72
Lisrel 8.3 Joreskog dan Sorbom, 1994. Adapun kriteria item yang baik pada
CFA adalah Umar, 2010 :
1. Melihat signifikan tidaknya item tersebut mengukur faktor yang diuji dengan melihat nilai t bagi koefisien muatan faktor item. Perbandingannya
adalah jika t 1.96, maka item tersebut signifikan dan sebaliknya. Apabila item tersebut signifikan maka item tidak akan didrop, dan sebaliknya.
2. Melihat koefisien muatan faktor dari item. Jika item tersebut sudah di scoring dengan favorable pada skala likert 1 – 4, maka nilai koefisien
muatan faktor pada item harus bermuatan positif, dan sebaliknya. Apabila item tersebut favorable, namun koefisien muatan faktor item bernilai
negatif maka item tersebut akan didrop dan sebaliknya. 3. Terakhir, apabila kesalahan pengukuran item terlalu banyak berkorelasi,
maka item tersebut akan didrop. Sebab, item yang demikian selain mengukur apa yang hendak diukur, ia juga mengukur hal lain.
Uji validitas tiap alat ukur akan dipaparkan pada sub bab berikut.
3.7.1. Uji Validitas Skala Stres Kerja
Pada skala stres kerja terdapat 46 item yang dibagi dalam tiga dimensi, yaitu gejala fisik yang terdiri dari 14 item, gejala perilaku yang terdiri dari 14 item
dan gejala psikologis yang terdiri dari 18 item. Peneliti telah melakukan uji validitas terhadap masing-masing dimensi dari skala stres kerja tersebut.
73
3.7.1.1. Gejala Fisik
Peneliti menguji apakah 14 item yang ada bersifat unidimensional mengukur stres kerja dari dimensi gejala fisik. Dari hasil awal analisis CFA yang
dilakukan, model satu faktor tidak fit, dengan Chi – Square =314.37 , df = 77 , P- value = 0.00000 , RMSEA = 0.166. Namun, setelah dilakukan modifikasi
terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperolehlah model fit yaitu dengan Chi –
Square =66.51 , df = 52 , P-value = 0.08489 , RMSEA = 0.050. Karena P-value telah menghasilkan nilai 0.05 signifikan maka dinyatakan bahwa model dengan
satu faktor dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu stres kerja dalam dimensi gejala fisik.
Kemudian peneliti melihat apakah signifikan item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur dan sekaligus menentukan apakah item tersebut perlu
didrop atau tidak. Dalam hal ini yang diuji adalah hipotesis nihil tentang koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t bagi setiap
koefisien muatan faktor, seperti pada tabel berikut.
Tabel 3.7 Muatan Faktor Item Stres Kerja Dimensi Gejala Fisik
No item. Koefisien
Standar error Nilai t
Signifikan
16. 0.41
0.11 3.79
V 18.
0.19 0.10
1.86 X
19. 0.06
0.10 0.57
X 24.
0.72 0.09
8.05 V
26. 0.60
0.10 6.19
V 31.
0.66 0.09
7.07 V
34. 0.36
0.10 3.68
V 35.
0.84 0.08
9.93 V
74
36. 0.79
0.09 8.92
V 37.
0.70 0.09
7.81 V
38. 0.79
0.09 9.02
V 42.
0.11 0.11
1.09 X
45. 0.86
0.08 10.35
V 46.
0.54 0.10
5.61 V
Keterangan : tanda V = signifikan t 1,96 ; X = tidak signifikan
Pada tabel di atas, hanya nilai t bagi koefisien muatan faktor dari item 18, 19 dan 42 yang tidak signifikan, sedangkan koefisien muatan faktor item lainnya
signifikan. Dengan demikian item no 18, 19 dn 42 akan didrop. Artinya bobot nilai pada item 18, 19 dan 42 tidak ikut dianalisis dalam penghitungan faktor skor.
Selanjutnya melihat muatan faktor dari item apakah ada yang bermuatan negatif. Dari tabel pada kolom koefisien tidak terdapat item yang muatan faktornya
negatif. Dengan demikian tidak ada item yang didrop, kecuali item no 18, 19 dan 42.
