Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 12 No. 2, Desember 2020, hal. 29-41 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP
KINERJA PEGAWAI PT. KERETA API INDONESIA (PERSERO) DAOP 5 PURWOKERTO DENGAN PARTIAL LEAST SQUARE

## Jajang
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman jajang@unsoed.ac.id

## Supriyanto
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman

## Dimas Eka Putra
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman
ABSTRACT. In this research, PLS method is applied to analyze which factor are affect employee performance in PT. Kereta Api Indonesia (Persero) DAOP 5 Purwokerto based on  employee  performance,  work  motivation,  leadership,  training,  work  enviroment  and corporate culture through the indicator which are then analyzed. From analysis using a PLS  method  with  6  variables  of  research,  it  was  found  that  R-square  value  work  of motivation variables of 77,00% with good assessments defined by   construct variable of leadership,  training,  work  enviroment  and  corporate  culture  while  another  23%  is described  by  other  variables  outside  this  research.  The  value  of  R-square  on  employee performance variables of 66,00% with good enough assessment criteria described by the work  of  motivation,  whereas  another  34%  is  described  by  other  variables  outside  this research model.
Keywords: partial least square, employee performance, PT. Kereta Api Indonesia, DAOP 5 Purwokerto.
ABSTRAK. Pada  penelitian  ini,  metode  PLS  diaplikasikan  untuk  menganalisis  faktor- faktor yang mempengaruhi kinerja pegawai PT. Kereta Api Indonesia (Persero) DAOP 5 Purwokerto  berdasarkan  kinerja  pegawai,  motivasi  kerja,  kepemimpinan,  pelatihan, lingkungan  kerja  dan  budaya  perusahaan  melalui  beberapa  indikator  yang  kemudian dianalisis.    Dari  hasil  analisis  menggunakan  metode  PLS  dengan  6  variabel  penelitian, diperoleh  bahwa  nilai R-square untuk  variabel  motivasi  kerja  sebesar  77,00%  dengan kriteria penilaian bagus yang dijelaskan oleh variabel konstruk kepemimpinan, pelatihan, lingkungan  kerja,  dan  budaya  perusahaan,  sedangkan  23,00%  lainnya  dijelaskan  oleh variabel  diluar  model  penelitian  ini.  Nilai R-square untuk  variabel  kinerja  pegawai sebesar  66,00%  dengan  kriteria  penilaian  cukup  bagus  yang  dijelaskan  oleh  motivasi kerja, sedangkan 34% lainnya dijelaskan oleh variabel diluar model penelitian ini.
Kata Kunci: DAOP 5 Purwokerto, kinerja pegawai , partial least square, PT. Kereta Api Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  perusahaan  perlu  mengadakan  penilaian  kinerja  pegawai  untuk menilai  pencapaian  kinerja  pegawai  dalam  melaksanakan  tugas.  Menurut Bernadin  dan  Russel  (2000)  kinerja  adalah outcome yang  dihasilkan  dari  fungsi suatu  pekerjaan  tertentu  atau  kegiatan  selama  satu  periode  tertentu.    Penilaian kinerja dilaksanakan berdasarkan bentuk dan isi pekerjaan yang diberikan kepada pegawai untuk mencapai setiap aspek dari pekerjaan pegawai (Rivai, dkk., 2011). Sumber  daya  manusia  merupakan  hal  penting  penyedia  jasa  transportasi.  Seiring perkembangan  teknologi  transportasi  dan  juga  fasilitas-fasilitas    transportasi secara pesat. Begitu juga dengan perusahaan penyedia jasa transportasi darat pun mulai  berkembang  dan  bermunculan  diiringi  dengan  teknologi  yang  menunjang fasilitas, termasuk PT. Kereta Api Indonesia.
Bagi instansi penyedia transportasi darat seperti PT. Kereta Api Indonesia (Persero),  peningkatan  kualitas  pelayanan  adalah  mempunyai  pengaruh  besar terhadap  keputusan  penggunaan  yang  ditawarkan.  Sebagai  perusahaan  yang menyediakan jasa transportasi darat, perbaikan kualitas pelayanan adalah menjadi prioritas utama agar mampu memenuhi kebutuhan pasar.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  perlu  kajian  terkait  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kinerja  pegawai  PT.  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  DAOP  5 Purwokerto.  Fokus  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  faktor-faktor mana saja yang berpengaruh terhadap kinerja pegawai dan bagaimana pemodelan kinerja  pegawai  PT.  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  DAOP  5  Purwokerto. Penelitian  kepuasan  kinerja  pegawai  di  lingkungan  PT.  Kereta  Api  Indonesia (Persero)  telah  dilakukan  Antaka  (2018)  menggunakan  metode  regresi  linier. Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari model regresi dan faktor analisis.    Analisis  faktor  adalah  metode  untuk  menganalisis  observasi  dari  sisi interkorelasinya  (Fruchter,  1954).  Analisis  faktor  dikategorikan  menjadi exploratory dan confirmatory (Hair, dkk., 2010). Yang termasuk dalam kategori EFA  adalah  analisis cluster dan  analisis  faktor,  sedangkan  yang  termasuk  dalam kategori  CFA  adalah Structural  Equation  Model (SEM),  yang  salah  satunya adalah Partial  Least  Square (PLS)  (Hair,  dkk.,  2010).    Dalam  PLS  dapat
dilakukan  pengujian  validitas  dan  reliabilitas  melalui  model  Pengukuran  dan  uji kausalitas  melalui  model  struktural.  (Abdillah,  2015).    Model  PLS  juga  telah banyak  diterapkan,  diantaranya  oleh  Putri  (2018),  Jihan  (2010)  dalam  bidang Kesehatan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  antara  lain  koleksi  data melalui kuisioner dan wawancara, uji validitas dan relibilitas, eksplorasi data hasil wawancara, pembuatan model dan terakhir interpretasi model.

