1. Hasil Uji Kualitas Data
a. Hasil Uji Validitas
Uji validitas didefinisikan sebagai ukuran seberapa cermat suatu alat
ukur melakukan fungsi ukurnya. Uji validitas dilakukan dengan
membandingkan antara nilai rhitung atau nilai Pearson Correlation dengan
nilai rtabel. Apabila nilai rhitung positif dan rhitung > rtebel, maka butir pertanyaan
tersebut dinyatakan valid. Sementara itu apabila Apabila nilai rhitung negatif
atau rhitung < rtebel, maka butir pertanyaan tersebut dinyatakan tidak valid.
Dalam penelitian ini diketahui bahwa nilai rtebel sebesar 0,3044.
Berikut ini rincian table hasil uji validitas untuk setiap variabel yang
digunakan dalam penelitian ini:
1) Uji Validitas Beban Kerja (BK)
Tabel 4. 10
Hasil Uji Validitas Beban Kerja Nomor Butir Pertanyaan Pearson Corelation Sig (2-Tailed) Keterangan BK 1 0.949 0.000 Valid BK 2 0.917 0.000 Valid BK 3 0.944 0.000 Valid BK 4 0.942 0.000 Valid BK 5 0.955 0.000 Valid BK 6 0.937 0.000 Valid BK 7 0.944 0.000 Valid
Sumber: Data primer yang diolah
Tabel 4.10 menunjukan variabel beban kerja mempunyai kriteria
valid untuk semua item pernyataan dengan nilai signifikansi lebih
pernyataan pada variabel beban kerja dapat diandalkan dan layak
digunakan sebagai variabel penelitian.
2) Uji Validitas Lingkungan Kerja (LK)
Tabel 4. 11
Hasil Uji Validitas Variabel Lingkungan Kerja Nomor Butir Pertanyaan Pearson Corelation Sig (2-Tailed) Keterangan LK 1 0.873 0.000 Valid LK 2 0.825 0.000 Valid LK 3 0.811 0.000 Valid LK 4 0.860 0.000 Valid LK 5 0.862 0.000 Valid LK 6 0.888 0.000 Valid LK 7 0.874 0.000 Valid LK 8 0.862 0.000 Valid LK 9 0.843 0.000 Valid LK 10 0.852 0.000 Valid
Sumber: Data primer yang diolah
Tabel 4.11 menunjukan variabel lingkungan kerja mempunyai
kriteria valid untuk semua item pernyataan dengan nilai signifikansi
lebih kecil dari 0,05 hak ini menunjukan bahwa masing – masing
pernyataan pada variabel lingkungan kerja dapat diandalkan dan layak
digunakan sebagai variabel penelitian.
3) Hasil Uji Validitas Variabel Stres Kerja (SK)
Tabel 4. 12
Hasil Uji Validitas Variabel Stres Kerja Nomor Butir Pertanyaan Pearson Corelation Sig (2-Tailed) Keterangan SK 1 0.838 0.000 Valid SK 2 0.831 0.000 Valid SK 3 0.873 0.000 Valid SK 4 0.762 0.000 Valid
SK 5 0.852 0.000 Valid SK 6 0.800 0.000 Valid SK 7 0.737 0.000 Valid SK 8 0.801 0.000 Valid SK 9 0.815 0.000 Valid SK 10 0.796 0.000 Valid SK 11 0.769 0.000 Valid SK 12 0.692 0.000 Valid
Sumber: Data Primer yang diolah
Tabel 4.12 menunjukan variabel stres kerja mempunyai
kriteria valid untuk semua item pernyataan dengan nilai
signifikansi lebih kecil dari 0,05 hak ini menunjukan bahwa
masing – masing pernyataan pada variabel stres kerja dapat
diandalkan dan layak digunakan sebagai variabel penelitian.
