## EFEKTIVITAS PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL DENGAN ANALISIS KOMPONEN TERSTRUKTUR UMUM PADA PENGARUH REMUNERASI TERHADAP MOTIVASI DAN KINERJA GURU

## EFFECTIVENESS OF STRUCTURAL EQUATION MODELING WITH GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS ON THE EFFECT OF REMUNERATION ON TEACHER MOTIVATION AND PERFORMANCE
MAISARAH 1* , SAJARATUD DUR 2 , RINA WIDYASARI 3
1,2,3 Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah. Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara 20353 Email: 1 amaysarah29@gmail.com, 2 sajaratuddur@uinsu.ac.id, 3 rina_widyasari@uinsu.ac.id

## Abstrak
Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah  pendekatan  statistik  multivariat  yang  merupakan campuran  dari  analisis  faktor  dan  analisis  regresi.  SEM  memiliki  beberapa  metode  salah  satunya adalah Generalized  Structured  Component  Analysis (GSCA).  GSCA  adalah  metode  SEM  berbasis faktor yang sangat penting dan dapat digunakan untuk menghitung skor (bukan skala) dan juga dapat dilakukan  untuk  sampel  yang  sangat  kecil.  Pada  penelitian  ini,  GSCA  diaplikasikan  pada  MTsN Tebing Tinggi, sebab sampel yang dimiliki pada penelitian tersebut berjumlah kurang dari 100. GSCA merupakan  solusi  dalam  penelitian  ini,  GSCA  yang  diaplikasikan  pada  MTsN  Tebing  Tinggi  untuk mengetahui  pengaruh  remunerasi  terhadap  motivasi  dan  kinerja  guru  MTsN  Tebing  Tinggi. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  penyebaran  kuesioner  kepada  seluruh  guru  di  MTsN  Tebing Tinggi.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh positif  dari  variabel  Remunerasi  terhadap  motivasi  kerja  dengan  koefsien  jalur    0,880  sehingga  hasil ini merupakan suatu  yang  signifikan, hal  ini dikarenakan nilai  p – value<0,05. Demikian halnya pada variabel  motivasi  berpengaruh  positif  pada  variabel  kinerja  dengan  koefisien  jalur  sebesar  1,013 Berdasarkan nilai tersebut dapat dinyatakan kedua variabel tersebut signifikan karena p –value < 0,05. Oleh karena itu dapat dinyatakan bahwa Guru  yang  memiliki motivasi  yang tinggi dapat memberikan kinerja  yang  baik.  Sedangkan  pada  variabel  remunerasi  memiliki  koefisien  jalur  -0,065  terhadap kinerja,  dan  berdasarkan  p-value  kedua  variabel  ini  memberikan  pengaruh  negatif  dikarenakan  nilai p –value > 0,05.
Kata Kunci : Pemodelan Persamaan Struktur, Komponen Terstruktur Umum

## Abstract
Structural  Equation  Modeling  (SEM)  is  a  multivariate  statistical  approach  that  is  a  mixture  of  factor analysis and regression analysis. SEM  has several methods, one of which is Generalized Structured Component Analysis (GSCA). GSCA is a factor-based SEM method that is very important and can be used  to  calculate  scores  (not  scales)  and  can  also  be  done  for  very  small  samples.  In  this  study, GSCA  was  applied  to  MTsN  Tebing  Tinggi,  because  the  sample  in  the  study  amounted  to  less  than 100. GSCA is a solution in this study, GSCA applied to MTsN Tebing Tinggi to determine the effect of remuneration  on  motivation  and  performance  of  MTsN  Tebing  Tinggi  teachers.  Data  collection  was carried  out  by  distributing  questionnaires  to  all  teachers  at  MTsN  Tebing  Tinggi.  Based  on  the measurement  results  in  this  study,  it  shows  that  there  is  a  positive  influence  of  the  Remuneration variable  on  work  motivation  with  a  path  coefficient  of  0.880  so  that  this  result  is  significant,  this  is because the p-value <0.05. Likewise, the motivation variable has a positive effect on the performance variable  with  a  path coefficient  of 1.013. Based  on  this  value,  it  can  be  stated  that the  two  variables are  significant  because  the  p-value  <0.05.  Therefore,  it  can  be  stated  that  teachers  who  have  high motivation  can  provide  good  performance.  Meanwhile,  the  remuneration  variable  has  a  path coefficient of -0.065 on performance, and based on the p-value, these two variables have a negative effect because the p-value> 0.05.
Keywords : Structural Equation Modeling, Generalized Structured Component

