## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
Volume 7 Nomor 5 Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234

## PENGARUH JOB DEMAND TERHADAP KINERJA KARYAWAN YANG DIMEDIASI OLEH EMOTIONAL EXHAUSTION
Rani Pusparini 1 , Nuri Herachwati 2 , Mohammad Fakhruddin mudzakkir 3 Pengembangan Sumber Daya Manusia, Sekolah Pasacasarjana, Universitas Airlangga 1,2,3
Rani.pusparini-2022@pasca.unair.ac.id 1 , nuri-h@feb.unair.ac.id, fakhruddin.mudzakkir@pasca.unair.ac.id 3

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh job  demand terhadap  kinerja karyawan  yang  dimediasi  oleh emotional  exhaustion atau  kelelahan  emosional  pada instansi X. Peneliti menggunakan sebanyak 75 responden sebagai sampel dengan metode simple  random  sampling yang  berarti  setiap  anggota  populasi  memiliki  peluang  yang sama  menjadi  sampel.  Metode  pengumpulan  data  dengan  mengisi  kuesioner  yang menggunakan  skala  likert,  serta  penyebaran  kuesioner  dengan  menggunakan  Google Form. Teknik analisis data yang digunakan yaitu Structural Equation Modeling-Partial Least  Square  (SEM  PLS)  dengan  menggunakan  inner  model  dan  outer  model.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  1) Job  demand berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap emotional  exhaustion 2) Emotional  exhaustion berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kinerja karyawan 3) Job demand berpengaruh positif dan signifikan terhadap  kinerja  karyawan  4) job  demand berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kinerja karyawan yang dimediasi oleh emotional exhaustion.
Kata Kunci : Job Demand, Emotional Exhaustion , Kinerja Karyawan.

## ABSTRACT
This study aims to analyze the effect of job demand on employee performance mediated by  emotional  exhaustion  or  emotional  fatigue  at  agency  X.  Researchers  used  75 respondents as a sample with a simple random sampling method, which means that each member of the population has the same chance of becoming a sample. The method of collecting  data  by  filling  out  a  questionnaire  using  a  Likert  scale,  and  distributing questionnaires  using  Google  Form.  The  data  analysis  technique  used  is  Structural Equation  Modeling-Partial  Least  Square  (SEM  PLS)  using  the  inner  model  and  outer model. The results of this study indicate that 1) Job demand has a positive and significant effect on emotional exhaustion 2) Emotional exhaustion has a positive and significant effect on employee performance 3) Job demand has a positive and significant effect on employee performance 4) Job demand has a positive and significant effect on employee performance mediated by emotional exhaustion.
Keywords: Job demand, Emotional Exhaustion, Employee Performance.

## PENDAHULUAN
Kinerja  karyawan  merupakan salah  satu  faktor  penting  yang menentukan keberhasilan suatu organisasi  termasuk  pada  instansi pemerintahan. Dalam instansi pemerintahan kinerja karyawan memiliki peran strategis dalam menyelenggarakan pelayanan publik dan reformasi  birokrasi.  Dalam  mencapai tujuan sebuah instansi dipengaruhi oleh perilaku yang dimiliki oleh karyawannya.  Meskipun  fasilitas  yang dibutuhkan  tersedia  jika  tanpa  adanya peran  seorang  karyawan  yang  baik dalam organisasi, maka organisasi akan sulit mencapai tujuannya, karna karyawan  menjadi  penggerak  dan penentu  jalannya  suatu  organisasi (Wijaya,  2017).  Oleh  karena  itu, organisasi perlu memberikan arahan dan dukungan yang positif demi tercapainyaa tujuan organisasi. Koopmans, et al (2014) mengemukakan bahwa kinerja karyawan adalah  ukuran  hasil  yang  relevan  dari prestasi  kerja  yang  dicapai  oleh karyawan. Kinerja merupakan hasil kerja yang  dicapai  oleh  seseorang  atau kelompok untuk mencapai tujuan sebuah organisasi.  Mathis  and  Jackson  (2016) mengatakan  kinerja  merupakan  bentuk kegiatan yang dilakukan karyawan yang dapat  mempengaruhi  seberapa  banyak mereka  berkontribusi  pada  organisasi.
Kinerja karyawan pada instansi pemerintahan  memiliki  peran  yang penting  dalam  menjalankan  fungsi- fungsi  pemerintah  seperti,  penyediaan layanan  publik,  penegakan  hukum,  dan pengelolaan sumber daya. Namun, pada instansi  pemerintahan  sering  kali ditandai dengan berbagai tantangan dan tuntutan yang tinggi, sehingga berdampak pada kinerja karyawan . Job  demand (Tuntuan  kerja) merupakan aspek-aspek fisik, psikologis,  sosial  atau  organisasi  dari suatu  pekerjaan  yang  membutuhkan
usaha  atau  kemampuan  secara  fisik  atau psikologis  yang  terus  menerus  dan  oleh karena  itu  diasosiasikan  dengan  kondisi fisik  atau  psikologis  tertentu  (Llorens  et al,  2006). Job  demand yang  tinggi seringkali  berkaitan  dengan  tuntutan pekerjaan  yang  kompleks,  jumlah pekerjaan yang besar serta tekanan untuk mencapai  target  yang  ditetapkan. Job demand yang  tinggi  dapat  berdampak pada kinerja karyawan terutama jika tidak diimbangi  dengan  sumber  daya  yang memadai  (Leiter  &  Maslach,  2004). Bakker and Evangelia (2007) menemukan bahwa tingkat tuntutan kerja yang  tinggi  dapat  meningkatkan  risiko burnout  (kelelahan  kerja  yang  kronis) pada karyawan. Burnout dapat mengakibatkan  penurunan  motivasi, kelelahan  emosional,  dan  penurunan kinerja secara keseluruhan.
