55
Accepted: 2023-02-07

## ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELS (SEM) PADA DATA HBAT NON MISSING UNTUK MENDAPATKAN PENGUJIAN KAUSALITAS MANAJEMEN KINERJA
( Analysis of Structural Equation Models (SEM) on HBAT Non Missing Data to Get Performance Management Causality Tests )

## Azwar Habibi
Institut Agama Islam Negeri Madura
Jl. Raya Panglegur No.Km. 4, Barat, Ceguk, Kec. Tlanakan, Kabupaten Pamekasan, Jawa Timur, Indonesia
e-mail corresponding author : azwarhabibi85@gmail.com
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisa dengan Structural Equation Modelling (SEM) untuk data HBAT Non Missing . Kesimpulan dari penelitian ini yaitu persepsi mengenai Lingkungan kerja  ( Environmental  Perceptions )  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  Kepuasan  Kerja  ( Job Satisfaction ) dengan parameter (  ) 3,329 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00 <  = 0,05. Artinya persepsi yang diperoleh dari data HBAT dengan metode analisis SEM mengenai Lingkungan Kerja bertambah  sebesar  1  satuan  akan  menyebabkan  Kepuasan  Kerja  meningkat  sebesar  3,329  satuan. Persepsi mengenai Lingkungan kerja berpengaruh positif signifikan terhadap Komitmen Organisasi ( Organizational Commitment ) dengan parameter (  ) 0,598 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00 <  =  0,05.  Artinya  jika  persepsi  terhadap  Lingkungan  Kerja  bertambah  sebesar  1  satuan  akan mengakibatkan  meningkatnya  Komitmen  Organisasi  sebesar  0,598  satuan.  Sikap  Rekan  Kerja ( Attitudes Toward Co-wokers ) berpengaruh positif signifikan terhadap Komitmen Organisasi dengan parameter (  ) 0,221 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00 <  = 0,05. Artinya apabila Sikap Rekan Kerja meningkat sebesar 1 satuan akan menyebabkan naiknya Komitmen Organisasi sebesar 0,221 satuan.  Kepuasan  Kerja  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  Kemampuan  Untuk  Bertahan ( Staying Intention ) dengan parameter (  ) 0,006 dan tingkat signifikansi  sebesar 0,009 <  = 0,05. Artinya  jika  kepuasan  Kerja  meningkat  sebesar  1  satuan  maka  akan  menyebabkan  naiknya kemampuan  Karyawan  Untuk  Bertahan  sebesar  0,006  satuan.  Komitmen  Organisasi  berpengaruh positif  signifikan  terhadap  Kemampuan  Untuk  Bertahan    dengan  parameter  (  )  0,269  dan  tingkat signifikansi sebesar 0,00 <  = 0,05. Artinya jika komitmen organisasi naik sebesar 1 satuan maka akan meyebabkan naiknya kemampuan untuk bertahan sebesar 0,269 satuan.
Kata Kunci: SEM ( Structural Equation Modelling ), data HBAT Non Missing , Lingkungan kerja, Kepuasan Kerja, Komitmen Organisasi, Kemampuan Untuk Bertahan, Sikap Rekan Kerja.
Abstract: The purpose of this study is to analyze Non Missing HBAT data using SEM. The conclusion of this study is that Perceptions about the work environment have a significant positive effect on Job Satisfaction  with  parameters  (  )  3.329  and  a  significance  level  of  0.00  <  =0.05.  It  means  the perception of the work environment increases by 1 unit will cause job satisfaction to increase by 3,329 units.  Perceptions  about  the  environmental  perceptions  have  a  significant  positive  effect  on Organizational Commitment  with parameter (  ) 0.598 and a significance level of 0.00 <  =0.05. It means if the perception of the work environment increases by 1 unit, it will result in an increase in organizational  commitment  of  0.598 units. Attitudes Toward  Co-wokers have a significant  positive effect  on  Organizational  Commitment  with  parameter  (  )  0.221  and  a  significance  level  of  0.00 <  =0.05.  It  means  if  the  Attitude  of  Co-workers  increases  by  1  unit,  it  will  cause  an  increase  in Organizational  Commitment  by  0.221  units.  Job  Satisfaction  has  a  significant  positive  effect  on Staying Intention with parameter (  ) 0.006 and a significance level of 0.009 <  =0.05. This means: if Job Satisfaction increases by 1 unit, it will cause an increase in the employee's ability to survive by 0.006 units. Organizational  Commitment  has a significant positive effect on Staying Intention  with
parameter (  ) 0.269 and a significance level of 0.00 <  =0.05. It means if organizational commitment increases by 1 unit, it will cause an increase in the ability to survive by 0.269 units.
Keywords: SEM  (Structural  Equation  Modeling),  HBAT  Non  Missing  data,  Environmental Perceptions,  Job  Satisfaction,  Oganizational  Commitment,  Attitudes  Toward  Co-wokers,  Staying Intention.

## 1. PENDAHULUAN
Structural  Equation  Models (SEM)  yang  juga  dapat  disebut  sebagai simultanoes  equation  models adalah multivariate  regression  models .  Berbeda  dengan  model  linier  multivariat  yang  klasik  yang  hanya mempunyai  satu  variabel  respon  pada  persamaan  regresi,  di  dalam  SEM  variabel  prediktornya  dapat dijadikan  variabel  respon  untuk  variabel  prediktor  lainnya.  Artinya  variabel-variabel  yang  terdapat  pada SEM masing-masing dapat saling mempengaruhi [1].
SEM  mempunyai  dua  komponen  model,  yaitu measurement  model dan structural  model . Measurement model merupakan suatu model yang menghubungkan variabel yang teramati ( observed ) atau ‘ indicators ’  dengan  variabel-variabel  laten  ( un-observed ). Structural  model kemudian  menetapkan hubungan-hubungan  antar  variabel-variabel  laten  yang  dibentuk  dari  variabel-variabel  indikator.  SEM mempunyai dua tujuan dalam analisisnya, yaitu pertama adalah untuk menentukan apakah model “masuk akal” atau fit atau model “benar” berdasarkan data yang dimiliki. Kedua untuk menguji berbagai hipotesis yang telah dibangun sebelumnya [2].
Di  dalam  SEM  seringkali  terjadi  suatu  masalah  dalam  model  seperti  masalah  model  yang  tidak admissible dan masalah Heywood Case . Masalah tersebut timbul karena starting values yang tidak baik atau model  yang  dibuat  tidak  fit.  Jika unstardardized atau  menstandardisasi  estimasi  parameter  menyimpang jauh  dari  harapan,  suatu  hipotesis  mungkin  salah,  atau  mungkin  model misspecified .  Tanda-tanda misspecification terlihat  ketika  estimasi  parameter  yang  diperoleh  tidak  pantas.  Satu  kasus  yang  umum adalah ketika estimasi dari varians error- nya adalah negatif ( Heywood Case ) [3].
