View
8
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
34
BAB IVANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskriptif
4.1.1 Deskripsi Tingkat Pengembalian Kuesioner
Responden dalam penelitian ini adalah pegawai
Kantor Pelayanan Pajak (KPP) Pratama Salatiga. Pegawai
yang bekerja di KPP Pratama Salatiga berjumlah 75 orang
yang terbagi dalam beberapa seksi meliputi sub bagian
umum, seksi pengolahan data dan informasi, seksi
pelayanan, seksi penagihan, seksi ekstensifikasi, seksi
pemeriksaan dan kepatuhan internal, seksi pengawas dan
konsultasi, dan fungsional pemeriksa. Seluruh pegawai
KPP Pratama Salatiga menggunakan teknologi informasi
sesuai dengan bidang pekerjaan masing-masing. Setiap
pegawai memiliki login dan password yang hanya dapat
digunakan untuk membuka bagian pekerjaan mereka,
seperti pegawai bagian pelayanan hanya dapat membuka
menu pelayanan.
Kuesioner dalam penelitian ini menjelaskan tentang
pengaruh dalam penggunaan teknologi informasi terhadap
pegawai. Pengumpulan data dalam penelitian ini dimulai
dengan menyerahkan surat izin penelitian dari PPs MM
UKSW pada tanggal 28 April 2015 kepada kepala kantor
35
KPP Pratama Salatiga. Setelah mendapat persetujuan
kemudian mengirimkan berkas yang berisi surat izin
penelitian dari PPs MM UKSW tertanggal 6 Mei 2015,
surat pernyataan, proposal tesis, dan kuesioner kepada
Direktur P2 Humas Kantor Pusat DJP yang berlokasi di
Jakarta. Pada tanggal 22 Mei 2015 setelah mendapat
surat keputusan dari Direktorat Penyuluhan, Pelayanan
dan Hubungan Masyarakat Kantor Pusat DJP yang
berupa izin untuk melakukan penelitian di KPP Pratama
Salatiga maka pada tanggal 29 Mei 2015 kuesioner
dititipkan kepada kepala subbag umum sebanyak 75
kuesioner dan diambil kembali pada tanggal 5 Juni 2015
pada subbag umum dengan jumlah kuesioner yang
kembali sebanyak 63 kuesioner.
4.1.2 Deskripsi Responden
Berdasarkan data kuesioner yang telah
dikumpulkan maka dapat dilihat profil responden pegawai
KPP Pratama Salatiga berdasarkan jenis kelamin, usia,
tingkat pendidikan, dan lama bekerja seperti pada tabel
4.1 berikut.
36
Tabel 4.1Deskripsi Responden
Keterangan Jumlah PersentaseJenis KelaminPriaWanita
Usia20-29 tahun30-39 tahun40-49 tahun> 50 tahun
Tingkat PendidikanSMADiplomaS1S2S3
Lama Bekerja1-5 tahun> 5 tahun
3330
1822176
6202980
1350
52,447,6
28,634,927,09,5
9,531,746,112,7
0
20,679,4
Sumber: Data primer diolah, 2015
Berdasarkan pada tabel di atas dapat diketahui
bahwa KPP Pratama Salatiga memiliki proporsi pegawai
pria dan wanita yang hampir sama. Sedangkan jika dilihat
dari segi usia hanya terdapat enam responden (9,5%) yang
berusia lebih dari 50 tahun, hal ini menunjukkan bahwa
mayoritas pegawai pajak masih dalam kategori usia
produktif. Pada tingkat pendidikan, proporsi terbesar
yaitu pegawai dengan tingkat pendidikan S1 sebesar 46%
dan hanya enam pegawai (9,5%) dengan tingkat
37
pendidikan SMA, sehingga dapat diartikan bahwa para
pegawai pajak memiliki pendidikan yang baik karena DJP
ingin terus meningkatkan kualitas SDM sehingga banyak
disediakan fasilitas bagi para pegawai yang ingin
melanjutkan pendidikan kejenjang yang lebih tinggi.
Selanjutnya, mayoritas dari responden memiliki masa
kerja lebih dari lima tahun, hal ini mengindikasikan
bahwa para pegawai telah memiliki pengalaman yang
cukup dibidangnya.
