Pengaruh Faktor Motivasi dan Kepercayaan terhadap Kinerja melalui Komitmen pada Manajer Proyek Kontruksi dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
Pengaruh Faktor Motivasi dan Kepercayaan terhadap Kinerja melalui Komitmen pada Manajer Proyek Kontruksi dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
Sahadi Jl. Gedong Kuning 110 D Jogyakarta

## M.Agung Wibowo
Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Jl.Prof. Soedarto, SH, Tembalang, Semarang 50275 E-mail: agung_wibowo8314423@yahoo.com

## Abstract
The  aim  of  this  research  is  to  analyze  the  effects  of  motivation  and  trust  on  performance  through  the commitment of construction project managers by using Structural Equation Modeling (SEM) approach. The result  of  this  research  shows  that  motivation,  trust,  commitment,  and  performance  are  valid  and  reliable latent  variables.  Goodness  of  fit  model  resulted  is  fit,  or  the  model  is  relevant  to  the  data.  Motivation  and trust has positive effects on commitment and commitment has positive effects on performance.
Keywords: Performance, Commitment, Trust, Motivation, SEM.

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh motivasi dan kepercayaan terhadap kinerja melalui komitmen  pada  manajer  proyek  konstruksi  dengan  pendekatan  structural  equation  modeling  (SEM).  Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada variabel laten motivasi, kepercayaan, komitmen dan kinerja merupakan variabel laten yang valid dan reliable. Goodness of fit model yang dihasilkan adalah fit, atau model sesuai dengan  data.  Motivasi  dan  kepercayaan  berpengaruh  poisitif  terhadap  komitmen,  dan  komitmen berpengaruh positif terhadap kinerja.
Kata-kata kunci : Kinerja, Komitmen, Kepercayaan, Motivasi, SEM.

## Pendahuluan
Pelaksana  proyek  konstruksi  oleh  kontraktor menggunakan beberapa sumberdaya, dari beberapa sumberdaya yang ada dapat dikelompokan menjadi lima  kelompok  yaitu:  sumberdaya  manusia, sumberdaya material, sumberdaya peralatan, sumberdaya  keuangan,  serta  satu  hal  lagi  yang perlu  diperhatikan  yaitu  metode  kerja.  Menurut Austen  and  Neale  (1991),  kontraktor  secara langsung  mengendalikan  kerja  konstruksi,  menata dan  mengorganisasi  sumberdaya  tenaga,  bahan serta peralatan yang diperlukan, dan keuangan.
Salah  satu  strategi  dalam  persaingan  bisnis konstruksi  adalah  mengembangkan  sumberdaya manusia,  karena  sumberdaya  manusia  merupakan sumber dari segala aktivitas bisnis. Segala aktivitas
tergantung dari sumberdaya manusia yang melaksanakan. Untuk itu perhatian dan penekanan terhadap  pengembangan  sumberdaya  manusia merupakan    hal    yang    strategis    dan    urgan. Istijanto  (2005),  mengemukakan bahwa  keunikan aset  sumberdaya  manusia  ini  mensyaratkan pengelolaan  yang  berbeda  dengan  aset  lain,  sebab aset  ini  memiliki  pikiran,  perasaan  dan  perilaku, sehingga  jika  dikelola  dengan  baik  mampu memberi  sumbangan  bagi  kemajuan  perusahaan secara aktif.
Beberapa  sumberdaya  yang  harus  dikelola  oleh kontraktor, sumberdaya manusia adalah sumberdaya  yang  mempunyai  peran  paling  besar karena  setiap  bagian  kegiatan  konstruksi  atau penggunaan-penggunaan  sumberdaya  lain  akan selalu  dikendalikan  oleh  manusia,  misalnya
penggunaan  sumberdaya  keuangan,  sumberdaya material, sumberdaya peralatan, penggunaan metode  kerja  dan  seterusnya,  didalam  pengaturan dan  pelaksanaannya  akan  terlibat  sumberdaya manusia.  Menurut  Hosie,  et.al  (2004),  dalam persaingan  internasional  bahwa  manajer  dengan kinerja  yang  tinggi  diakui  memiliki  peran  yang penting  di  dalam  perusahaan  terutama  berkaitan dengan  tugas-tugasnya  dalam  rangka  meraih  dan mempertahankan  nilai  kompetitif  perusahaan. Sedangkan Barrie, et.al (1995), manajer konstruksi beserta  stafnya  merupakan  kunci  untuk  mencapai konstruksi  dengan  penuh  kesuksesan.  Menurut Cox,  et.al  (2003),  untuk  mengukur  kinerja  atau menghitung  dampak  dari  setiap  perubahan  dalam proses  konstruksi,  pertama-tama  harus  ditentukan terlebih  dahulu  indikator  utama  kinerja  yang  tepat untuk mengukur dampaknya.
Komitmen  pada  organisasi  didefinisikan  sebagai suatu keadaan dimana seorang karyawan memihak pada  suatu  organisasi  tertentu  dan  tujuan- tujuannya,  serta  berniat  memelihara  keanggotaan dalam  organisasi  itu.  Jadi  keterlibatan  kerja  yang tinggi berarti pemihakan seseorang pada pekerjaannya  yang  khusus,  komitmen  pada organisasi  yang  tinggi  berarti  pemihakan  pada organisasi  yang  mempekerjakannya.  (Robbins, 2001).  Menurut  Allen  dan  Mayer  (1996), komitmen organisasi adalah keterikatan psikologis antara  karyawan  dengan  organisasinya  yang membuat  karyawan  tersebut  tidak  berkeinginan untuk meninggalkan organisasinya.
Menurut  Mayer,  et.al  (1995),  dalam  Laka- Mathebula  (2004),  mendefinisikan  kepercayaan sebagai  “kemauan  suatu  bagian  untuk  menjadi bagian  yang  berguna  atas  tindakan-tindakan  pada pihak  lainnya  berdasarkan  adanya  harapan  bahwa pihak  yang  lainnya  akan  menunjukkan  tindakan penting  tertentu  kepada  orang  yang  dipercayai, urutan kemampuan untuk memonitor atau mengontrol bagian yang lainnya tersebut”.
Menurut Robbins (2003), mendefinisikan motivasi sebagai  suatu  proses  yang  menghasilkan  suatu intensitas,  arah,  dan  ketekunan  individual  dalam usaha  untuk  mencapai  satu  tujuan.  Sementara motivasi umum bersangkutan dengan upaya kearah setiap  tujuan,  Robbins  menyempitkan  fokus  pada tujuan  organisasi  agar  mencerminkan  minat tunggal  dalam  perilaku  yang  berkaitan  dengan kerja. Ketiga unsur kunci dalam definisinya adalah intensitas,  tujuan,  dan  ketekunan.  Intensitas menyangkut seberapa kerasnya seseorang berusaha. Ini adalah unsur yang paling difokuskan oleh  kebanyakan  kita  bila  kita  berbicara  tentang motivasi.
Menurut Whitmore (2006) kinerja adalah:
a. Ekspresi  sepenuhnya  dari  potensi  seseorang yang menuntut pemikulan tanggung jawab total atau rasa memiliki.
b. Suatu  perbuatan,  suatu  pencapaian,  suatu pertunjukan ketrampilan di depan umum.
Sedangkan  Mangkuprawira  dan  Hubeis  (2007) kinerja  adalah  hasil  dari  proses  pekerjaan  tertentu secara  terencana  pada  waktu  dan  tempat  dari seseorang serta organisasi bersangkutan.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu,  apakah  motivasi  dan kepercayaan  berpengaruh  terhadap  komitmen  dan kinerja  pada  manajer  proyek  kontruksi.  Untuk mengetahui hal ini digunakan pendekatan pemodelan persamaan struktural.