## Pendahuluan
Secara  naluri,  sifat  dasar  manusia  ingin  terus  maju  dan  berkembang  guna  mencapai  kualitas kehidupan yang lebih baik. Hal ini juga terjadi dalam dunia penelitian, dimana para ahli ilmu-ilmu terus mengembangkan  metode  penelitian  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  kualitas  hasil penelitian  yang  lebih  baik.  Sejak  pertengahan  1950-an, para  ahli  ilmu  sosial  atau  ilmu  perilaku  telah mengembangkan  metode  penelitian  yang  disebut  Structural  Equation  Modeling  (SEM).  Sejak  awal, metode  SEM  sangat  bagus  pada  tingkat  originasi.  Strategi  SEM  saat  itu  sebenarnya  tidak  bisa dioperasionalkan  karena  kendala  mekanis.  Kecepatan  kemajuan  teknologi  komputer  telah  membuat teknik SEM semakin terkenal dan digunakan secara luas dalam penelitian[1].
Structural  Equation  Modeling  (SEM)  adalah  pendekatan  statistik  multivariat  yang  merupakan campuran  dari  analisis  faktor  dan  analisis  regresi,  yang  diharapkan  dapat  menganalisis  hubungan antara  faktor-faktor  yang  ada  dalam  suatu  model,  baik  antara  indikator  dan  konstruksnya,  atau hubungan antar konstruk. Dalam sebuah penelitian asosiatif, multivariat-korelasi atau kausal-dampak, strategi  SEM  tampaknya  mematahkan  dominasi  analisis  jalur  dan  regresi  berganda  yang  telah digunakan cukup lama hingga sebelum memasuki tahun 2000-an [2]. Pemodelan statistika yang terdiri dari  hubungan  antara  variabel  dan  model  indikator  secara  keseluruhan  disebut  dengan  ilustrasi kondisi  tersembunyi  (SEM).  Penelitian  SEM  merupakan  gambaran  struktur  yang menjadi  fokus  yang dapat  menjelaskan  arah  langsung  dari  sistem  yang  mendorong  menuju  kondisi  yang  sebenarnya. Berbeda dari analisis jalur dan regresi berganda, metode  SEM lebih maju karena dapat menganalisis data secara lebih komprehensif[3].
StructuralEquation  Modeling  (SEM)  memiliki  daya  antisipasi  yang  lebih  kuat  daripada  analisis jalur  dan  regresi  berganda  karena  SEM  dapat  menyelidiki  ke  tahap  paling  dalam  dari  variabel  atau konstruksi  yang  dipelajari.  SEM  lebih  teliti  dalam  menjelaskan  fenomena  studi.  Sementara,  analisis jalur  dan  regresi  berganda  hanya  mampu  mencapai  tingkat  variabel  laten,  sehingga  mereka dihentikan  untuk  mengurai  dan  mengkaji  fenomena  empiris  yang  muncul  pada  sejauh  mana  tanda- tanda variabel laten. Structural Equation Modeling (SEM)saatinidiperkirakansebagaimetodemultivariat yang  paling  dominan.Generalized  Structured  Component  Analysis  (GSCA)  merupakan  bagian  dari analisis multivariat. Analisis multivariat juga sering disebut dengan analisis peubah ganda[4].
Generalized  Structured  Component  Analysis  adalah  bagian  dari  SEM  berbasis  varian  yang menawarkan  keuntungan  dalam  menghitung  keseluruhan  kesesuaian.  Dengan  demikian,  metode GSCA dapat menjadi alternative pemodelan SEM berbasis varians selainmetode Partial Least Square (PLS). Analisis komponen terstruktur umum (GSCA) dikembangkan oleh Hwang[5]. Tujuannya adalah untuk memperbaharui faktor dengan kombinasi linier indikator (variabel manifes) dalam analisis SEM. GSCA  menjadi  canggih  untuk  menghindari  kekurangan  dari  Partial  Least  Square  (PLS),  yang dilengkapi dengan prosedur optimasi global, dan juga menjaga prosedur optimasi lokal (seperti pada PLS).  GSCA  adalah  metode  SEM  berbasis  faktor  yang  sangat  penting  dan  dapat  digunakan  untuk menghitung skor (bukan skala) dan juga dapat dilakukan untuk sampel yang sangat kecil. Oleh karena itu,  GSCA  dapat  diaplikasikan  pada  MTsN  Tebing  Tinggi  untuk  mengetahui  pengaruh  remunerasi terhadap kinerja guru MTsN Tebing Tinggi, dengan jumlah sampel  yang sedikit pada tenaga kerja di MTsN Tebing Tinggi, maka metode GSCA merupakan metode  yang cocok dalam menyelesaikan hal tersebut[6].
Madrasah  Tsanawiyah  Negeri  Tebing  Tinggi  telah  menyetujui  untuk  menerapkan  sistem remunerasi.  Penerapan  remunerasi  di  MTsN  Tebing  Tinggi  telah  dimulai  sejak  tahun  2009. Remunerasi  merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  kebijakan  reformasi  birokrasi.  Kebijakan remunerasi  dimaksudkan  untuk  memotivasi  guru  agar  memberikan  kinerja  terbaiknya,  mendorong disiplin guru dalam bekerja, dan meningkatkan kepuasan kerja guru[7].

