27 November 2011

STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) DENGAN AMOS

AMOS (Analysis of Moment Structures) merupakan salah satu program analisis Structural Equation Modeling (SEM) berbasis kovarian yang saat ini sudah sangat dikenal. Salah satu keunggulan program ini karena user friendly. program ini menyediakan kanvas pada program AMOS Graphichs dan ikon yang mudah kita ingat untuk menggambar model. penulis dalam hal ini menggunakan software AMOS 18. Ada 7 angkah analisis SEM dengan program AMOS :
Pengembangan model
Model yang dibangun berdasarkan tori yang kuat. Karena SEM tidak untuk menghasilkan model tetapi untuk mengkonfirmasi bentuk model, dalam hal ini hubungan kausalitas diantara variabel tidak dibentuk oleh model tetapi dibangun oleh teori yang mendukungnya. Kali ini kita lakukan pengembangan model mengenai Employee Retention. Dalam model ini terdapat 5 variabel laten : Enviromental Perceptions (EP), Attitude Toward  Cowokers (AT), Job Satisfactions (JS), Organization Commitment (OC), dan Staying Intentions (SI).
Membuat diagram alur
Tujuannya adalah menggambarkan model teoritis yang telah dibangun pada langkah pertama ke sebuah diagram jalur agar peneliti dengan mudah dapat mencermati hubungan kausalitas yang ingin diuji.
Diagram Alur


Konversi Diagran Jalur 
Koversi diagram jalur ke dalam persamaan model pengukuran dan structural. Dalam konversi ini ada dua    bentuk persamaam yaitu persamaan pada model pengukuran dan persamaan pada model struktural.


Konvesi Diagram Alur dalam Notasi

Memilih data input dan estimasi model
Tujuannya adalahmenetapkan data input yang digunakan dalam pemodelan dan teknik estimasi model. Dalam SEM data input yang dianalisis adalah berupa matriks kovarian atau matirk korelasi. Para pakar menyarankan untuk menggunakan matrik kovarians daripada matrik korelasi. Teknik estimasi kali ini menggunakan Maximim Likelihood Estimation (ML). Ada dua tahapan yang dilakukan untuk estimasi yaitu : 
  1. Model pengukuran (Measurement Model). Tahap ini dilakukan uji unidimensional dari konstruk-konstruk eksogen dan endogen dengan teknik Confirmatory Factor Analysis (CFA). CFA dilakukan dengan membuat hubungan korelasi antara masing-masing.
  2. Model Structural Persaman (Structural Equation Model). Langkah ini dilakukan untuk melihat kesesuaian model dan hubungan kausalitas yang dibangun dalam model yang diuji. Model ini dilakukan dengan mengganti hubungan korelasi (dua anak panah) dengan satu anak padah pada masing-masing variabel laten.
Evaluasi masalah identifikasi model
Tujuannya adalah untuk mendeteksi ada tidaknya masalah identifikasi berdasarkan evaluasi terhadap hasil estimasi yang dilakukan. Masalah yang diidentifikasi : program komputer tidak menghasilkan matrik informasi yang harus disajikan, standard error yang besar untuk satu atau lebih, munculnya angka yang aneh seperti adanya varians eror yang negatif.
Evaluasi kiteria Goodness Of the Fit (GOF)
Tujuan adalah untuk mengevaluasi pemenuhan asumsi yang disyaratkan SEM, dan kesesuaian model bedasarkan kriteria Goodness Of the Fit (GOF) tertentu. Beberapa uji kesesuaian model : 
  • Uji Chi-square dan probabilitas yaitu ukuran kesesuaian model berbasis Maximum Likelihood (ML). Di harapkan nilai Chi-Square rendah sehingga diperoleh nilai signifikansi yang tinggi (>0.05).
  • Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) yaitu nilai aproksimasi akar kuadrat rata-rata eror. Diharapkan nilainya rendah <0.08)
  • Goodness Of the Fit (GFI) yaitu ukuran kesesuaian model secara deskriptif. Nilai GFI > 0.90 mengindikasikan model fit atau model dapat diterima.
  • Adjusted Goodness of the Fit (AGFI) yaitu nilai GFI yang disesuaikan. Nilai GFI >0.90.
  • Cmin/df yaitu nilai Cmin/df < 2.00 mengindikasikan bahwa model fit dengan data.
  • Normal Index Fit (NFI) yaitu ukuran kesesuaian model dengan basis komparatif terhadap base line atau model nol. Diharapkan nilai NFI > 0.90.
  • Comparatif Fit Index (CFI) yaitu ukuran kesesuaian model berbasis komparatif dengan model null. Nilai CFI berkisar antara 0.0 sampai dengan 1. CFI >0.90 dikatakan model fit dengan data.
  • Tucker-Lewis Index (TLI), nilai TLI diharapkan > 0.90 dapat dikatakan fit dengan data.

Download artikel [PDF]