independen ≥ 0.05 atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi organizational citizensip behavior (OCB) berdasarkan masukan dari variabel independen compassion satisfaction, burnout, compassion fatigue dan karakteristik pekerjaan. d. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi normal atau tidaknya variabel pengganggu atau residual dalam model regresi. Dengan kata lain bertujuan untuk melihat normalitas residual (Ghozali, 2006). Dalam penelitian ini peneliti menggunakan dua macam uji normalitas sebagai berikut :
• Analisis Grafik
Analisis grafik dilakukan dengan membandingkan data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal atau garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Adapun prinsip normalitas yang digunakan melalui penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal grafik atau dengan melihat histogram residualnya sebagai berikut :
¾ Apabila persebaran data di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal. Hal ini berarti bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
¾ Apabila persebaran data menjauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
• Uji Kolmogorov-Sminorv tes (K-S)
Uji Kolmogorov-Sminorv tes (K-S) juga dilakukan oleh peneliti dengan alasan bahwa analisis grafik dapat menyesatkan apabila secara visual jika tidak hati-hati (Ghozali, 2006). Oleh karena itu, peneliti melakukan uji Kolmogorov-Sminorv tes (S) untuk melengkapi analisis grafik. Dalam penelitian ini adapun hipotesis K-S sebagai berikut :
H0 : Data residual berdistribusi normal HA : Data residual tidak berdistribusi normal
Adanya normalitas model regresi melalui perhitungan Kolmogorov-Sminorv test ditunjukkan melalui nilai probabilitas ≥ 0.05.
Berdasarkan hasil histrogram dan grafik normal plot maka dapat disimpulkan bahwa grafik histogram berdistribusi normal. Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik tersebar di sekitar graris diagonal dan menyebar mengikuti garis normal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas. Hal ini didukung oleh perhitungan Kolmogorov-Sminorv test dengan perolehan nilai Z sebesar 1.035 pada signifikansi 0.234 atau ≥ 0.05. Hal ini berarti bahwa H0 diterima dan HA ditolak atau data residual berdistribusi normal.
2. Uji Hipotesa
Uji hipotesa dilakukan setelah uji asumsi yaitu multikolonieritas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan normalitas dengan tujuan untuk melihat ada atau tidaknya pengaruh suatu variabel moderator terhadap hubungan antara dua variabel lainnya yaitu variabel independen dan dependen. Teknik yang digunakan adalah uji interaksi (Moderated Regression Analysis / MRA). Peneliti menggunakan teknik ini pada program SPSS for Windows 17.0.
Peneliti menggunakan taraf signifikansi 0.05 dengan tujuan untuk mengetahui bahwa suatu variabel terbukti sebagai moderator. Artinya bahwa tingkat kepercayaan hipotesis sebesar 95% sedangkan 5% lainnya dapat dijelaskan oleh sebab-sebab di luar model. Adapun uji lain yang mendukung uji hipotesa dalam penelitian ini yaitu uji signifikansi koefisien determinasi, uji signifikansi simultan (uji statistik F) dan uji signifikansi parameter individual (uji t statistik)
Berikut ini disajikan gambar hasil Moderated Analisis Regression untuk pengujian hipotesis :
Gambar 6
Uji interaksi Hubungan Antara ProQOL dan Altruism dengan Karkateristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Keterangan :
Karakteristik Pekerjaan
Berdasarkan gambar di atas hasil uji interaksi (Moderated Regression Analysis / MRA) mengenai hubungan antara profesional quality of life dengan
altruism dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator memperlihatkan bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai moderator. Artinya, hipotesis minor 1 ditolak. Tabel di bawah ini menjelaskan lebih lanjut hipotesis minor 1 :
Compassion satisfaction
Compassion Fatigue
Burnout Altruism
Warna merah : Uji Interaksi 1 Anak panah : koefisien regresi (β)
Warna biru : Uji Interaksi 2 Garis atau Anak panah terputus –putus : tidak signifikan Warna hijau : Uji Interaksi 3 Garis atau Anak panah tidak terputus : signifikan Garis batang lurus: variabel moderator
Tabel 10
