Diversity UIKA Bogor E-ISSN: 2776-9798 http://ejournal.uika-bogor.ac.id/index.php/diversity

## Analisis Dampak Pandemi Covid-19 & Pola Kerja WFH Terhadap Produktivitas Sumber Daya Manusia (Studi Kasus di BMKG Kota Bogor)
Dalilah a* , Agung Sri Hendarsa b , Dadang Misbahudin c, , Gumelar Adi Wijaya d , Avif Hanif  Fadlun e , Erny Indrayanti f , Amir Tengku Ramly g abcdef Mahasiswa Program Studi MM Universitas Ibn Khaldun Bogor, Indonesia
g Dosen Prodi MM Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun, Bogor, Indonesia * Corresponding author e-mail: dalilahibrahim2022@gmail.com
DOI : 10.32832/djip-uika.v2i2.7600

## ABSTRAK
Pandemi  Virus  Covid-19  telah  membuat  perubahan  seluruh  aktivitas  kerja  di  dunia  termasuk  Indonesia. Diterapkannya pola kerja WFH ( Work From Home ) tentunya memiliki pengaruh terhadap Produktivitas kerja. Penelitian  ini  dilakukan  pada  kantor  Dinas  BMKG  Kota  Bogor,  dengan  tujuan untuk  mengetahui  pengaruh Virus Covid-19 dan pola kerja WFH ( Work From Home ) Terhadap produktivitas Sumberdaya Manusia. Studi ini memiliki implikasi bagi dunia kerja yang ingin mengukur produktivitas untuk menentukan arah kebijakan Perusahaan  kedepan,  termasuk  pada  Dinas  pemerintahan.  Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif, menggunakan  Kuesioner  yang  dibagikan  kepada  30  Responden  PNS  unit  Kerja  Teknik  Operasional  dan manajemen  pada  Kantor  BMKG  dan  juga  melalui  studi  literatur  Artikel  jurnal.  Metode  yang  digunakan adalah  regresi  Linear  berganda  menggunakan  aplikasi  SPSS  25 dengan  Uji  Statistik  Deskriptif,  Uji  Asumsi Klasik, Pengujian Normalitas, Uji Multikoliniaritas, Uji Heteroskedastisitas, Uji Atokorelasi. Hasil penelitian menunjukan  bahwa  Variabel  dampak  Covid-19    tidak  ada  pengaruh  dampak  covid    terhadap  produktivitas SDM .  Variabel Pola kerja WFH   tidak ada pengaruh pola kerja WFH  terhadap produktivitas SDM. Pada penelitian ini dapat disimpulkan pada Dinas BMKG kota Bogor Pandemi Covid-19 dan pola kerja WFH tidak berpengaruh terhadap produktivitas SDM
Kata Kunci  : Pandemi Covid-19, WFH, Produktivitas, Sumberdaya Manusia

## Analysis Of The Impact Of The Covid-19 Pandemic & WFH Work Pattern On Human Resource Productivity (Case Study At BMKG Bogor City)

## ABSTRACT
The Covid-19 Virus pandemic has made changes to all work activities in the world including Indonesia. The implementation of WFH (Work From Home) work patterns certainly has an influence on work productivity. This research was conducted at the Bogor City BMKG Office office, with the aim of knowing the influence of  the  Covid-19  Virus  and  WFH  (Work  From  Home)  work  patterns  on  human  resource  productivity.  This study has implications for the world of work that wants to measure productivity to determine the direction of the Company's policies in the future, including in government agencies. This research is quantitative research, using  questionnaires  distributed  to  30  civil  servant  respondents  of  the  Operational  engineering  and management  work  unit  at  the  BMKG  Office  and  also  through  the  study  of  journal  article  literature.  The method  used  is  multiple  Linear  regression  using  SPSS  25  application  with  Descriptive  Statistical  Test, Classical  Assumption  Test,  Normality  Test,  Multicoliniarity  Test,  Heteroskedasticity  Test,  Atocorrelation Test.  The  results  showed  that  the  variable  impact  of  Covid-19  no  effect  of  the  impact  of  covid    on  human resources  productivity.    Variable  Working  pattern  WFH  is  no  effect  of  the  impact  of  covid  on  human resources  productivity.    Variable  Working  pattern  WFH  is  no  influence  of  WFH  work  patterns  on  HR productivity. In this study, it can be concluded at the BMKG Office of Bogor City Covid-19 Pandemic and WFH work patterns have no effect on human resources productivity.