Pemodelan  penelitian  melalui  SEM  memungkinkan  seorang  peneliti  dapat  menjawab  pertanyaan penelitian yang bersifat regresi maupun dimensional, pada saat peneliti menghadapi pertanyaan penelitian yang berupa identifikasi dimensi-dimensi sebuah konsep atau konstruk dan mengukur pengaruh hubungan antar faktor yang telah diidentifikasi dimensi-dimensinya, SEM merupakan kombinasi antara analisis faktor dan  analisis  regresi  berganda.    SEM  dianggap  sebagai  suatu  alat  statistik  yang  sangat  berguna  bagi  para peneliti pada seluruh bidang ilmu seperti sosial, ekonomi, psikologi dan lain-lain [4]. Penelitian terdahulu tentang  SEM  dalam  analisis  variabel  kebutuhan  dan  potensi  fiskal.  Penelitian  lain  tentang  analisis  SEM dengan Heywood Case yaitu satu kasus yang umum ketika estimasi dari varians error -nya adalah negatif [3].
Berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  serta  berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  permasalahan yang  diambil  dalam  penelitian  ini  yaitu  bagaimana  analisa  dengan  menggunakan  analisa  SEM  dan diaplikasikan untuk data HBAT Non Missing .  Data HBAT Non Missing merupakan data hasil survei pada suatu  pabrik  produsen  kertas  dimana  didalamnya  tidak  ada  kasus  data  yang  hilang  atau non  missing [5]. Alasan digunakan data HBAT karena pada data ini sangat kompleks dan lengkap pola hubungan variabelnya sehingga  akan  dengan  mudah  menjelaskan  pola-pola  hubungan  kausalitas  menggunakan  analisis  SEM. Pentingnya non missing pada data agar tidak  terjadi kasus data yang hilang sehingga menyebabkan  hasil nilai estimasi varian error yang negatif.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menganalisa  dengan menggunakan analisa SEM untuk data HBAT Non Missing . Manfaat yang ingin dicapai dari hasil penelitian ini yaitu meningkatkan wawasan keilmuan dan pengetahuan mengenai analisis data dengan menggunakan analisa SEM, khususnya  untuk data HBAT Non Missing .

## 2. METODOLOGI
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Data HBAT merupakan data sekunder yang diambil dari sumber buku Hair dkk tahun 2006 halaman 28-31 [6]. HBAT merupakan perusahaan yag bergerak di bidang  industri  khususnya  untuk  produksi  kertas.  Data  HBAT  dipakai  dalam  menjelaskan  dan mengilustrasikan beberapa teknik analisis multivariat. Semua data yang ada dalam data HBAT merupakan data hasil survei terhadap pelanggan HBAT yang kemudian dikelola oleh sebuah perusahaan riset unggulan [6].
Model umum dari SEM yaitu:
     (1)
dimana:
 =  (Eta) melambangkan variabel laten endogen ( Endogeneous Latent Variable )
 = (Ksi) melambangkan variabel laten eksogen ( Exogeneous Latent Variable )
 = (Gamma) melambangkan hubungan antara variabel laten eksogen dengan variabel laten endogen  = (Zeta) melambangkan error dalam  persamaan  variabel  eksogen  dan  endogen  (kemungkinan adanya variabel lain yang berpengaruh terhadap variabel endogen) [7].
Model umum SEM untuk data Non Missing , adalah sebagai berikut:
2 1 21 1 21 2 1 1 11 1                (2)
bentuk model dalam notasi matriks:
                                       2 1 1 21 11 2 1 21 2 1 0 0 0           ζ ξ Γ Bη η
(3)
Estimasi parameter dalam SEM yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode estimasi Weighted Least Square (WLS). Menurut Joreskog dan Sorborn, metode estimasi ini merupakan  suatu metode yang tidak terpengaruh oleh dilanggarnya multivariate normality . Selain itu juga data yang digunakan sebagian besar berskala ordinal. Fungsi fitting WLS dirumuskan sebagai berikut:
    σ(θ) s W σ(θ) s F T     1 WLS (4)
dengan s T =  ( s 11 ,  s 21 ,  s 22 ,  s 31 ,  ...,  s kk )  merupakan  vektor  yang  terdiri  dari  unsur  segitiga  bawah  termasuk diagonalnya  dari  matriks  kovarians  sampel  ( S )  yang  digunakan  untuk  menduga  model  dan ) , , , , , ( kk 31 22 21 11 T σ σ σ σ σ σ   merupakan  vektor  yang  terdiri  dari  unsur  matriks  kovarians  (  )  yang dihasilkan dari parameter model [8].

## 2.1. Langkah-langkah dalam SEM
Beberapa langkah dalam SEM adalah:
1. Mengembangkan model berdasarkan teori.
2. Menyusun diagram alur hubungan kausal.
3. Konversi diagram alur ke dalam serangkaian persamaan struktural dan spesifikasi model pengukuran.
4. Memilih tipe matriks input dan mengestimasi model.
5. Menilai problem identification .
6. Mengevaluasi Goodness of Fit.
7. Mengentepretasikan dan memodifikasi model [9].
Dalam persamaan SEM ini ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi, yakni:
1. Jumlah Sampel
Jumlah sampel (data observasi) minimal lima kali jumlah variabel yang akan diestimasi atau minimal 100 [7].
2. Normalitas
Evaluasi atau dipenuhinya normalitas dalam data dilakukan dengan mengamati skewness value dari data yang digunakan. Nilai statistik untuk menguju normalitas data disebut dengan Z-score . Bila Z-score lebih besar dari nilai kritis, maka dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi yang kritis, misalnya bila nilai yang dihitung lebih besar dari 2,58 berarti distribusi data tidak normal pada tingkat signifikansi 1%. Dalam program AMOS  uji normalitas telah tersedia [10].
3. Outliers
Outliers dalah observasi yang muncul (data) yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat jauh berbeda  dari  observasi-observasi  lainnya  dan  muncul  dalam  bentuk  nilai  ekstrim  baik  untuk  sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi.