## Metode Penelitian
Structural Equation Modeling (SEM)
Analisis  regresi  berganda,  analisis  komponen utama,  analisis  faktor,  dan  analisis  diskriminan merupakan  beberapa  metode  statistika  yang digunakan untuk penelitian multivariant (multidimensi),  akan  tetapi  terdapat  keterbatasan analisis,  yaitu  hanya  untuk  satu  respon  (hanya dapat  menguji  satu  variabel  dependen  melalui beberapa  variabel  independen).  Kenyataannya, seringkali  penelitian  sosial  dan  manajemen dihadapkan pada situasi bahwa ada lebih dari satu variabel  dependen  yang  harus  saling  dihubungkan untuk  diketahui  derajat  hubungannya.  Metode analisis multivariate suatu  metode  yang  akan mendominasi  di  masa  datang  dan  mengakibatkan perubahan drastis di dalam memikirkan permasalahan  dan  bagaimana  mendisain  suatu penelitian.  Metode  ini  memungkinkan  untuk membuat  pertanyaan  yang  tepat  dan  spesifik tentang kompleksitas yang dipertimbangkan dalam pengambilan kebijakan.
Untuk hal tersebut diperlukan metode analisis yang tepat  dalam  menangani  masalah  yang  kompleks, yaitu suatu perluasan atau kombinasi dari beberapa analisis multivariant yaitu metode Model
Persamaan Struktural ( Structural Equation
Modeling ) atau dikenal dengan SEM. SEM adalah sekumpulan metode-metode statistika yang memungkinkan pengujian suatu rangkaian hubungan  yang  relatif  kompleks  secara  simultan. Hubungan yang kompleks tersebut dapat dibangun dari  satu  atau  beberapa  variabel  dependen  dengan satu  atau  beberapa  variabel  independen.  Masing- masing  variabel  dependen  dan  independen  dapat berbentuk  faktor  (konstruk  yang  dibangun  dari beberapa indikator). Variabel-variabel ini
Pengaruh Faktor Motivasi dan Kepercayaan terhadap Kinerja melalui Komitmen pada Manajer Proyek Kontruksi dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
berbentuk sebuah variabel tunggal yang diobservasi atau yang diukur langsung dalam suatu penelitian.
SEM  dikenal  dengan  berbagai  nama,  antara  lain: causal  modeling,  causal  analysis,  simultaneous equation  modeling dan covariance  structure analysis .  Bahkan  SEM  juga  disebut  sebagai Path Analysis atau Confirmatory  Factor  Analysis , padahal  metode  ini  merupakan  tipe  khusus  dalam SEM.
Dalam  penelitian  yang  menggunakan  SEM memungkinkan  seorang  peneliti  dapat  menjawab pertanyaan yang bersifat regresif maupun dimensional  (mengukur  dimensi-dimensi  dari sebuah  konsep).  Identifikasi  dimensi-dimensi sebuah  konsep  atau  konstruk  (dilakukan  dengan analisis  faktor),  dan  untuk  mengukur  pengaruh atau  derajat  hubungan  antar  faktor  yang  telah diidentifikasikan  dimensi-dimensinya  (dilakukan dengan  analisis  regresi  berganda).  Oleh  karena  itu pengertian  dasar  dari  SEM  adalah  kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi berganda (dimana  variabel  independen  dan  dependennya kontinyu  dan diskret ,  hubungan  terukur  pada variabel laten); hubungan langsung antara diagram jalur,  persamaan  dan  kecocokan  statistik;  model terdiri  dari  pengukuran  dan  jalur.  Dalam pemodelan  SEM,  data  yang  digunakan  sebagai input  adalah  matriks  kovarians  dari  data  sampel (data  empiris),  yang  selanjutnya  digunakan  untuk menghasilkan  sebuah  estimasi  matriks  kovarians populasi.
Pemodelan  SEM  yang  lengkap  pada  dasarnya terdiri  dari Measurement  Model dan Structural Model . Measurement  Model ditujukan  untuk mengkonfirmasikan dimensi-dimensi yang dikembangkan  pada  sebuah  faktor,  sedangkan Structural  Model mengenai  struktur  hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausalitas antar faktor.  Beberapa  langkah  pemodelan  SEM  dapat dijelaskan sebagai berikut. Teknik yang digunakan adalah Maximum  Likelihood  Estimator (MLE). Teknik  ini  dipilih  dengan  pertimbangan  ukuran sampel yang kecil (100 – 200).