Hubungan Antara Compassion Satisfaction dan Altruism dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta) Koefisien Regresi ( β ) Probabilitas Keterangan Compassion Satisfaction (X1) 0.731 0.806 0.005 Signifikan Karakteristik Pekerjaan (X2) 0.570 2.910 0.065 Tidak Signifikan
Interaksi (X1X2) -0.012 -2.636 0.109 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.420 F hitung = 10.902, p = 0.000 Dependen Variabel : Altruism
Tabel di atas menunjukkan bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai moderator terhadap hubungan antara compassion satisfaction dengan
altruism. Hal ini akan diuraikan secara lebih rinci sebagai berikut :
2.a. Uji Interaksi Hubungan Antara Compassion Satisfaction dan Altruism
dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi pada uji interaksi hubungan antara compassion satisfaction dan altruism dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator memiliki adjusted R2 sebesar 0.420. Hal ini berarti bahwa 42% variasi altruism dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu compassion satisfaction, karakteristik pekerjaan dan moderat, yaitu interaksi antara compassion satisfaction
dan karakteristik pekerjaan. Sedangkan sisanya, yaitu 58% (100% - 42% ) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Pada uji signifikansi simultan (Uji Statistik F) maka diperoleh F hitung sebesar 10.902 pada signifikansi 0.000 atau p ≤ 0.05. Hal ini berarti bahwa
compassion satisfaction, karakteristik pekerjaan dan moderat, yaitu interaksi antara karakteristik pekerjaan dengan compassion satisfaction signifikan memprediksikan atau berpengaruh ke altruism.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan uji interaksi di atas maka pada uji signifikansi parameter individual diperoleh hanya variabel compassion satisfaction yang signifikan terhadap
altruism. Hal ini karena variabel compassion satisfaction memberikan nilai koefisien parameter 0.731 dengan tingkat signifikansi 0.005 atau p ≤ 0.05. Karakteristik pekerjaan tidak signifikan dengan altruism karena memiliki koefisien parameter 0.570 pada signifikansi 0.065. Sejalan dengan itu, variabel moderat tidak signifikan sebagai moderator karena memberikan nilai koefisien parameter sebesar -0.012 pada tingkat signifikansi 0.109 atau p ≥ 0.05.
Adapun hasil perhitungan uji interaksi untuk hipotesis minor 1 yang di sajikan berikut ini :
Tabel 11
Hubungan Antara Burnout dan Altruism dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta)
Koefisien Regresi ( β )
Probabilitas Keterangan
Burnout (X1) -0.018 -0.096 0.515 Tidak Signifikan
Karakteristik Pekerjaan (X2)
0.036 0.769 0.000 Signifikan
Interaksi (X1X2) 0.001 0.179 0.304 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.826 F hitung = 66.079, p = 0.000 Dependen Variabel : Altruism
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara burnout dengan
altruism. Hal ini akan diuraikan lebih lanjut sebagai berikut:
2.b. Uji Interaksi Hubungan Antara Burnout dan Altruism dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi uji interaksi hubungan antara burnout dan altruism
dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator diperoleh adjusted R2 sebesar 0.826. Hal ini berarti bahwa 82.6% variasi altruism dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu burnout, karakteristik pekerjaan dan moderat, yaitu interaksi antara burnout dan karakteristik kerja. Sedangkan sisanya, yaitu 17.4% (100% - 82.6% ) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Berdasarkan uji signifikansi simultan (uji statistik F) diperoleh F hitung sebesar 66.079 pada signifikansi 0.000 atau p ≤ 0.05. Hal ini berarti bahwa burnout,
karakteristik pekerjaan dan moderat signifikan memprediksikan atau berpengaruh terhadap altruism.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan model regresi di atas maka pada uji signifikansi parameter individual diperoleh bahwa burnout tidak signifikan terhadap altruism karena koefisien parameter burnout sebesar -0.018 pada signifikansi 0.515 atau p ≥ 0.05. Karakteristik pekerjaan signifikan dengan altruism karena memiliki koefisien parameter 0.036 pada signifikansi 0.000. Sejalan dengan itu, variabel moderat tidak signifikan sebagai moderator karena memberikan nilai koefisien parameter sebesar 0.001 pada tingkat signifikansi 0.304 atau p ≥ 0.05.