Teknik  estimasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah maximum  likehood  estimation  (ML) dimana teknik ini sesuai dengan sampel size dalam rentang 100-150. Untuk menentukan kriteria Goodness of Fit , maka peneliti mempertimbangkan berbagai macam asumsi dalam SEM, yaitu menyangkut ukuran sampel,  normalitas,  dan outlier .  Dengan  memahami  faktor-faktor  tersebut  maka  baru  ditentukan  uji kesesuaian dan uji statistiknya  [11]. Jika asumsi telah  terpenuhi, maka  kemudian model diuji melalui  uji kesesuaian dan uji statistik yang meliputi:
a) Chi Square Statistic ( x 2 )
Merupakan  alat  uji  yang  paling  mendasar  untuk  menguji  adanya  perbedaan  antara  matriks  kovarians populasi dengan matriks kovarians sampel. Model yang diuji dipandang baik dan memuaskan bila nilai Chi  Square -nya  rendah.  Semakin  kecil  nilai  x 2 semakin  baik  model  itu  dan  diterima  berdasarkan probabilitas cut-off sebesar P > 0,05 atau P > 0,10 [12].
b) Significance Probability
Merupakan  uji  signifikansi  terhadap  perbedaan  matriks  kovarians  data  dengan  matriks  kovarian  yang diestimasi. Jika nilai probabilitas signifikansi > 0,05 mengindikasikan bahwa model dapat diterima [13].
c) Relative Chi Square
Merupakan the minimum sample discrepance function (CMIN) dibagi dengan degree of freedom yang akan menghasilkan CMIN/DF dan umumnya digunakan  sebagai  salah satu  indikator  untuk mengukur tingkat kelayakan suatu model. Nilai x 2 relatif kurang dari 2,0 atau bahkan kurang dari 3,0 adalah indikasi dari acceptabel fit model dengan data, memberikan pedoman untuk mempertimbangkan perlu tidaknya modifikasi  terhadap  model,  yaitu  dengan  melihat  residual  yang  dihasilkan  oleh  model  cukup  besar (>2,58)  alur  baru  terhadap  model  yang  diestimasi.  Nilai  residual  lebih  besar  atau  sama  dengan  ±2,58 diintrepretasikan  sebagai  signifikan  secara  statistik  pada  tingkat  5%  dan  residual  yang  signifikan  ini menunjukkan adanya prediksi error yang substansial untuk sepasang indikator [14].
d) The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)
Merupakan  suatu  indeks  yang  dapat  digunakan  untuk  mengkompensasi  statistik Chi  Square dalam sampel  yang  besar.  Nilai  RMSEA  menunjukkan Goodness  of  Fit yang  dapat  digunakan  bila  model diestimasi  dalam  populasi.  Nilai  RMSEA  yang  lebih  kecil  atau  sama  dengan  0,08  merupakan  indeks untuk dapat diterimanya model. Semakin kecil indek ini menunjukkan kondisi yang lebih baik [15].

## e) Comparative Fit Index (CFI)
Merupakan besaran indeks untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Keunggulan dari indeks ini  adalah  tidak  dipengaruhi  ukuran.  Rentang  nilai  dari  indeks  ini  adalah 0 − 1 ,  dimana  semakin mendekati 1 menunjukkan tingkat fit yang paling tinggi [16].
f) Tucker Lewis Index (TLI)
Merupakan  sebuah  alternatif incremental  fit  index yang  membandingkan  sebuah  model  yang  diji terhadap base line model. Bila yang direkomendasikan sebagai acuan diterimanya sebuah model adalah > 0,95 dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan kesesuaian yang sangat bagus [17].
g) Goodness of Fit Index (GFI)
GFI  adalah  ukuran  non  statistik  yang  memiliki  rentang  nilai  antara  nol (poor  fit) .  Ukuran  ini menunjukkan  keseluruhan  tingkat  kesesuaian  kuadrat  residual  dari  prediksi  dibanding  dengan  data aktual, namun ukuran ini tidak disesuaikan dengan derajat kebebasan ( degrees of freedom ) [18].
h) Adjusted Goodnes of Fit Index (AGFI)
AGFI merupakan fit indeks dalam SEM yang telah memperhitungkan atau disesuaikan dengan degress of  fredom yang  telah  diterima  unuk  menguji  diterima  atau  tidaknya  suatu  model.  Nilai  batas  yang direkomendasikan untuk indeks ini adalah bila AGFI mempunyai nilai yang sama atau lebih besar dari 0,90 − 0,949 menunjukkan tingkatan yang cukup baik [2].

## 2.2. Identifikasi Variabel Penelitian
a. Variabel Eksogen
 Pengaruh  Persepsi  terhadap  Lingkungan  kerja  ( Environmental  Perceptions =  ξ 1 ),  terdiri  dari  4 konstruk, yaitu: EP1 (λ EP 1,1 ),  EP2 (λ EP 2,1 ), EP3 (λ EP 3,1 ) dan  EP4 (λ EP 4,1 )
 Sikap Rekan Kerja ( Attitudes Toward Co-wokers = ξ 2 ), terdiri dari 4 konstruk, yaitu: AC1 (λ AC 1,1 ), AC2 (λ AC2,1 ), AC 3 (λ AC 3,1 ) dan AC 4 (λ AC 4,1 )
b. Variabel Endogen
 Kepuasan Kerja ( Job Satifaction = η 1 ) yang terdiri dari 5 konstruk, yaitu: JS1 (λJS 1,1), JS2 (λ JS 2,1 ), JS3 (λ JS 3,1 ), JS4 (λ JS 4,1 ) dan JS5 (λ JS 5,1 )
 Komitmen Organisasi ( Organizational Commitment = η 2 ) terdiri dari 4 konstruk, yaitu: OC1 (λ OC 1,1 ), OC2 (λ OC2,1 ), OC 3 (λ OC 3,1 ) dan OC 4 (λ OC 4,1 )
 Kemampuan Untuk Bertahan ( Staying Intention = η 3 ). terdiri dari 4 konstruk, yaitu: SI1 (λ SI1,1 ), SI2 (λ SI2,1 ), SI3 (λ SI 3,1 ) dan  SI4 (λ SI 4,1 )
Hipotesis Awal : Parameter H 1 :EP  JS  1.1 H 2 :EP  OC  2.1 H 3 :AC  JS  1.2 H 4 :AC  OC  2.2
H 5 :JS  OC  2.1 H 6 :JS  SI  3.1 H 7 :OC  SI
 3.2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam hasil dan pembahasan sebagaimana langkah-langkah dalam analisis SEM yang ada maka akan dijelaskan Uji Multivariat Normal, Uji Validitas Konstruk, Uji Faktor Konfirmatori model penelitian, Uji hipotesa  analisis  jalur  modifikasi  model  untuk  menemukan  model  terbaik.  Karena  sampai  menemukan
model yang terbaik maka terdapat dua langkah modifikasi model (tahap kedua) dan modifikasi model (tahap ketiga).