4) Uji Validitas Kinerja Karyawan (KK)
Tabel 4. 13
Hasil Uji Validitas Variabel Kinerja Karyawan Nomor Butir Pertanyaan Pearson Corelation Sig (2-Tailed) Keterangan KK 1 0.856 0.000 Valid KK 2 0.851 0.000 Valid KK 3 0.879 0.000 Valid KK 4 0.884 0.000 Valid KK 5 0.853 0.000 Valid KK 6 0.851 0.000 Valid KK 7 0.909 0.000 Valid KK 8 0.915 0.000 Valid
Sumber:data primer yang diolah
Tabel 4.13 menunjukan variabel kinerja karyawan
mempunyai kriteria valid untuk semua item pernyataan dengan
dapat diandalkan dan layak digunakan sebagai variabel
penelitian.
b. Hasil Uji Reliabilitas
Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner
yang merupakan indikator dari variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliable
atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten
atau stabil dari waktu ke waktu. SPSS Memberikan fasilitas untuk
mengukur reliabilitas dengan uji statistic Crombach Alpha, Suatu variabel
dikatakan reliable jika nilai Crombach Alpha > 0.70 menunjukkan
instrument yang digunakan reliable (Nunnally, dalam Ghozali,
2013:47-48). Tabel 4.14 menunjukkan hasil uji reliabilitas untuk variabel penelitian
yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 4. 14 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach's Alpha Keterangan
Beban Kerja 0.978 Reliabel
Lingkungan Kerja 0.958 Reliabel
Stres Kerja 0.947 Reliabel
Kinerja Karyawan 0.956 Reliabel Sumber: Data primer yang diolah
Tabel 4.14 menunjukkan nilai cronbach’s alpha atas variabel beban
kerja sebesar 0.978, Lingkungan kerja sebesar 0.958, Stres kerja sebesar
0.947, dan kinerja karyawan sebesar 0.956. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa pernyataan dalam kuesioner ini reliable karena
mempunyai nilai cronbach’s alpha lebih dari 0.60. Hal ini menunjukkan
data yang konsisten yang berarti bila pernyataan itu diajukan kembali akan
memperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya.
2. Analisis Jalur
Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi linear
berganda atau analisis jalur adalah penggunaan analisis regresi untuk
menaksir hubungan kausalitas antar variabel (model casual) yang telah
ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori. Apa yang dimaksud oleh analisis
jalur adalah menentukan pola hubungan antara tiga atau lebih variabel dan
tidak dapat digunakan untuk mengonfirmasi atau menolak hipotesis kasualitas
imajiner. (Ghozali, 2011)
Diagram jalur memberikan secara eksplisit hubungan kausalitas antar
variabel. Model bergerak dari kiri ke kanan dengan implikasi prioritas
hubungan kausal variabel yang dekat ke sebelah kiri. Setiap nilai
menggambarkan jalur dan koefisien jalur (Ghozali, 2011).
a. Analisis Korelasi
Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk
mengetahui derajat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel
lain (Suliyanto, 2005).
Analisis korelasi adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui
arah dan kuatnya hubungan antar variabel. Arah dinyatakan dalam positif
dan negatif, sedangkan kuat atau lemahnya hubungan dinyatakan dalam
besarnya koefisien korelasi. Nilai koefisien korelasi dapat dinyatakan -1 ≤
1) Apabila (-) berarti terdapat hubungan negatif
2) Apabila (+) berarti terdapat hubungan positif
Interpretasi dan nilai koefisien korelasi adalah sebagai berikut:
1) Jika r=-1, maka hubungan antara kedua variabel kuat mempunyai
hubungan yang berlawanan (jika variabel independen naik, maka
variabel dependen turun, dan jika variabel independen turun, maka
variabel dependepn naik).
2) Jika r=+1 atau mendekati +1, maka terdapat hubungan yang kuat
antara variabel independen dan variabel dependen dan hubungan
searah (jika variabel independen naik, maka variabel dependen naik,
dan jika variabel independen turun, maka variabel dependen turun).
Tabel 4. 15
Kriteria Koefisien Korelasi
Nilai r Kriteria
0,00-0,29 Korelasi sangat lemah
0,30-0,49 Korelasi lemah
0,50-0,69 Korelasi cukup
0,70-0,79 Korelasi kuat
0,80-1,00 Korelasi sangat kuat Sumber: Pardede dan Manurung (2014:32)
Korelasi dua variabel bersifat signifikan jika angka signifikansi
(sig)<0,05, sebaliknya jika angka signifikansi (sig)>0,05 maka hubungan kedua variabel tidak signifikan (Sarwono, 2007:23).