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  studi  literatur  dan  penelitian  terapan.  Lokasi  penelitian  dilakukan  di MTsN  Tebing  Tinggi.  Penelitian  ini  di  mulai  pada  September  2021-  November  2023.  Jumlah  dalam penelitian  ini  adalah  seluruh  pengajar  di  MTsN  Tebing  Tinggi,  kemudian  semua  populasi  digunakan sebagai  tes  karena  populasinya  di  bawah  100  orang,  yang  hanya  berjumlah  31  orang.  Dalam Penerapan pada model GSCA ini diaplikasikan pada kasus Pengaruh Remunerasi Terhadap Motivasi dan  Kinerja  Guru  MTsN  Tebing  Tinggi,  dengan  satu  variabel  laten  endogen  yaitu  kinerja  guru,  dan satu  variabel  laten  eksogen  yaitu  remunerasi,  dan  satu  variabel  mediasi  yaitu  motivasi  kerja  yang dijadikan  sebagai  variabel  endogen  pada  variabel  Remunerasi  dan  sebagai  variabel  eksogen  pada variabel  Kinerja  Karyawan.  Variabel  Remunerasi  terdiri  dari  dari  12  indikator  yaitu 𝑍 1 − 𝑍 12 .  Variabel motivasi  kerja  terdiri  dari  12  indikator  yaitu 𝑍 13 − 𝑍 24 .  Variabel  kinerja  terdiri  dari  11  indikator  yaitu 𝑍 25 − 𝑍 35 .
Perhitungan  data  penelitian  ini  dengan  menggunakan  hasil  skor  pada  kuesioner.  Pengukuran kuesioner  dilakukan  dengan  cara  skala  likert  yaitu  1.  Setuju  2.  Sangat  Setuju  3.  Ragu-ragu  4.  Tidak
Setuju 5. Sangat Tidak Setuju. Data yang sudah terkumpul kemudian diolah menggunakan software R yaitu  paket  GSCA  menggunakan  algoritma  Alternating  Least  Square  (ALS)  dan  metode bootstrapping[5].

## Gambar 1. Diagram Jalur Model Analisis Penelitian

## Hasil Penelitian dan Pembahasan
Penelitian ini  menggunakan diagram jalur dengan tiga komponen. Model komposit diagram jalur dengan tiga komponen sebagai berikut: 1 i Y Wz  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 i i w w w w w w Y z w w
w w w w    








  

    
 









  
    1 1 1 2 1 3 1 4 , 3 , 3
6
, 6 9
, 9 12 i i i i i i i i i i i z CY z C Y jika z C Y jika i z C Y
jika i z C Y jika i
         
 
     