Tuntutan  kerja  yang  tinggi  telah menjadi  ciri  khas  dari  banyak  instansi pemerintahan  di  mana  karyawan  sering kali  dihadapkan  pada  target  yang  ketat untuk  menyelesaikan  pekerjaan  rutin, program  kerja  dan  tugas-tugas  lainnya. Hal  ini  dapat  menimbulkan  tekanan tambahan  bagi  karyawan  yang  berusaha memenuhi  target  organisasi.  Ketika pekerjaan  tambahan  ini  diakumulasi dengan pekerjaan rutin, hal tersebut dapat menciptakan beban kerja yang tinggi bagi karyawan.  Ketika  karyawan  merasa terbebani  oleh  tuntuan  pekerjaan  yang tinggi,  mereka  mungkin  mengalami setres,  kelelahan  atau  ketegangan emosional  (Lovallo,  2005).  Kondisi beban  kerja  yang  tinggi  dapat  menjadi pemicu munculnya emotional exhaustion pada karyawan.
Emotional  exhaustion merupakan kondisi karyawan yang merasa kehabisan energi  emosional  dan  merasa  tidak mampu  menghadapi  tuntutan  pekerjaan secara  efektif. Emotional  exhaustion dapat mengurangi tingkat kinerja karyawan baik dari segi kuantitas maupun kualitas  pekerjaan  yang  dihasilkan
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
Demerouti, et  al (2001). Job  demand yang  tingi  dalam  sebuah  instansi pemerintah  seringkali  terkait  dengan tuntuan pekerjaan yang kompleks, batas waktu  yang  ketat  dan  tekanan  untuk mencapai  target  yang  telah  ditetapkan. Kondisi  ini  yang  dapat  menyebabkan karyawan  merasa emotional  exhaustion dan  kurang  mampu  mengatasi  tuntutan pekerjaan  dengan  baik  (Rothmann  & Buys, 2011).
Keadaan kelelahan yang dirasakan oleh  karyawan  sering  kali  berpengaruh besar  pada  kinerja  mereka.  Penelitian menunjukkan  bahwa  ketika  karyawan mengalami  kelelahan,  baik  secara  fisik maupun emosional, kemampuan mereka untuk berfungsi secara optimal menurun. Kelelahan  ini  dapat  disebabkan  oleh berbagai  faktor,  termasuk  beban  kerja yang berlebihan, tekanan untuk
memenuhi  target  yang  ketat,  dan kurangnya  dukungan  dari  atasan  dan rekan  kerja.  Semua  ini  menciptakan lingkungan kerja yang penuh stres, yang akhirnya  berkontribusi  pada  penurunan kinerja karyawan. Menurut Maslach dan Jackson  (1981)  kelelahan  emosional adalah  komponen  utama  dari  burnout yang berdampak negatif pada efektivitas pekerjaan.  Penelitian  ini  menekankan pentingnya  manajemen  yang  efektif dalam  mengelola  beban  kerja  dan menyediakan  dukungan  yang  memadai untuk karyawan. Upaya untuk mengurangi  tuntutan  pekerjaan  yang berlebihan dan meningkatkan kesejahteraan emosional karyawan dapat membantu meningkatkan kinerja mereka dan  mengurangi  tingkat  kelelahan  di tempat kerja.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan
metode  pendekatan  kuantitatif.  Metode kuantitatif  merupakan  metode  untuk menguji  teori-teori  tertentu  dengan  cara meneliti hubungan antar variable (Creswell, 2012). Penelitian ini menggunakan responden dari Instansi X. Teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan adalah random sampling yang memastikan  bahwa  setiap  anggota populasi  memiliki  peluang  yang  sama untuk  dipilih  sebagai  sampel  sehingga didapat  jumlah  sampel  sebanyak  75 responden dengan menggunakan kuesioner.  Jenis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer yang  dikumpulkan  dari  kuesioner  yang dilakukan  terhadap  karyawan  pada instansi  X.  Penelitian  ini  menggunakan tiga  jenis  variabel  yaitu, Job  demand sebagai  variabel  dependen, emotional exhaustion sebagai  variabel  mediasi  dan kinerja  karyawan  sebagai  variabel independen. Penelitian ini menggunakan teknik  analisis Structural  Equation Modeling (SEM).  Menurut  Hair,  et  al (2014  )  dengan  menggunakan  SEM memungkinkan  dilakukannya  analisis terhadap  serangkaian  hubungan  secara simultan  sehingga  memberikan  efisiensi secara statistic.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini
menggunakan
SmartPLS  ( Partial  Least  Square )  untuk mengolah  data  dengan  beberapa  tujuan yaitu  memprediksi  konstruksi  target utama,  menguji  hubungan  korelasi  teori yang  sudah  ada.  Peneliti  menggunakan aplikasi Smart PLS 4.0 untuk melakukan pengujian data.  Berikut akan dijelaskan hasil dari masing-masing evaluasi model pengukuran  ( outer  model )  dan  evaluasi model structural ( inner model ).
