mk. metode penelitian s.e.m. structural equation modelling oleh :

MK. METODE PENELITIAN

S.E.M.STRUCTURAL EQUATION MODELLING

Oleh:Prof Dr Ir SoemarnoMS, PPSUB 2011



Oleh:Prof Dr Ir SoemarnoMS, PPSUB 2011

S.E.M. = Structural Equation ModellingLISREL = Linear Structural RelationsSEM = Simultaneous Equation Model

S.E.M. = Structural Equation ModellingLISREL = Linear Structural RelationsSEM = Simultaneous Equation Model

SEM: mrp pendekatan terintegrasi antara :ANALISIS FAKTOR (Factor Analysis)SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN

(Model Struktural)SIDIK LINTAS (Path Analysis)

SEM: mrp pendekatan terintegrasi antara :ANALISIS FAKTOR (Factor Analysis)SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN

(Model Struktural)SIDIK LINTAS (Path Analysis)

S.E.M.= pendekatan terintegrasi antara:

Analisis data empirik, dan Pengembangan konsep teoritik

S.E.M.= pendekatan terintegrasi antara:

Analisis data empirik, dan Pengembangan konsep teoritik

S.E.M. : tiga macam analisis sekaligus, yaitu:1. Uji validitas dan reliabilitas instrumen 2. Uji model hubungan antar variabel & jalurnya3. Mendapatkan model untuk prakiraan/ estimasi

/ekstrapolasi

S.E.M. : tiga macam analisis sekaligus, yaitu:1. Uji validitas dan reliabilitas instrumen 2. Uji model hubungan antar variabel & jalurnya3. Mendapatkan model untuk prakiraan/ estimasi

/ekstrapolasi

Factors Analysis ModellingFactors Analysis Modelling

X1

Xi dan Yi : Variabel atau FaktorKsi : variabel laten XEta : variabel laten Y

Segi-empat : Variabel manifest, indikator, observable variableBulatan oval : Variabel laten, dimensi, construct variable

Xi dan Yi : Variabel atau FaktorKsi : variabel laten XEta : variabel laten Y

Segi-empat : Variabel manifest, indikator, observable variableBulatan oval : Variabel laten, dimensi, construct variable

X2

X3

X4

X5

X8

X6

X7

Ksi1

Ksi3

Ksi2

Eta2

Eta1

Y1

Y2

Y3

Y4

Structural Equation ModellingStructural Equation Modelling

X1

Analisis faktorVariabel Eksogen

X2

X3

X4

X5

X8

X6

X7

Ksi1

Ksi3

Ksi2

Eta2

Eta1

Y1

Y2

Y3

Y4

Analisis faktorVariabel Endogen

Analisis RegresiAnalisis Jalur Path Analysis

NOTASI dalam S.E.M.NOTASI dalam S.E.M.

X1

: Ksi, variabel laten X : Eta, variabel laten Y : delta, galat pengukuran variabel laten X : epsilon, galat pengukuran variabel laten Y : koefisien pengaruh variabel endogen thd variabel endogen lainnya : koefisien pengaruh variabel eksogen thd variabel endogen : loading factor : Zeta, galat model : Psi, peragam antar galat model

: Ksi, variabel laten X : Eta, variabel laten Y : delta, galat pengukuran variabel laten X : epsilon, galat pengukuran variabel laten Y : koefisien pengaruh variabel endogen thd variabel endogen lainnya : koefisien pengaruh variabel eksogen thd variabel endogen : loading factor : Zeta, galat model : Psi, peragam antar galat model

X2

X3

X4

X5

X8

X6

X7

Ksi1

Ksi3

Ksi2

Eta2

Eta1

Y1

Y2

Y3

1

7

4

11

1

2

3

1

1 1

8

10

1

1

1

12

1

123

S.E.M. vs. SIDIK LINTAS (Path Analysis)S.E.M. vs. SIDIK LINTAS (Path Analysis)

Tujuan SEM adalah mendapatkan model struktural yang dapat digunakan untuk keperluan prediksi.Dalam hal ini, SEM setara dengan REGRESI.

Tujuan SEM adalah mendapatkan model struktural yang dapat digunakan untuk keperluan prediksi.Dalam hal ini, SEM setara dengan REGRESI.

SEM juga dapat untuk menguji pengaruh (langsung dan tidak langsung) variabel bebas terhadap variabel tidak-bebas, menentukan variabel dominan, dan jalur-jalur keterkaitan antar variabel.Dalam hal ini, SEM setara dengan SIDIK LINTAS

SEM juga dapat untuk menguji pengaruh (langsung dan tidak langsung) variabel bebas terhadap variabel tidak-bebas, menentukan variabel dominan, dan jalur-jalur keterkaitan antar variabel.Dalam hal ini, SEM setara dengan SIDIK LINTAS

Keunggulan SEM.1. SEM dapat menguji hubungan kausalita, validitas dan reliabilitas2. SEM dapat diterapkan untuk Model rekursif dan Resiprokal3. SEM input datanya dapat berupa data mentah4. SEM outputnya berupa faktor determinan, model struktural dan model pengukuran

Keunggulan SEM.1. SEM dapat menguji hubungan kausalita, validitas dan reliabilitas2. SEM dapat diterapkan untuk Model rekursif dan Resiprokal3. SEM input datanya dapat berupa data mentah4. SEM outputnya berupa faktor determinan, model struktural dan model pengukuran

Langkah-langkah S.E.M. Langkah-langkah S.E.M.