Adapun hasil analisis data hipotesis minor 1 melalui perhitungan uji interaksi ke-3 yang disajikan pada tabel di bawah ini :
Tabel 12
Hubungan Antara Compassion Fatigue dan Altruism dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta) Koefisien Regresi ( β ) Probabilitas Keterangan Compassion Fatigue (X1) -0.029 -0.122 0.405 Tidak Signifikan Karakteristik Pekerjaan (X2) 0.034 0.723 0.000 Signifikan
Interaksi (X1X2) 0.002 0.204 0.191 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.829 F hitung = 67.441, p = 0.000 Dependen Variabel : Altruism
Hasil analisis data di atas menunjukkan bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara compassion fatigue
2.c. Uji Interaksi Hubungan Antara Compassion Fatigue dan Altruism dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Hasil koefisien determinasi pada uji interaksi hubungan antara compassion fatigue dan altruism dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator menunjukkan adjusted R2 sebesar 0.829. Hal ini berarti bahwa 82.9% variasi
altruism dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu compassion fatigue, karakteristik pekerjaan dan moderat. Sedangkan sisanya, yaitu 17.1% (100% - 82.9%) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Berdasarkan uji interaksi di atas maka uji signifikansi simultan (Uji statistik F) menghasilkan F hitung sebesar 67.441 pada signifikansi 0.000 atau p ≤ 0.05. Hal ini berarti bahwa compassion fatigue, karakteristik pekerjaan dan moderat, yaitu interaksi antara compassion fatigue dan karakteristik pekerjaan signifikan memprediksikanatau berpengaruh terhadap altruism.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan uji interaksi di atas maka uji signifikansi parameter individual menghasilkan variabel compassion fatigue yang tidak signifikan terhadap altruism
karena memberikan nilai koefisien sebesar -0.029 dengan taraf signifikansi 0.405 atau p ≥ 0.05. Karakteristik pekerjaan signifikan dengan altruism karena memiliki koefisien parameter 0.034 pada signifikansi 0.000. Demikian juga variabel moderat juga tidak signifikan terhadap altruism karena memberikan nilai koefisien parameter sebesar 0.002 pada tingkat signifikansi 0.191 atau p ≥ 0.05.
Di bawah ini disajikan hasil pengujian hipotesis minor 2 melalui gambar sebagai berikut :
Gambar 7
Uji interaksi Hubungan Antara ProQOL dan Concientiousness dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Keterangan : Compassion satisfaction Compassion Fatigue Concienti ousness Burnout Karakteristik Pekerjaan
Warna merah : Uji interaksi 4 Anak panah : koefisien regresi (β)
Warna biru : Uji interaksi 5 Garis atau Anak panah terputus –putus : tidak signifikan Warna hijau : Uji interaksi 6 Garis atau Anak panah tidak terputus : signifikan Garis batang lurus: variabel moderator
Berdasarkan gambar di atas dapat diketahui bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara professional quality of life dan concientiousness. Dengan kata lain, hipotesis minor 2, ditolak. Berikut akan dijelaskan secara lebih rinci melalui tabel di bawah ini:
Tabel 13
Hubungan Antara Compassion Satisfaction dan Concientiousness dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta) Koefisien Regresi ( β ) Probabilitas Keterangan Compassion Satisfaction (X1) 0.355 0.472 0.086 Tidak Signifikan Karakteristik Pekerjaan (X2) 0.200 1.237 0.425 Tidak Signifikan
Interaksi (X1X2) -0.003 -0.785 0.629 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.418 F hitung = 10.834, p = 0.000 Dependen Variabel : Concientiousness
Tabel di atas menunjukkan bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara compassion satisfaction dan
concientiousness. Hal ini dijelaskan lebih lanjut sebagai berikut:
2.d. Uji Interaksi Hubungan Antara Compassion Satisfaction dan
Concientiousness dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Uji interaksi hubungan antara compassion satisfaction dan conscientiousness
dengan karakteristik pekerjaan sebagai moderator memperoleh koefisien determinasi
adjusted R2 sebesar 0.418. Hal ini berarti bahwa 41.8% variasi conscientiousness
dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu compassion satisfaction, karakteristik pekerjaan dan moderat. Sedangkan sisanya, yaitu 58.2% (100% - 41.8% ) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Pada uji signifikansi simultan (uji statistik F) diperoleh F hitung sebesar 10.834 pada signifikansi 0.000 atau p ≤ 0.05. Hal ini berarti bahwa compassion satisfaction, karakteristik pekerjaan dan moderat signifikan memprediksikan atau berpengaruh terhadap conscientiousness.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan model regresi di atas uji signifikansi parameter individual menunjukkan bahwa variabel compassion satisfaction tidak signifikan terhadap
concientiousness karena memberikan nilai koefisien parameter 0.355 dengan tingkat signifikansi 0.086 atau p ≥ 0.05. Karakteristik pekerjaan tidak signifikan dengan
concientiousness karena memiliki koefisien parameter 0.200 pada signifikansi 0.425. Sejalan dengan itu, variabel moderat juga tidak signifikan sebagai moderator karena memberikan nilai koefisien parameter sebesar -0.003 pada tingkat signifikansi 0.629 atau p ≥ 0.05.
