• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB III METODE PENELITIAN

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB III METODE PENELITIAN"

Copied!
21
0
0

Teks penuh

(1)

A. Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian pengaruh Pembelajaran Organisasi dan Budaya Organisasi terhadap Kinerja Keuangan dengan Kinerja Karyawan sebagai variabel intervening, dilakukan selama 2 (dua) bulan yaitu pada 1 Desember 2016 sampai dengan 31 Januari 2017 dan peneliti mengambil obyek pada PT.Matahari Department Store Tbk.

B. Desain Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian kausal yang dilakukan untuk menguji hipotesis tentang pengaruh satu atau beberapa variabel (variabel independen) terhadap variabel lainnya (variabel dependen).

C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel

Dalam penelitian ini, variabel yang diteliti meliputi konstruk eksogen (Pembelajaran Organisasi dan Budaya Organisasi) , konstruk endogen (Kinerja Keuangan), dan konstruk mediasi (Kinerja Karyawan). Variabel laten (konstruk-konstruk) dalam penelitian ini akan diukur menggunakan multi items variabel manifest, untuk seluruh konstruk ukurannya berasal dari penelitian sebelumnya, masing-masing ukuran dinilai dengan skala 1 (satu) sampai dengan 5 (lima).

(2)

1. Variabel Eksogen

Variabel Eksogen adalah variabel laten yang nilainya ditentukan oleh variabel lain diluar model (tidak dikenai anak panah). Variabel Eksogen dalam penelitian ini adalah Pembelajaran Organisasi (X1) dan Budaya Organisasi (X2).

a. Pembelajaran Organisasi

Senge (2009) menyatakan bahwa Pembelajaran Organisasi merupakan kegiatan pembelajaran dimana orang-orang didalam terus meningkatkan kapasitas mereka dalam rangka mencapai tujuan yang mereka harapkan, ide-ide dipupuk, aspirasi dirilis, dan orang-orang belajar bagaimana belajar bersama. Dengan menggunakan skala likert 5 (lima), dari nilai 1 (satu) jika sangat tidak setuju hingga 5 (lima) jika sangat setuju. Pembelajaran organisasi diukur dengan menggunakan acuan instrument dari Marsick & Watkins (2003) yaitu:

1) Create Continous Learning. 2) Promote inquiry and dialogue.

3) Encourage collaboration and team learning. 4) Provide strategic leadership for learning. 5) Empower people toward a collective vision. 6) Connect the organization to its environment. 7) Create system to capture and share learning.

(3)

b. Budaya Organisasi

Budaya organisasi menurut Robbins (2006) adalah suatu persepsi bersama yang dianut oleh anggota-anggota organisasi itu. Sedangkan Gibson (2006) mengemukakan bahwa budaya organisasi adalah seperangkat asumsi, keyakinan, nilai-nilai dan norma-norma diantara para anggota organisasi. Dengan menggunakan skala likert 5 (lima), dari nilai 1 (satu) jika sangat tidak setuju hingga 5 (lima) jika sangat setuju. Budaya organisasi diukur dengan acuan instrument dari Robbins (2006), yaitu:

1) Inovasi

2) Mengambil resiko 3) Perhatian kepada detail 4) Orientasi hasil

5) Orientasi manusia 6) Agresivitas 2. Variabel Endogen

Variabel Endogen yaitu variabel laten yang nilainya ditentukan oleh variabel lain didalam model (dikenai anak panah). Dalam penelitian ini, yang menjadi variabel endogen adalah kinerja keuangan (Y1).

a. Kinerja Keuangan

Kinerja keuangan mengacu pada aktivitas keuangan secara luas, kinerja keuangan bertujuan untuk mengukur kesehatan keuangan perusahaan selama periode waktu tertentu dan juga dapat digunakan

(4)

untuk membandingkan kinerja dengan kompetitornya (Pandey, 2001). Dengan menggunakan skala likert 5 (lima), dari nilai 1 (satu) jika sangat tidak setuju hingga 5 (lima) jika sangat setuju. Kinerja keuangan diukur dengan acuan instrument dari Lopez et al (2005), yaitu: 1) Sales Growth 2) Profitablity 3) Profit Growth 4) Sales Margin 3. Variabel mediasi