## Keywords : Covid-19 Pandemic, WFH, Productivity, Human Resources
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2019 akhir, dunia sedang dilanda keterpurukan yang diakibatkan oleh pandemic    Covid-19.  hal  ini  menyebabkan  seluruh  sendi-sendi  kehidupan  di semua negara lumpuh. Organisasi Kesehatan dunia yaitu WHO pada bulan januari 2020  menyatakan  bahwa  virus  Covid-19  yang  berawal  terjadi  di  wuhan  China merupakan  salah  satu  virus  yang  menjadi  keprihatinan  dunia  Internasional dikarenakan  penyebaran  virus  covid-19  yang  sangat  masif  dan  signifikan.  Virus covid-19  menurut  data  Gugus  Tugas  Penanganan  Covid  Nasional,  pandemic  ini masuk  ke  Indonesia  pada  bulan  April  2020  dan  berdampak  langsung  terhadap keberlangsungan hidup sumber daya manusia di Indonesia dengan diberlakukannya  pembatasan  mobilitas  masyarakat  didunia  kerja,  usaha, Pendidikan,  dan  ibadah.  Pandemic  ini  menghancurkan  seluruh  aktivitas  usaha  di Dunia termasuk  Indonesia, sebagai  contoh  data dari Asosiasi Transportasi  Udara Internasional  atau  The  International  Air  Transport  Association  (IATA) memperkirakan  kerugian  akan  mencapai  US$  157  Miliar  setara  Rp.2,2  Triliun (Finance.detik, 2020).
Dunia  ekonomi  yang  paling  berdampak  dengan  hadirnya  pendemi  covid-19, dalam  kondisi  ini  tidak  ada  perusahaan  atau  organisasi  yang  tidak  terdampak, bahkan  di  negara  besar  sekalipun.  Pada  maret  2020  pemerintah  Indonesia mencanangkan  era  kebiasaan  baru  atau  New  Normal,  kondisi  ini  memaksa perusahaan  atau  organisasi  melakukan  beberapa  adaptasi  khusus  demi mempertahankan  eksistensinya.  Human  Resouch  Managemen  (HRM)  menjadi ujung  tombak  perusahaan  atau  organisasi  untuk  mempertahankan  produktivitas kerja.  Didalam  kondisi  yang  mengharuskan  seluruh  lapisan  masyarakan melakukan pembatasan mobilitas terutama didalam dunia kerja (Djuwita, 2011).
Sumber daya manusia adalah sebuah aset  yang terpenting bagi sebuah organisasi (Nurrahmawati  et  al.,  2014).  Memiliki  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas tidaklah  mudah,  maka  harus  mempertahankan  produktivitas  kerja  sumber  daya manusia  yang  ada.  Upaya  pemerintah  menjaga  produktivitas  kerja  dan  untuk mencegah  populasi  penyebaran  virus  di  Indonesia  semakin  meluas  yaitu  dengan memberlakukan pekerjaan dari rumah atau (WFH), dasar hukum work from home (WFH) selama pandemic Covid-19 berdasarkan ketentuan pasal 86 ayat (1) huruf a  Undang-Undang  No.13  Tahun  2013  tentang  Ketenagakerjaan,  bahwa perlindungan  akan  keselamatan  dan  Kesehatan  kerja  merupakan  hak  setiap pekerja,  hal  ini  bertujuan  agar  menjaga  produktivitas  yang  sudah  terbangun sebelum masa pandemic(Pramanik, 2020). Produktivitas merupakan konsep yang sangat  penting  di  perhatikan  di  semua  perusahaan  atau  organisasi,  karena produktivitas kerja yang minim akan mempengaruhi kualitas atau mutu organisasi
dan  produktivitas  menjadi  tolak  ukur  berkualitas  atau  tidaknya  Sumber  daya manusia yang kita miliki. (Putra & Sobandi, 2019)
Perusahan  atau  organisasi  memerlukan  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang produktif  (Pramanik,  2020).  Menurut  Sebagian  para  ahli,  produktivitas  berarti lebih  banyak  hasil  dengan  mempertahankan  biaya  yang  tetap,  mengerjakan sesuatu yang benar, atau pengoperasian secara otomatis untuk mendapatkan hasil yang  lebih  cepat  (Putti,  1985)  Sejarah  pengamatan  meteorologi  dan  geofisika  di indonesia  dimulai  pada  tahun  1841  diawali  dengan  pengamatan  yang  dilakukan secara  perorangan  oleh  Dr.  Onnen,  kepala  Rumah  Sakit  di  Bogor  (Adnan  et  al., 2019).  Melalui  Peraturan  Presiden  Nomor  61  Tahun  2008,  pengamatan meteorologi  dan  geofisika  berganti  nama  menjadi  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  dengan  status  tetap  sebagai  Lembaga Pemerintah  Non  Departemen  (bmkg.go.id).  melihat  dari  sejarah  dan  fungsinya, tentu  produk  perkiraan  cuaca  dan  iklim  yang  di  hasilkan  oleh  BMKG  sangat diperlukan  oleh  pemerintah  dan  masyarakat.  Maka  sangat  membutuhkan produktivitas  kerja  dari  seluruh  karyawan  BMKG  agar  bisa  terus  memberikan informasi perkiraan cuaca dan iklim di Indonesia saat masa pandemi ini.
