II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Manajemen Sumber Daya Manusia
Manajemen sumber daya manusia adalah suatu ilmu atau cara bagaimana mengatur hubungan dan peranan sumber daya (tenaga kerja) yang dimiliki oleh individu secara efisien dan efektif serta dapat digunakan secara maksimal sehingga tercapai tujuan bersama organisasi, pegawai dan masyarakat menjadi maksimal. Manajemen sumber daya manusia didasari pada suatu konsep bahwa setiap pegawai adalah manusia -bukan mesin- dan bukan semata menjadi sumber daya bisnis. Kajian manajemen sumber daya manusia menggabungkan beberapa bidang ilmu seperti psikologi, sosiologi, dan beberapa ilmu lainnya. Unsur manajemen sumber daya manusia adalah manusia. Manajemen sumber daya manusia juga menyangkut desain dan implementasi sistem perencanaan, penyusunan pegawai, pengembangan pegawai, pengelolaan karier, evaluasi kinerja, kompensasi atau imbalan untuk pegawai dan hubungan ketenagakerjaan yang baik. Manajemen sumber daya manusia melibatkan semua keputusan dan praktik manajemen yang mempengaruhi secara lansung sumber daya manusianya.
Menurut Nawawi (2001) ada tiga pengertian sumber daya manusia yaitu :
a. Sumber daya manusia adalah manusia yang bekerja di lingkungan suatu organisasi (disebut juga personil, tenaga kerja, pekerja atau pegawai);
b. Sumber daya manusia adalah potensi manusiawi sebagai penggerak organisasi dalam mewujudkan eksistensinya;
c. Sumber daya manusia adalah potensi yang merupakan aset dan berfungsi sebagai modal (non material atau non finansial) didalam organisasi bisnis, yang dapat mewujudkan menjadi potensi nyata secara fisik dan non-fisik dalam mewujudkan eksistensi organisasi.
Berdasarkan pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa sumber daya manusia adalah suatu proses mendayagunakan manusia sebagai tenaga kerja secara manusiawi, agar potensi fisik dan psikis yang dimilikinya
berfungsi maksimal bagi pencapaian tujuan organisasi. Disamping itu, manusia adalah makhluk Tuhan yang kompleks dan unik serta diciptakan dalam integrasi dua substansi yang tidak berdiri sendiri yaitu tubuh (fisik atau jasmani) sebagai unsur materi, dan jiwa yang bersifat non materi. Hubungan kerja yang paling intensif di lingkungan organisasi adalah antara pemimpin dengan para pekerja (staff) yang ada di bawahnya. Hubungan kerja semakin penting artinya dalam usaha suatu organisasi untuk mewujudkan eksistensinya di lingkungan tugas yang lebih luas dan kompetetif pada masa yang akan datang.
Menurut Handoko (2000), manajemen sumber daya manusia adalah penarikan, seleksi, pengembangan, pemeliharaan dan penggunaan sumber daya manusia untuk mencapai tujuan, baik tujuan individu maupun organisasi. Untuk itu manajemen sumber daya manusia perlu dikelola secara profesional dan baik agar dapat terwujudnya keseimbangan antara kebutuhan pegawai dengan tuntutan perkembangan teknologi dan lingkungan serta kemampuan organisasi. Keseimbangan tersebut merupakan kunci utama suatu organisasi agar dapat berkembang secara produktif dan wajar.
2.2. Kompensasi
Menurut Hasibuan (2006) kompensasi adalah semua pendapatan yang berbentuk uang, barang langsung atau tidak langsung yang diterima karyawan sebagai imbalan atas jasa yang diberikan kepada perusahaan. Arep dan Tanjung (2003) mengartikan kompensasi sebagai segala sesuatu yang diterima oleh karyawan sebagai balas jasa atas upaya-upaya yang telah diberikan kepada perusahaan. Kata-kata yang menarik dalam pengertian kompensasi tersebut adalah “balas jasa”. Balas jasa berarti upaya membalas terhadap suatu jasa. Bisa saja balasan terhadap suatu jasa diberikan setimpal, atau bias saja balasan terhadap suatu jasa tidak setimpal atau sebanding.
Idealnya balasan terhadap suatu jasa diberikan secara setimpal, bukan lebih sedikit dari jasa yang telah diberikan.
Tujuan membuat manajemen balas jasa dalam jangka panjang ini dibagi kepada tiga bagian besar, yaitu: (1) Memperoleh karyawan yang berkualitas dengan menarik karyawan yang handal ke dalam organisasi,
(2) Meningkatkan gairah dan semangat kerja melalui memotivasi karyawan untuk mencapai prestasi unggul, (3) Timbulnya long life employment (bekerja seumur hidup atau timbul loyalitas dalam bekerja di tempat tersebut).
Secara sederhana, dapat disimpulkan bahwa kompensasi bertujuan untuk memperoleh SDM yang berkualitas dan mempertahankan SDM yang ada saat ini. Prinsip kompensasi yang harus dipenuhi dan tidak bisa ditawar lagi adalah adil dan layak. Penganiayaan terhadap pekerja berarti mereka dibayar secara tidak adil dan hak-hak mereka yang sah tidak diberikan.
Sedangkan penganiayaan terhadap manajemen adalah mereka diminta membayar gaji/upah pekerja yang meraka tidak sanggup untuk membayarnya.
2.2.1 Faktor yang Mempengaruhi Kompensasi
Ada sepuluh faktor yang diidentifikasi dapat mempengaruhi kebijakan kompensasi, yaitu: penawaran dan permintaan tenaga kerja, serikat karyawan, produktivitas, kemampuan perusahaan untuk membayar, kebijakan pengupahan dan penggajian, biaya hidup dan kendala-kendala pemerintah, posisi jabatan tenaga kerja, pendidikan dan pengalaman kerja, kondisi perekonomian nasional, jenis dan sifat pekerjaan (Hasibuan, 2005).
Jika penawaran lebih besar dari pada permintaan tenaga kerja, maka perusahaan lebih leluasa dalam melakukan kompensasinya karena pihak karyawan sangat membutuhkan lowongan pekerjaan. Sebaliknya, jika penawaran lebih kecil dari permintaan tenaga kerja, maka perusahaan harus menawarkan kompensasi semenarik mungkin agar tenaga kerja yang terbatas itu masuk ke perusahaannya. Dalam hal penawaran yang lebih kecil dari permintaan, maka pihak perusahaan yang berkepentingan dan sangat memerlukan tenaga kerja.
Serikat karyawan mempunyai kekuatan untuk melakukan posisi tawar menawar kebijakan kompensasi yang diberikan perusahaan.
Biasanya, serikat karyawan muncul karena tindakan yang sewenang- wenang dari perusahaan. Sehingga pegawai merasa hak-haknya diabaikan. Serikat karyawan dibentuk untuk meningkatkan bargaining position para karyawan.
Kompensasi tidak bisa dipisahkan dengan produktivitas.
Produktivitas sangat erat kaitannya dengan kompensasi. Jika produktivitas tinggi, maka kompensasi yang diberikannya juga tinggi.
Dengan tingginya kompensasi, maka produktivitas menjadi lebih tinggi.
Sebaliknya, jika produktivitas rendah, maka kompensasi yang diberikan juga rendah. Dengan kompensasi yang rendah, maka produktivitas menjadi lebih rendah lagi.
Terbentuknya serikat karyawan, bukan berarti menuntut kompensasi yang tinggi saja, tetapi kompensasi yang tinggi harus disesuaikan dengan kemampuan perusahaan. Pengupahan dan penggajian merupakan subsistem dan sistem kompensasi. Jika kebijakan pengupahan dan penggajian berubah, maka kebijakan kompensasi juga berubah.
Hendaknya kompensasi disesuaikan dengan biaya hidup masyarakat setempat. Jika biaya hidupnya tinggi, maka kompensasinya juga tinggi. Sebaliknya, jika biaya hidupnya rendah, sebaiknya kompensasi juga menyesuaikan keadaan tersebut. Untuk itu, sebelum menetapkan kompensasi, perlu data tentang biaya hidup daerah setempat.