Variabel intervening adalah variabel yang menengahi atau memediasi hubungan dependensi antar dua variabel. Variabel intervening juga sering disebut dengan variabel mediasi (mediating variable) atau variabel antara. Variabel mediasi dapat memperkuat ataupun memperlemah hubungan antar variabel Eksogen dan Endogen. Dalam penelitian ini, yang menjadi variabel mediasi adalah Kinerja Karyawan (Y2).

a. Kinerja Karyawan

Rivai dan Basri (2005) mengemukakan bahwa kinerja adalah kesediaan seseorang atau kelompok orang untuk melakukan sesuatu kegiatan dan menyempurnakannya sesuai dengan tanggung jawab dengan hasil seperti yang diharapkan. Dengan menggunakan skala likert 5 (lima), dari nilai 1 (satu) jika sangat tidak setuju hingga 5 (lima) jika sangat setuju. Kinerja Karyawan diukur dengan acuan

(5)

instrument dari As’ad (2004), yaitu kualitas, kuantitas, ketepatan waktu, efektifitas, kemandirian dan perasaan mampu melakukan pekerjaan.

TABEL 3.1

OPERASIONAL VARIABEL PENELITIAN

Variabel Dimensi Indikator Skala

Pembelajaran

Organisasi Team Learning Marsick & Watkins (2003):a. Create Continous Learning b. Promote inquiry and dialogue

c. Encourage collaboration and team learning d. Provide strategic leadership for learning e. Empower people toward a collective vision f. Connect the organization to its environment g. Create system to capture and share

learning

Likert

Budaya

Organisasi Lingkungan Kerja Robbins (2006) :a. Inovasi b. Mengambil resiko c. Perhatian kepada detail d. Orientasi hasil

e. Orientasi manusia f. Agresivitas

Likert

Kinerja

Keuangan Laporan Keuangan Lopez et al (2015): a. Sales growth b. Profitability c. Profit growth

d. Sales margin

Likert

Kinerja

Karyawan Karyawan As’ad (2004)a. Kualitas b. Kuantitas c. Ketepatan waktu d. Efektifitas e. Kemandirian

f. Perasaan mampu melakukan pekerjaan

(6)

D. Populasi dan Sampel penelitian

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2011). Populasi dalam penelitian ini adalah 417 manager pada PT. Matahari Department Store Tbk. Alasan pemilihan populasi penelitian, dikarenakan PT.Matahari Department Store TBK merupakan salah satu perusahaan ritel terbesar di Indonesia, dan telah melakukan pengukuran evaluasi kerja baik dari segi financial maupun non-financial dalam menetapkan tujuan kinerjanya dan dianggap mampu menggeneralisasi permasalahan dalam penelitian ini.

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2009). Dalam PT.Matahari Department Store, terdapat tiga tingkatan manager dalam outlet yang ada yaitu general manager, senior manager, dan manager. Pemilihan sampel ditentukan secara purposive sampling, dengan tujuan mendapatkan sampel yang representife sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Adapun kriteria untuk dipilih menjadi sampel adalah: 1. Senior manager (Store Manager) pada PT. Matahari Department Store yang bertanggungjawab untuk memimpin suatu sub fungsi kerja (department) yang dituntut untuk memiliki perspektif menyeluruh dalam bisnis, perencanaan jangka pendek serta mengembangkan konsep kerja, kebijakan dalam area kerjanya.

(7)

Hair dkk (2013: 16) menyatakan bahwa ukuran sampel minimum untuk SEM-PLS adalah 35-50. Dalam penelitian ini, besar sampel yang disebarkan selama penelitian adalah 137 kuesioner.

E. Teknik pengumpulan Data

Data dalam penelitian ini adalah data primer dalam bentuk persepsi responden dikumpulkan dengan teknik survey, dimana responden akan dikirimkan daftar kuesioner melalui email dengan sistem google docs, dan juga antar langsung kepada responden yang wilayahnya dapat dijangkau oleh peneliti.