Pengembangan Model Konsep & Teori

Konstruksi Diagram Lintasan

Konversi Diagram Lintasan

menjadi Model Struktural

Memilih Matriks Input

Menilai Masalah Identifikasi

Evaluasi Goodness of fit

Interpretasi dan Modifikasi Model

Pengembangan Model Konsep & TeoriPengembangan Model Konsep & Teori

Model Hipotetik = Model Konseptual = Model Teoritis

Hubungan kausalita sebab-akibat antara variabel eksogen (variabel bebas, independent) dan variabel endogen (variabel tergantung, variabel dependent)Dengan demikian landasan teorinya harus kuat untuk dapat menjelaskan Model Hipotetik tersebutSalah satu aspek kritis dalam hal ini adalah “Spesifikasi variabel”, terutama variabel prediktif

Model Hipotetik = Model Konseptual = Model Teoritis

Hubungan kausalita sebab-akibat antara variabel eksogen (variabel bebas, independent) dan variabel endogen (variabel tergantung, variabel dependent)Dengan demikian landasan teorinya harus kuat untuk dapat menjelaskan Model Hipotetik tersebutSalah satu aspek kritis dalam hal ini adalah “Spesifikasi variabel”, terutama variabel prediktif

Untuk kepentingan praktis analisis data dan interpretasinya, maka seyogyanya banyaknya variabel tidak lebih dari 20.

Untuk kepentingan praktis analisis data dan interpretasinya, maka seyogyanya banyaknya variabel tidak lebih dari 20.

KONSTRUKSI DIAGRAM LINTASANPath diagramKONSTRUKSI DIAGRAM LINTASANPath diagram

Diagram ini sangat bermanfaat untuk menunjukkan alur-alur (lintasan) kausalita antar variabel yang secara teoritis layakHubungan kausalita : Simbol panah satu arahHubungan korelasional : Simbol panah bolak-balik

Diagram ini sangat bermanfaat untuk menunjukkan alur-alur (lintasan) kausalita antar variabel yang secara teoritis layakHubungan kausalita : Simbol panah satu arahHubungan korelasional : Simbol panah bolak-balik

X1i

X2i

X3i

Y1i

Y2i

X1:Unobservable

variabel

Variabel manifes, variabel terukur

X1.1

X1.2X1.3X1….

KONSTRUKSI DIAGRAM LINTASANPath diagram

KONSTRUKSI DIAGRAM LINTASANPath diagram

X1

X2

X3

Y1

Y2

X1.1

X1.2

X2.1

X2.2

X3.1

X3.2X3.3

Y2.1 Y2.2

Y1.1

KONVERSI menjadi MODEL STRUKTURAL KONVERSI menjadi MODEL STRUKTURAL

X1

X2

X3

Y1

Y2

X1.1

X1.2

X2.1

X2.2

X3.1

X3.2X3.3

Y2.1 Y2.2

Y1.1

1

11

1

4

103

1

1

1

1.2

1 = 2. 2 + 1. 1 + 1

2 = 1. 1 + 2. 2 + 3. 3 + 2

X1.1 = 1. 1 + 1X1.2 = 2. 1 + 2 …. Dst.

22

2

3

1

2

3

5

67

8

9

2

32

2

2

3

4

5

67

MEMILIH MATRIKS INPUTMEMILIH MATRIKS INPUT

Input data untuk SEM dapat berupa:1. Matriks korelasi, atau2. Matriks peragam, kovarians

Input data untuk SEM dapat berupa:1. Matriks korelasi, atau2. Matriks peragam, kovarians

Matriks Peragam, digunakan kalau:1. Tujuannya menguji model hipotetik yang secarateoritis sudah layak2. Serupa dengan analisis regresi3. Model yang diperoleh dapat digunakan untuk prediksi4. Model yg diperoleh dapat untuk menjelaskan fenomena yang dikaji5. ….

Matriks Peragam, digunakan kalau:1. Tujuannya menguji model hipotetik yang secarateoritis sudah layak2. Serupa dengan analisis regresi3. Model yang diperoleh dapat digunakan untuk prediksi4. Model yg diperoleh dapat untuk menjelaskan fenomena yang dikaji5. ….

Matriks korelasi, digunakan kalau: 1. Tujuannya ingin membuktikan hubungan kausalita antar variabel2. Lintasan mana saja yang pengaruhnya dominan3. Variabel eksogen mana saja yang pengaruhnya dominan terhadap variabel endogen4. ...

Matriks korelasi, digunakan kalau: 1. Tujuannya ingin membuktikan hubungan kausalita antar variabel2. Lintasan mana saja yang pengaruhnya dominan3. Variabel eksogen mana saja yang pengaruhnya dominan terhadap variabel endogen4. ...