## Kemungkinan munculnya masalah identifikasi
Masalah  identifikasi  dapat  muncul  dengan  gejala- gejala sebagai berikut:
1. Standard  error untuk  satu  atau  beberapa koefisien adalah sangat besar.
2. Program  tidak  mampu  menghasilkan  matriks informasi.
3. Muncul angka-angka yang aneh, seperti varians error yang negatif.
4. Munculnya  korelasi  yang  sangat  tinggi  antar koefisien yang didapat.
Cara  menguji  ada  tidaknya  problem  identifikasi adalah sebagai berikut:
Model  diestimasi  berulang-ulang,  dan  setiap  kali estimasi  dilakukan  dengan  mengunakan starting value yang  berbeda-beda.  Bila  ternyata  hasilnya adalah  model  tidak  dapat  konvergen  pada  titik yang  sama  setiap  kali  estimasi  dilakukan,  maka masalah  identifikasi  ini  perlu  diperhatikan  lebih lanjut.
Pilihlah  satu  angka  koefisien  dari  satu  variabel. Kemudian  dilakukan  estimasi  ulang.  Bila  hasil estimasi  ulang  ini overall  fit  index -nya  berbeda sangat  besar  dari  sebelumnya,  maka  boleh  diduga terdapat masalah identifikasi.
Satu-satunya  solusi  untuk  masalah  identifikasi  ini adalah dengan memberikan lebih banyak constraint pada model.

## Penyelidikan asumsi-asumsi
Pada  langkah  ini  kesesuaian  model  dievaluasi, melalui telaah terhadap beberapa kriteria Goodness of  fit .  Untuk  itu  tindakan  pertama  yang  harus dilakukan  adalah  mengevaluasi  apakah  data  yang digunakan telah memenuhi asumsi yang diperlukan.  Asumsi  asumsi  yang  harus  dipenuhi adalah sebagai berikut :
- Ukuran Sampel
Ukuran  sampel  yang  harus  dipenuhi  dalam pemodelan minimum adalah 100 dan selanjutnya  menggunakan  perbandingan  5 observasi untuk setiap parameter yang diestimasi.
- Normalitas dan Linieritas Uji  normalitas  ini  perlu  dilakukan  baik  untuk normalitas  terhadap  data  tunggal  maupun multivariate , dimana variabel digunakan sekaligus  dalam  analisis  akhir.  Uji  linieritas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplots dari data.
- Outliers Outliers adalah  observasi  yang  muncul  dengan nilai-nilai  ekstrim  baik  secara  univariate maupun multivariate dan  terlihat  sangat  jauh berbeda dengan observasi-observasi lainnya.
- Multikolinieritas dan Singularitas Multikolinieritas dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians. Nilai determinan matriks kovarians yang sangat kecil
menunjukkan indikasi adanya masalah multikolinieritas  atau  singularitas,  sebaliknya nilai  determinan  matriks  kovarians  yang  besar menunjukkan  dapat  dikatakan  bahwa  tidak terdapat masalah multikolinieritas atau singularitas pada data yang dianalisis.

## Uji kesesuaian dan uji statistik
Untuk  mengukur  “kebenaran”  model  yang diajukan, maka harus dilakukan pengujian terhadap  beberapa fit  index .  Berikut  ini  adalah beberapa  indeks  kesesuaian  dan cut  off  value -nya untuk  digunakan  dalam  menguji  apakah  sebuah model dapat diterima atau ditolak.
- Chi- Square Statistics
Alat  uji  paling  fundamental  untuk  megukur overall  fit adalah likelihood  ratio  Chi-square statistics.  Chi-square ini  bersifat  sangat sensitive  terhadap  besarnya  sampel  yang digunakan.  Karena  itu  bila  jumlah  sampel adalah cukup besar yaitu lebih dari 200 sampel, maka Chi-square harus didampingi oleh alat uji lainnya.  Semakin  kecil  nilai  2  maka  semakin baik model tersebut. Dengan p value > 0.05.
- RMSEA  ( The  Root  Mean  Square  Error  of Approxiamation )
RMSEA  adalah  sebuah  indeks  yang  dapat digunakan  untuk  mengkompensasi Chi-square statistics dalam  sampel  besar.  Nilai  RMSEA lebih  kecil  atau  sama  dengan  0.08  merupakan indeks untuk diterimanya model yang menunjukkan  sebuah close  fit dari  sebuah model berdasarkan derajat bebas.
- GFI ( Goodness of Fit Index )
Indeks kesesuaian ini akan menghitung poporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians  sampel  yang  dijelaskan  oleh  matriks kovarians  sampel  yang  dijelaskan  oleh  matriks kovarians  populai  yang  terestimasikan.  GFI adalah  sebuah  ukuran  non-statistical  yang mempunyai  renyang  nilai  antara  0  ( poor  fit ) sampai dengan 1 ( perfect fit ). Nilai yang tinggi dalam  indeks  ini  menunjukkan  sebuah better fit.
- AGFI ( Adjusted Goodness of Fit Index )
GFI  adalah  analog  dari  R2  dalam  regresi berganda. Tingkat
penerimaan
yang direkomendasikan adalah
bila AGFI
mempunyai  nilai  sama dengan atau lebih besar dari 0.9.
- CMIN/DF
The  Minimmum  sampel  discrepancy  function (CMIN)  dibagi  dengan  derajat  bebas  akan
menghasilkan  indeks  CMIN/DF,  yaitu  salah satu indicator untuk mengukur tingkat kesesuaian  sebuah  model.  Dalam  hal  ini CMIN/DF  tidak  lain  adalah statistics  Chi- square dibagi  derajat  bebasnya  (  2  relatif). Nilai  2 relatif  yang diharapkan adalah  kurang dari atau sama dengan 2.00.
- TLI ( Tucker Lewis Index ) TLI  adalah  sebuah  alternatif incremental  fit index yang  membandingkan  sebuah  model yang  diuji  terhadap  sebuah baseline  model. Nilai  yang  direkomendasikan  sebagai  acuan untuk  diterimanya  sebuah  model  adalah penerimaan  0.95.
- CFI ( Comperative Fit Index )
Nilai  CFI  yang  direkomendasikan  adalah 
0.95.  Semakin  mendekati  1,  maka  model semakin  baik.  Keunggulan  dari  indeks  ini adalah  bahwa  besaran  ini  besarnya  tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel.
Dengan  demikian  indeks-indeks  yang  dapat digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model dapat diringkas dalam Tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Indeks Goodness of fit
Goodness of fit index
Cut-off value  2 (Chi-square ) Diharapkan kecil Significance Probability  0.05 RMSEA  0.08 GFI  0.90 AGFI  0.90 CMIN/DF  2.00 TLI  0.95 CFI  0.95

