PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
5.2. Pengolahan Data
5.2.3. Analisis Jalur (Path Analysis) F. Model Awal Analisis Jalur
Model merupakan representasi dari suatu sistem yang sedang diamati. Dalam penelitian ini, model sederhana yang digunakan yaitu model skematis dan matematis.
Model skematis dibuat dalam suatu ”diagram jalur” yang digunakan untuk menggambarkan kerangka hubungan kausal antar jalur (satu variabel terhadap variabel lainnya). Sedangkan model matematisnya merupakan model persamaan regresi yang juga menjelaskan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Adapun variabel penelitian yang akan diuji yaitu:
1. Variabel Bebas (Eksogen/Penyebab) yaitu kondisi setiap komponen dari sistem kerja pada PT. Jabal Perkasa yang meliputi :
- Lingkungan Sosial (X1) - Pekerjaan (X2)
- Karakteristik Individual (X3) - Kondisi Organisasi (X4) - Peralatan dan Teknologi (X5) - Lingkungan Fisik(X6)
2. Variabel Terikat (Endogen/Akibat) yaitu sistem kerja (Variabel Y)
Sedangkan jalur hubungan kausal antara variabel – variabel di atas digambarkan dalam suatu diagram jalur (Path Diagram) berikut ini :
Gambar 5.3. Diagram Jalur X1, X2, X3, X4, X5, X6, dan Y Dimana :
rij = nilai korelasi parsial antara variabel i dan j ρij = koefisien jalur antara variabel i dan j
ε = pengaruh variabel lain (error) o=
R2ij = koefisien determinasi antara variabel i dan j
Adapun persamaan regresi yang digunakan untuk menunjukkan hubungan kausal di atas yaitu:
Y =
ρ
yx1X1 +ρ
yx2X2 +ρ
yx3X3 +ρ
y41X4 +ρ
yx5X5 +ρ
yx6X6 +ρ
y ε G. Perhitungan Skor Setiap Variabel1. Transformasi Data Ordinal ke Data Interval
Skala data yang sebaiknya digunakan dalam analisis jalur adalah skala interval. Oleh karena itu, skala ordinal pada data penelitian kuisioner ditransformasikan menjadi skala interval. Hal ini juga dilakukan untuk memenuhi sebagian dari syarat analisis parametrik dimana data setidaknya berskala interval. Teknik transformasi data ordinal ke data interval yang paling sederhana yaitu dengan menggunakan MSI (Methods of Successive Interval).
Adapun langkah – langkah perhitungan untuk transformasi data ordinal menjadi data interval dengan MSI (Methods of Successive Interval) adalah sebagai berikut :
1. Memperhatikan setiap butir jawaban responden dari kuisioner penelitian yang telah disebarkan
2. Menentukan frekuensi responden yang memilih alternatif jawaban 1, 2, 3, 4 dan 5 untuk setiap item pertanyaan. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.7.
Tabel 5.7. Pengelompokan Jawaban Responden
Tabel 5.7. adalah hasil Pengelompokan Jawaban Responden
11. Menentukan Proporsi
Proporsi diperoleh dari hasil perbandingan antara jumlah frekuensi per item jawaban dengan total frekuensi sehingga diperoleh hasil sebagai berikut :
12. Menentukan Proporsi Kumulatif
Proporsi kumulatif diperoleh dengan menjumlahkan secara berurutan untuk setiap nilai proporsi dan diperoleh hasil sebagai berikut :
PK1 = 0 + 0,048 = 0,048 PK2 = 0,048 + 0,052 = 0,101 PK3 = 0,101+ 0,344 = 0,445 PK4 = 0,445+ 0,280 = 0,725 PK5 = 0,725+ 0,275 = 1,000
13. Menentukan Nilai z
Nilai proporsi kumulatif (PK) dianggap mengikuti distribusi normal baku dengan melihat tabel distribusi normal kumulatif dan dapat diperoleh nilai z untuk setiap kategori sebagai berikut :
PK1 = 0,048 diperoleh Nilai z1 = - 1,67 PK2 = 0,101 diperoleh Nilai z2 = - 1,28 PK3 = 0,445 diperoleh Nilai z3 = - 0,14 PK4 = 0,725 diperoleh Nilai z4 = 0,6 PK5 = 1,000 diperoleh Nilai z5 = 3,49 14. Menentukan Densitas
Nilai densitas secara teori adalah nilai batas atas kurva normal dan area bawah kurva normal. Nilai densitas dapat dicari dengan menggunakan tabel ordinates of the normal curve. Nilai densitas diperoleh dari tabel ordinates of the normal curve untuk nilai :
D1 = Nilai 1,67 pada tabel bernilai = 0,098 D2 = Nilai 1,28 pada tabel bernilai = 0,175 D3 = Nilai 0,14 pada tabel bernilai = 0,397 D4 = Nilai 0,6 pada tabel bernilai = 0,395 D5 = Nilai 3,49 pada tabel bernilai = 0,000 15. Menentukan Scale Value (SV)
16. Menentukan Skala Akhir (Sa)
Transformasi data interval diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Nilai k adalah nilai yang dapat mengubah nilai negatif terbesar menjadi 1. Nilai negatif terbesar ialah -2,017, maka nilai k ialah = 3,017.