PROBLEMATIK IDENTIFIKASIPROBLEMATIK IDENTIFIKASI

Problematik pendugaan parameter:1. Un-identified atau under identified2. Over identified

Problematik pendugaan parameter:1. Un-identified atau under identified2. Over identified

Cara mengatasinya:1. Landasan teori yang digunakan untuk menyusun Model Hipotetik harus benar-benar ‘bagus”2. Menambah atau mengurangi variabel laten, disesuaikan dengan landasan teorinya3. Iterasi dalam pendugaan model dengan menetapkan “kendala” pada model, misalnya salah satu atau beberapa parameter model dianggap “fixed”

Cara mengatasinya:1. Landasan teori yang digunakan untuk menyusun Model Hipotetik harus benar-benar ‘bagus”2. Menambah atau mengurangi variabel laten, disesuaikan dengan landasan teorinya3. Iterasi dalam pendugaan model dengan menetapkan “kendala” pada model, misalnya salah satu atau beberapa parameter model dianggap “fixed”

Gejala yg muncul akibat dari adanya “masalah identifikasi”:1. Adanya standard error yang terlalu besar2. Matriks informasi tidak dapat disajikan sbgm mestinya3. Nilai penduga parameter tidak dapat diperoleh4. Muncul angka (nilai) yang aneh5. Adanya koefisien korelasi yg tinggi (> 0.9) antar koefisien hasil pendugaan

Gejala yg muncul akibat dari adanya “masalah identifikasi”:1. Adanya standard error yang terlalu besar2. Matriks informasi tidak dapat disajikan sbgm mestinya3. Nilai penduga parameter tidak dapat diperoleh4. Muncul angka (nilai) yang aneh5. Adanya koefisien korelasi yg tinggi (> 0.9) antar koefisien hasil pendugaan

EVALUASI GOODNESS - OF - FITEVALUASI GOODNESS - OF - FIT

Asumsi-asumsi SEM:1. Asumsi yang berkaitan dengan model2. Asumsi yang berkaitan dengan pendugaan parameter & pengujian hipotesis

Asumsi-asumsi SEM:1. Asumsi yang berkaitan dengan model2. Asumsi yang berkaitan dengan pendugaan parameter & pengujian hipotesis

Asumsi Pendugaan parameter & Uji hipotesis:1. Random sampling2. Tidak boleh ada missing data3. Tidak ada data pencilan, outliers4. Untuk pendugaan parameter, jumlah sampel minimum 100

Asumsi Pendugaan parameter & Uji hipotesis:1. Random sampling2. Tidak boleh ada missing data3. Tidak ada data pencilan, outliers4. Untuk pendugaan parameter, jumlah sampel minimum 100

Asumsi yang berkaitan dengan model:1. Semua hubungan berbentuk linier (Lihat diagram pencarnya)2. Model bersifat adetif, sesuai dengan landasan teorinya

Asumsi yang berkaitan dengan model:1. Semua hubungan berbentuk linier (Lihat diagram pencarnya)2. Model bersifat adetif, sesuai dengan landasan teorinya

TAHAPAN UJI GOODNESS OF FITTAHAPAN UJI GOODNESS OF FIT

A. Uji Parameter, dengan t-test:1. Parameter Lamda: validitas instrument 2. Parameter Delta dan Epsilon: Reliabilitas instrumen3. Parameter Beta dan Gama, dan lainnya

A. Uji Parameter, dengan t-test:1. Parameter Lamda: validitas instrument 2. Parameter Delta dan Epsilon: Reliabilitas instrumen3. Parameter Beta dan Gama, dan lainnya

4. Uji Model PengukuranUji validitas ……… koefisien korelasiUji reliabilitas ……….. Nilai error

4. Uji Model PengukuranUji validitas ……… koefisien korelasiUji reliabilitas ……….. Nilai error

2. Uji Keseluruhan ModelModel ini merupakan integrasi antara model struktural dan model pengukuran

2. Uji Keseluruhan ModelModel ini merupakan integrasi antara model struktural dan model pengukuran

3. Uji Model StrukturalMenggunakan uji koefisien determinasi, seperti model regresi

3. Uji Model StrukturalMenggunakan uji koefisien determinasi, seperti model regresi

Kriteria uji goodness of fit : Model Overall

Goodness of fit Cut-off Keterangan

Chi-square Non-signifikan Dipakai untuk n = 100-200, Model yg baik bila nilai Chi-square tidak jauh

berbeda dg derajat bebasnya

RMR Kecil Dipakai untuk n besarRMSEA < 0.08 Dipakai untuk n besar

GFI > 0.90 Mirip dengan koef. determinasi R2

AGFI >0.90 Mirip dgn R2 adjusted

CFI >0.94 Tdk sensitif thd besar sampel

AIC Kecil Bila model lebihdari satu, pilihlah yg nilainya kecil

INTERPRETASI & MODIFIKASI MODELINTERPRETASI & MODIFIKASI MODEL

Bilamana Model telah dianggap baik, selanjutnya adalah interpretasi, apabila model belum baik perlu modifikasi

Modifikasi Model: Menambah atau mengurangi “Lintasan” yang dianggap layak secara teoritis.

Bilamana Model telah dianggap baik, selanjutnya adalah interpretasi, apabila model belum baik perlu modifikasi

Modifikasi Model: Menambah atau mengurangi “Lintasan” yang dianggap layak secara teoritis.