Gambar 1. Evaluasi outer model menggunakan SmartPLS 4 Sumber: Hasil data primer smartPLS
Evaluasi  model  pengukuran  ( outer model )
Evaluasi  model  pengukuran  ini dikategorikan  menjadi  dua  yaitu  model pengukuran  reflektif  dan  pengukuran formatif.  Pada  pengukuran  model reflektif  harus  memperhatikan  validitas dan reliabilitasnya. Evaluasi outer model reflektif diuji melalui validitas konvergen dan diskriminan dari indikator pembentuk konstruk laten serta memperhatikan composite  reliability . Selain itu peran Cronbach alpha sebagai indikatornya. Sedangkan untuk evaluasi pengukuran normative diuji melalui substantive  content -nya  yaitu dengan membandingkan relative weight dan  melihat  signifikansi  dari  indikator konstruk  tersebut  (Ghozali,  2012). Dalam penelitian ini ketiga variabel laten
yaitu  yailtu Job  Demand (X),  Kinerja Karyawan (Y) dan Emotional Exhaustion (M).

## Convergent Validity
Convergent validity adalah perkiraan  sejauh  mana  item  pengukuran berkorelasi dengan sebuah konstruk (Hair
,  2014  ).  Pengujian  validitas  dan reliabilitas  dapat  dilakukan  melalui metode PLS Algorithm pada Smart PLS. Hair,  et  al  (2014  )menyebutkan  bahwa nilai outer  loading yang  dapat  diterima adalah  0,70  atau    lebih.  Nilai outer loading di bawah 0.40 harus dihapus dan tidak  digunakan.    Sedangkan,  indikator dengan nilai diantara 0.40 dan 0.70 harus dilakukan  analisis  terkait  dampaknya composite reliability dan AVE .
Tabel 1. Convergent Validity melalui nilai outer loading Variabel Indikator Outer loading Keterangan Emotional Exhaustion (EE) EE1 0,774 Valid
EE2 0,844 EE3 0,755 EE4 0,894 EE6 0,822 EE7 0,785 EE8 0,779 Job Demand (JD) JD3
0,750
Valid JD5 0,780 JD6 0,827 JD7 0,788
JD8 0,798 Kinerja Karyawan (KK) KK4
0,817
Valid KK5 0,848 KK6 0,846 KK7 0,785 Sumber: Hasil data primer smartPLS
Tabel  di  atas  menunjukan  bahwa sebagian besar hasil nilai loading factor pada masing masing indikator mendapat nilai  lebih  besar  dari  0,7,  sehingga masing-masing indikator dapat dinyatakan  valid  secara  statistik  serta dapat digunakan sebagai konstruk dalam penelitian ini.

## Discriminant Validity
Validitas  diskriminan  merupakan item-item  pengukuran  yang  mampu membedakandirinya dengan sekumpulan item-item  lain  yang  mengukur  konstruk yang  berbeda.  Pengujian  validitas diskriminan  dapat  diukur  melalui  nilai cross  loading dari  setiap  indikator.
Discriminant  validity sesuai  jika  nilai loading  factor lebih  besar  dibandingkan cross loading konstruk lainnya. Tabel 2. Uji Validitas Diskriminan melalui Nilai cross loading Item Pertanyaan Emotional Exhaustion Job Demand Kinerja Karyawan EE1 0,774 0,604 0,133 EE2 0,844 0,690 -0,174 EE3 0,755 0,532 -0,011 EE4 0,894 0,664 -0,011 EE6 0,822 0,615 -0,095 EE7 0,785 0,609 -0,073 EE8 0,779 0,637 -0,114 JD3 0,609 0,750 -0,225 JD5 0,565 0,780 -0,297 JD6 0,701 0,827 -0,145 JD7 0,584 0,788 -0,266 JD8 0,576 0,798 -0,217 KK4 0,067 -0,203 0,817 KK5 -0,207 -0,331 0,848 KK6 -0,112 -0,278 0,846 KK7 0,033 -0,104 0,785 Sumber: Hasil data primer smartPLS
Tabel  diatas  menunjukkan  bahwa item EE1, EE2, EE3, EE4, EE6, EE7 dan EE8  memiliki  nilai  loadings  paling tinggi  dan  terkelompok  kedalam  kolom Emotional Exhaustion . Hal ini bermakna bahwa  item-item  tersebut  (EE1,  EE2, EE3,  EE4,  EE6,  EE7  dan  EE8)  adalah memang  mengukur  variabel Emotional
Exhaustion . Begitu juga dengan variabel
Job Demand bahwa item JD3, JD5, JD6, JD7,  dan  JD8  memiliki  nilai  loadings paling  tinggi  dan  terkelompok  kedalam kolom job  demand .  Kemudian  pada variabel  kinerja  karyawan  menunjukkan bahwa  item  KK4,  KK5,  KK6  dan  KK7 memiliki nilai loadings paling tinggi dan terkelompok  kedalam  kolom  kinerja karyawan.
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
Selain  mengamati  nilai cross loading, discriminant validity juga dapat diketahui  melalui  metode  lainnya  yaitu dengan  melihat  nilai average  variant extracted (AVE)  untuk  masing-masing indikator dipersyaratkan nilainya harus > 0,5  untuk  model  yang  baik.  Nilai  AVE yang  lebih  besar  dari  0,5  menunjukan tingkat  validitas  yang  cukup,  artinya variabel  laten  menjelaskan  lebih  dari setengah varians indikatornya.
