View
279
Download
5
Category
Preview:
DESCRIPTION
matrik dalam label
Citation preview
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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.
DA NI=8 NO=122 NG=1 MA=CM
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
performm jbsatis1 jbsatis2 achmot1 achmot2 't-s s-e1' 't-s s-e2' verbintm
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.
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
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
achmot 't-s s-e' 'verb int'
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)
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)
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:
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
-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 /
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
Covariance Matrix to be Analyzed
t-s s-e2 verbintm
-------- --------
t-s s-e2 4.24
verbintm -1.31 13.32
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform 0 6 0
9
jobsatis 7 0 8
PHI
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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 t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
Note: This matrix is diagonal.
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
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
- - 4.47 2.90
12
(1.18) (0.80)
3.79 3.63
Squared Multiple Correlations for Y - Variables
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
1.00 0.62 0.64
THETA-DELTA
achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm
-------- -------- -------- -------- --------
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
achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm
-------- -------- -------- -------- --------
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Standardized Solution
LAMBDA-Y
perform jobsatis
-------- --------
performm 2.09 - -
jbsatis1 - - 2.72
jbsatis2 - - 2.26
LAMBDA-X
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform - - 0.73 - -
jobsatis 0.50 - - 0.26
Correlation Matrix of ETA and KSI
perform jobsatis achmot t-s s-e verb int
-------- -------- -------- -------- --------
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
Note: This matrix is diagonal.
perform jobsatis
-------- --------
0.47 0.52
Regression Matrix ETA on KSI (Standardized)
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform - - 0.73 - -
jobsatis 0.50 0.33 0.26
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
15
Total and Indirect Effects
Total Effects of KSI on ETA
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Standardized Total and Indirect Effects
Standardized Total Effects of KSI on ETA
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform - - 0.73 - -
17
jobsatis 0.50 0.33 0.26
Standardized Indirect Effects of KSI on ETA
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
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:
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
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
-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
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.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
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
Covariance Matrix to be Analyzed
t-s s-e2 verbintm
-------- --------
t-s s-e2 4.24
22
verbintm -1.31 13.32
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform 0 6 0
jobsatis 7 0 8
PHI
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
achmot 0
23
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
Bagian keempat ini merupakan bagian yang mengandung informasi mengenai matriks
kovarians yang akan dianalisis termasuk spesifikasi atas parameter-parameter
bersangkutan.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
achmot t-s s-e verb int
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
perform jobsatis achmot t-s s-e verb int
-------- -------- -------- -------- --------
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 t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
Note: This matrix is diagonal.
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
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
- - 4.47 2.90
(1.18) (0.80)
3.79 3.63
26
Squared Multiple Correlations for Y - Variables
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
1.00 0.62 0.64
THETA-DELTA
achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm
-------- -------- -------- -------- --------
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
achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm
-------- -------- -------- -------- --------
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
Chi-Square for Independence Model with 28 Degrees of Freedom = 256.57
Independence AIC = 272.57
27
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
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
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
- - 4.47 2.90
(1.18) (0.80)
3.79 3.63
Squared Multiple Correlations for Y - Variables
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
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).
jbsatis2 = 0.83*jobsatis, Errorvar.= 2.90 , R² = 0.64
(0.13) (0.80)
6.19 3.63
Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator endogen jbsatis2
merupakan fungsi dari variabel laten endogen jobsatis. Koefisien regresi dari variabel
laten endogen jobsatis adalah 0.83. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada
variabel laten endogen jobsatis akan mengakibatkan perubahan sebesar satu skor
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
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 t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
Note: This matrix is diagonal.
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
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
- - 4.47 2.90
(1.18) (0.80)
3.79 3.63
Squared Multiple Correlations for Y - Variables
performm jbsatis1 jbsatis2
-------- -------- --------
1.00 0.62 0.64
THETA-DELTA
achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm
-------- -------- -------- -------- --------
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
achmot1 achmot2 t-s s-e1 t-s s-e2 verbintm
32
-------- -------- -------- -------- --------
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
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
33
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
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.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Standardized Solution
LAMBDA-Y
perform jobsatis
-------- --------
performm 2.09 - -
jbsatis1 - - 2.72
jbsatis2 - - 2.26
LAMBDA-X
34
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform - - 0.73 - -
jobsatis 0.50 - - 0.26
Correlation Matrix of ETA and KSI
perform jobsatis achmot t-s s-e verb int
-------- -------- -------- -------- --------
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
Note: This matrix is diagonal.
perform jobsatis
-------- --------
0.47 0.52
Regression Matrix ETA on KSI (Standardized)
35
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform - - 0.73 - -
jobsatis 0.50 0.33 0.26
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Total and Indirect Effects
Total Effects of KSI on ETA
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
37
Standardized Total and Indirect Effects
Standardized Total Effects of KSI on ETA
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
perform - - 0.73 - -
jobsatis 0.50 0.33 0.26
Standardized Indirect Effects of KSI on ETA
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
performm - - 1.53 - -
38
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
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 :
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Observed Variables
performm jbsatis1 jbsatis2 achmot1 achmot2 't-s s-e1' 't-s s-e2' verbintm
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
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.SPJ:
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
40
Observed Variables
performm jbsatis1 jbsatis2 achmot1 achmot2 't-s s-e1' 't-s s-e2' verbintm
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
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
41
End of Problem
Sample Size = 122
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
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
Covariance Matrix to be Analyzed
t-s s-e2 verbintm
-------- --------
t-s s-e2 4.24
verbintm -1.31 13.32
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Number of Iterations = 12
LISREL Estimates (Maximum Likelihood)
performm = 1.00*perform,, R² = 1.00
jbsatis1 = 1.00*jobsatis, Errorvar.= 4.47 , R² = 0.62
(1.18)
3.79
jbsatis2 = 0.83*jobsatis, Errorvar.= 2.90 , R² = 0.64
(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
achmot2 = 1.30*achmot, Errorvar.= 2.56 , R² = 0.40
(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
t-s s-e2 = 0.86*t-s s-e, Errorvar.= 2.21 , R² = 0.48
(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 t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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 jobsatis achmot t-s s-e verb int
-------- -------- -------- -------- --------
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
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
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
44
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
The Problem used 13648 Bytes (= 0.0% of Available Workspace)
Time used: 0.016 Seconds
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
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.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.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Observed Variables
performm jbsatis1 jbsatis2 achmot1 achmot2 't-s s-e1' 't-s s-e2' verbintm
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
47
jbsatis1 = 1.00*jobsatis
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
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.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
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
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
Covariance Matrix to be Analyzed
t-s s-e2 verbintm
-------- --------
t-s s-e2 4.24
verbintm -1.31 13.32
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.
