E-ISSN 2621–086X
Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 6, No. 2, pp. 125-135, November 2023 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/78921 https://doi.org/10.13057/ijas.v6i2.78921 Copyright Author 2023

## Analisis Structural Equation Modeling Partial Least Square pada Kinerja Pegawai PT. Bank Pembangunan Daerah Jambi
Siti Nurhalizah 1 *, Gusmi Kholijah 2 , Gusmanely. Z 3 Universitas Jambi 123
*Corresponding author : Sitinurhaliza20092001@gmail.com
Abstract. Human resource management is required to be able to continue to develop themselves in order to have high performance and be able to excel at work. The value of employee performance is important which causes the company to require employee performance to be improved. The object of research conducted at the Head Office of Bank Jambi found that there are employees who have not been able to complete the assigned tasks effectively and efficiently. The purpose of this study was to analyze the direct and indirect effects of competency variables and work discipline on employee performance variables with work motivation variables as intervening variables at Bank Jambi. Based on these problems, the results of the analysis and discussion using SEM-PLS are (1) competence and work discipline have a positive and significant effect on work motivation at Bank Jambi. Work motivation can be explained by competence and work discipline by 65.7% and 34.3% is explained by other variables outside those studied, (2) competence, work discipline, and work motivation have a direct positive and significant effect on the performance of Bank Jambi employees. Employee performance can be explained by competence, work discipline, and work motivation by 72.1% and 27.9% explained by other variables outside the study, and (3) competence and work discipline have a positive and significant indirect effect on employee performance with work motivation as an intervening variable.
Keywords: Human resources; competence; work discipline; work motivation; employee performance

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia yang berkualitas merupakan hal terpenting yang dibutuhkan pada era globalisasi. Setiap perusahaan atau organisasi selalu mengharapkan sumber daya manusia berfungsi dengan baik dan benar sehingga tujuan perusahaan atau organisasi dapat tercapai sesuai yang diharapkan. Sumber daya manusia adalah orang, kumpulan individu, dan kumpulan kelompok yang membantu organisasi menghasilkan barang atau jasa [1]. Manajemen sumber daya manusia adalah suatu ilmu atau cara mengatur hubungan dan peranan sumber daya manusia secara efisien dan efektif sehingga tercapai tujuan perusahaan [2]. Kinerja yang tinggi pada organisasi melekat pada kinerja pegawai.
Nilai kinerja pegawai penting yang menyebabkan perusahaan mengharuskan kinerja pegawai dapat ditingkatkan agar visi, misi, dan tujuan perusahaan dapat berjalan sesuai yang diharapkan. Salah satu faktor yang mempengaruhi kinerja pegawai yaitu faktor motivasi kerja,
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
dimana motivasi kerja adalah sesuatu yang dapat membangun rasa semangat atau dorongan dalam bekerja baik secara individu maupun kelompok terhadap pekerjaan guna mencapai tujuan dalam bekerja [3]. Variabel motivasi kerja tidak dapat diamati atau diukur secara langsung sehingga dibutuhkan variabel lain yang dapat menjelaskan variabel motivasi kerja. Motivasi dipengaruhi oleh pola motivasi kompetensi, yaitu dorongan untuk mencapai keunggulan kerja, meningkatkan keterampilan dalam memecahkan masalah, dan berusaha untuk inovatif. Selain kompetensi, menurut teori X Mc. Gregor menyatakan bahwa memotivasi pegawai harus dilakukan dengan cara pengawasan yang ketat, dipaksa, dan diarahkan supaya mau bekerja dengan sungguh-sungguh, serta menetapkan hukuman yang tegas [4]. Pernyataan tersebut dapat dikatakan bahwa variabel motivasi dapat diukur dari variabel kompetensi dan variabel disiplin kerja. Oleh karena itu, secara umum variabel kinerja pegawai dapat disebut sebagai variabel respon.
Menurut Hair [5] mengatakan bahwa jika terdapat suatu variabel respon yang dipengaruhi oleh variabel yang tidak dapat diukur secara langsung, melainkan bisa diukur melalui variabel lain dapat dikerjakan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). SEM juga merupakan teknik analysis multivariate yang menggabungkan dua analisis yaitu analisis faktor dan analisis regresi. Metode SEM alternatif yang fleksibel dan dapat meminimalisir asumsi-asumsi SEM adalah Partial Least Square (PLS) yang merupakan pendekatan dari Variance Based SEM (VB-SEM). Menggunakan pendekatan PLS dilakukan karena data yang diteliti dilandasi oleh dasar teori yang lemah dan data yang digunakan tidak berdistribusi normal.
Permasalahan kinerja pegawai sering ditemui dalam suatu perusahaan, sehingga diperlukan kajian mengenai pengaruh kompetensi dan disiplin kerja terhadap kinerja pegawai dengan motivasi kerja sebagai variabel penghubung atau variabel Intervening . Objek penelitian dilaksanakan di Kantor Pusat PT Bank Pembangunan Daerah Jambi atau Bank Jambi.
