23
hasil produksi pada agribisnis dapat diukur dengan indikator sebagai berikut: 7 volume penjualan, 8 pertumbuhan penjualan, 9 pertumbuhan pelanggan.
Berdasarkan kondisi di atas berarti sistem pendukung agribisnis yaitu pembinaan mutu, pengolahan agroindustri sangat penting. Memasuki era
globalisasi dan liberalisasi ekonomi dan perdagangan, membawa konsekuensi bagi produk perikanan Indonesia mampu bersaing dipasaran, baik di dalam
maupun di luar negeri. Untuk mengantisipasi persaingan bebas tersebut dan meraih keunggulan kompetitif diperlukan upaya antara lain peningkatan efisiensi
usaha dan 10 diversivikasi produk, manajemen mutu serta pengembangan pamasaran. Namun demikian kinerja industri juga harus diukur dengan 11
tingkat penyerapan tenaga kerja pada industri perikanan, 12 serta produktivitas kerja Wahyuni 2002.
Model kinerja industri perikanan sebagai variabel kinerja dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
- Peningkatan kinerja keuangan labarugi - Pemasaran informasi pasar, diversifikasi produk, mutu produk, harga
produk, peningkatan volume penjualan, pertumbuhan pelanggan - Sumberdaya manusia penyerapan tenaga kerja, produktivitas kerja,
kesejahteraan tenaga kerja.
2.6 Daya Saing Industri Perikanan
Memasuki era pasar bebas akan terjadi pertumbuhan perdagangan secara umum dan persaingan internasional. Di sini tidak ada negara yang tetap dapat
terisolasi dari ekonomi dunia, jika negara itu menutup pasarnya dari persaingan asing, penduduknya akan membayar lebih mahal untuk barang berkualitas lebih
rendah. Tetapi jika negara itu membuka pasarnya, akan menghadapi persaingan ketat dan banyak usaha domestik akan menderita Kotler 1997.
Lebih lanjut dikatakan bahwa kekuatan baru yang akan dihadapi adalah perubahan teknologi. Seperti saat ini, perkembangan teknologi informasi dan
kecepatan komunikasi, perubahan terjadi dengan kecepatan luar biasa seperti merek makanan, bentuk perubahan baru, meningkatnya kepekaan konsumen akan
24
merek dan mutu serta harga barang, sehingga perusahaan ataupun industri harus mampu merubah keunggulan komperatif menjadi keunggulan kompetitif Kotler
1997. Upaya peningkatan daya saing industri, termasuk industri perikanan
dimasa datang harus mampu menghasilkan produk dengan berbagai macam persyaratan yang lebih lengkap dan rinci seperti jaminan kandungan nutrisi,
komposisi bahan baku, keamanan mengkonsumsi, aspek lingkungan hidup bahkan aspek hak azasi manusia pengeksploitasian buruh.
Konsep daya saing diekspresikan oleh beberapa orang dan lembaga dengan cara yang berbeda, perbedaan tersebut tidak terlepas dari pandangan atau
konteks yang mereka telaah dan dapat diterapkan pada level nasional tak lain adalah produktivitas yang didefinisikan sebagai nilai output yang dihasilkan oleh
seorang tenaga kerja Daryanto dan Hafizrianda 2010. Selain mengamati perusahaan yang menghasilkan produk dan pasar yang sama, penghematan
variabel yang mempengaruhi kinerja industri perikanan seperti kemampuan kondisi keuangan, pemasaran serta sumberdaya manusia yang terlibat di dalam
industri perikanan Purnomo et al. 2003.
2.7 Model Pengelolaan Sumberdaya 2.7.1 Pemodelan secara umum
Model didefinisikan sebagai suatu perwakilan atau abstraksi dari sebuah obyek atau situasi aktual. Definisi tersebut mengandung dua unsur yaitu adanya
perwakilan atau representasi dan abstraksi atau penggambaran. Perwakilan atau representasi mengandung pengertian bahwa di dalam model terdapat suatu
pemetaan dari karakteristik sistem kongkrit. Model dapat digunakan secara berarti, jika antara model dan sistem terdapat suatu persamaan atau
korespondensi. Jenis korespondensi antara model dan sistem dapat secara isomorphi, yaitu satu elemen sistem berkorespondensi dengan satu elemen model
atau dapat pula secara homomorphi yaitu satu elemen model berkorespondensi dengan beberapa elemen sistem Nurani 2002.
