38
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Pengertian metode kuantitatif sendiri adalah definisi , pengukuran data kuantitatif dan statistik objektif melalui perhitungan ilmiah berasal dari sampel orang-orang atau penduduk yang diminta menjawab atas sejumlah pertanyaan tentang survei untuk menentukan frekuensi dan persentase tanggapan mereka (Wikipedia Ensiklopedia Bebas, 2010).
Penelitian kuantitatif ini dipilih karena mempunyai relavansi yang dekat dengan topik yang dibahas karena menggunakan model-model matematis, teori-teori dan atau hipotesis yang berkaitan dengan fenomena lingkungan kerja. Selain itu, metode ini memiliki teknik secara kuantitatif yang akan memberikan
hubungan fundamental antara pengamatan empiris dan ekspresi matematis dari hubungan-hubungan kuantitatif.
3.2. Populasi dan Sampel
39 perusahaan multinasional yang bergerak dalam bidang produksi non dairy creamer yang berjumlah 38 orang. Pemilihan sampel ini atas dasar pertimbangan bahwa sistem produksi pada perusahaan tersebut telah mengalami perubahan dari sistem produksi berteknologi lama (manual) menjadi sistem produksi yang menggunakan peralatan berteknolgi tinggi. Selain itu, tingkat kompleksitas operasional pabrik juga dirasakan semakin komplek dengan meningkatnya jumlah volume produksi dan jenis barang yang diproduksi yang diduga menjadi peyebab timbulnya industrial technostress baru. Dalam pengambilan data seluruh populasi dijadikan sebagai responden (saturated sampling method).
3.3. Definisi Operasional Variabel.
40 3.3.1. Wor k l oad atau Beban Kerja (X1)
Pengukuran beban kerja pada lingkungan kerja industri berteknologi tinggi adalah meliputi aspek jumlah pekerjaan dan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut (Adil Kurnia HR Consulting, 2010)
Pengukuran konsep akan diukur menggunakan skala likert pada aras ordinal, yaitu : 1 (sangat tidak setuju), 2 (tidak setuju), 3 (ragu-ragu), 4 (setuju), dan 5 (sangat setuju), dengan indikator empirik sebagai berikut:
Tabel 3.1 Konsep & Indikator Empirik Beban Kerja
Konsep
Definisi Konseptua
l
Indikator
Empirik Sumber
41 3.3.2. Tingkat Kompetensi Teknologi (X2)
Pengukuran konsep tingkat kompetensi teknologi dalam penelitian ini menggunakan indikator empiris yang berupa tingkat kompetensi teknologi mekatronik, tingkat kompetensi teknologi komputer dan tingkat kompetensi teknologi informasi (Satrio DL, 2009)
Skala yang dipergunakan adalah skala likert pada aras ordinal, yaitu : 1 (sangat tidak setuju), 2 (tidak setuju), 3 (ragu-ragu), 4 (setuju), dan 5 (sangat setuju), dengan indikator empirik sebagai berikut:
Tabel 3.2 Konsep & Indikator Empirik Tingkat
42 3.3.3. Technostress (Y1)
Pengukuran konseptual tingkat technostress dalam penelitian ini menggunakan indikator empiris yang disintesis oleh Cary Cooper dan Alison Straw (1995:8-15), yang terdiri dari:
1. Indikator perubahan fisik, seperti nafas memburu, mulut dan kerongkongan kering, tangan lembab, merasa panas, otot-otot tegang, pencernaan terganggu, sembelit, letih yang tidak beralasan, sakit kepala, salah urat dan gelisah.
2. Indikator perubahan perilaku, yaitu perasaan bingung, cemas dan sedih, jengkel, salah paham, tidak berdaya, tidak mampu berbuat apa-apa, gelisah, gagal, tidak menarik, kehilangan semangat, sulit konsentrasi, sulit berfikir jemih, sulit membuat kcputusan, hilangnya kreatifitas, hilangnya gairah dalam penampilan dan hilangnya minat terhadap orang lain.