Internet dapat digunakan dengan mudah oleh masyarakat akibat majunya teknologi di era globalisasi. Lebih dari 85% populasi penduduk di dunia menggunakan internet untuk transaksi jual beli [1]. Suatu organisasi besar maupun organisasi kecil tidak dapat dipisahkan dari data, tidak terkecuali dengan Online Shop. Banyaknya jumlah serta pertumbuhan data yang pesat sering membuat kewalahan para pelaku usaha dalam mengolah data sehingga dibiarkan tidak teratur. Kesulitan tersebut juga terjadi pada Online Shop Amerta Fashion sehingga diperlukan pola pembelian pelanggan yang dapat memberikan keuntungan bagi toko.
Online Shop Amerta Fashion merupakan salah satu e-commerce (transaksi perdagangan dengan menggunakan media internet) yang bergerak di bidang industri pakaian. Seiring berjalannya waktu, transaksi pada Online Shop Amerta Fashion mulai mengalami permasalahan seperti kurangnya persediaan stok item. Data transaksi penjualan Online Shop Amerta Fashion dapat dimanfaatkan untuk membuat strategi penjualan yang terencana. Agar informasi yang bermanfaat dapat diperoleh dari data laporan tersebut, dibutuhkan suatu analisa menggunakan metode data mining dengan kombinasi algoritma Apriori dan Market Basket Analysis.
Market Basket Analysis (MBA) adalah teknik penambangan data yang dimanfaatkan untuk menentukan produk apa yang akan dibeli oleh pelanggan pada saat yang sama dengan menganalisis daftar transaksi pelanggan [2]. Penelitian mengenai Market Basket Analysis memberikan manfaat dalam menata produk yang sering dibeli oleh customer dan mempermudah customer dalam menemukan item yang biasa dibeli. Metode ini dapat menentukan item produk apa saja yang dibeli pada saat yang sama sesuai dengan aturan asosiasi (sekelompok item
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
produk yang dibeli dalam suatu transaksi), juga dapat digunakan untuk mencari hubungan antara pasangan produk yang dibeli dan mengungkap penjualan silang antar dua kelompok produk yang terkait.
Association rules adalah aturan tertentu yang menetapkan korelasi antara tingkat kemunculan atribut tertentu dalam database [3]. Association rule mining bertujuan untuk menemukan aturan asosiatif antar kombinasi item yang kemudian dapat digunakan untuk menemukan item yang sering dibeli, yang kemudian dapat membantu produsen dalam mengorganisasikan produk, perencanaan ruang display, dan implementasi strategi promosi produk yang efektif. Penerapan dari association rules, salah satunya adalah market basket analysis yang memiliki algoritma seperti Apriori. Algoritma Apriori melakukan pencarian frequent itemset yaitu sekumpulan item yang kerap muncul pada saat yang sama dengan menggunakan teknik association rule.
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Winda Miranti (2010) yang menganalisis perilaku pembelian menggunakan market basket analysis dengan rule algoritma Apriori pada penjualan usaha ritel di Karima Swalayan, penelitian tersebut menghasilkan bahwa terdapat assosiasi terhadap beberapa item yang cukup signifikan [4]. Rofi Abul Hasani (2017) membahas market basket analysis yang menghasilkan bahwa algoritma real time MBA lebih cepat dalam pembentukan association rule dibandingkan algoritma Apriori [5]. Zumarsiyah Mahsyari (2018) pada penelitiannya menggunakan algoritma Apriori, Fuzzy c-Covering, dan Association Rules Network untuk menemukan kelompok item yang terjadi bersamaan dalam suatu transaksi [6].
Penelitian ini membahas tentang pola belanja konsumen pada Online Shop Amerta Fashion. Tujuan akhir dari penelitian ini diharapkan dapat membantu Online Shop Amerta Fashion dalam mengetahui pola perilaku konsumen dan produk yang lebih diminati atau dibutuhkan konsumen sehingga penjual dapat lebih memperhatikan atau memanajemen persediaan produk. Data transaksi pada Online Shop Amerta Fashion, nantinya akan diperoleh informasi tentang pola asosiasi produk yang sering dibeli pada waktu tertentu.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Manajemen sumber daya manusia (MSDM) adalah kumpulan orang yang bekerja dan berfungsi sebagai aset organisasi atau perusahan yang dapat dihitung (kuantitatif) [6]. Kinerja atau prestasi kerja pegawai adalah hasil kerja secara kualitas maupun kuantitas yang diperoleh seseorang dalam melaksanakan tugas yang diberikan sesuai dengan standar atau kriteria yang telah ditetapkan [7]. Motivasi kerja adalah rasa semangat yang mendorong individu untuk melakukan kegiatan-kegiatan tertentu untuk mencapai keinginannya [8]. Kompetensi merupakan kecakapan, keterampilan, kemampuan, dan karakteristik dasar dari seseorang yang biasa terkait dengan kinerja seseorang dalam sebuah pekerjaan atau situasi [9]. Disiplin kerja adalah suatu sikap menghormati, menghargai, patuh dan taat terhadap peraturan-peraturan yang berlaku, baik yang tertulis maupun tidak tertulis serta harus diterapkan dalam suatu organisasi karena akan berdampak terhadap kinerja pegawai [10].