## 3.1   Uji Multivariat Normal
Dalam  Uji  Multivariat  Normal  ini  dapat  digunakan  sebagai  evaluasi  deskripsi  data,  sehingga  bisa menunjukkkan mana yang dimaksud mengalami Missing atau Non Missing serta normalitas evaluasi atau dipenuhinya normalitas dalam data dilakukan dengan mengamati skweness value dari data yang digunakan. Rule of thumb besarnya nilai z adalah jika nilai hitung lebih besar dari atau kurang lebih 2,58 yang berarti kita dapat menolak asumsi mengenai normalitas dari disribusi pada tingkat 0,01, atau bila nilai skweness kecil dari ±1 maka berarti distribusi data normal (SPSS_12 result coach , : 2001). Jika digunakan tingkat signifikansi sebesar 5 persen, maka nilai CR yang berada di antara -1,96 sampai dengan 1,96 (-1,96  CR  1,96) dikatakan data berdistribusi normal, baik secara univariat maupun multivariat. Berikut Tabel 1 yang merupakan gambaran hasil perhitungan normalitas data penelitian.
Tabel 1. Uji Multivariat Normal Variabel min max skew c.r. kurtosis c.r. Keterangan AC1 1,000 5,000 ,216 1,767 -1,212 -4,947 Normal AC2 1,000 6,000 -,070 -,570 -1,316 -5,371 Normal AC3 1,000 5,000 ,206 1,685 -1,240 -5,062 Normal AC4 1,000 6,000 ,168 1,370 -1,102 -4,499 Normal EP1 ,000 10,000 -1,990 -16,250 5,396 22,030 Tidak Normal EP2 ,000 10,000 -2,119 -17,297 5,750 23,475 Tidak Normal EP3 ,000 10,000 -1,817 -14,838 5,433 22,182 Tidak Normal EP4 1,000 7,000 -1,281 -10,459 1,278 5,216 Tidak Normal SI4 1,000 5,000 -,483 -3,944 ,020 ,081 Tidak Normal SI3 1,000 5,000 ,003 ,024 -,538 -2,196 Normal SI2 1,000 5,000 -1,257 -10,263 1,863 7,606 Tidak Normal SI1 1,000 5,000 -1,315 -10,739 2,121 8,659 Tidak Normal OC4 ,000 10,000 -1,981 -16,174 4,330 17,678 Tidak Normal OC3 ,000 10,000 -2,039 -16,644 5,281 21,558 Tidak Normal OC2 ,000 10,000 -2,075 -16,941 4,557 18,604 Tidak Normal OC1 ,000 10,000 -,130 -1,064 -,711 -2,903 Normal JS1 1,000 7,000 -,088 -,716 -,201 -,821 Normal JS2 1,000 7,000 -,034 -,280 -.176 -,718 Normal JS3 1,000 6,000 ,108 ,880 -,680 -2,777 Normal JS4 1,000 5,000 ,302 2,464 -,955 -3,898 Normal JS5 ,000 100,000 -,026 -,211 -,643 -2,626 Normal Multivariat 113,772 36,605
Berdasarkan Tabel 1, diketahui bahwa secara univariat terdapat sepuluh konstruk penelitian memiliki nilai critical ratio skewness yang lebih besar dari ± 2,58 hal ini disebabkan oleh beberapa faktor antara lain adanya indikasi data mengandung outlier atau multikolinearitas  antara konstruk  yang  tinggi. Akan tetapi karena asimetris data secara umum tidak jauh berbeda dari distribusi normal dimana nilai skewness (± 1), karena  beberapa  pandangan  menyatakan  nilai skewness kecil  dari  ±1  maka  berarti  distribusi  data  normal (SPSS_12 result coach ,: 2001). Secara alamiah data penelitian adalah data primer yang disajikan apa adanya maka dari indikasi tersebut disimpulkan seluruh konstruk dapat lolos uji normalitas atau data berdistribusi normal sehingga dalam kasus ini lebih cocok digunakan analisis SEM karena hubungan kausalitas variabel yang sangat kompleks [1].

## 3.2 Uji Validitas Konstruk
Sebagai persyaratan analisis SEM perlu untuk mengetahui tingkat validitas model atau mengetahui unidimensionalitas dari seluruh variabel dan uji reliabilitas model dengan uji reliabilitas konstruk ( construct reliability ). Hasil uji reliabilitas penelitian dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel  2.  Uji Validitas dan Reliabilitas Model
Estimate (Loading) Loading 2 Error C-R V-E JS5 <-- Job_Satisfication 0,731 0,534361 0,465639 JS4 <-- Job_Satisfication 0,705 0,497025 0,502975 JS3 <-- Job_Satisfication 0,68 0,4624 0,5376 JS2 <-- Job_Satisfication 0,748 0,559504 0,440496 JS1 <-- Job_Satisfication 0,741 0,549081 0,450919 3,605 2,602371 2,397629 0,844246 0,739581 SI1 <-- Staying_Intention 0,811 0,657721 0,342279 SI2 <-- Staying_Intention 0,864 0,746496 0,253504 SI3 <-- Staying_Intention 0,741 0,549081 0,450919 SI4 <-- Staying_Intention 0,852 0,725904 0,274096 3,268 2,679202 1,320798 0,889939 0,597447 EP2 <-- Environmental_Perceptions 0,803 0,644809 0,355191 EP3 <-- Environmental_Perceptions 0,779 0,606841 0,393159 EP4 <-- Environmental_Perceptions 0,823 0,677329 0,322671 EP1 <-- Environmental_Perceptions 0,692 0,478864 0,521136 3,097 2,407843 1,592157 0,857634 0,649915 AC3 <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,837 0,700569 0,299431 AC4 <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,815 0,664225 0,335775 AC2 <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,82 0,6724 0,3276 AC1 <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,822 0,675684 0,324316 3,294 2,712878 1,287122 0,893955 0,590131 OC2 <-- Organizational_Commitment 0,886 0,784996 0,215004 OC3 <-- Organizational_Commitment 0,657 0,431649 0,568351 OC4 <-- Organizational_Commitment 0,836 0,698896 0,301104 OC1 <-- Organizational_Commitment 0,583 0,339889 0,660111 2,962 2,25543 1,74457 0,834135 0,676529
Berdasarkan  hasil  analisis construct  reliability pada  Tabel  2,  diketahui  bahwa  seluruh  variabel penelitian ini memiliki nilai Construct Reliability (CR) besar dari 0,6. Berdasarkan indikasi tersebut, maka model yang digunakan pada penelitian ini reliabel secara statistik [9] .

## 3.3 Uji Faktor Konfirmatori  Model Penelitian
Untuk menentukan unideminsionalitas model yang digunakan pada penelitian ini maka dilakukan uji Confirmatory Factor Analysis (CFA) guna mendapatkan validitas model. Berikut adalah gambaran hasil uji CFA model penelitian.