## 2.2 Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  sampel  data  dari hasil  survei  kuesioner  yang  disebar  disetiap  unit  kerja.  Kuesioner  tersebut  berisi beberapa  pernyataan  yang  berhubungan  dengan  variabel  penelitian.  Terdapat alternatif  jawaban  yang  diberikan  untuk  mengisi  pernyataan  kuesioner  dengan skala  likert ,  yaitu:  Sangat  Tidak  Setuju  (STS)  bernilai  1;  Tidak  Setuju  (TS) bernilai  2;  Ragu-Ragu  (RR)  bernilai  3;  Setuju  (S)  bernilai  4;  dan  Sangat  Setuju (SS) bernilai 5.

## 2.3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  analisis  kepuasan  ini  adalah model Partial  Least  Square (PLS).    Komponen-komponen  terdiri  dari  Variabel laten  dan  variabel  teramati.      Menurut  Kuntoro  (2006),  variabel  laten  terbagi menjadi variabel laten endogen , η ( small eta ) dan variabel laten eksogen ξ ( small ksi ).  Variabel teramati atau variabel manifes adalah variabel  yang dapat  diamati yang  diukur  secara  empiris.  Variabel  manifest  terbagi  variabel  manifes  eksogen, X i dan  variabel  manifes  endogen Y i ,  (Kuntoro,  2006).  Model  PLS  terdiri  dari model struktural dan model pengukuran.
Model struktural adalah
[ ]        [
] [ ]   [ ] [ ]   [ ] ,
dengan adalah  eta  adalah  variabel  Y  atau  variabel  laten  endogen  (mx1), ξ adalah variabel X atau variabel laten eksogen (mxm), β koefisien pengaruh antara variabel endogen dengan variabel endogen (mx1), koefisien  pengaruh  antara variabel endogen dengan variabel eksogen (mxn), kesalahan ( error ) pengukuran pada  variabel  laten  endogen  (nx1), m dan n berturut  turut  adalah banyaknya variabel laten endogen dan variabel indikator.
Model  pengukuran  terdiri  dari  model  pengukuran  variabel  endogen  dan eksogen. Model pengukuran variabel endogen adalah
⃗⃗ (2)
[ ] [ ] [ ]   [ ]
dengan y adalah vektor  variabel  manifest  endogen  (qx1), adalah matriks koefisien  pengukuran  ( loading  factor )  ( , adalah vektor error pengukuran , adalah vector sisaan  acak. adalah banyaknya indikator variabel endogen. Model pengukuran variabel elsogen adalah:
⃗⃗ (3)
[ ] [ ] [ ]   [ ]
dengan x adalah  vektor  variabel  manifest  eksogen  (px1), adalah  matriks koefisien  pengukuran  ( loading  factor )(pxn), adalah  adalah  variabel  laten eksogen, adalah  vektor error pengukuran  (nx1), adalah banyaknya  indikator variabel eksogen. Permasalahan utama dalam PLS adalah bagaimana menentukan variabel  laten  dan loading  factor . Berikut  adalah  algoritma  untuk  menentukan komponen tersebut.
Algoritma PLS tahap 1 .
Untuk  perhitungan  bobot  yang  terdiri  dari  estimasi  model  pengukuran    dan estimasi  model  struktural.    Estimasi  model  pengukuran  adalah ̂
∑ ̃ dan  estimasi  model  struktural ∑ , dengan ( ) dan ∑ koefisien dalam  persamaan regresi  dari pada .   Setelah itu pembobot diupdate untuk  mendapatkan nilai yang optimal, melalui ( ) ( ) dan dan bobot
untuk variabel laten endogen adalah:
( )
( ) .
Algoritma PLS Tahap 2.
Algoritma  PLS  tahap  2  adalah  proses  perhitungan  estimasi  untuk  koefisien  jalur ( ̂ )  dan  perhitungan  loading  ( ̂ sesuai  dengan  model  pengukuran  dan  model struktural,  yaitu ∑ ̂ ̂ ,  dan  selanjutnya  diperoleh ̂ , ̂ ( ) ,  sehingga ∑ ̂ , ̂ ∑ ̃ ̃ , dan ̂ ̂ .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menyusun Model Konseptual Berbasis Teori
Model  konseptual  pada  penelitian  ini  mencakup  dua  variabel  laten endogen  (motivasi  Kerja ,  kinerja  Pegawai ),  variabel  laten  eksogen kepemimpinan ,  Pelatihan ,  Lingkungan  Kerja
,  dan  Budaya Perusahaan ( . Variabel laten endogen dan eksogen masing-masing terdiri dari 7 variabel  indikator.  Model  konseptual  penelitian  yang  dirancang  adalah  sebagai berikut.