Hasil perhitungan pada langkah – langkah di atas dapat ditabulasikan pada Tabel 5.8.
Tabel 5.8. Proses Transformasi Data Ordinal Menjadi Data Interval
Tabel 5.8. Proses Transformasi Data Ordinal Menjadi Data Interval (Lanjutan)
Tabel 5.8. adalah hasil Proses Transformasi Data Ordinal Menjadi Data Interval Dengan demikian hasil transformasi skala disajikan pada tabel berikut ini :
Tabel 5.9. Hasil Transformasi Skala Data
Skala ordinal Berubah Skala Interval
Alternatif jawaban 1 Menjadi 1
Alternatif jawaban 2 Menjadi 1,56 Alternatif jawaban 3 Menjadi 2,37 Alternatif jawaban 4 Menjadi 3,02 Alternatif jawaban 5 Menjadi 4,45 Tabel 5.9.adalah Hasil Transformasi Skala Data
2. Rekapitulasi Skor Variabel
Berdasarkan perhitungan di atas, maka data penelitian baru yang sudah berskala inteval dapat dilihat pada Tabel 5.10.
Berdasarkan data pada Tabel 5.10, selanjutnya dibuat rekapitulasi skor semua variabel (X1, X2, X3, X4, X5, X6, dan Y) dengan cara menjumlahkan skor setiap item pertanyaan yang terkait dengan variabel tersebut (nomor item pertanyaan yang terkait pada setiap variabel sudah dijelaskan pada Tabel 5.1),
Berikut ini merupakan hasil transformasi skala data kuesioner.
Tabel 5.10. Data Penelitian Berskala Interval
Responden
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
1 3.02 1 3.02 2.37 2.37 4.45 1.4.456 4.45 4.45 4.45 2.37 4.45 2.37 2.37 3.02 2.37 4.45 3.02 1.4.456 4.45
2 3.02 1.4.456 2.37 3.02 3.02 3.02 1 3.02 3.02 4.45 2.37 2.37 2.37 3.02 2.37 2.37 4.45 2.37 1 2.37
3 4.45 1 3.02 3.02 3.02 3.02 2.37 4.45 2.37 4.45 3.02 2.37 3.02 4.45 2.37 4.45 2.37 2.37 2.37 4.45
4 3.02 1.4.456 3.02 4.45 2.37 3.02 2.37 2.37 4.45 3.02 4.45 3.02 2.37 4.45 4.45 3.02 4.45 4.45 2.37 4.45 5 4.45 1.4.456 2.37 2.37 2.37 2.37 2.37 3.02 4.45 2.37 2.37 2.37 4.45 3.02 3.02 2.37 3.02 2.37 1 3.02 6 4.45 1.4.456 4.45 4.45 2.37 3.02 2.37 3.02 3.02 3.02 2.37 2.37 3.02 2.37 4.45 2.37 3.02 2.37 1.4.456 2.37
7 2.37 1 4.45 4.45 2.37 3.02 2.37 3.02 4.45 3.02 2.37 3.02 3.02 4.45 4.45 3.02 2.37 4.45 2.37 4.45
8 4.45 1 3.02 4.45 3.02 2.37 1 2.37 3.02 3.02 3.02 3.02 2.37 3.02 3.02 3.02 4.45 4.45 2.37 4.45
9 4.45 1 3.02 4.45 3.02 3.02 2.37 3.02 3.02 4.45 2.37 4.45 2.37 4.45 3.02 4.45 3.02 4.45 2.37 4.45
10 3.02 1.4.456 3.02 4.45 2.37 2.37 2.37 3.02 2.37 3.02 4.45 3.02 4.45 2.37 3.02 2.37 3.02 2.37 1.4.456 3.02