   
Ekivalen dengan persamaan dalam matriks berikut :
1 1 1
2 2
2
3 3
3
4 4 4
5 5 5 1 6 6 6 2 7 7 7 3 8 8 8
9 9 10 10 11 11 12 12 0 0 0 0 0
0 0
0 0 0
0 0
0 0
0
0 0
0
0 0
0
0 0 0
0 0
0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
Z w e Z w e Z w e Z w e Z w e Y Z w e
Y Z w e Y Z w e Z w Z w Z w Z w                                                                                         9 10 11 12 e e e e    
                               
 
Sedangkan untuk model struktural sebagai berikut :
1 1 1 2 3 1 3 3 2 2 i i i Y BY
Y b Y b Y d
Y b Y d   
    
Nilai Koefisien Jalur Struktur 1
Gambar 2. Nilai Koefisien Jalur Struktur 1
DimanaX 1 merupakan remunerasi dan X 2 merupakan motivasi
12 130 0 0 128
11 0 0 136
130 0 0 122 0 136 0 117 0 122 0 125 0 128 0 104 0 125 0 126 0
0 131 121 0 0 126 136 0 0 126 122 0 0 120 x                                                      
          
 
Menentukan koefisien jalur struktur 1 :
1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 ( )( ) ( ) ( )
(130 1386)(128 1237)
(1587605) (3520, 674) 0, 00002
bar bar korelasi bar bar korelasi korelasi x x x x r x x x x
r
r 
       
  X 2 X 1
𝜌 2,1 = 𝑟 1,4 = 0,0002 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 3,664 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 1,696 Nilai Koefisien Jalur Struktur 2
Gambar 3. Nilai Koefisien Jalur Struktur 2
Persamaan struktural
𝑋 2 = 𝜌𝑥 1 𝑥 2 𝑋 1 + 𝜀 1 𝑋 3 = 𝜌𝑥 3 𝑥 1 𝑋 1 + 𝜌𝑥 3 𝑥 2 𝑋 2 + 𝜀 2 Menentukan matriks korelasi antar variabel
1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 ( )( ) ( ) ( ) (127 1509)(128 1487) (1587605) (3520, 674) 0, 00002 bar bar korelasi bar bar korelasi korelasi x x x x r x x x x
r
r
    
      13 130 0 0 120 11 0 0 125 130 0 0 121 0 136 0 126 0 122 0 136 0 128 0 122 0 125 0 122 0 0 131 125 0 0 126 117 0 0 126 125 0 0 120 x

  
                          
                      
  
   

     1 1 3 3 2 2 1 1 3 3 ( )( ) ( ) ( )
(130 1386)(120 1239)
(1587605)(3526, 28)
0, 0002
bar bar korelasi bar bar korelasi korelasi x x x x r x x
x x
r r 
 
 


 
23 128 0 0 120
136 0 0 125 122 0 0 121 0 117 0 126 0 125 0 136 0 104 0 122 0 0 126 122 0 0 121 125 0 0 136 117
0 0 122 125 x        
   
   
   
   
        
   
   
   
   
                1 1 3 3 2 2 1 1 3 3 ( )( ) ( ) ( )
(128 1237)(120 1239) (1587605)(3526, 28) 0, 0002 bar bar korelasi bar bar korelasi korelasi x x x x r x x
x x
r r   
 
 


Gambar 4. Nilai Koefisien Jalur Struktur 3
Matriks korelasi antar variabel eksogenus
Kolom A Kolom B Baris 1 1 0.0002 Baris 2 0.0002 1 Mencari matriks korelasi antar variabel eksogenus X 1 X 2 X 1 d/((a X d) – (b X c)) b/((b X c) – (a X d)) X 2 c/((b X c) – (a X d)) a/((a X d) – (b X c))
Keterangan : a = baris 1 kolom 1 b = baris 2 kolom 1 c = baris 1 kolom 2 d = baris 2 kolom 2
11
11 11 1
(1 1) (0, 0002 0, 0002) 1
1 0, 0000004
0, 9999996
X X
X
  

  
JURNAL PEMBELAJARAN DAN MATEMATIKA SIGMA (JPMS) ISSN     : 2460-593X Vol.  10, No. 1 (2024) E-ISSN : 2685- 5585 Hal : 70 - 81 DOI: https://doi.org/10.36987/jpms.v9i1.5552
21 21 21 21 0, 0002
(0, 0002 0, 0002) (1 1)
0, 0002
0, 0000004 1
0, 0002 0, 9999996
0, 0002 X X X X     