Structural Equation Modeling (SEM) didefinisikan sebagai alat atau metode statistika multivariate yang dapat digunakan untuk menyelesaikan model hubungan (kausalitas) antara variabel secara menyeluruh [11]. Structural Equation Modeling (SEM) merupakan metode analisis multivariat yang dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel indikator dan variabel laten [12]. Adapun beberapa istilah umum yang berkaitan dengan SEM, yaitu:
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
1. Variabel Laten merupakan variabel yang tidak dapat diamati atau diukur secara langsung tetapi dapat dipresentasikan oleh variabel indikator. Variabel laten digambarkan dalam bentuk oval. Terdapat dua jenis variabel laten, yaitu (a) Variabel eksogen (variabel independen) adalah variabel penyebab atau variabel yang tidak dapat dipengaruhi oleh variabel lain dan disimbolkan dengan huruf Yunani (baca “ ksi ”), dan (b) Variabel endogen ξ (variabel dependen) adalah variabel yang dipengaruhi variabel lain dan disimbolkan dengan huruf Yunani (baca “ eta ”) [13]. η
2. Variabel Teramati ( Manifest Variable) merupakan variabel yang dapat diukur atau diamati secara langsung dan sering disebut sebagai observe variable , measured variable dan indikator [13].
3. Variabel Intervening adalah variabel yang terletak di antara variabel eksogen dan variabel endogen, sehingga variabel eksogen dapat menjelaskan variabel endogen secara langsung maupun tidak langsung [14].
4. Variabel Error adalah sekumpulan variabel-variabel eksogen lain yang tidak dimasukkan dalam sistem penelitian yang dimungkinkan masih mempengaruhi variabel endogen [3].
5. Diagram Jalur adalah sebuah diagram yang menggambarkan hubungan kausal antara variabel eksogen dan variabel endogen serta untuk memvisualisasikan keseluruhan alur hubungan antara variabel [3].
6. Koefisien Jalur adalah suatu koefisien yang menunjukkan parameter pengaruh dari suatu variabel eksogen terhadap variabel endogen dalam diagram jalur [3].
Menurut Hair, et. al. [3] terdapat dua jenis model dalam SEM, yaitu:
1. Model Pengukuran ( Outer Model ) merupakan model yang menggambarkan hubungan antara variabel indikator dengan variabel laten. Model pengukuran terdiri dari dua model, yaitu:
a) Model reflektif yang menjelaskan bahwa variabel laten merupakan pencerminan dari indikator-indikator atau dapat pula diartikan sebagai setiap perubahan pada sebuah variabel laten akan terlihat pada indikator-indikator.
b) Model formatif yang menjelaskan bahwa variabel dibentuk atau disusun oleh indikator-indikator atau dapat pula diartikan sebagai setiap perubahan pada variabel laten diakibatkan oleh perubahan yang terjadi pada indikator-indikator.
2. Model Struktural ( Inner Model ) merupakan model yang menggambarkan hubungan antar variabel laten, baik antara variabel eksogen terhadap variabel endogen maupun antara variabel endogen terhadap variabel endogen.
Menurut Timm [15] secara matematika bentuk model struktural dan model pengukuran dalam SEM dapat dituliskan seperti berikut:
1. Model Struktural ( Inner Model )
Pada model ini, koefisien yang menghubungkan antara variabel eksogen dengan variabel endogen dilambangkan dengan (baca “gamma”) dan koefisien yang menghubungkan antar γ variabel endogen dengan variabel endogen dilambangkan (baca “beta”). Persamaan model β struktural dapat ditulis seperti berikut: η = 𝐵η + Γξ + ζ (1) dengan adalah vektor dari variabel endogen, adalah matriks koefisien struktural, η 𝐵 Γ
adalah matriks koefisien struktural, adalah vektor dari variabel eksogen, dan adalah ξ ζ
vektor dari kesalahan struktural.
2. Model Pengukuran ( Outer Model )
Pada model pengukuran dapat dibedakan menjadi dua model, yaitu:
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023

## a) Model pengukuran reflektif
Model pengukuran reflektif koefisien dinotasikan dengan (baca “lambda”). Persamaan λ model pengukuran reflektif dapat ditulis seperti berikut: (1) Model pengukuran reflektif pada variabel eksogen Persamaan matematika model ini adalah:
𝑋 =  Λ 𝑥 ξ + δ (2) dengan adalah vektor dari variabel indikator eksogen, adalah matriks koefisien 𝑋 Λ 𝑥
pengukuran ( loading factor ) variabel eksogen, dan adalah vektor dari kesalahan δ pengukuran variabel eksogen.
(2) Model pengukuran reflektif pada variabel endogen Persamaan matematika model ini adalah:
𝑌 =  Λ 𝑦 η + ε (3) dengan adalah vektor dari variabel indikator endogen, adalah matriks koefisien 𝑌 Λ 𝑦
pengukuran ( loading factor ) variabel endogen, dan adalah vektor dari kesalahan ε pengukuran variabel endogen. b) Model Pengukuran Formatif
Model pengukuran formatif koefisien dinotasikan dengan (baca “pi”). Persamaan model π pengukuran formatif dapat ditulis seperti berikut:
(1) Model pengukuran formatif pada variabel eksogen Persamaan matematika model ini adalah:
ξ = Π 𝑥 𝑋 𝑛 + δ (4)
dengan adalah matriks koefisien pengukuran ( loading factor ) variabel eksogen. Π 𝑥 (2) Model pengukuran formatif pada variabel endogen
Persamaan matematika model ini adalah:
η = Π 𝑦 𝑌 𝑚 + ε (5)
dengan adalah matriks koefisien pengukuran ( loading factor ) variabel endogen. Π 𝑦
Menurut Hair., et al [3] model persamaan SEM di atas menunjukan beberapa asumsi untuk dapat digunakan dalam model SEM.