## Interpretasi dan modifikasi
Setelah  estimasi  model  dilakukan,  peneliti  masih dapat  melakukan  modifikasi  terhadap  model  yang dikembangkan.  Namun  demikian,  modifikasi hanya  dapat  dilakukan  bila  peneliti  mempunyai justifikasi  teoretis  yang  cukup  kuat,  sebab  metode SEM  bukan  ditujukan  untuk  menghasilkan  teori, tetapi  menguji  model.  Oleh  karena  itu  untuk memberikan  interpretasi  apakah  model  berbasis teori  yang  diuji  ini  dapat  diterima  atau  perlu pengembangan lebih lanjut, peneliti harus mengarahkan perhatiannya pada kekuatan prediksi dari  model  ini  yaitu  dengan  mengamati  besarnya residual  yang  dihasilkan.  Apabila  terdapat  nilai residual  standard yang  lebih  besar  dari  t  Tabel (  1.96)  dengan  =0.05,  maka  perlu  dilakukan modifikasi.
Pengaruh Faktor Motivasi dan Kepercayaan terhadap Kinerja melalui Komitmen pada Manajer Proyek Kontruksi dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
Interpretasi  dapat  dilakukan  dengan  melihat  efek langsung,  efek  tidak  langsung,  dan  efek  total antara  variabel  yang  diteliti.  Efek  langsung  tidak lain  adalah  koefisien  dari  semua  garis  koefisien dengan anak panah satu ujung. Efek tidak langsung adalah  efek  yang  muncul  melalui  sebuah  variabel antara.  Sedangkan  efek  total  adalah  efek  dari berbagai hubungan.

## Analisis dan Pembahasan
Selesai  memasukkan  data  pada  program  SPSS versi  16,  maka  kegiatan  berikutnya  adalah  uji prasyarat.  Uji  ini  dilakukan  untuk  melihat  butir- butir pertanyaan mana yang layak untuk dipergunakan  untuk  mewakili  variabel-variabel bebas  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya  dilakukan analisis  SEM  untuk  melihat  pengaruh  atau hubungan kausalitas antar variabel.

## Uji validitas dan reliabilitas
Uji  validitas  dimaksudkan  untuk  mengetahui apakah  pertanyaan-pertanyaan  dalam  kuesioner cukup representatif. Uji alat ukur (kuesioner) yang kedua  adalah reliable, yaitu  indeks  yang menunjukkan  sejauh  mana  alat  ukur  dapat diandalkan  atau  dapat  dipercaya.  Reliabilitas adalah  ukuran  konsistensi  internal  dari  indikator- indikator sebuah variabel bentukan yang menunjukkan  derajat  sampai  dimana  masing- masing  indikator  itu  mengindikasikan  sebuah variabel bentukan  yang  umum. Pada penelitian ini dalam menghitung reliabilitas menggunakan composite  (contruct)  reliability dengan cut  off value adalah  minimal  0,7.  Uji  validitas  dan reliabilitas dilakukan dengan menggunakan analisis  faktor  konfirmatori  pada  masing-masing variabel  laten  yaitu  motivasi,  kepercayaan, komitmen  dan  kinerja  melalui  program  AMOS  5. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  motivasi, kepercayaan,  komitmen,  dan  kinerja  merupakan variable laten yang valid dan reliable .

## Uji kenormalan data
Normalitas  dari  data  merupakan  salah  satu  syarat dalam Structural  Equation  Modeling (SEM). Pengujian  normalitas  ditekankan  pada  data multivariat dengan melihat nilai skewness , kurtosis , dan secara statistik dapat dilihat dari nilai Critical  Rasio (CR).  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 multivariant.
Hasil secara lengkap mengenai pengujian normalitas  data  pada  seluruh  variabel  penelitian dapat  dilihat  pada  lampiran.  Pada  lampiran,  nilai CR  multivariat sebesar 1,618 dan nilai ini terletak diluar  antara  -1,96  sampai  dengan  1,96,  sehingga dapat dikatakan bahwa data multivariat normal.

## Uji multivariate outlier
Multikolinearitas  dapat  dilihat  melalui  determinan matriks  kovarians.  Nilai  determinan  yang  sangat kecil  atau  mendekati  nol  menunjukkan  indikasi terdapatnya masalah multikolinearitas atau singularitas, sehingga tidak dapat digunakan untuk penelitian.  Hasil  penelitian  memberikan  nilai Determinant  of  sample  covariance  matrix sebesar 5,856. Nilai ini jauh dari angka nol sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas  dan  singularitas  pada  data  yang dianalisis.

## Uji multikoliniearitas
Outlier adalah  observasi  yang  muncul  dengan nilai-nilai  ekstrim  secara uniariate maupun multivariate ,  yaitu  yang  muncul karena kombinasi karakteristik  unik  yang  dimilikinya  dan  terlihat sangat  jauh  dari  observasi-observasi  yang  lainnya. Apabila  terjadi outlier dapat  dilakukan treatment khusus  pada outlier nya  asal  diketahui  bagaimana munculnya outlier tersebut.
Hasil  uji outlier pada penelitian ini disajikan pada Mahalanobis  distance atau Mahalanobis  d- squared .  Nilai Mahalanobis yang  lebih  besar  dari Chi-square tabel  atau  nilai  p1  <  0,01  dikatakan observasi  yang outlier .  Pada  penelitian  ini  tidak ada  yang  observasinya outlier, maka  dapat dikatakan tidak terjadi oulier.

