Prosedur SEM dengan LISREL

Dari awal kita langsung masuk pada bagaimana melakukan analisis SEM. Sebenarnya, yang disampaikan di sini adalah metoda paling mudah. Pertama, tentang perintah melakukan SEM pada program. Sebenarnya, selain dengan program simplis, kita dapat menggunakan syntax, lisrel project dan path diagram.  Namun, program simplis adalah perintah yang paling user friendly (Wijanto, 2008).

Kedua tentang input yang digunakan.  LISREL dapat membaca data mentah, matrik kovarian dan matrik korelasi. Matrik kovarian dan matrik korelasi dapat diketikkan langsung pada program simplis. Masalahnya, kalau variabel pengamatan banyak, misalnya 50 item, menuliskan matrik kovarian dan matrik korelasi adalah pekerjaan yang merepotkan. Jalan lainnya adalah meminta program LISREL mentranformasi data mentah menjadi matrik covariance ataupun matrik korelasi, lalu disimpan dalam sebuah file. Kemudian, kita mintalah LISREL membaca file tersebut. Cara ini pun tetap merepotkan, karena di dalam program simplis, kita harus menuliskan nama-nama variabel pengamatan.

Jadi, daripada harus membuat matrik kovarian ataupun matrik korelasi, lebih baik kita gunakan data mentahnya saja. Pada kita membuat perintah pada program simplis: “Raw Data From File ….”, kita bermaksud menggunakan data asli.

Dengan menggunakan data mentah, LISREL dapat membaca variabel-variabel pengamatan yang kita gunakan dan dapat mengekstrak matrik covarian ataukah matrik korelasi yang digunakan. Kedua matrik dapat memberikan hasil berbeda sedikit (slighty different), LISREL yang menentukan mana yang yang memberikan hasil terbaik.

Pertanyaannya selanjutnya adalah bagaimana langkah-langkah melakukan SEM?  Diagram alir (flow chart) pada Gambar 12.11 meringkas langkah-langkah dimaksud. Sebenarnya, langkah-langkah tersebut sudah dilakukan pada pembahasan kasus pertama di depan, yang sengaja dibuat selengkap mungkin. Diagram alir ini hanya semacam kesimpulan atas langkah-langkah yang sudah kita lakukan.

Sumber: Diadaptasi dari Wijanto (2008)

Penjelasan singkatnya adalah sebagai berikut:

  1. Pertama-tama siapkan data. Anda bisa ketikkan langsung pada LISREL atau dengan cara mengimpor dari file lain, misalnya file SPSS.
  2. Lakukan analisis faktor dengan LISREL pada measurement model untuk memastikan validitas konstruk. Ketentuannya, FL minimal adalah 0.5 atau lebih besar (Hair et al., 2006) atau FL=0.7 atau lebih besar (Wijanto), VE minimal 0.5 dan CR minimal 0.6.  Apabila belum terpenuhi, maka purifikasi dilakukan sampai jumlah minimal indikator pada setiap variabel laten=2.
  3. Lakukan analisis validitas diskriminan. Apabila tercapai, lanjutkan dengan analisis SEM. Apabila tidak tercapai, gabungkan variabel laten yang memiliki korelasi tinggi.
  4. Lakukan analisis SEM. Kalau modelnya good fit, maka koefisien regresi yang diberikan LISREL dapat dipakai untuk hipothesis. Apabila bad fit, coba manfaatkan modification indices yang ditawarkan program. Apabila good fit tidak tercapai juga dengan cara ini, maka model terpaksa di-drop.