Tabel 4. 16
Koefisien Korelasi Antar Variabel Correlations
Beban Kerja Pearson Correlation 1 .884** .978** -.978** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 42 42 42 42 Lingkungan Kerja Pearson Correlation .884** 1 .916** -.848** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 42 42 42 42
Stres Kerja Pearson Correlation .978** .916** 1 -.975** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 42 42 42 42 Kinerja Karyawan Pearson Correlation -.978** -.848** -.975** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 42 42 42 42
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Dari hasil yang diperoleh dari pengujian statistic diatas dapat
menjelaskan bahwa nilai Pearson Correlation 0<r<1 terdapat korelasi
positif serta -1<r<0 terdapat korelasi negatif. Hasil menunjukan bahwa
terdapat hubungan yang cukup kuat antara variabel yang ada secara
signifikan
b. Pengujian Model Analisa Jalur
Pengujian signifikansi koefisien jalur dilakukan untuk mengetahui
tingkat signifikansi dari masing – masing jalur antar variabel. Fokus
pengujian pada analisis jalur dengan pendekattan nilai koefisien regresi dan
korelasi. Perhitungan signifikansi regresi dihitung berdasarkan analisis
varian (ANOVA). Sedangkan keberartian korelasi dihitung berdasarkan
nilai signifikansi koefisien uji t (t-test). Hal ini berarti bahwa analisis
Sedangkan analisis jalur menggunakan uji sobel untuk mengetahui
pengaruh tidak langsung antar variabel. Sebelum melakukan analisis
koefisien jalur, salah satu persyaratan yang harus dilakukan yakni adanya
korelasi yang signifikan antara variabel – variabel yang terkait.
Korelasi antar variabel tersebut dihitung dengan koefisien korelasi
pearson (r hitung). Dengan menggunakan perangkat lunak komputer SPSS
24.0. Sesuai dengan tabel 4.15 Maka diperoleh nilai antar variabel yang
memiliki hubungan signifikan dan kekuatan korelasinya kurang dari 0.05.
Hal ini menunjukan bahwa model fit dan dapat dilanjutkan ke analisa
berikutnya.
1) Perhitungan Koefisien Jalur pada Sub-Struktur 1
Model analisis jalur terdiri dari dua struktur 1 dan
sub-struktur 2. Hubungan kasual antar variabel pada sub-sub-struktur yang
ditampilkan pada gambar dibawah, terdiri dari satu variabel endogen
yaitu X1 dan X2. Persamaan struktural untuk sub-struktur 1 adal sebagai
Keterangan:
Y = Stres Kerja
pY1X1 = Jalur antara Variabel Beban Kerja dengan Stres Kerja pY1X2 = Jalur antara Variabel Lingkungan Kerja dengan Stres Kerja pY1Є1 = Koefisien residual / Error residual
Tabel 4. 17 Sub-Struktur 1
Model Summary Antara Beban Kerja (X1) dan Lingkungan Kerja (X2) terhadap Stres Kerja (Y)
Model Summary Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .984a .969 .967 1.72271
a. Predictors: (Constant), Lingkungan Kerja, Beban Kerja Sumber: Data primer yang diolah, 2020
pyx1 pyx2 Є2 Є1 Є3 Beban Kerja (X1)
Stres Kerja (Y)
Lingkungan kerja (X2)
Gambar 4. 1
Hubungan Kausal Pada Sub-Struktur 1 Antara Variabel Beban Kerja (X1) dan Lingkungan
Tabel 4. 18 Sub-Struktur 1
Uji F (Anova) Antara Beban Kerja (X1) dan Lingkungan Kerja (X2) Terhadap Stres Kerja (Y)
ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 3581.401 2 1790.701 603.390 .000b Residual 115.742 39 2.968 Total 3697.143 41
a. Dependent Variable: Stres Kerja
b. Predictors: (Constant), Lingkungan Kerja, Beban Kerja Sumber: Data Primer yang diolah, 2020
Tabel 4. 19 Sub-struktur 1
Coefficient Antara Beban Kerja (X1) dan Lingkungan Kerja (X2)
terhadap Stres Kerja (Y) Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.271 .814 -.333 .741 Beban Kerja .931 .074 .767 12.666 .000 Lingkungan Kerja .316 .080 .239 3.950 .000
a. Dependent Variable: Stres Kerja
Sumber: Data Primer yang diolah, 2020
Tabel 4. 20
Rangkuman Hasil Perhitungan dan Pengujian Koefisien Jalur Sub-Struktur 1 Pengaruh Beban Kerja (X1) dan Lingkungan Kerja (X2) Terhadap Stres
Kerja (Y) Model Koefisien Jalur t-hitung P R² Keterangan p(YX1) 0,767 12,666 0,000 0,984 Signifikan p(YX2) 0,239 3,950 0,000 Signifikan
Hasil pengelolaan data sub-struktur 1 dengan menggunakan program
SPSS 24.0 yang disajikan pada tabel 4.17 sampai 4.19 dengan hasil
rangkuman, hasil perhitungan dan hasil pengujian koefisien jalur pada
tabel tabel 4.20 Uji keseluruhan F pada sub-struktur 1 menunjukan nilai
Fhitung = 603,390 dengan signifikansi 0,000 < 0,05 maka dapat
dilanjutkan dengan uji individual atau uji t yang disajikan tabel 4.19.