F. Metode Analisis 1. Uji Kualitas Data

a. Uji Validitas

Uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah setiap alat ukur dalam variabel penelitian valid atau tidak. Instrumen yang valid menunjukkan bahwa instrumen tersebut mampu mengukur apa yang diukur (Ghozali, 2011). Lebih lanjut Latan dan Ghozali (2012) menjelaskan bahwa validitas terdiri dari validitas eksternal yang menunjukan hasil dari suatu penelitian adalah valid sehingga dapat digenalisir ke semua obyek, situasi dan waktu yang berbeda dan validitas internal yang menunjukkan kemampuan dari instrumen penelitian untuk mengukur apa yang seharusnya diukur dari suatu konsep. Uji validitas dengan program WarpPLS diketahui dengan nilai loading factor > 0,7 untuk penelitian confirmatory, sedangkan nilai >

(8)

0,6 masih dapat diterima pada penelitian yang bersifat exploratory dengan nilai average variance extracted (AVE) > 0,5.

Cara lain yang dapat digunakan dengan menguji validitas discriminant dengan membandingkan akar kuadrat AVE untuk setiap konstruk dengan nilai korelasi antar konstruk dalam model, dengan nilai discriminant yang baik jika nilai akar kuadrat AVE lebih besar dari dari korelasi antar konstruk dalam model. Besarnya nilai minimum loading factor menurut Hair et al. (2010) juga terkait dengan besarnya ukuran sampel minimum dan banyaknya konstruk yang diuji. Besarnya ukuran sampel dan jumlah konstruk menggambarkan kompleksitas model dan kerumitan dalam mengukur composite dari masing konstruk dan indikator pembentuknya.

Lebih lanjut, Hair et al. (2010), menjelaskan bahwa untuk ukuran sampel minimum 100 dengan konstruk kurang dari 5 maka nilai komunal loading minimal 0.6, untuk ukuran sampel minimum 150 dengan konstruk kurang dari 7 maka nilai komunal loading minimal 0.5, untuk sampel 300 dengan konstruk kurang dari 7 maka nilai komunal loading minimal 0.45. sedangkan untuk sampel 500 dengan konstruk lebih dari 7 maka nilai komunal loading minimal dapat mendekati 0.3.

b. Uji Realibilitas

Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui hasil dari pengukuran yang dilakukan konsisten jika dilakukan pengukuran dengan

(9)

menggunakan alat ukur yang sama (Sekaran and Bougie, 2010). Suatu instrumen akan yang menghasilkan ukuran yang konsisten dalam waktu yang berbeda meskipun instrumen tersebut digunakan secara berulang dalam mengukur sebuah instrumen, dengan demikian mengindikasikan bahwa instrumen tersebut memenuhi syarat reliabilitas.

Menurut Ghozali (2011) reliabilitas digunakan untuk mengukur apakah suatu instrumen merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Selanjutnya menambahkan bahwa reliabilitas merupakan salah satu indikator validitas konvergen. Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk.

Menurut Latan dan Ghozali (2012) dalam PLS-SEM yang menggunakan WarpPLS, untuk mengukur realiabilitas suatu konstruk dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability. Penggunaan Cronbach’s Alpha dalam menguji reliabilitas konstruk akan memberikan nilai yang lebih rendah (under estimate) sehingga lebih disarankan menggunakan Composite Reliability dalam menguji realiabilitas suatu konstruk. Ringkasan Rule of thumb Uji reliabilitas dan validitas dapat dilihat pada Tabel berikut :

(10)

TABEL 3.2

RINGKASAN RULE OF THUMB UJI VALIDITAS DAN UJI RELIABILITAS

Keterangan Parameter Rule of thumb

Convergent

Validity Loading factor

 “>0,70 untuk confirmatory riset  " >0,60 untuk exploratory riset

masih dapat diterima

 “> 0,6 untuk sampel minimal 100 dan jumlah konstruk < 5

 “> 0,5 untuk sampel minimal 150 dengan jumlah konstruk < 7  “> 0,45 untuk sampel minimal 300

dengan jumlah konstruk < 7  “> 0,3 untuk sampel minimal 500

dengan jumlah konstruk > 7 Average variance

extracted (AVE)

 " >0,50 untuk confirmatory maupun exploratory riset Discriminant

Validity Cross loading akar kuadrat AVE dan korelasi antar

konstruk laten

 ">0,70 untuk setiap variable  Akar kuadrat AVE > korelasi antar

konstruk laten

Reliabilitas Cronbach's Alpha  " >0,70 untuk confirmatory riset  " >0,60 untuk exploratory riset

masih dapat diterima

Composite Reliability  " >0,70 untuk confirmatory riset  " > 0,60-0,70 untuk exploratory

riset masih dapat diterima Sumber : Gefen et al. (2000), Pirouz (2006), Hair et al. (2010), Hair et al. (2011) dalam ( Latan dan Ghozali, 2012).

c. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian

Analisis statistik deskriptif ditujukan untuk memberikan gambaran mengenai demografi responden. Gambaran tersebut meliputi ukuran tendensi sentral seperti minimum, maximum, rata-rata, median, kisaran standar deviasi diungkapkan untuk memperjelas deskripsi responden

(11)

G. Teknik Analisis Structural Equation Modeling (SEM) WarpPLS

Data akan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM), analisis ini merupakan salah satu jenis analisis multivariat (multivariate analysis) dalam ilmu sosial. Analisis multivariat merupakan aplikasi metode statistik untuk menganalisa beberapa variabel penelitian secara simultan atau serempak (Sholihin dan Ratmono, 2013 ). Menurut Hair et al. (2013) tujuan penggunaan analisis multivariat dibagi kedalam dua kelompok, (1) bertujuan konfirmasi (primarily confirmatory), dan (2) bertujuan eksplorasi (primarily exploratory).

Di dalam penelitian yang akan diteliti ini, peneliti menggunakan analisis multivariat yang bertujuan konfirmasi (primarily confirmatory), analisis ini digunakan untuk menguji hipotesis yang akan dikembangkan berdasarkan teori dan konsep yang telah ada. Tujuan utama dari SEM adalah dapat menganlisis model secara keseluruhan (simultan). Sehingga membantu peneliti untuk dapat menyimpulkan, apakah model yang berdasarkan sebuah teori dapat didukung oleh data.

SEM juga mampu menganalisis variabel yang tidak dapat diukur secara langsung (unobserved variables) dan dapat memperhitungkan kesalahan pengukurannya (Sholihin dan Ratmono, 2013). Variabel yang tidak dapat diukur secara langsung dalam terminologi SEM disebut variabel laten atau konstruk, yang diukur dengan indikator atau manifest. Variabel laten dibagi menjadi dua yaitu : (1) eksogen, variabel ini nilainya ditentukan oleh variabel lain diluar model (tidak dikenai anak panah), dan (2) endogen, variabel ini

(12)

nilainya ditentukan oleh variabel oleh variabel lain didalam model (dikenai anak panah) (Sholihin dan Ratmono, 2013).

Berikut ini adalah sebuah tabel yang akan menjelaskan indikator pada sebuah konstruk (ditunjukan dalam tabel 3.3).

TABEL 3.3

INDIKATOR-INDIKATOR KONSTRUK

Variabel Indikator Kode

Pembelajaran Organisasi

a. Continous Learning Opportunities b. Promote inquiry and dialoque

c. Encourage Collaboration and team learning d. Provide strategic for learning

e. Empower people toward a collective vision f. Connect the organization to its environment g. Create system to capture and share learning

-PO1 -PO2 -PO3 -PO4 -PO5 -PO6 -PO7 Budaya Organisasi a. Inovasi b. Mengambil resiko c. Perhatian kepada detail d. Orientasi hasil e. Orientasi manusia f. Agresivitas -BO1 -BO2 -BO3 -BO4 -BO5 -BO6 Kinerja Keuangan a. Sales growth b. Profitability c. Profit growth d. Sales margin -KKE1 -KKE2 -KKE3 -KKE4 Kinerja Karyawan a. Kualitas b. Kuantitas c. Ketepatan waktu d. Efektifitas e. Kemandirian

f. Perasaan mampu melakukan pekerjaan

-KKA1 -KKA2 -KKA3 -KKA4 -KKA5 -KKA6

SEM telah memperhitungkan kesalahan pengukuran, sehingga dapat meningkatkan estimasi statistis dan validitas kesimpulan statistis. Jika kesalahan pengukuran tidak diperhitungkan, maka koefisien jalur dapat

(13)

menjadi bias (Smith dan Langfield-Smith,2004; Hair dkk., 2011). SEM memperhitungkan kesalahan pengukuran konstruk dengan adanya simbol e1- e23 pada gambar 3.1.