(i) Variabel yang diobservasi harus multivariate normal distribution .
(ii) Ukuran sampel besar, dalam beberapa literatur umum digunakan sebanyak 200 data.
(iii) Skala pengukuran yang digunakan dalam SEM harus berskala interval.
Untuk mengatasi masalah asumsi pada SEM, maka metode SEM khusus yang tidak memerlukan banyak asumsi dan tidak mengharuskan ukuran sampel dalam jumlah besar yang dikenal dengan Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS) [3]. SEM-PLS memperhitungkan data yang tidak berdistribusi normal multivariat dan memperbolehkan untuk indikator formatif dalam mengukur variabel laten selain indikator reflektif. Menurut Ghozali dan Fuad [16] PLS dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori untuk menjelaskan hubungan antar variabel.
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
Estimasi parameter untuk SEM-PLS yang dilakukan merupakan serangkaian analisis regresi linear sederhana dan regresi linear berganda dengan menggunakan metode ordinary least square (OLS) [17]. Estimasi parameter meliputi 3 hal, yaitu: a. Estimasi bobot ( weight estimate ), digunakan untuk menciptakan nilai variabel.
b. Estimasi lintasan ( path estimate ), yang menghubungkan antar variabel dan estimasi loading antara variabel dengan indikator.
c. Rata-rata dan lokasi parameter (nilai konstanta regresi), untuk indikator dan variabel. Menurut Ghozali dan Latan [18] dua jenis evaluasi model dalam SEM-PLS, yaitu:
1. Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model )
Model ini menjelaskan secara spesifik kausalitas atau hubungan antara variabel laten baik endogen maupun eksogen dengan indikator atau pengukuran dalam variabel yang ada. Adapun pengujian yang dilakukan pada model pengukuran reflektif, yaitu:
1) Uji Validitas konvergen ( Convergent Validity )
Uji Validitas konvergen adalah uji yang digunakan untuk mengetahui validitas setiap hubungan atau korelasi antara indikator dengan variabel laten. Suatu korelasi dapat dikatakan memenuhi validitas konvergen apabila memiliki nilai loading factor 0,70. ≥
2) Uji Average Variance Extracted (AVE) Uji Average Variance Extracted (AVE) merupakan besar varians indikator yang dapat dimiliki oleh variabel laten dan digunakan untuk mengetahui syarat validitas diskriminan dapat tercapai. Nilai AVE dinyatakan baik atau valid apabila nilai AVE masing-masing variabel 0,50 yang mempunyai arti bahwa 50% atau lebih variance dari indikator dapat ≥ dijelaskan.
3) Uji Validitas diskriminan ( Discriminant Validity )
Uji Validitas Diskriminan digunakan untuk menguji korelasi antara indikator suatu variabel dengan variabel lain. Pengujian validitas diskriminan untuk indikator reflektif dapat dilakukan dengan melihat nilai cross loading pada variabel yang dituju lebih besar dari nilai cross loading pada variabel lain maka dapat dinyatakan valid.
4) Uji Reliabilitas Komposit ( Composite Reliability ) dan Cronbach’s Alpha
Uji reliabilitas komposit dapat digunakan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketepatan instrumen dalam mengukur indikator. Sedangkan Cronbach’s Alpha merupakan penilaian terhadap reliabilitas dari batas suatu konstruk.
2. Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Pengujian pada model ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan melihat hubungan antara variabel eksogen dan endogen dalam suatu penelitian. Pengujian model struktural dilakukan dengan cara seperti berikut:
a. Uji Koefisien Determinasi atau R Square 𝑅 2 ( )
Pengujian dengan melihat nilai untuk setiap variabel endogen sebagai kekuatan prediksi 𝑅 2 dari model struktural.
b. Uji Predictive relevance ( Q Square ( ) 𝑄 2 ( )
Selain nilai
, model PLS dapat pula dievaluasi dengan melihat nilai . Nilai 𝑅 2 𝑄 2 𝑄 2
digunakan untuk mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameter yang dilakukan. Nilai menunjukkan model memiliki predictive 𝑄 2 > 0
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
relevance , sedangkan nilai menunjukkan model kurang memiliki predictive
𝑄 2 ≤0 relevance .