3. Indikator perubahan watak dan kepribadian, yaitu sikap hati-hati menjadi cermat yang berlebihan, cemas menjadi lekas panik, kurang percaya diri menjadi rawan, penjengkel menjadi meledak-ledak.
43 Tabel 3.3 Konsep & Indikator Empirik Technostress
Konsep Definisi
Konseptual Indikator Empirik Sumber Technostr
ess (Y1),
Tekanan psikologis pada karyawan akibat perubahan teknologi yang harus ditanggung dalam
menjalankan fungsinya.
1. Indikasi perubahan fisik
2. Indikasi perubahan perilaku
3. Indikasi perubahan watak &
kepribadian
Cary Cooper dan Alison Straw (1995:8-15) dengan
penyesuaian untuk penelitian.
3.3.4.Kinerja (Y2)
Pengukuran kinerja adalah didasarkan pada hasil kerja yang dicapai karyawan dalam melaksanakan tugas-tugas yang dibebankan kepadanya yang didasarkan atas kecakapan pengalaman, dan kesungguhan serta waktu (Robert L. Mathis & John H. Jackson, 2002).
44 Tabel 3.4 Konsep & Indikator Empirik Kinerja
Konsep Definisi
Konseptual Indikator Empirik Sumber Kinerja
(Y2),
Hasil kerja yang dicapai karyawan
1. Target jumlah outstanding work-order
2. Target waktu rata-rata trouble shooting/ MTTR
3. Target jumlah proyek yang bisa diselesaikan 4. Target biaya
maintenance 5. Target Biaya
proyek 6. Target angka
prosentase tingkat aktual OEE
7. Target angka prosentase tingkat keberhasilan trial
produk baru
Robert L. Mathis & John H. Jackson (2002), dengan penyesuaian untuk penelitian.
3.4.Jenis Data dan Sumber Data
45 Sedangkan data sekunder adalah berupa profile perusahaan dan literatur-literatur lain yang didapat dari dalam maupun luar perusahaan yang memiliki penjelasan tentang masalah penelitian.
3.5.Prosedur Pengumpulan Data
Dalam proses pencarian dan pengumpulan data, penulis melakukan beberapa metode sebagai berikut:
3.5.1. Studi pustaka
Metode ini dilakukan dengan mempelajari penelitian sebelumnya yang terkait dengan topik penelitian ini, mempelajari jurnal-jurnal SDM dan psikologi, buku-buku pustaka yang berhubungan dengan masalah yang dibahas. Teori-teori, penemuan dan pendapat yang diperoleh dari studi pustaka ini digunakan sebagai dasar teori penelitian ini.
3.5.2. Penelitian lapangan
Untuk penelitian lapangan, penulis menggunakan
47 3.6.Teknik Analisis Data
3.6.1. Uji Validitas
Validitas menunjukkan sejauh mana alat pengukur untuk mengukur apa yang diukur (Ancok 1995 dalam Singarimbun dan Efendi 1995). Sedangkan menurut Sugiyono (1994), hasil penelitian yang valid bila terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek yang diteliti. Valid tidaknya suatu item instrumen dapat diketahui dengan membandingkan indeks korelasi product moment Pearson dengan level signifikansi 5% dengan nilai kritisnya, di mana r dapat digunakan rumus (Arikunto, 1993):
48 3.6.2. Uji Reliabilitas
Sugiyono (2008) menyatakan instrumen yang reliabel adalah instrumen yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama, akan menghasilkan data yang sama. Reliabilitas adalah indek yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Untuk menguji digunakan Alpha Cronbach dengan rumus :
r11=
r11 = reliabilitas instrumen (koefisien alpha cronbach) k = banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal
b2 = jumlah varians butir
t2 = varians total
Instrumen dapat dikatakan andal (reliabel bila memiliki koefisien keandalan reliabilitas sebesar 0,6 atau lebih (Arikunto 1993).