GAMBAR 3.1 MODEL SEM

Model SEM pada gambar 3.1 menyajikan hubungan antara variabel pembelajaran organisasi (PO), budaya organisasi (BO), kinerja karyawan (KKA) dan kinerja keuangan (KKE). Dalam penelitian ini dapat menggunakan analisis jalur (path analysis) dengan teknik regresi berganda untuk menguji model SEM pada gambar 3.1, namun analisis jalur tersebut harus dilakukan secara serempak. Jika menggunakan beberapa persamaan regresi dan mengestimasinya secara bertahap. Hal ini karena analisis regresi terbatas hanya pada satu jalur dependen

Po (R)7i PO7 PO1 PO2 BB N PO3 PO4 PO5 PO6 e2 e1 e3 e4 e5 e6 e7 BO1 BO2 BO3 BO4 BO5 BO6 Bo (R)6i e8 e9 e10 e11 e12 e13 KKA

(R)6i KKE (R)4i

Kka1 Kka2 Kka3 Kka4 Kka5 Kka6 e14 e15 e16 e17 e18 e19

Kke2

Kke1 Kke3 Kke4

(14)

saja. Analisis jalur untuk mengestimasi model SEM pada gambar 3.1 memerlukan dua persamaan regresi, yaitu:

TABEL 3.4

MODEL PERSAMAAN REGRESI

KKA = a1 + b1 PO + b2 BO + e1………..(1) KKE = a2 + b3 PO + b4 BO + b5 KKA + e1………...(2)

Analisis jalur secara bertahap tersebut tidak dapat menguji model SEM secara keseluruhan. padahal dalam penelitian ini variabel kinerja karyawan dapat berperan sebagai variabel independen maupun dependen. Kelebihan SEM dalam hal ini adalah mampu mengestimasi model secara serempak (simultan) sehingga lebih tepat dalam pengujian teori dan membantu peneliti menyimpulkan apakah model menurut teori tersebut didukung oleh data.

Pengolahan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan program aplikasi Statistical Package for the Social Science (IBM SPSS versi 20.0) dan Warp Partial Least Square (Warp PLS) versi 3.0. PLS digunakan oleh para peneliti karena beberapa fleksibilitas yang ditawarkan. Regresi dalam PLS dapat digunakan untuk pengembangan teori, karena akan menguji dan memvalidasi model eksplorasi, tidak memerlukan ukuran sampel yang besar, dapat memperkirakan model yang kompleks dengan beberapa laten dan variabel manifes, tidak memerlukan normalitas, cocok untuk penelitian berorientasi prediksi, dan dapat menangani indikator bersifat reflektif dan formatif, serta

(15)

model pengukuran,(Gefen et al. 2000;. Henseler, Ringle & Sinkovics, 2009 dalam Latan 2012).

1. Outer Model (Outer relation atau measurement model)

Merupakan model mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator masing-masing variabel berhubungan dengan variabel latennya.

a. Mengevaluasi Kriteria Goodnes-of-Fit

Ada tiga jenisyang dapat digunakan untuk melihat suatu model yang terbaik dari beberapa model yang berbeda (competing models), ( Sholihin dan Ratmono, 2013). Yaitu :

1) ARS (Average R- Squared ). Nilai p untuk ARS harus lebih kecil dari 0,05 atau berarti signifikan. Jika kriteria ini terpenuhi maka model dikategorikan fit.

2) AVIF ( Average Variance Inflation factor ). AVIF sebagai indikator harus lebih kecil dari 5. Jika kriteria ini terpenuhi maka model dikategorikan fit.

3) APC ( Average Path Coeficient ). Nilai p untuk APC harus lebih kecil dari 0,05 atau berarti signifikan. Jika kriteria ini terpenuhi maka model dikategorikan fit.

b. Combined loadings and Cros – Loadings

Model evaluasi PLS berdasarkan pada pengukuran prediksi yang bersifat non parametrik. Pengukuran outer model dengan indikator reflektif dievaluasi dengan convergent atau discriminan validity dari

(16)

indikatornya dan composite realiability untuk blok indikatornya. Ringkasan rule of thumb validity dan realiabilty dapat dilihat di tabel 3.2 c. Laten Variable Coefficients

Di dalam WarpPLS analisis Laten Variable Coefficients menunjukan hasil estimasi antara lain :

1) Koefisien determinasi menggunakan R-squared yang menunjukan berapa persentase variansi konstruk endogen/kriteron dapat dijelaskan oleh konstruk yang dihipotesiskan memengaruhinya (eksogen/predictor). Semakin tinggi R-squared menunjukan model yang baik. R-squared hanya ada untuk konstruk endogen.