3. Pengujian Hipotesis dengan Uji t Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji t yang bertujuan untuk mengetahui besar pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dan variabel endogen terhadap variabel endogen. Uji t dapat diketahui dari nilai t statistik dan p-value . Variabel dapat dikatakan berpengaruh apabila nilai atau nilai . 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  <  0, 05

## 2.2 Data dan Metode Penelitian
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer dari hasil survei dan observasi, serta menggunakan pendekatan kuantitatif. Penulis juga menggunakan data primer berupa kuesioner peneliti lain. Ada 5 alternatif jawaban yang diberikan sesuai dengan skala likert , yaitu 1=Sangat Tidak Setuju; 2=Tidak Setuju; 3=Kurang Setuju; 4=Setuju; dan 5=Sangat Setuju. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah teknik simple random sampling. Subjek yang digunakan pada penelitian ini adalah pegawai Kantor Pusat Bank Jambi dengan jumlah pegawai sebanyak 270 orang. Menurut Gefen [19] sampel minimum analisis PLS adalah 10 kali jumlah indikator pada suatu variabel laten yang memiliki jumlah indikator paling banyak. Penelitian ini memiliki empat variabel, yaitu variabel kompetensi, disiplin kerja, motivasi kerja, dan kinerja pegawai. Jumlah indikator untuk masing-masing variabel laten adalah sebanyak 8 indikator. Oleh karena itu, jumlah sampel minimum yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel. Hasil perencanaan model pengukuran dan model 10×8 = 80 struktural dapat dinyatakan dalam bentuk diagram jalur seperti berikut:
Gambar 1. Diagram Jalur Model
Bentuk diagram jalur model yang ditunjukan pada Gambar 1 terdapat empat variabel yang terdiri dari dua variabel eksogen yaitu kompetensi ( ) dan disiplin kerja ( ), dan dua
ξ 1 ξ 2
variabel endogen yaitu motivasi kerja ( ) dan kinerja pegawai ( ). Variable indikator untuk η 1 η 2 variabel eksogen dilambangkan dengan dan variabel endogen dilambangkan dengan . (𝑋) (𝑌)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan bentuk diagram jalur yang ditunjukan pada Gambar 1 akan dilakukan evaluasi model pengukuran dan model struktural pada empat variabel yang terdiri dari dua variabel eksogen yaitu kompetensi ( ) dan disiplin kerja ( ), dan dua variabel endogen yaitu ξ 1
ξ 2
motivasi kerja ( ) dan kinerja pegawai ( ).
η 1 η 2
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
1. Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi model pengukuran dengan indikator reflektif terdiri dari empat uji yaitu:
a. Uji Validitas Konvergen ( Discriminant Validity)
Hasil perhitungan nilai dapat dilihat pada Tabel 1. 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟
Tabel 1. Nilai Loading Factor
Berdasarkan Tabel 1 menunjukkan bahwa semua indikator untuk masing-masing variabel kompetensi, disiplin kerja, motivasi kerja, dan kinerja pegawai telah memenuhi syarat validitas konvergen dengan nilai untuk setiap indikator. Hasil 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 ≥ 0, 5 tersebut dapat diinterpretasikan bahwa ada hubungan atau korelasi antara indikator dengan masing-masing variabel kompetensi, disiplin kerja, motivasi kerja, dan kinerja pegawai.
Kompetensi Disiplin Kerja Motivasi Kerja Kinerja Pegawai 𝑋 1.1 0,868 𝑋 1.2
0,861 ⋮ ⋮
𝑋 1.8
0,870 𝑋 2.1
0,829
𝑋 2.2 0,850 ⋮ ⋮ 𝑋 2.8 0,826 𝑌 1.1 0,829 𝑌 1.2 0,869 ⋮ ⋮ 𝑌 1.8 0,802 𝑌 2.1 0,832 𝑌 2.2 0,859 ⋮ ⋮
𝑌 2.8
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
b. Uji Average Variance Extracted (AVE) Hasil perhitungan nilai Average Variance Extracted dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE) Kompetensi (ξ 1 ) 0,773 Disiplin Kerja (ξ 2 ) 0,677 Motivasi Kerja (η 1 ) 0,717 Kinerja Pegawai (η 2 ) 0,701 Nilai Average Variance Extracted untuk variabel kompetensi kerja dapat diinterpretasikan bahwa besar varians indikator yang dapat dimiliki oleh variabel kompetensi kerja yaitu sebesar 0,773. Nilai Average Variance Extracted untuk variabel disiplin kerja dapat diinterpretasikan bahwa besar varians indikator yang dapat dimiliki oleh variabel disiplin kerja yaitu sebesar 0,677. Nilai Average Variance Extracted untuk variabel motivasi kerja dapat diinterpretasikan bahwa besar varians indikator yang dapat dimiliki oleh variabel motivasi kerja yaitu sebesar 0,717. Nilai Average Variance Extracted untuk variabel kinerja pegawai dapat diinterpretasikan bahwa besar varians indikator yang dapat dimiliki oleh variabel kinerja pegawai yaitu sebesar 0,701.
