Model Persamaan Struktural Structural Equation Modelling SEM

Keterangan : x = vektor variabel penjelas bebas yang berukuran q x l Λ x = matriks koefisien yang mengindikasikan pengaruh variabel laten bebas terhadap variabel penjelas bebas yang berukuran q x n ξ = vektor variabel laten bebas berukuran n x l = vektor kesalahan pengukuran variabel penjelas bebas yang berukuran q x l Raykov dan Marcoulides didalam Bechrudin 2002 menjelaskan bahwa model-model persamaan struktural seperti ini diasumsikan secara spesifik arah hubungan antara konstruk. Model-model ini dapat digunakan untuk menguji apakah teori-teori yang diusulkan sesuai dengan model-model empiisnya. Persamaan struktural dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini : Ada lima alasan mengapa Struktural Equation Modelling banyak digunakan dalam penelitian Hisyam, 2003 : 1. SEM dapat digunakan untuk memecahkan masalah-masalah interelasi yang lebih kompleks dengan memperhatikan variabel laten dari masalah tersebut. 2. SEM menangani fenomena sosial dalam situasinya. 3. SEM telah diterapkan dalam berbagi bidang dan masalah sehingga kepercayaan dalam penggunaannya dapat diperoleh. 4. SEM mempunyai representasi geometri yang memberikan gambaran atau perwujudan relasi-relasi behavior. 5. SEM merupakan salah satu linear programming, yang merupakan metode untuk mengkalkulasi rencana terbaik untuk mencapai sasaran yang digariskan dalam suatu keadaan, sehingga bersifat efektif dan efisien. Silomun 2002 menyatakan bahwa parameter yang diduga dalam SEM meliputi parameter pada model pengukuran, parameter pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen, parameter pengaruh antar variabel endogen, parameter korelasi antar variabel eksogen, dan parameter error . Dengan kata lain, parameter yang diduga cukup banyak, terutama apabila model yang digunakan lebih kompleks, sehingga penerapan SEM dengan aplikasi beberapa program komputer, sangat kritis terhadap 1 δ 2 δ 3 δ 4 δ 5 δ 6 δ 7 δ 8 δ 9 δ 10 δ 11 δ 12 δ 13 δ 14 δ 15 δ 1 ζ 2 ζ 1 ε 2 ε 3 ε 4 ε 6 ε η 11 λ 21 λ 31 λ 41 λ 51 λ 61 λ 71 λ 81 λ 91 λ 112 λ 122 λ 152 λ 132 λ 142 λ 11 γ 12 γ 11 λ 21 λ 31 λ 41 λ 51 λ 61 λ 5 ε 102 λ pemenuhan besarnya sampel. Beberapa pedoman penentuan besarnya sample size , yaitu : ƒ Bila pendugaan parameter menggunakan metode kemungkinan maksimum, besar sampel yang disarankan adalah 100 - 200 dan minimum absolutnya adalah 50 ƒ Sebanyak 5 - 10 kali jumlah parameter yang ada di dalam model yang akan diduga ƒ Sama dengan 5 - 10 kali jumlah variabel manifest indikator dari keseluruhan variabel laten Gambar 2. Contoh Penerapan Model Persamaan Struktur Silomun 2002 menyatakan bahwa parameter yang diduga dalam SEM meliputi parameter pada model pengukuran, parameter pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen, parameter pengaruh antar variabel endogen, parameter korelasi antar variabel eksogen, dan parameter error . Dengan kata lain, parameter yang diduga cukup banyak, terutama apabila model yang digunakan lebih kompleks, sehingga penerapan SEM dengan aplikasi beberapa program komputer, sangat kritis terhadap pemenuhan besarnya sampel. Beberapa pedoman penentuan besarnya sample size , yaitu : ƒ Bila pendugaan parameter menggunakan metode kemungkinan maksimum, besar sampel yang disarankan adalah 100 - 200 dan minimum absolutnya adalah 50 ƒ Sebanyak 5 - 10 kali jumlah parameter yang ada di dalam model yang akan diduga ƒ Sama dengan 5 - 10 kali jumlah variabel manifest indikator dari keseluruhan variabel laten Menurut Solimun 2002, langkah-langkah dalam SEM adalah sebagai berikut : Gambar 3. Langkah-langkah dalam Structural Equation Modeling SEM