Tabel 3. Uji Validitas Diskriminan melalui average variant extracted (AVE) Variable Average Variance Extracted (AVE) Nilai Cut off Keterangan Job demand 0,654 >0,5 Valid Emotional Exhaustion 0,623 Kinerja Karyawan 0,680 Sumber: Hasil data primer smartPLS Berdasarkan  data  tabel  di  atas menunjukan  bahwa  setiap  variabel memiliki  nilai  lebih  besar  dari  0,5  (>
0,5).  Nilai  tersebut  menunjukan  bahwa variabel  memiliki  validitas  konvergen.
Semakin  tinggi  nilai  AVE  maka
asumsinya variance yang disebabkan oleh kesalahan  dalam  pengukuran  model semakin  kecil  dibandingkan  dengan variance  yang  disebabkan  oleh  masing- masing  indikator  dalam  konstruk  yang ditangkap oleh variabel latennya.
Tabel 4. Uji Validitas Diskriminan Melalui Fornell-Larcker criterion Emotional Exhaustion Job demand Kinerja karyawan Emotional Exhaustion 0.809 Job demand 0.772 0.789 Kinerja karyawan -0.066 -0.289 0.825 Sumber: Hasil data primer smartPLS
Berdasarkan  tabel  di  atas,  kita dapat  melihat  bahwa  koneksi  variabel Emotional  Exhaustion dengan  variabel itu sendiri adalah 0,809, yang lebih besar dari  korelasi Emotional  Exhaustion dengan Job demand (0,772) dan Kinerja karyawan (-0,066). Nilai yang ditebalkan
(bold)  adalah  nilai  yang  lebih  besar secara  diagonal  dibandingkan  dengan nilai lainnya.

## Composite Reliability
Menurut  Hair,  et  al  (2014  )
Composite  Reliability adalah  ukuran reliabilitas konsistensi internal yang tidak seperti Cronbach alfa , tidak mengasumsikan pemuatan indikator yang sama harus di atas 0,70. Selain itu, Hair et al (2014 ) menjelaskan bahwa exploratory research  nilai  0,60  sampai 0,70  masih dapat diterima. Sedangkan nilai di bawah 0,60  menjelaskan  bahwa  terdapat konsistensi  reliabilitas  internal  yang lemah. Tabel 5. Uji Reliabilitas melalui Nilai Composite Reliability Composite Reliability Cronbach alfa Nilai Cut off Keterangan
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812 Job Demand (JD) 0,930 0,911 >0,7 Reliabel Emotional Exhaustion (EE) 0,892 0,848 Kinerja Karyawan 0,895 0,847 Sumber: Hasil data primer smartPLS Nilai composite  relability yang diterima adalah lebih besar daripada 0,7 (>  0,7).  Penelitian  ini  menunjukan bahwa  nilai composite  relability adalah lebih  besar  dari  0,7.  Sehingga  dapat dikatakan bahwa seluruh variabel laten.
Evaluasi  Model  Struktural  ( Inner
Model Evaluation ) Proses pengujian selanjutnya adalah  evaluasi  model  struktural,  yakni
kan  diuji  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung (mediasi). Coefficient of Determination (R2) Nilai R 2 digunakan untuk mengukur  kriteria  kualitas  model  atau goodness  of  fit  model  sekaligus  juga sebagai  koefisien  determinasi  uang menunjukkan  besaran  pengaruh  varianel laten  eksogen  terhadap  variabel  laten endogen. Kriteria R 2 menurut Chin, et al (2013) yakni, 0,67 (kuat) 0,33 (moderate) dan 0,19 (lemah).
Tabel 6. Hasil Nilai Uji R -Square R 2 Nilai cut off Keterangan Emotional Exhaustion 0,596 Kuat>0,67>moderate>0,33>lemah>0,19 Moderate Kinerja karyawan 0,144 Lemah Sumber: Hasil data primer smartPLS
R  Square (R 2 )  merupakan  suatu nilai  yang  menyatakan  seberapa  besar variabel  bebas  mampu  menjelaskan varians  dari  variabel  tak  bebas. Diketahui  nilai R  Square (R2)  pada variabel  laten Emotional  Exhaustion (EE)  adalah  0,596  yang  memiliki  arti bahwa  variabel Emotional  Exhaustion (EE)  mampu  menjelaskan  varians  dari variabel tak bebas Emotional Exhaustion (EE) sebesar 59,6%. Sedangkan sisanya sebesar 40,4% atau 0,404 dijelaskan oleh variabel lain di luar model yang diukur. Selanjutnya  pada  variabel  kinerja karyawan memberikan pengaruh sebesar 0,144  atau  14,4%  dan  sisanya  sebesar 85,6% dipengaruhi oleh variabel di luar
model.