c. Uji Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity )
Hasil perhitungan nilai cross loading dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai Cross Loading Kompetensi Disiplin Kerja Motivasi Kerja Kinerja Pegawai 𝑋 1.1 0,868 0,640 0,694 0,682 𝑋 1.2 0,861 0,608 0,693 0,696 𝑋 1.3 0,906 0,629 0,656 0,721 𝑋 1.4 0,924 0,615 0,715 0,723 𝑋 1.5 0,870 0,738 0,704 0,805 𝑋 1.6 0,857 0,749 0,654 0,769 𝑋 1.7 0,876 0,756 0,733 0,721 𝑋 1.8 0,870 0,759 0,636 0,728 𝑋 2.1 0,579 0,829 0,578 0,668 𝑋 2.2 0,711 0,850 0,579 0,675 𝑋 2.3 0,724 0,834 0,601 0,683 𝑋 2.4 0,638 0,827 0,763 0,657
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
𝑋 2.5 0,570 0,755 0,571 0,632 𝑋 2.6 0,661 0,837 0,572 0,709 𝑋 2.7 0,611 0,820 0,617 0,612 𝑋 2.8 0,593 0,826 0,638 0,644 𝑌 1.1 0,666 0,597 0,829 0,681 𝑌 1.2 0,734 0,594 0,869 0,711 𝑌 1.3 0,703 0,617 0,869 0,726 𝑌 1.4 0,708 0,685 0,869 0,734 𝑌 1.5 0,652 0,712 0,908 0,705 𝑌 1.6 0,649 0,643 0,825 0,610 𝑌 1.7 0,567 0,581 0,794 0,619 𝑌 1.8 0,589 0,601 0,802 0,573 𝑌 2.1 0,684 0,725 0,592 0,832 𝑌 2.2 0,740 0,672 0,634 0,859 𝑌 2.3 0,775 0,691 0,707 0,856 𝑌 2.4 0,617 0,582 0,582 0,832 𝑌 2.5 0,617 0,735 0,724 0,843 𝑌 2.6 0,605 0,673 0,753 0,750 𝑌 2.7 0,663 0,636 0,691 0,846 𝑌 2.8 0,780 0,658 0,621 0,849
Berdasarkan Tabel 3 menunjukan bahwa masing-masing indikator pada variabel yang dituju memiliki nilai cross loading yang lebih besar dibandingkan nilai cross loading pada variabel lain. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa ada korelasi antara indikator suatu variabel dengan variabel lain.
d. Uji Reliabilitas Komposit ( Composite Reliability ) dan Cronbach’s Alpha
Hasil perhitungan nilai reliabilitas komposit dan cronbach’s alpha dapat dilihat pada Tabel 4.
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
Tabel 4. Nilai Reliabilitas Komposit dan Cronbach's Alpha
Reliabilitas Komposit Cronbach's Alpha Kompetensi (ξ 1 ) 0,965 0,955 Disiplin Kerja (ξ 2 ) 0,944 0,919 Motivasi Kerja (η 1 ) 0,953 0,938 Kinerja Pegawai (η 2 ) 0,949 0,930
Berdasarkan Tabel 4 menunjukan bahwa masing-masing variabel kompetensi, disiplin kerja, motivasi kerja, dan kinerja pegawai telah memiliki nilai composite reliability dan cronbach’s alpha sehingga dapat dinyatakan valid. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa variabel ≥0, 70 kompetensi, disiplin kerja, motivasi kerja, dan kinerja pegawai memiliki konsistensi atau keakuratan pada indikator dalam mengukur suatu variabel.
2. Evaluasi Model truktural
Evaluasi model struktural dengan indikator reflektif terdiri dari uji R Square dan uji 𝑅 2 ( ) predictive relevance . 𝑄 2 ( ) a. Uji R Square 𝑅 2 ( )
Hasil perhitungan nilai untuk variabel endogen motivasi kerja dan kinerja pegawai 𝑅 2 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai R Square ( ) 𝑅 2
Model memberikan nilai untuk variabel motivasi kerja sebesar atau dapat 𝑅 2 0, 657 dinyatakan valid dan nilai maka hipotesis nol ditolak. Hasil 𝑅 2 = 0, 657≥0, 25 𝐻 0 ( ) tersebut dapat diinterpretasikan bahwa variabel motivasi kerja dapat dijelaskan oleh variabel kompetensi dan disiplin kerja sebesar 65,7% dan 34,3% dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti. Sedangkan nilai R Square untuk variabel kinerja pegawai sebesar 0,721 atau dapat dinyatakan valid dan nilai
maka hipotesis nol 𝑅 2 = 0, 721≥0, 25 𝐻 0 ( )
ditolak. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa variabel kinerja pegawai dapat dijelaskan oleh variabel motivasi kerja sebesar 72,1% dan 27,9% dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
b. Uji Predictive relevance ( Q Square ( ) 𝑄 2 ( )
Hasil perhitungan nilai pada model dapat dihitung dengan formulasi berikut:
𝑄 2
R Square Motivasi Kerja (η 1 ) 0,657 Kinerja Pegawai (η 2 ) 0,721
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
Tabel 6. Nilai Q Square ( ) 𝑄 2
Q Square
𝑄 2 = 1 − 1 − 𝑅 1 2 ( ) 1 − 𝑅 2 2 ( ) ... 1 − 𝑅 𝑛 2 ( ) ⎡⎢ ⎣ ⎤⎥ ⎦
𝑄 2 = 1 − 1 − 0, 657 ( )(1 − 0, 721) = 1 − (0, 343)(0, 279) = 1 − (0, 096) = 0, 904 Nilai diperoleh nilai sebesar atau dapat dinyatakan valid dan nilai 𝑄 2 0, 904
. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa ada kemampuan variabel 𝑄 2 = 0, 904  > 0 eksogen dalam memprediksi variabel endogen sehingga model memiliki predictive relevance yang baik.