H. Pembentukan Model Dalam SEM

Hisyam 2003 menjelaskan terdapat tiga buah strategi dalam membangun model di dalam SEM, yaitu : 1. Confirmatory Modeling Strategy Mayoritas aplikasi SEM menggunakan Confirmatory Modeling Strategy , di mana seorang peneliti membentuk model dan hanya ingin mengetahui apakah model tersebut cocok atau tidak. Strategi ini adalah strategi yang paling mudah, karena hanya menguji satu model saja dan setelah diperoleh hasilnya langsung dapat diputuskan apakah model tersebut cocok atau tidak. Kekurangan dari strategi ini adalah bila sebuah model diterima maka peneliti tidak akan mencari model lain yang juga mungkin diterima cocok. Karena terdapat kemungkinan bahwa model yang cocok tidak hanya model yang diusulkan tersebut 2. Competing Models Strategy Dalam Competing Models Strategy, model yang diusulkan dibandingkan dengan beberapa model alternatif. Strategi ini lebih baik dari Confirmatory Modeling Strategy, karena peneliti dapat mengetahui dan membandingkan beberapa model sehingga memperoleh informasi yang lebih banyak dan dapat memutuskan model mana yang akan digunakan. 3. Model Development Strategy Dalam Model Development Strategy, sebuah model diusulkan lalu diestimasi dengan SEM, setelah diperoleh hasilnya cocok atau tidak cocok, peneliti melakukan re-spesifikasi model untuk mendapatkan model yang lebih baik. Strategi ini yang paling banyak digunakan dan yang paling baik, karena tidak harus membuat beberapa model aternatif yang cukup repot Competing Models Strategy, namun tidak menutup kemungkinan adanya model lain yang lebih baik Confirmatory Modeling Strategy . Salah satu paket perangkat lunak computer yang digunakan untuk mengoperasikan metode Struktural Equation Modelling adalah Linier Struktural Relationship LISREL, sehingga model SEM ini disebut juga metode LISREL. Metode LISREL mengestimasi koefisien-koefisien dari sejumlah persamaan struktural yang linier. Metode ini secara khusus dirancang untuk mengakomodasi bentuk-bentuk recursive dan reciprocal causation, simultaneity, interdependence, latent variabel dan measurement errors karenanya metode ini dapat menganalisis model-model dari bentuk yang relatif paling sederhana seperti multiple regression dan multivariate regression sampai semakin rumit seperti path analysis, confirmatory factor analysis, dan full struktural equation model Joreskog dan Sorbom, 1996. Hisyam 2003 menjelaskan, LISREL menggunakan notasi dengan huruf Yunani sebagai lambang dari matrik, konstruk dan indikator. Untuk jelasnya perhatikan tabel dibawah ini : Tabel 1. Notasi Matrik Pada LISREL Model Lisrel Keterangan Matrik Elemen Construt dan Indicator a. Construct Exogenus Ksi Exogenus Construct ξ Endogenus Eta Endogenus Construct η b. Indicator Exogenus Exogenus Indicator X Endogenus Endogenus Indicator Y Matrik a. Structural Model Beta Relasi dari η kepada η Β β Gamma Relasi dari ξ kepada η Γ γ Phi Hubungan antar ξ Φ φ Psi Error dari η Ψ ψ b. Measurement Model Lamda-X Loading dari X Λ x λ x Lamda-Y Loading dari Y Λ y λ y Theta-Delta Error dari X Θ δ θ δ Theta_Epsilon Error dari Y Θ ε θ ε

III. METODOLOGI PENELITIAN C. Kerangka Pemikiran

Sumber daya manusia bagi suatu perusahaan merupakan sumber daya yang utama karena kemampuan dan kualitasnya sangat menentukan keberhasilan suatu perusahaan. Agar dapat diperoleh sumber daya manusia yang berkualitas diperlukan suatu pendekatan yang dapat meningkatkan motivasi kerja sehingga tujuan perusahaan dapat tercapai. Dengan motivasi kerja yang tinggi, karyawan akan berusaha untuk memberikan kontribusinya yang maksimal dalam usaha peningkatan produktivitas perusahaan. Suatu hal yang juga perlu dipikirkan adalah iklim organisasi. Terdapat kemungkinan iklim yang ada, kurang memberikan dorongan kepada karyawan untuk berprestasi. Untuk itu manajemen perlu memperbaiki gairah kerja karyawan dengan menciptakan iklim organsasi yang lebih baik, dalam hal ini budaya perusahaan perlu mendapat perhatian. Penilaian terhadap motivasi kerja dan nilai-nilai budaya perusahaan memiliki hubungan yang erat terhadap produktivitas kerja karyawan, karena dengan menerapkan suatu motivasi kerja yang baik serta terciptanya budaya perusahaan yang kondusif dan terarah bagi karyawan, maka perusahaan akan lebih mudah untuk meningkatkan produktivitas kerja karyawan. Gambar 4 memberikan informasi bahwa terdapat tiga variabel laten yang ditandai dengan gambar elips, yaitu motivasi kerja, budaya perusahaan dan produktivitas kerja karyawan. Ketiga variabel tersebut dijelaskan oleh beberapa variabel indikator yang dinyatakan dengan X dan Y. Pengaruh peubah laten terhadap peubah indikator disebut faktor loading yang diberi simbol λ lamda. γ adalah koefisien pengaruh peubah laten eksogenus terhadap peubah laten endogenus. Peubah-peubah tanpa penutup adalah peubah kesalahan atau pengganggu, sedangkan anak panah menggambarkan sebab akibat peubah pada pangkal panah mengakibatkan peubah pada ujung panah.