Predictive Relevance (Q 2 ) Model struktural dievaluasi dengan memperhatikan  Q 2 predictive  relevance model yang mengukur seberapa baik nilai observasi  dihasilkan  oleh  model.  Q 2 didasarkan  pada  koefisien  determinasi seluruh variabel dependen. Dalam model ini terdapat dua variabel dependen, yaitu: Emotional  exhaustion  (M)  dan  Kinerja Karyawan (Y) sehingga dapat ditentukan dua  variabel  keifisien  determinasi  (R 2 ) yang  dapat  dijadikan  dasar  kalkulasi  Q2 predictive  relevance  model  sebagi berikut: Tabel 7. Predictive Relevance model Model Struktural Variabel Dependen R-square
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
1 Emotional exhaustion (M) 0,596 2 Kinerja Karyawan (Y) 0,144 Kalkulasi: Q 2 = 1 - [(1-R 1 2 ) (1-R 2 2 )] Q 2 = 1 - [(1-0,596) (1-0,144)] Q 2 = 0,654
Berdasarkan  tabel  atas  terbukti nilai  Q 2 =  0,654  mendekati  nilai  1 dengan  demikian  hasil  evaluasi  ini memberi  bukti  bahwa  model  struktural memiliki kesesuaian (goodness-fit model)  yang  bailk.  Hasil  ini  dapat dimaknai bahwa informasi yang terkandung  dalam  data,  65  %  dapat dijelaskan oleh model sedangkan sisanya sebesar  35%  dijelaskan  oleh  error  atau varilabel lain yang tidak terdapat dalam model.

## Hasil Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan dengan t-statistic dengan memilah untuk pengujian  pengaruh  langsung  dan  tak langsung  atau  pengujian  variabel intervening.  Pada  bagian  berikut  ini diuraikan  secara  berturut-turut  hasil pengujian pengaruh langsung.

## Uji Hipotesis Pengaruh Langsung
Pengujian  pada path  coefficient bertujuan  untuk  menunjukan  arah hubungan  variabel,  apakah  menunjukan arah positif atau negatif.  Menurut (Imam ,  2008)  nilai  uji path coefficients ialah nilai yang menunjukkan tingkat signifikansi pada pengujian hipotesis. Uji signifikansi koefisien jalur ( path coefficients ) dengan menggunakan metode bootstrapping .  Nilai  koefisien jalur  dapat  digunakan  sebagai  acuan untuk  mengetahui  besaran  pengaruh secara  parsial  yang  bernilai  antara  0 sampai  1  baik  positif  maupun  negatif. Rekapitulasi  hasil  uji  validasi  koefisien jalur  ( path  coefficient )  pada  masing- masing  jalur  untuk  pengaruh  langsung yang  pada  tabel  di  bawah  ini  untuk pengujian hipotesis sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis Pengaruh Langsung Original sample Sample mean Standard deviation T statistics P values EE -> KK 0,387 0,441 0,183 2,116 0,037 JD -> EE 0,772 0,774 0,048 16,028 0,000 JD -> KK -0,588 -0,625 0,169 3,474 0,001 Sumber: Hasil data primer smartPLS Hasil  analisis  nilai  uji path coefficients pada tabel dapat diinterperetasikan sebagai berikut: 1. Pengujian  Hipotesis  (H 1 ):  Pengaruh Job  demand terhadap Emotional
Exhaustion .  Didasarkan  pada  nilai sampel awal 0,772 (bertanda positif), nilai  statistik  T  (16,028>1,96)  dan nilai P (0,0000<0,05). Maka kesimpulannya  adalah  bahwa job demand berpengaruh  positif  terhadap emotional  exhaustion. Hipotesis1 dinyatakan diterima.
2. Pengujian  Hipotesis  (H 2 ):  Pengaruh emotional exhaustion terhadap kinerja karyawan  Didasarkan  pada  nilai
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
sampel awal 0,387 (bertanda positif), nilai statistic T (2,116>1,96) dan nilai P  (0,037<0,05).  Kesimpulannya adalah  bahwa emotional  exhaustion berpengaruh  positif  terhadap  kinerja karyawan. Hipotesis  2  dinyatakan diterima.
3. Pengujian  Hipotesis  (H 3 ):  Pengaruh
Job demand terhadap kinerja karyawan.  Didasarkan  pada  nilai sampel  awal  -0,588  (bertanda negatif), nilai statistic T (3,474>1,96) dan nilai P (0,001<0,05). Kesimpulannya  adalah  bahwa job demand berpengaruh negatif terhadap kinerja  karyawan. Hipotesis  3
dinyatakan diterima
Uji Hipotesis Pengaruh Tak Langsung Rekapitulasi  hasil  uji  validasi koefisien  jalur  ( path  coefficient )  pada masing-masing  jalur  untuk  pengaruh tidak langsung yang tersaji pada Tabel di bawah  ini  memberikan  informasi  untuk pengujian hipotesis sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Pengujian Hipotesis Pengaruh Tidak Langsung Original sample Sample mean Standard deviation T statistics P values Job Demand (X) -> Emotional Exhaustion (M) - > Kinerja Karyawan (Y) 0,299 0,342 0,148 2,021 0,046

## Sumber: Hasil data primer smartPLS
Pengujian Hipotesis (H 4 ): Pengaruh Job  demand terhadap  kinerja karyawan melalui emotional exhaustion . Didasarkan pada nilai sampel awal 0,299 (bertanda  positif),  nilai  statistic  T (2,021>1,96)  dan  nilai  P  (0,046<0,05). Hipotesis  3  dinyatakan  diterima.  Hasil analisis  yang  diperoleh  memberikan makna  bahwa emotional  exhaustion dapat memberikan efek intervening pada pengaruh kinerja karyawan yang ada di Instansi X.