Penilaian  kinerja  untuk  karyawan  di  linkungan  BMKG  pada  tahun  2017  berada pada  interval  di  atas  91%,  hal  ini  menunjukan  bahwa  kinerja  individu  atau karyawan  BMKG  berada  pada  kriteria  sangat  baik  sesuai  dengan  standar  kinerja pegawai  yang  di  tentukan  oleh  peraturan  Pemerintah  No.46  Tahun  2011  yaitu kinerja  pegawai  yang  mendapatkan  nilai  91-ke  atas  merupakan  standar  nilai sangat baik (Adnan et al., 2019).
Unsur-unsur  yang  mempengaruhi  produktivitas  kerja  tingkat  kinerja  yang  diraih oleh seseorang, kondisi yang mendukung seperti sarana prasarana yang memadai, ruangan  yang  nyaman,  pengakuan  atas  pendapat  rekan  kerja  yang  lain (Rahmawati, 2013). Untuk itulah, agar kualitas produk informasi yang dihasilkan oleh BMKG khusunya untuk  wilayah Jawa Barat  yang merupakan wilayah kerja Stasiun  Klimatologi  Bogor  terjaga,  diperlukan  produktivitas  kerja  yang  tinggi pada seluruh sumber daya manusia didalam instansi tersebut.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah jenis penelitian Kuantitatif, data diperoleh dengan cara studi kasus  pada  Dinas  BMKG  Kota  Bogor.  Metode  analisis  yang  digunakan  pada penelitian ini ialah regresi  linear berganda dengan Pandemi Covid-19 (X1), Pola kerja  WFH  (X2),  Sumber  Daya  Manusia  (Y1).  Pengolahan  data  menggunakan SPSS  25,  Instrumen  penelitian  menggunakan  Kuesioner  tertutup  yang  dibagikan dalam bentuk  Google Form kepada PNS  BMKG bagian Teknik  Operasional  dan
Manajemen, dengan jumlah Responden sebanyak 30 Orang, menggunakan  skala Likert  (Sangat  setuju  (SS)=5,  Setuju(S)=4,  Kurang  setuju  (KS)=3,  Tidak  setuju (TS)=2, Sangat tidak setuju (STS)=1).
Adapun  definisi  kuesioner  tertutup  menurut  Arikunto  (2010)  adalah  daftar pertanyaan dalam yang dibuat untuk menyediakan pilihan jawaban dari responden dengan  menyediakan  opsi  jawabannyaAngket  tertutup  adalah  kuesioner  yang disajikan  dalam  bentuk  tidak  adanya  opsi  jawaban  lain  selain  memberikan  tanda centang (√) pada kolom atau tempat yang sesuai (Suharsimi, 1995).
Pada penelitian ini dilakukan pembobotan atas jawaban Kuesioner dengan metode skala Likert.  Skala Likert adalah skala yang digunakan untuk mengukur persepsi, sikap  atau  pendapat  seseorang  atau  kelompok  mengenai  sebuah  peristiwa  atau fenomena  sosial,  berdasarkan  definisi  operasional  yang  telah  ditetapkan  oleh peneliti.    Skala  ini  merupakan  skala  psikometrik  yang  biasa  diaplikasikan  dalam angket  dan  paling  sering  digunakan  untuk  riset  yang  berupa  survey,  dalam penelitian survey Deskriptif. Skala Likert menggunakan beberpa butir pertanyaan untuk  mengukur  perilaku  individu  dengan  merespon  5  titik  pilihan  pada  setiap butir pertanyaan, sangat setuju, setuju, tidak memutuskan, tidak setuju, dan sangat tidak setuju ( Likert 1932)
Metode Analisis Data. Dalam penelitian ini metode analisa data yang digunakan adalah Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda, dengan berbagai tahap yaitu dengan: (1) uji validitas, untuk mengetahui tingkat keandalan alat ukur yang digunakan, (2) uji reliabilitas, untuk mengetahui tingkat  keterpercayaan  hasil  suatu  pengukuran,  (3)  uji  normalitas  untuk mengetahui  setiap  variabel  berdistribusi  normal  atau  tidak,  (4)  uji heterokedatisitas  untuk  mengetahui  adanya  ketidaksamaan  varians  dari  residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain, (5) uji multikorelasi untuk mengetahui adanya  korelasi  antara  variable  bebas,  (6)  uji  linearitas  untuk  mengetahui hubungan  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  berbentuk  linear  apa tidak,  (7)  uji  autokorelasi  untuk  mengetahui  model  regresi  linier  ada  korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode  sebelumnya,  (8)  analisis  korelasi  untuk  mencari  hubungan  dan membuktikan  hipotesis  hubungan  dua  variabel  bila  data  kedua  variabel  bentuk interval  atau  ratio,  dan  (9)  regresi  Linear  Berganda  digunakan  untuk  menguji hubungan  dan  besarnya  pengaruh  yang  ditujukan  oleh  variabel  X1  (Pandemi Covid-19) serta X2 (Pola kerja WFH ) terhadap Y ( Produktivitas Kerja)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  Univariant .  Analisis  univariant  dalam  hal  ini  untuk  mengetahui gambaran  karakteristik  responden.  Hasil  analisis  disajikan  dalam    Tabel  4.0 Distribusi  Frekuensi  Responden  Berdasarkan  Jenis  Kelamin,  Bagian  Pekerjaan, Golongan Pangkat, Pendidikan Terakhir dan Usia karyawan BMKG Bogor