2) Q – squared (Stoner– Giesser Coefficient) merupakan ukuran nonparametrik yang diperoleh melalui algoritma blind folding. Q – squared digunakan untuk penilaian validitas prediktif atau relevansi dari sekumpulan variabel laten prediktor pada variabel kriterion. Model dengan validitas prediktif harus mempunyai nilai Q – squared lebih besar dari nol (0).

3) Full Collinearity VIF merupakan hasil pengujian kolinearitas penuh yang meliputi multikolinearitas vertical dan lateral. Kolinearitas vertical atau klasik yaitu kolinearitas antarvariabel prediktor dalam blok yang sama. Kolinearitas lateral yaitu kolinearitas antara variabel laten prediktor dengan kriterion. Kriteria untuk full collinearity test adalah nilainya harus lebih rendah dari 3,3 (Kock, 2013).

(17)

η= βη+Γξ +ς

ytηj = Σi βji ηi + Σi γjb ξb + ςj

y = λyη + εy

2. Inner Model (Inner relation atau structural model atau substantive theory) Blok dengan indikator reflektif dapat ditulis persamaannya sebagai berikut:

Variabel laten eksogen : x = λxξ + εx Variabel laten endogen :

Di mana x dan y adalah indikator untuk variabel laten eksogen (ξ) dan endogen (η). Sedangkan λx dan λy merupakan matriks loading yang menggambarkan seperti koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variabel laten dengan indikatornya. Residual yang diukur dengan εx dan εy dapat diinterpretasikan sebagai kesalahan pengukuran atau noise.

Menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan substantif teori, dengan model persamaannya dapat ditulis seperti di bawah ini:

Dimana η menggambarkan vektor variabel tfx), ξ adalah vektor variabel laten eksogen dan ς adalah vektor residual (unexplained variance). Oleh karena PLS didesain untuk model rekursif, maka hubungan antar variabel laten, berlaku bahwa setiap variabel laten dependen , atau sering disebut causal chain system dari variabel laten dapat dispesifikasikan sebagai berikut:

(18)

Dimana βji dan γjb adalah koefesien jalur yang menghubungkan prediktor endogen dan variabel laten eksogen ξ dan η sepanjang range indeks i dan b dan ςj adalah inner‎ residuah yxl variabel.

Besaran nilai p value pada range indeks merupakan dasar dari signifikansi hubungan antara variabel laten eksogen dan endogen dimana p-value > 0.05 dikatakan tidak signifikan, dan p-value < dari 0.5 dikatakan signifikan. Nilai p value digunakan dalam menerima dan menolak hipotesis, tarif nyata p value > 0.05 maka hipotesis ditolak sedangkan p value < 0.05 maka hipotesis diterima. ( Latan dan Ghozali, 2012).

H. Pengujian Hipotesis

Untuk menguji hipotesis mengenai kausalitas yang dikembangkan dalam model ini, besaran nilai p value pada range indeks merupakan dasar dari signifikansi hubungan antara variabel laten eksogen dan endogen dimana p-value > 0.05 dikatakan tidak signifikan, dan p-value < dari 0.5 dikatakan signifikan. Nilai p value digunakan dalam menerima dan menolak hipotesis, tarif nyata p value > 0.05 maka hipotesis ditolak sedangkan p value < 0.05 maka hipotesis diterima. ( Latan dan Ghozali, 2012).

1. Pengujian Pengaruh secara Langsung

Pengujian pengaruh langsung dan tidak langsung digunakan untuk mengetahui kekuatan pengaruh antara konstruk, baik pengaruh langsung maupun pengaruh tidak langsung, pengaruh langsung (direct effect) adalah semua garis koefisien dengan anak panah satu ujung (loading factor) masing – masing variabel indikator yang membentuk variabel laten yang

(19)

dianalisa. Dalam penelitian ini akan dilihat besarnya pengaruh langsung dari:

a. Pembelajaran Organisasi terhadap Kinerja Karyawan dan Kinerja Keuangan

b. Budaya Organisasi terhadap Kinerja Karyawan dan Kinerja Keuangan

c. Kinerja Karyawan terhadap Kinerja Keuangan

2. Pengujian Pengaruh Secara Tidak Langsung (Intervening Analysis)

Efek mediasi merupakan hubungan yang terjadi antara konstruk eksogen (mempengaruhi) dengan konstruk endogen (dipengaruhi) yang terjadi secara tidak langsung. Hubungan tidak langsung ini timbul dikarenakan konstruk eksogen dalam mempengaruhi konstruk endogen melalui konstruk lainnya yang disebut konstruk penghubung atau antara (Latan dan Ghozali, 2012). Hal ini diartikan bahwa pengaruh konstruk eksogen terhadap konstruk endogen dapat secara langsung atau melalui konstruk penghubung.

