STRUCTURAL EOUAruON MODELING (SEM

## ANALn$S PEMODET,.AN PERSAMAAN
S TR AKTURAL (APPS)
DALAM PENELI TIAN  IJIANAIAMEN
OIeh : Kusnendi.)

## ABSTRAI{
Schumacker dan Loma-y (1996: 49-5O) menyatakan bahwa: "SEM typically consist of two  parts: the measurement model, and the structural equation  model. The measurement model  specifies how  the latent variables or hyphotetical contructs are measured in terms  of the  observed  (measured)  variables  and describes their measurement  properties (realibility and validity). The structural equation  model  specifies the direct and indirect relationships  among the latent  variables is used to the  amount  ofexplained  and  unexplained  variance." Dalam model  tetsebut  terdapat  dua permasalahan penelitian  utama yang hendak dijawabnya  _vaitu: Pertama  masalah pengukwan,  yang disebut sebagai  measurement  model afazz descriptive  moclel (Ferdinand, 2OO2).  Dalam  konteks inilah, maka  APPS  sering  disebut sebagai confirmatory  factor  analysis atau covariance structure  analysis (Schumacker  dan Iomax,  1996;  Long, 1983). Kedua, masalah hubungan struktural (structural relationships/. Masalah kedua ini disebut  sebagai structural model  Karena itu maka APPS  sering juga disebut sebagai  Llniear  Structural  RElationship (LISREL), atau latent  variables anal5rsis (Duncan, 1975; Loehlin,  1992).
Keywords: Measurement model, latent variables,  covariance structure analysis, structural model, structural relationships  dan latent  variables analysis.

## Pendahuluan
Tahap tersulit setelah  berhasil mem- formulasikan  l<erangka teoretis dalam proses penelitian kuantitatif seperti yang sering dilakuhan oleh para peneliti  disiplin  ilmu manajemen, maupun  disiplin ilmu sosial dan ilmu perilahu  (social dan behavioral science), adalah tahap pengukuran. Ta- hapan ini dalam  proses penelitian  berfungsi sebagai mata  rantai  Uink) yang menghubungan  antara  pola pihir deduktif he arah  pola pihir induhtif. Ini berarti, tahapan pengulsuran  merupakart. hal yang sangat menentukan  berhasil tidaknya suatu penelitian dalam  menjelaskan suatu feno-
mena yang  dihadapi. Karena itu persoalan kualitas pengukuran, yaitu reliabilitas dan validitas alat ukur  yang digunakan muncul sebagai suatu hal yang hrusial dalam penelitian-penelitian kuantitatif.
Berbeda  dengan penelitian pada disiplin ilmu eksakta, dalam penelitian disiplin  ilmu manajemen, sebagaimana halnya dalam penelitian ilmu-ilmu sosial dan ilrnu peri- laku, penguhuran  terhadap variabel-variabel yang diamati  sering tidak dapat dilahukan secara Iangsung, tetapi  diukur melalui indikator-indihator  sebagai ntanifest dari honstruk,  honsep atau  variabel yang hendak diukur. Sebagai contoh,  honsep  kemishinan, kriminalitas,  efektivitas,  prestasi kerja,
-) Staf  pengajar  Program Pendidikan Ekonomi-Koperasi, Program Studi  Manajemen,  dan Program  Studi Akuntansi  Jurusan  Pendidikan  Ekonomi  Universitas  Pendidikan  Indonesia (UPI), FE UNIKU serta FE UNIGAL  juga kandidat  doktor  ilmu ekonomi  di Pascasarjana Universitas Padjadjaran.
kepemimpinan, dan motivasi misalnya adalah  honstruk atau konsep  5,ang pada dasarnya tidak dapat diukur atau diamati secara langsung atau bersifat latent.  Karena itu, konsep-konsep  seperti ini disebut sebagai variabel  laten, konstruk  laten, atau  rrariabel yang tidah dapat diobservasi langsung (latent variable, latent construct, unobser- vable variables),  sedang indihator-indikator dari konsep yang hendak diukur disebut sebagai variabel  manifes/ jelas/ nl,ata, variabel yang diobservasi, atau variabel indikator  (manifest variables, observable vartables, indicator variables)  (Schumacher dan Lomax, 1996; Hair, Anderson, Tatham, dau Blach,  1998).
Sebagaimana diketahui, dalam model dependensi analisis statistik  data multivariat seperti, analisis regresi atau analisis jalur, data  yang  dianalisis berasal dari  indikator- indikator atau variabel manifesnJ,a, tanpa mempersoalkan  secara  tegas mana variabel laten dan mana variabel n1,31n. Ini artinya, analisis regresi atau analisis jalur diapli- kasikan tanpa melibatkan unsur kekeliruan atau kesalahan pengukuran (measurement ercofl terhadap variabel-r,ariabel l:ang dianalisisnya.  Han5,n dengan melalui uji coba instrumen,  hemungkinan kesalahan pengukuran  dicoba dieliminir  dengan cara melihat  reliabilitas dan rraliditas melalui penggunaan  berbagai teknih uji reliabilitas dan validitas standar seperti, product moment Pearson, split-halt Spearman- Brown maupurl  Flanagan, hoefisien  K-fr  dari Kuder-Richardson, Hoyt, r",rrun koefisien Cronbach's Alpha. Setelah  memeuuhi sl'arat reliabilitas dan validitas, data kemudian dianalisis untuk menguji hipotesis  tentaug hubungan  hausal, dan masalah kemung- kinan timbulnya  kekeliruan pengukuran dianggap  selesai atau diasumsikan "etror li,ee". Padahal, Hair, Anderson, Tatham,  dan Blach (1998: 581)  telah memberikan peringatan secara tegas bahwa. "All constructs ltare some nleasuttnieilt errot', ev'en with the best indicator rafiables. " Menurut keempat ahli di atas, ada em- pat penyebab  utama  yang  menjadihan  peng- ulrtrran  tidah dapat "en'or liee". Pertanta,
kesalahan 1'ang timbul  ketika peneliri  meru- muskan definisi  operasional  lionsep  t-ariabel yang akan diamati.  Kedua. kesalahan peneliti  dalam merumuskan pertanl'aan- pertanl:xnp  dalam l<uesioner  penelitiannl'a. Ketiga, l<esalahan responden dalam meng- interpretasikan  serta  mengisi  liuesioner.  dan keempat,  hesalahan dalam mengentrai data.
Jika, semua konstruli  atau lionsep tidali dapat bebas dari lielieliruan pengukuran meskipun  dengan indiliator terbaik, matria diperlukan suatu teknik analisis statisrili I'ang powerful, menganalisis tidaii saja hubungan struktural antan-ariabel, tetapi juga secara simultan menganalisis  masaiah penguliuran. Teknih analisis statistik seperti itu tidak lain adalah  Stntctural Equation Modeling ISEII) Anal-rsis, atau dalam tulisan ini disebut sebagai Analisis Pemodelan Persamaan Struktural (APPS). Bagaimanaliah APPS diaplikasilian dalam penelitian  manajemeni Paparan beriliut mencoba  menjan,ab hal  tersebut.
Masalah Penelitian dalam APPS
APPS  pertama  seliali dipopulerkan oleh Karl G, Jdreskog dari Lrnir-ersitas L ppsala (http:/Avlrv. gsu.edu./-mkteer'seml. hnn ) pada tahun  1970 (Bacllrudin dan Tobing, 2003), Nama lain untuli APPS ini adalah latent rariable  modeling,  corariance sfi'uc- turc anal.r'sis. confirntaton' factor anal_rsis. atatr  Llniear Stntctural RELatioasltip ILISREL\  lSchumaclier  dan Lomar. 1996 ). Seliarang ini. penggunaan IPPS seba- gai alat untuli menganalisis data semakin banl'ak digunalian  oleh para peneliti. baili dalam bidang manajemen, aliuntansi rnaupun dalam penelitian  sosial lainnl-a. Ada tiga alasan 1-ang menjadilian APPS semaliin populer  digunalian tKellorral-. 1998 dalaur  Bachrudin dan Tobing. 1003r. Pertanta, APPS dapat ruenger-aluasi  kualitas pengullrran. 1'aitu reliabilitas  dan r-alldiras dari suatu  alat uliur 1'ang disusun  peneliti. Dengan liata lain, APPS cocok digunalian dalam model-urodei penelitian deskriptif \nieasureutneilt ntodels\.  ' I{edua. -{PPS
Structural Equation ll,Iodeling  1SE,lh .... lKusnendi) 6S
mampu membuat prediksi tentang  struktur hubungan multivariat  yang lebih rumit.
Ketiga, APPS memilihi  hemampuan untuh digunahan secara simultan dalam meng- analisis  model  deskriptif dan model  prediksi (causal  model  atau structural model).
APPS atau analisis  SEM adalah "Multi- variate technique combining aspects of multiple  regression and factor analysis to estimate a series of interrelated dependence relationsltips  simultaneously.  " (Hair, Ander- son, Tatham, dan Black, 1998: 581). Ferdinand  (2OO2: 6) mengemukakan; "SEM adalah sekunpulan  teknik-teknik  statistikal yang memunglrinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif  rumit secara simultan. " Dengan demihian, dalam APPS terdapat  dua  permasalahan  penelitian utama  yang  hendak dijawabnya  yaitu,
. Masalah  penguhuran, yahni menga- nalisis seranghaian variabel nyata atau indikator-indikator yang digunahan untuh mendeskripsikan variabel laten. Masalah pertama ini disebut sebagai nrcasarenlent ntodel atalu descriptive model  (Ferdinand, 2OO2). Dalam hon- tehs inilah, maha APPS sering disebut sebagai conlirmatory factor analysis atau covariance structure analysis (Schumacker dan Lomax,  1996; Long, 1e83).
. Masalah  hubungan struktural (struc- tural relationships), yaitu menganalisis hemunghinan hubungan kausalitas antarvariabeUkonstruk laten, baih seca- ra langsung rnaupun tidak langsung. Masalah kedua ini disebut sebagai structural model.  Karena itu maha APPS sering juga disebut sebagai Liniear Structural RELationship (LISREL), atau latent variables  analysis (Duncan, 1975; Loehlin,  1992).
Dari paparan di atas dapat  disimpulkan bahwa, APPS cocok digunakan baik untuh menjawab  masalah  penelitian deshriptif maupun masalah penelitian eksplanatori yang dilakukan secara simultan. Dalam kerangha  APPS,  penelitian deskriptif ber- tujuan  untuk mengkonfirmasi  karahteristik,
struhtur  atau  profil  suatu variabel laten dilihat dari indihator-indikator  yang mem- bentuh  variabel laten tersebut, sedang penelitian ehsplanatori bertujuan untuk menjelaskan hubungan hausalitas (struc- tural relationship) yang munghin terjadi antarvariabel laten dan bukan antarvariabel manifesnya. Inilah  yang membedahan APPS dengan  analisis jalur yang  hanya merg- analisis struhtur hubungan antarvariabel manifes saja (Schumacher dan Lomax, 1996; Long,  1983).
Asumsi, Konvensi dan Bentuk Umum APPS
Seperti halnya  dalam model  dependensi analisis data multivariat pada umumnya, maha  dalam  APPS ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi. Asumsi-asumsi  yang dimahsud adalah, (1) penarikan sampel adalah rairdom, (2) data mengilruti distri- busi normal, khususnya jika APPS meng- gunalran model estimasi maximum Iilrelihood estimation (MLE), (3) semua hubungan antarvariabel  bersifat linier, (4) tidak ada multikolinieritas, (5) tidah ada outlien yaitu data yang memiliki nilai ekstrim  bila dibandinghan  dengan nilai yang lainnya, dan (6) ukuran sampel  minimal adalah 100  atau 5 sampai 10 responden untuk setiap parameter yang ahan diestirnasi. Penjelasan lebih rinci tentang asumsi-asumsi tersebut dapat diperihsa dalam  Hair, Anderson, Tatham, dan Black
(1998) maupun  Ferdinand  (2002). APPS syarat dengan  berbagai simbol- simbol matematis. Tabel 1 berikut metrge- mukakan beberapa honvensi, baik ber- kenaan  dengan notasi maupun tanda gambar  dalam APPS, khususnya  menurut versi  program LISREL yang dikembangkan oleh Karl G. ldreskog beserta holaboratornya Dag  Sdrbom  (httn://www.esu.edu/-rnkteer/ sem2.html).
