Chat WhatsApp

Langkah Analisis Data SEM dengan LISREL dan Contoh Kasus

shape image

Langkah Analisis Data SEM dengan LISREL dan Contoh Kasus

 

Langkah Analisis Data SEM dengan LISREL dan Contoh Kasus

Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik statistik yang memungkinkan kita untuk menganalisis hubungan kompleks antara variabel laten dan variabel terukur. Salah satu perangkat lunak yang sering digunakan untuk melakukan analisis SEM adalah LISREL (Linear Structural Relations). Dalam artikel ini, kita akan membahas langkah-langkah analisis data SEM menggunakan LISREL dan memberikan contoh kasus untuk memudahkan pemahaman.


1. Persiapan Data untuk SEM

Sebelum memulai analisis SEM dengan LISREL, Anda perlu menyiapkan data dengan baik:

a. Format Data

  • LISREL biasanya membutuhkan data dalam format .DAT atau .CSV. Anda dapat mengekspor data dari perangkat lunak statistik lain (misalnya SPSS, Excel) ke dalam format ini.

b. Pemilihan Variabel

  • Tentukan variabel laten (variabel yang tidak dapat diukur langsung) dan variabel terukur (indikator untuk variabel laten).
  • Pastikan semua data yang digunakan sudah lengkap dan tidak ada nilai yang hilang (missing values).

c. Uji Asumsi SEM

  • Normalitas: SEM mengasumsikan bahwa data berdistribusi normal, jadi pastikan data Anda tidak melanggar asumsi ini.
  • Linearitas: Pastikan hubungan antar variabel bersifat linier.
  • Multikolinearitas: Periksa adanya korelasi yang sangat tinggi antar variabel independen.

2. Menyusun Model SEM

Dalam SEM, Anda perlu menyusun model teoretis yang menggambarkan hubungan antar variabel. Model ini dapat digambarkan dalam bentuk diagram jalur (path diagram). Berikut langkah-langkah untuk menyusun model:

a. Tentukan Variabel Laten dan Indikatornya

Misalnya, dalam penelitian tentang pengaruh kepuasan kerja terhadap kinerja karyawan, kita bisa memiliki:

  • Variabel Laten (Y1): Kepuasan Kerja
  • Indikator: Penghargaan, Pengakuan, Lingkungan Kerja

b. Tentukan Hubungan Antar Variabel

Tentukan hubungan antar variabel laten dan indikator, serta antar variabel laten itu sendiri. Misalnya, hubungan antara kepuasan kerja (X) dan kinerja (Y) bisa diuji.

c. Gambarkan Diagram Jalur

Gambarkan model yang telah Anda susun dalam LISREL dengan menggambar diagram jalur yang menunjukkan hubungan antar variabel.


3. Estimasi Model di LISREL

Setelah model siap, langkah selanjutnya adalah melakukan estimasi untuk menghitung parameter model menggunakan LISREL. Berikut adalah langkah-langkahnya:

a. Masukkan Data ke LISREL

Buka LISREL dan masukkan data yang telah Anda siapkan dalam format yang sesuai. Pilih Data Input dan pastikan data dimasukkan dengan benar.

b. Tentukan Model Struktural dan Measurement

LISREL memiliki dua bagian utama:

  1. Model Struktural: Menyusun hubungan antar variabel laten.
  2. Model Pengukuran: Menentukan hubungan antara variabel laten dan indikatornya.

c. Lakukan Estimasi

Setelah model dimasukkan, klik Run untuk melakukan estimasi. LISREL akan menghitung parameter model menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).


4. Evaluasi Model SEM

Setelah estimasi selesai, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi model yang telah dibangun. Evaluasi ini melibatkan pengujian Goodness-of-Fit untuk memastikan bahwa model yang diajukan sesuai dengan data yang ada.

a. Goodness-of-Fit Indices

Beberapa indeks goodness-of-fit yang umum digunakan dalam SEM adalah:

  • Chi-Square (CMIN): Mengukur apakah model sesuai dengan data. Nilai p > 0.05 menunjukkan model yang fit.
  • RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation): Idealnya, nilai RMSEA < 0.08 menunjukkan model yang baik.
  • CFI (Comparative Fit Index): Nilai CFI > 0.90 menunjukkan model yang fit.

b. Modifikasi Model (Jika Diperlukan)

Jika model belum memenuhi kriteria fit, Anda bisa melakukan modifikasi model dengan menambahkan hubungan atau menghapus variabel yang tidak signifikan.


5. Contoh Kasus: Pengaruh Kepuasan Kerja terhadap Kinerja Karyawan

Misalnya, dalam penelitian ini kita ingin menganalisis pengaruh Kepuasan Kerja (X) terhadap Kinerja Karyawan (Y), dengan Motivasi Kerja (M) sebagai variabel mediasi. Berikut adalah langkah-langkahnya:

Langkah 1: Tentukan Model

  • Variabel Laten:
    • Kepuasan Kerja (X)
    • Motivasi Kerja (M)
    • Kinerja Karyawan (Y)
  • Hubungan:
    • X → M (Kepuasan Kerja berpengaruh terhadap Motivasi)
    • M → Y (Motivasi berpengaruh terhadap Kinerja)
    • X → Y (Kepuasan Kerja berpengaruh langsung terhadap Kinerja)

Langkah 2: Masukkan Data dan Estimasi

Masukkan data yang telah disiapkan ke LISREL dan estimasi model menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE).

Langkah 3: Evaluasi Model

Periksa nilai Chi-Square, RMSEA, dan CFI untuk menilai kecocokan model. Lakukan perbaikan jika diperlukan, seperti menambah hubungan antar variabel jika diindikasikan oleh Modification Indices.

Langkah 4: Interpretasi Hasil

Tentukan apakah Kepuasan Kerja berpengaruh positif terhadap Kinerja Karyawan secara langsung dan tidak langsung (melalui Motivasi Kerja). Jika hubungan tersebut signifikan, maka motivasi kerja dapat dianggap sebagai variabel mediasi dalam hubungan tersebut.


Kesimpulan

Analisis SEM dengan LISREL memungkinkan kita untuk mengeksplorasi dan menguji hubungan kompleks antara variabel-variabel yang terlibat dalam sebuah penelitian. Dengan mengikuti langkah-langkah yang sistematis—mulai dari persiapan data, pembuatan model, estimasi, hingga evaluasi model—peneliti dapat mendapatkan wawasan yang lebih mendalam mengenai hubungan antar variabel yang diuji.

Dengan menggunakan contoh kasus di atas, kita juga bisa memahami bagaimana SEM dengan LISREL dapat digunakan untuk menguji pengaruh langsung dan tidak langsung, serta mengidentifikasi variabel mediasi dalam hubungan antar variabel.

© Copyright 2024 Duwi Consultant
Konsultan, Pelatihan, & Jasa Olah Data Statistik

Chat WhatsApp

Form ini Dapat Digunakan Untuk Order atau Hubungi Kami

Chat Whatsapp