TI Modified Model for Performance and Satisfaction
Number of Iterations = 12
LISREL Estimates (Maximum Likelihood)
performm = 1.00*perform,, R² = 1.00
jbsatis1 = 1.00*jobsatis, Errorvar.= 4.47 , R² = 0.62
(1.18)
3.79
jbsatis2 = 0.83*jobsatis, Errorvar.= 2.90 , R² = 0.64
(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
achmot2 = 1.30*achmot, Errorvar.= 2.56 , R² = 0.40
(0.25) (0.57)
5.26 4.46
49
t-s s-e1 = 1.00*t-s s-e, Errorvar.= 1.93 , R² = 0.59
(0.42)
4.53
t-s s-e2 = 0.86*t-s s-e, Errorvar.= 2.21 , R² = 0.48
(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 t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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 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
50
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
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
51
Incremental Fit Index (IFI) = 1.00
Relative Fit Index (RFI) = 0.90
Critical N (CN) = 261.56
The Problem used 13648 Bytes (= 0.0% of Available Workspace)
Time used: 0.016 Seconds
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 :
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
52
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
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).
jbsatis2 = 0.83*jobsatis, Errorvar.= 2.90 , R² = 0.64
(0.13) (0.80)
6.19 3.63
Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator endogen jbsatis2
merupakan fungsi dari variabel laten endogen jobsatis. Koefisien regresi dari variabel
laten endogen jobsatis adalah 0.83. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada
variabel laten endogen jobsatis akan mengakibatkan perubahan sebesar satu skor
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).
achmot1 = 1.11*achmot, Errorvar.= 2.57 , R² = 0.32
(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
kesalahan standar sebesar 0.48 dan nilai t-hitung adalah 5.36. Nilai t-hitung ini adalah
53
lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien regresi itu adalah
signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.32. Nilai ini adalah lebih kecil daripada nilai
0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah tidak dapat dipercaya.
achmot2 = 1.30*achmot, Errorvar.= 2.56 , R² = 0.40
(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
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 2.56 dengan
kesalahan standar sebesar 0.57 dan nilai t-hitung adalah 5.36. Nilai t-hitung ini adalah
lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96 sehingga koefisien regresi itu adalah
signifikan. Koefisien determinasi adalah 0.40. Nilai ini adalah lebih kecil daripada nilai
0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah tidak dapat dipercaya.
t-s s-e1 = 1.00*t-s s-e, Errorvar.= 1.93 , R² = 0.59
(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
t-s s-e2 = 0.86*t-s s-e, Errorvar.= 2.21 , R² = 0.48
(0.14) (0.39)
6.26 5.71
Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel indikator eksogen t-s s-e2
merupakan fungsi dari variabel laten eksogen t-s s-e. Koefisien regresi dari variabel
laten eksogen t-s s-e adalah 0.86. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada
variabel laten eksogen s-t s-e akan mengakibatkan perubahan sebesar 0.86 skor pada
variabel indikator eksogen s-t s-e2 dengan kesalahan standar adalah 0.14 dan nilai t-
hitung adalah 6.26. Nilai t-hitung ini adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar
1.96 sehingga koefisien regresi ini adalah signifikan. Kesalahan varians adalah 2.21
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
0.05 sehingga persamaan regresi ini adalah tidak dapat dipercaya.
verbintm = 1.00*verb int, Errorvar.= 2.00, R² = 0.85
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.
perform = 0.92*t-s s-e, Errorvar.= 2.04 , R² = 0.53
(0.14) (0.40)
6.40 5.15
Persamaan regresi ini mencerminkan bahwa variabel laten endogen perform
merupakan fungsi dari variabel laten eksogen t-s s-e. Koefisien regresi dari variabel
laten eksogen t-s s-e adalah 0.92. Hal ini berarti bahwa perubahan satu skor pada
variabel laten eksogen s-t s-e akan mengakibatkan perubahan sebesar 0.92 skor pada
variabel laten endogen perform dengan kesalahan standar adalah 0.14 dan nilai t-
55
hitung adalah 6.40. Nilai t-hitung ini adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar
1.96 sehingga koefisien regresi ini adalah signifikan. Kesalahan varians adalah 2.04
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.
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
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
adalah 3.17. Nilai t-hitung ini adalah lebih besar daripada nilai t-tabel sebesar 1.96
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.
Covariance Matrix of Independent Variables
achmot t-s s-e verb int
-------- -------- --------
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
Covariance Matrix of Latent Variables
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
Informasi di atas ini mencerminkan informasi mengenai matiks kovarians dari variabel-
variabel independen.
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
Chi-Square for Independence Model with 28 Degrees of Freedom = 256.57
Independence AIC = 272.57
Model AIC = 57.32
57
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
The Problem used 13648 Bytes (= 0.0% of Available Workspace)
Time used: 0.016 Seconds
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
Recommended