APPS terdiri dari  dua pahet  model, yaitu model  pengukuran  lnteasurement model) dan model struktural  (structural modell.
70
MANAIERIAL,  VOL. 2, NO.  3, Oktober 2003 : 68 - 82

## Tabel I
Notasi dan Tanda  Gambar  dalam APPS Versi LISREL
Sumber: Diadaptasi dari |oseph  F. Hair, R.E. Anderson,  R.L. Tatham,  W.C. Black.  Multivariate Data Anal-vsis. Fifth  Edition.  New Jersey: Prentice Hall Inc. 1998.  http://www.esu.edu,/-mkteerisem2.html. The Form  of Structural Equation  Models.  Lust update: April  11, 1996.
Model pengukuran  bertujuan untuk meng- konfirmasi variabel/konstruk laten, baik ehsogen maupun endogen berdasarkan variabel-variabel  manifes atau indikator-
indikator  empirisnya. Sedang model  struk- tural bertujuan untuh mengidentifihasi struktur  hubungan  yang membentuk kau- salitas  antarvariabel/honstruk  laten. Sesuai
No. Notasi  dan  Tanda Gambar Deskripsi Matriks Elemen 1. xe Variabel manifes/indikator untuk variabel /konstruk laten
eksogen dari 1 sampai  ke-p 2. Yq Variabel manifes/indikator untuh variabel &onstruk laten endogen dari 1 sampai ke-q 3. B 0"" Beta, koefisien jalur antarvariabeUhonstruk  laten  endogen
4.
f ,|
Gamma,  koefisien jalur antarvariabel/honstruk  laten ehsogen 5. o 6,..- Pr1r, koelisien korelasi antarvariabeVkonstruh  laten ekso gen
6. Y ! Psi, koelisien  korelasi antaivariabeVkonstruk  laten  endogen 7. Ax 1'*pn Lambda-X  bobot  faktor  variabel  manifes/indikator untuk variabel/honstruk  laten eksogen
8.
AY
l'Ypn, f,ambda-Y,  bobot fahtor  variabel manifes/indikator untuk variabeVkonstruk  laten  endosen 9.
t
.Ksr, variabeVkonstruk  laten eksogen dari 1 sampai ke-m 10. n" Ksi, variabeUkonstruk  laten endogen dari 1 sampai  ke-n 11. 6p
Delta, kekeliruan  penguhuran  dalam  variabel  manifes/indikatoi X dari I sampai  ke-p t2. tq Epsilon, kekeliruan  penguhuran  dalam variabel
manifes/indikator  Y dari 1 sampai he-o 13,
@6 upp The ta-delta, mahihs  korelasi  keheliruan  pengukuran untuk variabel,4ronstruk laten ehsogen 14. @" -t uqq Theta-epsilon, matriks  korelasi  kekeliruan  penguhuran untuh variabeUkonstruh  laten endogen 1.5.
q, Zeta, kekeliruan  persamaan  dalam hubungan struktural antarvariabeVkonstruk  laten dari I sampai ke-z
t6. E
Tanda menyatakan  variabel  manifes/indikator,  baik untuk  X, maupun  Y"
17.
O utuoC) Tanda menyatakan  variabeVkonstruh  laten,  baih untuk (,, maupun nn
18. H Tanda menyatakan  hubungan  korelatif  antarvariabeVkonstruk laten 19. Tanda menyatakan  adanya  hubungan  hausalitas  yang
dihipotesishan antarvariabel  yaug  diamati
Structural  Equation  Modeling  (SEM) .... (Kusnendi)
7l
dengan itu, maha  dalam  APPS terdapat  dua persamaau utama. Prinsip yang harus dipegang untuk merumushan persamaan dalam APPS  digunahan  pedoman sebagai berihut: o Model persamaan pengulruran Variabel manifes (indihator) ehsogen = fungsi dari variabel Iaten eksogen + er"ror Variabel  manifes (indikator) endogen  = lungsi dari variabel laten endogen + error o Model persamaan struktural Variabel laten endogen = variabel  laten ehsogen + variabel laten endogen + error Berpegang pada  pedoman  tersebut  dan honvensi di atas dapat dikemukakan bentuk umum dari APPS sebagai berihut:
. Model persamaan pengukuran variabel.fl<onstruk laten  eksogen X=A.€+ 5 r Model persamaan pengukuran variabel/konstruk  laten endogen Y=\q+ e o Model persamaan strukturtal =fE+Bq+(
Dengan  asumsi: (1) e tidah berkolasi dengau n, (2) 6 tidak berkorelasi dengan (,
(3) ( tidak berholasi dengan (, dan  (a) e, 6 dan ( saling bebas (Bachrudin dan Tobing, 2003). Semua  persamaan yang terhandung dalam APPS biasa  ditampilhan dalam bentuk matrihs. Schumacker dan Lomax (1995: 225-233) secara rinci telah menjelaskan  bagaimana  pendekatan matrik diaplikasikan  dalam APPS. Satu hal yang perlu  diingat, dalam APPS input  data  yang dijadihan sebagai dasar  estimasi adalah matriks kovarians. I(arena itu APPS sering juga disebut sebagai covailance structute analysis atau covarian- ce structute modeling  (Schumacker dan Lornax, 1996).  Menurut Hair, Anderson, Tatham, Black (1998), penggunaan matrih kovarians sebagai input data  dalam model struhtural, memunghiukan bagi peneliti
untuk memperoleh model estimasi Szang relatif lebih powerful bila dibandingkan dengan menggunakan input data lain seperti matrihs  korelasi.  Penjelasan lebih rinci tentang hal ini dapat dilihat dalam Chou dan Bentler (1990), Hoyle (1995), atau I(aplan (1989, 1996).

## Prosedur Aplikasi APPS
Ada tujuh langkah  yang harus ditem- puh  dalam mengaplikasikan  APPS. Berihut dipaparkan ketujuh langhah  tersebut.
Langkah 1: Merumuskan  Model Berbasis  Teore Langhah  pertama dalam APPS aclalah merumushan model.  Merumuskan model pada  hahekatn]ra lr".orokan proses berpikir deduhtif atau mengalirhan jalan pikiran menurut kerangha  logtl<a (Iogical  construct) dengan harapan diperoleh jawaban pen5zs- bab terjadinl'a  fenomeua. Kareua itu, langhah  awal yang  harus  dilahuhan dalam merumuskan suatu  model adalah nlenen- tuhau  paradigma yang  ahan  dipahai.
Paradigma adalah  totalitas asumsi, proposisi, dan premis-premis J/allg secara logis dianut bersama yang mengarahhan cara pandang dan cara  berpikir dalam memahami dan menanggapi suatu feno- nrena (Kuhn; 1962; Ritzer, 1980; Bagus. 2000).  Melalui paradigma itu peneliti melalrulran conc:eptioning, judgentent, dan reasoning. Conceptioning adalah tahap pencarian  proposisi-proposisi  sebagai  bahan perumusan premis mayor, judgernent ada- lah tahap penyusunan  ketentuan-ketentuan dalam  rangka  memperoleh premis minor, d.an reasoning  rnerupakan tahap argumen- tasi posisi  premis minor pada premis rrayor dalam  rangka  memperoleh konklusi atau hipotesis-hipotesis. Perumusan suatu model pada dasarnl,a  diperoleh dari kesimpulan atau konklusi tersebut. Dalam penelitian kuantitatil paradigma merujuh pada keraugha  teoretis disiplin ilmu tertentu. I(arena itu sangat mungkin apabila dua peneliti dari dua komunitas disiplin ilmu
72
MANAIBRIAL,  vOL. 2, NO.  3, Oktober 2003 : 68 - 82
yang  berbeda  merumuskan  model  penelitian yang berbeda, karena paradigma yang diguuakannya juga berbeda, meskipun fenomena  yang  hendak dijelaskan sama.
mana ditampilkan  gambar 1 dengan penjelasan sebagai berikut:
(1) Organizational outcomes
(2) HRM outcomes
(3) HRMprocesses
(4) Organizational
outcomes
(5) HRM outcomes
(6) HRMprocesses
(7) Environment
= F(HRM outcome)
= F(HRMprocesses)
= F(Environment) = Proli ta bili ty, prod uc ti ui ty, development, adap ta bili ty, s urui val
goal = HR planning, job analysis, recruitment,  selection, training, development, compensation, carier  development, workplace justice, union, safet_r, and health = Interual and extemal  enuironment
Perlu diingat sejah  awal,  APPS tidak digunahan untuh menghasilkan model, tetapi digunakan untuk mengkonfirmasihan sebuah model yang telah berhasil difor- mulasikan. Karena itu pada tahap ini, peneliti mutlak melakukan tamasya inte- lehtual secara intent, mengehsplorasi se- ranghaian teore  maupun hasil-hasil penelitian yang  relevan guna mendapatkan justifikasi  terhadap model yang dikem- banghan.
Apa kriteria keberhasilan langhah per- tama  ini? Pertama,  teridentifikasinya varia- bel-variabel laten  eksogen maupun  endogen. Kedua, argumentasi teoretis mengenai hubungan hausalitas  antarvariabel laten yang akan diamati. Ketiga, indikator- indikator atau variabel manifes yang akan digunakan untuk mengukur  variabel laten yang telah  teridentifihasi.
Berikut dihemukahan sebuah contoh bagaimana suatu model dirumuskan:
. Fenomena:  "Mengapa produhtivitas herja sumberdaya  manusia  pada indus-
tri manufaktur di daerah Z relatif rendah?"
. Paradigma: digunahan ilmu manaje- men, khususnya manajemen sumber- daya manusia (MSDM). Berdasarkan kajian  pustaka  yang  mendalam diper- oleh kerangka teoretis MSDM sebagai-
Kerangka logika: berlandaskan kerangka teoretis MSDM di atas dirumuskan kerangka logiha sebagai berikut:
(1) Conceptioning Premis mayor: organizational out- come= F(HRM outcomes)  dan HRM outcomes = F(HRM processes).
(2) Judgement dan reasoning
Premis minor: Produktivitas kerja= organizationa outcomes, kompetensi serta motivasi herja = HRM outcomes, dan pengembangan manajemen,  sistem hompensasi,  penilaian perstasi kerja = HRM processes. Kesimpulan&ripotesis: produktivitas kerja = F(kompetensi, motivasi herja), kompetensi= F(pengembangan mana- jemen,  sistem  kompensasi, dan peni- laian  prestasi kerja),  serta  motivasi  kerja = F((pengembangan  manajemen,  sistem kompensasi, dan penilaian prestasi herja).
Model  penelitian: mengacu  herangha logiha di atas, disertai dengan telaah kepustahaan yang mendalam, akhirnya diperoleh sebuah model penelitian tentang  produhtivitas  kerja yang difor- mulasihan menurut bahasa APPS sebagai berikut: (3)
Structural  Equation  Modeling (SEM  .... (Kusnendi)
l-)

## Gambar 1

## Human  Resources Management Model
(Sumber: diadaptasi dari Michael Harris  . Hunan Resoueces Management.2"'l Edition.  Orlando:  The Dryden Press. 2000. Lawrence  S. Kleiman. Httman Resoueces Managenent A Tool For Competitive
Advantage.  St. Paul,  MN: West  Publishing Compan5r. 1997).

