Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel dan Pemaknaannya Suwarto Program Studi Pendidikan Biologi FKIP. Universitas Veteran Bangun Nusantara Sukoharjo Jl. Sujono Humardani No.1 Jombor Sukoharjo Jawa Tengah Kode Pos: 57521 email:
[email protected] Abstrak: Tujuan penelitian: (1). Bagaimana menganalisis faktor (confirmatory factor analysis) angket motivasi belajar dengan program lisrel. (2).Butir-butir angket motivasi belajar yang dapat diterima pada masing-masing faktor. (3). Butir-butir angket motivasi belajar yang harus direvisi pada masing-masing faktor. (4).Faktor-faktor yang benar-benar mengkontraks motivasi belajar siswa. 25 butir angket motivasi belajar siswa di ujicobakan di kelas 10 SMA Negeri 1 Tawangsari Sukoharjo. Responden berjumlah 120 siswa. Data dari responden dilakukan confirmatory factor analysis dengan program Lisrel. Hasil penelitian: Butir-butir angket motivasi belajar siswa yang harus didrop adalah butir angket yang bernomor: 5, 8, 9, 11, 13, 14, dan 19. Butir-butir yang diterima dan benar-benar mengukur pada masing-masing faktornya adalah butir angket yang bernomor: 1, 2, 3, 4, 6, 7, 10, 12, 15, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 24, dan 25. Faktor-faktor (mandiri, berhasil, prestasi, bersaing, tanggungjawab) saling berkorelasi tinggi sehingga semua faktor betul-betul mengkonstruk motivasi belajar siswa. Kata-kata Kunci: Analisis Faktor dengan program Lisrel
Analysis of the Factor of Students’ Learning Motivation Questionair by using Lisrel Program and Its Meaning Suwarto Biology Education Program of Teacher Training and Education Faculty. Veteran Bangun Nusantara University of Sukoharjo. Jl. Sujono Humardani No.1 Jombor Sukoharjo Central Java. Postal Code: 57521 email:
[email protected] Abstract: The purpose of the research: (1) To analize the factor (confirmatory factor analysis) learning motivation questionair by using Lisrel program. (2) The learning motivation questionair items that was acceptable in each factor. (3) The learning motivation questionair items that had to be revised on each factor. (4) The factors that really constructs the students’ learning motivation. 25 learning motivation questionair items were tested to the 10th grade students of SMA Negeri 1 Tawangsari Sukoharjo. The amount of the respondent were 120 students. The data from the respondent was cultivated by using confirmatory factor analysis with lisrel program. The research results: learning motivation questionair items that had to be omitted were the items number: 5, 8, 9, 11, 13, 14, dand 19. The acceptable items and indeed measured each factor were items number: 1, 2, 3, 4, 6, 7, 10, 12, 15, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 24, and 25. The factors of (independent, succeed, achievement, competition, responsibility) were high correlated one and another so that all factor were really construct the students’ learning motivation. Keywords: Factor analysis by using lisrel program
215
216
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013 Pendahuluan
Angket motivasi belajar siswa merupakan instrumen untuk mengukur motivasi belajar siswa. Adapun langkah-langkah membuat angket motivasi belajar siswa: (a) mengkaji teori-teori tentang motivasi belajar; (b) membuat kisi-kisi motivasi belajar; (c) membuat butir-butirnya yang sesuai dengan kisi-kisi yang telah dibuat; (d) mengujicoba angket motivasi belajar kepada siswa; (e) menganalisa validitas konstrak dengan confirmatory factor analysis dengan program Lisrel; (f) menentukan butir-butir yang harus dirivisi, dan menentukan butir-butir yang dapat diterima. Dari kajian teori tentang motivasi belajar, diperoleh kisi-kisi angket motivasi belajar siswa sebagai berikut. Tabel 1. Kisi-kisi Angket Motivasi Belajar Siswa No 1 2 3 4 5
Faktor Kemandirian (Mandiri) Keberhasilan (Berhasil) Berprestasi (Prestasi) Persaingan (Bersaing) Tanggung jawab (Tangjwb)
Nomor Butir 1, 6, 11, 15, 21 2, 7, 12, 17, 22 4, 9, 14, 20, 25 3, 8, 13, 18, 24 5, 10, 16, 19, 23
Jumlah
25
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui: (a). Bagaimana menganalisis faktor (confirmatory factor analysis) angket motivasi belajar dengan program lisrel. (b).Butir-butir angket motivasi belajar yang dapat diterima pada masing-masing faktor. (c). Butir-butir angket motivasi belajar yang harus direvisi pada masing-masing faktor. (d).Faktor-faktor yang benar-benar mengkontraks motivasi belajar siswa. Analisis konfirmatori tujuannya untuk membangun model dengan asumsi untuk menggambarkan, menyatakan, atau melaporkan data secara empiric dengan parameter yang relative sedikit. Model didasarkan pada informasi a priori tentang struktur data dalam bentuk hipotesis atau teori khusus, yang memberikan desain pengelompokan butir-butir atau bagian-bagian menurut cirri-ciri obyektif dari format dan konten, syarat-syarat eksperimental yang diketahui, atau pengetahuan dari studi sebelumnya berdasarkan data-data yang banyak (Karl G. Jereskog dan Dag Sorbon, 1993: 22). Confirmatory factor analysis (CFA) berbeda dengan exploratory factor analysis (EFA). Analisis factor eksploratori (EFA) adalah teknik yang sering digunakan untuk menilai dan mendeteksi sumber variasi dan kovariasi dalam pengukuran yang diamati. Analisis ini sangat diakui secara luas dapat berguna dalam tahap awal eksperimen (Karl G. Jereskog dan Dag Sorbon, 1993: 23). Metode Penelitian Angket motivasi belajar siswa yang telah dibuat, dimana angket motivasi belajar tersebut sudah sesuai dengan kisi-kisinya, lalu di ujicobakan di kelas 1 SMA Negeri 1 Tawangsari Sukoharjo. Responden berjumlah 120 siswa. Berdasarkan jawaban responden tersebut, maka dilakukan confirmatory factor analysis dengan program Lisrel.
