SEM dengan LISREL 8.80 (Student)

Pada artikel sebelumnya kita sudah mengenal interface LISREL secara umum dan bagaimana membangkitkan data pada program LISREL. Selain itu dikenalkan juga menu-menu yang terdapat pada program LISREL. Pada kesempatan kali ini kita akan sedikit banyak mengupas penggunaan program LISREL pada metode khusus yaitu Structural Equation Modeling (SEM). Konsepsi SEM merupakan gabungan pemahaman kita terhadap analisis regresi, analisis jalur dan analisis faktor konfirmatori, karena berbasis metode-metode tadi secara fungsi dan interpretasi keluaran dari SEM akan tidak jauh berbeda, hanya saja dikarenakan gabungan dari metode-metode tadi SEM kadang kala dipandang rumit dan kompleks.

Sebelum kita langsung dalam pengoperasian program LISREL untuk SEM, ada baiknya kita telaah alur atau tahapan yang harus dipahami oleh peneliti dalam menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM), sebagai berikut

Prosedur aplikasi SEM

 Umumnya LISREL digunakan untuk memecahkan masalah model persamaan struktural (SEM). Hair, Anderson, Tatham dan Black mengemukakan 7 langkah dalam mengaplikasikan SEM sebagai berikut :

1. Merumuskan model berbasis teori : teridentifikasi variabel laten endogen dan eksogen, argumentasi hubungan kausal antar variabel laten, serta mengidentifikasi indikator atau variabel manifest eksogen dan endogen.
2. Mengkontruksi diagram jalur : tergambar dengan jelas setting atau adegan hubungan antar variabel laten dan teridentifikasi jumlah parameter yang akan diestimasi
3. Merumuskan persamaan : model pengukuran dan model struktural
4. Menentukan data input dan metode estimasi : menentukan matrik korelasi atau matriks kovarians dan metode estimasi maximum likelihood, dll
5. Identifikasi model : model dapat menghasilkan estimasi yang bersifat unik (tunggal) atau tidak. Syarat suatu model menghasilkan estimasi unik adalah model tersebut bersifat just-identified atau over identified. Model dikatakan just-identified apabila derajat bebas model tersebut nol (0) dan dikatakan over identified apabila derajat bebas model lebih dari nol (> 0)
6. Uji kesesuaian model : pendekatan dua tahap, secara individual digunakan uji t dan secara keseluruhan digunakan kriteria Goodness of Fit (GOF).
7. Interpretasi dan modifikasi model : menjawab masalah penelitian dan memodifikasi model berdasarkan justifikasi teoritis tertentu.

Yang patut menjadi perhatian bersama adalah poin no 1, dimana dalam penggunaan SEM haruslah berbasis suatu teori tertentu. Ini dikarenakan fungsi SEM adalah mengkonfirmasikan model yang dibentuk pada data riil yang diperoleh dilapangan. Selain itu, penentuan arah hubunngan yang dibangun dalam model haruslah dikuatkan secara teori. Hal, ini juga yang akan berpengaruh pada penentuan jumlah data atau sampel penelitian yang layak digunakan dalam SEM dan layak dilihat dari sisi kecukupan sampel dalam menguji suatu model yang berbasiskan teori.

Oleh karenanya, apabila peneliti meragukan teori yang dipakainya dalam metode SEM dan ketidaksanggupan dalam memenuhi kecukupan sampel yang disyaratkan, pada bahasan berikutnya akan diuraikan konsepsi lain yaitu Partial Least Square (PLS) yang dapat mengakomodasi kekurangan-kekurangan tersebut.

Menggunakan LISREL

• Transfer data mentah ke program LISREL

1. Buka program LISREL, lalu klik File, sehingga tampil kotak dialog berikut : 
2. Klik Import Data, sehingga muncul tampilan berikut: 
3. Pada menu List file of type pilih .sav (file SPSS) dan pada menu Drives tempat menyimpan data SPSS untuk dimasukan ke dalam LISREL. 
4. Klik OK, maka dilayar monitor akan tampil berikut : 
5. Pada menu utama, klik Data, pilih Define Variables, maka dimonitor akan tampil kotak dialog sebagai berikut : 
6. Blok semua variabel seperti tampil kotak dialog berikut: 
7. Selanjutnya klik Variable Type maka dilayar akan muncul tampilan berikut : 
8. Plih Continous dan Aplly to all, kemudian klik OK. Sekarang telah lengkap data ditransfer ke program LISREL.