## A. Model Pengukuran
1. Pencapaian target (PT) 2. Rata-rata  profit neto Per  bia5ra tenaga kerja (RPTK) 3. Keterampilam  kerja  (KK)
4. Pengetahuan  (PNTH)
5. Harapan  hasil  (HH)
6. Valensi  pada  hasil  (VH)
7. Upaya-hasil  (UH)
8. Kebutuhan  pengembangan  {KB)
9. Programpengembangan(PP)
10. Evaluasi dan umpan balik
program (EBP) 11. Rata-rata  pengeluaran untuk gaji  per tahun (RPG)
fungsi  dari produktivitas  kerja (PRODJA) + error
fungsi dari  produktivitas  kerja (PRODJA + error
fungsi  dari  kompetensi (TENSI) + error fungsi  dari  kompetensi  (TENSI) + error fungsi  dari  motivasi  kerja  (MOTKER) + error fungsi dari  motivasi  kerja  (MOTKER) + error fungsi tlari motivasi  kerja  (MOTI(ER) + error fungsi  dari pengembangan  manajemen  (PEMEN) + EITOT fungsi dari  pengembangan  manajemen  (PEMEN)  + CITOT fungsi  dari pengembangan  manajemen  (PEMBN) + EITOT
fungsi  dari  sistem  kompensasi  (SISKOM) + error
74
MANAIERIAL,VOL.2, NO. 3, Oktober 2003 : 68 - 82
12. Rata-rata  pengeluaran untuk bonus  per tahun (RPB) 13. Relevansi  (VANSI)
14. Sensitivitas (SENSI) 15. Keandalan (ANDAI)
16. Akseptibilitas (AKSEP) 17. Kepraktisan(PRATIS)
Model Struktural
l.  PRODJA =
2.  TENSI = 3. MOTKER =
fungsi dari sistem  kompensasi  (SISKOM) + error
fungsi  dari penilalain kinerja (PEKIA) + error fungsi  dari penilalain kineda (PEKIA) + error fungsi  dari penilalain kinerja (PEKIA) + error fungsi dari  penilalain kinerja (PEI(JA) + error fungsi  dari penilalain kinerja (PBKJA) + error
TENSI+MOTKER+eIToT PEIVIEN + SISKOM + PEKIA + MOTKER + error PEIVIEN + SISKOM + PEKJA + error
Langlcah 2: Memformulasikan Diagram lahtr (Path Diagram) Atas  dasar model yang  telah difor- mulasihan pada langkah  pertama, selan- jutnya pada langkah kedua,  model  tersebut secara lenghap perlu diterjemahkan ke dalam  bentuh diagram jalur. Tujuannya adalah, tidak saja meragakan seluruh hubungan kausal  antarvariabel  laten,  tetapi juga  hubungan  antarvariabel laten dengan
variabel manifesnya. Diagram jalur  untuk model di atas ditampilkan melalui gambar 2 berihut.  Perlu diingat, dalam suatu diagram jalur, hu- bungan  hausal yang dimaksud  adalah linier sebab, "...nonlinier  relationships  cannot be direcly estimated in structural equation modeling!' (Hair, Anderson, Tatham, Black, 1998: 596).
Gambar 3 Model Struktural Hipotetis  Studi Produktivitas  Kerja SDM
Structural  Equation  Modeling  (SEM  .... (Kusnendi)
75
Langkah  3: Memformulasikan
Persamaan Struktural dan Pengukuran Setelah model  ditampilkan  dalam ben- tuh diagram jalur, langkah berihutnya adalah merumushan  model  he dalam satu
set  persamaan struhtural dan pengukuran, yang berfungsi sebagai mata rantai yang menghubungkan konsep teoretis  menuju pengujian  empiris,  dan juga  untuk heper- luan masalah indentifikasi  model. Merumuskan  diagram jalur he dalam bentuk  persamaan diawali dengan meru- muskan  persamaan untuk model pengu- kuran, kemudian  dirumushan persamaan
untuk model struhturalnya. Caran1ra, guna- kan pedoman  sebagaimana yang telah dijelashan di muka. Tabel 2 beril<ut menge- muhakan persamaan untuh model  hipotetis di atas.
Apabila persamaan di atas diragahan dalam  bentuk gambar, maka diperoleh sebuah  diagram jalur lenghap (full path diagram) sebagaimana ditampilkan gambar 3 berikut.

## Tabel 2
Model Persamaan  Hipotetis  Studi Produktivitas Keria
Model Persamaan  Pengukuran
Model Pengulruran Variabel  Laten Endogen:
Variabel manifes (indikator) endogen  = fungsi dari  variabel  laten endogen
+ error Model Pengukuran Variabel  Laten Eksogen: Variabel  manifes (indikator) eksogen = fungsi dari variabel  laten eksogen
+ error
(1) Y, = IL")rrIr * er (2) Y, = I0):rIr * ez (3) Y,, = f,(Y)::t'l: * er (4) Yo = Io)+:q: * t+ (5) Y; = I(Y);:rl: * t;
(6) Yo = tro')r,rlr * er,
(7) Y, = Io)zrtl: * tz
8) Xr = I('')rr(r * 6r
9) X: = I(*):r€r * 6z 10) X3 = I(");r(r * 5r 11) X{ = f,(*)r:€: * 5* 12) X5 = I(')s:€: * 5s 13) X6 = l.('),,16.r + 5,, 14) X? = I(*)zr(r * 5z 15) X8 = I(')as6: * 5s 16) Xe = I(*)*(r * 6.)
17) xro = I('),or€: * 5,,
Model Persamaan Struktural: Variabel  laten  endogen = variabel laten ehsoqen + variabel laten endogen + error
= YrrEr * "{ rzlz * Y,rE: t Frzrlz  + 6r \z = T zr€r + \ zz\z + T ztEt + 9z
(3) I: = 0srIr * F:zI:z * 6z (1) Ir (2) Keterangan:
;r_, = variabel laten eksogen, yaitu PEMEN, SISKOM, dan PEKIA: q,-,  = variabel laten endogen, yaitu IENSI, MOTIGR,  dan  PRODIA; Y,-, = indikator-indikator atau  variabel  manifes untuk  variabel laten :ndogen TENSI, MOTIGR, dan PRODJA, dan X,_,u = indikator-indikator  atau variabel manifes untuk zariabel laten  eksogen PEMEN, SISKOM, dan PEKIA.