4.1.3 Deskripsi Jawaban RespondenAnalisis ini dilakukan untuk mendapatkan
gambaran atau deskripsi dari data yang dikumpulkan
dalam penelitian ini. Jenis statistik deskriptif yang
digunakan yaitu distribusi frekuensi untuk menentukan
nilai rata-rata dari setiap variabel dengan perhitungan:
Nilai terbesar – Nilai terkecilRange =
Jumlah kelas
5 – 1=
5
= 0,80
38
Penilaian diklasifikasikan sebagai berikut:
Tabel 4.2Penilaian Analisis Deskriptif
Rata-rata Kategori
1,00 – 1,79
1,80 – 2,59
2,60 – 3,39
3,40 – 4,19
4,20 – 5,00
Sangat rendah
Rendah
Sedang
Tinggi
Sangat tinggi
Pengukuran variabel penelitian ini menggunakan
statistik deskriptif dengan jumlah responden 63 dimana
masing-masing variabel tersebut adalah techno-overload,
techno-invasion, techno-complexity, techno-insecurity,
techno-uncertainty, dukungan organisasi, dan kinerja.
Berikut statistik deskriptif dari variabel-variabel yang
telah diuji.
Tabel 4.3Deskripsi Variabel Techno-overload
PernyataanSS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-rata
1. Hadirnya sistemkomputerisasimeningkatkan bebanpekerjaan saya
3 10 6 29 15 2,32
2. Memasukkan data kedalam sistem komputerlebih banyak menyitawaktu.
0 10 6 37 10 2,25
3. Hadirnya sistemkomputerisasi membuat 4 20 14 20 5 2,97
39
saya harus bekerja lebihcepat dalam waktu yangterbatas.
Rata-rata variabel 2,51
Pada tabel 4.3 menunjukkan bahwa deskriptif
variable techno-overload memiliki rata-rata variabel 2,51
sehingga dikategorikan rendah. Rata-rata tertinggi
terdapat pada pernyataan ketiga dengan nilai rata-rata
sebesar 2,97 yang menunjukkan bahwa responden
menilai indikator ketiga menjadi faktor utama penyebab
terjadinya techo-overload.
Tabel 4.4Deskripsi Variabel Techno-invasion
Pernyataan SS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-Rata
1. Saya merasa terhubungdengan pekerjaan meskipunberada di luar jam kantor.
0 6 17 32 8 2,33
2. Saya merasa terhubungdengan pekerjaan meskipunpada hari libur.
0 3 22 32 6 2,35
3. Saya merasa terhubungdengan pekerjaan sehinggamengganggu waktu pribadisaya.
1 6 15 35 6 2,38
Rata-rata variabel 2,35
Pada tabel 4.4 menunjukkan bahwa deskriptif
variable techno-invasion memiliki rata-rata variabel 2,35
sehingga dikategorikan rendah. Rata-rata tertinggi
terdapat pada pernyataan ketiga dengan nilai rata-rata
40
sebesar 2,38 yang berarti responden menilai bahwa
indikator tersebut menjadi faktor utama penyebab
terjadinya techo-invasion.
Tabel 4.5Deskripsi Variabel Techno-complexity
Pernyataan SS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-Rata
1. Sistem elektronik/teknologi komputerisasiyang harus digunakan sulitdan rumit sehingga seringmembingungkan.
1 9 12 33 8 2,40
2. Banyak istilah yang sayatidak mengerti dalampenggunaan sistemelektronik/ aplikasipekerjaan.
2 4 16 33 8 2,35
3. Saya membutuhkan waktulama untuk mempelajariteknologi/ sistem baru.
3 4 13 37 6 2,38
Rata-rata variabel 2,37
Pada tabel 4.5 menunjukkan bahwa deskriptif
variable techno-complexity memiliki rata-rata variabel 2,37
sehingga dikategorikan rendah. Rata-rata tertinggi
terdapat pada pernyataan pertama dengan nilai rata-rata
sebesar 2,40 yang berarti responden menilai bahwa
indikator tersebut menjadi faktor utama penyebab
terjadinya techo-complexity.
41
Tabel 4.6Deskripsi Variabel Techno-insecurity
Pernyataan SS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-Rata
1. Saya harus terus meng-update kemampuanteknologi saya karena takutjika digantikan oleh rekankerja yang lain.
5 10 16 29 3 2,76
2. Saya merasa kurangnyaberbagi pengetahuan antarrekan kerja karena takut jikarekan lain lebih menguasaiteknologi baru.
1 2 10 44 6 2,17
3. Saya merasa cemas denganhadirnya pegawai baru yanglebih menguasai teknologi.
2 2 2 46 11 2,02
Rata-rata variabel 2,32
Pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa deskriptif
variable techno-insecurity memiliki rata-rata variabel 2,32
sehingga dikategorikan rendah. Rata-rata tertinggi
terdapat pada pernyataan pertama dengan nilai rata-rata
sebesar 2,76 yang berarti responden menilai bahwa
indikator tersebut menjadi faktor utama penyebab
terjadinya techo-insecurity.
