matriks dalam lisrel

MATRIKS DALAM LISREL

Oleh :

Abdullah M. Jaubah

Pendahuluan

Lisrel telah memanfaatkan beberapa macam matriks antara lain matriks Beta (BE),

matriks Gamma (GA), matriks Phi (PH), matriks PSI (PS), matriks Lamda X (LX),

matriks Lamda Y (LY), matriks Theta-Delta (TD), dan matriks Theta-Epsilon (TE).

Kedelapan jenis matriks ini dapat dikelompokkan ke dalam dua kelompok yaitu

kelompok matriks model persamaan struktural dan kekompok matriks model

pengukuran.

Matriks Beta, Gamma, Phi, dan matriks Psi merupakan matriks dalam kelompok model

persamaan struktural dan matriks Lamda-X, Lamda-Y, Theta-Delta, dan matriks Theta-

Epsilon merupakan matriks dalam kelompok model pengukuran. Keseluruhan matriks di

atas memainkan peranan penting dalam pemodelan persamaan struktural.

Matriks Beta dipakai untuk mewakili hubungan antara konstruks endogen. Matriks

Gamma dipakai untuk mewakili hubungan antara konstruk eksogen dan konstruk

endogen. Matriks Phi dipakai untuk mewakili hubungan atau korelasi antara konstruk

eksogen. Matriks Psi dipakai untuk mewakili hubungan atau korelasi persamaan

struktural atau konstruk endogen.

Matriks Lamda-X dipakai untuk mewakili koefisien jalur indikator dari konstruk endogen.

Matriks Lamda-Y dipakai untuk mewakili koefisien jalur indikator dari konstruk eksogen.

Matriks Theta-Delta dipakai untuk mewakili kesalahan (error) indikator dari konstruk

eksogen. Matriks Theta-Epsilon dipakai untuk mewakili matriks kesalahan indikator dari

konstruk endogen.

Penjelasan di atas sulit dipahami jika tanpa diberi contoh. Contoh di bawah ini

mencakup contoh sintaksis proyek Lisrel, hasil pelaksanaan sintaksis proyek Lisrel,

diagram jalur, dan penafsiran hasil pelaksanaan proyek Lisrel. Sintaksis proyek Simplis,

1

hasil pelaksanaan sintaksis proyek Simplis, diagram jalur, dan penafsiran hasil

pelaksanaan proyek Simplis. Contoh ini diambil dari paket program Lisrel. Contoh ini

diambil karena banyak skripsi, tesis, atau disertasi telah memakai variabel laten

Motivasi, Kinerja, dan Kepuasan Kerja. Variabel-variabel laten adalah variabel-variabel

yang tidak dapat diobservasi dan tidak dapat diukur secara langsung. Variabel-variabel

laten biasa dirinci ke dalam beberapa dimensi, sub-dimensi, dan beberapa variabel

manifes atau variabel indikator berdasar atas teori-teori tertentu. Indikator-indikator

tersebut kemudian dipakai sebagai acuan dalam menyusun instrumen penelitian. Data

yang terkumpul dari kegiatan penelitian, setelah dilakukan pengujian reliabilitas dan

validitas, kemudian dijumlahkan sehingga motivasi dari responden itu misalkan adalah

sebesar 80, dan sebagainya . Hal yang sama juga dialami untuk variabel-variabel lain.

Langkah penjumlahan nilai-nilai indikator dari suatu variabel merupakan langkah yang

mengandung kesalahan akan tetapi kesalahan ini biasanya tidak disadari. Kesalahan

lain adalah kesalahan memakai teknik analisis. Analisis yang dipakai adalah analisis

regresi sederhana dan regresi jamak dengan memanaatkan antara lain paket program

SPSS. Kesalahan-kesalahan ini mengakibatkan proses analisis data mengandung

kesalahan, kesimpulan mengandung kesalahan, implikasi mengandung kesalahan, dan

saran-saran mengandung kesalahan sehingga pembahasan dalam skripsi, tesis, atau

disertasi seperti tersebut menjadi tidak bermakna.

Contoh yang disajikan di sini telah memakai lima variabel laten yaitu variabel achmot,

t-s s-e, verb int, jobsatis, dan perform. Variabel variabel achmot, t-s s-e, dan verb int

merupakan variabel laten eksogen atau Ksi dan variabel jobsatis dan perform

merupakan variabel laten endogen atau Eta.

Variabel achmot mengandung dua variabel indikator yaitu achmot1 dan achmot2.

Variabel t-s s-e mengandung dua variabel indikator yaitu t-s s-e1 dan t-s s-e2. Variabel

Verbint mengandung satu variabel indikator yaitu Verbintm. Variabel jobsatis

mengandung dua variabel indikator yaitu jbsatis 1 dan jbsatis 2. Variabel perform

mengandung satu variabel indikator yaitu performm.

2

Variabel laten endogen jobsatis tergantung pada variabel laten eksogen achmot,

variabel laten eksogen verb int, dan variabel laten endogen perform. Variabel laten

endogen perform tergantung pada variabel laten eksogen t-s s-e.

Dua hipotesis penelitian dapat dirumuskan di sini :\

1. Hubungan diduga secara teoretik terdapat antara perform dan t-s s-e.

2. Hubungan diduga secara teoretik terdapat antara jobsatis, perform, achmot, dan

verb int.

Hipotesis-hipotesis penelitian antara variabel-variabel laten eksogen dan variabel-

variabel indikator eksogen dan hipotesis-hipotesis penelitia antara variabel-variabel

laten endogen dan variabel-variabel indikator endogen dapat juga dirumuskan.

Analisis ini dapat mengungkap model pengukuran dan model persamaan struktural,

kesalahan standar, kesalahan varians, kesalahan standar dari kesalahan varians, nilai

t-hitung, persamaan regresi sederhana, persamaan regtesi jamak, koefisien regresi,

dan koefisien determinasi.

Sintaksis Proyek Lisrel

Sintaksis Proyek Lisrel adalah sebagai berikut :

TI Modified Model for Performance and Satisfaction

DA NI=8 NO=122 NG=1 MA=CM

LA

performm jbsatis1 jbsatis2 achmot1 achmot2 't-s s-e1' 't-s s-e2' verbintm

CM

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

3

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

ME

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

SE

1 2 3 4 5 6 7 8 /

MO NX=5 NY=3 NK=3 NE=2 LY=FU,FI LX=FU,FI BE=FU,FI GA=FU,FI PH=SY,FR PS=DI,FR TE=DI,FR TD=DI,FR

LE

perform jobsatis

LK

achmot 't-s s-e' 'verb int'

FI PH(1,1) TE(1,1) TD(5,5)

FR LY(3,2) LX(1,1) LX(2,1) LX(4,2) BE(2,1) GA(1,2) GA(2,1) GA(2,3)

VA 1.00 LY(1,1) LY(2,2) LX(3,2) LX(5,3) PH(1,1)

VA 2.00 TD(5,5)

PD

OU ME=ML EF SS

Penjelasan Sintaksis Proyek Lisrel


Perintah di atas memakai TI atau Title. Perintah ini dipakai untuk menunjukkan nama

sintaksis Lisrel. Perintah ini dianjurkan dipakai karena dapat mengelompokkan hasil-

hasil pelaksanaan sintaksis proyek Lisrel ke dalam beberapa kelompok sehingga

memudahkan penafsiran hasil bersangkutan.


Perintah DA dipakai untuk mendeklarasikan mengenai Input Data yang berhubungan

dengan jumlah variabel indikator yang dinyatakan dengan perintah NI yaitu 8 dan

jumlah obserasi yaitu NO adalah 122, dan perintah NG dipakai untuk menjelaskan

jumlah kelompok yaitu 1. Perintah MA=CM dipakai untuk menunjukkan bahwa input

data adalah matriks dan matriks yang dipakai di sini adalah matriks kovarian

(Covariance Matrix).

LA

4


Perintah di atas mewakili Label dari variabel-variabel indikator dan label-label tersebut

berhubungan dengan matriks kovarians sebagai input data. Hal ini berarti bahwa baris

atau kolom dalam matriks kovarians tersebut masing-masing menunjukkan urutan label

tersebut. Label, dalam Lisrel, dapat disimpan dalam arsip eksternal atau label dapat

juga secara bersama-sama disimpan dalam arsip eksternal dengan input data.

CM

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

ME

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Perintah ini menunjukkan bahwa input data berbentuk matriks kovarians adalah simetris

dan data dapat disimpan dalam arsip eksternal.

SE

1 2 3 4 5 6 7 8 /

Perintah SE atau Selection dipakai untuk menyatakan pilihan variabel yang akan

dianalisis. Urutan variabel tersebut sesuai dengan perintah LA di atas.


Perintah MO (Model) mencerminkan spesifikasi model yang akan diproses. Jumlah

variabel indikator eksogen adalah 5 (NX=5) dan jumlah variabel indikator endogen

adalah 3 (NY=3). Jumlah variabel laten eksogen adalah 3 (NK=3) dan jumlah variabel

laten endogen adalah 2 (NE=2). Perintah LY, LX, BE, GA, PH, PS, TE, dan TD masing-

masing mencerminkan matriks parameter. Perintah FU, FI, FR, dan DI dipakai untuk

5

menyatakan FU= Full, FI=Fixed, FR=Free, dan DI=Diagonal. Contoh perintah LY=FU,FI

berarti bahwa matriks tersebut adalah penuh atau lengkap dan parameternya adalah

tetap.

LE

perform jobsatis

LK


Perintah LE dan LK masing-masing menunjukkan perintah label untuk variabel laten

endogen dan label untuk variabel laten eksogen. Label untuk variabellaten endogen

adalah perform dan jobsatis dan label untuk variabel laten eksogen adalah achmot, 't-s

s-e', dan 'verb int'.

FI PH(1,1) TE(1,1) TD(5,5)


VA 1.00 LY(1,1) LY(2,2) LX(3,2) LX(5,3) PH(1,1) VA 2.00 TD(5,5)

Sintaksis LY(3,2), LX(1,1), LX(2,1) LX(4,2), BE(2,1), GA(1,2), GA(2,1), dan GA(2,3)

masing-masing menyatakan notasi Lisrel untuk parameter-parameter. Parameter-

parameter ini ditaksis dengan perintah FR. Parameter-parameter ditentukan nilainya

adalah 1 sebagaimana tercermin dalam perintah VA (Value).

PD

Perintah PD dipakai untuk mencipta dan menyajikan Path Diagram.

OU ME=ML EF SS

Perintah terakhir memakai perintah OU (Output) yang berfungsi untuk menentukan

prosedur estimasi dengan perintah ME (Method of Estimation) adalah ML (Maximum

Likelihood) yang dipakai untuk menentukan hasil pelaksanaan yang diinginkan,

menyimpan berbagai macam matriks dalam suatu arsip. Perintah EF dipakai agar

keluaran yang diinginkan itu mengandung efek langsung dan efek tidak langsung.

Perintah SS dipakai agar keluaran yang diinginkan itu adalah Standardized Soluton.

Hasil Pelaksanaan Sintaksis Proyek Lisrel

6

Pelaksanaan sintaksis proyek Lisrel di atas akan menyajikan hasil pelaksanaan sebagai

berikut :

DATE: 7/17/2013

TIME: 19:49

L I S R E L 8.30

BY

Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom

This program is published exclusively by

Scientific Software International, Inc.

7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100

Chicago, IL 60646-1704, U.S.A.

Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140

Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-99

Use of this program is subject to the terms specified in the

Universal Copyright Convention.

Website: www.ssicentral.com

The following lines were read from file D:\SEMCOU~1\CHP7FULL\EX56.LPJ:



LA


CM

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

7

ME

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

SE

1 2 3 4 5 6 7 8 /


LE

perform jobsatis

LK


FI PH(1,1) TE(1,1) TD(5,5)


VA 1.00 LY(1,1) LY(2,2) LX(3,2) LX(5,3) PH(1,1)

VA 2.00 TD(5,5)

PD

OU ME=ML EF SS


Number of Input Variables 8

Number of Y - Variables 3

Number of X - Variables 5

Number of ETA - Variables 2

Number of KSI - Variables 3

Number of Observations 122


Covariance Matrix to be Analyzed

performm jbsatis1 jbsatis2 achmot1 achmot2 t-s s-e1

-------- -------- -------- -------- -------- --------

performm 4.37

jbsatis1 3.00 11.76

jbsatis2 2.31 6.04 7.90

achmot1 0.53 1.35 1.46 3.80

achmot2 0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

t-s s-e1 2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

8

t-s s-e2 2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43

verbintm -2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32


t-s s-e2 verbintm

-------- --------

t-s s-e2 4.24

verbintm -1.31 13.32


Parameter Specifications

LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 0 0

jbsatis1 0 0

jbsatis2 0 1

LAMBDA-X

achmot t-s s-e verb int

-------- -------- --------

achmot1 2 0 0

achmot2 3 0 0

t-s s-e1 0 0 0

t-s s-e2 0 4 0

verbintm 0 0 0

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform 0 0

jobsatis 5 0

GAMMA


-------- -------- --------

perform 0 6 0

9

jobsatis 7 0 8

PHI


-------- -------- --------

achmot 0

t-s s-e 9 10

verb int 11 12 13

PSI

Note: This matrix is diagonal.

perform jobsatis

-------- --------

14 15

THETA-EPS

performm jbsatis1 jbsatis2

-------- -------- --------

0 16 17

THETA-DELTA

achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm

-------- -------- -------- -------- --------

18 19 20 21 0


Number of Iterations = 12

LISREL Estimates (Maximum Likelihood)

LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 1.00 - -

jbsatis1 - - 1.00

jbsatis2 - - 0.83

(0.13)

6.19

LAMBDA-X

10


-------- -------- --------

achmot1 1.11 - - - -

(0.22)

4.94

achmot2 1.30 - - - -

(0.25)

5.26

t-s s-e1 - - 1.00 - -

t-s s-e2 - - 0.86 - -

(0.14)

6.26

verbintm - - - - 1.00

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.59 - -

(0.14)

4.24

GAMMA


-------- -------- --------

perform - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jobsatis 1.36 - - 0.21

(0.44) (0.11)

3.09 1.99

Covariance Matrix of ETA and KSI

11

perform jobsatis achmot t-s s-e verb int

-------- -------- -------- -------- --------

perform 4.37

jobsatis 3.00 7.42

achmot 0.62 1.42 1.00

t-s s-e 2.53 1.94 0.68 2.74

verb int -2.12 -0.85 -1.46 -2.31 11.32

PHI


-------- -------- --------

achmot 1.00

t-s s-e 0.68 2.74

(0.23) (0.65)

2.94 4.24

verb int -1.46 -2.31 11.32

(0.44) (0.68) (1.71)

-3.30 -3.37 6.61

PSI


perform jobsatis

-------- --------

2.04 3.88

(0.40) (1.22)

5.15 3.17

Squared Multiple Correlations for Structural Equations

perform jobsatis

-------- --------

0.53 0.48

THETA-EPS


-------- -------- --------

- - 4.47 2.90

12

(1.18) (0.80)

3.79 3.63

Squared Multiple Correlations for Y - Variables


-------- -------- --------

1.00 0.62 0.64

THETA-DELTA


-------- -------- -------- -------- --------

2.57 2.56 1.93 2.21 2.00

(0.48) (0.57) (0.42) (0.39)

5.36 4.46 4.53 5.71

Squared Multiple Correlations for X - Variables


-------- -------- -------- -------- --------

0.32 0.40 0.59 0.48 0.85

Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 15

Minimum Fit Function Chi-Square = 14.20 (P = 0.51)

Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 15.32 (P = 0.43)

Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 0.32

90 Percent Confidence Interval for NCP = (0.0 ; 13.87)

Minimum Fit Function Value = 0.12

Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0026

90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0 ; 0.11)

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.013

90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0 ; 0.087)

P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.70

Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.47

90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.47 ; 0.59)

ECVI for Saturated Model = 0.60

ECVI for Independence Model = 2.25

13

Chi-Square for Independence Model with 28 Degrees of Freedom = 256.57

Independence AIC = 272.57

Model AIC = 57.32

Saturated AIC = 72.00

Independence CAIC = 303.01

Model CAIC = 137.20

Saturated CAIC = 208.94

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.28

Standardized RMR = 0.035

Goodness of Fit Index (GFI) = 0.97

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.93

Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.40

Normed Fit Index (NFI) = 0.94

Non-Normed Fit Index (NNFI) = 1.01

Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.51

Comparative Fit Index (CFI) = 1.00

Incremental Fit Index (IFI) = 1.00

Relative Fit Index (RFI) = 0.90

Critical N (CN) = 261.56


Standardized Solution

LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 2.09 - -

jbsatis1 - - 2.72

jbsatis2 - - 2.26

LAMBDA-X


-------- -------- --------

achmot1 1.11 - - - -

achmot2 1.30 - - - -

14

t-s s-e1 - - 1.66 - -

t-s s-e2 - - 1.42 - -

verbintm - - - - 3.36

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.46 - -

GAMMA


-------- -------- --------

perform - - 0.73 - -

jobsatis 0.50 - - 0.26

Correlation Matrix of ETA and KSI


-------- -------- -------- -------- --------

perform 1.00

jobsatis 0.53 1.00

achmot 0.30 0.52 1.00

t-s s-e 0.73 0.43 0.41 1.00

verb int -0.30 -0.09 -0.44 -0.41 1.00

PSI


perform jobsatis

-------- --------

0.47 0.52

Regression Matrix ETA on KSI (Standardized)


-------- -------- --------

perform - - 0.73 - -

jobsatis 0.50 0.33 0.26


15

Total and Indirect Effects

Total Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jobsatis 1.36 0.55 0.21

(0.44) (0.15) (0.11)

3.09 3.57 1.99

Indirect Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - - - - -

jobsatis - - 0.55 - -

(0.15)

3.57

Total Effects of ETA on ETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.59 - -

(0.14)

4.24

Largest Eigenvalue of B*B' (Stability Index) is 0.354

Total Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 1.00 - -

jbsatis1 0.59 1.00

(0.14)

4.24

16

jbsatis2 0.49 0.83

(0.12) (0.13)

4.27 6.19

Indirect Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm - - - -

jbsatis1 0.59 - -

(0.14)

4.24

jbsatis2 0.49 - -

(0.12)

4.27

Total Effects of KSI on Y


-------- -------- --------

performm - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jbsatis1 1.36 0.55 0.21

(0.44) (0.15) (0.11)

3.09 3.57 1.99

jbsatis2 1.13 0.45 0.18

(0.36) (0.13) (0.09)

3.10 3.59 2.00


Standardized Total and Indirect Effects

Standardized Total Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - 0.73 - -

17

jobsatis 0.50 0.33 0.26

Standardized Indirect Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - - - - -

jobsatis - - 0.33 - -

Standardized Total Effects of ETA on ETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.46 - -

Standardized Total Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 2.09 - -

jbsatis1 1.24 2.72

jbsatis2 1.03 2.26

Standardized Indirect Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm - - - -

jbsatis1 1.24 - -

jbsatis2 1.03 - -

Standardized Total Effects of KSI on Y


-------- -------- --------

performm - - 1.53 - -

jbsatis1 1.36 0.91 0.71

jbsatis2 1.13 0.75 0.59

The Problem used 13376 Bytes (= 0.0% of Available Workspace)

Time used: 0.016 Seconds

Diagram Jalur

18

Diagram jalur yang dihasilkan dari sintaksis proyek Lisrel di atas adalah sebagai berikut:

Diagram jalur di atas mencerminkan diagram jalur dari estimates atas basic model.

Diagram jalur yang mencerminkan nilai-t hitung dari basic model adalah sebagai

berikut:

Diagram jalur dengan nilai-nilai t hitung di atas mencerminkan bahwa nilai-nilai t-hitung

adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga semua koefisien

korelasi dan semua hubungan adalah signifikan.

Penafsiran Hasil Pelaksanaan Sintaksis Proyek Lisrel

Penafsiran hasil pelaksanaan proyek Lisrel di atas adalah lebih sulit daripada

penafsiran hasil pelaksanaan proyek Simplis.

19

DATE: 7/17/2013

TIME: 19:49

L I S R E L 8.30

BY






Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140





The following lines were read from file D:\SEMCOU~1\CHP7FULL\EX56.LPJ:

Bagian kesatu dari hasil pelaksanaan sintaksis Lisrel di atas mecerminkan informasi

mengenai tanggal pelaksanaan sintaksis Simplis yaitu tanggal 17 bulan Juli 2013 jam

19.56 memakai Lisrel 8.30 yang dicipta oleh Karl G. Jöreskog dan Dag Sörbom.

Penerbitan Lisrel 8.30 dilaksanakan oleh Scientific Software International, Inc., dengan

alamat 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100, Chicago, IL 60646-1704, U.S.A. Nomor

telepon dan nomor Fax adalah Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-

2140. Hak Cipta dipegang oleh Scientific Software International, Inc., 1981-99.

Pemakaian paket program ini sesuai dengan syarat-syarat yang telah dispesifikasikan

dalam Universal Copyright Convention. Alamat website adalah Website:

www.ssicentral.com. Baris-baris ini dibaca dari arsip yang disimpan dalam folder D:\

SEMCOU~1\CHP7FULL\EX56.LPJ. Informasi seperti ini akan selalu disajikan setiap

kali arsip sintaksis Simplis dilaksanakan. Perbedaan yang dialami terletak pada tanggal,

jam, dan alamat folder saja. Perintah TI dipakai sebagai judul dan sebagai dasar untuk

mengelompokkan hasil pelasanaan ke dalam beberapa kelompok sehingga

memudahkan penafsiran.

20

http://www.ssicentral.com/




LA


CM

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

ME

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

SE

1 2 3 4 5 6 7 8 /


LE

perform jobsatis

LK


FI PH(1,1) TE(1,1) TD(5,5)


VA 1.00 LY(1,1) LY(2,2) LX(3,2) LX(5,3) PH(1,1)

VA 2.00 TD(5,5)

PD

OU ME=ML EF SS

Bagian kedua dari hasil pelaksanaan sintaksis Lisrel disajikan di atas. Bagian ini

mengandung informasi mengenai sintaksis Lisrel yang dipakai. Baris-baris adalah

sama dengan sintaksis Lisrel yang dipakai. Bagian ini dapat dianggap sebagai arsip

21

cadangan yang dapat dipakai jika arsip sintaksis Lisrel asli mengalami kerusakan atau

mengalami kesulitan pencarian.


Number of Input Variables 8

Number of Y - Variables 3

Number of X - Variables 5

Number of ETA - Variables 2

Number of KSI - Variables 3

Number of Observations 122

Bagian ketiga ini mengandung informasi mengenai jumlah variabel input adalah 8 yang

terdiri dari jumlah variabel Y adalah 3 dan jumlah variabel X adalah 5. Jumlah variabel

ini merupakan jumlah variabel indikator endogen adalah 3 dan jumlah variabel indikator

eksogen adalah 5. Jumlah vaariabel ETA adalah 2 atau jumlah variabel laten endogen

adalah 2 dan jumlah variabel KSI adalah 3 atau jumlah variabel laten eksogen adalah 3.

Jumlah observasi adalah 122.




-------- -------- -------- -------- -------- --------

performm 4.37

jbsatis1 3.00 11.76

jbsatis2 2.31 6.04 7.90

achmot1 0.53 1.35 1.46 3.80

achmot2 0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

t-s s-e1 2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

t-s s-e2 2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43

verbintm -2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32


t-s s-e2 verbintm

-------- --------

t-s s-e2 4.24

22



Parameter Specifications

LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 0 0

jbsatis1 0 0

jbsatis2 0 1

LAMBDA-X


-------- -------- --------

achmot1 2 0 0

achmot2 3 0 0

t-s s-e1 0 0 0

t-s s-e2 0 4 0

verbintm 0 0 0

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform 0 0

jobsatis 5 0

GAMMA


-------- -------- --------

perform 0 6 0

jobsatis 7 0 8

PHI


-------- -------- --------

achmot 0

23

t-s s-e 9 10

verb int 11 12 13

PSI


perform jobsatis

-------- --------

14 15

THETA-EPS


-------- -------- --------

0 16 17

THETA-DELTA


-------- -------- -------- -------- --------

18 19 20 21 0

Bagian keempat ini merupakan bagian yang mengandung informasi mengenai matriks

kovarians yang akan dianalisis termasuk spesifikasi atas parameter-parameter

bersangkutan.




LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 1.00 - -

jbsatis1 - - 1.00

jbsatis2 - - 0.83

(0.13)

6.19

LAMBDA-X


24

-------- -------- --------

achmot1 1.11 - - - -

(0.22)

4.94

achmot2 1.30 - - - -

(0.25)

5.26

t-s s-e1 - - 1.00 - -

t-s s-e2 - - 0.86 - -

(0.14)

6.26

verbintm - - - - 1.00

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.59 - -

(0.14)

4.24

GAMMA


-------- -------- --------

perform - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jobsatis 1.36 - - 0.21

(0.44) (0.11)

3.09 1.99



-------- -------- -------- -------- --------

perform 4.37

25

jobsatis 3.00 7.42

achmot 0.62 1.42 1.00

t-s s-e 2.53 1.94 0.68 2.74

verb int -2.12 -0.85 -1.46 -2.31 11.32

PHI


-------- -------- --------

achmot 1.00

t-s s-e 0.68 2.74

(0.23) (0.65)

2.94 4.24

verb int -1.46 -2.31 11.32

(0.44) (0.68) (1.71)

-3.30 -3.37 6.61

PSI


perform jobsatis

-------- --------

2.04 3.88

(0.40) (1.22)

5.15 3.17


perform jobsatis

-------- --------

0.53 0.48

THETA-EPS


-------- -------- --------

- - 4.47 2.90

(1.18) (0.80)

3.79 3.63

26



-------- -------- --------

1.00 0.62 0.64

THETA-DELTA


-------- -------- -------- -------- --------

2.57 2.56 1.93 2.21 2.00

(0.48) (0.57) (0.42) (0.39)

5.36 4.46 4.53 5.71



-------- -------- -------- -------- --------

0.32 0.40 0.59 0.48 0.85



















27

Model AIC = 57.32



Model CAIC = 137.20














Bagian kelima adalah bagian terpenting ditinjau dari sudut penafsiran hasil pelaksanaan

sintaksis Lisrel karena bagian ini mengandung persamaan-persamaan regresi dan

ukuran-ukuran kecocokan antara model dan data. Penafsiran hasil pelaksanaan

sintaksis Lisrel ini adalah lebih sulit daripada penafsiran hasil pelaksanaan sintaksis

Simplis.

LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 1.00 - -

jbsatis1 - - 1.00

jbsatis2 - - 0.83

(0.13)

6.19

28

THETA-EPS


-------- -------- --------

- - 4.47 2.90

(1.18) (0.80)

3.79 3.63



-------- -------- --------

1.00 0.62 0.64

Inforasi di atas dikumpulkan dari beberapa bagian dan kemudian disusun persamaan

regresi sebagai berikut

performm = 1.00*perform,, R² = 1.00

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator endogen performm

merupakan fungsi dari variabel laten endogen perform. Koefisien regresi dari variabel

laten endogen perform adalah 1. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada

variabel laten endogen perform akan mengakibatkan perusahan sebesar satu skor

pada variabel indikator performm. Koefisien determinasi dari persamaan regresi ini

adalah sebesar 1.

jbsatis1 = 1.00*jobsatis, Errorvar.= 4.47 , R² = 0.62

(1.18)

3.79

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator endogen jbsatis1

merupakan fungsi dari variabel laten endogen jobsatis. Koefisien regresi dari variabel

laten endogen jobsatis adalah 1. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada

variabel laten endogen jobsatis akan mengakibatkan perubahan sebesar satu skor

pada variabel indikator endogen jbsatis1. Kesalahan varian adalah 4.47 dengan

kesalahan standar sebesar 1.18 dan nilai t-hitung adalah 3.79. Nilai t-hitung ini adalah

29

lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien regresi itu adalah

signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.62. Nilai ini adalah lebih besar daripada nilai

0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah dapat dipercaya (reliable).


(0.13) (0.80)

6.19 3.63



laten endogen jobsatis adalah 0.83. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada


pada variabel indikator endogen jbsatis2. Kesalahan standar adalah 0.13 dan nilai t-

hitung adalah 6.19. Nilai t-hitung ini adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar

1.96 sehingga koefisien regresi ini adalah signifikan. Kesalahan varians adalah 2.90

dengan kesalahan standar sebesar 0.80 dan nilai t-hitung adalah 3.63. Nilai t-hitung ini

adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien regresi itu

adalah signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.64. Nilai ini adalah lebih besar

daripada nilai 0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah dapat dipercaya (reliable).

LAMBDA-X


-------- -------- --------

achmot1 1.11 - - - -

(0.22)

4.94

achmot2 1.30 - - - -

(0.25)

5.26

t-s s-e1 - - 1.00 - -

t-s s-e2 - - 0.86 - -

(0.14)

6.26

verbintm - - - - 1.00

30

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.59 - -

(0.14)

4.24

GAMMA


-------- -------- --------

perform - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jobsatis 1.36 - - 0.21

(0.44) (0.11)

3.09 1.99



-------- -------- -------- -------- --------

perform 4.37

jobsatis 3.00 7.42

achmot 0.62 1.42 1.00

t-s s-e 2.53 1.94 0.68 2.74

verb int -2.12 -0.85 -1.46 -2.31 11.32

PHI


-------- -------- --------

achmot 1.00

t-s s-e 0.68 2.74

(0.23) (0.65)

2.94 4.24

31

verb int -1.46 -2.31 11.32

(0.44) (0.68) (1.71)

-3.30 -3.37 6.61

PSI


perform jobsatis

-------- --------

2.04 3.88

(0.40) (1.22)

5.15 3.17


perform jobsatis

-------- --------

0.53 0.48

THETA-EPS


-------- -------- --------

- - 4.47 2.90

(1.18) (0.80)

3.79 3.63



-------- -------- --------

1.00 0.62 0.64

THETA-DELTA


-------- -------- -------- -------- --------

2.57 2.56 1.93 2.21 2.00

(0.48) (0.57) (0.42) (0.39)

5.36 4.46 4.53 5.71



32

-------- -------- -------- -------- --------

0.32 0.40 0.59 0.48 0.85



















Model AIC = 57.32



Model CAIC = 137.20









33






Kecocokan Keseluruhan Model dapat ditentukan setelah beberapa ukuran disusun

dalam tabel di bawah ini :

Kecocokan Keseluruhan Model

Ukuran Kecocokan Standar Realisasi Evaluasi

Incremental Fit Index (IFI) IFI>=0.90 1.00 Sangat Cocok

Relative Fit Index (RFI) RFI>=0.90 0.90 Cocok

Critical N (CN) CN>=200 261.56 Sangat Cocok

Standardized RMR RMR<0.05 0.28 Sangat Tidak Cocok

Goodness of Fit Index (GFI) GFI>=0.90 0.97 Sangat Cocok

Adjusted Goodness of Fit Index AGFI>=0.90 0.93 Sangat Cocok

P-Value >=0.05 0.42863 Tidak Cocok

RMSEA <=0.05 0.013 Sangat Cocok

Hal ini berarti bahwa model adalah cocok dengan data.


Standardized Solution

LAMBDA-Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 2.09 - -

jbsatis1 - - 2.72

jbsatis2 - - 2.26

LAMBDA-X

34


-------- -------- --------

achmot1 1.11 - - - -

achmot2 1.30 - - - -

t-s s-e1 - - 1.66 - -

t-s s-e2 - - 1.42 - -

verbintm - - - - 3.36

BETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.46 - -

GAMMA


-------- -------- --------

perform - - 0.73 - -

jobsatis 0.50 - - 0.26

Correlation Matrix of ETA and KSI


-------- -------- -------- -------- --------

perform 1.00

jobsatis 0.53 1.00

achmot 0.30 0.52 1.00

t-s s-e 0.73 0.43 0.41 1.00

verb int -0.30 -0.09 -0.44 -0.41 1.00

PSI


perform jobsatis

-------- --------

0.47 0.52

Regression Matrix ETA on KSI (Standardized)

35


-------- -------- --------

perform - - 0.73 - -

jobsatis 0.50 0.33 0.26


Total and Indirect Effects

Total Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jobsatis 1.36 0.55 0.21

(0.44) (0.15) (0.11)

3.09 3.57 1.99

Indirect Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - - - - -

jobsatis - - 0.55 - -

(0.15)

3.57

Total Effects of ETA on ETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.59 - -

(0.14)

4.24

Largest Eigenvalue of B*B' (Stability Index) is 0.354

Total Effects of ETA on Y

perform jobsatis

36

-------- --------

performm 1.00 - -

jbsatis1 0.59 1.00

(0.14)

4.24

jbsatis2 0.49 0.83

(0.12) (0.13)

4.27 6.19

Indirect Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm - - - -

jbsatis1 0.59 - -

(0.14)

4.24

jbsatis2 0.49 - -

(0.12)

4.27

Total Effects of KSI on Y


-------- -------- --------

performm - - 0.92 - -

(0.14)

6.40

jbsatis1 1.36 0.55 0.21

(0.44) (0.15) (0.11)

3.09 3.57 1.99

jbsatis2 1.13 0.45 0.18

(0.36) (0.13) (0.09)

3.10 3.59 2.00


37

Standardized Total and Indirect Effects

Standardized Total Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - 0.73 - -

jobsatis 0.50 0.33 0.26

Standardized Indirect Effects of KSI on ETA


-------- -------- --------

perform - - - - - -

jobsatis - - 0.33 - -

Standardized Total Effects of ETA on ETA

perform jobsatis

-------- --------

perform - - - -

jobsatis 0.46 - -

Standardized Total Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm 2.09 - -

jbsatis1 1.24 2.72

jbsatis2 1.03 2.26

Standardized Indirect Effects of ETA on Y

perform jobsatis

-------- --------

performm - - - -

jbsatis1 1.24 - -

jbsatis2 1.03 - -

Standardized Total Effects of KSI on Y


-------- -------- --------

performm - - 1.53 - -

38

jbsatis1 1.36 0.91 0.71

jbsatis2 1.13 0.75 0.59



Contoh penafsiran di atas mengungkap kesulitan melakukan penafsiran sebagai akibat

dari informasi yang mencerminkan persamaan regresi yang terkandung itu terpencar-

pencar sehingga perlu dikumpulkan lebih dahulu dan persamaan regresi bersangkutan

disusun. Penafsiran kemudian dilakukan setelah persamaan regresi tersebut tersusun.

Penafsiran hasil akan lebih mudah dilakukan melalui hasil pelaksanaan sintaksis simplis

sebagaimana disajikan di bawah ini.

Sintaksis Proyek Simplis

Sintaksis proyek Simplis dapat dicipta sebagai berikut :


Observed Variables


Covariance Matrix

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

Means

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Sample Size = 122

Latent Variables perform jobsatis achmot 't-s s-e' 'verb int'

Relationships

performm = 1.00*perform

jbsatis1 = 1.00*jobsatis

39

jbsatis2 = jobsatis

achmot1 = achmot

achmot2 = achmot

't-s s-e1' = 1.00*'t-s s-e'

't-s s-e2' = 't-s s-e'

verbintm = 1.00*'verb int'

jobsatis = perform

perform = 't-s s-e'

jobsatis = achmot 'verb int'

Set the Variance of achmot to 1.00

Set the Error Variance of performm to 0.00

Set the Error Variance of verbintm to 2.00

Path Diagram

Method of Estimation: Maximum Likelihood

End of Problem

Hasil Pelaksanaan Sintaksis Proyek Simplis

DATE: 7/17/2013

TIME: 19:56

L I S R E L 8.30

BY






Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140





The following lines were read from file D:\SEMCOU~1\CHP7FULL\EX56.SPJ:


40

Observed Variables


Covariance Matrix

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

Means

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Sample Size = 122


Relationships



jbsatis2 = jobsatis

achmot1 = achmot

achmot2 = achmot

't-s s-e1' = 1.00*'t-s s-e'

't-s s-e2' = 't-s s-e'


jobsatis = perform

perform = 't-s s-e'





Path Diagram


41

End of Problem

Sample Size = 122




-------- -------- -------- -------- -------- --------

performm 4.37

jbsatis1 3.00 11.76

jbsatis2 2.31 6.04 7.90

achmot1 0.53 1.35 1.46 3.80

achmot2 0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

t-s s-e1 2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

t-s s-e2 2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43

verbintm -2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32


t-s s-e2 verbintm

-------- --------

t-s s-e2 4.24







(1.18)

3.79


(0.13) (0.80)

6.19 3.63

achmot1 = 1.11*achmot, Errorvar.= 2.57 , R² = 0.32

(0.22) (0.48)

4.94 5.36

42


(0.25) (0.57)

5.26 4.46

t-s s-e1 = 1.00*t-s s-e, Errorvar.= 1.93 , R² = 0.59

(0.42)

4.53


(0.14) (0.39)

6.26 5.71

verbintm = 1.00*verb int, Errorvar.= 2.00, R² = 0.85

perform = 0.92*t-s s-e, Errorvar.= 2.04 , R² = 0.53

(0.14) (0.40)

6.40 5.15

jobsatis = 0.59*perform + 1.36*achmot + 0.21*verb int, Errorvar.= 3.88 , R² = 0.48

(0.14) (0.44) (0.11) (1.22)

4.24 3.09 1.99 3.17

Covariance Matrix of Independent Variables


-------- -------- --------

achmot 1.00

t-s s-e 0.68 2.74

(0.23) (0.65)

2.94 4.24

verb int -1.46 -2.31 11.32

(0.44) (0.68) (1.71)

-3.30 -3.37 6.61

Covariance Matrix of Latent Variables


-------- -------- -------- -------- --------

perform 4.37

jobsatis 3.00 7.42

achmot 0.62 1.42 1.00

43

t-s s-e 2.53 1.94 0.68 2.74

verb int -2.12 -0.85 -1.46 -2.31 11.32



















Model AIC = 57.32



Model CAIC = 137.20






44











Diagram Jalur

Diagram jalur berdasar atas basic model dan nilai t adalah sebagai berikut :

45

Penafsiran Hasil Pelaksanaan Sintaksis Proyek Simplis

DATE: 7/17/2013

TIME: 19:56

L I S R E L 8.30

BY






Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140





The following lines were read from file D:\SEMCOU~1\CHP7FULL\EX56.SPJ:

Bagian kesatu dari hasil pelaksanaan sintaksis Simplis di atas mecerminkan informasi

mengenai tanggal pelaksanaan sintaksis Simplis yaitu tanggal 17 bulan Juli 2013 jam

46

19.56 memakai Lisrel 8.30 yang dicipta oleh Karl G. Jöreskog dan Dag Sörbom.

Penerbitan Lisrel 8.30 dilaksanakan oleh Scientific Software International, Inc., dengan

alamat 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100, Chicago, IL 60646-1704, U.S.A. Nomor

telepon dan nomor Fax adalah Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-

2140. Hak Cipta dipegang oleh Scientific Software International, Inc., 1981-99.

Pemakaian paket program ini sesuai dengan syarat-syarat yang telah dispesifikasikan

dalam Universal Copyright Convention. Alamat website adalah Website:

www.ssicentral.com. Baris-baris ini dibaca dari arsip yang disimpan dalam folder D:\

SEMCOU~1\CHP7FULL\EX56.SPJ. Informasi seperti ini akan selalu disajikan setiap

kali arsip sintaksis Simplis dilaksanakan. Perbedaan yang dialami terletak pada tanggal,

jam, dan alamat folder saja. Perintah TI dipakai sebagai judul dan sebagai dasar untuk

mengelompokkan hasil pelasanaan ke dalam beberapa kelompok sehingga

memudahkan penafsiran.


Observed Variables


Covariance Matrix

4.37

3.00 11.76

2.31 6.04 7.90

0.53 1.35 1.46 3.80

0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43 4.24

-2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32 -1.31 13.32

Means

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Sample Size = 122


Relationships


47



jbsatis2 = jobsatis

achmot1 = achmot

achmot2 = achmot

't-s s-e1' = 1.00*'t-s s-e'

't-s s-e2' = 't-s s-e'


jobsatis = perform

perform = 't-s s-e'





Path Diagram


End of Problem

Sample Size = 122

Bagian kedua dari hasil pelaksanaan sintaksis Simplis disajikan di atas. Bagian ini

mengandung informasi mengenai sintaksis Simplis yang dipakai. Hal ini hanya berbeda

pada baris Sample Sixe = 122 saja sedangkan baris-baris lainnya adalah sama dengan

sintaksis Simplis yang dipakai. Bagian ini dapat dianggap sebagai arsip cadangan yang

dapat dipakai jika arsip sintaksis Simplis asli mengalami kerusakan atau mengalami

kesulitan pencarian.




-------- -------- -------- -------- -------- --------

performm 4.37

jbsatis1 3.00 11.76

jbsatis2 2.31 6.04 7.90

achmot1 0.53 1.35 1.46 3.80

48

achmot2 0.81 2.01 1.20 1.47 4.24

t-s s-e1 2.46 2.08 1.97 0.85 0.72 4.67

t-s s-e2 2.18 1.59 1.82 0.69 0.74 2.43

verbintm -2.72 -1.95 -0.39 -1.42 -2.08 -2.32


t-s s-e2 verbintm

-------- --------

t-s s-e2 4.24


Bagian ketiga dari hasil pelaksanaan sintaksis Simplis mencerminkan informasi

mengenai matiks kovarians yang akan dianalisis. Data asli dilakukan perubahan

menjadi matriks kovarian dalam tahap pemakaian Prelis atau matriks korelasi sesuai

dengan peluang yang dipilih sesuai dengan matriks yang akan dianalisis.






(1.18)

3.79


(0.13) (0.80)

6.19 3.63


(0.22) (0.48)

4.94 5.36


(0.25) (0.57)

5.26 4.46

49


(0.42)

4.53


(0.14) (0.39)

6.26 5.71



(0.14) (0.40)

6.40 5.15


(0.14) (0.44) (0.11) (1.22)

4.24 3.09 1.99 3.17



-------- -------- --------

achmot 1.00

t-s s-e 0.68 2.74

(0.23) (0.65)

2.94 4.24

verb int -1.46 -2.31 11.32

(0.44) (0.68) (1.71)

-3.30 -3.37 6.61



-------- -------- -------- -------- --------

perform 4.37

jobsatis 3.00 7.42

achmot 0.62 1.42 1.00

t-s s-e 2.53 1.94 0.68 2.74

verb int -2.12 -0.85 -1.46 -2.31 11.32

50



















Model AIC = 57.32



Model CAIC = 137.20











51






Bagian keempat merupakan bagian paling penting ditinjau dari sudut penafsiran hasil

pelaksanaan sintaksis Simplis karena dalam bagian ini penafsiran akan dilakukan atas

hubungan antara variabel-variabel indikator endogen dan variabel-variabel laten

endogen, variabel-variabel indikator eksogen dan variabel-variabel laten eksogen, dan

hubungan antara variabel-variabel laten eksogen dan variabel-variabel laten endogen.

Penafsiran akan mencakup juga nilai dari kesalahan standar, nilai-t hitung, nilai dari

kesalahan varians, nilai dari kesalahan standar dari kesalahan varians, nilai t-hitung dari

kesalahan varians, dan nilai dari koefisien determinasi. Bagian ini juga mencakup

ukuran-ukuran yang biasa dipakai untuk mengukur kecocokan antara model dan data.

Penafsiran secara rinci mengenai hubungan dan kecocokan dapat dilakukan berdasar

atas estimasi menurut metode Maximum Likelihood sebagai berikut :


Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator endogen performm

merupakan fungsi dari variabel laten endogen perform. Koefisien regresi dari variabel

laten endogen perform adalah 1. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada

variabel laten endogen perform akan mengakibatkan perusahan sebesar satu skor

pada variabel indikator performm. Koefisien determinasi dari persamaan regresi ini

adalah sebesar 1.


(1.18)

3.79



laten endogen jobsatis adalah 1. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada


52

pada variabel indikator endogen jbsatis1. Kesalahan varian adalah 4.47 dengan



signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.62. Nilai ini adalah lebih besar daripada nilai

0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah dapat dipercaya (reliable).


(0.13) (0.80)

6.19 3.63



laten endogen jobsatis adalah 0.83. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada


pada variabel indikator endogen jbsatis2. Kesalahan standar adalah 0.13 dan nilai t-



dengan kesalahan standar sebesar 0.80 dan nilai t-hitung adalah 3.63. Nilai t-hitung ini

adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien regresi itu

adalah signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.64. Nilai ini adalah lebih besar

daripada nilai 0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah dapat dipercaya (reliable).


(0.22) (0.48)

4.94 5.36

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator eksogen achmot1

merupakan fungsi dari variabel laten eksogen achmot. Koefisien regresi dari variabel

laten eksogen achmot adalah 1.11. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada

variabel laten eksogen achmot akan mengakibatkan perubahan sebesar 1.11 pada

variabel indikator eksogen achmot1. Kesalahan standar adalah 0.22 dan nilai t-hitung

adalah 4.94. Nilai t-hitung ini adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96

sehingga koefisien regresi ini adalah signifikan. Kesalahan varians adalah 2.57 dengan


53


signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.32. Nilai ini adalah lebih kecil daripada nilai

0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah tidak dapat dipercaya.


(0.25) (0.57)

5.26 4.46

4.94 5.36

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator eksogen achmot2

merupakan fungsi dari variabel laten eksogen achmot. Koefisien regresi dari variabel

laten eksogen achmot adalah 1.30. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada

variabel laten eksogen achmot akan mengakibatkan perubahan sebesar 1.30 pada

variabel indikator eksogen achmot2. Kesalahan standar adalah 0.25 dan nilai t-hitung


sehingga koefisien regresi ini adalah signifikan. Kesalahan varians adalah 2.56 dengan



signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.40. Nilai ini adalah lebih kecil daripada nilai



(0.42)

4.53

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator eksogen t-s s-e1

merupakan fungsi dari variabel laten eksogen t-s s-e. Koefisien regresi dari variabel

laten eksogen t-s s-e adalah 1.00. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada

variabel laten eksogen s-t s-e akan mengakibatkan perubahan sebesar 1.00 skor pada

variabel indikator eksogen s-t s-e1. Kesalahan varians adalah 1.93 dengan kesalahan

standar adalah 0.42 dan nilai t-hitung adalah 4.53. Nilai t-hitung ini adalah lebih besar

daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien regresi ini adalah signifikan.

Koefisien determinasi adalah 0.59. Nilai ini adalah lebih besar daripada nilai 0.05

sehingga persamaan regresi ini adalah dapat dipercaya.

54


(0.14) (0.39)

6.26 5.71

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator eksogen t-s s-e2




variabel indikator eksogen s-t s-e2 dengan kesalahan standar adalah 0.14 dan nilai t-



dengan kesalahan standar adalah 0.39 dan nilai t-hitung adalah 5.71. Nilai t-hitung ini

adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien ini adalah

signirikan. Koefisien determinasi adalah 0.48. Nilai ini adalah lebih kecil daripada nilai



Variabel indikator eksogen verbintm merupakan fungsi dari variabel laten eksogen verb

int. Koefisien regresi dari variabel laten eksogen verb int adalah 1.00. Hal ini berarti

bahwa perubahan sebesar satu skor pada variabel laten eksogen verb int akan

mengakibatkan perubahan pada variabel indikator eksogen verbintm sebesar 1.

Kesalahan standar adalah 0.200 dan koefisien determinasi adalah 0.85. Koefisien

determinasi ini adalah lebih besar daripada nilai 0.05 sehingga persamaan regresi ini

sangat dapat dipercaya.


(0.14) (0.40)

6.40 5.15

Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel laten endogen perform




variabel laten endogen perform dengan kesalahan standar adalah 0.14 dan nilai t-

55



dengan kesalahan standar adalah 0.40 dan nilai t-hitung adalah 5.15. Nilai t-hitung ini

adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien ini adalah

signirikan. Koefisien determinasi adalah 0.53. Nilai ini adalah lebih besar daripada nilai

0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah dapat dipercaya.


(0.14) (0.44) (0.11) (1.22)

4.24 3.09 1.99 3.17

Variabel laten endogen jobsatis merupakan fungsi dari variabel laten endogen perform,

variabel laten eksogen achmot, dan variabel laten eksogen verb int. Koefisien regresi

dari variabel laten endogen perform adalah 0.59, koefisien regresi dari variabel laten

eksogen achmot adalah 1.36, dan koefisien regresi dari variabel laten eksogen verb int

adalah 0.21. Perubahan satu skor atas ketiga variabel laten ini akan mengakibatkan

perubahan sebesar 0.59, 1,36, dan 0.21 pada variabel laten endogen jobsatis dengan

kesalahan standar masing-masing adalah 0.14, 0.44, dan 0.11. Nilai t-hitung masing-

masing adalah 4.24, 3.09, dan 1.99. Nilai-nilai t-hitung ini adalah lebih besar daripada

nilai t-hitung sebesar 1.96 sehingga ketiga koefisien regresi itu adalah signifikan.

Kesalahan varians adalah 3.88 dengan kesalahan standar adalah 1.22 dan nilai t-hitung


sehingga koefisien ini adalah signifikan. Nilai koefisien determinasi adalah 0.48. Nilai ini

adalah lebih kecil daripada nilai 0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah tidak dapat

dipercaya.



-------- -------- --------

achmot 1.00

t-s s-e 0.68 2.74

(0.23) (0.65)

2.94 4.24

verb int -1.46 -2.31 11.32

56

(0.44) (0.68) (1.71)

-3.30 -3.37 6.61



-------- -------- -------- -------- --------

perform 4.37

jobsatis 3.00 7.42

achmot 0.62 1.42 1.00

t-s s-e 2.53 1.94 0.68 2.74

verb int -2.12 -0.85 -1.46 -2.31 11.32

Informasi di atas ini mencerminkan informasi mengenai matiks kovarians dari variabel-

variabel independen.



















Model AIC = 57.32

57



Model CAIC = 137.20
















Informasi di atas mengandung ukuran-ukuran yang biasa dipakai untuk menentukan

kecocokan antara model dan data. Ukuran-ukuran yang dapat dipakai antara lain

adalah sebagai berikut :

Kecocokan Keseluruhan Model

Ukuran Kecocokan Standar Realisasi Evaluasi

Incremental Fit Index (IFI) IFI>=0.90 1.00 Sangat Cocok

Relative Fit Index (RFI) RFI>=0.90 0.90 Cocok

Critical N (CN) CN>=200 261.56 Sangat Cocok

Standardized RMR RMR<0.05 0.28 Sangat Tidak Cocok

Goodness of Fit Index (GFI) GFI>=0.90 0.97 Sangat Cocok

Adjusted Goodness of Fit Index AGFI>=0.90 0.93 Sangat Cocok

P-Value >=0.05 0.42863 Tidak Cocok

RMSEA <=0.05 0.013 Sangat Cocok

Hal ini berarti bahwa model adalah cocok dengan data.

58

Rangkuman

Pembahasan Matriks dalam Lisrel mencerminkan bahwa Lisrel telah memanfaatkan

beberapa macam matriks antara lain matriks Beta (BE), matriks Gamma (GA), matriks

Phi (PH), matriks PSI (PS), matriks Lamda X (LX), matriks Lamda Y (LY), matriks

Theta-Delta (TD), dan matriks Theta-Epsilon (TE). Kedelapan jenis matriks ini dapat

dikelompokkan ke dalam dua kelompok yaitu kelompok matriks model persamaan

struktural dan kekompok matriks model pengukuran. Matriks ini tercermin dalam

sintaksis proyek Lisrel dan sintaksis proyek Simplis.

Pembahasan ini telah menyajikan sintaksis proyek Lisrel, hasil pelaksanaan sintaksis

proyek Lisrel, hasil diagram jalur sintaksis proyek Lisrel, dan contoh penafsiran hasil

pelaksanaan sintaksis proyek Lisrel. Penafsiran hasil pelaksanaan proyek Lisrel tidak

dilakukan secara keseluruhan karena harus memilih dan mengumpulkan informasi

sebelum dapat menyusun persamaan regresi bersangkutan. Pengujian kecocokan

antara model dan data berdasar atas hasil pelaksanaan sintaksis Lisrel juga dilakukan.

Pembahasan ini telah menyajikan pula sintaksis proyek Simplis, hasil pelaksanaan

sintaksis proyek Simplis, hasil diagram jalur sintaksis proyek Simplis, dan contoh

penafsiran hasil pelaksanaan sintaksis proyek Simplis. Penafsiran hasil pelaksanaan

proyek Simplis dilakukan secara keseluruhan karena persamaan regresi secara

keseluruhan telah tersedia. Pengujian kecocokan antara model dan data berdasar atas

hasil pelaksanaan sintaksis Simplis juga dilakukan.

Inti dari penciptaan sintaksis proyek Lisrel dan penciptaan sintaksis proyek Simplis

adalah diagram jalur. Diagram jalur dapat disusun dan hasil penyusunan diagram jalur

dapat dipakai untuk mencipta sintaksis proyek Lisrel dan sintaksis proyek Simplis.

Pembahaan ini banyak dipengaruhi oleh hasil studi mengenai Lisrel 8.30, Lisrel 8.80,

Lisrel 9.10 dan bahan-bahan kepustakaan sebagaimana disajikan di bawah ini.

Daftar Kepustakaan

Du Toit, M. & Du Toit, S.H.C. (2001). Interactive LISREL: User’s Guide. Lincolnwood,

IL: Scientific Software International, Inc.

59

Du Toit, S.H.C. & Mels, G. (2002). Supplementary Notes on Multiple Imputation.

Available at http://www.ssicentral.com/lisrel/techdocs/imputation.pdf.

Jöreskog, K.G. & Sörbom, D. (2005). LISREL for Windows [Computer Software].

Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.

60

matriks dalam lisrel

Documents