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 217 Hasil Penelitian Hasil Confirmatory Factor Analysis Angket Motivasi Belajar dengan Lisrel (hasil dari PRELIS) sebagai berikut. Total Sample Size = 120 Univariate Marginal Parameters Variable Mean St. Dev. Thresholds ----------- ----------------x1 0.000 1.000 -2.128 -0.812 x2 0.000 1.000 -2.128 -0.501 x3 0.000 1.000 -1.732 -1.501 x23 0.000 1.000 -2.394 -1.960 x24 0.000 1.000 -1.440 -0.385 x25 0.000 1.000 -1.073 -0.275
0.935 -0.210 0.126 -0.168 1.111
Dari out put di atas dapat diketahui, bahwa jumlah sampel ujicoba seluruhnya berjumlah 120 siswa. Variable -------x1
Mean St. Dev. ---- -------0.000 1.000
Thresholds ----------2.128 -0.812
0.935
Variable x1 adalah butir 1. Mean = 0,000 dan St. Dev = 1,000 ini berarti sudah di standardkan. Thresholds ada tiga, yaitu: (1). Thresholds 1 (tingkat kesulitan dari kategori 1 ke kategori 2) sebesar -2,128. (2). Thresholds 2 (tingkat kesulitan dari kategori 2 ke kategori 3) sebesar -0,812. (3). Thresholds 3 (tingkat kesulitan dari kategori 3 ke kategori 4) sebesar 0,935. Jadi untuk variable x1 (butir 1), mempunyai 4 kategori, yaitu: (1). kategori 1 atau a, (2). kategori 2 atau b, (3). kategori 3 atau c, dan (4). kategori 4 atau d. Demikian juga pemaknaan dari x2, x3, x4,…, x25. Output PRELIS yang berikutnya adalah sebagai berikut. Univariate Distributions for Ordinal Variables x1 Frequency Percentage Bar Chart 1 2 1.7 • 2 23 19.2 ••••••••••••••• 3 74 61.7 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 4 21 17.5 ••••••••••••• x2 Frequency Percentage Bar Chart 1 2 1.7 • 2 35 29.2 •••••••••••••••••••••••• 3 13 10.8 ••••••••• 4 70 58.3 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• x3 Frequency Percentage Bar Chart 1 5 4.2 •••• 2 3 2.5 •• 3 58 48.3 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 4 54 45.0 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• ………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………… x25 Frequency Percentage Bar Chart
218 2 3 4
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013 17 30 73
14.2 25.0 60.8
••••••••••• ••••••••••••••••••• •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••
Pemaknaan dari output di atas adalah: Distribusi univariat untuk variabel ordinal adalah sebagai berikut: x1 Frequency Percentage Bar Chart 1 2 1.7 • 2 23 19.2 ••••••••••••••• 3 74 61.7 ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 4 21 17.5 •••••••••••••
Pada x1 (butir 1), dari 120 siswa sebagai responden angket motivasi belajar yang memilih a ada 2 siswa, ini berarti bahwa 2/120 x 100% =1,7%. Responden yang memilih b ada 23 siswa, ini berarti bahwa 23/120 x 100% =19,2%. Responden yang memilih c ada 74 siswa, ini berarti bahwa 74/120 x 100% =61,7%. Dan responden yang memilih d ada 21 siswa, ini berarti bahwa 21/120 x 100% =17,5%. Sedangkan katak-kotak di sebelah kanan adalah diagram batang dari masing-masing kategori. Tampak jelas bahwa frequensi terbanyak pada kategori 3, dan frequensi terkecil adalah kategori 1. Demikian juga pemaknaan dari x2, x3, x4,…, x25. Output PRELIS yang berikutnya adalah sebagai berikut. There are 120 distinct response patterns, see FREQ-file. The 20 most common patterns are : 1 3 4 4 4 3 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 1 2 4 4 2 1 2 4 2 3 3 3 4 4 4 4 2 4 3 4 4 4 4 3 2 4 1 3 4 4 2 2 2 2 3 3 3 3 4 2 3 3 3 4 2 4 4 4 4 3 4 2 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 1
2 2
3 4
3 3
2 4
2 4
2 3
2 4
3 3
3 3
3 3
3
4
3
3
2
Pemaknaan di atas adalah pola respon siswa terhadap angket motivasi belajar. Responden 1 menjawab butir 1 adalah b, butir 2 adalah a, butir 3 adalah a, …., butir 25 adalah a. Demikian pula respon yang lain. Output PRELIS yang berikutnya adalah: Correlation Matrix x1 x2 x3 x4 x5 x6
x1 -------1.000 0.274 0.071 0.270 0.474 0.151
x2 --------
x3 --------
x4 --------
x5 --------
x6 --------
1.000 0.223 0.328 0.339 0.249
1.000 0.080 0.265 -0.081
1.000 0.445 0.356
1.000 0.422
1.000
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… x24 x25
-0.062 0.015
-0.062 0.293
0.124 0.021
0.048 0.218
0.063 0.312
1.000 -0.010
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 219 Correlation Matrix x25 -------x25 1.000
Pemaknaan dari output di atas adalah menunjukkan matriks korelasi dari semua jawaban siswa. Korelasi x1 (butir 1) dengan x1 adalah 1,000. Korelasi x1 (butir 1) dengan x2 (butir 2) adalah 0,274. Korelasi x1 (butir 1) dengan x3 (butir 3) adalah 0,071. Korelasi x1 (butir 1) dengan x4 (butir 4) adalah 0,270. Korelasi x1 (butir 1) dengan x5 adalah 0,474. Korelasi x1 (butir 1) dengan x6 adalah 0,151. Korelasi x2 (butir 2) dengan x2 adalah 1,000. Korelasi x2 (butir 2) dengan x3 adalah 0,223. Korelasi x2 (butir 2) dengan x4 adalah 0,328. Korelasi x2 (butir 2) dengan x5 adalah 0,339. Dan seterusnya sama cara pemaknaannnya. Output PRELIS yang berikutnya adalah sebagai berikut. Means x1 x2 x3 x4 x5 x6 ------------------------------------------0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Means x25 -------0.000 Standard Deviations x1 x2 x3 x4 x5 x6 ------------------------------------------1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Standard Deviations x25 -------1.000
Pemaknaan output di atas adalah: Semua variabel meannya = 0,000 dan semua standard deviasi variabel = 1,000 ini berarti semua variabel (butir) sudah distandardkan. Hasil dari Lisrel. Semua persyaratan yang harus ditulis di control line untuk menjalankan (Run Lisrel) adalah sebagai berikut.
