100 Adapun model pengukuran confirmatory factor analysis untuk mengukur
tingkat kesejahteraan nelayan terdapat pada gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8 Confirmatory factor analysis tingkat kesejahteraan nelayan
b.2 Penguatan kelembagaan
Variabel-variabel yang digunakan sebagai indikator yang menentukan penguatan kelembagaan adalah organisasi nelayan X11, lembaga keuangan
mikro X12, dan lembaga pemerintahan X13. Adapun model pengukuran confirmatory factor analysis untuk penguatan kelembagaan dapat dilihat pada
gambar berikut .
Gambar 9 Confirmatory factor analysis penguatan kelembagaan
Tingkat Kesejahteraan
Nelayan Y Pendapatan Rumah
Tangga Y1
Keadaan Tempat Tinggal Y2
Kondisi Kesehatan Y3
Penguatan Kelembagaan
X1 Organisasi Nelayan
X11
Lembaga Keuangan MIkro X12
Lembaga Pemerintahan X13
101
b.3 Pemberdayaan sumberdaya manusia nelayan X1
Variabel-variabel yang digunakan sebagai indikator yang menentukan pemberdayaan SDM nelayan adalah penyelenggaraan penyuluhan X21,
penyelenggaraan pelatihan X22, dan penyelenggaraan pendidikan X23. Untuk membentuk faktor atau konstruk. Adapun model pengukuran confirmatory
factor analysis untuk pemberdayaan nelayan dapat dilihat pada Gambar berikut.
Gambar 10 Confirmatory factor analysis pemberdayaan SDM nelayan
b.4 Pengembangan kewirausahaan X3
Variabel-variabel yang digunakan sebagai indikator yang menentukan pengembangan kewirausahaan adalah nilai ketrampilan usaha X31, praktek dan
pengalaman usaha X32, dan adanya niat dalam berusaha X33.
Gambar 11 Confirmatory factor analysis pengembangan kewirausahaan
Pemberdayaan Sumber Daya
Nelayan X2 Pengadaan
Penyuluhan X21
Penyelenggaraan Pelatihan X22
Penyelenggaraan Penyuluhan X23
Pengembangan Kewirausahaan
X3 Ketrampilan Usaha
X31
Pengalaman Usaha X32
Niat Berusaha X33
102
c Pemilihan matriks input dan estimasi model
Matriks input yang dapat digunakan dalam analisis SEM terdiri dari matriks kovarian dan matriks korelasi. Dalam beberapa penelitian, matriks
kovarian lebih sering digunakan karena keunggulannya dalam menyajikan perbandingan yang valid antara populasi atau sampel yang berbeda.
Setelah model dispesifikasikan secara lengkap, langkah berikutnya adalah memilih jenis input. Matriks input yang dipilih dalam penelitian ini adalah matrix
kovarians. Alasan memilih input data matrix covarians adalah karena matriks covarians memiliki keunggulan dalam menyajikan perbandingan yang valid
antara populasi yang berbeda atau sampel yang berbeda. Selain itu matriks covarians lebih sesuai untuk memvalidasi hubungan kausal.
Selanjutnya untuk memilih teknik analisis dengan mempertimbangkan ukuran sampel. Setelah memilih matriks input, maka perangkat lunak AMOS
atau AMOS akan melakukan estimasi koefisien path. Dalam melakukan estimasi model, ukuran sampel memegang peranan yang cukup penting. Teknik-teknik
estimasi yang tersedia adalah: a Maximum LikelihoodEstimation ML,
b Generalized Least Square Estimation GLS, c Unweighted Least Square Estimation ULS,
d Scale Free Least Square Estimation SLS, dan e Symtotically Distribution-free Estimation ADF.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Maximum Likelihood ML.
c.1 Identifikasi Model