## Hubungan kausalitas antar variabel
Setelah dilakukan uji validitas dan reliabilitas pada semua variabel laten yang hasil valid dan reliabel , data multivariat normal, tidak terjadi multikolinearitas  dan  tidak  ada  data  yang outlier , maka  variabel  laten  tersebut  dapat  dilanjutkan dalam persamaan struktural berikut:
Komitmen = 0.165 Motivasi + 1.164 Kepercayaan  ....................................................................................   (1) R 2 = 0.682 Kinerja = 0.446 Motivasi + 0.106 Kepercayaan + 0.135 Komitmen  ..........................................................   (2) R 2 = 0.688
Gambar 1. Hubungan motivasi, kepercayaan dan komitmen terhadap kinerja
Tabel 2. Hasil pengujian motivasi, kepercayaan dan komitmen terhadap kinerja
Kriteria Nilai c ut – off Hasil perhitungan Keterangan Chi – Square Diharapkan kecil 384,336  2 dengan df = 204 adalah 238,322 Significance Probability  0,05 0,137 Baik RMSEA  0,08 0,073 Baik GFI  0,90 0,943 Baik AGFI  0,90 0,932 Baik CMIN/DF  2,00 1,884 Baik TLI  0,95 0,951 Baik CFI  0,95 0,956 Baik
Hasil  pengujian  model  lengkap  di  atas  dengan program  AMOS  secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas,  menunjukkan  bahwa 8 (delapan) kriteria  yang digunakan  untuk  menilai layak / tidaknya suatu model ternyata ada 7 (tujuh) kriteria  terpenuhi,  dengan  demikian  tidak  perlu dilakukan  modifikasi.  Hal  ini  dapat  dikatakan
bahwa  model  dapat  diterima,  yang  berarti  ada kesesuaian antara model dengan data.
Dari  model  yang  sesuai,  maka  dapat  di interpretasikan  koefisien jalur. Koefisien-koefisien jalur tersebut merupakan hipotesis dalam penelitian  ini,  Pengujian  koefisien  jalur  pada Gambar  1  dan  persamaan  di  atas  secara  rinci disajikan pada Tabel berikut:
Tabel 3. Hasil pengujian kesesuaian model proyek kontruksi
Variabel Koefisien C.R. Probabilitas signifikan Keterangan Motivasi  Komitmen 0,165 3,756 0,000 Signifikan Kepercayaan  Komitmen 1,164 4,926 0,000 Signifikan Motivasi  Kinerja 0,466 5,870 0,000 Signifikan Kepercayaan  Kinerja 0,106 7,902 0,000 Signifikan Komitmen  Kinerja 0,135 2,465 0,021 Signifikan
Pengaruh Faktor Motivasi dan Kepercayaan terhadap Kinerja melalui Komitmen pada Manajer Proyek Kontruksi dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
Berdasarkan  Tabel  3,  interpretasi  masing-masing koefisien jalur adalah:
1. Motivasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap komitmen.
Hal  ini  terlihat  dari  koefisien  jalur  yang  bertanda positif  sebesar  0,165  dengan  nilai  C.R.  sebesar 3,758  dan  diperoleh  probabilitas  signifikansi  (p) sebesar  0,000  yang  lebih  kecil  dari  taraf signifikansi  (  )  yang  ditentukan  sebesar  0,05. Dengan  demikian  motivasi  berpengaruh  secara langsung  pada  komitmen  sebesar  0,165,  yang berarti  setiap  ada  kenaikan  motivasi  maka  akan menaikkan komitmen sebesar 0,165.
2. Kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap komitmen.
Hal  ini  terlihat  dari  koefisien  jalur  yang  bertanda positif  sebesar  1,164  dengan  nilai  C.R.  sebesar 4,926  dan  diperoleh  probabilitas  signifikansi  (p) sebesar  0,000  yang  lebih  kecil  dari  taraf signifikansi  (  )  yang  ditentukan  sebesar  0,05. Dengan demikian kepercayaan berpengaruh secara langsung  pada  komitmen  sebesar  1,164,  yang berarti setiap ada kenaikan kepercayaan maka akan menaikkan komitmen sebesar 1,164.
3. Motivasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap kinerja.
Hal  ini  terlihat  dari  koefisien  jalur  yang  bertanda positif  sebesar  0,466  dengan  nilai  C.R.  sebesar 5,870  dan  diperoleh  probabilitas  signifikansi  (p) sebesar  0,000  yang  lebih  kecil  dari  taraf signifikansi  (  )  yang  ditentukan  sebesar  0,05. Dengan  demikian  motivasi  berpengaruh  secara langsung  pada  kinerja  sebesar  0,466,  yang  berarti setiap ada kenaikan motivasi maka akan menaikkan kinerja sebesar 0,466.
4. Kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja.
Hal  ini  terlihat  dari  koefisien  jalur  yang  bertanda positif  sebesar  0,106  dengan  nilai  C.R.  sebesar 7,902  dan  diperoleh  probabilitas  signifikansi  (p) sebesar  0,021  yang  lebih  kecil  dari  taraf signifikansi  (  )  yang  ditentukan  sebesar  0,05.
Dengan demikian kepercayaan berpengaruh secara langsung  pada  kinerja  sebesar  0,106,  yang  berarti setiap  ada  kenaikan  kepercayaan  maka  akan menaikkan kinerja sebesar 0,106.
5. Komitmen  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap kinerja.
Hal  ini  terlihat  dari  koefisien  jalur  yang  bertanda positif  sebesar  0,135  dengan  nilai  C.R.  sebesar 2,465  dan  diperoleh  probabilitas  signifikansi  (p) sebesar  0,021  yang  lebih  kecil  dari  taraf signifikansi  (  )  yang  ditentukan  sebesar  0,05.
Dengan  demikian  Komitmen  berpengaruh  secara langsung  pada  kinerja  sebesar  0,135,  yang  berarti setiap  ada  kenaikan  komitmen  maka  akan menaikkan kinerja sebesar 0,135.
Dalam  persamaan  struktural  yang  melibatkan banyak  variabel  dan  jalur  antar  variabel  terdapat pengaruh  antar  variabel  yang  meliputi  pengaruh langsung,  pengaruh  tidak  langsung  dan  pengaruh total.  Untuk  itu  akan  dibahas  secara  rinci  masing- masing pengaruh tersebut di atas.