    21 21 21 0, 0002
(0, 0002 0, 0002) (1 ) 0, 0002 0, 0000004 1 0, 0002 X X X  
 
    22 22 22 1
(1 1) (0, 0002 0, 0002) 1 1 0, 0000004 0, 9999996 X X X       
Matriks invers korelasi antar variabel eksogenus X 1 X 2 X 1 09999996 -0,0002 X 2 -0,0002 0,9999996
Menentukan koefisien jalur
    13 1 3(12) 31 32 23 1 3(12) 1 3(12) 0, 0002 0, 0002; 0, 0002 0, 0002 0, 0000001 r R r R R                 

## Pengujian Signifikansi Korelasi Ganda
1 3(12)
1 3(12) ( 1)( ) (1 ) (31 2 1)(0, 0000001)
2(1 0, 0000001)
0, 000002
1, 999
0, 000001 hitung
hitung hitung hitung n k R F
k R
F
F
F
          31 13 11 12 21 22 32 23 31
32 0, 9999996 0, 0002 0, 0002 0, 0002 0, 0002 0, 9999996 0, 0002 0, 0002
r x x x x r                   
                          
F tabel pada dk pembilang 2 dan penyebut (31-2-1) = 28 dengan 𝛼 = 0,05 sebesar 0,000001 Kesimpulan : koefisien korelasi yang diuji adalah signifikan untuk 𝛼 = 0,05 . Pengujian Koefisien Setiap Koefisien Jalur
2 (1 ) 1 t R C n k   
 
Keterangan : t = tabel distribusi t, dengan derajat bebas = 31-2-1= 28 k
= banyaknya variabel eksogen R 2
= koefisien korelasi ganda C = interpolasi Uji t koefesien Jalur untuk 𝜌 31 = 0,0002
2 3.12 11 (1 ) 1 t R C n k      2 3.12 11 2 (1 ) 1 0, 0002 (1 0, 0000001 )0, 9999996 31 2 1 0, 0056 t R C n k
t
t
      
 

Maka t hitung = 0,0056 T tabel (0,05:28) = 1,699 Uji t koefesien Jalur untuk 𝜌 32 = 0,0002
2 3.12 11 (1 ) 1 t R C n k      2 0, 0002 (1 0, 0000001 )0,9999996 31 2 1 0, 0056 t t    