11 2.37 1 4.45 2.37 3.02 3.02 1 2.37 3.02 2.37 4.45 4.45 4.45 3.02 2.37 4.45 2.37 3.02 1.4.456 4.45
12 4.45 2.37 3.02 2.37 3.02 3.02 1 4.45 3.02 2.37 2.37 3.02 3.02 4.45 3.02 2.37 3.02 3.02 1 3.02
13 4.45 2.37 4.45 3.02 3.02 2.37 2.37 4.45 3.02 2.37 2.37 3.02 3.02 4.45 2.37 3.02 4.45 2.37 1.4.456 2.37
14 3.02 1 2.37 2.37 4.45 2.37 1 2.37 4.45 4.45 4.45 3.02 4.45 2.37 4.45 4.45 2.37 3.02 1.4.456 2.37
15 4.45 1.4.456 4.45 2.37 3.02 3.02 2.37 4.45 4.45 4.45 4.45 3.02 2.37 3.02 4.45 4.45 2.37 3.02 1.4.456 2.37
16 4.45 1 4.45 3.02 2.37 2.37 2.37 2.37 2.37 2.37 4.45 2.37 4.45 2.37 4.45 2.37 3.02 2.37 2.37 4.45
17 4.45 1.4.456 3.02 2.37 3.02 2.37 2.37 2.37 3.02 4.45 4.45 3.02 4.45 3.02 3.02 2.37 3.02 4.45 1.4.456 3.02
18 3.02 2.37 3.02 3.02 2.37 4.45 1 2.37 4.45 2.37 4.45 2.37 2.37 3.02 4.45 3.02 3.02 2.37 2.37 4.45
19 4.45 1.4.456 2.37 4.45 2.37 4.45 1.4.456 3.02 4.45 2.37 3.02 2.37 2.37 4.45 4.45 3.02 2.37 4.45 1.4.456 2.37
20 3.02 2.37 4.45 4.45 3.02 2.37 1 2.37 2.37 3.02 2.37 4.45 2.37 3.02 2.37 2.37 2.37 2.37 2.37 3.02
Tabel 5.10. Data Penelitian Berskala Interval (Lanjutan)
Responden
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
21 3.02 1.4.456 4.45 3.02 2.37 2.37 1.4.456 2.37 2.37 3.02 4.45 3.02 3.02 2.37 3.02 2.37 4.45 4.45 2.37 2.37 22 3.02 1.4.456 3.02 4.45 4.45 2.37 1.4.456 2.37 2.37 3.02 3.02 4.45 4.45 2.37 4.45 3.02 3.02 3.02 1 4.45 23 2.37 1.4.456 2.37 4.45 2.37 2.37 1 2.37 3.02 4.45 2.37 2.37 4.45 4.45 3.02 2.37 3.02 2.37 2.37 2.37
24 4.45 1 4.45 3.02 4.45 3.02 1 2.37 4.45 4.45 2.37 2.37 4.45 3.02 2.37 3.02 2.37 2.37 1 2.37
25 3.02 1.4.456 4.45 3.02 4.45 2.37 1 2.37 3.02 2.37 4.45 2.37 2.37 4.45 2.37 4.45 2.37 2.37 1.4.456 2.37 26 3.02 1.4.456 2.37 4.45 2.37 2.37 2.37 4.45 2.37 3.02 3.02 4.45 2.37 2.37 3.02 2.37 3.02 4.45 1.4.456 2.37
27 4.45 2.37 4.45 2.37 4.45 4.45 1 4.45 3.02 4.45 2.37 4.45 4.45 4.45 3.02 3.02 2.37 3.02 1 3.02
28 4.45 2.37 4.45 4.45 2.37 3.02 1 3.02 4.45 2.37 4.45 4.45 4.45 4.45 3.02 3.02 2.37 2.37 2.37 3.02
29 3.02 1 2.37 2.37 3.02 2.37 2.37 4.45 3.02 2.37 2.37 2.37 4.45 2.37 3.02 4.45 3.02 4.45 2.37 3.02
30 4.45 1.4.456 4.45 4.45 4.45 3.02 1 2.37 3.02 2.37 2.37 4.45 2.37 2.37 2.37 4.45 2.37 4.45 1.4.456 4.45
Tabel 5.10. adalah hasil Data Penelitian Berskala Interval
dan hasil rekapitulasinya dapat dilihat pada Tabel 5.11.