MOTIVASI BELAJAR - A CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS observed variables 'x1'x6 x11 x15 x21 'x2' x7 x12 x17 x22 'x4' x9 x14 x20 x25 'x3' x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 'x23' CORRELATION MATRIX FROM FILE WARTO.COR Sample size 120 Latent Variables: MANDIRI BERHASIL PRESTASI BERSAING TANGJWB Relationships: 'x1'x6 x11 x15-x21=MANDIRI 'x2' x7 x12 x17-x22=BERHASIL 'x4' x9 x14 x20-x25=PRESTASI 'x3' x8 x13 x18-x24=BERSAING x5 x10 x16 x19-'x23'=TANGJWB Number of Decimals=2 Wide Print Print Residual
220
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013
Path Diagram End of Problem
Hasil output dari Run Lisrel adalah sebagai berikut: MOTIVASI BELAJAR - A CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS Covariance Matrix
x1 x6 x11 x15 x21 x2 x7 x12 x17 x22 x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x1 -------2.00 0.27 0.07 0.27 0.47 0.15 0.02 0.19 0.14 0.19 0.37 0.05 -0.03 0.08 0.31 0.31 0.35 0.11 0.26 -0.05 -0.01 0.18 0.34 0.15 0.30
x6 --------
x11 --------
x15 --------
x21 --------
x2 --------
x7 --------
x12 --------
x17 --------
x22 --------
2.00 0.22 0.33 0.34 0.25 0.22 0.14 0.05 0.15 0.29 0.19 0.25 0.10 0.49 0.34 0.04 0.07 0.15 0.27 0.24 0.34 0.08 0.09 0.36
2.00 0.08 0.27 -0.08 -0.10 0.21 0.06 0.09 0.08 0.29 0.11 0.13 -0.01 0.16 -0.12 0.31 0.18 0.23 -0.04 0.02 0.15 0.13 0.22
2.00 0.45 0.36 0.16 0.44 0.27 0.11 0.22 -0.07 -0.17 0.32 0.45 0.38 -0.12 0.11 0.10 0.19 0.09 0.17 0.40 0.09 0.20
2.00 0.42 0.14 0.40 0.32 0.30 0.42 0.28 -0.07 0.36 0.12 0.37 0.31 0.15 0.24 0.02 0.07 0.30 0.36 -0.03 0.28
2.00 0.30 0.57 0.26 0.27 0.50 0.04 -0.14 0.34 0.45 0.44 -0.11 -0.05 0.21 0.02 0.13 0.29 0.49 0.01 0.45
2.00 0.37 0.21 0.07 0.08 -0.19 -0.07 0.21 0.28 0.11 -0.01 0.15 -0.01 -0.07 0.37 0.32 0.15 0.00 0.16
2.00 0.27 0.32 0.44 -0.03 -0.35 0.42 0.37 0.53 -0.02 0.05 0.20 -0.01 0.09 0.16 0.64 0.06 0.30
2.00 0.06 0.21 0.12 0.11 0.28 0.26 0.30 0.13 -0.05 0.01 0.46 0.12 0.23 0.01 0.03 0.06
2.00 0.39 0.17 -0.26 0.20 0.40 0.30 -0.08 -0.18 0.39 -0.06 0.05 0.03 0.34 -0.13 0.25
x9 --------
x14 --------
x20 --------
x25 --------
x3 --------
x8 --------
x13 --------
x18 --------
x24 --------
2.00 0.12 0.02 0.11 0.14 0.65 -0.17 0.50 0.51 0.07 0.26 0.05 -0.03 0.19
2.00 -0.05 0.02 -0.27 0.21 0.09 -0.13 0.03 0.07 -0.05 -0.36 0.13 0.06
2.00 0.27 0.24 -0.12 0.21 0.01 0.11 0.20 0.28 0.21 0.12 0.24
2.00 0.45 0.11 -0.04 0.33 0.26 0.26 0.36 0.48 0.10 0.33
2.00 -0.07 0.00 0.21 0.37 0.06 0.13 0.52 -0.01 0.39
2.00 -0.33 0.43 0.31 0.35 0.25 -0.16 0.19 0.15
2.00 -0.27 -0.04 -0.06 -0.04 0.05 -0.10 0.10
2.00 0.10 -0.07 0.22 0.31 -0.06 0.01
2.00 0.46 0.29 0.05 -0.06 0.29
x10 --------
x16 --------
x19 --------
x23 --------
2.00 0.25 0.05 0.22
2.00 0.06 0.31
2.00 -0.01
2.00
Covariance Matrix
x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x4 -------2.00 0.04 -0.02 0.36 0.30 0.46 -0.02 0.02 -0.04 0.12 0.20 0.28 0.47 -0.04 0.38
Covariance Matrix
x5 x10 x16 x19 x23
x5 -------2.00 0.00 0.14 0.12 0.02
Output di atas adalah matriks variance-covariance atau matriks covariance (SSCP matriks). Output Lisrel yang berikutnya: MOTIVASI BELAJAR - A CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS Number of Iterations = 16 LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Measurement Equations x1 = 0.53*MANDIRI, Errorvar.= 1.71 , R² = 0.14 (0.16) (0.25) 3.34 6.96 x6 = 0.54*MANDIRI, Errorvar.= 1.71 , R² = 0.14 (0.16) (0.25) 3.35 6.95 x11 = 0.25*MANDIRI, Errorvar.= 1.94 , R² = 0.032 (0.16) (0.26) 1.56 7.57 ……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 221 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… x23 = 0.48*TANGJWB, Errorvar.= 1.77 , R² = 0.11 (0.15) (0.24) 3.11 7.26