## 3.1.1 Merancang Outer Model (Model Pengukuran)
Model pengukuran terdiri dari model laten endogen dan eksogen.
Gambar 1. Model Pengukuran Laten Eksogen dan Endogen
3.1.2 Merancang Inner Model (Model Struktural)
Model struktural dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Model Struktural Antara Variabel Laten Eksogen dan Endogen
3.2 Mengkonstruksi Diagram Jalur ( Path Diagram )
Berdasarkan  kerangka  konseptual  model  penelitian  yang  diperoleh diperoleh kontruksi diagram jalur ( path diagram ) yang disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 Konstruksi Diagram Jalur ( Path Diagram )

## 3.3 Mengkonversi Diagram Jalur ke dalam Sistem Persamaan
Konversi model pengukuran dan model struktural ke dalam bentuk model sederhana diperoleh
Model struktural yang diperoleh adalah
.
3.4 Estimasi Parameter Partial Least Square
a. Koefisien Model Pengukuran Variabel Laten Eksogen dan Endogen Tabel 1 Koefisien Nilai loading Variabel Laten Eksogen dan Endogen
Motivasi Kerja Kinerja Pegawai Kepemimpinan y 1.1 = 0,802 y 1.2 = 0,827 y 1.3 = 0,829 y 1.4 = 0,751 y 1.5 = 0,754 y 1.6 = 0,811 y 1.7 = 0,749
y 2.1 = 0,687 y 2.2 = 0,727 y 2.3 = 0,896 y 2.4 = 0,676 y 2.5 = 0,762 y 2.6 = 0,772 y 2.7 = 0,668 x 1.1 = 0,869
x 1.2 = 0,881
x 1.3 = 0,631
x 1.4 = 0,883 x 1.5 = 0,891 x 1.6 = 0,905 x 1.7 = 0,886 Pelatihan Lingkungan Kerja Budaya Perusahaan x 2.1 = 0,705 x 2.2 = 0,847 x 2.3 = 0,886 x 2.4 = 0,753 x 2.5 = 0,886 x 3.1 = 0,783 x 3.2 = 0,683 x 3.3 = 0,871 x 3.4 = 0,901 x 3.5 = 0,696
x 4.1 = 0,865 x 4.2 = 0,794
x 4.3 = 0,720 x 4.4 = 0,845 x 4.5 = 0,880
x 2.6 = 0,888 x 2.7 = 0,829 x 3.6 = 0,838 x 3.7 = 0,763 x 4.6 = 0,885 x 4.7 = 0,804

## b. Koefisien Model Struktural
Tabel 2 Koefisien Parameter Struktural
Motivasi Kerja 2.1 = 0,818 Kepemimpinan 1.1 = 0,301 Pelatihan 1.2 = 0,242 Lingkungan Kerja 1.3 = 0,228 Budaya Perusahaan 1.4 = 0,199