42
Tabel 4.7Deskripsi Variabel Techno-uncertainty
Pernyataan SS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-Rata
1. Sering adanyaperkembangan baru dalamsistem/aplikasi yang harussaya gunakan di kantorsehingga membingungkan.
1 13 16 29 4 2,65
2. Sering adanya upgradedalam jaringan komputersehingga menghambatpekerjaan saya.
1 10 10 35 7 2,41
3. Seringnya pergantianaplikasi tanpa adanyapelatihan membuat sayamerasa kesulitan.
5 16 13 27 2 2,92
4. Adanya penggantianhardware seperti perangkatkomputer baru tanpa adanyapelatihan membuat sayamerasa kesulitan.
2 8 16 31 6 2,51
Rata-rata variabel 2,62
Pada tabel 4.7 menunjukkan bahwa deskriptif
variable techno-uncertainty memiliki rata-rata variabel
2,62 sehingga dikategorikan sedang. Rata-rata tertinggi
terdapat pada pernyataan ketiga dengan nilai rata-rata
sebesar 2,92 yang berarti responden menilai bahwa
indikator tersebut menjadi faktor utama penyebab
terjadinya techo-uncertainty.
43
Tabel 4.8Deskripsi Variabel Dukungan Organisasi
Pernyataan SS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-Rata
1. Instansi tempat sayabekerja memberikanpelatihan sebelummenerapkan sistem/aplikasi baru.
7 35 15 5 1 3,67
2. Pelatihan memudahkansaya mempelajarisistem/ aplikasi baru.
14 44 5 0 0 4,14
3. Instansi tempat sayabekerja menyediakanperalatan sepertiperangkat komputer danfasilitas lain yangmemadai dan mudahdigunakan (user friendly)
13 39 10 1 0 4,02
4. Fasilitas yang memadaimembuat saya lebihnyaman bekerja.
17 41 5 0 0 4,19
5. Instansi tempat sayabekerja menyediakantim khusus IT (OperatorConsule) yang akan siapmembantu jika terjadimasalah.
18 39 5 2 0 4,17
6. Kehadiran tim khususIT (Operator Consule)membantu saya dalammenyelesaikan masalahdan meringankan bebanpekerjaan.
21 36 4 2 0 4,21
Rata-rata variabel 4,07
Pada tabel 4.8 menunjukkan bahwa deskriptif
variable dukungan organisasi memiliki rata-rata variabel
4,07 sehingga dikategorikan tinggi. Rata-rata tertinggi
44
terdapat pada pernyataan keenam dengan nilai rata-rata
sebesar 4,21 yang berarti responden menilai bahwa
indikator tersebut menjadi faktor utama variabel
dukungan organisasi.
Tabel 4.9Deskripsi Variabel Kinerja
Pernyataan SS(5)
S(4)
N(3)
TS(2)
STS(1)
Rata-Rata
1. Penggunaan teknologikomputerisasi akanmenambah fleksibilitasdalam pelaksanaantugas.
18 38 4 3 0 4,13
2. Saya dapat mengetahuidengan mudah datayang dibutuhkan daridata base yangtersedia.
19 40 2 2 0 4,21
3. Hadirnya sistemkomputerisasi akanmenambah jenispekerjaan yang dapatsaya lakukan.
12 45 3 1 2 4,02
4. Hadirnya sistemkomputerisasimembantu sayamencapai hasil yangdiharapkan.
13 42 6 2 0 4,05
Rata-rata variabel 4,10
Pada tabel 4.9 menunjukkan bahwa deskriptif
variable kinerja memiliki rata-rata variabel 4,10 sehingga
dikategorikan tinggi. Rata-rata tertinggi terdapat pada
pernyataan kedua dengan nilai rata-rata sebesar 4,21
45
yang berarti responden menilai bahwa indikator tersebut
menjadi faktor utama variabel kinerja.