Pemaknaan output di atas adalah: X1 benar-benar mengukur faktor MANDIRI, dengan korelasi sebesar 0,53*, dengan probability = 0,16, metode yang dilakukan dengan maximum likelihood dan T-value sebesar 3,34. Errorrvar (error variance) = 1,71, dengan probability = 0,25, dan T-value = 6,96. Demikian juga pemaknaan x6, x11, x15,………, x23. Output Lisrel yang berikutnya sebagai berikut. Correlation Matrix of Independent Variables MANDIRI BERHASIL PRESTASI BERSAING ----------------------------MANDIRI 1.00 BERHASIL 0.68 1.00 (0.16) 4.25 PRESTASI 0.92 1.15 1.00 (0.23) (0.23) 4.08 4.98 BERSAING TANGJWB
0.73 (0.22) 3.37 0.88 (0.23) 3.87
0.71 (0.21) 3.34 1.03 (0.23) 4.48
1.02 (0.30) 3.43 1.39 (0.35) 4.02
TANGJWB --------
1.00 0.94 (0.29) 3.21
1.00
Pemaknaan output di atas adalah: Matriks korelasi variabel bebas (matriks korelasi antar faktor). Korelasi anrtara MANDIRI dan MANDIRI= 1,00. Korelasi anrtara MANDIRI dan BERHASIL= 0,68, dengan probability= 0,16. Korelasi anrtara MANDIRI dan PRESTASI= 0,92, dengan probability= 0,23. Korelasi anrtara MANDIRI dan BERSAING= 0,73, dengan probability= 0,22. Korelasi anrtara MANDIRI dan TANGJWAB= 0,88, dengan probability= 0,23. Korelasi anrtara BERHASIL dan BERHASIL= 1,00. Demikian seterusnya pemaknaannya adalah sama. Hal ini menunjukkan bahwa semua faktor mempunyai korelasi yang tinggi. Faktor-faktor tersebut dapat diterima untuk membentuk konstrak motivasi belajar siswa. Output Lisrel yang berikutnya adalah syarat statistic fit, sebagai berikut: Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 265 Minimum Fit Function Chi-Square = 171.54 (P = 1.00) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 176.02 (P = 1.00) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for NCP = (0.0 ; 0.0) Minimum Fit Function Value = 1.44 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0 ; 0.0) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0 ; 0.0) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 1.00 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 3.24 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (3.24 ; 3.24) ECVI for Saturated Model = 5.46
222
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013 ECVI for Independence Model = 3.37 Chi-Square for Independence Model with 300 Degrees of Freedom = 350.65 Independence AIC = 400.65 Model AIC = 296.02 Saturated AIC = 650.00 Independence CAIC = 495.34 Model CAIC = 523.27 Saturated CAIC = 1880.93 Normed Fit Index (NFI) = 0.51 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 3.09 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.45 Comparative Fit Index (CFI) = 1.00 Incremental Fit Index (IFI) = 2.09 Relative Fit Index (RFI) = 0.45 Critical N (CN) = 224.02 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.13 Standardized RMR = 0.063 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.89 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.87 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.73
Output Lisrel berikutnya adalah: MOTIVASI BELAJAR - A CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS Fitted Covariance Matrix
x1 x6 x11 x15 x21 x2 x7 x12 x17 x22 x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x1 -------2.00 0.29 0.13 0.33 0.39 0.27 0.13 0.27 0.13 0.17 0.26 0.10 -0.10 0.19 0.28 0.31 0.06 0.00 0.14 0.15 0.11 0.19 0.29 0.02 0.22
x6 --------
x11 --------
x15 --------
x21 --------
x2 --------
x7 --------
x12 --------
x17 --------
x22 --------
2.00 0.13 0.33 0.39 0.27 0.13 0.27 0.13 0.17 0.26 0.10 -0.10 0.19 0.28 0.31 0.06 0.00 0.14 0.15 0.11 0.19 0.29 0.02 0.22
2.00 0.16 0.18 0.13 0.06 0.13 0.06 0.08 0.12 0.05 -0.05 0.09 0.13 0.15 0.03 0.00 0.07 0.07 0.05 0.09 0.14 0.01 0.11
2.00 0.45 0.31 0.15 0.32 0.15 0.20 0.30 0.11 -0.12 0.22 0.32 0.35 0.07 0.00 0.16 0.17 0.13 0.22 0.33 0.02 0.26