Menurut (Baron dan Kenny, 1986 dalam Latan dan Ghozali, 2012) terdapat tiga tahapan dalam menguji efek mediasi dalam suatu model penelitian :

a. Melakukan pengujian pengaruh konstruk eksogen (X) terhadap variabel endogen (Y) dan harus signifikan pada P < 0,05.

(20)

b. Tahapan terakhir adalah melakukan pengujian secara simultan pengaruh konstruk eksogen (X) dan mediasi (M) terhadap konstruk endogen (Y), Jika pengaruh X terhadap Y tidak signifikan, sedangkan pengaruh X terhadap M lalu terhadap Y signifikan maka terjadi efek mediasi full. Apabila pengaruh X terhadap Y signifikan dengan koefisiennya turun, sedangkan pengaruh X terhadap M lalu terhadap Y signifikan maka terjadi efek mediasi parsial.

Sedangkan menurut Hair et al.(2010) Analisis variabel mediasi dapat dilakukan melalui pendekatan perbedaan koefisien. Pendekatan ini menggunakan metode pemeriksaan dengan melakukan analisis dengan dan tanpa melibatkan variabel mediasi.

Metode pemeriksaan melakukan dua kali analisis, yaitu analisis dengan melibatkan variabel mediasi dan analisis tanpa melibatkan variabel mediasi. Metode pemeriksaan variabel mediasi dengan pendekatan perbedaan koefisien dilakukan sebagi berikut:

a. Memeriksa pengaruh langsung Variabel Eksogen terhadap Variabel Endogen pada model dengan melibatkan variabel mediasi.

b. Memeriksa pengaruh Variabel Eksogen terhadap Variabel Endogen pada model tanpa melibatkan variabel mediasi

c. Memeriksa pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Mediasi,

(21)

Pengaruh tidak langsung didalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Pembelajaran Organisasi berpengaruh terhadap kinerja Keuangan yang dimediasi oleh Kinerja Karyawan.

b. Budaya Organisasi berpengaruh positif terhadap kinerja keuangan melalui kinerja karyawan.

Gambar

GAMBAR 3.1 MODEL SEM

Referensi

Dokumen terkait

Uji coba instrumen tersebut bertujuan untuk menentukan valid atau tidaknya suatu tes angket dan apakah angket tersebut cocok digunakan untuk mengetahui hubungan motivasi

7) Lingkungan sosial merupakan budaya petani responden yang dapat mempengaruhi baik secara langsung maupun tidak langsung, serta menjadi faktor pendorong maupun

Fungsi Penyiapan bahan rumusan kebijakan teknis di bidang data dan sistem informasi penanaman modal; Perencanaan dan pelaksanaan kegiatan di bidang data dan sistem informasi

– 45 derajat dan aplikasikan sejumlah putty sdikit labih banyak dari yang diperlukan. Secara bertahap, perluas area dari aplikasi putty untuk setiap

Dengan demikian PDRB merupakan variabel yang dominan mempengaruhi Pengangguran Terbuka karena merupakan satu-satunya varibel bebas yang mempunyai nilai beta terbesar

Untuk mengetahui perbedaan manajemen pada komunitas pengelola sampah rumah tangga berbasis masyarakat di dua tempat yang memiliki latar belakang inisiasi berbeda

Gerakan Infaq Beras Jakarta menjadi jembatan amal sholeh dimana gerakan ini hanya untuk menjembatanin antara OTA (Orang Tua Asuh) yang ingin berdonasi atau berinfaq untuk

dilakukan pengerikan dengan cara kuret atau D&amp;C (Dillatation &amp; Curettage). Kuret adalah operasi kecil yang biasa dilakukan untuk menekan penyebab haid berat. Teknik ini