76 MANAIERIAL,VOL.2, NO.  3, Oktober 2003 : 68 - 82
u'*fr,-]* )'
9r, 5q. E e, 1
Langlcah 4: Mengidenffikasi Model Setelah model dalam diagram jalur dikonversikan he dalam bentuk persamaan, langkah  berikutnya adalah  mengidentifikasi model. Tujuannya adalah untuk menen- tuhan apahah model yang dikembangkan merupakan model yang just- identilied, underidentilied, atau overidentilied. Bagi para  peneliti yang menggunakan APPS, kebanyakan model  yang  disukai adalah model yang overidentilied  (http://www. esu.edu/-mkteer/probiden.html). Alasannya adalah, "A just-indentilied model  has  exactly zero degree of freedom. Although this will provide a perfect lit  of the model, the solution is uninteresting because it has no
generalizability. An overidentified model is the goal for all structural equation  models.  1/ has more  information in the data matrix than the number of parameters to be estimated, meaning that there is a positive number  of degrees of freedom.  This ensures that the model is generalizable as possible as underidentilied. This model has negative degrees of freedom.  The model cannot be estimated until some parameters  are fixed or constrained" (Hair, Anderson, Tatham, Black, 1998:608-609).
Bagaimana derajat bebas (degrees of freedom, dl ditentukan? Hair, Anderson, Tatham, Blach (1998: 608) memberikan rumus  sebagai berikut:
l,(v) ,/ Ez u.-El*--0,, €7 68 6e Gambar 4
Model Struktural Lengkap Studi Produktivitas  Kgrja SDM
Struc tural Eq uation  Modeling  (SEM  .... (Kusnendi)
77
ot:]tG*qXp+q+t)l-t
di mana: p  = jumlah  indikator/variabel  manifes en-
dogen,
q  = jumlah indikator/variabel eksogen, 1  = jumlah parameter yang  akan diestimasi dalam model (rt(ep,n,  )"(t)q.,
Yr*, pnn, 6n' eo, dan (r).
Uutuh mernperoleh  penjelasan yang lebih rinci tentang masalah identifihasi dapat dilihat dalam http://www.ssu.edu/
-mhteer/probiden.html, atau Schumacher dan  Lomax  (1995).
Langhah  5: Menentukan Metode Estimasi Sampai langhah 4, selesailah model diformulasikan  secara  operasional. ]ika data
asymptotically distribution  free discrepancy function, yaitu asymptotically  distribution free (ADF)  estimation, serta weighted  least square (WLS) estimation.  Jcireskog dan Sdrbom (1996)  dalam Bachrudin dan Tobing  (2003) membedakan metode estimasi menjadi:  instrument  variable (IY), two-stage  least square (TSLS),  ULS,  GLS, ML, WLS, dan diagonally weighted least sqnare (DWLS). Untuk meugetahui karakter:istih dari metode estimasi yang biasa digunakan dalam APPS, lihat misalnya htto://www.ssu.
edu/-mhteer/discrep. html.
Metode estimasi . mana yang ahan dipahai, para ahli biasanya mengacu pada ukuran sampel penelitian  yang digunakan serta  terpenuhi tidahnya asumsi normalitas. Berikut dikemukahan pedoman praktis untuh menentukan pilihan penggunahan metode  estimasi.

## Tabel 3
Menentukan Pilihan Penggunaan  Metode  Estimasi  dalam APPS
Sumber: B,G. Tabachnick  dan L.S. Fidell.  tlsittg Multivariate Statistics.3d  Edition.  New York:  Harper Colling  College Publishers,  1996.
selesai dikumpulhan,  rnaka sekarang  model siap untuk dihonfirmasihau  dengan data. I]ntuk mahsud tersebut, maka terlebih dahulu  perlu ditentuhan  metode estimasi apa yang ahan  digunahan  dalam  pengujian model tersebut.  Dalam honteks ini, maka peneliti  perlu mengetahui berbagai  metode estimasi  yang  biasa digunakan  dalam APPS.
Ada beberapa  metode  estimasi  yang bisa diterapkan  dalam APPS.  Pertanta,  classical discrepancy function, Yaitu maximunt likelihood (ML) estimatiott, general least square  (GLS) estintasion, dan unweigltted least sqttare  (ULS) estintation.  Kedua,  adalah
Langkah  6: Menguji Kesesuaian Model ( G oodn ess-of-Fit Test)
Seperti  telah  dijelashan di bagian  muha, tujuan dari APPS  adalah mengkonfirma- sikan sebuah model yan.g telah difor- mulasikan, apahah  sesuai, cocoh atau .f/ tidak dengan data. Ingat, dalam  APPS  pada umumnya basis input data yang digunakan untuk pengolahan data  selanjutnya adalah matriks kovarians. I(arena itu, pertanyaan utama  yang  hendak diuji oleh APPS adalah, "Apakah model yang diformulasihan dapat menghasilkan sebuah estimasi matriks kovarians  populasi yang  konsisten dengan
Pertimbansan Metode  Estimasi  vane Dinilih Ukuran  sarnpel  100 - 200, dan asumsi  normalitas terpenuhi ML Ukuran  sampel 200 - 500,  dan asumsi  uormalitas teroenuhi ML dan GLS
Ukuran  sampel  lebih dari 2500, tlan  asumsi  normalitas
kurans dipenuhi
ADF
78
MANAIERIAL,  VOL.  2, NO.  3, Oktober 2003 : 68 - 82
matriks korrarians  sampel?" (Ferdinand, 2002:26). Jawaban yang  diharapkan ada- Iah, model secara signifihan  dapat meng- hasilkan  estimasi matriks kovarians  populasi yang konsisten  dengan  matriks hovarians sampel.  Dengan hata lain, matriks hovarians sampel dalam  model tidak berbeda dengan matriks hovarians  populasi. ]adi dalam APPS, hita berharap  hipotesis nol (H,,) tidak ditolah.