INTERPRETASI MODEL:1. Model Struktural: Interpretasi terhadap fenomena yg sedang dikaji, dan melakukan prediksi2. Analisis Lintasan:

1. Efek langsung2. Efek tidak langsung3. Total efek4. Faktor dominan5. Kausalitas antar variabel.

INTERPRETASI MODEL:1. Model Struktural: Interpretasi terhadap fenomena yg sedang dikaji, dan melakukan prediksi2. Analisis Lintasan:

1. Efek langsung2. Efek tidak langsung3. Total efek4. Faktor dominan5. Kausalitas antar variabel.

SAMPLE SIZE SAMPLE SIZE

Dalam SEM, Parameter yang diduga:.1. Parameter pada Model Pengukuran2. Parameter pengaruh variabel eksogen thd variabel endogen3. Parameter pengaruh antar variabel endogen4. Parameter korelasi antar variabel eksogen5. Parameter error.

Dalam SEM, Parameter yang diduga:.1. Parameter pada Model Pengukuran2. Parameter pengaruh variabel eksogen thd variabel endogen3. Parameter pengaruh antar variabel endogen4. Parameter korelasi antar variabel eksogen5. Parameter error.

Sampel untuk LISREL1. Sampel untuk program LISREL > 4002. Sample size 10 x banyaknya variabel3. Banyaknya sampel minimum 10 x banyaknya parameter yang ada dalam model

Sampel untuk LISREL1. Sampel untuk program LISREL > 4002. Sample size 10 x banyaknya variabel3. Banyaknya sampel minimum 10 x banyaknya parameter yang ada dalam model

Penentuan besarnya sampel:1. Kalau pendugaan dg metode Maximum likelihood,maka sampel 100-200, minimum absolut 502. Jumlah sampel = 5-10 kali banyaknya parameter3. Jumlah sampel = 5-10 kali jumlah variabel manifest dari keseluruhan variabel laten

Penentuan besarnya sampel:1. Kalau pendugaan dg metode Maximum likelihood,maka sampel 100-200, minimum absolut 502. Jumlah sampel = 5-10 kali banyaknya parameter3. Jumlah sampel = 5-10 kali jumlah variabel manifest dari keseluruhan variabel laten

SEM dalam STUDI MARKETINGSEM dalam STUDI MARKETING

MODEL HIPOTETIK1. Harga produk berpengaruh thd image pelanggan, Harga berpengaruh terhadap Promosi2. Fasilitas berpengaruh thd image pelanggan, juga berpengaruh thd Promosi 3. Produk berpengaruh thd image pelanggan, dan dapat digunakan sebagai sarana Promosi4. Promosi dapat membantu membentuk Image pelanggan

MODEL HIPOTETIK1. Harga produk berpengaruh thd image pelanggan, Harga berpengaruh terhadap Promosi2. Fasilitas berpengaruh thd image pelanggan, juga berpengaruh thd Promosi 3. Produk berpengaruh thd image pelanggan, dan dapat digunakan sebagai sarana Promosi4. Promosi dapat membantu membentuk Image pelanggan

IDENTIFIKASI VARIABEL

Variabel Laten (Konstruk) Variabel Manifest (Terukur)

Harga (X) X1 = Potongan, atau berbentuk hadiahX2 = Harga yg ditetapkan

Promosi (X) X3 = Promosi mampu memberikan informasi yg jelas shg dapat membantu pengambilan keputusan pembelian Fasilitas (X)

X4 = Fasilitas PArkirX5 = Fasilitas bermain anak-anak

Produk (X) X6 = Kualitas produkX7 = Kelengkapan produk yg ditawarkan

Image (Y) Y1 = Citra dan pandangan pelanggan

Jumlah Sampel = 140 orang

IDENTIFIKASI VARIABEL

Variabel Laten (Konstruk) Variabel Manifest (Terukur)

Harga (X) X1 = Potongan, atau berbentuk hadiahX2 = Harga yg ditetapkan

Promosi (X) X3 = Promosi mampu memberikan informasi yg jelas shg dapat membantu pengambilan keputusan pembelian Fasilitas (X)

X4 = Fasilitas PArkirX5 = Fasilitas bermain anak-anak

Produk (X) X6 = Kualitas produkX7 = Kelengkapan produk yg ditawarkan

Image (Y) Y1 = Citra dan pandangan pelanggan

Jumlah Sampel = 140 orang

Diagram Lintasan Diagram Lintasan

X1

No Sampel X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y1

123456789...

No Sampel X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y1

123456789...

X2

X4

X5

X6

X7

Harga

Produk

Fasilitas

Image

Promosi

X3

Y1

HASIL ANALISIS: Diagram Lintasan Model Pengukuran (standardized)HASIL ANALISIS: Diagram Lintasan Model Pengukuran (standardized)

X1

X2

X4

X5

X6

X7

Harga

Produk

Fasilitas

0.36

0.18

0.44

0.65

0.33

0.36

0.80

0.91

0.75

0.59

0.82

0.80

1.00

1.00

1.00

0.58

0.10

0.27

HASIL ANALISIS: Diagram Lintasan Model Pengukuran (t-values)HASIL ANALISIS: Diagram Lintasan Model Pengukuran (t-values)