2.00 0.36 0.17 0.37 0.18 0.23 0.36 0.13 -0.14 0.26 0.37 0.42 0.08 0.00 0.19 0.20 0.15 0.25 0.39 0.03 0.30
2.00 0.26 0.55 0.26 0.34 0.45 0.17 -0.17 0.32 0.47 0.41 0.08 0.00 0.19 0.20 0.17 0.30 0.46 0.03 0.36
2.00 0.27 0.13 0.17 0.22 0.08 -0.08 0.16 0.23 0.20 0.04 0.00 0.09 0.10 0.08 0.14 0.22 0.01 0.17
2.00 0.27 0.35 0.46 0.17 -0.18 0.33 0.48 0.42 0.08 0.00 0.20 0.20 0.18 0.31 0.48 0.03 0.37
2.00 0.17 0.22 0.08 -0.08 0.16 0.23 0.20 0.04 0.00 0.09 0.10 0.09 0.15 0.23 0.02 0.18
2.00 0.29 0.11 -0.11 0.21 0.30 0.26 0.05 0.00 0.12 0.13 0.11 0.19 0.30 0.02 0.23
Fitted Covariance Matrix x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x5 x10 x16 x19 x23
x4 -------2.00 0.11 -0.11 0.21 0.30 0.43 0.08 0.00 0.20 0.21 0.17 0.30 0.46 0.03 0.35
x9 --------
x14 --------
x20 --------
x25 --------
x3 --------
x8 --------
x13 --------
x18 --------
x24 --------
2.00 -0.04 0.08 0.11 0.16 0.03 0.00 0.07 0.08 0.06 0.11 0.17 0.01 0.13
2.00 -0.08 -0.11 -0.16 -0.03 0.00 -0.08 -0.08 -0.07 -0.11 -0.17 -0.01 -0.13
2.00 0.21 0.31 0.06 0.00 0.14 0.15 0.12 0.21 0.33 0.02 0.25
2.00 0.45 0.09 0.00 0.21 0.22 0.18 0.31 0.48 0.03 0.37
2.00 0.12 0.00 0.29 0.30 0.17 0.29 0.46 0.03 0.35
2.00 0.00 0.06 0.06 0.03 0.06 0.09 0.01 0.07
2.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2.00 0.14 0.08 0.14 0.21 0.01 0.16
2.00 0.08 0.14 0.22 0.01 0.17
x5 -------2.00 0.09 0.14 0.01 0.11
x10 --------
x16 --------
x19 --------
x23 --------
2.00 0.24 0.02 0.19
2.00 0.03 0.29
2.00 0.02
2.00
Fitted Covariance Matrix
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 223 Output di atas adalah matriks covariance (matriks SSCP)yang sudah difitkan. Output Lisrel berikutnya adalah: Fitted Residuals x1 x6 x11 x15 x21 x2 x7 x12 x17 x22 x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x5 x10 x16 x19 x23
x1 -------0.00 -0.01 -0.06 -0.06 0.09 -0.12 -0.11 -0.08 0.01 0.02 0.11 -0.05 0.07 -0.10 0.03 0.00 0.29 0.11 0.12 -0.19 -0.12 -0.01 0.05 0.13 0.08
x6 --------
x11 --------
x15 --------
x21 --------
x2 --------
x7 --------
x12 --------
x17 --------
x22 --------
0.00 0.09 0.00 -0.05 -0.02 0.09 -0.13 -0.08 -0.03 0.02 0.09 0.35 -0.09 0.22 0.03 -0.01 0.06 0.00 0.13 0.14 0.15 -0.21 0.07 0.14
0.00 -0.08 0.08 -0.21 -0.16 0.08 0.00 0.01 -0.04 0.24 0.16 0.04 -0.14 0.01 -0.15 0.31 0.11 0.16 -0.09 -0.07 0.01 0.12 0.11
0.00 0.00 0.05 0.01 0.12 0.12 -0.09 -0.08 -0.18 -0.06 0.10 0.13 0.02 -0.18 0.11 -0.06 0.02 -0.04 -0.05 0.06 0.07 -0.06
0.00 0.06 -0.03 0.03 0.14 0.07 0.06 0.15 0.07 0.11 -0.26 -0.05 0.23 0.14 0.05 -0.18 -0.08 0.05 -0.04 -0.05 -0.02
0.00 0.04 0.02 0.00 -0.07 0.05 -0.13 0.03 0.02 -0.03 0.03 -0.19 -0.05 0.02 -0.18 -0.04 -0.01 0.03 -0.02 0.09
0.00 0.10 0.09 -0.09 -0.13 -0.27 0.01 0.06 0.05 -0.09 -0.05 0.15 -0.10 -0.17 0.28 0.18 -0.07 -0.01 -0.02
0.00 0.01 -0.03 -0.02 -0.20 -0.18 0.09 -0.12 0.11 -0.10 0.05 0.00 -0.21 -0.09 -0.14 0.16 0.02 -0.07
0.00 -0.11 -0.02 0.04 0.20 0.12 0.03 0.10 0.09 -0.05 -0.08 0.37 0.03 0.08 -0.22 0.02 -0.12
0.00 0.11 0.07 -0.15 -0.01 0.10 0.03 -0.13 -0.18 0.27 -0.19 -0.06 -0.16 0.05 -0.15 0.02
x4 -------0.00 -0.07 0.09 0.15 0.00 0.03 -0.10 0.02 -0.24 -0.08 0.03 -0.02 0.01 -0.07 0.02
x9 --------
x14 --------
x20 --------
x25 --------
x3 --------
x8 --------
x13 --------
x18 --------
x24 --------
0.00 0.16 -0.06 0.00 -0.02 0.62 -0.17 0.43 0.43 0.00 0.15 -0.13 -0.04 0.06
0.00 0.02 0.13 -0.10 0.24 0.09 -0.06 0.11 0.14 0.06 -0.19 0.14 0.20
0.00 0.05 -0.07 -0.18 0.21 -0.13 -0.04 0.07 0.06 -0.12 0.10 -0.01
0.00 0.00 0.03 -0.04 0.12 0.04 0.08 0.05 0.00 0.07 -0.04
0.00 -0.19 -0.01 -0.07 0.08 -0.12 -0.16 0.07 -0.04 0.03
0.00 -0.33 0.37 0.26 0.32 0.19 -0.25 0.18 0.08
0.00 -0.27 -0.04 -0.06 -0.04 0.04 -0.10 0.10
0.00 -0.04 -0.15 0.08 0.10 -0.08 -0.15
0.00 0.37 0.14 -0.17 -0.08 0.12
x5 -------0.00 -0.09 0.00 0.11 -0.09
x10 --------