• Komputasi matriks kovarians dan uji normalitas

1. Untuk memperoleh matriks kovarians dan uji normalitas, dari menu utama LISREL Windows Application-SEM.psf, klik menu Statistics, pilih Output Options, sehingga muncul menu berikut : 
2. Pada Moment Matrix pilih Covariance, pilih Save to File dan LISREL System Data, isikan nama file misal SEM.cov dan pilih Perform test of multivariate normality, seperti tampilan berikut : 
3. Selanjutnya klik OK, hasilnya adalah matriks kovarians langsung disimpan dalam file SEM.cov, sedangkan hasil uji normalitas ditunjukkan dalam keluaran sebagai berikut : 
4. Dengan sudah diperolehnya file matriks kovarians, berarti pengolahan data dengan metode analisis SEM dapat dikerjakan.

• Membangun diagram jalur

1. Untuk membangun sebuah diagram jalur dalam program LISREL berdasarkan atas teori yang sudah ditetapkan sebelumnya dan sudah teridentifikasi klasifikasi jenis dari variabel-variabelnya, maka pada program LISREL pilih menu File lalu klik New, maka akan muncul tampilan jendela sebagai berikut : 
2. Setelih dipilih menu Path Diagram kemudian klik OK maka akan muncul tampilan jendela kosong, lalu klik Setup untuk mengklasifikasikan variabel yang digunakan dalam model klik Variables. Perlu diperhatikan penggolongan variabel berdasarkan variabel manifest dan variabel laten yang digunakan dalam peneltian 
3. Setelah semua variabel diklasifikasikan maka akan terlihat seperti pada jendela berikut ini dan siap untuk dibentuk menjadi model dalam diagram jalur. 
4. Setelah semua variabel manifest dan variabel laten diklasifikasikan, klik Next untuk mendifinisikan sumber dan tipe data yang akan digunakan dalam pengolahan oleh program LISREL. Isikan pada Statistics from yaitu covariance karena file yang kita punya sebelumnya dalam bentuk covariance. File Type yaitu LISREL System Data dan pada File Name biarkan default dan isikan jumlah sampel data pada Number of Observation. Lalu klik OK. 
5. Untuk proses pembuatan diagram jalur, kita tinggal men-drag atau menarik variabel-variabel yang ada pada daftar sebelah kiri ke jendela kosong sebelah kanan, lalu gunakan tools untuk membentuk korelasional atau jalur antar tiap variabel sesuai dengan kosep teoritisnya. Maka model diagram jalur yang sudah dibuat akan terlihat sebagai berikut : 
6. Setelah seluruh variabel dipasangkan dengan dari variabel manifest ke masing-masing variabel latennya. Langkah selanjutnya adalah memproses diagram jalur dari data yang diinputkan dengan cara meng-klik gambar L (run Lisrel). Maka akan muncul jendela sytax program sebagai berikut : 
7. Setelahnya klik kembali L (run Lisrel) maka akan muncul jendela berupa diagram jalur yang telah dilengkapi oleh program LISREL dengan nilai-nilai sepeti bobot faktor, koefisien jalur, erorr, t hitung. Seperti gambar berikut : 
8. Dari diagram jalur tersebut, dapat dilihat beberapa opsi tampilan klik Estimate untuk merubah tampilan ke Standardized Solution, dll. Klik Model untuk merubah tampilan ke X-model, Y-model, Structural Model, dll.
9. Dari hasil proses L (run Lisrel) tadi dihasilkan juga ouput LISREL yang berisi hasil perhitungan secara lengkap baik itu statistik deskriptif, matriks korelasi, matriks kovarians, model pengukuran, model struktural dan nilai-nilai GOF.

(output ukuran numerik SEM oleh LISREL)

(output ukuran GOF SEM oleh LISREL)

Dari hasil perhitungan data dengan menggunakan program LISREL di atas, untuk interpretasi hasil pengolahan atau analisis disesuaikan tahapannya dengan 7 tahapan yang sudah diutarakan sebelumnya. SELAMAT MENCOBA!!

———————————————————————————————————————————————————-

1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com :

• WhatsApp : 0813 2170 9749
• Email : welcome@mobilestatistik.com

2. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.

• “1^st Kirim Pertanyaan, Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————-