Tabel 4.0 Distribusi Frekuensi Responden _________________________________________
Variabel n                      % _________________________________________ Jenis Kelamin Perempuan 14 46.7 Laki-Laki 16 53.3 Total 30 100.0 _________________________________________ Bagian Pekerjaan Administras                  4 13.3 Teknis Reguler           13 43.3 Teknis Shift 13 43.3 Total                               30 100.0 _________________________________________ Golongan Pangkat Golongan II 1 3.3 Golongan III 23 76.7 Golongan IV 6 20.0 Total                            30 100.0 __________________________________________ Pendidikan Terakhir SMA/D1 3 10.0 D3 1 3.3 S1/D4 22 73.3 S2 4 13.3 Total                            30 100.0 __________________________________________ Usia 20 – 30 Tahun 5 16.7 31 – 45 Tahun 14 46.7 46 – 60 Tahun 11 36.7 Total                            30 100.0 __________________________________________
Berdasarkan  tabel  4.0  di  atas  menunjukkan  karakteristik  responden  yaitu responden berjenis kelamin laki laki lebih banyak dibanding perempuan sebanyak 16  orang  (53.3%)  sisanya  perempuan.    Mayoritas  responden  bekerja  dibagian teknis  dengan  penyebaran  merata  antara  regular  dan  shift  sebanyak  masing- masing 13 orang (43.3%) sedang sisanya bekerja dibagain administrasi, Mayoritas
responden  Pangkat  Golongan  III  sebanyak  23  Orang  (76.7%)  sedangkan  sisanya golongan IV sebanyak 6 orang (20 %) dan golongan II sebanyak 1 orang (3.3%). Tingkat pendidikan terakhir mayoritas Strata Satu atau Diploma Empat sebanyak 22  orang  (73.3%),  Sisanya  Master  4  orang  (13.3%)  kemudian  SMA/D1  3  orang (10%) dan D3 1 orang (3.3%). Untuk usia mayoritas berusia antara 31-45 Tahun sebanyak  14  orang  (46.7%),  kemudian  46-60  Tahun  sebanyak  11  orang  (36.7%) dan 20-30 Tahun sebanyak 5 orang (16.7%)
Teknik Analisis Data. Untuk mengetahui arah besar dan kuatnya hubungan antara dua variabel bebas dengan variabel terikat maka peneliti menggunakan perhitungan uji berikut ini:
Uji  Statistik  Deskriptif. Analisis  statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang digunakan  dalam  menganalisis  data  dengan  cara  mendeskripsikan  atau menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul.  Analisis  ini  bertujuan  untuk memberikan gambaran atau mendeskripsikan data dalam variabel yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), minimum, maksimum dan standar deviasi.
Statistik  deskriptif  adalah  statistika  yang  digunakan  dalam  mendiskripsikan  data menjadi  informasi  yang  lebih  jelas  serta  mudah  dipahami  yang  memberikan gambaran  mengenai  penelitian  berupa  hubungan  dari  variabel-variabel independen yang diproksikan dengan dewan direksi dan ukuran perusahaan Hasil penelitian analisis statistik deskriptif dapat dilihat dalam tabel 4.5 di bawah ini:
Tabel 4.1 Uji Descritive Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Dampak Covid19 30 15 25 21.47 2.583 Pola Kerja WFH 30 17 25 21.40 2.486 Produktivitas SDM 30 15 25 19.80 2.592 Valid N (listwise) 30
Sumber: data olahan SPSS, 2022
Berdasarkan  tabel  4.1  di  atas  peneliti  menyimpulkan  hasil  uji  statistik  deskriptif menunjukkan  bahwa  jumlah  karyawan  yang  terkena  dampak  Covid-19  (N) sebanyak  30  Orang.  Nilai  minimum  sebesar  15  karyawan  menunjukkan  bahwa dampak pandemic covid (X1) terendah dan nilai  maximum sebesar 25 karyawan menunjukkan  bahwa  mayoritas  dampak  pandemic  berpengaruh  tinggi.  Dari sampel diatas memiliki nilai rata-rata sebesar 21,47. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pandemic covid-19 di perusahaan  masih tergolong rendah.
Hasil  uji  statistik  deskriptif  Pola  Kerja  WFH  (X2)  menghasilkan  nilai  maximum sebesar 25 dan nilai minimum sebesar 15. Nilai rata-rata variabel Pola Kerja WFH (X2)  sebesar 21,40  dengan  standar  deviasi  sebesar  2,486.  Standar  deviasi  lebih
rendah daripada nilai rata-rata menunjukkan perusahaan sampel memiliki proporsi Pola Kerja WFH yang hampir sama.
Hasil uji statistik deskriptif untuk  variabel  Produktivitas SDM (Y) menghasilkan nilai  maximum sebesar 25 dan nilai  minimum sebesar 15. Nilai rata-rata sebesar 19,80 dengan standar deviasi sebesar 2,592 Standar deviasi lebih rendah daripada nilai  rata-rata  menunjukkan  perusahaan  sampel  memiliki  proporsi  Produktivitas SDM yang hampir sama.
Uji  Asumsi  Klasik. Pengujian  ini  dimaksudkan  untuk  memastikan  bahwa  di dalam  model  regresi  yang  digunakan  tidak  terdapat  gejala  multikolonieritas, gejala  heterokedastitas  dan  gejala  autokorelasi,  serta  data  yang  dihasilkan berdistribusi normal (Ghozali, 2018:161). Terdiri dari beberapa uji yaitu:
Uji  Normalitas. Uji  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi variabel  dependen,  variabel  independen  atau  keduanya  mempunyai  distribusi normal  atau  tidak.  Model  regresi  yang  baik  adalah  distribusi  data  normal. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  hipotesis  sebagai  berikut,  jika  nilai  signifikan  > dari 0,05, maka nilai residual berdistribusi normal dan jika nilai signifikan < 0,05 maka, nilai residual tidak berdistribusi normal.
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.88556307 Most Extreme Differences Absolute .102 Positive .070 Negative -.102 Test Statistic .102 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: data diolah SPSS, 2022
Berdasarkan grafik diatas penulis dapat menyimpulkan bahwa nilai residual yang didapat dari hasil uji normalitas 0,200 yang berarti bahwa 0,200 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa residual dalam penelitian ini berdistribusi normal maka (Ho diterima).
Uji  Multikoliniaritas. Uji  Multikolinearitas  digunakan  untuk  menguji  adakah korelasi  antar  variabel  independen  dalam  model  regresi.  Menurut  Ghozali
(2013:105) model regresi  yang baik  seharusnya tidak ditemukan adanya  korelasi antar variabel independen.
Multikolinearitas  dapat  dilihat  dari  nilai  tolerance  dan  variance  inflation  factor (VIF).    Apabila  nilai  VIF  <  10,  berarti  tidak  terdapat  multikolonieritas  dan  jika nilai  VIF  >  10  maka  terdapat  multikolonieritas  dalam  data.  Tabel  4.3 memperlihatkan hasil uji Multikolinearitas pada variabel penelitian.
Tabel 4.3 Output Coefficient Uji Multikolinearitas Model Unstandardized Coefficients
Standar dized Coeffici ents t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Consta nt) 5.371 3.145 1.708 .099 Dampak Covid19 .893 .567 .890 1.573 .127 .061 1.631 Pola Kerja WFH -.221 .590 -.212 -.375 .710 .061 1.631
a. Dependent Variable: Produktivitas SDM
Sumber: data diolah spss, 2022
Dari  hasil  tabel  4.3  di  atas  peneliti  menyimpulkan  bahwasannya  nilai  tolerance pada variabel Dampak Covid19 (X1), Pola Kerja WFH (X2), lebih besar dari 0,10 maka  tidak  terjadi  Multikoliniaritas.  Dan  untuk  nilai  VIF  pada  variabel  Dampak Covid19  (X1),  Pola  Kerja  WFH  (X2),  lebih  kecil  dari  10,00  maka  tidak  terjadi multikoliniaritas.
Uji  Heteroskedastisitas. Uji  heterokedastisitas  digunakan  untuk  mengetahui apakah  dalam  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  varians  dari  residual  satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke  pengamatan  tetap  maka  disebut  homokedastisitas  dan  jika  berbeda  disebut heterokedastisitas. Dari penelitian ini untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas peneliti melakukan dengan uji Glejser. Uji Glejser mengusulkan untuk meregresi nilai  absolut  residual  terhadap  variabel  independen.  Jika  variabel  independen, maka  indikasi  terjadi  heterokedastisitas.  Jika  variabel  (sig  >  0.05)  berarti  tidak terjadi  heterokedastisitas.  Dan  Jika  variabel  (sig  <  0.05)  maka  itu  berarti  terjadi heterokedasitas. Adapun hasil pengujian data tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.4
Tabel 4.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -3.911 1.644 -2.378 .025 Dampak Covid19 .041 .297 .091 .138 .891 Pola Kerja WFH .210 .308 .447 .680 .502
a. Dependent Variable: Abs_Res
Sumber: data diolah, 2022
Dari  hasil  tabel  4.4  di  atas  peneliti  dapat  menyimpulkan  bahwasannya  nilai  X1 (Dampak Covid19) nilai sig. 0.891 > 0,05 itu berarti tidak terjadi heteroskedasitas. Dan  untuk  variabel  X2  (Pola  Kerja  WFH)  nilai  sig.  0,502  >  0,05  artinya  tidak terjadi heteroskedasitas.
Uji Autokorelasi. Uji asumsi autukorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t  dengan  kesalahan  pengganggu  pada  periode  t-1.  Untuk  mendiagnosis  adanya autokorelasi  dalam  suatu  model  regresi  dilakukan  pengujian  terhadap  nilai  Uji Durbin-Watson (Uji Dw). Selanjutnya adalah membandingkan dengan tabel DW. Tabel DW terdiri atas dua nilai, yaitu batas bawah (dl) dan batas atas (du). Berikut beberapa keputusan setelah membandingkan DW: (a) jika angka DW dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif, (b) jika angka DW diantara -2 sampai +2, berarti tidak  ada  terautokorelasi,  dan  (c)  jika  DW  diatas  +2  berarti  ada  autokorelasi positif.
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .686 a .471 .432 1.954 1.485
a. Predictors: (Constant), Pola Kerja WFH, Dampak Covid19 b. Dependent Variable: Produktivitas SDM Sumber: data diolah spss, 2022
Berdasarkan  output  di  atas  diketahui  nilai  DW  (Durbin  Watson)  1.485. Selanjutnya  nilai  ini  akan  kita  bandingkan  dengan  nilai  tabel  DW  dengan signifikansi  5%,  (lampiran  1)  diketahui  jumlah  data  N=30  dan  jumlah  variabel independen K=2 maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
Uji Statistic.
dl      = 1,2837 du     = 1,5666 (4-dl) = 4 – 1,2837 = 2,7163 (4-du) = 4 –1,5666 = 2,4334
Berdasarkan  output  di  atas  diketahui  nilai  Durbin  Watson  sebesar  1.485, pembanding  menggunakan  nilai  signifikansi  5%,  jumlah  sampel  30  (n),  dan jumlah  variabel  independen  2  (k=2),  maka  di  tabel  Durbin  Watson  akan  didapat nilai  du  sebesar  1,5666.  Karena  nilai  DW  diantara  -2  sampai  +2  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
Teknik Pengujian Hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda.  Untuk  mempermudah  dalam menganalisis  data,  semua  pengolahan  data  akan  dilakukan  dengan  menggunakan program  SPSS  (Statistical  Package  for  Sosial  Science)  for  windows  version  25. Untuk  menghasilkan  uji  hipotesis  yang  valid  maka  peneliti  melakukan  uji-uji berikut ini:
Analisa  Regresi  Linier  berganda. Analisis  regresi  berganda  digunakan  untuk menguji hipotesa dari penelitian yang telah dirumuskan sebelumnya. Analisis ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada  pengaruh  antara  Pandemi  Covid  19  dan pola kerja WFH terhadap produktivitas SDM. Berikut hasil Analisa regresi linier berganda:
Tabel 4.6. Hasil Analisa regresi Linier Berganda
Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficien ts t Sig.
Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1 (Constant) 5.371 3.145 1.708 .099 Dampak Covid19 .893 .567 .890 1.573 .127 .061 16.31 4 Pola Kerja WFH -.221 .590 -.212 -.375 .710 .061 16.31 4
a. Dependent Variable: Produktivitas SDM
Sumber: data diolah SPSS, 2022
Berdasarkan  hasil  dari  coefficientsa  di  atas  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan model persamaan regresi linier berganda adalah:
Y it = α + β1X1 it - β2X2 it
Apabila  nilai  pada  tabel  4.6  diatas  disubsitusikan  maka  akan  diperoleh  hasil persamaan regresi sebagai berikut:
Nilai  Perusahaan  (Y)  =  5.371+  0.893  X1(Dampak  Covid19)  -  0.221  X2  (Pola KErja WFH) Dari persamaan ini peneliti dapat menyimpulkan bahwasannya,
1. Konstanta  sebesar  5.371  artinya  jika  dampak  pandemic  covid19  dan  pola kerja WFH bernilai nol maka produktivitas SDM sebesar 5.371 satuan.
2. Koefisien  Regresi  X1  (Dampak  covid19)  sebesar  0.893  dengan  nilai positif. Hal ini berarti bahwa setiap peningkatan dampak Covid19 sebesar 1  kali  maka  nilai  produktivitas  SDM  akan  meningkat  sebesar  0.893 dengan asumsi variabel yang lain konstan.
3. Nilai koefisien X2 (pola kerja WFH) sebesar  -0.221 dengan nilai  negatif. Hal  ini  berarti  bahwa  setiap  penurunan  pola  kerja  WFH  sebesar  1  kali maka  nilai  produktivitas  SDM  akan  turun  sebesar  -0.221    dengan  asumsi variabel yang lain konstan.
Uji  Koefisien  Determinasi  (Uji  R 2 ). Uji  Koefisien  Determinasi  (Uji  R 2 ) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menjelaskan variasi  variabel  dependen.  Dalam  penelitian  ini  koefisien  determinasi menggunakan nilai adjusted R 2 . Berikut tabel koefisien determinasi:
Tabel 4.7 Hasil Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .686 a .471 .432 1.954 1.485
a. Predictors: (Constant), Pola Kerja WFH, Dampak Covid19 b. Dependent Variable: Produktivitas SDM Sumber: data diolah, 2022
Dari  hasil  uji  R 2 ,  diperoleh  nilai  adjusted  R  Square  (Koefisien  Determinasi) sebesar  0.432 artinya  Pengaruh  dampak  Covid19  (X1),  Pola  Kerja  WFH (X2), terhadap Produktivitas SMD (Y) sebesar 43,2%.
Uji  Signifikansi  parameter  Individual  (Uji  t). Uji  t  digunakan  untuk  menguji pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  secara  parsial  atau  individual. Jika  nilai  Sig.  uji  t  <  0,05  maka  variabel  bebas  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  variabel  terikat  secara  parsial  (Kuncoro,  2013:244).  Berikut  tabel  hasil Uji t:
Tabel 4.8 Hasil Uji T
Model Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 5.371 3.145 1.708 .099 Dampak Covid19 .893 .567 .890 1.573 .127 Pola Kerja WFH -.221 .590 -.212 -.375 .710
a. Dependent Variable: Produktivitas SDM
Sumber: Data diolah spss, 2022
Dari  hasil  tabel  uji  t  pada  tabel  4.8 coefficients Uji  t  di  atas  penulis  dapat menyimpulkan nilai signifikan sebagai berikut:
1. Variabel  dampak  covid19  (X1)  nilai  signifikannya  adalah  0,127  >  0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya tidak ada pengaruh dampak covid (X1) terhadap produktivitas SDM (Y).
2. Variabel  Pola  kerja  WFH  (X2)  nilai  signifikannya  adalah  0,710  >  0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya tidak ada pengaruh pola kerja WFH (X1) terhadap produktivitas SDM (Y).
Uji  Kelayakan  Model  Uji  F. Uji  Kelayakan  Model  (Uji  F)  menunjukkan  ada tidaknya  pengaruh  bersama-sama  semua  variabel  independen  (bebas)  yang dimasukkan dalam model terhadap variabel dependen (terikat). Hipotesis nol (H0) berarti  semua  variabel  independen  bukan  merupakan  penjelas  yang  signifikan terhadap  variabel  dependen.  Hipotesis  Alternatif  (Ha)  berarti  semua  variabel independen  secara  bersama-sama  merupakan  penjelas  yang  signifikan  terhadap variabel dependen.