X1

X2

X4

X5

X6

X7

Harga

Produk

Fasilitas

3.92

1.64unreliable

3.80

6.39

4.68

5.21

9.19

10.38

7.42

6.22

10.59

10.24

0.00

0.00

0.00

6.25

1.00

2.33

HASIL ANALISIS: Diagram Lintasan Model Keseluruhan (standardized)HASIL ANALISIS: Diagram Lintasan Model Keseluruhan (standardized)

X1

X2

X4

X5

X6

X7

Harga

Produk

Fasilitas

0.36

0.18

0.44

0.65

0.33

0.36

0.80

0.91

0.75

0.59

0.82

0.80

Promosi

Image

X3

Y1

0.06

-0.18

0.01

0.14

0.74

0.02

0.00

1.00

1.00

0.00

Chi-square = 28.78, df= 12, P-value = 0.00425, RMSEA = 0.100

HASIL ANALISISModel Strultural (estimate)HASIL ANALISISModel Strultural (estimate)

Chi square = 28.78, df=12, P-value= 0.00425 RMSEA = 0.100Chi square = 28.78, df=12, P-value= 0.00425 RMSEA = 0.100

Harga

Fasilitas

Produk

Promosi

Image

3.77

0.65

0.01

0.22

-0.23

0.13

0.93

0.17

0.92

0.00

0.00

0.00

0.27

0.10

0.58

HASIL ANALISISPath Analysis (standardized)HASIL ANALISISPath Analysis (standardized)


Harga

Fasilitas

Produk

Promosi

Image

0.76

0.40

0.01

-0.18

0.10

0.06

0.74

0.14

0.41

1.00

1.00

1.00

0.27

0.10

0.58

HASIL ANALISISModel Struktural (t-value)HASIL ANALISISModel Struktural (t-value)


Harga

Fasilitas

Produk

Promosi

Image

7.27

0.40

0.18

-1.84

1.02

0.46

8.91

1.06

2.78

0.00

0.00

0.00

2.33

1.00

6.25 signifikan

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGMANAJEMEN SDM DOSEN PTS

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGMANAJEMEN SDM DOSEN PTS

Model Konsep : Keadaan yang mendahului dan konsekuensi kelelahan emosional tenaga penjual, Babakus et al. 1999

Mendua Peran

Komitmen organisasional

Kelelahan Emosional

Kepuasan Kerja

Keinginan untuk Keluar

Konflik Peran

Kinerja

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLING

MANAJEMEN SDM DOSEN PTSS.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLING

MANAJEMEN SDM DOSEN PTS

Kinerja Karyawan

Umpan balik karyawan

Ukuran Kinerja

Penilaian Kinerja

Standar Kinerja

Keputusan SDM

Catatan Karyawan

Elemen kunci sistem penilaian kinerja, Mangkuprawira, 2002




Beban KerjaIdentifikasiKepuasan

Kerja

Kelelahan Emosional

Penghargaan

Lingkungan Keluarga

Konflik Peran

Penilaian Kinerja

Kinerja

Komitmen Organisasional

Keterlibatan

Loyalitas Kelelahan emosional

Depersonalisasi

Kemunduran kepribadian

Pengaruh Kelelahan Emosional thd Kepuasan Kerja dan Kinerja dalam pencapaian komitmen organisasi




Beban Kerja (X11)

Penghargaan (X12)

Lingkungan Keluarga (X13)

Konflik Peran (X14)

Kelelahan Emosional (X1)

Kepuasan Kerja (X2)

Penilaian Kinerja (X31)

Kinerja (X3)


(Y)

Kerangka Pemikiran Konseptual Sudah pernah diteliti

Diteliti dalam disertassi ini




Konstruk (Indikator) Dimensi Konstruk (Variabel) Sekala Pengukuran.1. Beban Kerja 1. Jumlah MK yang diampu per semester Likert, 5 opsi

2. Penelitian – penelitian ilmiah3. Sebagai Penasehat akademik4. Sebagai Dosen Pembimbing skripsi5. Seminar ilmiah

2. Penghargaan 1. Gaji, HR, tunjangan, Insentif Likert, 5 opsi2. Kenaikan pangkat dan jabatan3. Kesempatan pendidikan lanjut4. Fasilitas yang diterima

3. Lingkungan 1. Jumlah anggota keluarga Likert, 5 opsi Keluarga 2. Status kepemilikan rumah

3. Kondisi tempat tinggal4. Keadaan masyarakat sekitar

4. Konflik Peran 1. Perubahan radikal perkuliahan Likert & skoring2. Hubungan dosen-atasan-staf3. Hubungan dengan mahasiswa4. Persaingan jabatan struktural

5. Kelelahan 1. Perasaan cemas setiap mulai pekerjaan Skoring Emosional 2. Merasa kekeringan emosi

3. Merasa berguna kembali ketika senja hari4. Merasa lelah ketika bangun pagi5. Merasa frustasi oleh pekerjaan

6. Kepuasan Kerja 1. Pekerjaan sesuai dg keinginan Likert, 5 opsi2. Gaji, HR, tunjangan3. Citra PTS tempat mengajar4. Promosi kenaikan pangkat, jabatan, mutasi

7. Kinerja 1, Kinerja pekerjaan dan nkepuasan Likert, 5 opsi2. Kinerja selama ini

8. Penilaian Kinerja 1. Penilaian kinerja yg proporsional Likert, 5 opsi2. Pengukuran prestasi kerja

9. Komitmen organisasi 1. Identifikasi Skoring2. Keterlibatan3. Loyalitas




Beban Kerja (X11)