Melalui  matriks kovarians, pengujian kesesuaiau model  dalam  APPS dilakukan secara bertahap. Pertana,  menguji model penguhuran. Tujuannnl,a adalah untuh melihat unidimensionalitas dari variabel atau honstruk laten eudogen maupun eksogen yang  terdapat dalam suatu model. Dari contoh  model pengukuran yang dilbrmulasikan di muka,  maha alran diuji misalnl,n  apakah  dua variabel manil'es  PT dan RPTK  benar-benar  membentuk satu konsep, konstruk atau variabel  laten yang disebut PRODJA. IGdua, setelah  pengujian terhadap  model  penguhuran selesai,  maha dilakuhan  pengujian terhadap  model  struh- tural 5,a1g dibuat. Tujuannya untuk  melihat apakah hubungan  hausalitas antarvariabel laten sebagaimana dirumushan dalam model sesuai, cocok, atau fit tidak dengan
data. Berkaitan  dengan hal tersebut,
|rireshog dan Srirbom (1993) dalarn Schumacker dan Lomax (1996: 72) nrenegaskan  sebagai berikut: "The testing of structural ntodel, i.e, the testing of initially specilied theory, ntay be meaningless unless it is lirst established that the meastttentent model holds...7'hercfore, the measurement ntodel should be  tested before the stmctural relationships  are tested. " Perlu  diingatkan,  dalam APPS tidak ada alat  uji statistih tunggal yang dapat digunakan untuh menguji kesesuaian  mo- del. Oleh sebab itu, para peneliti yang menggunakan  APPS lebih menS,uhai meng- uji modelnya  dengan mengkombinasikan beberapa ulruran goodness-of-fi t (GO$. Ada tiga  tipe GOF yang  biasa digunakan dalam  APPS,  yait:u absolute lit measures atau model lit, increntental fit illeasures ataa model  comparison, dan parsimonius lit
measures atau model parsintony.  Model lit, merupahan pengujian kesesuaiu yang ber- sifat overall lit model, yaitu pengujian secara keseluruhan baik untuk model struktural maupun model penguhuran. Model comparison,  merupakan pengujian kesesuaian dengan jalau mem-bandinghan model yang  diusulkan (proposed ntodell dengan model  baseline atau null ntodel. Model null "is indicated by the indepen- dence-model clti-square value...The null model  could  also  be any nodel establishes a base for expecting other models to be dilferent" (Schumacker dan I-iomax,  1996; 127). Model  parsintony,  "refer to the number of estinated coefiicients rcquired to achieve a specilic level of lit. Basically, and overidentilied ntodel is compared with a restricted  model. " (Schumacker dan Lomax,
7996:  L27).  Dan menurut Hair, Anderson, Tatlram,  Blaclr (1998:  611): "parsintonius lit nleasures 'adjust' the nteastttes of lit to provide a cotnparison  between  moclels with dilfering nttmbet"s of estintated coelficient, the purpose being to determine the antount of fit achieved b-v each estimated  coelficient." Secara ringhas, tabel 4 berikut menya- jikan beberapa ukuran GOF 5znpg biasa digunahan dalam APPS. Rumus-rumus perhitunganltya  secara rinci dapat  dilihat dalam Hair, Anderson, Tatham, Blach (1998), Schumacher dan Lomax (1996), Hoyle (1995),  Loehlin (1992), atau Bachrudin  dan  Tobing  (2003).

## Langkah 7: Interpretasi  dan Modifikasi
Model Langkah terahhir dari aplihasi AppS sebagai alat analisis data adalah mengiu- terpretasikan hasil, yaitu memberihan makna terhadap apa yang  telah diperoleh dari hasil APPS. Interprestasi  tercebut  sudah tentu dilakukan baik untuk model pengu- huran  maupun  model struktural.
Dari model  pengukuran,  dasar inter- pretasi  adalah koelisien jalur atau koefisien bobot faktor l*r., dan I'uun,. Dengan  melihat besar hecilnya  kedua  hoelisien ), tersebut, dapat diidentifihasi  variabel-variabel manit'es apa yang dominan membentuh suatu
Structural  EqLtation  Modeling (SEM  .... (Kusnendi)
79
fenis Goodness-of-Fit Kriteria Keberma[<naan Interpretasi r Model Fit Lihelihood-Ratio  Chi- square
Goodness-of-fit  Index (GFI)
Root Mean Square Error  of
Approximation (RMSEA) Tabled  1r value O (no fi) to 1 (pedect fit)
< .05
Compares obstained 1r valuewith tabled value  for  given df.
Value close to .90 reflect  a good model fit
Value  less than .05 indicates a good model fit.
r Model Comparison Adj usted  Goodness-of-fit Index  (AGFI)
Tucker-Lewis  Index  (TLI)
Normed Fit Index  (NFI)
0 (no fi) to 1 (perfect fit)
0 (no Ii) to 1 (pedect flt)
0 (no fi) to 1 (pedect tit)
Value adjusted for df, with .90 a good model fit.
Value close to .90 reflect a good rnodel fit
Value close to .90 reflect a good rnodel lit

## r Model parsirnony
Parsimonious  Fit Index  (PFI)
Normed Chi-Square NCS)
Akaike Information Criterion
rAIC) O (no fi) to 1 (perfect lit) 1.0 to 5.0
0 (perfect fit) to positirze value  (poor lit)
Compares values in alternative  models.
Less than 1.0 is poor model fit. Higher than 5.0 reflects  a need for  improvement
Compares values in alternative  models
Tabel 4
Beberapa Ukuran Goodness-of-Fit  dalam APPS
Sumber: Randall E. Schumacker  & R.G. Lomak. A Beginner's Guide  to Structwal Equation  Modeling.
|ew ferselz: Lawrence Erlbaun  Associates,  Publisher,  1995.
variabel  atau  konstruk  laten eksogen mau- pun  endogen.  Dengan cara seperti itu, maha harahteristik, struktur, atau profil dari suatu variabel  Iaten  dapat  dideshripsihan menurut variabel-variabel  manifesnya  sehingga pe- mahaman kita terhadap variabel, honsep atau konstruk  laten  yang diteliti semahin jelas. Pada  dasarnya, di sinilah letak kelebihan APPS bila dibandingkan dengan model-model struktural  lainnya, misalnya analisis jalur.
Dari  model struktural,  dasar interpres- tasi dipusatkan  pada besar kecilnya  koefisien jalur ynn, dan p,,,,. Dengan  melihat kedua koefisie jalur tersebut,  persoalan bagaimana
pengaruh  variabel  laten ehsogen terhadap variabel  laten endogen  dapat  dijelaskan.