4.2 Uji Kualitas Data4.2.1 Uji Validitas
Uji validitas dalam penelitian ini menggunakan
Product Momen Pearson Correlation. Berdasarkan uji
validitas yang telah dilakukan dari kedelapan variabel
menunjukkan pearson correlation di atas 0,30 sehingga
seluruh variabel dinyatakan valid.
Tabel 4.10Ringkasan Hasil Uji Validitas Instrumen
Variabel ItemPearson
CorrelationHasil Uji
Techno-overloadP1P2P3
0,7830,7640,733
ValidValidValid
Techno-invasionP4P5P6
0,8470,8400,770
ValidValidValid
Techno-complexity
P7P8P9
0,9020,8790,805
ValidValidValid
Techno-insecurity
P10P11P12
0,8450,8070,785
ValidValidValid
Techno-uncertainty
P13P14P15
0,7610,7780,877
ValidValidValid
46
P16 0,875 Valid
DukunganOrganisasi
P17P18P19P20P21P22
0,7270,7040,7640,7530,7580,762
ValidValidValidValidValidValid
Kinerja
P23P24P25P26
0,8210,8120,7830,878
ValidValidValidValid
Sumber: Data primer diolah, 2015
4.2.2 Uji ReliabilitasTabel 4.11
Ringkasan Hasil Uji Reliabilitas Instrumen
Variabel JumlahItem Alpha Hasil Uji
Techno-overloadTechno-invasionTechno-complexityTechno-insecurityTechno-uncertaintyDukungan OrganisasiKinerja
3333464
0,6260,7480,8280,7270,8420,8310,837
ReliableReliableReliableReliableReliableReliableReliabel
Sumber: Data primer diolah, 2015
Perhitungan reliabilitas dalam penelitian ini
dilakukan dengan menggunakan teknik analisis
Cronbach’s Alpha. Berdasarkan perhitungan diperoleh
seluruh hasil reliabilitas item diatas 0,60 sehingga
instrument penelitian ini dapat dikatakan reliable.
47
4.3 Uji Asumsi Klasik4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah
nilai residual terdistribusi secara normal atau tidak.
Dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirov.
Tabel 4.12Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan hasil pengujian diperoleh data residual
memiliki nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 1,121 dengan
tingkat signifikansi 0,162. Dikarenakan tingkat
signifikansi > 0,05 maka dapat dikatakan bahwa data
residual terdistribusi secara normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 63
Normal Parametersa,b Mean 0E-7
Std. Deviation 2.10283971
Most Extreme Differences
Absolute .141
Positive .123
Negative -.141
Kolmogorov-Smirnov Z 1.121
Asymp. Sig. (2-tailed) .162
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
48
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Tabel 4.13Ringkasan Hasil Uji MultikolinearitasVariabel Tolerance VIF
Techno-overload
Techno-invasion
Techno-complexity
Techno-insecurity
Techno-uncertainty
Dukungan Organisasi
0,731
0,258
0,201
0,919
0,532
0,724
1,367
3,880
4,973
1,088
1,881
1,381
Sumber: Data primer diolah, 2015
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa semua nilai
tolerance untuk masing-masing variabel bebas > 0,10
yang artinya tidak terjadi multikolinearitas terhadap data
yang diuji. Selain itu, dari hasil pengujian dapat dilihat
bahwa nilai VIF untuk setiap variabel bebas < 10. Maka
dapat disimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakan
dalam model regresi penelitian ini bebas dari
multikolinearitas yang berarti dapat dipercaya dan
objektif.
4.3.3 Uji HeterokedastisitasPengujian heterokedastisitas dilakukan untuk
menunjukkan bahwa varians variabel tidak sama untuk
setiap pengamatan. Penelitian ini menggunakan cara
korelasi Glejser dengan hasil pengujian yang
49
menunjukkan bahwa nilai signifikansi dari setiap variabel
bebas > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa model
regresi dalam penelitian ini tidak terjadi
heterokedastisitas.