## PEMBAHASAN Pengaruh  Job  Demand  terhadap
Emotional Exhaustion
Berdasarkan  hasil  analisis  data yang dilakukan secara statistik menunjukkan  bahwa  variabel job demand terhadap emotional  exhaustion memiliki original sample 0,772 (bertanda positif), T Statistics 16,028>1,96 dan P Values (0,000<0,05) sehingga  dapat  dinyatakan bahwa  job demand berpengaruh positif dan signifikan terhadap emotional
exhaustion . Dengan demikian hipotesis 1 yaitu  pengaruh Job  demand terhadap emotional  exhaustion diterima  atau didukung  oleh  data  secara  statistik. Temuan  penelitian  ini  bermakna  bahwa Job  demand berpengaruh  terhadap emotional  exhaustion pada  karyawan instansi  X.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  terdahulu Azharudeen dan  Arulrajah  (2018) yang  menemukan bahwa  terdapat  hubungan  positif  yang moderat antara job demand dan emotional exhaustion .    Penelitian  yang  dilakukan oleh Li et al, (2012 ) memprediksi bahwa tuntutan  pekerjaan  akan  berhubungan positif dengan kelelahan emosional. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  tuntutan pekerjaan yang ditandai dengan tuntutan psikologis  dan  fisik  berhubungan  positif dengan  kelelahan  emosional.  Tuntutan kerja  yang  berlebihan  dan  ambiguitas peran  telah  terbukti  memiliki  hubungan positif  dengan  ketegangan  pekerjaan, seperti yang diungkapkan dalam
penelitian oleh Hansez & Chmiel (2010)
Artinya,  saat  karyawan  menghadapi
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
tuntutan  pekerjaan  yang  berlebihan  dan harus  diselesaikan  dalam  waktu  yang terbatas,  mereka  cenderung  merasa tegang  dan  stres.  Begitu  pula  dengan ambiguitas  peran,  di  mana  karyawan mungkin  tidak  jelas  tentang  apa  yang diharapkan dari mereka dalam pekerjaan mereka.
Pengaruh Emotional Exhaustion terhadap Kinerja Karyawan Hasil analisis data yang dilakukan secara  statistik  menunjukkan  bahwa emotional  exhaustion terhadap  kinerja karyawan  memiliki  original  sample 0,387  (bertanda  positif),  T  Statistics
2,116>1,96  dan  P  Values  (0,037<0,05) sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa emotional exhaustion berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  kinerja karyawan. Dengan demikian hipotesis 2
yaitu  pengaruh  bahwa emotional exhaustion terhadap  kinerja  karyawan diterima atau didukung oleh data secara statistik.    Sejalan  dengan  penelitian rujukan yang dilakukan oleh Akeke, et al (2020)  menemukan  bahwa  kelelahan emosional memiliki efek signifikan pada kinerja  karyawan  yang  disebabkan penyakit  fisik  dan  tekanan  kerja sehingga  berdampak  pada  kinerja karyawan.  Selain  itu,  penelitian  yang dilakukan  oleh  Yavas  dkk.  (2008) menemukan bahwa kelelahan emosional berhubungan  secara  signifikan  dan positif  dengan  niat  berpindah.  Lebih lanjut  (Cropanzano  ,  Rupp,  &  Byrne, 2003  )  menjelaskan  bahwa  kelelahan emosional adalah salah satu faktor utama yang  membuat  karyawan  enggan  untuk terus bekerja di sebuah organisasi. Oleh karena  itu  setiap  karyawan  yang dihadapkan  pada  trauma  ini  cenderung berkinerja  lebih  rendah  dari  yang diharapkan yang juga dapat menyebabkan ketidakhadiran dan pergantian.  Dapat  disimpulkan  bahwa emotional exhaustion (kelelahan emosional) memiliki pengaruh terhadap kinerja karyawan. Hal ini berarti bahwa
kelelahan emosional dapat menyebabkan kinerja karyawan menurun, bahkan dapat menyebabkan  turnover  dari  pekerjaan atau  ketidakhadiran.  Oleh  karena  itu, perlu adanya kesadaran organisasi dalam memperhatikan dan mengelola kelelahan emosional  karyawan  yang  baik  untuk menjaga kinerja dan retensi karyawan.

## Pengaruh  Job  Demand  terhadap Kinerja Karyawan
Hasil  analisis  data  yang  dilakukan secara  statistik  menunjukkan  bahwa job demand terhadap  kinerja  karyawan memiliki original sample -0,588 (bertanda negatif), T Statistics 3,474>1,96  dan  P  Values  (0,001<0,05) sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa job demand berpengaruh  positif  terhadap kinerja  karyawan.  Dengan  demikian hipotesis  3  yaitu  pengaruh Job  demand terhadap  kinerja  karyawan  diterima  atau didukung  oleh  data  secara  statistic.  Hal ini  sejalan  dengan  penelitian  rujukan yang  dilakukan  oleh  Kurnia  &  Widigdo (2021)  menunjukkan  bahwa  karyawan yang  mengalami  tuntutan  kerja  yang tinggi dan berkepanjangan dapat menjadi sangat  lelah  secara  psikologis  dan terasingkan dari pekerjaannya, yang pada akhirnya  berdampak  pada  menurunnya kinerja.  Studi  lain  oleh  Podsakoff,  et  al (2007)  menunjukkan  bahwa  tuntutan pekerjaan  yang  tinggi  dapat  mengurangi tingkat kinerja karyawan melalui peningkatan tingkat kelelahan dan stress. Sampson  dan  Akyeampong (2014) menyatakan  banyak  penelitian  yang menemukan  bahwa  tuntutan  yang diberikan oleh organisasi dapat menciptakan  tekanan  pada  karyawan, sehingga  menimbulkan  gejala  stres  dan terlalu banyak bekerja. Dapat disimpulkan  bahwa  tuntuan  pekerjaan tinggi yang dirasakan oleh karyawannya dapat  memberikan  pengaruh  pada  pada penurunan kinerja karyawan dan meningkatnya  Tingkat  kelelahan  dan stress  pada  karyawan.  Oleh  karena  itu, organisasi  perlu  memperhatikan  Tingkat
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
tuntutan  pekerjaan  yang  diberikan kepada  karyawan  agar  tidak  berlebihan serta memastikan adanya dukungan dan sumber  daya  yang  memadai  untuk membantu karyawan mengatasi tuntutan kerja yang tinggi.