Gambar 1. Output Gambaran Hasil Uji CFA Model Penelitian
Tabel 3. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeks Model Awal Kesesuaian Hasil Keterangan Prob Chi 2 > 0,05 0,002 Tidak fit RMSEA < 0,08 0,114 Fit CFI > 0,9 0,986 Fit CMINDF < 2 1,342 Fit GFI > 0,9 0,947 Fit AGFI > 0,9 0,93 Fit IFI < 0,08 0,986 Tidak fit TLI > 0,9 0,983 Fit RMR < 0,05 0,414 Tidak Fit
Berdasar Tabel 3, diketahui bahwa keseluruhan variabel dan konstruk yang digunakan pada penelitian ini memiliki tingkat indeks kesesuaian ( Goodness of Fit ) yang  cukup memuaskan, hanya tiga indeks yang tidak fit , yaitu P-Chi Square, IFI dan RMR yang berada di bawah ambang batas kesesuaian.

## 3.4 Uji Hipotesa Analisis Jalur
Untuk  menguji  hipotesa-hipotesa  penelitian    maka  dilakukan  uji  SEM.  Proses  ini  merupakan transformasi  langsung  dari  hasil  uji  konfirmatori  model  penelitian  akhir,  dengan  mengganti  hubungan kovarians dengan hubungan pengaruh. Dari hasil pengolahan data melalui program AMOS 5.0 tampak pada Tabel 3, maka dapat diketahui secara parsial pengaruh faktor variabel bebas:
226.38 Job Satisfication JS5 196.87 b5 1.00 1 JS4 .82 b4 .06 1 JS3 .93 b3 .06 1 JS2 .83 b2 .07 1 JS1 .81 b1 .07 1 2.16 Organizational Commitment OC1 4.20 a1 OC2 1.03 a2 OC3 1.75 a3 OC4 1.27 a4 1 1 1 1 .50 Staying Intention SI1 .26 z1 SI2 .19 z2 SI3 .46 z3 SI4 .26 z4 1.00 1 1.07 1 1.07 1 1.17 1 1.34 Environmental Perceptions EP4 .64 e4 EP3 .70 e3 EP2 .94 e2 EP1 1.74 e1 1 1 1 1 1.13 .90 1.00 1.09 1.72 Attitudes Toward Coworkers AC4 .87 d4 AC3 .60 d3 AC2 .97 d2 AC1 .63 d1 1 1 1 1 .90 1.00 1.08 .87 1.31.78 1.17 1.00 .57 4.62 P-CHIS=.002 CMINDF=1.342 RMR=.414 GFI=.947 AGFI=.932 IFI=.986 TLI=.983 CFI=.986 RMSEA=.029 4.20 2.44 .59 .29 .85 .99 .46
.39
Gambar 2. Output Gambaran Hasil AMOS 5.0 tentang Pengaruh Faktor Variabel Bebas
Berdasarkan  hasil  analisis  jalur,  tampak  bahwa  model  awal  yang  diajukan  memiliki  tingkat kesesuaian secara statistik ( Goodness of Fit ) yang baik dimana (CFI = 0,975; IFI = 0,975, dan TLI = 0,971 RMSEA  =  0,038).  Meskipun  dua  indeks  yaitu  Prob  Chi  Square,  GFI,  dan  RMR  berada  di  bawah  nilai ambang  batas  akan  tetapi  karena  luasnya  kriteria  pengujian  indeks  dan  sebagian  besar  indeks  telah memenuhi  syarat  terutama  nilai  CFI  (0,975  >  0,9)  maka  secara  keseluruhan  model  yang  diajukan dikategorikan model yang memuaskan.
Namun  untuk  menguji  hipotesis  perlu  dilihat  hubungan  atau  pengaruh  variabel-variabel  eksogen terhadap variabel endogen atau hubungan diantara sesama variabel eksogen atau sesama variabel endogen melalui Regression Weights yang diperoleh dari output AMOS 5.0 sebagai berikut.
Tabel 4. Regression Weights Estimate S.E. C.R. P Job_Satisfication <-- Environmental_Perceptions 3,273 0,805 4,068 0 Job_Satisfication <-- Attitudes_Toward_Co-workers -0,125 0,675 -0,186 0,853 Organizational_Commitment <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,222 0,059 3,743 0 Organizational_Commitment <-- Job_Satisfication 0,008 0,005 1,599 0,11 Organizational_Commitment <-- Environmental_Perceptions 0,566 0,083 6,861 0 Staying_Intention <-- Organizational_Commitment 0,269 0,033 8,138 0 Staying_Intention <-- Job_Satisfication 0,006 0,002 2,364 0,018 Hipotesis: Parameter Kesimpulan H 1 :EP  JS H 2 :EP  OC H 3 :AC  JS H 4 :AC  OC H 5 :JS  OC
H 6 :JS  SI H 7 :OC  SI  1.1  2.1  1.2  2.2  2.1  3.1  3.2
Berpengaruh positif signifikan Berpengaruh positif signifikan
Berpengaruh negatif tidak signifikan
Berpengaruh positif signifikan
Berpengaruh positif tidak signifikan Berpengaruh positif signifikan Berpengaruh positif signifikan
Job Satisfication JS5 197.09 b5 1.00 1 JS4 .82 b4 .06 1 JS3 .93 b3 .06 1 JS2 .82 b2 .07 1 JS1 .82 b1 .07 1 Organizational Commitment OC1 4.24 a1 OC2 1.04 a2 OC3 1.75 a3 OC4 1.30 a4 1 1 1 1 Staying Intention SI1 .26 z1 SI2 .19 z2 SI3 .47 z3 SI4 .26 z4 1.00 1 1.08 1 1.06 1 1.16 1 1.34 Environmental Perceptions EP4 .64 e4 EP3 .68 e3 EP2 .95 e2 EP1 1.78 e1 1 1 1 1 1.13 .90 1.00 1.08 1.72 Attitudes Toward Coworkers AC4 .86 d4 AC3 .60 d3 AC2 .97 d2 AC1 .63 d1 1 1 1 1 .90 1.00 1.08 .87 P-CHIS=.000 CMINDF=1.588 RMR=.567 GFI=.937 AGFI=.920 IFI=.975 TLI=.971 CFI=.975 RMSEA=.038 .79 1.33 1.00 1.17 3.37 .22 .27 211.28 g1 .01 1 1.45 g2 .33 g3 1 1 .60 .39 -.12
Berdasarkan Tabel 4, bahwa variabel AC yang memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap JS.

## 3.5 Modifikasi Model Untuk Menemukan Model Terbaik
Meskipun  secara  umum  kita  dapat  menyimpulkan  bahwa  model  relatif  cukup  tepat,  namun  untuk mendapatkan  hasil  lebih  baik,  maka  perlu  dilakukan  modifikasi  model.  AMOS  menyediakan  fasilitas modifiaciton  index untuk  menemukan  model  hubungan  terbaik,  sehingga  diperoleh  hubungan  yang memiliki signifikansi yang sesuai dengan hipotesis yang diajukan.  Ada beberapa sebab model menjadi tidak tepat atau kurang tepat yaitu:
1. Dilanggarnya asumsi seperti normalitas dan multikolinieritas
2. Adanya spesification error yang dapat terdiri dari:
a. Internal  Spesification  Error ,  yaitu  dihilangkannya  parameter  yang  relevan  atau  dimasukkannya parameter yang tak relevan dalam model.
b. External Spesification Err or, yaitu dihilangkannya variabel yang relevan dari model.
Modifikasi Internal Spesification Error dapat dilakukan dengan cara:
1. Untuk bagian Measurement Equations
a. Merubah  loading  ( 𝑒̈ )  yang  menghubungkan  variabel  laten  dan  indikator-indikatornya  dari fixed menjadi free atau sebaliknya sehingga akan merubah matriks  X dan atau  Y.
b. Mengkorelasikan  atau  tidak  mengkorelasikan  antar Measurement  Error sehingga  akan  merubah matrik   ,   , dan atau   .
2. Untuk bagian Structural Equation
a. Merubah  koefisien path yang  menghubungkan  variabel  laten  eksogen  dan  endogen  ( 𝑎̃ )  atau  antar variabel laten endogen ( 𝑎̂ ) dengan cara menjadikan parameter yang sebelumnya free menjadi fixed atau sebaliknya.
b. Mengkorelasikan atau mengkonstrain korelasi pada Measurement Error (ae) sehingga akan merubah matriks  .
Perlu dilakukan modifikasi model jika:
1. Regression weights yang tidak sesuai dengan hipotesis yang diajukan.
2. Matriks standardized residual covariance yang lebih besar dari 4,0.
3. Modification index yang direkomendasikan pada output AMOS.
Berdasarkan kriteria tersebut untuk memperbaiki model agar mendapatkan model terbaik dilakukan dengan  membuat  hubungan  langsung  antara  variabel  eksogen  EP  dengan  variabel  endogen  SI,  sebagai berikut:
Hipotesis Awal: Parameter H 1 :EP  JS  1.1 H 2 :EP  OC  2.1 H 3 :EP  SI  3.1 H 4 :AC  JS  1.2 H 5 :AC  OC H 6 :JS  OC  2.2  2.1 H 7 :JS  SI  3.1 H 8 :OC  SI  3.2
Gambar 3. Output Gambar AMOS Hasil Perbaikan Model
Berdasarkan  hasil  modifikasi  dengan  membuat  hubungan  langsung  antara  variabel  EP  dengan  SI diperoleh  indeks  yang  cukup  baik  dan  tidak  jauh  berbeda  dengan  model  awal.  Selanjutnya  perlu  dilihat estimasi regresi pada Regression Weights pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Regression Weights (Modifikasi Tahap Pertama) Estimate S.E. C.R. P Job_Satisfication <-- Environmental_Perceptions 3,195 0,808 3,956 0 Job_Satisfication <-- Attitudes_Toward_Co-workers -0,153 0,678 -0,226 0,821 Organizational_Commitment <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,221 0,061 3,634 0 Organizational_Commitment <-- Job_Satisfication 0,009 0,005 1,8 0,072 Organizational_Commitment <-- Environmental_Perceptions 0,535 0,082 6,494 0 Staying_Intention <-- Organizational_Commitment 0,172 0,03 5,667 0 Staying_Intention <-- Job_Satisfication 0,003 0,002 1,327 0,185 Staying_Intention <-- Environmental_Perceptions 0,227 0,036 6,246 0 Hipotesis Awal: Parameter Kesimpulan H 1 :EP  JS  1.1 Berpengaruh positif signifikan H 2 :EP  OC  2.1 Berpengaruh positif signifikan H 3 :EP  SI  3.1 Berpengaruh positif signifikan H 4 :AC  JS  1.2 Berpengaruh Negatif tidak Signifikan H 5 :AC  OC  2.2 Berpengaruh positif signifikan H 6 :JS  OC  2.1 Berpengaruh Positif tidak Signifikan H 7 :JS  SI  3.1 Berpengaruh Positif tidak Signifikan H 8 :OC  SI  3.2 Berpengaruh positif signifikan
Berdasarkan Regression Weights dari hasil modifikasi ternyata disamping hubungan antara JS dengan AC belum signifikan juga menyebabkan hubungan antara variabel OC dengan JS dan SI dengan JS menjadi tidak signifikan. Karena itu masih diperlukan modifikasi lanjutan.