Tabel 4.14Ringkasan Hasil Uji Heterokedastisitas
Variabel Sig.Techno-overload
Techno-invasion
Techno-complexity
Techno-insecurity
Techno-uncertainty
Dukungan Organisasi
0,968
0,601
0,888
0,068
0,464
0,286
Sumber: Data primer diolah, 2015
4.4 Pengujian HipotesisPengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui
signifikan atau tidaknya pengaruh antara variabel
independen terhadap variabel dependen sesuai dengan
yang telah dihipotesiskan. Pengambilan keputusan dalam
penelitian ini akan menggunakan taraf signifikansi 10%
yang berarti bahwa tingkat kepercayaan atau resiko
kesalahan dalam penelitian ini sebesar 90% (Azwar,
2005). Berdasarkan hasil pengujian diperoleh hasil
sebagai berikut:
50
Tabel 4.15Hasil Uji Regresi Berganda
Uji Hipotesis 1Pengujian hipotesis pertama (H1) dilakukan untuk
mengetahui pengaruh faktor techno-overload terhadap
kinerja. Dari hasil pengujian diperoleh hasil thitung -2,709
dan nilai signifikansi 0,009 < 0,10 yang berarti hipotesis
pertama (H1) diterima. Pada hipotesis ini nilai koefisien
bertanda negatif yang mengindikasikan bahwa semakin
tinggi faktor techno-overload maka kinerja pegawai akan
semakin menurun.
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1
(Constant) 31.365 1.829 17.144 .000
techno-
overload-.298 .110 -.346 -2.709 .009
techno-
invasion.144 .319 .097 .451 .654
techno-
complexity-.178 .297 -.145 -.600 .551
techno-
insecurity-.037 .159 -.026 -.233 .816
techno-
uncertainty-.237 .137 -.260 -1.734 .088
a. Dependent Variable: kinerja
51
Uji Hipotesis 2Pengujian hipotesis kedua (H2) dilakukan untuk
mengetahui pengaruh faktor techno-invasion terhadap
technostress. Dari hasil pengujian diperoleh hasil thitung
0,451 dan nilai signifikansi 0,654 > 0,10 yang berarti
hipotesis kedua (H2) ditolak. Pada hipotesis ini nilai
koefisien bertanda positif yang mengindikasikan bahwa
semakin tinggi faktor techno-invasion maka kinerja
pegawai akan semakin meningkat.
Uji Hipotesis 3Pengujian hipotesis ketiga (H3) dilakukan untuk
mengetahui pengaruh faktor techno-complexity terhadap
technostress. Dari hasil pengujian diperoleh hasil thitung -
0,600 dan nilai signifikansi 0,551 > 0,10 yang berarti
hipotesis ketiga (H3) ditolak. Pada hipotesis ini nilai
koefisien bertanda negatif yang mengindikasikan bahwa
semakin tinggi faktor techno-complexity maka kinerja
pegawai akan semakin menurun.
Uji Hipotesis 4Pengujian hipotesis keempat (H4) dilakukan untuk
mengetahui pengaruh faktor techno-insecurity terhadap
technostress. Dari hasil pengujian diperoleh hasil thitung -
0,233 dan nilai signifikansi 0,816 > 0,10 yang berarti
52
hipotesis keempat (H4) ditolak. Pada hipotesis ini nilai
koefisien bertanda negatif yang mengindikasikan bahwa
semakin tinggi faktor techno-insecurity maka kinerja
pegawai akan semakin menurun.
Uji Hipotesis 5Pengujian hipotesis kelima (H5) dilakukan untuk
mengetahui pengaruh faktor techno-uncertainty terhadap
technostress. Dari hasil pengujian diperoleh hasil thitung -
1,734 dan nilai signifikansi 0,088 < 0,10 yang berarti
hipotesis kelima (H5) diterima. Pada hipotesis ini nilai
koefisien bertanda negatif yang mengindikasikan bahwa
semakin tinggi faktor techno-uncertainty maka kinerja
pegawai akan semakin menurun.
Uji Hipotesis 6Pengujian hipotesis keenam dilakukan untuk
mengetahui apakah faktor dukungan organisasi
berpengaruh untuk meminimalisir dampak faktor
penyebab technostress terhadap kinerja pegawai. Hasil
pengujian variabel moderasi dengan menggunakan
pengujian Moderated Regression Analysis (MRA)
ditunjukkan dalam tabel 4.16.
53
Tabel 4.16Ringkasan Hasil Uji Variabel Moderasi
Variabel t Sig.Moderat1
Moderat2
Moderat3
Moderat4
Moderat5
0,508
3,516
2,260
-0,078
1,322
0,614
0,001
0,028
0,938
0,191
Sumber: Data primer diolah, 2015
Uji Hipotesis 6.1Dari hasil perhitungan regresi diperoleh bahwa nilai
thitung pada variabel moderasi antara techno-overload
dengan dukungan organisasi (moderat) sebesar 0,614
dengan nilai signifikansi 0,614. Dikarenakan nilai Sig.