x16 --------
x19 --------
x23 --------
0.00 0.01 0.03 0.03
0.00 0.04 0.02
0.00 -0.03
0.00
Fitted Residuals
Fitted Residuals
Output di atas adalah matriks residu yang sudah difitkan. Output Lisrel yang berikutnya adalah: Summary Statistics for Fitted Residuals Smallest Fitted Residual = -0.33 Median Fitted Residual = 0.00 Largest Fitted Residual = 0.62
Pemaknaan output di atas adalah: Ringkasan statistik untuk residu yang difitkan: Residu yang difitkan terkecil adalah= -0,33. Median residu yang difitkan adalah= 0,00. Residu yang difitkan terbesar adalah= 0,62. Output Lisrel berikutnya adalah: Stemleaf Plot - 3|3 - 2|7765 - 2|421110 - 1|99999888888877766655555 - 1|4433333322222211000000 - 0|999999998888888887777777766666666655555555 - 0|44444444444433333222222221111111100000000000000000000000000000000000000
224
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013 0|11111111122222222222222333333333333333444444 0|555555555566666666777777777888888889999999999 1|00000001111111111222222233334444444 1|555556666889 2|0012344 2|6789 3|12 3|5777 4|33 4| 5| 5| 6|2
Output Lisrel berikutnya adalah matriks residu yang sudah distandardkan: Standardized Residuals x1 x6 x11 x15 x21 x2 x7 x12 x17 x22 x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x4 x9 x14 x20 x25 x3 x8 x13 x18 x24 x5 x10 x16 x19 x23
x5 x10 x16 x19 x23
x1 -------- -0.08 -0.40 -0.45 0.76 -0.79 -0.67 -0.55 0.07 0.10 0.72 -0.30 0.39 -0.65 0.20 0.01 1.68 0.62 0.73 -1.19 -0.72 -0.06 0.34 0.75 0.50
x6 --------
x11 --------
x15 --------
x21 --------
x2 --------
x7 --------
x12 --------
x17 --------
x22 --------
- 0.56 -0.01 -0.43 -0.13 0.53 -0.92 -0.48 -0.15 0.16 0.55 2.05 -0.56 1.49 0.23 -0.09 0.37 0.01 0.77 0.81 0.96 -1.50 0.39 0.89
- -0.51 0.61 -1.29 -0.91 0.48 0.01 0.07 -0.27 1.34 0.89 0.23 -0.88 0.08 -0.81 1.73 0.65 0.92 -0.49 -0.43 0.08 0.68 0.66
- -0.01 0.34 0.09 0.89 0.70 -0.54 -0.57 -1.10 -0.34 0.63 0.91 0.17 -1.11 0.66 -0.38 0.10 -0.23 -0.31 0.47 0.39 -0.42
- 0.45 -0.20 0.20 0.87 0.43 0.46 0.93 0.44 0.72 -1.94 -0.42 1.41 0.88 0.33 -1.23 -0.49 0.34 -0.31 -0.34 -0.14
- 0.28 0.27 0.00 -0.59 0.42 -0.90 0.24 0.15 -0.22 0.27 -1.21 -0.32 0.11 -1.18 -0.28 -0.08 0.26 -0.16 0.71
- 0.77 0.51 -0.58 -0.90 -1.56 0.06 0.36 0.35 -0.59 -0.30 0.84 -0.60 -0.98 1.63 1.06 -0.48 -0.07 -0.10
- 0.05 -0.23 -0.18 -1.40 -1.25 0.69 -1.00 0.96 -0.63 0.28 0.01 -1.40 -0.61 -1.05 1.40 0.16 -0.50
- -0.66 -0.11 0.21 1.14 0.75 0.22 0.64 0.50 -0.27 -0.46 2.13 0.17 0.50 -1.50 0.10 -0.74
- 0.74 0.40 -0.89 -0.06 0.70 0.23 -0.73 -1.04 1.59 -1.13 -0.36 -1.02 0.35 -0.86 0.15
x4 -------- -0.42 0.52 1.03 -0.02 0.23 -0.63 0.10 -1.58 -0.56 0.21 -0.11 0.10 -0.47 0.16
x9 --------
x14 --------
x20 --------
x25 --------
x3 --------
x8 --------
x13 --------
x18 --------
x24 --------
- 0.88 -0.34 -0.03 -0.16 3.46 -0.95 2.47 2.49 0.02 0.90 -0.87 -0.22 0.36
- 0.14 0.80 -0.69 1.33 0.48 -0.34 0.62 0.80 0.37 -1.32 0.78 1.25
- 0.35 -0.49 -1.06 1.20 -0.80 -0.24 0.44 0.41 -0.88 0.59 -0.06
- -0.01 0.16 -0.28 0.81 0.29 0.55 0.38 -0.02 0.48 -0.32
- -1.51 -0.06 -0.77 0.81 -0.78 -1.20 0.62 -0.26 0.27
- -1.80 2.17 1.50 1.80 1.10 -1.63 1.01 0.49
- -1.58 -0.24 -0.33 -0.23 0.27 -0.53 0.57
- -0.24 -0.85 0.51 0.67 -0.43 -0.94
- 2.17 0.88 -1.17 -0.44 0.78
x5 -------- -0.51 0.00 0.64 -0.54
x10 --------
x16 --------
x19 --------
x23 --------
- 0.07 0.18 0.19
- 0.23 0.17
- -0.17
- -
Standardized Residuals
Standardized Residuals
Output Lisrel berikutnya adalah:
Summary Statistics for Standardized Residuals Smallest Standardized Residual = -1.94 Median Standardized Residual = 0.00 Largest Standardized Residual = 3.46
Pemaknaan output di atas adalah: Ringkasan statistik residu yang distandardkan (mean=0,000 dan standard deviasi=1,00). Residu yang distandardkan terkecil adalah -1,94.