Job Satisfication JS5 196.77 b5 1 JS4 .82 b4 .06 1 JS3 .93 b3 .06 1 JS2 .83 b2 .07 1 JS1 .81 b1 .07 1 Organizational Commitment OC1 4.21 a1 OC2 1.01 a2 OC3 1.75 a3 OC4 1.28 a4 1 1 1 1 Staying Intention SI1 .26 z1 SI2 .19 z2 SI3 .46 z3 SI4 .26 z4 1.00 1
1.07 1 1.06 1 1.17 1 1.33 Environmental Perceptions EP4 .64 e4 EP3 .70 e3 EP2 .94 e2 EP1 1.74 e1 1 1 1 1 1.13 .90 1.00 1.10 1.72 Attitudes Toward Coworkers AC4 .86 d4 AC3 .60 d3 AC2 .97 d2 AC1 .63 d1 1 1 1 1 .90 1.00 1.08 .87 1.32 .78 1.17 1.00
P-CHIS=.001 CMINDF=1.365 RMR=.412 GFI=.945 AGFI=.930 IFI=.985 TLI=.982 CFI=.984 RMSEA=.030 1.00 3.20 .22 .53 .17 1.53 h2 213.21 h3 .29 h1 1 1 1 .40 .00 -.15 .01 .23

## 3.6 Modifikasi Model (Tahap Kedua)
Selanjutnya dilakukan modifkasi model dengan mengajukan hipotesis sebagai berikut:
Hipotesis Awal: Parameter H 1 :EP  JS H 2 :EP  OC H 3 :EP  SI H 4 :AC  JS H 6 :AC  SI H 5 :AC  OC H 6 :JS  OC H 7 :JS  SI H 8 :OC  SI  1.1  2.1  3.1  1.2  3.2  2.2  2.1
 3.1
 3.2
Gambar 4. Hasil Output AMOS 5.0 Modifikasi Model Tahap Kedua
Modifikasi  yang  dilakukan  dengan  menghubungkan  Variabel  AC  dengan  SI,  serta  AC  dengan  SI secara langsung berdasarkan Modification Index yang direkomendasikan oleh AMOS, sehingga diperoleh Regression Weights sebagai berikut:
Tabel 6. Regression Weights (Modifikasi Tahap Kedua) Estimate S.E. C.R. P Job_Satisfication <-- Environmental_Perceptions 3,188 0,804 3,964 0 Job_Satisfication <-- Attitudes_Toward_Co-workers -0,149 0,676 -0,22 0,826 Organizational_Commitment <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,216 0,061 3,561 0 Organizational_Commitment <-- Job_Satisfication 0,009 0,005 1,797 0,072 Organizational_Commitment <-- Environmental_Perceptions 0,54 0,082 6,545 0 Staying_Intention <-- Organizational_Commitment 0,157 0,03 5,189 0 Staying_Intention <-- Job_Satisfication 0,003 0,002 1,455 0,146 Staying_Intention <-- Environmental_Perceptions 0,216 0,036 5,978 0 Staying_Intention <-- Attitudes_Toward_Co-workers 0,061 0,026 2,335 0,02
Job Satisfication JS5 196.87 b5 1 JS4 .82 b4 .06 1 JS3 .93 b3 .06 1 JS2 .83 b2 .07 1 JS1 .81 b1 .07 1
Organizational Commitment OC1 4.20 a1 OC2 1.03 a2 OC3 1.75 a3 OC4 1.27 a4 1 1 1 1 Staying Intention SI1 .26 z1 SI2 .19 z2 SI3 .46 z3 SI4 .26 z4 1.00 1 1.07 1 1.07 1 1.17 1 1.34 Environmental Perceptions EP4 .64 e4 EP3 .70 e3 EP2 .94 e2 EP1 1.74 e1 1 1 1 1 1.13 .90 1.00 1.09 1.72 Attitudes Toward Coworkers AC4 .87 d4 AC3 .60 d3 AC2 .97 d2 AC1 .63 d1 1 1 1 1 .90 1.00 1.08 .87 1.31 .78 1.17 1.00 P-CHIS=.002 CMINDF=1.342 RMR=.414 GFI=.947 AGFI=.932 IFI=.986 TLI=.983 CFI=.986 RMSEA=.029 1.00 3.19 .22 .54 .16 1.54 h2 213.13 h3 .28 h1 1 1 1 .39 .00 -.15 .01 .22 .06
Hipotesis Awal : Parameter  Kesimpulan H 1 :EP  J  1.1 Berpengaruh positif signifikan H 2 :EP  OC  2.1 Berpengaruh positif signifikan H 3 :EP  SI  3.1 Berpengaruh positif signifikan H 4 :AC  JS  1.2 Berpengaruh negatif tidak signifikan H 5 :AC  SI  3.2 Berpengaruh positif signifikan H 6 :AC  OC  2.2 Berpengaruh positif signifikan H 7 :JS  OC  2.1 Berpengaruh positif tidak signifikan H 8 :JS  SI  3.1 Berpengaruh positif tidak signifikan H 9 :OC  SI  3.2 Berpengaruh positif signifikan
Berdasarkan Regression Weights dari hasil modifikasi ternyata hubungan antara variabel  JS dengan AC,  OC  dengan  JS  dan  SI  dengan  JS  juga  belum  signifikan.  Karena  itu  masih  diperlukan  modifikasi lanjutan.

## 3.7   Modifikasi Model (Tahap Ketiga)
Modifikasi yang dilakukan dengan menghilangkan hubungan langsung Variabel EP dan AC dengan SI  secara  langsung,  serta  AC  dengan  JS  karena  memiliki  parameter  yang  negatif,  modifikasi  dilakukan sesuai Modification  Index yang  direkomendasikan  oleh  AMOS,  sehingga  diperoleh Regression  Weights sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Output AMOS 5.0 Modifikasi Model Tahap Ketiga
Hipotesis Awal: Parameter H 1 :EP  JS H 2 :EP  OC H 3 :AC  OC H 5 :JS  SI H 6 :OC  SI  1.1  2.1  2.2  3.1
 3.2 Job Satisfication JS5 196.97 b5 1.00 1 JS4 .82 b4 .06 1 JS3 .93 b3 .06 1 JS2 .82 b2 .07 1 JS1 .82 b1 .07 1 Organizational Commitment OC1 4.24 a1 OC2 1.04 a2 OC3 1.75 a3 OC4 1.30 a4 1 1 1 1 Staying Intention SI1 .26 z1 SI2 .19 z2 SI3 .47 z3 SI4 .26 z4 1.00 1 1.08 1 1.06 1 1.16
1
1.34 Environmental Perceptions EP4 .64 e4 EP3 .68 e3 EP2 .95 e2 EP1 1.78 e1 1 1 1 1 1.13 .90 1.00 1.08 1.72 Attitudes Toward Coworkers AC4 .86 d4 AC3 .60 d3 AC2 .97 d2 AC1 .63 d1 1 1 1 1 .90 1.00 1.08 .87 P-CHIS=.000 CMINDF=1.580 RMR=.553 GFI=.937 AGFI=.921 IFI=.975 TLI=.971 CFI=.975 RMSEA=.038 .79 1.33 1.00 1.17 3.33 .22 .27 .39 211.45 g1 .01 1 1.45 g2 .33 g3 1 1 .60
Tabel 7. Regression Weights (Modifikasi Tahap Ketiga) Estimate S.E. C.R. P Job_Satisfication <-- Environmental_Perceptions 3,329 0,772 4,312 0,000 Organizational_Commitment <-- Attitudes_Toward_Coworkers 0,221 0,059 3,707 0,000 Organizational_Commitment <-- Environmental_Perceptions 0,598 0,082 7,285 0,000 Staying_Intention <-- Organizational_Commitment 0,269 0,033 8,171 0,000 Staying_Intention <-- Job_Satisfication 0,006 0,002 2,596 0,009 Hipotesis Awal: Parameter Kesimpulan H 1 :EP  JS H 2 :EP  OC H 3 :AC  OC H 5 :JS  SI H 6 :OC  SI  1.1  2.1  2.2
 3.1  3.2 Berpengaruh positif signifikan Berpengaruh positif signifikan Berpengaruh positif signifikan Berpengaruh positif signifikan
Berpengaruh positif signifikan
Berdasarkan hasil modifikasi model pada tahap ketiga diperoleh nilai probabilitas yang kurang dari alpha (  = 0,05) maka dapat disimpulkan bahwa model ini adalah model yang paling fit (model terbaik).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang diperoleh, maka kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Dari proses Uji Multivariat Normal, nilai z diperoleh nilai hitung lebih besar dari atau kurang lebih 2,58 yang berarti kita dapat menolak asumsi mengenai normalitas karena nilai CR yang berada di antara -1,96 sampai  dengan  1,96  (-1,96  CR  1,96)  dikatakan  data  berdistribusi  normal,  baik  secara  univariat maupun multivariat sehingga tidak terjadi kasus Missing Data sehingga data yang digunakan merupakan data Non Missing atau tidak ada data yang hilang.