Tabel 5.11. Rekapitulasi Skor Variabel
Responden
Variabel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
X1 18 2 13.8 15.2 13.2 15.9 8.11 17.3 18.7 18.7 14.6 14.6 14.6 17.3 15.2 14.6 18.7 14.6 6.74 18.7 X2 18.7 3 18 22.3 13.2 13.8 10.48 14.5 15.9 16.5 14.6 15.9 15.2 16.7 18 15.2 15.9 18.1 7.11 18.7 X3 18.7 6.74 18.7 12.5 16.5 13.8 7.74 18.1 18 16 18.1 16.5 17.3 17.3 16.7 18.7 14.6 14.5 1 14.6 X4 19.4 5.74 17.3 17.3 13.2 16 6.74 12.5 16.7 14.6 18.7 14.6 16 15.9 18.7 13.2 13.8 16 7.11 17.3 X5 15.9 1 18.7 18 18.1 12.5 3 11.9 15.2 17.3 16.7 14.6 18.7 16.7 15.2 15.2 15.2 14.6 6.74 13.9 X6 19.4 5.74 18.1 18.1 16.7 15.2 7.74 18.7 15.9 14.6 14.6 20.2 18.1 16 14.5 17.3 13.2 18.7 5.74 15.9 Y 18.1 4.37 19.4 18.7 18.7 16.7 4.37 15.2 15.2 13.8 13.8 15.9 14.6 13.2 19.4 18 13.2 15.9 3.37 17.3
H. Perhitungan Analisis Korelasi Dan Regresi
Selanjutnya dilakukan analisis korelasi dan regresi terhadap data rekapitulasi skor variabel yang dilakukan dengan perhitungan pada software microsoft excel dan diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 5.12. Korelasi Antar Variabel
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 Y
Tabel 5.12. adalah hasil Korelasi Antar Variabel
Selanjutnya di hitung nilai regresi tiap-tiap variabel menggunakan ms excel dengan hasil sebagai berikut:
SUMMARY OUTPUT
ANOVA
Df SS MS F
Significance F Regression 6 394.9727 65.82878 13.2057 7.23E-05 Residual 13 64.80339 4.984876
Total 19 459.7761
Intercept -2.31925 2.153889 -1.07677 0.301158
I. Perhitungan Koefisien Jalur
Berdasarkan hasil perhitungan regresi dan korelasi di atas, maka dapat diperoleh bahwa :
R2yx1x2x3x4x5x6 = 0,859
rij = nilai korelasi parsial antara variabel i dan j diperoleh dari tabel korelasi ρij = koefisien jalur antara variabel i dan j diperoleh dari tabel regresi
ρ
yε
yDan persamaannya menjadi
Y =
ρ
yx1X1 +ρ
yx2X2 +ρ
yx3X3 +ρ
y41X4 +ρ
yx5X5 +ρ
yx6X6 +ρ
y εY = -0,198X1 + 0,267X2 + 0,228X3 + 0,296X4 + 0,138X5 + 0,394X6 + 0,375 Maka dapat digambarkan diagram jalur akhir sebagai berikut
Gambar 5.4. Diagram Jalur Akhir
Dari diagram jalur di atas dapat ditentukan kontribusi atau pengaruh setiap variabel bebas (komponen sistem kerja) terhadap variabel terikat (sistem kerja) sebagai berikut: komponen atau variabel yang berpengaruh signifikan dan paling dominan diantara keenamnya yaitu X6 , X4 dan X2. Untuk itu perlu ditinjau kembali besarnya kontribusi simultan ketiga komponen tersebut terhadap sistem kerja dengan mengabaikan komponen lainnya. Perhitungan dilakukan terhadap nilai skor variabel X6 , X4 dan X2 dan Y dengan menggunakan software Ms Excel dan diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 5.14. Kontribusi Simultan X6 , X4 dan X2 Terhadap Y Model Summary
a Predictors: (Constant), X6, X4, X2
Dari Tabel 5.14 tersebut diperoleh bahwa kontribusi simultan X6 , X4 dan X2 terhadap Y adalah sebesar 0,842 x 100% = 84,2%.