Pada model pengukuran ini terdapat kesalahan pengukuran item yang saling berkorelasi. Artinya dapat disimpulkan bahwa item – item tersebut bersifat
multidimensional pada dirinya masing – masing. Item yang baik adalah kesalahan pengukurannya tidak berkorelasi satu sama lain, tetapi dari situ tidak ada item
yang tidak berkorelasi dengan item yang lain. Item yang tidak bagus yaitu item yang tidak bagus yaitu 18, 19, 42, 16, 46, 26, 34, 36, 37, dan 38 karena terdapat
banyak tanda V, yang artinya kesalahan pengukurannya berkorelasi dengan kesalahan pengukuran item lainnya. Artinya item tersebut selain mengukur apa
yang hendak diukur, ia juga mengukur hal lain. Tetapi karena diantara kesemua item itu terdapat item yang mengukur suatu sub dimensi, sehingga ada beberapa
75
item yang tidak dapat dihapus karena tidak ada lagi item yang dapat menggantikan untuk mengukur sub dimensi tersebut, maka hanya beberapa item
yang akan didrop dari dimensi gejala fisik ini yaitu 19, 42, 26, 37, dan 38, artinya bobot nilai item-item tersebut tidak akan dianalisis dalam penghitungan faktor
skor. Langkah terakhir yaitu item – item gejala fisik yang tidak didrop dihitung
faktor skornya. Faktor skor ini dihitung untuk menghindari estimasi bias dari kesalahan pengukuran. Jadi penghitungan faktor skor ini tidak menjumlahkan
item – item variabel pada umumnya, tetapi justru dihitung true score pada tiap item. Setelah didapatkan faktor skor, peneliti mentransformasikan faktor skor
menjadi T skor. T skor ini berfungsi yaitu pertama untuk menyamakan skala pengukuran yang berbeda – beda, hal ini hampir sama ketika menghitung Z skor.
Perbedaannya pada Z skor memiliki rentangan mean = 0 dan standar deviasi = 1, sedangkan T skor memiliki rentangan mean = 50 dan standar deviasi = 10.
Kemudian yang kedua, untuk menghindari nilai minus pada faktor skor agar pembaca mudah memahami interpretasi hasil penelitian. Adapun rumus T skor
yaitu Umar, 2010 dalam Adiyo, 2010 :
T
skor
= 10 x faktor skor + 50.
Setelah didapatkan faktor skor yang telah dirubah menjadi T skor, nilai baku inilah yang akan dianalisis dalam uji hipotesis korelasi dan regresi. Perlu
dicatat, bahwa hal yang sama juga berlaku untuk variabel beban kerja, konflik peran, pengembangan karir, iklim organisasi, dan tipe kepribadian Big Five.
76
3.7.1.2 Gejala Perilaku
Peneliti menguji apakah 14 item yang ada bersifat unidimensional mengukur stres kerja dari dimensi gejala perilaku. Dari hasil awal analisis CFA
yang dilakukan, model satu faktor tidak fit, dengan Chi – Square = 606.51 , df = 77 , P-value = 0.00000 , RMSEA = 0.248. Namun, setelah dilakukan modifikasi
terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit yaitu dengan nilai Chi –
Square =64. 99, df = 48 , P-value = 0.05162 , RMSEA = 0.056. Sehingga dapat diartikan seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu stres kerja dalam dimensi
gejala perilaku.
Tabel 3.8 Muatan Faktor Item Stres Kerja Dimensi Gejala Perilaku
No item. Koefisien Standar error
Nilai t Signifikan
8. 0.10
0.10 0.98
X 10.
0.67 0.09
7.45 V
20. 0.35
0.08 4.19
V 22.
0.66 0.09
7. 31 V
23. 0.18
0.08 2.09
V 27.
-0.47 0.09
-5.43 V
77
28. 0.64
0.09 6. 84
V 29.
0.52 0.08
6. 19 V
30. 0.53
0.09 6.07
V 32.
-0.58 0.09
6.58 V
33. -0.72
0.08 8.64
V 39.
-0.09 0.10
0.95 X
43. -0.90
0.09 10.54
V 44.