Penghargaan (X12)

Lingkungan Keluarga (X13)

Konflik Peran (X14)

Kelelahan Emosional (X1)

Kepuasan Kerja (X2)

Penilaian Kinerja (X31)

Kinerja (X3)


(Y)

Diagram hasil akhir hubungan kausal :Pengaruh kelelahan emosional thd kepuasan kerja dan kinerja dalam pencapaian

komitmen organisasional dosen PTS

0.364 (S)

-0.248 (S)

0.265 (TS)

1 (S)0.555 (S)

-0.121 (TS)

0.394 (S) -0.338 (S)-0.093 (TS)

0.199 (S)

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGMANAJEMEN STRATEGI PEMASARAN

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGMANAJEMEN STRATEGI PEMASARAN

Model Teoritis: Shoham dan Fiegenbaum (1999)

Strategi Pemasaran

Lingkungan dan Persaingan

Strategi Bisnis

Keberhasilan Pemasaran

Kenaikan Penjualan Profitabilitas

Strategi Generik

Kekuatan yg mempengaruhi persaingan

Strategi:PemasaranOperasional


MANAJEMEN STRATEGI PEMASARANS.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLING

MANAJEMEN STRATEGI PEMASARAN

KERANGKA KONSEPTUAL: Jasa Konstruksi

Persaingan

Strategi Pemasaran

Lingkungan dan PersainganHarga

Keberhasilan Perusahaan

Mutu

Waktu

Fleksibilitas

Relationship

Aliansi

Sales Growth Profitabilitas

Segmen Pasar

Ancaman

Pemilik Proyek

Jasa substitusi

Pemasok

Pemerintah

Suasta




VARIABEL KOMPONEN INDIKATOR

Strategi X1=Keunggulan Harga X1.1 = Marjin, X1.2 = Penawaran hargaPemasaran X1.3 = Struktur biaya

X2 = Mutu Pelaksanaan X2.1 = Pelaksanaan fisik, X2.2 = Jaminan mutuX2.3 = Kebutuhan owner thd mutu

X3 = Waktu Pelaksanaan X3.1 = Kecepatan, X3.2 = Ketepatan,X3.3 = Kebutuhan owner thd waktu pelaksanaan

X4 = Fleksibilitas X4.1 = Pelayanan Pemasaran, X4.2 = Pelayanan pelaksanaan, X4.3 = Kebutuhan owner thd fleksibel pelayanan

X5 = Relationship X5.1 = Membangun network, X5.2 = Memeliharanetwork, X5.3 = Mengembangkan network

X6 = Aliansi X6.1 = MItra strategi, X6.2 = Joint operation X6.3 = Meningkatkan kinerja

Segmen Pasar X7 = Proyek X7.1 = Pemerintah, X7.2 = Non-pemerintah

Lingkungan X8 = Persaingan antar kontraktorPersaingan X9 = Ancaman masuknya kontraktor asing

X10 = Kekuatan tawar pemilik proyekX11 = Ancaman jasa substitusiX12 = Kekuatan tawar pemasok

Keberhasilan Y1 = Penjualan Y1.1 = Pencapaian target penjualan, Y1.2 = Penu Pemasaran runan jumlah keluhan, Y1.3 = Peningkatan jum-

lah pelangganY2 = Profitabilitas Y2.1 = Pencapaian target laba, Y2.2 = Marjin

proyek sesuai target, Y2.3 = Rentabilitas proyek




Path Diagram: Strategi PemasaranX1.3

X2.2

X2.3

X3.1

X3.2

X3.3

X4.1

X4.2

X4.3

X5.1

X5.2

X5.3

X6.1

X6.2

X6.3

X2

X3

X4

X5

X6

Strategi

Lingkungan

Keber-hasilan

X8 X9 X10 X11 X12

Y1.1

Y1.2

Y1.3

Y2.1

Y2.2

Y2.3

d5

d3

e1

e6

h3

f8

f1

f2

f3

d5

d5

d5

d5

f4

f5

f6

f7

h3 h3 h3h3

e1

e1

e1

e1




Hasil Analisis Path : Strategi PemasaranX1.3

X2.2

X2.3

X3.1

X3.2

X3.3

X4.1

X4.2

X4.3

X5.1

X5.2

X5.3

X6.1

X6.2

X6.3

X2

X3

X4

X5

X6

Strategi

Lingkungan

Keber-hasilan

X8 X9 X10 X11 X12

Y1.1

Y1.2

Y1.3

Y2.1

Y2.2

Y2.3

d5

d3

e1

e6

h3

f8

f1

f2

f3

d5

d5

d5

d5

f4

f5

f6

f7

h3 h3 h3h3

e1

e1

e1

e1

0.91

0.69

0.23

0.85

0.54

0.92

0.91

0.43

0.57

0.30

0.38

0.69

0.52

0.59

0.31

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGDAMPAK KEBIJAKAN PERUSAHAAN THD REAKSI PASAR


Kerangka Konseptual

Konsep Investment Opportunity Set (IOS)