Pengaruh  Job  Demand  terhadap Kinerja  Karyawan  yang  dimediasi oleh Emotional exhaustion
Hasil analisis data yang dilakukan secara statistik tentang dampak mediasi emotional exhaustion antara job demand dan kinerja karyawan memiliki original sample  0,299  (bertanda  positif),  T Statistics  2,021>1,96  dan  P  Values (0,046<0,05) sehingga dapat dinyatakan bahwa emotional  exhaustion terbukti memediasi hubungan antara job demand dan kinerja karyawan, sehingga hipotesis 4  diterima.  Hal  ini  dikuatkan  dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Karatepe,  2012)  menyatakan  bahwa karyawan  yang  tidak  dapat  mengatasi tuntutan  pekerjaan  berlebihan  akan mengalami  kelelahan  emosional,  yang pada  gilirannya  dapat  mengakibatkan penurunan kinerja berkualitas tinggi dan mengasumsikan bahwa emotional exhaustion mampu menjembatani pengaruh  antara job  demand terhadap kinerja  karyawan.  Penelitian  lain  yang dilakukan oleh lain oleh Crawford et al.
(2010)  menemukan  bahwa  tuntutan pekerjaan yang tinggi dapat menyebabkan  stres  yang  berdampak negatif  pada  kinerja  karyawan.  Oleh karena  itu,  karyawan  yang tingkat emotional  exhaustion tinggi  akan cenderung  memiliki  kinerja  yang  lebih rendah daripada yang mengalami tingkat stres  yang  lebih  rendah.  Dapat disimpulkan, bahwa temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang  menunjukkan  bahwa  tuntutan pekerjaan dapat menyebabkan kelelahan bekerja  yang  pada  akhirnya  akan mempengaruhi  kinerja  karyawan.  Oleh karena itu, organisasi perlu memperhatikan  tidak  hanya  tingkat
tuntutan pekerjaan yang diberikan kepada karyawan  tetapi  juga  bagaimana  mereka dapat mengelola dan mengatasi kelelahan emsoinal  yang  mungkin  timbul  akibat dari tuntutan tersebut.

## SIMPULAN
` Berdasarkan hasil penelitian yang telah dikemukakan maka dapat  disampaikan  beberapa  kesimpulan dalam  penelitian  ini  yaitu Job  demand memiliki  pengaruh  positif  terhadap emotional  exhaustion pada  karyawan yang ada di instansai X, serta emotional exhaustion berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kinerja karyawan, Job demand berpengaruh  negatif  terhadap kinerja karyawan dan emotional exhaustion terbukti memediasi hubungan antara job demand dan kinerja karyawan pada instansi X. Dapat disimpulkan dari penelitian  ini  bahwa  tuntunan  pekerjaan yang  dirasakan  karyawannya  begitu tinggi dapat menurunkan kinerja karyawan  yang  menyebabkan  turnover pada karyawan atau tingginya ketidakhadiraan. Tuntuan pekerjaan yang tinggi  dapat  menyebabkan  kelelahan emosional  yang  dirasakan  karyawan hingga merasakan setres. Oleh karena itu, organisasi  perlu  memperhatiakn  tuntuan pekerjaan yang diberikan kepada karyawan  untuk  mengatasi  kelelahn emosional  sehingga  kinerja  karyawan tidak menurun.

## DAFTAR PUSTAKA
Akeke,  N.,  Folake  ,  O., Adeniyi,  B.,  & Oluwafunmilayo  ,  A.  (2020). Effects of emotional exhaustion on employee  performance  among academic  staff  of  tertiary  in  Ekiti state Nigeria . International journal of  advances  in  scientific  research and engineering , Vol. 6 (2) .
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
Azharudeen, N., & Arulrajah, A. (2018). 2.6.4  The  relationships  among emotional  demand,  job  demand, emotional exhaustion and turnover intention. International  Business
Research .
Babakus , E., cravens, D., Mark , J., &
William C. Moncrief . (1999). The Role  of  Emotional  Exhaustion  in
Sales Force Attitude and Behavior Relationships.  . Journal  of  the Academy  of  Marketing  Science , p.58-70.
Bakker  , A.,  &  Demerouti  ,  E.  (2017). Job  Demands-Resources  Theory : Taking  Stock  and  Looking Forward Job Demands – Resources  Theory :  Taking  Stock and  Looking  Forward. Journal  of Occupational  Health  Psychology
At 20 , 22(3), 273-285.
Bakker, A., & Evangelia, D. (2007). The
Job-Demands-Resources  model: state  of  the  art. Journal  of Managerial  Psychology , Vol.  22,
No.3 pp. 309-328.