## 3.5 Evaluasi Model Partial Least Square

## 3.5.1 Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi  model  pengukuran Convergent  Validity,  Discriminant Validity dan Composite  Reliability  dan  Cronbach  Alpha. Berdasarkan  Tabel  1  masih terdapat  nilai loading  factor (λ)  ≤  0,7  yaitu  pada  indikator x 1.3, x 3.2, x 3.5, y 2.1 , y 2.4 dan y 2.7 sehingga  indikator  tidak  digunakan  dalam  proses  analisis  (Chin,
1998). Selanjutnya untuk d iscriminant validity diperoleh hasil seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 Nilai √ dari setiap Variabel Laten. Variabel Laten √ Kinerja Pegawai 0,660 Motivasi Kerja 0,624 Kepemimpinan 0,799 Pelatihan 0,690 Lingkungan Kerja 0,725 Budaya Perusahaan 0,688
Dari Tabel 3 diatas terlihat bahwa nilai √ > 0,5, hal ini menunjukkan bahwa semua  variabel  laten  memenuhi  kriteria discriminant  validity .    Sedangkan  dari nilai c omposite reliability pada Tabel 4, dapat disimpulkan bahwa semua variabel laten memiliki nilai composite reliability lebih besar dari 0,7 hal ini menunjukkan bahwa semua indikator reliabel.
Tabel 4 Nilai Composite Reliability dari setiap Variabel Laten.
Variabel Laten Composite Reliability Kinerja Pegawai 0,885 Motivasi Kerja 0,921 Kepemimpinan 0,960 Pelatihan 0,939 Lingkungan Kerja 0,929 Budaya Perusahaan 0,939 Berdasarkan  nilai cronbach  alpha pada  Tabel  5, semua  variabel  laten  memiliki nilai cronbach alpha lebih besar dari 0,5 sehingga semua indikator reliabel. Nilai R-square sebesar  0,770  dan  untuk  variabel  konstruk  kinerja  pegawai  sebesar
0,660. Nilai
Q-square Predictive
Relevance adalah sebesar - ( - ) - ( - 0,770 ) (   - 0,  0)   0, dan Goodness  of  Fit 0,    .
Tabel 5 Nilai Cronbach Alpha dari setiap Variabel Laten. Variabel Laten Cronbach Alpha Kinerja Pegawai 0,826 Motivasi Kerja 0,899 Kepemimpinan 0,950 Pelatihan 0,924 Lingkungan Kerja 0,904 Budaya Perusahaan 0,924 .

## 3.5.2 Uji parameter
Dengan hipotesis statistik yang digunakan H 0 : λ i = 0 dan H 1 : λ i ≠ 0, dan taraf  signifikansi  yang  digunakan  adalah α =  5%    dan t -tabel  =  1,997,  diperoleh hasil yang disajikan pada Tabel 6.