Adapun hasil analisis data hipotesis minor 2 melalui perhitungan uji interaksi ke-5 yang disajikan pada tabel di bawah ini :
Tabel 14
Hubungan Antara Burnout dan Concientiousness dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta)
Koefisien Regresi ( β )
Probabilitas Keterangan
Burnout (X1) -0.017 -0.026 0.929 Tidak Signifikan
Karakteristik Pekerjaan (X2)
0.117 0.721 0.033 Signifikan
Interaksi (X1X2) -0.004 -0.244 0.471 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.336 F hitung = 7.929, p = 0.000 Dependen Variabel : Concientiousness
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara burnout dengan
concientiousness. Hal ini dijelaskan sebagai berikut :
2.e. Uji Interaksi Hubungan Antara Burnout dan Concientiousness dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi pada hubungan antara burnout dan conscientiousness
dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator menghasilkan adjusted R2 sebesar 0.336. Hal ini berarti bahwa 33.6% variasi conscientiousness dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu burnout, karakteristik kerja dan moderat. Sedangkan sisanya, yaitu 66.4% (100% - 33.6%) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Model regresi tersebut di atas mengahasilkan uji signifikansi simultan (uji statistik F) menghasilkan F hitung sebesar 7.929 pada signifikansi 0.000 atau p ≤
0.05. Hal ini berarti bahwa burnout, karakteristik kerja dan moderat signifikan memprediksikan atau berpengaruh conscientiousness.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan model regresi di atas maka uji signifikansi parameter individual menunjukkan bahwa hanya variabel burnout tidak signifikan terhadap
conscientiousness karena memberikan nilai koefisien sebesar -0.017 dengan taraf signifikansi 0.929 atau p ≥ 0.05. Karakteristik pekerjaan signifikan dengan
Sejalan dengan itu, variabel moderat juga tidak signifikan sebagai moderator karena memberikan nilai koefisien parameter sebesar -0.004 pada tingkat signifikansi 0.471 atau p ≥ 0.05.
Hasil perhitungan uji interaksi ke-6 menghasilkan analisis data untuk hipotesis minor 2 yang disajikan melalui tabel sebagai berikut:
Tabel 15
Hubungan Antara Compassion Fatigue dan Concientiousness dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta) Koefisien Regresi ( β ) Probabilitas Keterangan Compassion Fatigue (X1) -0.203 -0.249 0.357 Tidak Signifikan Karakteristik Pekerjaan (X2) 0.091 0.560 0.095 Tidak Signifikan
Interaksi (X1X2) -0.005 0.008 0.521 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.413 F hitung = 10.635 , p = 0.000 Dependen Variabel : Concientiousness
Tabel tersebut di atas memperlihatkan bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara compassion fatigue
dan concientiousness. Secara lebih rinci akan dijelaskan sebagai berikut :
2.f. Uji Interaksi Hubungan Antara Compassion Fatigue dan Concientiousness
dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Berdasarkan uji interaksi hubungan antara compassion fatigue dan
conscientiousness dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator maka diperoleh adjusted R2 sebesar 0.413. Hal ini berarti bahwa 41.3% variasi
conscientiousness dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu
compassion fatigue, karakteristik pekerjaan dan moderat. Sedangkan sisanya, yaitu 58.7% (100% - 41.3%) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Uji signifikansi simultan (uji statistik F) diperoleh F hitung sebesar 10.635 pada signifikansi 0.000 atau p ≤ 0.05. Hal ini berarti bahwa compassion fatigue, karakteristik pekerjaan dan moderat signifikan memprediksikan atau berpengaruh terhadap conscientiousness.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan model regresi di atas maka hasil uji signifikansi parameter individual menghasilkan bahwa variabel compassion fatigue tidak signifikan terhadap conscientiousness karena memberikan nilai koefisien sebesar -0.203 dengan taraf signifikansi 0.357 atau p ≥ 0.05. Karakteristik pekerjaan tidak signifikan dengan
concientiousness karena memiliki koefisien parameter 0.091 pada signifikansi 0.095. Hal serupa juga terdapat pada variabel moderat yang juga tidak signifikan karena memberikan nilai koefisien parameter sebesar -0.005 pada tingkat signifikansi 0.521 atau p ≥ 0.05.