Chin . (1988). The Partial Least Squares Approach  for  Structural  Equation Modelling,  in  G.A.  Marcoulides (Ed.)  Modern  Methods  for Business  Research,  Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah. pp. 295- 336. .
Chin  ,  W.,  Thatcher,  J.,  Wright,  R.,  & Steel  ,  D.  (2013).  Controlling  for Common Method Variance in PLS Analysis:  The  Measured  Latent Marker Variable Approach. In New Perspectives  in  Partial  Least Squares and Related Methods. hal. 231–239).
Cropanzano , R., Rupp, D., & Byrne, Z. (2003  ).  he  relationship  of emotional  exhaustion  to  work attitudes,job  performance,  and organizational citizenship behaviors. Journal  of  Applied Psychology , 88(1), 160–169.
Demerouti, E., Bakker, A., Nachreiner ,
F.,  &  Schaufeli  ,  W.  (2001).  The
job  demands-resources  model  of burnout. Journal  of  Applied Psychology , 86(3), 499-512 .
Elst,  T.,  Cavents,  C.,  Daneels,  K., Johannik, K., Baillien, E., Van den Broeck,  A.,  et  al.  (2016).  Job Demands–Resources Predicting Burnout  and  Work  Engagement among Belgian Home Health Care Nurses:  A  Cross-Sectional  Study. 64(6), 542-556. Hair , J. (2014 ). A Primer on Partial Least Squares Strcutural Equation Modeeling  (PLS-SEM)  . SAGE Publications . Imam  ,  G.  (2008).  The  Structural Equation Modeling Metode Alternatif  dengan  Partial  Least Square. Edisi 2. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Jazilah.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Job Demand terhadap Work Engagement  melalui  Burnout. Jurnal  Ilmu  Manajemen ,  8(3), 1038-1049 . Koopmans,  L.  (2014).  Improving  the Individual Work Performance Questionnaire using Rasch Analysis. Journal  of  Applied Measurement , 15(2) pp 160-175.
Kurnia, C., & Widigdo , A. (2021). Effect of  work  life  balance,  job  demand, job insecurity on employee performance  at  PT  Jaya  Lautan global with employee weell beinga s  a  mediation  variable  . European journal of business and management research . Kurnia, C., & Widigdo , A. (2021). Effect of Work-Life Balance, Job Demand, Job Insecurity on Employee Performance at PT Jaya Lautan  Global  with  Employee Well-Being as a Mediation Variable. European  Journal  of Business and Management Research , 6(5). Leiter, M., & Maslach, C. (2004). Areas of Worklife: A Structured Approach to Organizational Predictors of Job
2024. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting 7(5):2800-2812
Burnout. Research in occupational stress and well-being , 3, 91-134. Li, F., Jiang , L., Yao , X., & Li , Y. (2012 ). Job demands, job resources and safety  outcomes  :  the  roles  of emotional  exhaustion  and  safety compliance . Accident analysis and
prevention .
Lovallo,  W.  (2005).  Stress  &  health:
Biological and psychological interactions  (2nd  ed.). Sage Publications, Inc.
Maria, A., Worfel,  F., Wolter,  C.,  Gusy,
B.,  Rotter,  M.,  &  Renneberg,  B. (2017). The Role of Job Demands and  Job  Resources  in  the Development of Emotional Exhaustion, Depression, and Anxiety  Among  Police  Officers. Police Quarterly , 21(1), 1-26. Maslach  ,  C.,  &  Goldberg,  J.  (1998  ). Prevention  of  burnout:  New perspectives. Applied & Preventive  Psychology. Scientific research an Academic publisher .
Maslach , C., & Leiter, M. (1997). The Truth about Burnout, Jossey-Bass . Maslach, C., & Jackson , S. (1981). The measurement of
experienced burnout. Journal of Organizational
Behavior , 2(2), 99-113 .
Mathis,  R.,  &  Jackson  ,  J.  (2016).
Manajemen Sumber Daya Manusia . Jakarta: Salemba Empat .
Podsakoff, N., LePine, J., & LePine, M. (2007).  Differential  challenge stressor-hindrance
stressor
relationships  with  job  attitudes, turnover  intentions,  turnover,  and withdrawal  behavior  A  meta- analysis. Journal  of  Applied Psychology , 92(2), 438–454.
Rothmann,  S.,  &  Buys.  (2011).  Job
Demands And Resources, Psychological Conditions, Religious  Coping  And  Work Engagement Of Reformed Church Ministers.
Sampson  ,  W.,  &  Akyeampong  ,  O. (2014).  Work-related  stress  in hotels:  An  analysis  of  the  causes and  effects  among  frontline  hotel employees in the Kumasi Metropolis.  . J  Tourism  Hospit , 3(2), 269-2167 . Schaufeli , W., & Bakker , A. (2004 ). Job Demands, Job Resources, and their Relationship  with  Burnout  and Engagement: a multi-sample study. Journal of Organizational Behavior .
Wibowo.  (2016). Manajemen  Kinerja  . Jakarta: Rajawali Pers . Wolor , Christian , W., Kurnianti, Destria, Zahra, Siti Fatimah , et al. (2020). The  Importance  of  Work  Life
Balance on Employee Performance Millennial Generation in Indonesia. Journal  of  Critical Reviews.
Wright  ,  T.,  &  Cropanzano  ,  R.  (1998). Emotional exhaustion as a predictor of  job  performance  and  voluntary turnover. Journal  of  Applied Psychology , 83(3), 486–493.