Model persamaan struktural SEM

26

2.7.2 Model persamaan struktural SEM

Menurut Santoso 2007, yang dimaksudkan dengan SEM adalah teknik statistik multivariat yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi korelasi, yang bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar indikator dengan konstruknya ataupun hubungan antar konstruk. Teknik analisis SEM merupakan pendekatan terintegrasi antara analisis faktor, model struktural dan analisis path. Di sisi lain SEM juga merupakan pendekatan yang terintegrasi antara analisis data dengan konstruksi konsep. Dalam penggunaan SEM peneliti dapat melakukan tiga kegiatan secara serentak yaitu: pemeriksaan, validitas dan reliabilitas instrumen setara dengan faktor analisis confirmatory, pengujian model hubungan antara variabel latent setara dengan analisis path, dan mendapatkan model yang bermanfaat untuk prakiraan setara dengan model struktural atau analisis regresi Solimun 2002. Keunggulan SEM dijelaskan oleh Fornell dan Lacker 1981 yang diacu dalam Mustaruddin 2010 mengatakan bahwa model persamaan struktural adalah generasi kedua teknik analisis multivariate yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non- recursive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. Tidak seperti analisis multivariate biasa regresi berganda, analisis faktor, SEM dapat menguji secara bersama-sama yaitu: 1 model struktural; hubungan antara konstruk yaitu variabel latenunobservedvariabel yang tidak dapat diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator untuk mengukurnya independen dan dependen, 2 model measurement; hubungan antara variabel dengan konstruk faktor. Kline et al. 2001 yang diacu dalam Wijanto 2008 lebih mendorong penggunaan SEM dibandingkan regresi berganda karena 5 alasan sebagai berikut: 1 SEM memeriksa hubungan diantara variabel-variabel sebagai sebuah unit, tidak seperti pada regresi berganda yang pendekatannya sedikit demi sedikit, 2 asumsi pengukuran yang andal dan sempurna pada regresi berganda tidak dapat dipertahankan, dan pengukuran dengan kesalahan dapat ditangani dengan mudah oleh SEM, 3 Modification Index yang dihasilkan oleh SEM menyediakan lebih 27 banyak isyarat tentang arah penelitian dan pemodelan yang perlu ditindaklanjuti dibandingkan pada regresi, 4 interaksi juga dapat ditangani dalam SEM dan 5 kemampuan SEM dalam menangani non recursive parth. Sebagai metode statistik multivariat yang kompleks, terlebih dahulu diperlukan pemahaman berbagai konsep dasar tentang SEM sebelum menggunakan sebuah software, yaitu: 1 Variabel laten dan variabel manifes Isi sebuah model SEM pastilah variabel-variabel, apakah itu variabel laten atau variabel manifes. Menurut Ferdinan 2002 jika ada sebuah variabel laten pastilah akan ada 2 atau lebih variabel manifes, ada pendapat menyarankan sebuah variabel laten sebaiknya dijelaskan oleh paling tidak 3 variabel manifes, hal ini akan lebih jelas saat pembahasan perhitungan degree of freedom. Variabel laten unobserved variable, konstrukkonstruk laten adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung kecuali diukur dengan satu atau lebih variabel manifes. Dalam AMOS, sebuah variabel laten diberi simbol lingkaran tepatnya elips dan harus selalu disertai dengan beberapa variabel manifes. Sedangkan variabel manifes observed variable, atau indikator adalah variabel yang digunakan untuk menjelaskan atau mengukur sebuah variabel laten. Dalam AMOS, sebuah variabel manifes diberi simbol kotak Santoso 2007. 2 Variabel laten eksogen dan variabel laten endogen Variabel eksogen adalah variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen. Pada model SEM, variabel eksogen ditunjukkan dengan adanya anak panah yang berasal dari variabel tersebut menuju variabel endogen. Sedangkan variabel endogen adalah variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel independen. Pada model SEM, variabel eksogen ditunjukkan dengan adanya anak panah yang menuju variabel tersebut Santoso 2007. 3 Measurement model dan structural model Secara umum, sebuah model SEM dibagi menjadi 2 bagian utama, yaitu: measurement model adalah bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan indikator-indikatornya. Stuctural model adalah bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan antar variabel laten atau variabel eksogen dengan variabel laten Solimun 2005. 28 Software yang tersedia untuk menganalisis SEM seperti LISREL, AMOS, EQS dan sebagainya. Sejak diakuisisi dibeli oleh SPSS-software statistik paling populer di dunia, AMOS sudah mulai populer digunakan baik oleh kalangan peneliti, akademisi maupun para praktisi. Kelebihan software AMOS terutama ada pada sifat software yang user friendly dan juga powerful, sehingga dapat digunakan bagi para pemula di bidang SEM Wijaya 2009. Saat ini versi AMOS sudah mencapai AMOS 7 bahkan AMOS 16. Namun demikian semua data dan output dapat diakses dengan program AMOS 4, AMOS 5 maupun AMOS 6. Program AMOS 16 telah diperkenalkan lewat internet dan akan dirilis secara bersamaan dengan rilis versi terbaru dari SPSS, yakni SPSS 16. Dengan demikian ada lompatan versi AMOS dari 7 ke 16, yang disebabkan adanya keinginan untuk menyamakan versi AMOS dengan versi SPSS terbaru. Namun dari sisi kontent dan feature hampir tidak ada perubahan, kecuali adanya kemampuan mixed modelling yang ada pada versi 16 Santoso 2007. 29 3 METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Waktu dan Tempat Penelitian