Berdasarkan analisa jalur sub struktural 1 (tabel coefficient) menunjukan
bahwa semua koefisien jalur signifikan dikarenakan semua variabel
mempunyai tiingkat signifikansi dibawah 0,05.
Berdasarkan hasil analisis pada tabel 4.19 diperoleh nilai koefisien
jalur X1 terhadap Y sebesar p(YX1) = 0,767 dan X2 terhadap Y sebesar
p(YX2) = 0,239 sedangkan pada tabel 4.20 diperoleh nilai koefisien
determinan atau kontribusi X1 dan X2 terhadap Y (Rsquare = R²) adalah
0,984 yang artinya bahwa 98,4% variasi stres kerja dapat dijelaskan oleh
variasi Beban kerja (X1) dan Lingkungan Kerja (X2) dan sisanya 1,6%
merupakan pengaruh variabel lain diluar X1 dan X2. Sedangkan
besarnya koefisien residu ρ1ϵ1 = √1-0,984 = 0,126. Dengan demikian
persamaan struktural untuk sub struktur-1 adalah Y = 0,767X1 +
pyx1 = 0,767
pyx2 = 0,239
ρ1ϵ1 = 0,126 Beban Kerja
(X1)
Stres Kerja (Y)
Lingkungan kerja (X2)
Gambar 4. 2
2) Perhitungan Koefisien Jalur Sub Struktur 2
Hubungan kausal pada sub struktur-2 yang terdiri dari satu
variabel endogen yaitu Z dan tiga variabel eksogen yaitu X1, X2, dan Y.
Persamaan untuk sub struktur-2 adalah sebagai berikut:
Z = pZX1 + pZX2 +pZY1 + e Keterangan
Z = Kinerja Karyawan
pZX1 = Koefisien Jalur antara Variabel Beban Kerja dengan Kinerja Karyawan
pZX2 = Koefisien Jalur antara Variabel Lingkungan Kerja dengan Kinerja Karyawan
pZY1 = Koefisien Jalur antara Variabel Stres Kerja dengan Kinerja Karyawan
e = Koefisien residual/ error residual
pzx1 pzx2 pzy Є3 pzx pzy1 pzy2 Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2) Kinerja Karyawan (Z) Stres Kerja (Y) Gambar 4. 3
Hubungan Kausal Pada Sub Struktur-2
Antara Variabel Beban Kerja (X1), Lingkungan Kerja (X2), dan Stres Kerja (Y) Terhadap Kinerja Karyawan (Z)
Tabel 4. 21
Sub Struktur-2 Model Summary Antara Variabel Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2) dan Stres Kerja (Y) Terhadap Kinerja
Karyawan (Y) Model Summary Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .987a .974 .971 1.21221
a. Predictors: (Constant), Stres Kerja, Lingkungan Kerja, Beban Kerja
Sumber: Data Primer yang diolah, 2020
Tabel 4. 22
Sub Struktur-2 Uji F (ANOVA) Antara Variabel Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2) dan Stres Kerja (Y) Terhadap Kinerja
Karyawan (Y) ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2052.447 3 684.149 465.582 .000b Residual 55.839 38 1.469 Total 2108.286 41
a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan
b. Predictors: (Constant), Stres Kerja, Lingkungan Kerja, Beban Kerja
Sumber: Data Primer yang diolah, 2020
Tabel 4. 23 Sub Struktur-2
Coefficient Antara Variabel Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2) dan