Suatu model berfungsi untuk dapat menyederhanakan kompleksitas dalam upaya menemukan variabel-variabel yang penting dan tepat. Penemuan variabel-
25
variabel tersebut sangat berkaitan dengan analisis sistem, yaitu sebagai wahana untuk dapat memperbesar pengertian seseorang tentang bagaimana hal-hal
tertentu bekerja dan sebagai alat untuk membantu pemikiran secara rasional Nurani 2010.
Tujuan umum dari model dapat dibagi berdasarkan tujuan akademik dan tujuan manajerial. Tujuan akademik dari model adalah sebagai alat untuk
menjelaskan suatu fakta karena belum ada teori, jika teori sudah ada maka model digunakan sebagai alat untuk mencari konfirmasi. Sedangkan model untuk tujuan
manajerial adalah sebagai alat pengambilan keputusan, sebagai proses belajar dan alat komunikasi Nurani 2002.
Penggunaan model menguntungkan dalam analisis kuantitatif, hal ini dikarenakan:
1 Dengan model dapat dilakukan analisis dan percobaan dengan situasi yang kompleks dengan mengubah-ubah nilai atau bentuk relasi antar variabel
yang mungkin sulit dilakukan pada sistem nyata 2 Model memberikan penghematan dalam mendeskripsikan dan
penyelidikan sesuatu keadaan nyata 3 Menghemat waktu dan biaya dalam melakukan analisis masalah
4 Dapat memfokuskan perhatian lebih banyak pada karakteristik yang penting dari masalah.
Secara umum model dapat diklasifikasikan berdasarkan fungsi, struktur, dan cara aspek waktu serta faktor peluang dimasukkan ke dalam model.
Berdasarkan fungsi, model dapat diklasifikasikan ke dalam model deskriptif, prediktif dan normatif. Model deskriptif yaitu model yang menggambarkan
situasi tertentu, model prediktif adalah model yang dapat digunakan untuk meramalkan sesuatu, sedangkan model normatif mengharuskan dilakukannya
suatu tindakan Nurani 2002. Berdasarkan struktur, model diklasifikasikan ke dalam model ikonik,
analog dan simbolik. Model ikonik yaitu model yang memiliki beberapa sifat fisik dari hal yang digambarkan, pada model analog terdapat subtitusi dan relasi
antara model dengan hal nyata, sedangkan model simbolik adalah model yang menggambarkan kenyataan dengan bantuan simbol-simbol.
26
2.7.2 Model persamaan struktural SEM
Menurut Santoso 2007, yang dimaksudkan dengan SEM adalah teknik statistik multivariat yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis
regresi korelasi, yang bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar indikator dengan konstruknya
ataupun hubungan antar konstruk. Teknik analisis SEM merupakan pendekatan terintegrasi antara analisis
faktor, model struktural dan analisis path. Di sisi lain SEM juga merupakan pendekatan yang terintegrasi antara analisis data dengan konstruksi konsep.
Dalam penggunaan SEM peneliti dapat melakukan tiga kegiatan secara serentak yaitu: pemeriksaan, validitas dan reliabilitas instrumen setara dengan faktor
analisis confirmatory, pengujian model hubungan antara variabel latent setara dengan analisis path, dan mendapatkan model yang bermanfaat untuk prakiraan
setara dengan model struktural atau analisis regresi Solimun 2002. Keunggulan SEM dijelaskan oleh Fornell dan Lacker 1981 yang diacu
dalam Mustaruddin 2010 mengatakan bahwa model persamaan struktural adalah generasi kedua teknik analisis multivariate yang memungkinkan peneliti untuk
menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non- recursive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model.
Tidak seperti analisis multivariate biasa regresi berganda, analisis faktor, SEM dapat menguji secara bersama-sama yaitu: 1 model struktural; hubungan antara
konstruk yaitu variabel latenunobservedvariabel yang tidak dapat diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator untuk mengukurnya independen
dan dependen, 2 model measurement; hubungan antara variabel dengan konstruk faktor.