1. Agency Theory2. Pecking Order

Theory

Kebijakan Perusahaan1. Kebijakan Deviden2. Kebijakan Laba ditahan3. Kebijakan Investasi4. Kebijakan Pendanaan5. Kebij. Kepemilikan saham6. Kebijakan Kompensasi7. Kebijakan AKuntansi

Proksi Investment Opportunity Set:

1. MBE2. MBA3. TBQ4. EPR5. PPA6. DEV7. CAV8. INS9. VTR

Kinerja PerusahaanReaksi Pasar:

1. Perubahan harga saham

2. Reaksi perdagangan saham

3. Bid ask spread4. Kapitalisasi Pasar

Profitabilitas:1. Net Profit Margin2. Return on equity

Konsentrasi Pasar1. Market share2. Pertumbuhan

penjualan



Model Konseptual Hubungan antar variabel

Kebijakan Deviden

Kebijakan Perusahaan

Kebijakan Laba Ditahan

Kebijakan Pendanaan

Kebijakan Investasi

Kebijakan Kepemilikan

Saham

Kebijakan Kompensasi

Kebijakan Akuntansi

Reaksi Pasar

Kinerja Perusahaan

Profitabilitas Konsentrasi Pasar

Potensi Pertumbuhan

Perusahaan



Model Hipotetik Hubungan antar variabel


KKDV

KPD

KIV

KAK

KKS

KKP

Reaksi Pasar

Kinerja Perusahaan

PFT KSP

Potensi Pertumbuhan

Perusahaan

ROENPM PPMKS

PHS

RPS

BAS

KPP

MBE TBQ PPA CAF INS

MBA EPR DEP CAA VTR

DY.

DP.

MDE.

BDE.

ROI.

ROA.

LD

KPL.

OAL.

IOW

MOW

POW.

ACC

SO

εi

£i

δi

αi

δi

δi

δi

δi

δi

δi

δi

αi αi

εi

εi

εi

αiαi

αi αi

£i£i£i

δi

δi

δi

δi

δi

δi



Hasil Pengujian Model


KKDV

KPD

KIV

KAK

KKS

KKP

Reaksi Pasar

Kinerja Perusahaan

PFT KSP

Potensi Pertumbuhan

Perusahaan

ROENPM PPMKS

PHS

RPS

BAS

KPP

MBE TBQ PPA CAF INS

MBA EPR DEP CAA VTR

DY.

DP.

MDE.

BDE.

ROI.

ROA.

LD

KPL.

OAL.

IOW

MOW

POW.

ACC

SO

εi

£i

δi

αi

δi

δi

δi

δi

δi

δi

δi

αi αi

εi

εi

εi

αiαi

αi αi

£i£i£i

δi

δi

δi

δi

δi

δi 1.93

1.50

-0.090.21-0.42

0.36

0.49

0.00

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGPENGARUH KUALITAS LAYANAN thd PELANGGAN


MODEL KONSEPTUAL

Kualitas Lingkungan Fisik

KUALITAS JASA

PEGADAIAN

Sikap Karyawan

Kepuasan Pelanggan

Loyalitas Pelanggan

Nilai Pelanggan

Kualitas Interaksi

Kualitas Hasil Akhir

Perilaku Karyawan

Keahlian Karyawan

Kenyamanan Ruangan

Keamanan Gudang

Kecepatan Proses

Jaminan

Pemecahan masalah


PENGARUH KUALITAS LAYANAN thd PELANGGANS.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLING

PENGARUH KUALITAS LAYANAN thd PELANGGAN

Definisi Operasional Variabel

1. Sikap Karyawan (SKP): Cara karyawan bertutur-kata, sikap tubuh, penampilan dan bentuk-bentuk sikap lainnya yang ditunjukkan pada saat berinteraksi dengan pelanggan

2. Perilaku Karyawan (PRI): sikap yg diwujudkan dalam perbuatan, tingkah laku karyawan pada saat berinteraksi dengan pelanggan

3. Keahlian Karyawan (KEA): kemampuan karyawan dalam memenuhi permintaan pelanggan sesuai jenis jasa layanannya

4. Kenyamanan Ruangan (KRG): kondisi ruangan dan kesejukan udara dalam ruangan yg menyebabkan pelanggan merasa senang

5. Keamanan Gudang (KGD): Kondisi ruangan penyimpanan barang jaminan sehingga pelanggan merasa yakin bahwa barangnya tidak hilang, atau rusak selama disimpan

6. Kecepatan proses pelayanan (KCP): daya tanggap karyawan dan entitas penyedia jasa dalam merespon permintaan pelanggan dengan memberikan pelayanan dengan segera,

7. Pemecahan Masalah (PMS): kemampuan pegawai dan entitas penyedia jasa dalam menyelesaikan keluhan, permasalahan atau ketidak-puasan yang dihadapi oleh pelanggan

8. Dst …………


PENGARUH KUALITAS LAYANAN thd PELANGGANS.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLING

PENGARUH KUALITAS LAYANAN thd PELANGGAN

Pembatasan Variabel:

1. SIKAP KARYAWAN (SKP): X1X1.1 : Sikap ramahX1.2 : Siap membantu menyelesaikan masalah pelangganX1.3 : Pelayanan penuh perhatianX1.4 : Menghormati nasabah