J. Pengujian Analisis Jalur 1. Pengujian Secara Individual
a) Pengujian pengaruh X1 (lingkungan sosial) Terhadap Y (sistem kerja) Langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
Ho : ρyx1 ≠ 0 (lingkungan sosial berpengaruh terhadap sistem kerja) Hi : ρyx1 = 0 (lingkungan sosial tidak berpengaruh terhadap sistem kerja) 2. Taraf nyata (α) = 0.05
3. Dengan menggunakan tabel sebaran t (α = 0.05; v = 18). maka diperoleh wilayah kritik:
t < - α/2 dan t > α/2 t < -2.10 dan t > 2.10
4. Nilai t hitung diperoleh dari tabel koefisien regresi dan untuk variabel X1 diperoleh nilai thitung = -0,819
5. Karena t hitung yang diperoleh tidak berada di wilayah kritik maka terima Ho dan disimpulkan bahwa lingkungan sosial berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja.
b) Pengujian pengaruh X2 (Pekerjaan) Terhadap Y (Sistem Kerja) Langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
Ho : ρyx2 ≠ 0 (Pekerjaan berpengaruh terhadap sistem kerja)
Hi : ρyx2 = 0 (Pekerjaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja)
2. Taraf nyata (α) = 0.05
3. Dengan menggunakan tabel sebaran t (α = 0.05; v = 18). maka diperoleh wilayah kritik:
t < - α/2 dan t > α/2 t < - 2.10 dan t > 2.10
4. Nilai t hitung diperoleh dari tabel koefisien regresi dan untuk variabel X2 diperoleh nilai t hitung = 0,808
5. Karena t hitung yang diperoleh tidak berada di wilayah kritik (0,808) maka terima Ho dan disimpulkan bahwa Pekerjaan berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja.
c) Pengujian pengaruh X3 (karakteristik individual) Terhadap Y (Sistem Kerja) Langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
Ho : ρyx3 ≠ 0 (karakteristik individual berpengaruh terhadap sistem kerja) Hi : ρyx3 = 0 (karakteristik individual tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja)
2. Taraf nyata (α) = 0.05
3. Dengan menggunakan tabel sebaran t (α = 0.05; v = 18). maka diperoleh wilayah kritik:
t < - α/2 dan t > α/2
t < - 2.10 dan t > 2.10
4. Nilai t hitung diperoleh dari tabel koefisien regresi dan untuk variabel X3 diperoleh nilai t hitung = 0.865
5. Karena t hitung yang diperoleh tidak berada di wilayah kritik maka terima Ho dan disimpulkan bahwa karakteristik individual berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja.
d) Pengujian pengaruh X4 (kondisi organisasi) Terhadap Y (Sistem Kerja) Langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
Ho : ρyx4 ≠ 0 (kondisi organisasi berpengaruh terhadap sistem kerja)
Hi : ρyx4 = 0 (kondisi organisasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja)
2. Taraf nyata (α) = 0.05
3. Dengan menggunakan tabel sebaran t (α = 0.05; v = 18). maka diperoleh wilayah kritik:
t < - α/2 dan t > α/2 t < - 2.10 dan t > 2.10
4. Nilai t hitung diperoleh dari tabel koefisien regresi dan untuk variabel X4 diperoleh nilai thitung = 0.940
5. Karena t hitung yang diperoleh tidak berada di wilayah kritik maka terima Ho dan disimpulkan bahwa kondisi organisasi berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja.