0,614 > 0,10 maka dapat dikatakan bahwa hipotesis
enam (H6.1) ditolak. Pada hipotesis ini nilai koefisien
bertanda positif yang mengindikasikan bahwa semakin
tinggi dukungan organisasi maka techno-overload akan
semakin menurun.
Uji Hipotesis 6.2Dari hasil perhitungan regresi diperoleh bahwa nilai
thitung pada variabel moderasi antara techno-invasion
dengan dukungan organisasi (moderat) sebesar 3,516
54
dengan nilai signifikansi 0,001. Dikarenakan nilai Sig.
0,001 < 0,10 maka dapat dikatakan bahwa hipotesis
enam (H6.2) diterima. Pada hipotesis ini nilai koefisien
bertanda positif yang mengindikasikan bahwa semakin
tinggi dukungan organisasi maka techno-invasion akan
semakin menurun.
Uji Hipotesis 6.3Dari hasil perhitungan regresi diperoleh bahwa nilai
thitung pada variabel moderasi antara techno-complexity
dengan dukungan organisasi (moderat) sebesar 2,260
dengan nilai signifikansi 0,028. Dikarenakan nilai Sig.
0,028 < 0,10 maka dapat dikatakan bahwa hipotesis
enam (H6.3) diterima. Pada hipotesis ini nilai koefisien
bertanda positif yang mengindikasikan bahwa semakin
tinggi dukungan organisasi maka techno-complexity akan
semakin menurun.
Uji Hipotesis 6.4Dari hasil perhitungan regresi diperoleh bahwa nilai
thitung pada variabel moderasi antara techno-insecurity
dengan dukungan organisasi (moderat) sebesar -0,078
dengan nilai signifikansi 0,938. Dikarenakan nilai Sig.
0,938 > 0,10 maka dapat dikatakan bahwa hipotesis
enam (H6.4) ditolak. Pada hipotesis ini nilai koefisien
bertanda negatif yang mengindikasikan bahwa semakin
55
tinggi dukungan organisasi maka techno-complexity akan
semakin menurun.
Uji Hipotesis 6.5Dari hasil perhitungan regresi diperoleh bahwa nilai
thitung pada variabel moderasi antara techno-uncertainty
dengan dukungan organisasi (moderat) sebesar 1,322
dengan nilai signifikansi 0,191. Dikarenakan nilai Sig.
0,191 > 0,10 maka dapat dikatakan bahwa hipotesis
enam (H6.5) ditolak. Pada hipotesis ini nilai koefisien
bertanda positif yang mengindikasikan bahwa semakin
tinggi dukungan organisasi maka techno-complexity akan
semakin menurun.
4.5 PembahasanPada hipotesis pertama yang menyatakan bahwa
faktor techno-overload berpengaruh secara signifikan
terhadap kinerja, berdasarkan hasil pengujian hipotesis
ini diterima dengan nilai signifikansi sebesar 0,009 (p <
0,10). Hal ini menunjukkan bahwa faktor techno-overload
berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai,
sehingga semakin tinggi tingkat techno-overload maka
kinerja pegawai akan semakin menurun. Hasil penelitian
ini sejalan dengan penelitian Suharti dan Susanto (2014);
Okebaram dan Moses (2013) dan Ayyagari (2012) yang
56
menyebutkan bahwa terjadinya overload pekerjaan
sebagai akibat penggunaan sistem informasi dan teknologi
komputerisasi meningkatkan beban kerja pegawai
sehingga menurunkan kinerja.
Overload pekerjaan juga terjadi pada pegawai pajak
khususnya pada waktu-waktu tertentu seperti pada masa
pelaporan SPT tahunan. Hal ini ditunjukkan dengan
cukup tingginya jawab responden yang menyetujui
indikator pernyataan ketiga bahwa hadirnya sistem
komputerisasi membuat para pegawai harus bekerja lebih
cepat dalam waktu yang terbatas. Oleh sebab itu pada
masa SPT tahunan para pegawai harus bekerja lembur
yang berarti bahwa para pegawai harus semakin lama
menggunakan perangkat komputer. Ketika para pegawai
harus menggunakan peralatan komputer dalam waktu
lama dampak fisik yang sering dirasa para pegawai
sebagaimana hasil penelitian Dyer dan Moris (1990);
Harper (2000) bahwa dampak fisik dari technostress yaitu
terjadinya berbagai gangguan kesehatan seperti mata
kemerahan, pandangan kabur, mudah merasa lelah dan
ngantuk, terasa sakit dibeberapa bagian tubuh seperti
leher, bahu, pinggang dan pergelangan tangan.