3.7. Metode Analisis Data
49 3.7.1 Statistika Deskriptif
Analisis statistik depkriptif dimaksudkan untuk mengetahui distribusi frekuensi jawaban dari hasil kuesioner. Dengan cara mengumpulkan data dari hasil jawaban responden selanjutnya ditabulasi dalam tabel dan dilakukan pembahasan secara deskriptif. Ukuran deskriptif adalah pemberian angka, baik dalam jumlah responden beserta nilai rata-rata jawaban responden maupun prosentase. Analisis data ini digunakan untuk memberikan gambaran tentang keterlibatan karyawan, budaya organisasi, gaya kepemimpinan, komitmen organisasi, dan kinerja karyawan.
Kemudian untuk mengkategorikan rata-rata jawaban respoden dapat dilihat berdasarkan ketentuan sebagai berikut :
Tabel 3.5 Penentuan Kategori Skor Berdasarkan Kategori Jawaban Responden
No Skala Kategori
Jawaban Kategori Skor
1 1,00 – 1,80 Sangat Rendah
50
3 2,61 - 3,40 Sedang
4 3,41 - 4,20 Tinggi
5 4,21 - 5,00 Sangat Tinggi
3.7.2 Struct ural Equation Modeling (SEM)
Analisis statistik inferensial yang dipilih dan digunakan adalah SEM (Structural Equation Modeling). Analisis SEM digunakan untuk menguji pengaruh antar variabel yang ada di dalam model penelitian dan yang telah dihipotesiskan. Solimun (2003:78) menjelaskan bahwa SEM merupakan pendekatan terintegrasi antara analisis faktor, model struktural dan analisis path. Langkah-langkah yang harus dilakukan apabila menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) diantaranya adalah (Hair et al., 2006:213, dan Solimun, 2003:78):
3.7.2.1 Pengembangan Model Berbasis Teori
51 3.7.2.2 Pengembangan Diagram Alur (Pat h Di agr am)
Model teoritis yang telah dibangun pada tahap pertama akan digambarkan dalam sebuah diagram jalur, yang akan mempermudah untuk melihat hubungan-hubungan kausalitas yang ingin diuji. Dalam diagram alur, hubungan antar konstruk akan dinyatakan melalui anak panah. Anak panah yang lurus menunjukkan sebuah hubungan kausal yang langsung antara satu konstruksi dengan konstruksi lainnya, sedangkan garis-garis lengkung antar konstruk dengan anak panah pada setiap ujungnya menunjukkan korelasi antara konstruksi. Berdasarkan landasan teori maka dibuat diagram jalur untuk SEM, seperti dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3.6
52 Persamaan yang di dapat dari diagram alur yang dikonversi (Gambar 3.1) terdiri dari :
(a) Persamaan struktural (structural equation), yang dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk.
(b) Persamaan spesifik model pengukuran (measurement model), dimana harus ditentukan variabel yang mengukur konstruk dan menentukan serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi yang dihipotesiskan antar konstruk.
3.7.2.3 Evaluasi kriteria goodness of fi t
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model melalui telaah terhadap berbagai kriteria goodness of fit. Berikut ini beberapa indeks kesesuaian dan cut-off value untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak.
53 (b). GFI (Goodness of Fit Index), adalah ukuran non statistikal yang mempunyai rentang nilai antara 0 (poor fit) sampai dengan 1.0 (perfect fit). Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah ‘better fit’.
(c). AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), dimana tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90.
(d). CMIN/DF, adalah The Minimum Sample Discrepancy Function yang dibagi dengan Degree of Freedom. CMIN/ DF tidak lain adalah statistik chi-square, X2 dibagi DFnya disebut X2 relatif. Bila nilai X2 relatif kurang dari 2.0 atau 3.0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data. (e). TLI (Tucker Lewis Index), merupakan incremental
index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah base line model, dimana nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk
diterimanya sebuah model adalah 0,95 (Ferdinand, 2002:56) dan nilai yang mendekati 1 menunjukkan a very good fit .