Kendala-kendala pemerintah, seperti tidak mempunyai pemerintah memberikan gaji yang tinggi untuk pegawai negeri, menyebabkan pegawai negeri harus berjuang mencari tambahan pendapatan lain, karena gaji yang diperoleh hanya bertahan selama dua minggu dalam satu bulan. Tentunya hal ini menjadi catatan khusus bahwa pada akhirnya kompensasi harus disesuaikan dengan kendala- kendala tertentu.
Karyawan yang menduduki jabatan yang lebih tinggi akan menerima kompensasi lebih besar. Sebaliknya, karyawan yang menduduki jabatan yang lebih rendah akan memperoleh kompensasi yang kecil. Hal ini wajar karena seseorang yang mendapatkan kewenangan dan tanggung jawab yang besar harus mendapatkan kompensasi yang lebih besar pula. Jika pendidikan lebih tinggi dan
pengalaman kerja lebih lama maka kompensasi yang diterima akan semakin besar, karena kecakapan serta keterampilan lebih baik.
Sebaliknya, karyawan yang berpendidikan rendah dan pengalaman kerja yang kurang maka kompensasinya kecil.
Apabila kondisi perekonomian nasional sedang maju maka tingkat kompensasi akan semakin besar, karena akan mendekati kondisi full employment. Sebaliknya, jika kondisi perekonomian kurang maju maka tingkat upah rendah, karena banyak terdapat pengangguran. Jika jenis dan sifat pekerjaan yang sulit dan mempunyai risiko yang besar maka kompensasinya semakin besar karena membutuhkan kecakapan serta ketelitian untuk mengerjakannya. Tetapi jika jenis dan sifat pekerjaanya mudah dan risikonya kecil, maka kompensasinya relatif rendah.
2.2.2 Proses Kompensasi
Menurut Arep dan Tanjung (2003) proses kompensasi dimulai dengan kegiatan analisis pekerjaan. Hasil analisis pekerjaan adalah deskripsi dan spesifikasi pekerjaan dan selanjutnya standar-standar pekerjaan. Di sisi lain, harus diketahui pengaturan upah minimum sebagai batas minimal tidak boleh dilanggar. Berdasarkan deskripsi dan spesifikasi pekerjaan, dilakukan survey sistem pengupahan di perusahaan-perusahaan lain sehingga menghasilkan struktur upah di perusahaan. Struktur upah yang dilakukan digunakan sebagai bahan untuk membuat aturan-aturan organisasi. Selanjutnya dengan dihubungkannya standar pekerjaan dengan aturan-aturan administrasi, maka dilaksanakanlah penilaian prestasi kerja karyawan. Pada akhirnya, berdasarkan prestasi kerja karyawan, dibayarlah upah karyawan yang bersangkutan.
Disamping gaji/upah, penghargaan yang diberikan juga termasuk dalam sistem kompensasi (sering disebut kompensasi tidak langsung). Kompensasi juga ditunjukan untuk memotivasi pekerja yang biasanya diberikan dalam bentuk insentif. Sehingga, secara garis besar, kompensasi itu terdiri dari tiga jenis:
1. Kompensasi langsung
Kompensasi langsung adalah penghargaan berupa upah/gaji yang dibayar secara tetap berdasarkan tenggang waktu yang tetap.
Ada tiga pokok perubahan dalam filosofi perusahaan mengenai gaji dan keuntungan, yaitu:
a. Mengurangi jumlah tenaga kerja dan membatasi penggajian sehingga biaya-biaya seperti upah, gaji dan keuntungan dapat terkontrol.
b. Membuat posisi penggajian yang lebih memperhatikan keberhasilan perusahaan.
c. Pelaksanaan program-program yang dapat mendorong dan memberikan imbalan bagi tugas/kewajiban yang telah dikerjakan.
Berbicara tentang penggajian, ada beberapa cara perhitungan atau pertimbangan dasar dalam melakukan penyusunan upah dan gaji antara lain sebagai berikut:
a. Upah menurut prestasi kerja
Semakin berprestasi, maka upah dan gaji yang diberikan akan semakin tinggi. Oleh karena itu perlu dilakukan penilaian prestasi kerja karyawan.
b. Upah menurut lama kerja
Semakin lama seseorang bekerja, semakin tinggi upah dan gaji yang diperolehnya. Hal ini hanya berlaku jika kondisi-kondisi yang lain tetap (citeris paribus).
c. Upah menurut senioritas
Semakin senior seorang karyawan, semakin tinggi upah dan gaji yang diperoleh. Hal ini hanya berlaku jika kondisi-kondisi yang lain tetap (citeris paribus).
d. Upah menurut kebutuhan
Upah yang diberikan menurut kebutuhan seorang karyawan.
Karyawan yang belum berkeluarga akan berbeda upah dan gajinya dengan karyawan yang telah berkeluarga (karena ada tanggungan anak dan istri).
2. Kompensasi tidak langsung
Kompensasi tidak langsung adalah pemberian bagian keuntungan/manfaat lainnya bagi para pekerja di luar gaji/upah tetap dapat berupa uang atau barang. Kompensasi tidak langsung banyak jenis dan bentuknya, untuk itu dikelompokan menjadi tiga kelompok besar, yaitu:
a. Jaminan keamanan dan kesejahteraan kerja b. Pembayaran upah selama tidak bekerja c. Pelayanan bagi pekerja
Kompensasi pelengkap termasuk jenis kompensasi tidak langsung. Kompensasi pelengkap merupakan salah satu bentuk pemberian kompensasi berupa penyediaan paket dan program pelayanan karyawan, dengan maksud untuk mempertahankan keberadaan karyawan dalam jangka panjang. Sedangkan manfaat dari kompensasi pelengkap adalah:
a. Peningkatan semangat kerja dan kesetiaan b. Penurunan turn over karyawan dan absensi c. Pengurangan kelelahan
d. Pengurangan pengaruh serikat karyawan e. Hubungan masyarakat yang lebih baik f. Pemuasan kebutuhan karyawan
g. Mengurangi kemungkinan intervensi pemerintah 3. Insentif
Insentif adalah penghargaan yang diberikan untuk memotivasi para pekerja agar produktivitasnya tinggi, sifatnya tidak tetap/sewaktu-waktu. Untuk mendorong produktivitas kinerja yang lebih tinggi, banyak organisasi yang menganut sistem insentif sebagai bagian yang berlaku bagi para pegawai organisasi. Siagian (2008) membagi insentif menjadi dua kelompok, yaitu sistem insentif pada tingkat individual dan pada tingkat kelompok.
Piecework, bonus produksi, dan komisi termasuk pada insentif
individual. Sedangkan insentif pada tingkat kelompok mencakup insentif produksi, bagi keuntungan dan pengurangan biaya.
a. Piecework
Salah satu teknik yang lumrah digunakan untuk mendorong para pegawai meningkatkan produktivitas kinerjanya adalah dengan jalan memberikan insentif finansial berdasarkan jumlah hasil pekerjaan pegawai yang dinyatakan dalam unit produksi. Dasar perhitungannya ialah bahwa makin banyak unit produksi yang mereka hasilkan, makin tinggi pula insentif yang diterimanya.
Meskipun pada dasarnya sistem ini baik, agar benar- benar mencapai sasaran yang dikehendaki, ada dua hal yang perlu mendapat perhatian. Pertama, tidak semua jenis pekerjaan dinyatakan dalam unit produksi. Kedua, karena para pegawai biasanya terikat pada norma-norma kerja kelompok dimana menjadi anggota, sistem ini tidak selalu dengan sendirinya mendorong produktivitas individual. Artinya, mungkin saja seorang pegawai sangat ingin meningkatkan produktivitas kerjanya, tetapi keinginannya tersebut tidak dapat diwujudkan karena ia terikat pada tingkat produktivitas yang telah ditentukan oleh kelompok yang bersangkutan.
b. Bonus
Insentif dalam bentuk bonus diberikan pada pegawai yang mampu bekerja sedemikian rupa hingga tingkat produksi yang baku terlampaui. Melampaui tingkat produksi itu dalam salah satu dari tiga bentuk. Pertama, berdasarkan jumlah unit produksi yang dihasilkan dalam kurun waktu tertentu. Jika jumlah unit diproduksi yang dihasilkan melebihi jumlah yang telah ditetapkan, pegawai menerima bonus atas kelebihan jumlah yang dihasilkan itu. Kedua, apabila terjadi penghematan waktu.