## Pengaruh langsung antar variabel penelitian
Hubungan  langsung  terjadi  antara  variabel  laten eksogen  (motivasi,  kepercayaan)  dengan  variabel laten  endogen  penengah  (komitmen)  dan  variabel laten  endogen  (kinerja).  Tabel  berikut  ini menyajikan  hasil direct mengenai  hubungan langsung  yang terjadi di antara variabel – variabel laten eksogen dan endogen:

## Tabel 4. Pengaruh langsung
variabel penelitian Pengaruh langsung Variabel endogen Komitmen  Kinerja Variabel Eksogen Motivasi 0,165 0,466 Kepercayaan 1,164 0,106 Komitmen 0,000 0,135
Dari  Tabel  4  di  atas,  dapat  dijelaskan  besar pengaruh  langsung (direct  effects) dari  variabel laten  eksogen  terhadap  variabel  laten  endogen. Efek  langsung  terbesar  pada  komitmen  adalah kepercayaan  yaitu  sebesar  1,164.  Hal  ini  berarti variabel  laten  kepercayaan  memberikan  kontribusi yang  besar  dalam  mempengaruhi  komitmen,  atau setiap kepercayaan pada manager proyek kontruksi meningkat  maka  komitmennya  akan  meningkat sebesar  1,164.  Sedangkan  efek  langsung  terbesar pada  kinerja  adalah  motivasi  yaitu  sebesar  0,466. Hal ini berarti variabel laten motivasi memberikan kontribusi  yang  besar  dalam  mempengaruhi kinerja, atau setiap  motivasi  pada manager proyek kontruksi  meningkat  maka  kinerjanya  akan meningkat sebesar 0,466.

## Pengaruh tidak langsung antar variabel penelitian
Hubungan  tidak  langsung  terjadi  antara  variabel laten  eksogen  (motivasi,  kepercayaan)  dengan variabel  laten  endogen  penengah  (komitmen)  dan variabel  laten  endogen  (kinerja).  Tabel  berikut  ini menyajikan  hasil indirect mengenai  hubungan tidak  langsung  yang  terjadi  di  antara  variabel  – variabel laten eksogen dan endogen :
Tabel 5. Pengaruh tidak langsung variabel penelitian
Pengaruh tidak langsung Variabel endogen Komitmen  Kinerja Variabel Eksogen Motivasi 0,000 0,022 Kepercayaan 0,000 0,157 Komitmen 0,000 0,000
Dari  Tabel  5  di  atas,  dapat  dijelaskan  besar pengaruh  tidak  langsung  ( indirect  effects )  dari variabel  laten  eksogen  terhadap  variabel  laten endogen.  Efek  tidak  langsung  terbesar  pada Kinerja  adalah  Kepercayaan  yaitu  sebesar  0,157. Hal  ini  berarti  variabel  laten  kepercayaan memberikan kontribusi yang besar dalam mempengaruhi  kinerja,  atau  setiap  kepercayaan pada manager proyek  kontruksi  meningkat  maka kinerjanya akan meningkat sebesar 0,157.