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 225 Median residu yang distandardkan adalah 0,00. Residu yang distandardkan terbesar adalah 3,46. Output Lisrel berikutnya adalah menggambarkan stemlead Plot, sebagai berikut: Stemleaf Plot -
1|986666555 1|44332222222111100000 0|9999999999998888877777776666666666555555555555555 0|44444444443333333333333333222222222222221111111111111000000000000000000000000000000000000000 0|111111111111111122222222222222222222333333333333333444444444444444 0|55555555555556666666666667777777777777788888888888899999999999 1|0000111233344 1|5566778 2|1122 2|55 3| 3|5
Output Lisrel yang berikutnya adalah:
Largest Positive Standardized Residuals Residual for x8 and x9 3.46 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate x8 x9 11.8 0.62
Pemaknaan output di atas adalah: Residu yang telah distadarkan positip terbesar adalah residu untuk x8 dan x9 yaitu sebesar 3,46. Antara x8 dan x9 mengalami penurunan chisquare sebesar 11,8 dan new estimation sebesar 0,62. Output berikutnya adalah diagram path sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Estimasi
226
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013
Pemaknaan diagram tersebut adalah sebagai berikut. Kriteria: X (butir) diterima apabila koefisien korelasi 0,300 ke atas, sedangkan x ditolak (direvisi), apabila koefisien korelasi kurang dari 0,300. X1 benar-benar mengukur faktor MANDIRI, dengan koefisien korelasi sebesar 0,53. Errorrvar (error variance) = 1,71. Demikian juga pemaknaan x6, x11, x15,………, x23. Dari diagram path dapat diketahui, bahwa butir-butir yang diterima adalah: (1) Untuk faktor MANDIRI, item yang diterima adalah x1, x6, x15, x21, dan item yang ditolak adalah x11. (2). Untuk faktor BERHASIL, semua item diterima x2, x7, x12, x17, dan x22. (3). Untuk faktor PRESTASI, butir yang diterima adalah x4, x20, x25, dan butir yang ditolak adalah x9, dan x14. (4). Untuk faktor BERSAING, butir yang diterima adalah x3, x18, x24, dan butir yang ditolak adalah x8, dan X13. (5). Untuk faktor TANGJWB, butir yang diterima adalah x10, x16, x23, dan butir yang ditolak adalah x5, dan x19. (6). Semua faktor benar-benar mengukur tentang motivasi belajar siswa, karena koefisien korelasi antar faktor-faktor yang ada di atas 0,30. Output diagram path berikutnya adalah:
Gambar 2. Diagram T-value
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 227 Pemaknaan output tersebut adalah sebagai berikut. Kriteria: X (butir) diterima apabila T-value dicetak dengan warna hitam, sedangkan x ditolak (direvisi), apabila T-value dicetak dengan warna merah. X1 benar-benar mengukur faktor MANDIRI, dengan T-value sebesar 3,34. Errorrvar (error variance), dengan T-value = 6,96. Demikian juga pemaknaan x6, x11, x15,………, x23. Dari diagram path dapat diketahui, bahwa butir-butir yang diterima adalah: (1). Untuk faktor MANDIRI, butir yang diterima adalah x1, x6, x15, x21, dan butir yang ditolak adalah x11. (2). Untuk faktor BERHASIL, semua butir diterima x2, x7, x12, x17, dan x22. (3). Untuk faktor PRESTASI, butir yang diterima adalah x4, x20, x25, dan butir yang ditolak adalah x9, dan x14. (4). Untuk faktor BERSAING, butir yang diterima adalah x3, x18, x24, dan butir yang ditolak adalah x8, dan X13. (5). Untuk faktor TANGJWB, butir yang diterima adalah x10, x16, x23, dan butir yang ditolak adalah x5, dan x19. (6). Semua faktor benar-benar mengukur tentang motivasi belajar siswa, karena semua T-value antar factor-faktor yang ada di cetak dengan warna hitam. Antara faktor MANDIRI dan faktor BERHASIL T-value= 4,25, antara faktor MANDIRI dan faktor PRESTASI T-value= 4,08, Antara faktor MANDIRI dan faktor BERSAING T-value= 3,37, antara faktor MANDIRI dan faktor TANGJWB T-value= 3,87, dan yang lainnya cara pemaknaannya adalah sama. (7). Chi-square=176,02. df=265. P-value=0,99999. RMSEA=0,000. (8). Kriteria: jika p > , maka model atau konstrak fit dengan datanya. (9). Dari diagram path dapat diketahui bahwa p-value=0,99999 > (0,05), maka model atau konstrak fit dengan datanya. Output diagram path berikutnya adalah sebagai berikut.
