tepat. Tinggi rendahnya validitas instrumen menunjukkan sejauh mana data terkumpul dari gambaran tentang variabel yang diteliti. Jenis analisa yang dipakai
untuk uji validitas yang umum digunakan adalah korelasi product moment. Korelasi ini banyak digunakan untuk ukuran sampel yang relatif besar, sehingga
bisa didekati dengan distribusi normal.
} }{
{
2 2
2 2
Y Y
N X
X N
Y X
XY N
r
XY
∑ −
∑ ∑
− ∑
∑ ∑
− ∑
=
Keterangan : r
XY
= Koefisien korelasi untuk uji validitas N
= Jumlah sampel X
= Jumlah Bobot X Y
= Jumlah Bobot Y
3.9.2. Uji Realibilitas
Realibilitas menunjukkan pada suatu pengertian bahwa suatu instrumen cukup dekat dipercaya digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen
tersebut sudah baik. Pengertian umum menyatakan bahwa instrumen penelitian harus reliabel,
dengan pengertian ini yang diusahakan dapat dipercaya adalah datanya bukan terletak pada instrumennya. Dalam uji realibilitas kita mengharapkan kuisioner
menunjukkan keandalan yang tinggi high reliability. Untuk menghitung reliabilitas instrumen secara keseluruhan dapat dilakukan dengan perhitungan
Universitas Sumatera Utara
korelasi Spearman-Brown koefisien korelasi tata jenjang. Adapun rumus yang digunakan untuk melakukan uji Realibilitas ini adalah :
1 6
1
2 2
− Σ
− =
N N
D r
gg
Keterangan r
gg
= rho hitung berdasarkan korelasi Spearman-Brown r
ky
= Koefisien Realibilitas N
= Jumlah sampel D
= selisih rangking dari pembobotan
Structural Equation Modeling SEM Sejarah SEM
Analisis jalur yang merupakan cikal bakal persamaan struktural bermula dari penelitian Sewal Wright 1918, 1921, 1934, 1960 dibidang biometrika.
Kontribusi utama Wright adalah mampu menunjukkan bahwa korelasi antar variabel dapat dihubungkan dengan parameter dari suatu model yang digambarkan
dengan diagram jalur path diagram. Wright juga menyatakan bahwa model persamaan yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengestimasi pengaruh
langsung, pengaruh tidak langsung dan pengaruh total. Aplikasi pertama kali dari analisis jalur oleh Wright secara statistik ekivalen dengan analisis faktor yang
dikembangkan oleh spearman. Pada tahun 1973 Joreskog mengembangkan penelitiannya dan
menyatakan bahwa model persamaan struktural umum terdiri dari dua bagian
gg gg
xy
r r
r +
= 1
2
Universitas Sumatera Utara
yaitu : bagian pengukuran, yang menghubungkan observed variabel ke laten variabel melalui model konfirmatori faktor, dan bagian struktural yang
menghubungkan antar laten variabel melalui sistem persamaan simultan. Estimasi terhadap parameter model menggunakan estimasi maksimum likelihood. Dalam
estimasi ini tidak terdapat kesalahan pengukuran didalam observasi variabel. 3.10.1
Pengertian Structural Equation Modeling SEM
Structural Equation Modeling adalah suatu teknik statistik yang bersifat linear dan umum dimana metode ini menganalisis struktural dan
menganalisis pengukuran secara bersamaan. Definisi berikutnya mengatakan bahwa Structural Equation Modeling
SEM merupakan teknik statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji model statistik yang biasanya dalam bentuk model-model sebab akibat. SEM
sebenarnya merupakan teknik hibrida yang meliputi aspek-aspek penegasan confirmatory dari analisis faktor, analisis jalur dan regresi yang dapat dianggap
sebagai kasus khusus. Sedikit berbeda dengan definisi-definisi sebelumnya mengatakan
Structural Equation Modeling SEM berkembang dan mempunyai fungsi mirip dengan regresi berganda, sekalipun demikian nampaknya SEM menjadi suatu
teknik analisis yang lebih kuat karena mempertimbangkan pemodelan interaksi, nonlinearitas, variabel – variabel bebas yang berkorelasi correlated
independents, kesalahan pengukuran, gangguan kesalahan-kesalahan yang berkorelasi correlated error terms, beberapa variabel bebas laten multiple latent
Universitas Sumatera Utara
independents dimana masing-masing diukur dengan menggunakan banyak indikator, dan satu atau dua variabel tergantung laten yang juga masing-masing
diukur dengan beberapa indikator. Dengan demikian menurut definisi ini SEM dapat digunakan alternatif lain yang lebih kuat dibandingkan dengan
menggunakan regresi berganda., analisis jalur, analisis faktor, analisis time series, dan analisis kovarian.
3.10.2 Prinsip-Prinsip Dasar