2. PERILAKU KARYAWAN (PRI): X2X2.1. : Pelayanan sopan dan menmyenangkanX2.2. : Tindakan dalam membantu pelangganX2.3. : Tanggapan thd kebutuhan nasabahX2.4. : Pemahaman thd kebutuhan nasabah

3. KEAHLIAN KARYAWAN (KEA): X3X3.1. : Pemahaman tentang tugasX3.2. : Kemampuan dan keahlian sesuai dg bidang tugasnyaX3.3. : Kemampuan menjawab pertanyaan pelangganX3.4. : Pengetahuan yg dimiliki

4. KEPUASAN PELANGGAN : Y1Y1.1. : Kepuasan thd sikap dan perilaku akryawanY1.2. : Kepuasan thd kemampuan yg ditunjukkan karyawanY1.3. : Kepuasan thd kondisi kenyamanan dan keamanan

Y1.4. : Kepuasan thd kecepatan proses layananY1.5. : Kepuasan thd jaminan yg diberikan

Dst………



MODEL HIPOTETIK


KUALITAS JASA

PEGADAIAN

Sikap Karyawan

Kepuasan Pelanggan

Loyalitas Pelanggan

Nilai Pelanggan

Kualitas Interaksi


Perilaku Karyawan

Keahlian Karyawan

Kenyamanan Ruangan

Keamanan Gudang

Kecepatan Proses

Jaminan

Pemecahan masalah

Y1.1 Y1.5Y1.2 Y1.3 Y1.4

j5j4

k1

Y3.1

Y3.2

Y3.3

Y3.4

j1 j2 j3

Y5.1 Y5.2 Y5.3 Y5.4 Y5.5

k4

i1 i2 i3 i4 i5

i1 i1 i1 i1

X8.1 X8.2 X8.3 X8.4

X7.4

X7.1 X7.2 X7.3

i1 i1i1

i1

X6.1

X6.1

X6.1X6.1

X5.1

X4.1

X3.1

X2.1

X1.1 X1.2X2.2

X3.2

X4.2

X5.2



MODEL PENGARUH KUALITAS LAYANAN


KUALITAS JASA

PEGADAIAN

Sikap Karyawan

Kepuasan Pelanggan

Loyalitas Pelanggan

Nilai Pelanggan

Kualitas Interaksi


Perilaku Karyawan

Keahlian Karyawan

Kenyamanan Ruangan

Keamanan Gudang

Kecepatan Proses

Jaminan

Pemecahan masalah

Y1.1 Y1.5Y1.2 Y1.3 Y1.4

j5j4

k1

Y3.1

Y3.2

Y3.3

Y3.4

j1 j2 j3

Y5.1 Y5.2 Y5.3 Y5.4 Y5.5

k4

i1 i2 i3 i4 i5

i1 i1 i1 i1

X8.1 X8.2 X8.3 X8.4

X7.4

X7.1 X7.2 X7.3

i1 i1i1

i1

X6.1

X6.1

X6.1X6.1

X5.1

X4.1

X3.1

X2.1

X1.1 X1.2X2.2

X3.2

X4.2

X5.2

1.00

0.43

0.30

0.49

0.23

0.63

1.12

0.69

0.32

1.50

1.331.0

0

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGPENGARUH SIKAP & KEPUASAN THD PENERIMAAN TI


KERANGKA KEORI.

Model Kepuasan: EUCS

Perceived Easy of Use

(PEU)

Perceived Usefulness

(PU)

Model Sikap: Technology Acceptance Model

Attitude toward Using(ATU)

Acceptance IT (ATI)

End User Computing Satisfaction

(EUCS)

Content Format Accuracy

Timelines Easy of Use



KERANGKA KONSEP PENELITIAN

Kepuasan:

Kepuasan pemakai akhir komputer

TimelinesContentAccuracyFormatEasy to use

Persepsi mudah menggunakan

User friedlinesKehandalan sistem

Sikap:Technology Acceptance

Model (TAM)

Model Sikap: Technology Acceptance Model

Persepsi manfaat dirasakan

Penerimaan organisasiKepuasan stafKepuasan nasabah

Sikap menggunakan

TI Penerimaan TI.



Kelompok variabel Variabel Indikator

Perceived Usefulness (PU) Penerimaan Organisasi (PO) POA: Kebijakan manajemenPOB: Keuntungan yg diperolehPOC: Dukungan keuanganPOD: Dukungan teknikPOE : Dukungan pelaksanaan training

Kepuasan Staf (KS) KSA: Kemudahan mengoperasikan tugas sehari-hariKSB: Prospek karier

Kepuasan Nasabah (KN) KNA: Pelayanan cepatKNB: Tepat waktuKNC: HandalKND: Informasi akuratKNE: Penerapan biayaKNF: Tingkat keamanan

Perceived Easy to use (PEU) Kehandalan Sistem (KHS) KHA: Mampu mendukung operasional

S.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLINGS.E.M.: STRUCTURAL EQUATION MODELLING



Oleh:Prof Dr Ir SoemarnoMS



Oleh:Prof Dr Ir SoemarnoMS

mk. metode penelitian s.e.m. structural equation modelling oleh :

Documents

prof dr ir soemarnoms

simbol panah bolak

pengembangan konsep

variabel laten x

variabel laten y