(f). CFI (Comparative Fit Index), dimana bila mendekati 1, mengindikasi tingkat fit yang paling tinggi. Nilai
54 (g). Dengan demikian indeks-indeks yang digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model adalah seperti dalam tabel 3.6
Tabel 3.6 Kriteria Goodness of Fit
Goodness of fit index
Cut-of value
RMSEA ≤ 0.08
GFI 0.90
AGFI 0.90
CMIN/DF ≤ 2.00
TLI 0.95
CFI 0.95
Sumber: Ferdinand (2002)
3.7.2.4 Pengujian Asumsi Model SEM
Prinsip uji hipotesis asumsi model, yaitu asumsi yang berkaitan dengan model dan asumsi yang berkaitan dengan pendugaan parameter dan pengujian hipotesis yang dijelaskan berikut.
55 a) Outlier muncul karena kesalahan prosedur seperti kesalahan dalam memasukkan data atau kesalahan dalam mengkode data.
b) Outlier muncul karena keadaan khusus yang memungkinkan profil data menjadi lain, khusus yang memungkinkan profil data menjadi lain, tetapi peneliti mempunyai penjelasan mengenai apa yang menyebabkan munculnya nilai ekstrim tersebut.
c) Outlier muncul karena adanya sesuatu alasan, tetapi tidak dapat diketahui perihal penyebab munculnya ekstrim itu.
d) Outlier muncul dalam rentang nilai yang ada, tetapi apabila dikombinasikan dengan variabel lainnya, kombinasinya menjadi tidak lazim atau sangat ekstrim, yang disebut dengan multivariate outlier, maka menggunakan metode pengujian Mahalanobis distance.
56 walaupun populasi dari mana sampel tersebut diambil tidak terdistribusi normal.
3.7.2.5 Pengujian Model Struktural: Uji Hipotesis Penelitian
Setelah model tersebut memenuhi syarat, maka yang perlu dilakukan selanjutnya adalah uji regression weight/loading faktor. Uji ini dilakukan sama dengan uji t terhadap regression weight /loading faktor/ koefisien model).
Pengujian ini dilakukan terhadap:
(1) Hipotesis mengenai measurement model:
Parameter Lambda (), yaitu parameter yang
berkenaan dengan pengukuran variabel latent berdasarkan variabel manifest (berkaitan dengan validitas instrumen).
Hipotesis yang di uji:
H0 : i = 0 (tidak signifikan)
H1 : i > 0 (signifikan)
(2) Hipotesis mengenai structural model:
(a) Parameter Beta (), yaitu parameter pengaruh
57 Hipotesis yang di uji:
H0 : i = 0 (tidak signifikan)
H1 : i 0 (signifikan)
(b) Parameter Gama (), yaitu parameter pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dalam structural model.
Hipotesis yang di uji:
H0 : i = 0 (tidak signifikan)
H1 : i 0 (signifikan)
Uji ini sama dengan uji t (uji parsial) dalam multiple
regression, uji ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai t hitung dengan t tabel , dengan ketentuan:
jika t hitung > t tabel berarti variabel tersebut signifikan dan
jika t hitung≤ t tabel berarti variabel tersebut tidak signifikan
58 3.8. Jadwal Pelaksanaan
Penelitian ini dijdwalkan akan dilakukan dengan tahapan kegiatan & waktu sebagai berikut:
No KEGIATAN Sep-10 Oct-10 Nov-10 Nov-10 Jan-11
1 Penyusunan proposal
penelitian O O
2 Seminar proposal O
3 Revisi seminar
proposal O
4 Uji coba kuesioner O
5 Revisi kuesioner &
pengisian kuesioner O
6 Pengumpulan data O
7 Pengolahan data O
8 Penulisan hasil
penelitian O
9 Ujian tesis O