0.08 0.08
0.95 X
Keterangan : tanda V = signifikan t 1,96 ; X = tidak signifikan
Kemudian peneliti melihat nilat t, pada tabel 3.8, hanya nilai t bagi koefisien muatan faktor dari item 8,39 dna 44 yang tidak signifikan, sedangkan
koefisien muatan faktor item lainnya signifikan. Selanjutnya melihat muatan faktor dari item apakah ada yang bermuatan negatif. Dari tabel pada kolom
koefisien item yang bermuatan faktor negatif adalah 27, 32, 39 dan 43. Dengan demikian item no 8, 39, 44, 27, 32, 33, dan 43 akan didrop. Artinya bobot nilai
pada item-item tersebut tidak ikut dianalisis dalam penghitungan faktor skor. Sedangkan jika dilihat dari hasil pengukuran korelasi antar item. Item-item
yang memiliki korelasi yang tidak bagus karena menunjukkan korelasi kesalahan pengukuran dengan item lainnya yaitu adalah 20, 23, 28, 30, 32, 33, 39, 43 dan
44. Tetapi karena ada beberapa item yang jika didrop tidak ada item lain yang dapat menggantikannya untuk mengukur sub dimensi ini, maka peneliti
memutuskan untuk tidak menghilangkannya. Dengan demikian peneliti memutuskan item yang akan didrop dengan tidak ikut dianalisis adalah 8, 39, dan
44.
3.7.1.3 Gejala Psikologis
78
Peneliti menguji apakah 18 item mengukur stres kerja dalam dimensi gejala psikologis. Dari hasil awal analisis CFA yang dilakukan, model satu faktor
tidak fit, dengan Chi – Square = 850.43, df = 135 , P-value = 0.00000 , RMSEA = 0.218. Namun, setelah dilakukan modifikasi terhadap model, maka diperoleh
model fit dengan Chi – Square = 122.31 , df = 100 , P-value = 0.06425 , RMSEA = 0.045.
Tabel 3.9 Muatan Faktor Item Stres Kerja dalam indikator Gejala Psikologis
No item. Koefisien
Standar error Nilai t
Signifikan
1. 0.25
0.10 2.51
V 2.
0.46 0.10
4.63 V
3 -0.61
0.09 -6.70
V 4.
0.38 0.10
3.88 V
5. 0.47
0.09 4.94
V 6.
0.64 0.09
7.36 V
7. 0.27
0.10 2.82
V 9.
-0.68 0.09
-7.86 V
11. 0.57
0.09 6.31
V 12.
0.54 0.09
5.94 V
13. -0.69
0.09 -7.92
V 14.
-0.64 0.09
-7.29 V
15. -0.61
0.09 -6.84
V 17.
-0.75 0.08
-8.97 V
21. 0.64
0.09 7.36
V 25.
0.37 0.10
3.69 V
40. 0.76
0.08 9.23
V 41.
0.79 0.08
9.93 V
Keterangan : tanda V = signifikan t 1,96 ; X = tidak signifikan
Kemudian peneliti melihat nilai t untuk melihat signifikansi dari item-item yang ada. Pada tabel 3.9, tidak terdapat item yang tidak signifikan. Tetapi dari
tabel tersebut terlihat bahwa terdapat beberapa item yang bermuatan negatif yaitu 3, 9, 13, 14, 15 dan 17.
79
Pada model pengukuran ini terdapat kesalahan pengukuran item yang saling berkorelasi. Pada hasil pengukuran korelasi kesalahan item dapat dilihat
item-item yang memiliki korelasi yang tidak bagus yaitu 1, 2, 3, 4, 5, 7, 9, 14, 15, 25, dan 41.Tetapi karena ada beberapa item yang jika didrop tidak ada item lain
yang dapat menggantikannya untuk mengukur sub dimensi gejala psikologis, maka peneliti memutuskan untuk tidak menghilangkannya. Dengan demikian
peneliti memutuskan item-item dari gejala psikologis yang akan didrop dengan tidak ikut dianalisis adalah 9, 14, 15, 1, 2, dan 5.
3.7.2 Beban Kerja 3.7.2.1 Kualitatif