Akh.irnya,  seperti kata  pepapatah: "tiada gading yang tak retak", seandainya  model kurang mendapat dukungan data atau model  dirasahan kurang powerful dalam menjelaskan  fenomena yang  dihadapi (hal ini dapat dilihat dari besar hecilnya residual), maka tak perlu  berkecil hati, masih  ada  upaya lain yang dapat ditempuh, yaitu modilikasi model. Artinlzx, semua informasi yang tersedia digunahan untuh menghasilkan suatu model ynlg benar- benar dipandang fit dengan data. Kata 'dipandang'  di sini  mengandung arti bahwa, modifasihasi model dilakukan atas dasar
3. Oktober 2003 : 68 - 82 80
MANAIERTAL,  VOL. l, NO.
justifikasi  teore maupun  hasil-hasil pene- litian yang relevan.

## Penutup
Tulisan ini secara ringkas mencoba menjelaskan bagaimana APPS diaplihasi dalam penelitian manajemen. Sebagai  ca- tatan penutup  dapat  dihemuhakan  beberapa hal penting  sebagai berikut:
1 APPS merupakan teknik analisis data multivariat yang menggabungkan aspek- aspek analisis multiple regression dan analisis faktor.  Karena itu, ada dua masalah penelitian  utama yang hendak dijawab  melalui APPS, yaitu:  (a) Benar- hah variabel atau  honstruk laten ini dibentuh  oleh variabel  manifes  (indikator) itu? Bagaimaua  karakteristiknya? (b) Bagaimanakah struktur  hubungan anta- ra variabel  laten  eksogen deugan  variabel Iaten endogen?
2. APPS digunakan untuk menghonfirmasi suatu model dan  bukan untuk meng- ehsplorasi suatu  model. Karena itu, model yang hendak diuji  melalui aplikasi APPS harus  dilbrmulasikan dengan  basis  teore maupun  dukungan  hasil-hasil penelitian yang kuat. Sejalan dengan sifatnya  itu, maha prosedur dalam aplikasi APPS diawali dengan  merumushan  model  ber- basis teori,  hemudian membuat diagram jalur, memformulasihan  model ke dalam satu set persamaau  pengukuran dan struhtural, identilikasi model, menguji kesesuaian model, dan diakhiri dengan interprestasi dan modilihasi  model.
3. Pengolahan data dengan menggunakan
APPS hampir tidak  mungkin dilahukan secara manual. Beberapa paliet program APPS  berbasis komputer beserta ma- nualnya telah banyak dikembangkan para  ahli. Diantaranya adalah paket program LISREL 8 dari |6reskog dan Srirbom,  EQS5 dari Peter M. Bentler, AMOS dari James Arbuckle, LISCOMP dari Bengt  O. Muth6n,  atau SEPATH dari |ames  H. Steiger.

## Daftar  Pustaka
Bachrudin,  Achmad  dan Harahap  L. Tobing.
(2003).  Analisis Data Untuk Penelitian Survai: Lisrel 8. Bandung: Jurusan Statistika UNPAD.
Bagus, Lorens. (2000).  Kamus Filsafat. ]akarta: Gramedia Pustaka Utama.
Cau, C.P., & P.M. Bentler. (1990). "Model modilication in Covariance  Structural Modeling: A Comparison Among Like- lihood Ratio". Multivariate  Behavioral Resehrch., 25, 1 1 5-136. Duncan, O.D: (1975).  Introduction to SEM. New York:  Academic Press. Ferdinand, Augusty. (2002). SEM dalam Penelitian  Manajemen. Semarang: BP- UNDIP.
Hair, ]oseph F., Jr., et.al. (1998). Multi- variate  Data Analysis.  Fith  Edition. USA: Prentice-Hall International, Inc. Harris, Michael. (2000). Human Resource Managemenr.  USA; The Dryden Press. Hoyle, R.H. (ed). (1995). SEM: Concepts, Issues and Applicafroz.  Newbury Park, CA: Sage Publication,  Inc.
Kaplan, David. (1989). l'Model  modification in Covariance Structural Analysis: Application ol The Expected Parameter Change Statistik." Multivariate Beha- vioral Research., 24, 285-305. Kerlinger, Fred N. (1990). Asas-asas Penelitian  Behavioral. Edisi Indonesia. Yogyakarta:  Gadjah Mada University Press. Kleiman, Lawrence  S. (1997). Human Res- oueces Management A Tool For Compe- titive Advantage. St. Paul, MN: West
Publishing  Company.
Kuhn, Thomas  S. (1970). The Structure of Scientilic Revolutions.  Chicago:  Univer- sity ofChicago Press. Loehlin, I.C. (1992).  Laten Variable  Models: An Introduction to Factor, Path, and , Structural  Analysis. Hillsdale, Nl: Law- rance Erlbaum Associates.
Long, J.S. (1983). Conlirmatory Factor Analysis. Beverly  Hills,  CA: Sage. Nazir, Moh. (1988). Metode Penelitian.
Jaharta:  Ghalia Indonesia.
Structural  Equation  Modeling  (SEM  .... (Itusnendi)
81
Ritzer, George. (1980). Sociology: A Multiple Paradigm Science. NY: McGraw Flill Booh.
Schumacker,'Randal E. & Richard G. Lomax. (1996). A Beginner's Guide to SEM. Mahwah, Jew  Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. Pub.
Tabachniclr, B.G. & L.S. Fidell. (L996).  tlsing Multivariate Statistics.  3'd Edition. New Yorh: Harper  Colling College Publishers. http://www.  esu.edu/-mkteer/sem2.  html. "The Form of Structural Equatiou
Models" Last  update: April  11, 1996.
http ://www. esu. edu/-mkteer/probiden. htrnl. "Problem  of Identification". Last update:' Apdl  11, 1996. httn :i/www. esu. edu,/-ml(eer'/npdmahi. html. "Not Positive Definite Mahices-Causes and  Cures".  Last  update: fune  11, 1997. htto;//www. esu. edu/-mkteer/discren. htrnl. "Discrepancy Function Used in SEM".
Last update: May 3, 1996. httn ://www. ssu. edu.i-mkteer/power. htrnl.
David Kaplan, "Statistical Power in Structural Equation  Models". Last update;  September 18, 1996.
82
MANAIERIAL,  VOL. 2, NO. 3, Oktober 2003 : 68 - 82