minimum diperoleh sebesar 150 dengan menggunakan rumus slovin Sekaran, 2006 sebagai berikut
Keterangan : n = Ukuran Sampel
N = Ukuran Populasi e = persen kelonggaran ketidakpastian karena kesalahan pengambilan sampel yang
masih ditolerir, maksimum 5.
3.3 Metode Analisis Data
Structural equation modelling SEM merupakan gabungan dari dua analisis metode statistik yang terpisah yaitu analisis faktor factor analysis yang dikembangkan di ilmu
psikologi dan psikometri serta model persamaan simultan simultaneous equation modelling yang dikembangkan di ekonometrika. Ghozali : 2013.
3.3.1 Observed Variabel Manifest dan Unobserved Variabel Latent
Variabel penelitian adalah konsep abstrak yang dapat diukur. Konsep abstrak itu antara lain kepuasan kerja, komitmen dan motivasi. Konsep abstrak yang langsung dapat
diukur disebut observed variabel atau Manifest. Namun demikian ada konsep abstrak yang tidak dapat diukur langsung atau unobserved variabel sering juga disebut latent atau
konstruk sebagai contoh kepuasan kerja. Variabel ini diukur dengan seperangkat pertanyaan yang intinya mengukur seberapa puas seseorang terhadap pekerjaannya.
3.3.2 Pembangunan Path Diagram
Dalam pembangunan diagram jalur path diagram, hubungan antar konstruk ditunjukkan dengan garis dengan satu anak panah yang menunjukkan hubungan kausalitas
regresi dari satu konstruk ke konstruk yang lain. Garis dengan dua anak panah menunjukkan hubungan korelasi atau kovarian antar konstruk.
3.3.3 Pembangunan Path Diagram
Persamaan yang diperoleh dari path diagram yang dikonversikan terdiri : structural equation model yang dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antara
berbagai konstruk. Model persamaan Struktural : Motivasi = 1 Keselamatan kerja + β
kesehatan kerja + γ insentif + e1 Kinerja Karyawan = 1 Motivasi + eβ
3.3.4 Kemungkinan Munculnya Masalah Identifikasi
Problem identifikasi pada prinsipnya adalah problem mengenai ketidakmampuan dari model yng dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Bila setiap kali estimasi
dilakukan muncul problem identifikasi, maka sebaiknya model dipertimbangkan ulang dengan mengembangkan lebih banyak konstruk. Untuk itu tindakan pertama yang harus
dilakukan adalah mengevaluasi apakah data yang digunakan dapat dan telah memenuhi asumsi-asumsi SEM structural equation modeling yaitu :
1. Ukuran sampel
2. Normalisasi dan linearitas
3. Outliers
3.4 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit
