TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT (II) DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING ( SEM ) MENGGUNAKAN PROGRAM AMOS Minto Waluyo mintowaluyo_ti @yahoo.co.id Teknik Industri UPN “ Veteran “ Jatim Abstrak Penelitian yang melibatkan variable majemuk, teknik analisis data yang sering digunakan adalah analisis multivariat. Secara umum teknik analisis multivariat dapat dibagi menjadi inpendence methods dan interpendence method dengan tool SEM dengan menggunakan program Amos dapat mengakses beberapa model ( one step, two step dan two step menjadi one step ). Untuk menjamin validitas informasi yang dihasilkan penggunaan teknik analisis multivariate memerlukan pengetahuan tentang asumsi dasar teknik yang dipilih, serta skala pengukuran yang digunakan pada saat pengumpulan data. Makalah ini memberikan paparan mengenai teknik-teknik analisis multivariat dengan beberapa model. Keywords : Analisis dan pengolahan data, analisis multivariat, structural equation modelling ( SEM ), Amos dengan model tipe one step, two step dan two step jadi one step. PENDAHULUAN Latar belakang penulisan materi ini akibat sulitnya menguji model secara simultan yang relative rumit sekaligus unik dan masih banyak peneliti yang memutuskan menggunakan tool SEM dengan menggunakan program amos, tetapi kerangka konseptualnya tidak tuntas sehingga penyelesaian masalahnya tidak tuntas, dengan menggunakan program Amos persoalan kerangka konseptual yang sulit (Variabel Dependen lebih dari satu dapat diselesaikan) dapat diselesaikan dan bahkan ada peneliti yang variabel endogennya hanya satu, kalau kerangka konseptualnya seperti itu tool yang digunakan lebih baik pakai SPSS. Pemodeling persamaan struktural adalah definisi umum yang diberikan pada teknik analisis multivariat yang memiliki karakteristik sebagai berikut : Melakukan estimasi hubungan – hubungan dependen yang saling berkaitan satu sama lain. dan memiliki kemampuan untuk mempresentasikan konsep-konsep yang tidak teramati secara langsung. Perbedaan utama teknik pemodelan, persamaan struktural menggunakan hubungan / persamaan yang berbeda-beda untuk setiap variabel endogen dengan persamaan struktural dari model yang disajikan terdiri dari 4 model. Dengan harapan pembaca mendapat informasi seperti apa modelmodel yang disajikan selanjutnya dapat menjadi rujukan karena bukunya sudah beredar. Penelitian yang dibuat oleh pembaca sesuai dengan buku jilid berapa sebagai rujukannya. Untuk lebih jelasnya langkah pemodelan secara lengkap dapat dilihat pada panduan dan aplikasi SEM (Minto 2009). Pengukuran yang dilakukan pada empat penelitian ini yang sudah dibukukan dengan menggunakan beberapa skala pengukuran yakni skala semantik (7 angka) dan skala liket. Kerangka model pada gambar :1 awalnya Kinerja pemasarannya (Y1 ) indikatornya ada empat tetapi salah satu indikatornya ( market share/Y1.4 ) tidak valid, selanjutnya dilakukan pembuangan lalu . proses measurement model diulangi lagi tanpa mengikutkan indikator Y 1.4 hasil goodness of fitnya bagus proses pengolahan stuctural model dilanjutkan hasil goodness of fitnya juga bagus sehingga tidak perlu modifikasi, untuk lebih jelasnya lihat buku jilid 1, model two step lihat buku jilid 2, model one step dengan variabel endogen lebih dari dua lihat buku jilid 3 dan model two step jadi one step lihat buku penerbit indek 2009, adapun inti dari Gambar model bisa dilihat pada halaman berikut. .
Gambar 1 Measurement Model One Step (Minto Waluyo, 2005)
Gambar 2 Structural Equation Modelling (Minto Waluyo, 2005)
Gambar 3 Model two step (Minto Waluyo, 2006)
Gambar 4 Model structural two step (Minto Waluyo, 2006)
Gambar 5 Model two step dimodifikasi (Minto Waluyo, 2006)
Supaya model jadi bagus perlu modifikasi karena goodness of fitnya belum bagus, caranya lihat output SEM-nya cari miodifikasi indec (MI) terbesar bila mengambilnnya dari modifikasi indices covariances caranya hubungkan e7 dengan e14 dan e8 dengan e11(menggunakan 2 anak panah karena MI terbesar), tetapi bila mengambil MI terbesar dari variances regresion weights langkahnnya diregresikan manufaktur dengan kinerja dan distributor dengan kinerja (Dihubungkan dengan satu anak panah karena nilai MI terbesar). Lihat gambar 8., data ini bisa lihat jilid II.
Gambar 6 : Measurement Model One Step (Minto Waluyo, 2006)
Gambar 7 Model Struktural One Step (Minto Waluyo, 2006)
Gambar 8 Model One Step Yang Sudah Dimodifikasi (Minto Waluyo, 2006)
e1
TEPAT JUMLAH (X1.1)
e2
MUTU (X1.2)
e3
WARNA (X1.3)
e4
HARGA (X1.4)
e5
IMITASI (X1.5)
e6
ASLI (X1.6)
e7
KUALITAS (X2.1)
e8
HARGA (X2.2)
e9
e10
e11
TEPAT JUMLAH (X2.3)
KULIT (X1)
Z1 e21
TEPAT JUMLAH (Y1.1.1)
e22
MODEL (Y1.1.2)
e35
HARGA (X3.3)
SOL (X3)
KARET (X3.4)
Z3
e28
HARGA (Y3.3) MUTU (Y3.4) KEBUTUHAN KONSUMEN (Y3.5)
BARANG SETENGAH JADI (Y1.2)
Z7
e13
HARGA (X4.1)
MODEL (Y3.2)
MUTU (Y1.2.4)
BARANG JADI (Y1.1)
e12
TEPAT JUMLAH (X3.5)
e34
e27
Z8
SPON/BUSA (X3.2)
e15
WARNA (Y3.1)
HARGA (Y1.2.3)
Z2
PLASTIK (X3.1)
e14
e26
MUTU (Y1.1.4)
e24
e25
SPESIFIK (Y1.2.2)
HARGA (Y1.1.3)
e23
ASESORIS (X2)
TEPAT JUMLAH (Y1.2.1)
SUPPLIER (X)
MUTU (X4.2) TEPAT JUMLAH (X4.3)
e18
HARGA (X5.1)
e19
MUTU (X5.2)
e20
TEPAT JUMLAH (X5.3)
e47
PRODUK (Y5.4)
e48
e38
KINERJA PEMASARAN (Y4)
Z12
Z10
e29
LEM (X4)
e46
e37
CUSTOMER (Y3)
DISTRIBUTOR (Y2)
MANUFAKTUR (Y1)
Z6 SENDIRI (Y2.1)
SUB (Y2.2)
Z13
LAYANAN (Y2.1.1)
e30
HARGA (Y2.1.2)
e31
RELASI (Y2.1.3)
KEUNGGULAN BERSAING BERKELANJUTAN (Y5) Z14
Z11
LAYANAN (Y2.2.1)
KEPUASAN PELANGGAN (Y4.1) e32
MOTIVASI KERJA (Y4.2)
e40
e17
e45
MUTU (Y5.2) HARGA (Y5.3)
Z9
e39
e16
LAYANAN (Y5.1)
e36
HARGA (Y2.2.2)
e33 e41
SIS. INFORMASI (Y4.3)
e42
VOL. PENJUALAN (Y4.4)
e43
PERTUMBUHAN PELANGGAN (Y4.5)
e44
PERTUMBUHAN PENJUALAN (Y4.6)
Z4
BENANG (X5)
Z5
GAMBAR 9 TWO STEP APPROACH
Model pada gambar 8 tidak dapat di estimasi, monitor ada warning dengan pesan X 1 sampai dengan X5, Y11 dan Y12, Y21 dan Y22 tidak dapat di estimasi harus merubah model dari two step menjadi one step, untuk data lengkapnya bisa lihat buku penerbit Indek, 2009. Gambar 10 Model Measurement Two Step Menjadi One Step
1.31 1 x1.1 1.25 1 e2 x1.2 .75 1 e3 x1.3 .76 .96 .80 .98 1.421.261.63 .90 .84 1 e39 e40 e41 e42 e43 e44 e4 x1.4 1 1 1 1 1 1 1.78 .82 1 e5 x1.5 y4.1 y4.2 y4.3 y4.4 y4.5 y4.6 1.37 .92 1.62 .53 1.41 1.29 1.33 1.00 1.12 .93 1 .96 1.14 1 e6 x1.6 .89 y5.1 .84 2.18 y4 1.00 1.00 1 .75 .87 .82 1 e7 x2.1 1.30 1.02 1.811.591.20.90.66 2.443.272.151.54 y5.2 1.78 1 .75 e21 e22 e23 e24 e25 e26 e27 e28 y5 .83 1.33 1 e8 x2.2 .83 1 1 1 1 1 1 1 .55 1 y5.3 3.10 .96 1 .91 .74 .43y1.1.1y1.1.2y1.1.3 .85 1 y1.1.4y1.2.1y1.2.2y1.2.3y1.2.4 e9 x2.3 .85 y5.4 .11 .36 1.33 1.49 -.09 1.26 .49 1.00 .90 1.38 1 .86 .79 1.00 1 y3.1 e34 e10 x3.1 .91 .96 1.44 1.00 y1 1.91 .61 x 1 1 1.18 y2 1.06y3.2 e35 e11 x3.2 1.00 1.29 1.00 1.69 1.54 1.37 .96 1.03 1.05 1 1 1.00 y3 y3.3 e36 e12 x3.3 y2.1.1y2.1.2y2.1.3y2.2.1y2.2.2 1.22 .57 -.35 1.31 1 1.45 1 .53 1 1.41 1 .87 1 .98 1 1 .96 1.27 y3.4 e37 e13 x3.4 e29 e30 e31 e32 e33 1.52 1.06 2.08 1 1 y3.5 e38 e14 x3.5.70 1.50 -.13 1 e15 x4.1.65 1.09 .62 1 e16 x4.2 2.05 1 e17 x4.3 2.69 1 e18 x5.1 2.15 1 e19 x5.2 2.08 1 e1
e20
x5.3
Sumber : Minto Waluyo, (2009)
1.28 e45
.67
e46
.66 e47
1.45
e48
Gambar 10 Model Struktural G O O DNE SS O F F IT : C h i- S q u a re = 7 5 2 ,5 6 1 3 D eg ree O f F reed o m = 7 2 5 P ro b a b ilit y = 0 .2 3 2 C M I N /d f = 3 .7 6 1
S tru c tu ra l M o d e l
G F I = 0 .8 1 2 A G F I = 0 .7 0 5 T L I = 0 .6 9 C F I = 0 .7 6 3 R M SE A = 0.159
.9 8 1 e1 e2
x 1.1
.9 0 1
x 1.2
.7 6 1
e3 e4
x 1.3
.8 1 1
1 .2 2 e39
x 1.4
1 .4 4 1 e5 e6
x 1.5
1 .3 5 1
x 1.6
2 .2 8 1
e7 e8 e9
x 2.1
1 .8 8 1
x 2.2
3 .1 0 1
x 2.3
1 .5 0 1 e10
x 3.1
1 .9 8 1
.6 2
e11 e12 e13
x 3.2 1 .0 2
1 .1 6 1
1 .0 0 x 3.3 -.4 0 x 3.4 .8 5 1 .0 1 .7 0 x 3.5 -.3 7 .5 8 x 4.1 .6 0
1 .5 3 1 2 .0 8 1
e14
1 .8 4 1 e15
1 .4 3 1
e16 e17
.8 6 e40
1
.5 8 e41
1
1
1 .3 1 e42
1
1 .2 8 e43
1 .2 3 e44
1
1
y 4.1 y 4.2 y 4.3 y 4.4 y 4.5 y 4.6 1 .6 8 1 .0 01 .5 0.715.81 4.5 7 1 .5 3 1 .4 6 1 .0 1 .0 7 y4 1 .9 2 1 .1 2 z4 1 .3 3 1 .9 1 1 .3 4 1 .2 2 .8 2 2 .4 0 3 .2 7 2 .1 4 1 .6 6 1 .0 4 e21 -.01 9 e22 e23 e24 e25 e26 e27 e28 .1 7 .5 2 1 1 1 1 1 1 1 1 z5 .3 2 z2 y 1.1.1 y 1.1.2 y 1.1.3 y 1.1.4 y 1.2.1 y 1.2.2 y 1.2.3 y 1.2.4 .6 9 .6 5 .0 8 4 9 .5 3 .8 6 1 .0 01 .4 61 .5 8.415.4-.0 1 .7 8 1 .9 5 y 3.1 e34 1 .0 0 .9 2 1 .8 7 1 .0 0 y1 x 1 1 .2 5 1 y 3.2 e35 y2 .9 1 -.0 2 1 .2 51 .4 7 1 .0 0 1 .8 1 1 .1 3 1 .4 7 .9 1 1 z1
y3 y 2.1.1
y 2.1.2
y 2.1.3
y 2.2.1
y 2.2.2
e29
e30
e31
e32
e33
1
1 .7 41
1 .0 21
1 .3 61
.8 7 1
1 .11
y 3.3
-.0 4
e45
.6 9
1 y 5.2
e46
1 .3 9 1 y 5.3 1 .0 9 1
e47
y 5.4
e48
.6 8 1 .3 2
.9 0 e37
1 .8 3
1 y 3.5
z3
y5
y 5.1
e36
1 .0 0 1 1 .0y53.4
1
1 .3 6
1 1 .0 0 1 .3 5
e38
x 4.2
2 .1 5 1
x 4.3
2 .6 0 1 e18 e19
x 5.1
2 .3 0 1
x 5.2
2 .1 8 1
e20
x 5.3
Gambar 11 Model Two Step Menjadi One Step Yang Sudah Dimodifikasi
STRUCTURAL MODEL (MODIFICATION) 1.42 1 1.30 1 e2 .61 1 e3 .89 1 e4 1.71 1 e5 1.36 1 e6 2.28 1 e7 1.83 1 e8 3.09 1 e9 1.37 1 e10 1.90 1 e11 1.16 1 e12 1.54 1 e13 2.09 1 e14 1.48 1 e15 1.38 1 e16 2.25 1.22 1 e17 2.53 1 e18 1.81 1.26 1 e19 2.12 .83 1 e1
e20
x1.1
-.54
x1.2
x1.4
e39
e40
.19 .33
-.16 .71 1.39 -.59 1.11
x1.3
.70 e41
-.45
1.09 .99 e42 e43 -.16 1 1
1.29 e44
GOODNESS OF FIT : Chi-Square = 752.0503 Degree Of Freedom = 745 Probability = 0.421 CMIN/df = 1.03 GFI = 0.954 AGFI = 0.905 TLI = 0.997 -.05 CFI = 0.998 -.26 RMSEA = 0.016
1 1 1 1 .07 y4.1 y4.2 y4.3 y4.4 y4.5 y4.6 1.51 1.77 1.56.96 1.801.54 1.00 -.16 1.27 1 x1.6 1.10 .04 y5.1 -.13 y4 1.00 1 1.69 .86 1.44 1 1.92 1.65 x2.1 z4 1.20 -.15 1.20 1.79 1.32 1.48 .84 2.48 3.19 2.21 1.45 y5.2 1.03 e21 e22 e23 e24 e25 e26 e27 e28 y5 -.16 1.10 1 1 x2.2 .13 1 1 1 1 1 1 1 1 .52 y5.3 .80 z5 -.51 .32 .42 y1.1.1 y1.1.2 y1.1.3 y1.1.4 y1.2.1 y1.2.2 y1.2.3 y1.2.4 z2 1 x2.3 .07 .67 .70 .16 y5.4 1.34 -.31 .41 .94 -.42 .77 1.001.361.36.29 1 1 -.28 .66 -.21 y3.1 e34 1.05 x3.1 1.04 .92 1.52 1.00 .54 y1 1 x .71 1.20 1 -.25 1.01 y3.2 e35 y2 -.16 x3.2 .05 1.03 1.341.44 2.27.93 -.30 1 1.10 1.521.00 .91 1.00 y3 y3.3 e36 z1 x3.3 y2.1.1 y2.1.2 y2.1.3 y2.2.1 y2.2.2 .99 .97 -.38 1 1.491 .94 1 1.401 .73 1 1.10 1 1 1.10 -.10 1.11 y3.4 e37 x3.4 e29 e30 e31 e32 e33 1.05 .00 1.99.78 1 -.77 .61 x1.5
x3.5
-.28 .72 .67
x4.1
y3.5
z3
-.75
e38
.42
x4.2 x4.3 x5.1 x5.2 x5.3
Sumber:Minto Waluyo, (2009)
1.74 e45 e46 e47 e48
.63 .83 1.35
Pembahasan Untuk model one step (sumber buku 1 dan 3 ) langkahnya sama dengan model two step, tetapi untuk model two step ( gambar 9 ) ada warning sehingga model tidak dapat di estimasi selanjutnya dilakukan perubahan model jadi one step ( gambar 10 ) selanjutnya caranya sama dengan model diatasnya. Untuk penggunaan tool SEM proses yang harus dilakukan 7 langkah tetapi apabila model sudah bagus (Goodness of fit sesuai ketentuan ) tidak perlu dilakukan modifikasi. Penulisan makalah ini diharapkan dapat memberikan inspirasi bagi peneliti, sehingga model yang dikerjakan oleh peneliti/pembaca seperti model yang mana untuk jadi rujukannya. KESIMPULAN Teknik analisis multivariat dengan menggunakan tool SEM dengan program Amos dapat menguji model secara simultan yang relatif rumit sekaligus unik. Pada langkah SEM ke tujuh tidak harus dilakukan modifikasi apabila model sudah bagus nilai Goodnes Of Fit (Buku jilid 1). Tool SEM punya kemampuan untuk mengestimasi model one step, two step dan two step jadi one step. DAFTAR PUSTAKA Aaker, D.A., Kumar, V., Day, G.S., 1995, Marketing Research, 5th Edition, John Wiley & Sons, New York Arbuckle, J.L, and Wonthke, W, Amos 16 User’s Guide, Small Waters Corporation : Chiago Dillon, W.R., Goldstein M., 1984, Multivariate Analysis: Methods and Applications, John Wiley & Sonsm New York. Hair, J.R., Anderson, R.E., Tatham, R,L., Black W.C., 2006, Multivariate Data Analysis with Readings, 3th Edition, Macmillan Publishing Company, New York. Minto Waluyo, 2009, Panduan dan Aplikasi Struktural Equation Modelling (SEM), Penerbit Indek, Jakarta . ------------------ 2006, Panduan dan Aplikasi Struktural Equation Modelling (SEM), jilid I-III Penerbit Yumaniora, Surabaya. Neuman, W.L., 1994, Social Research Methods, 2nd Edition, Allyn and Bacon, Boston.
Sekaran, U., 2003, Research Methods for Business, 2nd Edition, Jon Wiley & Sons, New York. Singgih Santoso, 2007, SPSS Statistik Parametrik, PT Alex Media Komputindo, Jakarta.