## Tabel 6 Hasil Pengujian Variabel Laten
Variabel Laten Indikator Loading Std. Error t-statistics
Motivasi Kerja
Y1.1 0,802 0,049 16,454 Y1.2 0,829 0,044 18,893 Y1.3 0,831 0,032 25,975 Y1.4 0,749 0,044 17,137 Y1.5 0,752 0,060 12,620 Y1.6 0,812 0,032 25,267 Y1.7 0,747 0,042 17,807 Kinerja Pegawai Y2.2 0,763 0,075 10,142 Y2.3 0,901 0,029 30,665 Y2.5 0,771 0,059 13,084 Y2.6 0,808 0,040 20,099
Kepemimpinan
X1.1 0,887 0,031 28,780 X1.2 0,898 0,030 29,809 X1.4 0,891 0,038 23,435 X1.5 0,887 0,037 24,279 X1.6 0,918 0,026 34,847 X1.7 0,882 0,033 27,059
Pelatihan
X2.1 0,705 0,072 9,816 X2.2 0,847 0,065 13,060 X2.3 0,886 0,043 20,729 X2.4 0,753 0,046 16,475 X2.5 0,886 0,034 25,785 X2.6 0,888 0,022 40,199 X2.7 0,829 0,054 15,322 Lingkungan Kerja X3.1 0,795 0,053 14,924 X3.3 0,892 0,028 31,710 X3.4 0,925 0,019 47,810 X3.6 0,864 0,029 29,789 X3.7 0,771 0,068 11,281 Budaya Perusahaan X4.1 0,865 0,033 26,192 X4.2 0,749 0,061 13,027 X4.3 0,720 0,074 9,759 X4.4 0,845 0,031 27,060 X4.5 0,880 0,032 27,354 X4.6 0,885 0,034 25,868 X4.7 0,804 0,062 12,867
Nilai t-statistics masing-masing  indikator  terhadap  variabel  latennya  lebih  besar dari nilai t -tabel, artinya bahwa untuk semua indikator valid dan signifikan.
Tabel 7 Pengujian t-statistics Resampling Bootstrap dengan Skema Path Variabel Original Sampel Sampel Mean Standard Deviation Standard Error T Statistics Kepemimpinan ⇒ Motivasi Kerja 0,246 0,232 0,111 0,111 2,223 Pelatihan ⇒ Motivasi Kerja 0,240 0,217 0,158 0,158 1,516 Lingkungan Kerja ⇒ Motivasi Kerja 0,213 0,226 0,096 0,096 2,214 Budaya Perusahaan ⇒ Motivasi Kerja 0,297 0,331 0,133 0,133 2,228 Motivasi Kerja ⇒ Kinerja Pegawai 0,812 0,821 0,035 0,035 23,541
Dengan  membandingkannya  nilai  t  statistics  pada  table  7  dengan  nilai  t  tabel hampir semua variabel laten signifikan mempengaruhi kinerja.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemodelan  analisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kinerja pegawai di  lingkungan PT. Kereta  Api  Indonesia (Persero)  DAOP  5 Purwokerto dengan  pendekatan  (PLS)  sudah  memenuhi  kriteria  penilaian  validitas  dan reliabilitas.  Model  struktural  dalam  penelitian  dengan  skema path menghasilkan nilai R-Square sebesar  0,770  yang  artinya  variabel  motivasi  kerja  yang  dapat dijelaskan oleh variabel konstruk kepemimpinan, pelatihan, lingkungan kerja, dan budaya perusahaan adalah sebesar 77,00%, sedangkan 23,00% lainnya dijelaskan oleh  variabel  laten  lain  diluar  model  penelitian  ini.  Begitu  juga  variabel  kinerja pegawai yang dapat dijelaskan oleh motivasi kerja adalah sebesar 66,00%. Model struktural  terbaik  dengan  skema path menggunakan  pendekatan partial  least square untuk pemodelan analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kinerja pegawai di  lingkungan PT. Kereta  Api  Indonesia (Persero)  DAOP  5 Purwokerto adalah:
0, 0,  0 0, 0,  7 0,
Selanjutnya,  saran  dari  penelitian  ini,  diharapkan  Dalam  kasus  ini, pemodelan  PLS  hanya  menggunakan  skema path dan  estimasi  yang  digunakan adalah ordinary  least  square, sehingga  pada  penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan  skema factor dan  skema centroid atau  dapat  dilakukan  studi simulasi dengan menggunakan ketiga skema PLS untuk mengetahui karakteristik
yang  membedakan  diantara  ketiganya  dan  dapat  menggunakan  estimasi  dengan metode singular value decomposition .

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.  dan  Jogiyanto.  2015, Partial  Least  Square  (PLS)  Alternatif Structural  Equation  Model  (SEM)  dalam  Penelitian  Bisnis ,  Andi, Yogyakarta, 2015.
Antaka,  P.  F.,  Pengaruh  Motivasi  Kerja  dan  Beban  Kerja  Terhadap  Kinerja Karyawan Dipo Lokomotif dan Kereta PT. Kereta Api Indonesia (Persero) Daerah  Operasi  6  Yogyakarta. Skripsi ,  Fakultas  Ekonomi,  Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, 2018.
Bernardin, H.  J.  dan Russel, J. E. A., Human Resource Management , Mc  Graw- Hill, Inc, New York, 200.
Chin,  W.  W., The  Partial  Least  Squares  Approach  for  Structural  Equation Modelling.  Modern  Method  for  Business  Research ,  Lawrence  Erlbaum Associates, London, 1998.
Fruchter,  B., Introduction  to  Factor  Analysis ,  Nostrand  Company,  Ltd.,  New York, 1954.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  dan  Anderson,  R.  E., Multivariate  Data Analysis, Seventh Edition , Pearson Prentice Hall, New Jersey, 2010. Kuntoro, H., Konsep Desain Penelitian , Universitas Airlangga, Surabaya, 2006.
Rivai,  Veithzal,  Fawzi,  A.,  Basri,  M.,  Sagala,  E.  J.,  dan  Murni,  S., Performance Appraisal ( Sistem  Yang  Tepat  untuk  Menilai  Kinerja  Karyawan  dan Meningkatkan Daya Saing  Perusahaan ), Edisi Kedua , PT. Raja Garfindo Persada, Jakarta, 2011.