PENDEKATAN SEM BERBASIS KOMPONEN MENGGUNAKAN GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS (GSCA)

INDI FEBRIANA, Dr. Abdurakhman, M.Si.

2019 | Tesis | MAGISTER MATEMATIKA

Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik pengembangan statistik yang menggabungkan antara analisis faktor, analisis jalur dan analisis regresi yang bertujuan untuk mengukur hubungan antara peubah laten atau hubungan antara peubah laten dan indikatornya. Sem Partial Least Square (PLS) dan Generalized Structured Component Analysis (GSCA) adalah SEM yang berbasis varian atau sering disebut juga berbasis komponen, merupakan metode analisis yang powerfull oleh karena tidak didasarkan banyak asumsi, SEM berbasis komponen bertujuan untuk mengembangkan teori atau membangun teori (orientasi prediksi), evaluasi GSCA dapat dilakukan dalam tiga tahap model pengukuran, Model struktural dan model keseluruhan. Tujuan penelitian ini adalah Menentukan prosedur model GSCA, Menentukan estimasi parameter dan Mengimplementasikan menggunakan data tentang prestasi mahasiswa ditinjau dari Karakteristik lingkungan kampus. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa semua variabel indikator merupakan alat ukur yang valid dan reliabel untuk mengukur variabel latennya. Koefisien jalur dari sikap terhadap dosen dan motivasi sebesar 0.465 sehingga dapat disimpulkan bahwa kualitas sikap terhadap dosen berpengaruh positif terhadap motivasi atau semakin tinggi sikap terhadap dosen maka motivasi mahasiswa juga semakin baik. . nilai FIT dan AFIT diatas 0.485 yang menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan sekitar 48.5% variasi dari data. Nilai FIT terkoreksi (AFIT) yang diperoleh juga menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda yaitu 0.474 yang menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan sekitar 47.4%.

Structural Equation Modeling (SEM) is a statistical development technique that combines factor analysis, path analysis, and regression analysis which aims to measure the relationship between latent variables and indicators. SEM Partial Least Square (PLS) and Generalized Structured Component Analysis (GSCA) are SEM based on variants or often called component-based analysis methods that are full power. Many assumptions about component-based SEM aim to develop a theory or construct theory (predictive orientation), GSCA evaluation can be carried out in three stages of the measurement model. