ANALISIS SEM (STRUCTURAL EQUATION MODELING) PADA SPSS+AMOS Diajukan untuk memenuhi Tugas Akhir Semester Mata Kuliah Statistika Terapan Dosen Pengampu : Dr. Dadang Juandi, M. Pd
RIA RIMFANI MUSNA 1802975
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH PASCASARJANA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 2018
Soal Setiap mahasiswa menyerahkan contoh penyelesaian masalah statistika dengan menggunakan analisis SEM! Penyelesaian: SEM (Structural Equation Modeling) adalah pengabungan antara dua konsep, yaitu analisis faktor yang masuk pada model pengukuran dan konsep regresi melalui m,odel structural. Model pengukuran menjelaskan hubungan antar variabel. Berikut ini salah satu penyelesaian analisis SEM. Misalkan akan dilakukan sebuah penelitian yang berjudul “ pengaruh motivasi belajar dan keterampilan guru mengajar terhadap kemampuan komunikasi matematis siswa”. sehingga peneliti menyusun variabel dan indikator sebagai berikut: Variabel Motivasi Belajar (MB)
Indikator Rasa ingin tahu (X1) Keinginan (X2) Ingin mendapatkan simpati dari orangtuam gru dan teman (X3) Ketertarikan (X4) Tekun (X5)
Keterampilan guru dalam mengajar
Displin (X6) Memberi penjelaskan (X7)
Kemampuan Komunikasi (KK)
Pengelolaan kelas (X8) Written text (Y1) Drawing (Y2) Mathematical expression (Y3)
1. Tentukan data dan indikator
Data 1: Hasil Angket Motivasi Belajar NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
X1 5 4 4 3 4 4 4 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 5 3 3 3 4 3 4 3 1 4 3 4 4 3 3 4
X2 5 4 4 5 4 3 3 3 4 4 4 2 4 4 5 4 3 4 3 3 4 5 3 3 3 4 3 4 3 1 4 4 2 4 4 4 4
Indikator Motivasi Belajar X3 X4 4 5 4 5 5 5 4 4 4 5 3 2 3 3 3 4 4 4 3 2 4 2 3 3 3 3 4 2 4 4 4 2 2 3 4 3 4 3 3 1 3 3 5 2 3 2 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 4 5 4 4 4 2 3 3 3 4 3 3 4 5
X5 4 3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 4 3 2 4 5 2 4 4 3 4 4 3 4 4 3 4 3 4 5 4
X6 4 3 3 4 3 2 4 3 4 2 3 3 2 4 3 4 2 4 4 3 3 4 2 3 3 3 3 3 3 1 3 4 4 2 3 3 4
38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
4 1 4 3 3 4 3 3 2 3 3 3 2 3 3 4 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 1 1 1 4 3 2 3 3 3 4 5 3
4 4 4 3 4 4 2 3 4 3 3 3 2 3 3 4 4 4 4 3 3 4 4 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 3 3 3 4 4 3
5 3 4 4 3 3 3 3 2 2 4 3 3 3 3 4 3 4 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 4 5 2
4 3 3 2 3 3 5 3 2 3 4 3 3 3 1 3 2 4 4 3 3 4 3 3 3 1 3 1 3 3 1 2 4 3 3 3 3 3 4 4 3
3 4 3 3 3 4 4 4 4 2 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 5 3 3 2 3 4 3 3 3 3 3 4 4 3
4 2 4 4 3 4 3 3 2 2 3 3 1 3 1 3 3 5 4 3 3 4 2 4 3 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 2
79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101
4 3 4 5 5 2 4 4 4 3 4 4 3 4 5 5 3 2 4 4 4 4 4
3 3 3 5 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 4
4 3 3 5 4 2 4 3 3 3 4 3 4 5 5 4 4 3 3 3 4 4 3
Data 2: Hasil Angket Keterampilan Guru Mengajar
No
Indikator Keterampilan Guru Mengajar X7 X8
3 3 3 4 4 2 4 4 4 3 2 4 3 5 5 4 3 3 3 2 5 3 4
3 3 4 5 4 2 4 4 4 2 4 4 4 3 5 5 3 3 2 3 4 3 4
2 3 2 4 4 3 4 4 3 2 4 3 4 4 5 5 3 2 3 2 4 3 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
4 3 3 4 3 2 4 4 2 2 1 3 1 2 2 1 2 3 2 3 2 5 3 2 2 3 1 3 3 2 1 4 1 3 3 1 2 5 1 2 1
4 5 5 3 5 3 4 3 3 3 4 3 4 4 4 5 4 4 4 3 4 5 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3