Gambar 3. Diagram Modification indices
228
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013
Output diagram path tersebut menunjukkan bahwa terjadi penurunan chi-square antara x8 dan x9 sebesar 11,84. Dari diagram tersebut dapat diketahui bahwa disarankan untuk saling ditukarkan antara X8 dan x9 (antara butir 8 dan butir 9). Output diagram berikutnya adalah:
Gambar 4. Diagram Expected changes Output tersebut menunjukkan bahwa estimasi yang baru setelah diadakan perubahan sebesar 0,62. Bila x8 saling ditukar dengan x9, maka akan menjadi lebih baik. Output diagram path yang berikutnya adalah:
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 229
Gambar 5. Diagram Conceptual
230
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013
Output diagram path tersebut menunjukkan bahwa diagram konsepnya. Masing-masing butir mengukur pada masing-masing faktor. Dan faktor-faktor itu membentuk konstrak motivasi belajar siswa. Adapun makna angka-angka dapat dilihat pada pemaknaan statistik di depan. Output diagram path yang berikutnya adalah:
Gambar 6. Diagram Standarized Solution
Suwarto, Analisis Faktor Angket Motivasi Belajar Siswa dengan Program Lisrel … 231 Output diagram path tersebut menunjukkan bahwa diagram solusi yang sudah distandarisasi. Pemaknaan angka-angka dapat dilihat pada pemaknaan statistik yang telah diterangkan di depan. Pembahasan Dari pemeriksaan statistik yang telah diungkap di depan dapat dibahas sebagai berikut. Tabel 2. Butir yang direkomendasikan untuk di drop/direvisi Nomor Butir 11 9 14 Bersaing 8 13 Tangjwb 5 19 Faktor Mandiri Berhasil Prestasi
Koefisien Korelasi 0,25 0,20 0,20 0,15 0,01 0,23 0,04
T-value 1,56 1,54 1,56 0,93 0,04 1,65 0,30
Rekomendasi Didrop/direvisi Dipindah ke fakor Bersaing Didrop/direvisi Dipindah ke factor Prestasi Didrop/direvisi Didrop/direvisi Didrop/direvisi
Tabel 3. Butir-butir yang Dapat Diterima dan Benar-benar Mengukur pada Masingmasing Faktor Nomor Butir 1 Mandiri 6 15 21 2 7 Berhasil 12 17 22 4 Prestasi 20 25 3 Bersaing 18 24 10 Tangjwb 16 23 Faktor
Koefisien Korelasi 0,53 0,54 0,62 0,72 0,73 0,35 0,75 0,36 0,47 0,54 0,38 0,56 0,79 0,37 0,38 0,40 0,61 0,48
T-value 3,34 3,35 3,85 4,50 4,88 2,32 4,99 2,35 3,09 3,55 2,73 3,65 3,84 2,22 2,30 2,69 3,74 3,11
Rekomendasi Butir-butir nomor: 1, 6, 15, 21 benar-benar mengukur faktor Mandiri Item-item nomor: 2, 7, 12, 17, 22 benar-benar mengukur factor Berhasil Item-item nomor: 4, 20, 25 benar-benar mengukur factor Prestasi Item-item nomor: 3, 18, 24 benar-benar mengukur factor Bersaing Item-item nomor: 10, 16, 23 benar-benar mengukur factor Tanggung jawab
232
JURNAL PENDIDIKAN, VOLUME 22, NOMOR 3 NOPEMBER 2013
Faktor-faktor (mandiri, berhasil, prestasi, bersaing, tanggungjawab) saling berkorelasi tinggi maka semua faktor betul-betul mengkonstruk motivasi belajar siswa. Hal ini juga didukung pada diagram path T-value untuk ke lima faktor semua ditulis dengan tinta biru tidak ditulis dengan tinta merah. Simpulan dan Saran Butir-butir yang rekomendasikan untuk didrop atau direvisi adalah: butir 5, butir 8, butir 9, butir 11, butir 13, butir 14, dan butir 19. Butir-butir yang dapat diterima dan benarbenar mengukur pada Masing-masing faktor adalah: butir 1, butir 2, butir 3, butir 4, butir 6, butir 7, butir 10, butir 12, butir 15, butir 16, butir 17, butir 18, butir 20, butir 21, butir 22, butir 23, butir 24, dan butir 25. Faktor-faktor (mandiri, berhasil, prestasi, bersaing, tanggungjawab) saling berkorelasi tinggi maka semua faktor betul-betul mengkonstruk motivasi belajar siswa. Butir nomor 8 dan butir nomor 9 supaya saling ditukar tempat, sehingga butir nomor 8 dari faktor bersaing masuk ke faktor prestasi dan butir nomor 9 dari faktor prestasi masuk ke faktor bersaing. Daftar Rujukan Karl G. Jereskog dan Dag Sorbon. (1993). Lisrel 8: Structural Equation Modelling with the SIMPLIS Command Language. Chicago: Scientific Software International. Karl G. Jereskog dan Dag Sorbon. (1996). Prelis 2: User’s Reference Guide. Chicago: Scientific Software International. Karl G. Jereskog dan Dag Sorbon. (1996). Lisrel 8: User’s Reference Guide. Chicago: Scientific Software International. Karl G. Jereskog dan Dag Sorbon. (2000). Lisrel 8: New Statistical Features. Chicago: Scientific Software International. Mathilda du Toit dan Stephen du Toit. (2001). Interactive Lisrel: User’s Guide. Lincolnwood: Scientific Software International.