Di bawah ini disajikan gambar hasil uji interaksi hipotesis minor 3 yaitu hubungan antara professional quality of life dan sportsmanship dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator sebagai berikut:
Gambar 8
Hubungan Antara ProQOL dan Sportsmanhsip dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator Compassion satisfaction Compassion Fatigue Sportman ship Burnout Karakteristik Pekerjaan Keterangan :
Warna merah : Uji interaksi 7 Anak panah : koefisien regresi (β)
Warna biru : Uji interaksi 8 Garis atau Anak panah terputus –putus : tidak signifikan Warna hijau : Uji interaksi 9 Garis atau Anak panah tidak terputus : signifikan Garis batang lurus: variabel moderator
Berdasarkan gambar di atas diperoleh bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai variabel moderator terhadap hubungan antara professional quality of life dengan sportsmanship. Hal ini berarti bahwa hipotesis minor 3, ditolak. Ini dapat dijelaskan secara lebih rinci sebagai berikut pada tabel sebagai berikut :
Tabel 16
Hubungan Antara Compassion Satisfaction dan Sportsmanship dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Variabel bebas Koefisien Parameter (Konstanta) Koefisien Regresi ( β ) Probabilitas Keterangan Compassion Satisfaction (X1) 0.680 0.562 0.034 Signifikan Karakteristik Pekerjaan (X2) 0.780 2.989 0.047 Signifikan
Interaksi (X1X2) -0.015 -2.498 0.111 Tidak Signifikan
Adjusted R square = 0.473 F hitung = 13.281, p = 0.000 Dependen Variabel : Sportsmanship
Tabel tersebut di atas memperlihatkan bahwa karakteristik pekerjaan tidak signifikan sebagai moderator terhadap hubungan antara compassion satisfaction
dengan sportsmanship. Secara lebih rinci hal ini diuraikan sebagai berikut :
2.g. Uji Interaksi Hubungan Antara Compassion Satisfaction dan Sportsmanship
dengan Karakteristik Pekerjaan Sebagai Variabel Moderator
Koefisien Determinasi
Pada uji interaksi hubungan antara compassion satisfaction dan sportmanship
dengan karakteristik pekerjaan sebagai variabel moderator maka ditunjukkan koefisien determinasi yang menghasilkan adjusted R2 sebesar 0.473. Hal ini berarti bahwa 47.3% variasi sportmanship dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen yaitu compassion satisfaction, karakteristik pekerjaan dan moderat, Sedangkan sisanya, yaitu 52.7% (100% - 47.3%) dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan
Uji signifikansi simultan (uji statistik F) untuk model regresi di atas menghasilkan F hitung sebesar 13.281 pada signifikansi 0.000 atau p ≤ 0.05. Hal ini berarti bahwa compassion satisfaction, karakteristik pekerjaan dan moderat signifikan memprediksikan atau berpengaruh terhadap sportsmanship.
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t statistik)
Berdasarkan model regresi di atas diperoleh hasil uji signifikansi parameter individual yang mengungkapkan bahwa variabel compassion satisfaction signifikan terhadap sportsmanship karena memberikan nilai koefisien parameter 0.680 dengan tingkat signifikansi 0.034 atau p ≥ 0.05. Karakteristik pekerjaan juga signifikan