3. Uji Hipotesis dengan Uji t
Hasil perhitungan nilai
dan pengaruh antar variabel dapat dilihat pada Tabel 6. 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 Tabel 6. Nilai untuk Uji Hipotesis 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘
Pengujian hipotesis untuk masing-masing hubungan variabel ditunjukan sebagai berikut:
a) Pengaruh kompetensi terhadap motivasi kerja Hipotesis 1: pengujian pengaruh kompetensi terhadap motivasi kerja.
: artinya kompetensi tidak berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja 𝐻 0,1 γ 11 = 0 : artinya kompetensi berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja 𝐻 1,1 γ 11 ≠0
Uji Model Parameter 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 Pengar uh Langsu ng Kompetensi terhadap Motivasi Kerja 0,506 4,667 0,000 Disiplin Kerja terhadap Motivasi Kerja 0,353 3,119 0,002 Kompetensi terhadap Kinerja Pegawai 0,363 3,016 0,003 Disiplin Kerja terhadap Kinerja Pegawai 0,308 2,467 0,014 Motivasi Kerja terhadap Kinerja Pegawai 0,287 2,545 0,011 Pengar uh Tidak Langsu ng Kompetensi terhadap Kinerja Pegawai melalui Motivasi Kerja 0,145 2,115 0,035 Disiplin Kerja terhadap Kinerja Pegawai melalui Motivasi Kerja 0,101 2,016 0,044
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
Nilai
dengan p valu e sebesar 0,000 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  4, 667 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) maka hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.1 variabel kompetensi berpengaruh positif yang artinya semakin meningkat kompetensi seorang pegawai maka semakin meningkat pula motivasi kerja yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja pada Bank Jambi.
b) Pengaruh disiplin kerja terhadap motivasi kerja Hipotesis 2: pengujian pengaruh disiplin kerja terhadap motivasi kerja.
: artinya disiplin kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja
𝐻 0,2 γ 12 = 0 : artinya disiplin kerja berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja 𝐻 1,2 γ 12 ≠0 Nilai dengan p value sebesar 0,002 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  3, 119 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) maka hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.2 variabel disiplin kerja berpengaruh positif yang artinya semakin meningkat disiplin kerja seorang pegawai maka semakin meningkat pula motivasi kerja yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap motivasi kerja pada Bank Jambi.
c) Pengaruh kompetensi terhadap kinerja pegawai Hipotesis 3: pengujian pengaruh kompetensi terhadap kinerja pegawai.
: artinya kompetensi tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai 𝐻 0,3 γ 21 = 0 : artinya kompetensi berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai
𝐻 1,3 γ 21 ≠0 Nilai dengan p value sebesar 0,003 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  3, 016 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) maka hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.3 variabel kompetensi berpengaruh positif yang artinya semakin meningkat kompetensi seorang pegawai maka semakin meningkat pula kinerja pegawai yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai pada Bank Jambi.
d) Pengaruh disiplin kerja terhadap kinerja pegawai Hipotesis 4: pengujian pengaruh disiplin kerja terhadap kinerja pegawai.
: artinya disiplin kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai 𝐻 0,4 γ 22 = 0
: artinya disiplin kerja berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai. 𝐻 1,4 γ 22 ≠0 Nilai dengan p value sebesar 0,014 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  2, 467 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) . Dengan demikian, hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.4 diinterpretasikan bahwa variabel disiplin kerja berpengaruh positif yang artinya semakin meningkat disiplin kerja seorang pegawai maka semakin meningkat pula kinerja pegawai yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai pada Bank Jambi.
e) Pengaruh motivasi kerja terhadap kinerja pegawai Hipotesis 5: pengujian pengaruh motivasi kerja terhadap kinerja pegawai.
: artinya motivasi kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai 𝐻 0,5 β 1 = 0 : artinya motivasi kerja berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai 𝐻 1,5 β 1 ≠0 Nilai dengan p value sebesar 0,011 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  2, 545 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) . Dengan demikian, hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.5
diinterpretasikan bahwa variabel motivasi kerja berpengaruh positif yang artinya semakin
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
meningkat motivasi kerja seorang pegawai maka semakin meningkat pula kinerja pegawai yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai pada Bank Jambi.
f) Pengaruh kompetensi terhadap kinerja pegawai melalui motivasi kerja.
: artinya kompetensi tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai 𝐻 0,6 β 1 = 0 melalui motivasi kerja : artinya kompetensi berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai melalui 𝐻 1,6 β 1 ≠0

## motivasi kerja
Nilai dengan p value sebesar 0,035 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  2, 115 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) . Dengan demikian, hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.6
diinterpretasikan bahwa variabel kompetensi berpengaruh positif yang artinya semakin meningkat kompetensi seorang pegawai melalui motivasi kerja maka semakin meningkat pula kinerja pegawai yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai melalui motivasi kerja pada Bank Jambi.
g) Pengaruh disiplin kerja terhadap kinerja pegawai melalui motivasi kerja Hipotesis 7: pengujian pengaruh disiplin kerja terhadap kinerja pegawai melalui motivasi kerja.