Stres Kerja (Y) Terhadap Kinerja Karyawan (Y) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 40.435 .573 70.520 .000 Beban Kerja -.446 .117 -.487 -3.815 .000 Lingkungan .247 .067 .248 3.719 .001
Stres Kerja -.549 .113 -.726 -4.869 .000 a. Dependent Variable: Kinerja Karyawan
Sumber: Data Primer yang diolah, 2020
Tabel 4. 24
Sub Struktur-2 Rangkuman Hasil Perhitungan dan Pengujian Koefisien Jalur Pengaruh Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2)
dan Stres Kerja (Y) Terhadap Kinerja Karyawan (Y) Model Koefisien Jalur t-hitung P R² Keterangan Pz1 (X1Z) -0,487 -3,815 0,000 0,987 Signifikan Pz2(X2Z) 0,248 3.719 0,001 Signifikan Pz3(YZ) -0,726 -4,869 0,000 Signifikan
Hasil pengelolaan data dan pengujian sub struktur-2 dengan
menggunakan program SPSS 24.0 yang disajikan pada tabel 4.21 sampai
4.23 dengan hasil rangkuman, hasil perhitungan dan hasil pengujian
koefisien jalur pada tabel 4.24. Uji F pada sub struktur-2 menunjukan hasil
Fhitung= 465,582 dengan signifikansi 0,000 < 0,05 maka dapat dilanjutkan
dengan uji individual atau uji t yang disajikan tabel 4.22 Berdasarkan hasil
analisa jalur sub struktur-2 (tabel Coefficient) menunjukan bahwa
koefisien jalur untuk Pz2 (X2Z) , Pz1 (X1Z) dan Pz3 (YZ) signifikan
dikarenakan variabel mempunyai tingkat signifikansi dibawah 0,05.
Berdasarkan hasil analis pada tabel 4.23 diperoleh nilai koefisien jalur
X1 terhadap Z sebesar pZ1 = -0,487, koefisien jalur X2 terhadap Z sebesar
pZ2 = 0,248 dan koefisien jalur Y terhadap Z sebesar pZ3 = -0,726
kontribusi X1 X2 dan Y terhadap Z (Rsquare atau R²Z321) = 0,987 yang
artinya bahwa 98,7% variasi Kinerja Karyawan (Z) dapat dijelaskan oleh
variasi Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2) dan Stres Kerja (Y)
sisanya sebesar 1,3% (100%-98,7%) merupakan bariabel lain diluar X1 X2
dan Y. Sedangkan besarnya koefisien residu ρ2ϵ2 =√1-0,987 = 0,114.
Dengan demikian persamaan struktural untuk sub struktur 2 adalah Z =
-0,487X1 + 0,248X2 + -0,726Y + 0,114 dengan diagram jalur berikut ini:
Hasil dari koefisien jalur pada Sub-Struktur 1 dan Sub-Struktur 2
sebagai berikut:
Dan persamaan struktur Sub Struktur-1, dan Sub struktur-2 adalah
sebagai berikut : Y = ρX1 + ρX2 + e1 Y = 0,767X1 + 0,239X2 + 0,126 R² = 0,984 -0,487 0,114 -0,726 0,248 0,767 0,239 0,126 Beban Kerja (X1) Lingkungan Kerja (X2) Kinerja Karyawan (Z) Stres Kerja (Y) Gambar 4. 4
Z = ρx1 + ρx2 + ρy1 + e2
Z = Z = -0,487X1 + 0,248X2 + -0,726Y + 0,114 R² = 0,987
Tabel 4. 25
Rangkuman Hasil Perhitungan Analisa Sub Struktur-1 dan Sub Struktur-2 Model Koefisien
Jalur
t-hitung P R² e1 dan e2 Keterangan
Sub Struktur-1 Pxı(XıY) 0,767 12,666 0,000 0,984 0,126 Signifikan Pxı(X₂Y) 0,239 3,950 0,000 Signifikan Sub Struktur-2 Pyı (XıZ) -0,487 -3,815 0,000 0,987 0,114 Signifikan Pyı (X₂Z) 0,248 3.719 0,001 Signifikan Pyı (XZ) -0,726 -4,869 0,000 Signifikan