e) Pengujian pengaruh X5 (Peralatan & Teknologi) Terhadap Y (Sistem Kerja)
Langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
Ho : ρyx5 ≠ 0 (Peralatan & Teknologi berpengaruh terhadap sistem kerja) Hi : ρyx5 = 0 (Peralatan & Teknologi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja)
2. Taraf nyata (α) = 0.05
3. Dengan menggunakan tabel sebaran t (α = 0.05; v = 18). maka diperoleh wilayah kritik:
t < - α/2 dan t > α/2 t < - 2.10 dan t > 2.10
4. Nilai t hitung diperoleh dari tabel koefisien regresi dan untuk variabel X5 diperoleh nilai t hitung = 0,614
5. Karena t hitung yang diperoleh tidak berada di wilayah kritik maka terima Ho dan disimpulkan bahwa Peralatan & Teknologi berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja.
f) Pengujian pengaruh X6 (lingkungan fisik) Terhadap Y (Sistem Kerja) Langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
Ho : ρyx6 ≠ 0 (lingkungan fisik berpengaruh terhadap sistem kerja)
Hi : ρyx6 = 0 (lingkungan fisik tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja)
2. Taraf nyata (α) = 0.05
3. Dengan menggunakan tabel sebaran t (α = 0.05; v = 18). maka diperoleh wilayah kritik:
t < - α/2 dan t > α/2 t < - 2.10 dan t > 2.10
4. Nilai t hitung diperoleh dari tabel koefisien regresi dan untuk variabel X6 diperoleh nilai t hitung = 1,32
5. Karena t hitung yang diperoleh tidak berada di wilayah kritik maka terima Ho dan disimpulkan bahwa lingkungan fisik berpengaruh secara signifikan terhadap sistem kerja.
Tabel 5.15. Hasil Korelasi Antar Komponen
X1-X2=0,642 X2-X1=0,642 X3-X1=0,861 X4-X1=0,861 X5-X1=0,502 X6-X1=0,547 X1-X3=0,807 X2-X3=0,608 X3-X2=0,608 X4-X2=0,748 X5-X2=0,306 X6-X2=0,709 X1-X4=0,861 X2-X4=0,748 X3-X4=0,789 X4-X3=0,789 X5-X3=0,448 X6-X3=0,432 X1-X5=0,502 X2-X5=0,306 X3-X5=0,448 X4-X5=0,384 X5-X4=0,384 X6-X4=0,623 X1-X6=0,547 X2-X6=0,709 X3-X6=0,432 X4-X6=0,623 X5-X6=0,588 X6-X5=0,588
Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa korelasi antar komponen sebagai berikut:
a. Hubungan antara lingkungan sosial dengan kondisi pekerjaan (Task) ditunjukkan dengan nilai r12 yaitu sebesar 0,642 dan ini dapat diinterpretasikan sebagai hubungan yang kuat.
b. Hubungan antara X2 (Kondisi Pekerjaan) dan X3 (karakteristik individual) Hubungan antara kondisi pekerjaan dengan kondisi karakteristik individual ditunjukkan dengan nilai r23 yaitu sebesar 0,608 dan ini dapat diinterpretasikan sebagai hubungan yang kuat.
c. Hubungan antara X3 (karakteristik individual) dan X4 (kondisi organisasi) Hubungan antara karakteristik individual dengan kondisi organisasi ditunjukkan dengan nilai r34 yaitu sebesar 0,789 dan ini dapat diinterpretasikan sebagai hubungan yang sangat kuat.
d. Hubungan antara X4 (kondisi organisasi) dan X5 (Peralatan dan Teknologi) Hubungan antara kondisi organisasi dengan kondisi peralatan dan teknologi ditunjukkan dengan nilai r45 yaitu sebesar 0,384 dan ini dapat diinterpretasikan sebagai hubungan yang lemah.
e. Hubungan antara X5 (Peralatan dan Teknologi) dan X6 (lingkungan fisik) Hubungan antara kondisi peralatan dan teknologi dengan lingkungan fisik ditunjukkan dengan nilai r56 yaitu sebesar 0,588 dan ini dapat diinterpretasikan sebagai hubungan yang kuat.