Artinya, jika pegawai menyelesaikan tugas dengan hasil yang memuaskan dalam kurun waktu yang lebih singkat dari waktu
seharusnya, pegawai yang bersangkutan menerima bonus dengan alasan bahwa dengan menghemat waktu itu, lebih banyak pekerjaan yang diselesaikan. Ketiga, bonus yang diberikan berdasarkan hitungan progresif. Artinya, jika seorang pegawai makin lama makin mampu memproduksikan barang dalam jumlah yang semakin besar, makin besar pula bonus yang diterimanya untuk setiap kelebihan produk yang dihasilkannya.
c. Komisi
Sistem insentif lain yang lumrah diterapkan adalah permberian komisi. Pada dasarnya ada dua bentuk sistem ini.
Pertama, para pegawai memperoleh gaji pokok, tetapi pengasilannya bertambah dengan bonus yang diterimanya karena keberhasilan melaksanakan tugas. Kedua, karyawan memperoleh penghasilan semata-mata berupa komisi.
Beberapa sifat dasar dalam sistem pengupahan insentif yang perlu mendapatkan perhatian sebagai berikut:
1) Pembayaran diupayakan agar cukup sedehana, sehingga lebih mudah dimengerti dan dihitung oleh karyawan yang bersangkutan.
2) Upah insentif yang diterima besar-besaran dapat menaikan motivasi kerja, sehingga output dan efisiensi kerja dapat meningkat.
3) Pelaksanaan pengupahan insentif hendaknya cukup cepat, sehingga karyawan yang berprestasi lebih, cepat merasakannya.
4) Penentuan standar kerja ataupun produksi hendaknya secermat mungkin.
5) Besarnya upah normal dengan standar kerja per jam hendaknya cukup merangsang perkerja untuk lebih giat lagi dalam bekerja.
Ada delapan kesulitan dalam pengupahan insentif, yaitu :
1) Alat ukur dari berbagai prestasi karyawan belum tentu dapat berhasil dibuat secara tepat sebagaimana yang diharapkan.
2) Alat ukur dan tujuan perusahaan harus terkait erat.
3) Data tentang prestasi kerja karyawan harus cepat dan teratur terkumpul setiap saat.
4) Standar yang ditetapkan harus mempunyai kadar/tingkat kesulitan yang sama untuk setiap kelompok kerja.
5) Gaji/upah dari upah pokok plus bonus yang diterima haruslah konsisten di antara berbagai kelompok kerja yang menerima insentif maupun yang tidak menerima insentif.
6) Standar prestasi haruslah disesuaikan secara priodik.
7) Kemungkinan tantangan dari pihak serikat buruh haruslah sudah diperhitungkan dengan matang.
8) Berbagai reaksi karyawan terhadap sistem pengupahan insentif yang diterapkan harus diperhitungkan.
Gambar 1. Bagan proses kompensasi (Malayu Hasibuan, 2005)
Analisis Pekerjaan
Deskripsi dan spesifikasi
pekerjaan
Standar-standar pekerjaan
Survey pengupahan, analisis masalah-masalah
organisasional yang relevan
Pengaturan upah minimum
Struktur upah
Aturan-aturan administrasi
Penilaian prestasi kerja karyawan diferensial
Pembayaran upah
2.2.3 Jasa-jasa Kepegawaian
Usaha untuk mendorong produktivitas serta ketenangan kerja para pegawai, saat ini semakin banyak organisasi yang memberikan jasa tertentu kepada para pegawai di luar pembayaran upah/gaji serta berbagai manfaat sampingan yang telah dibahas di muka. Tiga jasa yang sudah umum diberikan dewasa ini adalah bantuan dana pendidikan, bantuan keuangan, dan bantuan sosial.
1. Bantuan Dana Pendidikan merupakan kenyataan yang menggembirakan bahwa dewasa ini makin banyak pegawai yang semakin menyadari bahwa menambanh pengetahuan dan keterampilan mereka secara programatik merupakan salah satu wahana penting dalam meniti karier secara lebih baik. Oleh karena itu, banyak pegawai yang melanjutkan pendidikan formalnya atau mengikuti berbagai kursus keterampilan di luar jam kerja masing- masing. Kendala yang sering dihadapi oleh pegawai tersebut adalah terbatasnya kemampuan finansial untuk membiayai kegiatan tersebut. Situasi demikian banyak organisasi yang memberikan jasa baiknya berupa bantuan keuangan bagi mereka yang mengikuti program pendidikan dan pelatihan tertentu. Kebijakan demikian yang ditempuh oleh banyak organisasi karena pimpinan organisasi tersebut menyadari bahwa apabila semakin banyak anggota organisasi yang menambah pengetahuan dan keterampilannya, bukan hanya pegawai yang bersangkutan sendiri yang menikmati hasilnya akan tetapi juga organisasi memperoleh manfaat seperti dalam bentuk prestasi dan produktivitas yang semakin meningkat.
2. Bantuan Jasa Finansial
Berbagai jenis organisasi sering memberikan bantuan finansial bagi pegawainya, baik untuk kepentingan pemenuhan kebutuhan jangka pendek yang mendesak maupun untuk kepentingan panjang.
Kepentingan yang mendesak, misalnya banyak organisasi yang mendorong terbentuknya koperasi simpan pinjam pegawai.
Adanya koperasi seperti itu, jika ada pegawai yang membutuhkan
sejumlah uang untuk sesuatu kebutuhan yang mendesak, pegawai tersebut dapat meminjamnya dari koperasi pegawai dengan berbagai keringanan.
Bentuk jasa finansial lainnya yang kini makin sering diberikan oleh berbagai organisasi kepada semua pegawainya ialah kesempatan untuk membeli saham organisasi yang harganya lebih rendah dari yang berlaku di bursa saham. Jasa demikian bermanfaat untuk jangka panjang karena para pegawai dapat menikmati deviden saham yang dimilikinya di kemudian hari, bahkan setelah mereka memasuki masa pensiun.
3. Jasa Lainnya
Kenyataan menunjukan bahwa dewasa ini kehidupan pegawai sering berakibat pada makin banyaknya pegawai yang mengalami stres.
Stres yang berat dapat berakibat pada kondisi fisik maupun mental pegawai. Untuk membantu para pegawai mengatasi akibat stres itu, banyak organisasi yang memberikan jasa baiknya dalam bentuk seperti bantuan pengobatan, konsultasi psikologi, pembangunan klub olah raga dalam organisasi, loka karya tentang pengelolaan waktu dan berbagai bentuk lainnya.
2.3. Produktivitas
Produktivitas adalah suatu ukuran sejauhmana sumber-sumber daya yang digabungkan dan dipergunakan dengan baik dapat mewujudkan hasil- hasil tertentu yang diinginkan. Secara umum, produktivitas diartikan sebagai suatu ukuran mengenai apa yang diperoleh dan apa yang akan diberikan (Atmosoeprapto, dalam Kintarti, 2005).
Produktivitas kerja dalah perbandingan antara output dengan input, dimana outputnya harus mempunyai nilai tambah dan teknik pengerjaan yang lebih baik. Output yang dimaksud meliputi volume dan kualitas sedangkan yang dimaksud dengan input meliputi bahan dan energi, tenaga kerja, peralatan, tanah dan gedung (Hasibuan, 2005).
Produktivitas mengandung pandangan hidup dan sikap mental yang selalu berusaha untuk meningkatkan mutu kehidupan. Pandangan hidup dan
sikap mental yang demikian mendorong manusia untuk tidak cepat merasa puas, akan tetapi mengembangkan diri dana meningkatkan kemampuan kerja (Simanjuntak, dalam Kintarti, 2005).