Maka t hitung = 0,0056 T tabel (0,05:28) = 1,699 Kesimpulan : t hitung = 0,0056 Perhitungan Besar Pengaruh Langsung Antar Variabel Eksogenus terhadap Variabel Endogen 1)  Pengaruh langsung X 1 terhadap X 3 = 𝜌 31 = 0,0002 2)  Pengaruh langsung X 2 terhadap X 3 = 𝜌 32 = 0,0002 3)  Pengaruh langsung X 1 terhadap X 2
= 𝜌 21 = 0,0002
Pengaruh Langsung Antar Variabel dan t hitung Tabel 1. Pengaruh Langsung Antar Variabel dan t hitung
No. Pegaruh Langsung Koefisien Jalur Dk t hitung t tabel 1 X 1 terhadap X 3 0,0002 28 0,0056 1,699 2 X 2 terhadap X 3 0,0002 28 0,0056 1,699 3 X 1 terhadap X 2 0,00001 31 0,000001 1,696
Berdasarkan analisis data yang dilakukan, konseptualisasi data serta diagram jalur dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 5. Model Penelitian
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  dilakukan,  diperoleh  estimasi  bobot  untuk  variabel  laten Kinerja  sebesar  0.916  dan  variabel  laten  Motivasi  Kerja  sebesar  0.774.  Estimasi  bobot  merupakan nilai bobot yang akan digunakan untuk menciptakan skor variabel laten.
Tabel 2. Estimasi koefisien jalur Model Koefisien Jalur Nilai t-statistic p-value Remunerasi  Kinerja -0.065 0.374 0.708 Remunerasi  Motivasi 0.880 29.747 0.000 Motivasi  Kinerja 1.013 6.374 0.000
Selanjutnya  estimasi loading factor beserta nilai t-statistic dan p-value pada masing-masing indicator disajikan pada tabel berikut ini :
Tabel 3. Nilai loading factor pada variabel Remunerasi.
Model Loading Factor Nilai t-statistik P-Value Z 1  Remunerasi 0,518 2.211 0,027 Z 2  Remunerasi 0,550 2.731 0,006 Z 3  Remunerasi 0,631 2.654 0,008 Z 4  Remunerasi 0,562 2,388 0,017 Z 5  Remunerasi 0,435 1,785 0,074 Z 6  Remunerasi 0,443 2,145 0,032 Z 7  Remunerasi 0,528 1,992 0,046 Z 8  Remunerasi 0,312 1,405 0,160 Z 9  Remunerasi 0,439 2,296 0,022 Z 10  Remunerasi 0,617 2,493 0,013 Z 11  Remunerasi 0,403 1,716 0,086
Secara keseluruhan ada pengaruh variable Remunerasi terhadap variable indikator Z 1 – Z 11 .
Tabel 4. Nilai loading factor pada variable Motivasi Kerja
Model Loading Factor Nilai t-statistik P-Value Z 12  Motivasi 0,534 2,718 0,007 Z 13  Motivasi 0,380 1,573 0,116 Z 14  Motivasi 0,888 4,306 0,000
Z 15  Motivasi 0,372 1,682 0,093 Z 16  Motivasi 0,500 2,024 0,043 Z 17  Motivasi 0,424 1,854 0,064 Z 18  Motivasi 0,532 2,225 0,026 Z 19  Motivasi 0,345 1,408 0,159 Z 20  Motivasi 0,380 1,573 0,116 Z 21  Motivasi 0,888 4,306 0,000
Berdasarkan  uji-t,  pengaruh  variable  Motivasi  terhadap  indikator  (Z 12 )  signifikan  karena  p- value<0,05. Penjelasan loading factor pada indicator lainnya sama. Secara keseluruhan ada pengaruh variable Motivasi terhadap variable indikator Z 12 – Z 21 .
Tabel 5. Nilai loading factor pada variabel Kinerja
Model Loading Factor Nilai t-statistik P-Value Z 22  Kinerja 0,624 3,317 0,001 Z 23  Kinerja 0,624 2,547 0,011 Z 24  Kinerja 0,290 1,190 0,234 Z 25  Kinerja 0,589 2,924 0,003 Z 26  Kinerja 0,292 1,328 0,184 Z 27  Kinerja 0,868 4,150 0,000 Z 28  Kinerja 0,332 1,451 0,147 Z 29  Kinerja 0,403 1,622 0,105 Z 30  Kinerja 0,701 3,613 0,000 Z 31  Kinerja 0,624 2,547 0,011 Analisis model pengukuran (outer model) Tabel 6. Nilai Composite Reliability Variabel Laten Composite Reliability Keterangan Remunerasi 0.783 Reliabel Motivasi 0.800 Reliabel Kinerja 0.808 Reliabel Analisis model structural (inner model) Tabel 7. Nilai Koefisien Determinasi Variabel Laten Koefisien Determinasi Motivasi 0.774 Kinerja 0.916 Evaluasi Overall Goodness of Fit
Langkah  selanutnya  adalah  melakukan  uji inner model  yang  dapat  dilihat  beradasarkan  nilai  Q2 (predictive relevance).
2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 (1 )(1 )....(1 )
1 (1 )(1 ) 1 (1 (0, 916) )(1 (0, 744) ) 1 (1 0,839)(1 0, 553) 1 (0,1609)(0, 4464)
1 0, 071 0, 928 P Q R R R
Q R R
Q Q Q Q Q        
        
 
 