Kline et al. 2001 yang diacu dalam Wijanto 2008 lebih mendorong penggunaan SEM dibandingkan regresi berganda karena 5 alasan sebagai berikut:
1 SEM memeriksa hubungan diantara variabel-variabel sebagai sebuah unit, tidak seperti pada regresi berganda yang pendekatannya sedikit demi sedikit, 2
asumsi pengukuran yang andal dan sempurna pada regresi berganda tidak dapat dipertahankan, dan pengukuran dengan kesalahan dapat ditangani dengan mudah
oleh SEM, 3 Modification Index yang dihasilkan oleh SEM menyediakan lebih
27
banyak isyarat tentang arah penelitian dan pemodelan yang perlu ditindaklanjuti dibandingkan pada regresi, 4 interaksi juga dapat ditangani dalam SEM dan 5
kemampuan SEM dalam menangani non recursive parth. Sebagai metode statistik multivariat yang kompleks, terlebih dahulu
diperlukan pemahaman berbagai konsep dasar tentang SEM sebelum menggunakan sebuah software, yaitu:
1 Variabel laten dan variabel manifes Isi sebuah model SEM pastilah variabel-variabel, apakah itu variabel laten
atau variabel manifes. Menurut Ferdinan 2002 jika ada sebuah variabel laten pastilah akan ada 2 atau lebih variabel manifes, ada pendapat menyarankan
sebuah variabel laten sebaiknya dijelaskan oleh paling tidak 3 variabel manifes, hal ini akan lebih jelas saat pembahasan perhitungan degree of freedom.
Variabel laten unobserved variable, konstrukkonstruk laten adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung kecuali diukur dengan satu atau
lebih variabel manifes. Dalam AMOS, sebuah variabel laten diberi simbol lingkaran tepatnya elips dan harus selalu disertai dengan beberapa variabel
manifes. Sedangkan variabel manifes observed variable, atau indikator adalah variabel yang digunakan untuk menjelaskan atau mengukur sebuah variabel laten.
Dalam AMOS, sebuah variabel manifes diberi simbol kotak Santoso 2007. 2 Variabel laten eksogen dan variabel laten endogen
Variabel eksogen adalah variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen. Pada model SEM, variabel eksogen ditunjukkan dengan adanya anak
panah yang berasal dari variabel tersebut menuju variabel endogen. Sedangkan variabel endogen adalah variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel
independen. Pada model SEM, variabel eksogen ditunjukkan dengan adanya anak panah yang menuju variabel tersebut Santoso 2007.
3 Measurement model dan structural model Secara umum, sebuah model SEM dibagi menjadi 2 bagian utama, yaitu:
measurement model adalah bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan indikator-indikatornya. Stuctural model
adalah bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan antar variabel laten atau variabel eksogen dengan variabel laten Solimun 2005.
28
Software yang tersedia untuk menganalisis SEM seperti LISREL, AMOS, EQS dan sebagainya. Sejak diakuisisi dibeli oleh SPSS-software statistik paling
populer di dunia, AMOS sudah mulai populer digunakan baik oleh kalangan peneliti, akademisi maupun para praktisi. Kelebihan software AMOS terutama
ada pada sifat software yang user friendly dan juga powerful, sehingga dapat digunakan bagi para pemula di bidang SEM Wijaya 2009.
Saat ini versi AMOS sudah mencapai AMOS 7 bahkan AMOS 16. Namun demikian semua data dan output dapat diakses dengan program AMOS 4,
AMOS 5 maupun AMOS 6. Program AMOS 16 telah diperkenalkan lewat internet dan akan dirilis secara bersamaan dengan rilis versi terbaru dari SPSS,
yakni SPSS 16. Dengan demikian ada lompatan versi AMOS dari 7 ke 16, yang disebabkan adanya keinginan untuk menyamakan versi AMOS dengan versi SPSS
terbaru. Namun dari sisi kontent dan feature hampir tidak ada perubahan, kecuali adanya kemampuan mixed modelling yang ada pada versi 16 Santoso 2007.
29
3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari - Desember 2009 dengan tempat penelitian di Kota Makassar Sulawesi Selatan. Khususnya pada kawasan
pelabuhan perikanan atau kawasan industri perikanan. Adapun kegiatan penelitian meliputi:
1 Survei lokasi penelitian pada bulan April - Mei 2009 untuk merancang variabel dan melakukan wawancara untuk mendapatkan data-data awal dari industri
perikanan yang ada di Kota Makassar. 2 Pengambilan data dari industri perikanan yang berkaitan dengan data-data
SEM yang dilakukan pada bulan Juni - November 2009 yang berlokasi di Kota Makassar Sulawesi Selatan.
3.2 Tahapan Penelitian