Hipotesis kedua yang menyatakan bahwa faktor
techno-invasion berpengaruh secara signifikan terhadap
kinerja, berdasarkan hasil pengujian hipotesis ini ditolak.
dengan nilai signifikansi sebesar 0,654 (p > 0,10) yang
57
berarti bahwa faktor techno-invasion tidak berpengaruh
terhadap kinerja pegawai. Selain nilai signifikansi, nilai
rata-rata dari ketiga indikator pada variabel techno-
invasion juga berada pada kategori rendah dengan
komposisi jawaban responden terbanyak yaitu jawaban
tidak setuju sehingga dapat dikatakan bahwa techno-
invasion tidak terjadi pada pegawai KPP Pratama Salatiga.
Berdasarkan penuturan dari responden, techno-
invasion tidak terjadi pada pegawai pajak dikarenakan
para pegawai memiliki jam kerja yang pasti sehingga
pekerjaan kantor hanya diselesaikan pada jam kerja.
Namun, memang ada beberapa seksi yang harus selalu
terkoneksi dengan media komunikasi karena pada bagian
tersebut para pegawai harus selalu siap untuk menjawab
pertanyaan maupun menanggapi keluhan dari para wajib
pajak baik melalui email, sms, telepon bahkan melalui
jejaring sosial. Akan tetapi “teror” teknologi tersebut
hanya dialami pada waktu tertentu sehingga hal tersebut
tidak sampai mengganggu waktu pribadi para pegawai.
Sehingga hasil ini bertentangan dengan hasil penelitian
Ayyagari (2011) yang menyatakan bahwa kemajuan
teknologi memaksa para pegawai untuk selalu terhubung
dengan organisasi dimana mereka harus selalu megikuti
perkembangan organisasi dan pekerjaan kapanpun dan
dimanapun melalui media komunikasi yang mereka
miliki.
58
Hipotesis ketiga yang menyatakan bahwa faktor
techno-complexity berpengaruh secara signifikan terhadap
kinerja, berdasarkan hasil pengujian hipotesis ini ditolak.
Hasil pengujian menunjukkan nilai signifikansi sebesar
0,551 (p > 0,10). Hal ini menunjukkan bahwa tidak
terjadinya kompleksitas teknologi yang dialami oleh
pegawai pajak sehingga tidak berpengaruh terhadap
kinerja pegawai. Variabel techno-complexity juga memiliki
nilai rata-rata variabel yang rendah karena berdasarkan
hasil analisa statistik deskriptif dapat dilihat mayoritas
pegawai menjawab tidak setuju pada ketiga indikator.
Hal ini terjadi karena menurut pemaparan beberapa
pegawai, dalam mengerjakan pekerjaan ada banyak
aplikasi yang harus digunakan, namun aplikasi-aplikasi
tersebut disajikan dalam bahasa dan langkah-langkah
yang cukup mudah dipahami. Jika terjadi kesulitan
karena adanya aplikasi yang belum dipahami para
pegawai biasanya saling bertanya terhadap rekan dalam
satu bagian atau bisa meminta bagian khusus IT. Namun,
hal ini juga menimbulkan masalah bagi beberapa pihak
yang merasa terganggu dengan keluhan, pertanyaan atau
permintaan bantuan rekan lain terlebih jika load
pekerjaan sedang tinggi.
Hipotesis keempat yang menyatakan bahwa faktor
techno-insecurity berpengaruh secara signifikan terhadap
kinerja, berdasarkan hasil pengujian hipotesis ini ditolak.
59
Hasil penelitian menunjukkan nilai signifikansi sebesar
0,816 (p > 0,10) sehingga dapat dikatakan bahwa faktor
techno-insecurity tidak berpengaruh terhadap kinerja
pegawai. Dari ketiga indikator variabel techno-insecurity
mayoritas responden menjawab tidak setuju yang
mengindikasikan bahwa hadirnya teknologi tidak
memberikan dampak negatif terhadap pekerjaan dan karir
mereka pada masa mendatang. Namun, indikator pertama
memiliki rata-rata tertinggi dimana indikator ini
menunjukkan bahwa para pegawai harus terus
meningkatkan kemampuan teknologi mereka karena
takut jika digantikan oleh rekan kerja lain yang lebih
menguasasi teknologi sehingga pegawai harus terus meng
upgrade pengetahuan mereka tentang teknologi atau
aplikasi baru.