Doktrin pada konversi Oslo (1984), tercantum definisi umum produktivitas semesta, yaitu: Produktivitas adalah suatu konsep yang bersifat universal yang bertujuan untuk menyediakan lebih banyak barang dan jasa untuk lebih banyak manusia dengan menggunakan sumber-sumber riil yang semakin sedikit.
Produktivitas mempunyai pengertian lebih luas dari ilmu pengetahuan, teknologi dan teknik manajemen, yaitu sebagai filosofi dan sikap mental yang timbul dari motivasi yang kuat dari masyarakat, yang secara terus menerus berusaha meningkatkan kualitas kehidupan.
2.3.1 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Tenaga Kerja Faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas tenaga kerja menurut Simanjuntak (Kintarti, 2005) adalah sebagai berikut:
1. Menyangkut kualitas dan kemampuan seorang karyawan yang dipengaruhi oleh pendidikan, latihan, motivasi kerja, etos kerja, mental dan kemampuan fisik
2. Sarana pendukungnya diantaranya meliputi:
a. Lingkungan kerja: tingkat keselamatan dan kesehatan kerja, sarana dan peralatan produksi serta suasana dalam lingkungan kerja itu sendiri.
b. Kesejahteraan: sistem pengupahan dan jaminan sosial, serta jaminan kelangsungan kerja.
3. Supra sarana yang terdiri dari: kebijakan pemerintah, hubungan antara pengusaha dan pekerja serta kemampuan manajemen perusahaan.
2.3.2 Metode-metode Pokok Pengukuran Produktivitas
Secara umum pengukuran produktivitas berarti perbandingan dapat dibedakan dalam tiga jenis yang sangat berbeda.
1. Perbandingan-perbandingan antara pelaksanaan sekarang dengan pelaksanaan secara historis yang tidak menunjukkan apakah
pelaksanaan sekarang ini memuaskan, namun hanya mengetengahkan apakah meningkat atau berkurang serta tingkatannya;
2. Perbandingan pelaksanaan antara satu unit (perorangan tugas, seksi, proses) dengan lainnya. Pengukuran sepertinya itu menunjukan pencapaian relatif;
3. Perbandingan pelaksanaan sekarang dengan targetnya, dan inilah yang terbaik sebagai memusatkan perhatian pada sasaran atau tujuan.
2.3.3 Perhitungan Produktivitas Per Kapita
Produktivitas adalah perbandingan antara output (hasil) dengan input (masukan). Jika produktivitas naik ini hanya dimungkinkan oleh adanya peningkatan efisiensi (waktu-bahan-tenaga) dan sistem kerja, teknik produksi dan adanya peningkatan keterampilan dari tenaga kerjanya. Sedangkan produktivitas per kapita (PPC) adalah besarnya produktivitas yang dihasilkan per jiwa (Hasibuan, 1994).
Rumus produktivitas per kapita adalah sebagai berikut:
PPC = pendapatan nasional
N x H atau produksi /hasil
N x H ... (1) Keterangan:
N : jam/hari kerja nyata H : jumlah tenaga kerja
Produktivitas tenaga kerja dapat digambarkan dengan rumusan sebagai berikut:
Produktivitas TK = hasil sebenarnya
total hari kerja sebenarnya ... (2) Keterangan:
1. Hasil sebenarnya adalah hasil aktual per periode tertentu
2. Total hari kerja sebenarnya adalah hasil perkalian antara jumlah karyawan pada suatu periode tertentu dengan hari kerja aktif dalam periode yang bersangkutan.
2.3.4 Pengaruh Kompensasi Terhadap Produktivitas Tenaga Kerja Menurut Tanjung dan Arep (2003) kompensasi tidak bisa dipisahkan dengan produktivitas. Produktivitas sangat erat kaitannya dengan kompensasi. Jika produktivitas tinggi, maka kompensasi yang
diberikannya juga tinggi. Dengan tingginya kompensasi, maka produktivitas menjadi lebih tinggi. Sebaliknya, jika produktivitas rendah, maka kompensasi yang diberikan juga rendah. Dengan kompensasi yang rendah, maka produktivitas menjadi lebih rendah lagi.
2.4. Partial Least Square
Partial Least Square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh Wold sebagai metode umum untuk mengestimasi path model yang menggunakan konstruk laten dengan multiple indikator. Pada tahun 1966, Herman Wold mempresentasikan dua prosedur iteratif menggunakan metode estimasi last square (LS) untuk single dan multi komponen model dan untuk cononcial correlation.
Pendekatan PLS adalah distribution free (tidak mengasumsikan data berdistribusi tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio). PLS pada awalnya diberi nama NIPALS (nonlinear iterative partial least square). Menurut Wold, dibandingkan dengan pendekatan lain khususnya metode maximum likelihood, NIPALS lebih umum oleh karena bekerja dengan sejumlah kecil asumi zero intercorrelation antara residual dan variabel. Oleh karena itu, pendekatan NIPALS memberikan model yang closer fit terhadap hasil observasi. Model dasar PLS diselesaikan tahun 1977 dan kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Lohmoller (1984, 1989) dan Chin (1996) dalam bentuk software bernama PLS Graph.
2.4.1 SEM berbasis component atau variance - PLS
Sebagai alternatif Covariance Based SEM (CBSEM), pendekatan variance based atau component based dengan PLS orientasi analisis bergeser dari menguji model kausalitas/teori ke component based predictive model. CBSEM lebih berorientasi kepada model building yang dimaksudkan untuk menjelaskan covariance dari semua observed indicators, sedangkan tujuan PLS adalah prediksi. Variabel laten didefinisikan sebagai jumlah dari indikatornya. Algoritma PLS ini ingin mendapatkan the best weight estimate untuk tiap blok indikator dari setiap variabel laten. Hasil komponen skor untuk setiap variabel
laten didasarkan pada estimated indicator weight yang memaksimumkan variance explained untuk variabel dependent (laten observed dan keduanya)
Seperti yang dinyatakan oleh Wold (Ghozali, 2005) Partial Least Square merupakan metode analisis yang powerfull karena tidak didasarkan pada banyak asumsi. Data tidak harus terdistribusi normal multivariat (indikator dengan skala teori, ordinal, interval sampai ratio digunakan pada model yang sama), sampel tidak harus besar. Walaupun PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antara variabel laten. Oleh karena lebih menitikberatkan pada data dan dengan prosedur estimasi yang terbatas, maka misspesifikasi model tidak begitu berpengaruh terhadap estimasi parameter. Dibandingkan dengan CBSEM, PLS menghindari dua masalah serius yaitu inadminisable solution dan factor indeterminacy.
PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif dan ini tidak mungkin dijalankan dengan CBSEM karena akan terjadi unidentified model.
Oleh karena algoritma dalam PLS menggunakan analisis series ordinary last square, maka identifikasi model bukan masalah dalam recursive dan juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu dari pengukuran variabel. Lebih jauh efisiensi perhitungan algoritma mampu mengestimasi model yang besar dan kompleks dengan ratusan variabel laten dan ribuan indicator.
Secara ringkas dapat disimpulkan bahwa jika model struktural dan model pengukuran yang dihipotesiskan benar dalam artian menjelaskan covariance semua indikator dan kondisi data serta ukuran contoh terpenuhi, maka CBSEM memberikan estimasi optional dari parameter model. Ini ideal untuk konfirmasi model dan estimasi kebenaran parameter populasi. Tabel 2 berikut ini memberikan ringkasan perbandingan antara PLS dengan CBSEM.
Tabel 2. Perbandingan PLS dengan CBSEM
Kriteria PLS CBSEM
1. Tujuan 2. Pendekatan 3. Asumsi
4. Estimasi parameter
5. Score variabel laten 6. Hubungan epistemic
antara variabel laten dan indikatornya
7. Implikasi
8. Kompleksitas model
9. Besar sampel
1. Orientasi prediksi 2. Berdasar variance
3. Spesifikasi predictor (nonparametric)
4. Konsisten sebagai indikator dan ukuran contoh meningkat (consistency at large)
5. Secara eksplisit diestimasi 6. Dapat dalam bentuk reflektif
dan formatif indicator
7. Optimal untuk ketepatan prediksi
8. Kompleksitas besar (100 konstruk dan 1000 indikator) 9. Kekuatan analisis didasarkan
pada porsi dari model yang memiliki jumlah predictor
terbesar. Minimal
rekomendasi 30 hingga 100 kasus.
1. Orientasi parameter 2. Berdasar covariance
3. Multivariate normal distributor, independency observation (parametric) 4. Konsisten
5. Indeterminate
6. Hanya dengan reflektif indicator
7. Optimal untuk ketepatan parameter
8. Kompleksitas kecil (kurang dari 100 indikator)
9. Kekuatan analisis didasarkan pada model spesifik-minimal direkomendasikan berkisar 200 hingga 800.
2.4.2 Perbandingan antara soft modelling dengan hard modelling
Model CBSEM sering disebut dengan hard modelling, sedangkan PLS sering disebut dengan soft modelling. Hard modelling bertujuan memberikan pernyataan tentang hubungan kausalitas atau memberikan deskripsi mekanisme hubungan kausalitas (sebab-akibat) dan hal ini memberikan gambaran yang ideal secara ilmiah dalam analisa data.
Jika data yang akan dianalisa tidak memenuhi kriteria ideal sehingga tidak dapat dianalisa dengan hard modelling. Soft modelling mampu menganalisa data yang tidak ideal tersebut. Soft mempunyai arti tidak mendasarkan pada asumsi alat pengukuran, distribusi data dan jumlah sampel. Pada hard modelling bertujuan menguji hubungan kausalitas antar variabel yang sudah dibangun berdasarkan teori, sedangkan pada soft modelling bertujuan mencari hubungan linear prediktif antar variabel. Hubungan kausalitas tidak sama dengan hubungan prediktif.
Pada hubungan kausalitas, CBSEM mencari invariant parameter yang secara struktural atau fungsional menggambarkan bagaimana dunia ini bekerja. Invariant parameter menggambarkan hubungan kausalitas antar variabel dalam suatu sistem yang tertutup sehingga kejadian yang ada dapat dikendalikan secara penuh. Sedangkan dalam PLS, hubungan linear yang optimal antar variabel laten dihitung dan diinterpretasikan sebagai hubungan prediktif terbaik yang tersedia dengan segala keterbatasan yang ada. Sehingga kejadian yang ada tidak dapat dikendalikan secara penuh. Jadi PLS hanya digunakan jika data yang dimiliki tidak dapat diselesaikan dengan CBSEM.
2.4.3 Variabel laten dengan indikator refleksif dan indikator formatif Metode persamaan struktural merupakan gabungan antara model ekonometrik yang ingin melihat hubugan antar variabel laten yang sering disebut dengan model struktural serta model psikometrik yang berkembang pada ilmu psikologi dan sosiologi yang mengukur variabel laten berdasarkan indikator-indikator pembentuk variabel laten dengan kesalahan pengukuran atau sering disebut model pengukuran. Pada CBSEM variabel laten diukur dengan indikator yang bersifat reflektif.
Model reflektif mengasumsikan bahwa konstruk atau variabel laten mempengaruhi indikator (arah hubungan kausalitas dari konstruk ke indikator atau manifest). Dalam kenyataan variabel laten dapat juga dibentuk oleh indikator yang bersifat formatif yang mengasumsikan bahwa indikator-indikator mempengaruhi konstruk (arah hubungan kausalitas dari indikator ke konstruk).
1. Model indikator reflektif
Menurut Bollen (Ghozali, 2008) pemilihan konstruk berdasarkan model reflektif atau formatif tergantung dari prioritas hubungan kausalitas antara indikator dan variabel laten.
Model indikator refleksif dikembangkan berdasarkan pada classical test theory yang mengasumsikan bahwa variasi skor pengukuran konstruk merupakan teori dari true score ditambah error. Jadi konstruk laten mempengaruhi variasi pengukuran dan
asumsi hubungan kausalitas dari konstruk laten ke indikator. Model reflektif sering disebut juga pricipical factor model dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi oleh konstruk laten atau mencerminkan variasi dari konstruk laten. Pada model refleksif konstruk unidimensional yang digambarkan dengan bentuk elips dengan beberapa anak panah dari konstruk ke indikator. Model ini menghipotesiskan bahwa perubahan pada konstruk laten akan mempengaruhi perubahan pada indikator.
Model indikator refleksif harus memiliki internal konsistensi oleh karena semya ukuran indikator diasumsikan semuanya valid indikator yang mengukur semua konstruk, sehingga dua ukuran indikator yang sama reliabilitasnya dapat saling dipertukarkan.
Walaupun reliabilitas (cronbach alpha) suatu konstruk akan rendah jika hanya ada sedikit indikator, tetapi validitas konstruk tidak akan berubah jika satu indikator dihilangkan.
Gambar 2. Principal factor (reflective) model (Ghozali, 2008) 2. Model indikator formatif
Asal usul model formatif dapat ditelusuri kembali pada model “operational definition”. Berdasarkan pada model oprationalism dinyatakan bahwa setiap konsep akan menjadi pengukuran dan tidak memiliki makna diluar pengukuran itu sendiri. Jika keseluruhan makna dari konsep dikaitkan dengan pengukurannya dan konsep teoritis hanya satu dan mempunyai satu pengukuran. Jika ε menggambarkan suatu konsep (variabel laten) dan x adalah ukuran empiris (indicator atau variabel manifest), maka:
ε = x ………...…….. (3) X1
X2
X3
Principical
factor ε
ε ε 1
Pandangan lebih kontemporer memungkinkan adanya multiple pengukuran (multiple indicator) xi (i = 1,2,3,….).
Sehingga suatu konsep diasumsikan merupkan fungsi dari pengukurannya (indikatornya). Menurut definisi ini maka model formatif dapat diformulasikan secara matematik sebagai berikut:
ε = γ1x1 + γ2x2 + γ3x3 + δ ………… (4)
Persamaan (3) merupakan karakteristik riset yang dilakukan di bidang pemasaran pada tahun 1960an hingga 1970an dimana hanya menggunakan satu indikator untuk mengukur suatu konstruk.
Penggunaan model ini terbatas karena menolak kemungkinan multiple pengukuran suatu konsep teoritis. Persamaan (4) merupakan model pengukuran yang sekarang umum dilakukan.
Pada model formatif, komposit faktor (variabel laten) dipengaruhi (ditentukan) oleh indikatornya. Jadi arah hubungan kausalitas dari indicator ke variabel laten.
Pada model komposit variabel laten, perubahan pada indikator dihipotesiskan mempengaruhi perubahan dalam konstruk (variabel laten). Tidak seperti pada model reflektif, model formatif tidak mengasumsikan bahwa indikator dipengaruhi oleh konstruk mengasumsikan bahwa semua indikator mempengaruhi single konstruk. Arah hubungan kausalitas mengalir dari indikator ke konstruk laten dan indikator sebagai grup secara bersama-sama menentukan konsep atau makna empiris dari konstruk laten. Oleh karena diasumsikan bahwa indikator mempengaruhi konstruk laten maka ada kemungkinan antar indikator saling berkorelasi, tetapi model formatif tidak mengasumsikan perlunya korelasi antar indikator atau secara konsisten bahwa model formatif berasumsi tidak ada hubungan korelasi antar indikator.
Oleh karena diasumsikan bahwa antar indikator tidak saling berkorelasi maka ukuran internal konsistensi reliabilitas (cronbach alpha) tidak diperlukan untuk menguji reliabilitas konstruk formatif. Seperti yang dinyatakan oleh Bollen dan Lennox
(Ghozali, 2008) kausalitas hubungan antar indikator tidak menjadi rendah nilai validitasnya hanya karena memiliki internal konsistensi yang rendah (cronbach alpha). Untuk menilai validitas konstruk yang perlu dilihat dari variabel lain yang mempengaruhi konstruk laten. Jadi untuk menguji validitas dari konstruk laten, peneliti harus menekankan pada nomological dan criterion-related validity.
Implikasi lainnya dari model formatif adalah dengan menghilangkan (droping) satu indikator dalam model akan menimbulkan persoalan yang serius. Menurut para ahli psikometri, indikator formatif menimbulkan memerlukan sensus semua konsep yang menjadi konstruknya. Jadi menghilangkan satu indikator akan menghilangkan bagian yang unik dari suatu konstruk. Komposit variabel laten memasukkan error term dalam model, hanya error term diletakkan pada konstruk laten dan bukan pada indikator.
Berikut ini adalah contoh gambar konstruk dengan model indikator formatif.
Gambar 3. Composite laten variabel (formative) model (Ghozali, 2008)
3. Kriteria membedakan antara model indikator reflektif dan formatif dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria untuk menentukan konstruk formatif atau reflektif
Kriteria Model formatif Model reflektif
1. Arah hubungan kausalitas antara konstruk dan indikator
a. Apakah indikator (a) mendefinisikan karakteristik konstruk atau (b) manifestasi dari konstruk?
b. Apakah perubahan pada indikator mengakibatkan perubahan pada konstruk atau tidak?
c. Apakah perubahan pada konstruk mengakibatkan
1. Arah kausalitas dari indikator ke konstruk
a. Indikator mendefinisikan karakteristik konstruk
b. Perubahan pada indikator harus mengakibatkan perubahan pada konstruk c. Perubahan pada konstruk
tidak mengakibatkan
1. Arah kausalitas dari konstruk ke indikator
a. Indikator manifest dari konstruk
b. Perubahan pada indikator tidak harus menyebabkan perubahan pada konstruk c. Perubahan pada konstruk mengakibatkan perubahan
X1
X2
X3
Composite factor Zeta
perubahan pada indikator?
2. Interchangeability antar indikator
a. Haruskah indikator memiliki content yang sama?
b. Apakah indikator share common theme?
c. Apakah dengan menghilangkan satu indikator akan merubah makna konstruk?
3. Covariance antar indikator
a. Apakah perubahan satu indikator berhubungan dengan perubahan indikator lainnya b. Nomological dari
konstruk indicator c. Apakah indikator
diharapkan memiliki antesenden dan konsekuen yang sama?
perubahan pada indikator 2. Indikator tidak
interchangeable a. Indikator tidak harus
memiliki konten yang sama atau mirip b. Indikator tidak perlu
share common theme c. Menghilangkan satu
indikator akan mengubah makna konstruk
3. Tidak perlu adanya kovariansi antar indicator a. Tidak harus
b. Nomological net indikator mungkin berbeda
c. Indikator tidak perlu menggunakan anteseden dan konsekuen yang sama
pada indikator 2. Indikator harus
interchangeable
a. Indikator harus memiliki konten yang sama atau mirip
b. Indikator harus share common theme c. Menghilangkan satu
indikator tidak akan mengubah makna konstruk 3. Indikator diharapkan
memiliki kovariansi satu sama lainnya
a. Harus
b. Nomological net indikator tidak harus berbeda
c. Indikator harus menggunakan anteseden dan konsekuen yang sama
2.4.4 Metode Partial Least Square (PLS)
Partial least square merupakan factor indeterminacy, metode analisis yang powerfull oleh karena tidak mengasumsikan data harus dengan pengukuran skala tertentu, jumlah sampelnya pun kecil. Secara filosofis, perbedaan antara covariance based SEM dengan covarian based PLS adalah tujuan penggunaan model struktural untuk menguji teori atau pengembangan teori untuk tujuan prediksi. Pada situasi dimana ada teori sebagai dasar yang kuat dan pengujian teori atau pengembangan teori sebagai tujuan utama riset, maka metode covariance based (maximum likelihood atau generalized partial least square) lebih sesuai. Namun demikian, adanya indeterminansi dari estimasi factor score maka akan kehilangan ketepatan prediksi.
Tujuan prediksi, pendekatan PLS lebih cocok. Pendekatan PLS, diasumsikan bahwa semua ukuran variance adalah variance yang berguna untuk dijelaskan. Oleh karena pendekatan untuk mengestimasi variabel laten dianggap sebagai kombinasi linear dari indikator maka menghindarkan masalah indeterminasi dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor. PLS memberikan model umum yang
meliputi teknik korelasi kononikal, redundancy analysis, regresi berganda, multivariate analysis of variance (MANOVA) dan principle component analysis. Oleh karena PLS menggunakan iterasi algoritma yang terdiri dari seri analisis ordinary least squares maka persoalan identifikasi model tidak menjadi masalah untuk model recursive, juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu untuk skala ukuran variabel. Lebih jauh lagi jumlah sampel dapat kecil dengan perkiraan kasar yaitu (1) sepuluh kali skala dengan jumlah terbesar dari indikator (kausal) formatif (catatan skala untuk konstruk yang didesain dengan reflektif indikator dapat diabaikan), (2) sepuluh kali dari jumlah terbesar structural path yang diarahkan pada konstruk tertentu dalam model struktural.
PLS sebagai model alternatif dari CBSEM. Menurut Joreskog dan Wold (Ghozali, 2008), maximum likelihood berorientasi pada teori dan menekankan transisi dari analisis exploratory ke confirmatory. PLS dimaksudkan untuk causal-predictive analysis dalam situasi kompleksitas yang tinggi dan dukungan teori yang rendah.
2.4.5 Cara Kerja Partial Least Square (PLS)
Tujuan PLS adalah membantu peneliti untuk mendapatkan nilai variabel laten untuk tujuan prediksi. Model formalnya mendefinisikan variabel laten adalah linear agregat dari indikator-indikatornya. Weight estimate untuk menciptakan komponen skor variabel laten dapat didasarkan bagaimana inner model (model structural yang menghubungkan antar variabel laten) dan outer model (model pengukuran yaitu hubungan antara indikator dengan konstruknya) dispesifikasi. Hasilnya adalah residual variance dari variabel dependen (keduanya variabel laten dan indikatornya diminimumkan).
Estimasi parameter yang didapatkan dengan PLS dapat dikategorikan menjadi tiga. Kategori pertama, adalah weight estimate yang digunakan untuk menciptakan skor variabel laten. Kategori kedua, mencerminkan estimasi jalur (path estimate) yang menghubungkan variabel laten dan antar variabel laten dan blok indikatornya (loading).
Kategori ketiga, adalah berkaitan dengan means dan lokasi parameter (nilai konstanta regresi) untuk indikator dan variabel laten. Untuk memperoleh ketiga estimasi ini, PLS menggunakan proses iterasi tiga tahap dan setiap tahap iterasi menghasilkan estimasi. Tahap pertama menghasilkan weight estimasi, tahap kedua menghasilkan estimasi untuk inner model dan outer model, dan tahap ketiga menghasilkan estimasi means dari lokasi (konstanta).
Pada dua tahap pertama proses iterasi indikator dan variabel laten diperlakukan sebagai deviasi (penyimpangan) dari nilai means (rata-rata). Pada tahap ketiga untuk hasil estimasi dapat diperoleh berdasarkan pada data metric original, hasil weight estimase dan path estimate pada tahap kedua digunakan untuk menghitung means dan lokasi parameter. Tahap pertama merupakan jantung dari algoritma PLS yang berisi prosedur iterasi yang selalu akan menghasilkan weight estimate yang stabil. Komponen skor estimasi untuk setiap variabel laten didapat dengan dua cara. Melalui outside aproksimasi yang menggambarkan weighted agregat dari indikator konstruk dan melalui inside aproksimasi yang merupakan weight agregat component score lainnya yang berhubungan dengan konstruk dalam model teoritis.
Selama iterasi berlangsung inner model estimate digunakan untuk mendapatkan outside approximation weight, sementara itu outer model estimate digunakan untuk mendapatkan inside approximation weight.
Prosedur iterasi ini akan berhenti ketika presentase perubahan setiap outside approximation weight relative terhadap proses iterasi sebelumnya kurang dari 0,001.
2.4.6 Model Spesifikasi dengan PLS
Model analisis jalur semua variabel laten dalm PLS terdiri dari tiga set hubungan: (1) inner model yang menspesifikasi hubungan antar variabel laten (structural model), (2) outer model yang menspesifikasi hubungan variabel laten dengan indikator atau dengan variabel manifestnya (meansurement model), (3) weight relation dimana nilai kasus dari variabel laten dapat diestimasi. Tanpa kehilangan
generalisasi, dapat diasumsikan bahwa variabel laten dan indikator atau manifest variabel di skala zero means dan unit variance (nilai standarized) sehingga parameter lokasi (parameter konstanta) dapat dihilangkan dalam model.
1. Inner model
Inner model yang kadang disebut juga dengan inner relation, structural model dan substantive theory menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada substantive theory.
Model persamaannya dapat ditulis seperti di bawah ini:
ε = βo + βε + Γξ + δ ……… (5)
Dimana ε menggambarkan vektor endogen (dependen) variabel laten, ξ adalah vektor variabel laten exogen, dan δ adalah vektor variabel residual (unexplained variance). Oleh karena PLS didesain untuk model recursive, maka hubungan antar variabel laten, setiap variabel laten dependen ε atau sering disebut causal chain system dari variabel laten dapat dispesifikan sebagai berikut:
ε = Σi βji εi + Σi γjb ξb + δj …... (6)
Dimana βji dan γjb adalah koefisien jalur yang menghubungkan prediktor endogen dan variabel laten exogen ξ dan ε sepanjang range indeks i dan b, dan δj adalah inner residual variabel.
2. Outer model
Outer model sering juga disebut outer relation atau meansurement model yang mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel latennya. Blok dengan indikator refleksif dapat ditulis persamaannya sebagai berikut:
x = Λx ξ + εx …….………..…….. (7) y = Λy ε + εy ……….… (8)
Dimana x dan y adalah indikator atau manifest variabel untuk variabel laten eksogen dan endogen ξ dan ε. Sedangkan Λx dan Λy merupakan matrik loading yang menggambarkan koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variabel laten dengan
indikatornya. Residual yang diukur dengan εx dan εy dapat diinterpretasikan sebagai kesalahan pengukuran dan noise.
Blok dengan indikator formatif dapat ditulis persamaannya sebagai berikut:
ξ = Πξ x + δξ ………...….. (9) ε = Πε y + δε ……….… (10)
Dimana ξ, ε, x dan y merupakan variabel laten eksogen dan endogen. Ϊx dan Ϊy adalah koefisien regresi berganda dari variabel laten dan blok indicator dan δx dan δy adalah residual dari regresi.
3. Weight relation
Inner dan outer model memberikan spesifikasi yang diikuti dalam estimasi algoritma PLS, definisi weight relation sangat diperlukan. Nilai kasus untuk setiap variabel laten diestimasi dalam PLS sebagai berikut:
ξb = Σkb wkb xkb ……… (11) εi = Σki wki yki ………...…….….. (12)
Dimana wkb dan wki adalah k weight yang digunakan untuk membentuk estimasi variabel laten ξb dan εi. Estimasi variabel laten adalah linear agregat dari indikator yang nilai weightnya didapat dengan prosedur estimasi PLS seperti dispesifikan oleh inner dan outer model dimana εadalah vaktor variabel endogen (dependen) dan ξ adalah vaktor variabel eksogen (independen), δ merupakan vaktor residual dan β serta Γ adalah koefisien jalur.
4. Evaluasi model
Oleh karena PLS tidak mengasumsikan adanya distribusi tertentu untuk estimasi parameter, maka teknik metrik untuk menguji signifikansi parameter tidak diperlukan (Chin, dalam Ghozali, 2008). Model evaluasi PLS berdasarkan pada pengukuran prediksi yang mempunyai sifat non-parametric. Model pengukuran atau outer model dengan indikator refleksif dievaluasi dengan convergent dan discriminant validity dari indikatornya dan composite realibility untuk blok indikator. Sedangkan outer model
yang indikator formatif dievaluasi berdasarkan pada substantif kontennya yaitu dengan membandingkan besarnya relative weight dan melihat signifikansi dari ukuran weight tersebut. Model struktural atau inner model dievaluasi dengan melihat presentase variansi yang dijelaskan yaitu dengan melihat nilai R2 untuk konstruk laten dependen dengan menggunakan Stone-Geisser Q- squares test dan juga melihat besarnya koesfisien jalur strukturalnya. Stabilitas dari estimasi ini dievaluasi dengan menggunakan uji t-statistik yang didapat lewat prosedur bootstrapping.
5. Model pengukuran atau outer model
Convergent validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antar item score/component score yang dihitung dengan PLS. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika korelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang ingin diukur. Namun demikian, untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,50 hingga 0,60 sudah dianggap cukup (Chin, dalam Ghozali, 2008).
Discriminant validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan crossloading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal menunjukkan bahwa konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Metode lain untuk menilai discriminant validity adalah membandingkan nilai square root of everage variance extracted (AVE) setiap konstruk korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model.
Jika nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk lebih besar daripad nilai korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai discriminant validity yang baik. Berikut ini adalah rumus untuk menghitung AVE:
𝐴𝑉𝐸 = Σ𝜆 ⅀𝜆𝑖2
𝑖2+ Σ𝑖𝑣𝑎𝑟 𝜀𝑖 ………….. (13)
Dimana λi adalah komponen loading ke indikator dan var(εi) = 1 - 𝜆𝑖2. Jika semua indikator distandarisasi, maka ukuran ini sama dengan average communalities dalam blok. Fornnel dan Lecker (dalam Ghozali, 2008) menyatakan bahwa pengukuran ini dapat digunakan untuk mengukur reliabilitas component score variabel laten dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite reliability (ρc). Direkomendasikan nilai AVE harus lebih besar dari 0,5.
Composite reliability blok indikator yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan dua macam ukuran yaitu internal consistency dan Cronbach’s alpha. Dengan menggunakan output yang dihasilkan PLS maka composite reliability dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝜌𝑐 = Σλ ⅀𝜆𝑖2
i 2+ Σ𝑖𝑣𝑎𝑟 𝜀𝑖 ……… (14)
Dimana λi adalah komponen loading ke indikator dan var(εi) = 1 - λi2
. Dibandingkan dengan Cronbach alpha, ukuran ini tidak mengasumsikan tau equivalence antar pengukuran dengan asumsi semua indikator diberi bobot sama, sehingga Cronbach alpha cenderung low bound estimate reliability. Sedangkan 𝜌𝑐 merupakan closer approximation dengan asumsi parameter adalah akurat dan 𝜌𝑐 adalah ukuran internal consistence yang hanya dapat digunakan untuk konstruk dengan refleksif indikator.
6. Model struktural atau inner model
Model struktural dievaluasi dengan menggunakan R-square untuk konstruk dependen, Stone-Geisser Q-square test untuk predictive relevance dan uji t serta signifikansi dari koefisien jalur struktural. R-square pada tiap variabel laten dependen digunakan untuk menilai model pada PLS. Interpretasinya sama dengan interpretasi pada regresi. Perubahan nilai R-squares dapat digunakan untuk menilai ada/tidaknya pengaruh substantif variabel laten independen terhadap variabel laten dependen. Pengaruh besarnya f2 dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑓2 = 𝑅𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 1− 𝑅− 𝑅𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2
𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑
2 ………... (15)
Dimana 𝑅𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 dan 𝑅𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 adalah R-square dari variabel laten independen ketika prediktor variabel laten digunakan atau dikeluarkan di dalam persamaan struktural. Nilai f2 sama dengan 0.02, 0.15, dan 0.35 dapat diinterpretasikan bahwa prediktor variabel laten memiliki pengaruh kecil, menengah dan besar pada level struktural. Disamping nilai R-square, model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q-square predictive relevance untuk model konstruk. Q-square mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan estimasi parameternya. Nilai Q-square lebih besar dari 0 (nol) menunjukkan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance, sedangkan nilai Q-square kurang dari 0 (nol) menunjukkan bahwa model kurang memiliki predictive relevance.