Nilai 𝑄 2 memiliki  rentang  0 ≤ 𝑄 2 ≤  1,  jika 𝑄 2 semakin  mendekati  1  maka  model  semakin  baik. Sehingga 𝑄 2 =0,928  menunjukkan  bukti  bahwa  nilai-nilai  yang  diobservasi  sudah  baik,  artinya  model mempunyai  relevansi  prediktif.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan  pada  model  pengukuran ( outer  model )  serta  model  structural  ( inner  model )  dapat  dinyatakan  bahwa  model  sudah  cocok  ( fit ) terhadap  data  sampel,  artinya  model  sudah  didukung  dengan  baik  oleh  data  dan  dapat  digunakan untuk analisis lebih lanjut. Estimasi persamaan model struktural pada kasus ini adalah:
Kinerja Pegawai = -0,065 Remunerasi + 1,013 Motivasi Kerja Motivasi Kerja = 0,880 Remunerasi
Berdasarkan  nilai  diatas  dapat  dinyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  negatif  dari  variabel Remunerasi  terhadap  variable  kinerja  dengan  koefisien  jalur  -0,065  pengaruh  ini  terbukti  secara signifikan,  hal  ini  dikarenakan  nilai  p –value  >  0,05.  Artinya  guru  yang  memberikan  persepsi  terbaik tidak  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan  pada  kinerjanya.  Pada  variabel  motivasi  berpengaruh positif  pada  variabel  kinerja  dengan  koefisien  jalur  sebesar  1,013.  Berdasarkan  nilai  tersebut  dapat dinyatakan  bahwa  secara  signifikan  nilai  p –value  <0,05.  Oleh  karena  itu  dapat  dinyatakan  bahwa Guru  yang  memiliki  motivasi  yang  tinggi  dapat  memberikan  kinerja  yang  baik.  Selanjutnya,  terdapat pengaruh positif pada Remunerasi terhadap motivasi dengan koefisien jalur sebesar 0,880. Pengaruh ini terbukti dengan nilai p –value < 0,05. Artinya pemberian remunerasi yang optimal dapat memotivasi dan meningkatkan kinerja guru secara keseluruhan.

## Pembahasan
Generelized  Structured  Component  Analysis (GSCA)  adalah  metode  Structured  Equation Modeling  (SEM)  berbasis  faktor  yang  sangat  penting  dan  dapat  digunakan  untuk  menghitung  skor (bukan skala) dan juga dapat dilakukan untuk sampel yang sangat kecil. Oleh karena itu, GSCA dapat diaplikasikan  pada  MTsN  Tebing  Tinggi  untuk  mengetahui  pengaruh  remunerasi  terhadap  motivasi dan kinerja guru MTsN Tebing Tinggi, dengan jumlah sampel yang sedikit pada tenaga kerja di MTsN Tebing  Tinggi,  maka  metode  GSCA  merupakan  metode  yang  cocok  dalam  menyelesaikan  hal tersebut.
Model  yang  didapatkan  dari  keterkaitan  ketiga  variabel,  yaitu  motivasi  kerja,  remunerasi  dan kinerja guru adalah sebagai berikut :
Motivasi Kerja = 0,880 Remunerasi+ 1,013 Kinerja Remunerasi = -0,065 Kinerja
Berdasarkan hasil pengukuran pada penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dari  variabel  Remunerasi  terhadap  motivasi  kerja  dengan  koefsien  jalur    0,880  sehingga  hasil  ini merupakan  suatu  yang  signifikan,  hal  ini  dikarenakan  nilai  p –  value<  0,05.  Demikian  halnya  pada variabel  motivasi  berpengaruh  positif  pada  variabel  kinerja  dengan  koefisien  jalur  sebesar  1,013. Berdasarkan nilai tersebut dapat dinyatakan kedua variabel tersebut signifikan karena p-value < 0,05. Oleh karena itu dapat dinyatakan bahwa Guru  yang  memiliki motivasi  yang tinggi dapat memberikan kinerja  yang  baik.  Sedangkan  pada  variabel  remunerasi  memiliki  koefisien  jalur  -0,065  terhadap kinerja, dan berdasarkan p-value kedua variabel ini memberikan pengaruh negatif dikarenakan nilai p -value  >0,05.  Artinya  guru  yang  memberikan  persepsi  terbaik  tidak  mendapatkan  hasil  yang memuaskan  pada  kinerjanya.  Berdasarkan  hasil  yang  didapat  pada  penelitian  tersebut  yaitu berpengaruh  positif  dan  berpengaruh  negarif,  maka  pada  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penelitian ini tidak dapat diukur, sehingga membutuhkan indikator-indikator di masing-masing variabel untuk menguji variabel tersebut sehingga hasilnya sama-sama memberikan pengaruh yang positif dan signifikan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  dan  pengolahan  data  pada  kasus  Pengaruh  Remunerasi Terhadap  Motivasi  dan  Kinerja  Guru  MTsN  Tebing  Tinggi  dengan  menggunakan  pemodelan persamaan  struktural  (SEM)  dengan  analisis  komponen  terstruktur  umum  (GSCA)  diproleh kesimpulan  berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan  pada  model  pengukuran  ( outer  model )  serta model structural ( inner model ) dapat dinyatakan bahwa model sudah cocok ( fit ) terhadap data sampel, artinya model sudah didukung dengan baik oleh data dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Berdasarkan hasil pengukuran pada penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dari variabel  Remunerasi  terhadap  motivasi  kerja  dengan  koefsien  jalur    0,880  sehingga  hasil  ini merupakan  suatu  yang  signifikan,  hal  ini  dikarenakan  nilai  p-value  <0,05.  Demikian  halnya  pada variabel  motivasi  berpengaruh  positif  pada  variabel  kinerja  dengan  koefisien  jalur  sebesar  1,013. Berdasarkan nilai tersebut dapat dinyatakan kedua variabel tersebut signifikan karena p-value < 0,05. Oleh karena itu dapat dinyatakan bahwa Guru  yang  memiliki motivasi  yang tinggi dapat memberikan kinerja  yang  baik.  Pada  variabel  remunerasi  memiliki  koefisien  jalur  -0,065  terhadap  kinerja,  dan berdasarkan  p-value  kedua  variabel  ini  memberikan  pengaruh  negatif  dikarenakan  nilai  p-value  > 0,05.  Artinya  Guru  yang  memberikan  persepsi  terbaik  pada  remunerasi  tidak  dapat  meningkatkan kinerja.  Karena  terdapat  hasil  yang  berpengaruh  positif  dan  berpengaruh  negarif,  maka  pada  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  tidak  dapat  diukur,  sehingga  membutuhkan  indikator- indikator  di  masing-masing  variabel  untuk  menguji  variabel  tersebut  sehingga  hasilnya  sama-sama memberikan pengaruh yang positif dan signifikan.