## Pengaruh total antar variabel penelitian
Hubungan  langsung  terjadi  antara  variabel  laten eksogen  (motivasi,  kepercayaan)  dengan  variabel laten  endogen  penengah  (komitmen)  dan  variabel laten  endogen  (kinerja).  Tabel  berikut  ini menyajikan  hasil  total  mengenai  hubungan  yang terjadi  di  antara  variabel  –  variabel  laten  eksogen dan endogen :

## Tabel 6. Pengaruh total variabel penelitian
Pengaruh total Variabel endogen Komitmen  Kinerja Variabel Eksogen Motivasi 0,165 0,488 Kepercayaan 1,164 0,263 Komitmen 0,000 0,135
Dari  Tabel  6  di  atas,  dapat  dijelaskan  besar pengaruh  total  ( total  effects )  dari  variabel  laten eksogen  terhadap  variabel  laten  endogen.  Efek total  terbesar  pada  komitmen  adalah  kepercayaan yaitu  sebesar  1,164.  Hal  ini  berarti  variabel  laten kepercayaan  memberikan  kontribusi  yang  besar dalam  mempengaruhi  komitmen,  atau  setiap kepercayaan  pada  manager  proyek  konstruksi meningkat  maka  komitmennya  akan  meningkat
sebesar  1,164.  Sedangkan  efek  total  terbesar  pada kinerja adalah motivasi yaitu sebesar 0,488. Hal ini berarti  variabel  laten  motivasi  memberikan kontribusi  yang  besar  dalam  mempengaruhi kinerja, atau setiap  motivasi  pada manager proyek kontruksi  meningkat  maka  kinerjanya  akan meningkat sebesar 0,488.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, bahwa model  dapat  diterima,  yang  berarti  ada  kesesuaian antara model dengan data. Motivasi dan kepercayaan berpengaruh positif terhadap komitmen. Komitmen berpengaruh positif terhadap kinerja.  Total  pengaruh  terbesar  pada  komitmen adalah  kepercayaan,  sedangkan  pada  kinerja adalah motivasi.

## Daftar Pustaka
Allen,  N.  J.,  and  Meyer.  J.  P.,  1996.  Affective, Continuance,  and  Normative  Commitment  to  the Organization:  An  Examination  of  Construct Validity, Journal  of  Vocational  Behavior , 49  (3)  : 252-276.
Austen,  A.  D.,  dan  Neale,  R.  H.,  1991. Managing Construction Projects International Labour Organization ,  Alih  bahasa:  Agus  Maulana,  PT. Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta.
Barrie, D. S., Paulson, B. C,. and Sudinarto., 1995. Professional  Construction  Management ,  Alih Bahasa: Sudinarto, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Cox,  R,  F.,  Issa,  R,  R.  A.,  and  Ahrens,  D.,  2003. Management’s  Perception  of  Key  Performance Indicators for Construction, Journal of Construction Engineering and Managemnet.
Ferdinand, A., 2006. Structural Equation
Modelling , Badan Penerbit Uiversitas Diponegoro,
Semarang.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  Anderson, R. E., and Tatham, R. L., 2006. Multivariate Data Analysis  sixth  edition, Pearson  International Edition.
Hosie,  P.,  et.al,  2004. The  Ipact  of  Global Pressures  on  The  Affective  Well-Being  of Australian  Managers  Performance Research  and Practice Management, 12 (1) : 134-171.
Istijanto,  2005. Riset  Sumber  Daya  Manusia ,  PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Pengaruh Faktor Motivasi dan Kepercayaan terhadap Kinerja melalui Komitmen pada Manajer Proyek Kontruksi dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
Johnson, R. A., and Wichern, D.W., 2002. Applied Multivariate Statistical
Analysis, Pearson
Education International.
Laka-Mathebula,  M.  R.,  2004. Modelling  The Relationship Between Organizational
Commitment,  Leadership  style,  Human  Resources Management  Practice  and  Organizational  Trust , University of Petroria.
Mangkuprawira,  S.,  dan  Hubies,  A.  V.,  2007. Manajemen Mutu Sumber Daya Manusia , Penerbit Ghalia Indonesia, Bogor, Indonesia.
Robbins,  S.P.,  2001. Organizational  Behavior, Buku  1 ,  Alih  Bahasa:  Tim  Indeks,  PT.  Indeks Kelompok Gramedia, Jakarta.
Robbins,  S.P.,  2003. Organizational  Behavior, Buku  2 ,  Alih  Bahasa:  Tim  Indeks,  PT.  Indeks Kelompok Gramedia, Jakarta.
Whitmore,  J.,  2006. Coaching  for  Performance , Alih  Bahasa  Silvester  Lintu,  PT.  Buana  Ilmu Populer, Jakarta.