Tabel 4. Kriteria penilaian PLS
Kritteria Penjelasan
Evaluasi model struktural R2 untuk variabel
laten endogen
Hasil R2 sebesar 0.67, 0.33 dan 0.19 untuk variabel laten endogen dalam model struktural mengindikasikan bahwa model “baik”, ”moderat”, dan “lemah”
Estimasi koefisien jalur
Nilai estimasi untuk hubungan jalur dalam model struktural harus signifikan.
Nilai signifikansi ini dapat diperoleh dengan prosedur bootstrapping.
f2 untuk effect size
Nilai f2 sebesar 0.02, 0.15, dan 0.35 dapat diinterpretasikan apakah prediktor variabel laten mempunyai pengaruh yang lemah, medium atau besar pada tingkat struktural.
Relevansi prediksi (Q2 dan q2)
Prosedur blindfolding digunakan untuk menghitung: 𝑄2= 1 − ΣΣ𝐷Ε𝐷
𝐷Ο𝐷
D adalah omission distance, E adalah sum of square of prediction errors, dan O adalah sum of squares of observation. Nilai Q2 di atas nol memberikan bukti bahwa model memiliki prediktive relevance (Q2 di bawah nol mengindikasikan model kurang memiliki prediktive relevance). Dalam kaitannya dengan f2, dampak relatif model struktural terhadap pengukuran variabel dependen laten dapat dinilai dengan: 𝑞2= 𝑄𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 − 𝑄𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2
1− 𝑄𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢 𝑑𝑒𝑑2 Evaluasi model pengukuran refleksif
Loading factor Nilai loading factor harus di atas 0.7 Composite
realibility
Composite realibility mengukur internal consistency dan nilainya harus di atas 0.6
Validitas diskriminan
Nilai akar kuadrat dari AVE harus lebih besar daripada nilai korelasi antar variabel laten
Cross loading Merupakan ukuran lain dari validitas diskriminan. Diharapkan setiap blok indikator memiliki loading lebih tinggi untuk setiap variabel laten yang diukur dibandingkan dengan indikator untuk laten variabel lainnya
Evaluasi model pengukuran formatif Signifikasi nilai
weight
Nilai estimasi untuk model pengukuran formatif harus signifikan. Tingkat signifikansi ini dinilai dengan prosedur bootstrpping
Multikolonieritas Variabel manifest dalam blok harus diuji apakah dapat multikol. Nilai variance inflation factor (VIF) dapat digunakan untuk menguji hal ini. Nilai VIF di atas 10 mengindikasikan terdapat multikol.
2.5. Hipotesis
Penelitian ini merupakan penelitian konfirmatori yang berguna untuk menegaskan suatu teori dan diterapkan pada keadaan nyata. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode SEM dengan hipotesis sebagai berikut:
H0 : Kompensasi yang diberikan oleh pengelola kepada petani penggarap lahan di Kawasan Agropolitan tidak berpengaruh terhadap produktivitas kerja
H1 : Kompensasi yang diberikan oleh pengelola kepada petani penggarap lahan di Kawasan Agropolitan berpengaruh terhadap produktivitas kerja Jika produktivitas kerja karyawan baik dan banyak, maka kompensasi semakin besar. Sebaliknya, jika produktivitasnya buruk dan sedikit, maka kompensasi relatif kecil (Hasibuan, 2004). Menurut Tanjung dan Arep (2003) kompensasi tidak bisa dipisahkan dengan produktivitas. Produktivitas sangat erat kaitannya dengan kompensasi. Jika produktivitas tinggi, maka kompensasi yang diberikannya juga tinggi. Dengan tingginya kompensasi, maka produktivitas menjadi lebih tinggi. Sebaliknya, jika produktivitas rendah, maka kompensasi yang diberikan juga rendah. Dengan kompensasi yang rendah, maka produktivitas menjadi lebih rendah lagi.
2.6. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terdahulu mengenai kompensasi, motivasi dan produktivitas kinerja, didapatkan diantaranya:
Popi Sophiadewi (2005), hasil penelitian tentang Analisis Hubungan Sistem Kompensasi dengan Motivasi dan Kineja Karyawan Departemen Produksi PT Coast Rejo Indonesia. Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem kompensasi yang diterapkan pada PT CRI secara umum cukup sesuai dengan harapan karyawan, karyawan berada pada kondisi termotivasi dan karyawan memiliki kinerja yang tinggi. Setelah dilakukan uji korelasi diperoleh informasi bahwa terdapat hubungan antara sistem kompensasi dengan motivasi kerja karyawan tetap dan kontrak. Terdapat hubungan antara sistem kompensasi dengan kinerja karyawan tetap dan karyawan kontrak.
Acep Sukrisno (2006), hasil penelitian tentang Analisis Hubungan Antara Motivasi Kerja dengan Produktivitas kinerja Karyawan, studi kasus:
Perum BULOG Sub Drive Indramayu. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor motivasi berhubungan nyata dan positif dengan produktivitas karyawan pada Perum BULOG sub drive Indramayu. Hal ini menunjukan bahwa dengan semakin baiknya motivasi yang diberikan maka akan meningkatkan produktivitas.
Sri Setyaningsih (2005), hasil penelitian tentang Analisis Hubungan Kompensasi dengan Kepuasan Kerja Karyawan pada PT Bank Perkreditan Rakyat Syariah Amanah Ummah, Leuwiliang Bogor. Sistem kompensasi yang diterapkan terdiri dari gaji, upah lembur, tunjangan, bonus, fasilitas, hari tidak masuk kerja dan cuti kerja, izin kerja, santunan kedukaan, sumbangan pernikahan, dan sumbangan kelahiran anak. Hasil perhitungan menunjukan bahwa kompensasi tidak signifikan berhubungan dengan kepuasan kerja karyawan.
Mega Wulandari (2006), hasil penelitian tentang Hubungan Kompensasi dengan Motivasi Kerja Karyawan Departemen Produksi PT Indonesian Maltose Industry Bogor. Dari hasil perhitungan didapat, besarnya bonus dengan prestasi berkorelasi positif dan nyata dengan motivasi kerja karyawan, tunjangan berkorelasi positif dan nyata dengan motivasi kerja karyawan, fasilitas berkorelasi positif dan nyata dengan motivasi kerja karyawan, izin cuti berkorelasi positif dan nyata dengan motivasi kerja karyawan.
Mutiara Hanadewi Koeswara (2006), hasil penelitian tentang Analisis Faktor yang Mempengatuhi Motivasi Kerja Karyawan PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk, Bogor. Hasil penelitian didapatkan faktor-faktor internal yang paling mempengaruhi motivasi kerja karyawan adalah tanggung jawab yang diberikan, pekerjaan itu sendiri, pengakuan dan penghargaan, serta pengembangan karyawan.
Shinta Kintarti (2005), hasil penelitian tentang Analisis Hubungan Kompensasi, Motivasi dan Produktivitas kinerja Karyawan, Studi kasus:Kantor KPH Bogor PERUM PERHUTANI. Hasil penelitian
memperlihatkan bahwa kompensasi yang diberikan perusahaan cukup memuaskan dan tidak terdapat perbedaan yang signifikan berdasarkan status pegawai. Hal ini berarti, kompensasi yang diterima seluruh karyawan tidak berbeda satu sama lain. Motivasi kerja karyawan tergolong tinggi dan tidak terdapat perbedaan yang signifikan. Produktivitas kinerja tergolong tinggi dan tidak terdapat perbedaan yang signifikan. Terdapat hubungan positif dan tidak signifikan antara kompensasi dengan motivasi kerja. Hal ini berarti bahwa perbaikan dalam pemberian kompensasi tidak menyebabkan perubahan terhadap motivasi kerja. Terdapat hubungan positif dan signifikan antara motivasi kerja dan produktivitas kinerja. Hal ini menunjukan bahwa peningkatan motivasi kerja akan berpengaruh terhadap peningkatan produktivitas kinerja.