: artinya disiplin kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai 𝐻 0,7 β 1 = 0 melalui motivasi kerja : artinya disiplin kerja berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai melalui 𝐻 1,7 β 1 ≠0

## motivasi kerja
Nilai
dengan p value sebesar 0,044 𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘 𝑡  =  2, 016 ( ) > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑡 > 1, 990 ( ) . Dengan demikian, hipotesis ditolak. Hasil tersebut dapat < 𝑎 = 0, 05 𝐻 0.7 diinterpretasikan bahwa variabel disiplin kerja berpengaruh positif yang artinya semakin meningkat disiplin kerja seorang pegawai melalui motivasi kerja maka semakin meningkat pula kinerja pegawai yang dihasilkan dan berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai melalui motivasi kerja pada Bank Jambi .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, kesimpulan yang didapat adalah sebagai berikut:
1. Nilai koefisien bernilai positif sehingga dapat diartikan bahwa semakin meningkat motivasi kerja, kompetensi, dan disiplin kerja seorang pegawai maka semakin meningkat pula kinerja pegawai yang dihasilkan.
2. Variabel kompetensi dan disiplin kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel motivasi kerja di Bank Jambi. Motivasi kerja dapat dijelaskan oleh variabel kompetensi dan disiplin kerja sebesar 65,7% dan 34,3% dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
3. Variabel kompetensi, disiplin kerja, dan motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kinerja pegawai di Bank Jambi, yang berarti bahwa kompetensi, disiplin kerja, dan motivasi kerja dapat meningkatkan hasil kinerja pegawai di Bank Jambi. Kinerja pegawai dapat dijelaskan oleh variabel kompetensi, disiplin kerja dan motivasi kerja sebesar 72,1% dan 27,9% dijelaskan oleh variabel lain diluar yang diteliti.
4. Variabel kompetensi dan disiplin kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kinerja pegawai melalui variabel motivasi kerja.
5. Saran
Indonesian Journal of Applied Statistics , 6(2), 125-139, 2023
Penulis menyarankan untuk peneliti selanjutnya dapat menguji ulang model penelitian ini dengan menambah jumlah responden sehingga sifat pengaruh akan lebih kuat dan dapat pula menambah variabel-variabel baru yang masih mempengaruhi variabel kinerja pegawai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Bangun, “Manajemen Sumber Daya Manusia ,” Jakarta: Erlangga, 2018.
[2] N. W. D. Irmayani, “Manajemen Sumber Daya Manusia,” Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2022.
[3] B. Septiawan, E. Masrunik, dan M. Rizal, “Motivasi Kerja dan Generasi Z (Teori dan Penerapan),” Yogyakarta: Addin Publishing, 2020.
[4] H. Umar, “Riset Sumber Daya Manusia dalam Organisasi,” Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2008.
[5] J. F. Hair, R. E. Anderson, R. L. Tatham, and W. C. Black, “ Multivariate Data Analysis: With Readings ,” New Jersey: Prentice Hall, 1995.
[6] H. Nawawi, “Manajemen Sumber Daya Manusia untuk Bisnis yang Kompetitif,” Yogyakarta: Gajah Mada University Press, 2016.
[7] A. N. Yogatama and W. A. Mudhawati “Bagaimana Meningkatkan Kinerja Karyawan Secara Efektif. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan ,” Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan., vol. 5,no. 1, pp. 40-51, 2020.
[8] D. Sunyoto, “Manajemen dan Pengembangan Sumber Daya Manusia,” Yogyakarta: Center for Academic Publishing Service, 2015.
[9] S. Robbins, “ Perilaku Organisasi. Jakarta,” Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[10] S. Sastrohadiwiryo, “ Manajemen Tenaga Kerja Indonesia Pendekatan Administrasi dan Operasional,” Jakarta: PT. Bumi Aksara, 2003.
[11] K. A. Bollen, “ Structural Equation With Latent Variables,” New York: John Wiley, 1989.
[12] T. I. Prihandini and S. Sunaryo, “ Structural Equation Modeling (SEM) dengan Model Struktural Regresi Spasial (Seminar Nasional Statistika),” Semarang: Universitas Diponegoro, 2011.
[13] S. Santoso, “ Statistika Multivariat Edisi Revisi,” Jakarta: Elex Media Komputindo, 2014.
[14] A. Juliandi, Irfan, dan S. Manurung, “Metodologi Penelitian Bisnis (Konsep dan Aplikasi) ,” Medan: UMSU PRESS, 2014.
[15] N. H. Timm, “ Applied Multivariate Analysis,” New York: Springer., 2002.
[16] I. Ghozali and Fuad, “ Structural Equation Modeling ,” Semarang: Universitas Diponegoro, 2008.
[17] M. Tenenhaus, Y. Chatelin, and C. Lauro, “PLS Path Modeling ,” Computational Statistics & Data Analysis., vol. 1, no. 48, pp. 159–192, 2005.
[18] I. Ghozali and H. Latan, “ Partial Least Squares Konsep Metode dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Edisi 2,” Semarang: Universitas Diponegoro, 2015.
[19] D. Gefen, D.W. Straub, and M. C. Boudreau, “Structural Equation Modeling and Regression: Guidelines for Research Practice,” Communications Association for Information Systems., vol. 4, no. 7, pp. 1–78, 2000.