b. Persepsi  mengenai  Lingkungan  Kerja  ( Environmental  Perceptions )  berpengaruh  positif  signifikan terhadap Kepuasan Kerja ( Job Satisfaction ) dengan parameter (  ) 3,329 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00  <  =  0,05.  Artinya:  persepsi  mengenai  lingkungan  kerja  bertambah  sebesar  1  satuan  akan menyebabkan kepuasan kerja meningkat sebesar 3,329 satuan.
c. Persepsi  mengenai  Lingkungan  Kerja  ( Environmental  Perceptions )  berpengaruh  positif  signifikan terhadap Komitmen Organisasi ( Organizational Commitment ) dengan parameter (  ) 0,598 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00 <  = 0,05. Artinya: jika persepsi terhadap lingkungan kerja bertambah sebesar 1 satuan akan mengakibatkan meningkatnya Komitmen Organisasi sebesar 0,598 satuan.
d. Sikap  Rekan  Kerja  ( Attitudes  Toward  Co-wokers )  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  Komitmen Organisasi ( Organizational Commitment ) dengan parameter (  ) 0,221 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00  <  = 0,05.  Artinya:  apabila  Sikap  Rekan  Kerja  meningkat  sebesar  1  satuan  akan  menyebabkan naiknya Komitmen Organisasi sebesar 0,221 satuan.
e. Kepuasan Kerja ( Job Satifaction ) berpengaruh positif signifikan terhadap Kemampuan Untuk Bertahan ( Staying  Intention )  dengan  parameter  (  )  0,006  dan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,009  <  =  0,05. Artinya: jika Kepuasan Kerja meningkat sebesar 1 satuan maka akan menyebabkan naiknya Kemampuan Karyawan untuk Bertahan sebesar 0,006 satuan.
f. Komitmen  Organisasi  ( Organizational  Commitment )  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Kemampuan  Untuk  Bertahan  ( Staying  Intention ) dengan  parameter  (  )  0,269 dan  tingkat  signifikansi sebesar  0,00  <  =  0,05.  Artinya:  jika  Komitmen  Organisasi  naik  sebesar  1  satuan  maka  akan menyebabkan naiknya Kemampuan untuk Bertahan sebesar 0,269 satuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Bollen, K. A. and Curran, P. J., Latent Curve Models: A Structural Equation Perspective’, in WILEY- INTERSCIENCE, 1 ed., New Jersey: john wiley & Sons, inc, 2006, p. 1–307.
[2]   Cheung, M. W. L. and Chan, W. , "Testing Dependent Correlation Coefficients via Structural Equation Modeling," Organ. Res. Methods, vol. 7, no. 2, p. 206–223, 2004.
[3]   Munawar,  S.,  "ANALISIS  STRUCTURAL  EQUATION  MODELING  (SEM)  DENGAN HEYWOOD CASE," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2008.
[4]   Zhang,  W  and  Lee,  S.  Y,  "Asymptotic  theory  of  two-level  structural  equation  models  with constraints," Stat. Sin, vol. 11, no. 1, p. 135–145, 2001.
[5]   Kondolembang,  F,  "Analisis  Regresi  Berganda  Dengan  Metode  Stepwise  Pada  Data  Hbat," BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terapan, vol. 5, no. 1, p. 15–20, 2011.
[6]   Joseph,  R.  E.  A.,  Hair  Jr,  F.,  Black,  W.  C.,  and  Babin,  B.  J.,  Multivariate  Data  Analysis,  United Kingdom: Prentice Hall International, 2006.
[7]   Miller, M., Tasic, I., Lyons, T., Ewing, R., and Grace, J. B. , "Structural Equation Modeling," Adv. Quant. Res. Methods Urban Planners, 2020.
[8]   Newsom, J. T., and Smith, N. A. , "SEM with Categorical Variables," Psy 523/623 Struct. Equ. Model, pp. 1-3, 2020.
[9]   Ghozali,  I.,  dan  Fuad,  Structural  Equation  Modeling:  Teori,  Konsep  dan  Aplikasi  Lisrel  8.54, Semarng: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2005.
[10]  Fen Su, Y., and Yang, C., "A structural equation model for analyzing the impact of ERP on SCM," Expert Syst. Appl, vol. 37, no. 1, p. 456–469, 2010.
[11]  Skrondal, A., and Rabe-Hesketh, S., Generalized latent variable modeling: Multilevel, longitudinal, and structural equation models, New York: A CRC Press Company, 2004.
[12]  Johnson, R. A., and Wichern, D. W. , Applied Multivariate Statistical Analysis, Third ed., New Jersey: Prentice Hall, 1992.
[13]  Wardono,  A.,  "Analisis  Kebutuhan  dan  Potensi  Fiskal  Dengan  Structural  Equation  Modelling," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2009.
[14]  Tempelaar,  D.  T.,  Gijselaers,  W.  H.,  Schim  van  der  Loeff,  S.,  and  Nijhuis,  J.  F.  H.,  "A  structural equation model analyzing the relationship of student achievement motivations and personality factors in  a  range  of  academic  subject-matter  areas," Contemp.  Educ.  Psychol, vol. 32,  no.  1,  p. 105–131, 2007.
[15]  Sharma,  S.,  Applied  Multivariate  Techniques,  New  York  Chicheste:  University  of  South  Carolina John Wiley & Sons, Inc, 1996.
[16]  L.  a.  Z.  L.  Klem,  "Applied  Structural  Equation  Modeling  Workshop,"  in Cent.  Stat.  Consult.  Res. Univ. Michigan , 2009.
[17]  Fox,  J.,  "Structural  equation  models  Appendix  to  An  R  and  S-PLUS  Companion  to  Applied Regression," Int. Encycl. Educ., vol. 2, p. 453–458, 2006.
[18]  Hershberger,  S.  L.,  Marcoulides,  G.  A.,  and  Parramore,  M.  M.,  Structural  equation  modeling: Applications  in  ecological  and  evolutionary  biology,  1  ed.,  Australia:  the  press  syndicate  of  the university of cambridge, 2003.