Tabel 4.8 Hasil Uji Kelayakan Model Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 91.695 2 45.847 12.006 .000 b Residual 103.105 27 3.819 Total 194.800 29
a. Dependent Variable: Produktivitas SDM
b. Predictors: (Constant), Pola Kerja WFH, Dampak Covid19
Sumber: data diolah, 2022
Dari  Uji  F  pada  tabel  4.8  diatas,  nilai  F  hitung  12,006  dengan  signifikansi  yang menunjukkan  0,000.  Nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  α  =  0,05  menunjukkan bahwa uji model ini layak untuk digunakan pada penelitian.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  pembahasan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  pandemi  covid-19  dan  pola  kerja  WFH  tidak  berpe ngaruh  terhadap produktivitas  kinerja  karywan  BMKG  Kota  Bogor,  berdasarkan  uji  signifikasi parameter  individual  (Uji  t)  bahwa Variabel  dampak  covid19  (X1)  nilai signifikannya adalah 0,911 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan  H1  ditolak.  Artinya  tidak  ada  pengaruh  dampak  covid  (X1)  terhadap produktivitas SDM (Y) dan Variabel Pola kerja WFH (X2) nilai signifikannya adalah  0,091  >  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  H0  diterima  dan  H1 ditolak.  Artinya  tidak  ada  pengaruh  pola  kerja  WFH  (X1)  terhadap produktivitas SDM (Y).

## REFERENSI (time roman, 11pt, 1 sps, antar referensi 6pt)
Arikunto, Suharsimi, 1995, Manajemen Penelitian, Rineka Cipta, Jakarta.
Arikunto,  S.  2010.  Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktik.  Jakarta:  Rineka Cipta.
Adnan, A., Saragih, R., Bisnis, F. K., Telkom, U., Kerja, P., & Karyawan, K. (2019). Pengaruh Disiplin Kerja Dan Produktivitas Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Badan  Meteorologi  Klimatologi  Dan  Geofisika  (  Bmkg  )  Jakarta  the  Effect  of Work Discipline and Work Productivity  on Employee Perfomance At Employee Performace Meteorologi Climatolog . 6 (2), 4191– 4197.
Anggraini, D. & Mukminin, A. (2021). Pengaruh Lingkungan Masa Pandemik Covid 19 Terhadap  Produktivitas  Kerja  Pegawai  Pada  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan Sipil (Disdukcapil) Kota Bima, Jurnal Disrupsi Bisnis, Vol.4 No.4, Juli 2021 (314 – 326) http://dx.doi.org/10.32493/drb.v4i4.10906
Djuwita, T. M. (2011). Pengembangan Sumber Daya Manusia Dan Produktivitas Kerja  Pegawai. Manajerial :  Jurnal  Manajemen  Dan  Sistem  Informasi , 10 (2), 15–21.
Likert, Rensis (1932) , “A Technique for the Measurement of Attitudes”, Archives of pshycholog
Nurrahmawati,  L.,  Ismail,  I.,  &  Kuswinarno,  M.  (2014).  Pengaruh  Pengembangan Sumber Daya Manusia Dalam Meningkatkan Produktivitas Karyawan PT . BRI ( PERSERO ), TBK Cab . Jurnal Studi Manajemen Dan Bisnis , 1 (1), 43–52.
Pramanik,  N.  D.  (2020).  Pengaruh  Pandemi  COVID-19  Terhadap  Produktivitas, Etos Kerja dan Motivasi Karyawan Selama Bekerja di Rumah (WFH). Jurnal EKBIS , 8 (1), 1–11.
Putra,  Y.  D.,  &  Sobandi,  A.  (2019).  Pengembangan  sumber  daya  manusia  sebagai faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  kerja. Jurnal  Pendidikan  Manajemen
Perkantoran , 4 (1), 127. https://doi.org/10.17509/jpm.v4i1.14963
Prastyani, D., & Muslimah, I.S. (2021) Analisis Produktivitas Karyawan Saat Pandemi COVID-19  melalui  Kesehatan  dan  Keselamatan  Kerja,  Lingkungan  Kerja  dan faktor psikologis kaeyawan, Forum Ilmiah Vol. 18 No.3, September 2021 (306 – 319)
Rahmawati, D. (2013). Pengaruh Motivasi Terhadap Produktivitas Kerja Karyawan Pr Fajar Berlian Tulungagung. Jurnal Universitas Tulungagung Bonorowo ,
1 (1), 1–16. http://www.jurnal- unita.org/index.php/bonorowo/article/view/6/6%0Ahttp://www.jurnal- unita.org/index.php/bonorowo/article/view/6
Susanti,  R.,  dkk.  (2021).  Produktivitas  Kerja  Saat  Work  From  Home  (WFH)  dan Work  From  Office  (WFO)  pada  Dosen  FKM  Universitas Mulawarman  di  Masa Pandemi Covid-19, Jurnal Ilmiah Kesehatan Masyarakat, Vol.13, Ed.1, 2021
Widjaja, W., Ashadi, M., & Cornellia, V. (2021), Budaya Kerja WFH di Masa Pandemi COVID-19 : Dampaknya terhadap Produktivitas Karyawan di Industri Ritel, Jurnal Edodemica: Jurnal Ekonomi, Manajemen dan Bisnis, Vol.5 No.2, Sept 2021 (103  – 112) http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ecodemica