Berasarkan pemaparan bagian kepegawaian,
hadirnya TIK justru memberikan kemudahan bagi
pegawai untuk mengerjakan pekerjaanya karena para
pegawai dapat mengakses data yang dibutuhkan
kapanpun dan dimanapun. Hadirnya TIK juga tidak
membuat risau para pegawai jika suatu saat pekerjaan
mereka tergantikan oleh teknologi yang semakin canggih
karena sebagian besar pegawai pajak merupakan PNS
sehingga karir mereka akan tetap terjamin sampai masa
purna tugas. Hal lain juga ditunjukkan oleh DJP yang
sampai saat ini masih mengalami kekurangan pegawai
60
sehingga hadirnya teknologi bukan menjadi suatu
ancaman bagi para pegawai.
Hipotesis kelima yaitu faktor techno-uncertainty
berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja pegawai,
dan berdasarkan hasil pengujian hipotesis ini diterima
dengan nilai signifikansi sebesar 0,088 (p < 0,10). Jika
dilihat dari jawaban responden, indikator ke tiga memiliki
nilai rata-rata tertinggi yang mengindikasi bahwa
pelatihan diperlukan sebelum organisasi menerapkan
aplikasi baru. Berdasarkan kondisi dilapangan, banyak
pegawai yang mengeluhkan terlalu banyaknya aplikasi
yang harus digunakan dan juga terlalu seringnya update
software sehingga seringkali menggangu pekerjaan.
Kurangnya pembekalan atau pemberian pelatihan
terhadap pegawai sebelum mengimplementasikan
teknologi baru juga sering kali menimbulkan masalah
karena menyebabkan terlalu seringnya update patch.
Selain itu seringnya mutasi internal atau rolling
antar seksi yang menyebabkan pegawai harus cepat
beradaptasi dan mempelajari aplikasi baru dimana setiap
bagian memiliki SOP yang berbeda sehingga tingkat
serbuan teknologi yang dirasakan pegawai pada setiap
bagian juga tidak sama. Terdapat seksi yang
berhubungan erat dengan teknologi dimana perubahan
teknologi sangat dinamis, misalnya Seksi Pelayanan,
61
namun juga terdapat Seksi yang perubahan teknologinya
statis, misalnya Seksi Pemeriksaan.
Hipotesis yang terakhir yaitu dukungan organisasi
sebagai variabel moderasi antara faktor penyebab
technostress dan kinerja pegawai. Berdasarkan data
jawaban responden variabel dukungan organisasi
memiliki nilai rata-rata tinggi yang berarti bahwa
dukungan organisasi diperlukan untuk membantu
pegawai dalam mengatasi masalah teknis yang
berhubungan dengan teknologi. Pada H6.1, H6.4, dan
H6.5 berdasarkan hasil pengujian hipotesis tersebut
ditolak. Hal ini terjadi karena faktor techno-overload lebih
disebabkan karena terjadinya peningkatan beban kerja
sehingga pegawai harus dapat bekerja lebih cepat,
sedangkan dalam hal ini pihak organisasi telah berupaya
menyediakan fasilitas teknologi yang baik dan menunjang
pekerjaan.
Pada faktor techno-insecurity dukungan organisasi
tidak signifikan karena pegawai pajak tidak mengalami
terjadinya techno-insecurity. Lain halnya dengan faktor -
techno-uncertainty, variabel ini secara signifikan
berpengaruh negatif terhadap kinerja pegawai. Namun,
dukungan organisasi menjadi tidak signifikan untuk
meminimalisir dampak techno-uncertainty terhadap
kinerja pegawai karena berdasarkan statistik deskriptif
pada indikator kedua dan ketiga mayoritas responden
62
menyatakan tidak setuju dengan seringnya upgrade
software dan hardware menjadi suatu kendala dalam
mengerjakan pekerjaan. Pada H6.2 dan H6.3 dukungan
organisasi mampu meminimalisir dampak techno-invasion
dan techno-complexity terhadap kinerja pegawai sehingga
pemberian pelatihan, penyediaan fasilitas yang memadai
dan mudah digunakan, menyediakan tim khusus IT
sangat dibutuhkan pegawai untuk memaksimalkan
kinerja
Recommended