42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82
3 4 1 5 1 1 2 1 2 3 1 2 2 3 2 2 2 2 1 4 4 2 1 2 1 1 1 1 2 4 2 2 3 3 4 4 1 2 4 4 4
3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 2 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 4 3 3 3 2 3 4 3 3 3 3 2 3 3 4 4
83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101
4 1 4 3 4 4 4 3 2 3 5 4 2 1 3 2 2 2 2
3 1 3 4 3 4 3 4 3 3 5 4 3 3 4 2 4 3 3
Data 3: Hasil Indikator Kemampuan Komunikasi No 1 2 3 4 5
Indikator Kemampuan Komunikasi Y1 Y2 Y3 5 4 4 3 4 4 3 4 4 5 3 4 3 4 4
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
3 4 3 2 3 4 3 4 4 4 1 3 3 3 3 4 2 2 3 4 3 3 3 4 2 3 5 4 2 3 1 4 2 3 4 3 3 3 5 3 2
3 4 3 4 3 3 3 3 3 4 2 3 4 4 3 3 5 3 3 3 3 3 4 3 2 4 4 3 5 3 3 4 3 3 4 4 4 4 3 3 3
3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 2 3 3 4 3 5 5 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 4 5 3 4 4 3 5 3 3 3
47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87
2 4 2 2 3 3 2 4 2 4 3 3 3 1 3 3 3 1 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 1 3 3 2 3 4 4 3 3 3 3 3
3 3 3 2 3 2 3 3 5 3 3 3 4 3 4 2 3 1 3 1 3 4 3 4 3 2 3 3 3 3 5 3 4 4 4 4 5 3 4 3 4
3 3 3 3 3 2 5 2 5 4 3 3 4 5 3 3 4 1 3 1 1 4 3 3 2 2 3 3 3 3 5 3 4 4 4 5 5 4 4 4 3
88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101
4 3 3 3 3 5 4 3 3 3 3 3 3 4
4 2 3 4 4 5 5 3 3 3 3 4 4 4
3 3 3 4 4 5 4 3 3 4 3 4 4 4
2. Diagram SEM+AMOS
3. Analisis Out-Put a. Ukuran sampel Jumlah sampel dalam kasus ini adalah 101, artinya sudah memenuhi aturan bahwa untuk AMOS,sebaiknya antara 100-400
Chi-square= 37.798 Degree of freedom= 41 Probability level= 0.614 b. Standardized Regression Weight: (group number 1-Default model) KK <--KK <--X1 <--X2 <--X3 <--X4 <--X5 <--X6 <--X7 <--X8 <--X9 <--X1 <--0 X11 <--Estimate Motivasi
MB KGM MB MB MB MB MB MB KGM KGM KK KK
Estimate .452 .342 .731 .648 .776 .604 .444 .771 .341 .412 .267 .810
KK .790 Belajar ke kemampuan komunikasi adalah 0.452 menunjukkan
seberapa kuat hubungan, semakin besar semakin kuat minimal 50% (0.5). karena nilai estimasi 0.452 maka hubungan sangat lemah. Estimate Keterampilan Guru mengajar ke kemampuan komunikasi adalah 0.342 menunjukkan seberapa kuat hubungan, semakin besar semakin kuat minimal 50% (0.5). karena nilai estimasi 0.342 maka hubungan sangat lemah. Oleh karena itu, terjadi hubungan kemampuan komunikasi antara motivasi belajar dan keterampilan guru mengajar. Selanjutnya uji model secara simultan digunakan Goodness of Fit Index.
c. Goodness of Fit Index Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Model No
Kriteria
Nilai rekomendasi
Hasil model ini
ket
1. 2.
Chi-square χ 2 2 χ -significance
3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
≥ 0,05
37.798 0.641
Baik
probability Relative X2 CMIN GFI (good of fit index) AGFI (adjusted goodness of
≤2.00 ≥ 0,90 ≥ 0,80
0.922 0.937 0.899
Baik Baik Baik
fit index) Tucker-lewis index (TLI) Normed fit index (NFI) Comparative fit index (CFI) Root mean square of
≥ 0,90 ≥ 0,90 ≥ 0,90 ≤ 0,80
1.013 0.900 1.000 0.000
Baik Baik Baik Baik
appoximation *Chi-square semakin kecil semakin baik *probability leves = 0.641 dan diatas 0.05 maka overall fit *GFI dan AGFI semakin mendekati 1 semakin baik *TLI, NFI, CFI dan RMSA semakin mendekati 1 semakin baik