## Daftar  Pustaka
[1]  Leuhery, F. Nahumury, H. (2023). Meningkatkan Kinerja Dosen Melalui Renumerasi dan Motivasi Berprestasi . Yogyakarta: Grup Penerbitan CV Budi Utama.
[2]  Santoso, S. (2021). Structural Equation Modeling ( SEM ) Konsep dan Aplikasi dengan AMOS 26 . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[3] Solimun.  M.S,  Fernandes,  A.A.R.  Nurjannah.  (2017). Metode  Statistika  Multivariat  Pemodelan Persamaan Struktural ( SEM ) Pendekatan WarpPLS . Malang: UB Press.
[4] Solimun.  M.S,  Fernandes,  A.A.R.  Nurjannah.  (2019). Metode  Statistika  Multivariat  Generalized Structured  Component  Analysis ( GSCA ) ,  Pemodelan  Persamaan  Struktural ( SEM ).  Malang:  UB Press.
[5]  Supandi,  E.D.  (2020).  Pemodelan  Persamaan  Struktur  Dengan  Tersurat  Umum  Analisis Komponen  Hubungan  Antara  Remunerasi  Dan  Motivasi  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Di  UIN Sunan  Kalijaga  Yogyakarta. Jurnal  Media  Statistika .  Vol.  13,  No.  2.Universitas  Islam  Negeri Sunan Kalijaga.
[6]  Ngatno.  (2017). Analisis  Data  Penelitian  Dengan  Program  GeSCA  Generalized  Structural Component Analysis . Semarang: Undip Press.
[7]    Teja,  S.G.B.H.  (2017).  Pengaruh  Remunerasi  dan  Motivasi  Kerja  Terhadap  Kinerja  Karyawan. Jurnal Daya Saing . Vol. 19, No. 2. Universitas Muhammadiyah Surakarta
[8] Supandi, E.D. (2020). Pengaruh Remunerasi dan Motivasi Terhadap Kinerja Pegawai Uin Sunan Kalijaga  Yogyakarta  dengan  Menggunakan  Structural  Equation  Modelling. Jurnal  PRISMA .  Vol. 3, No. 84-94. Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga.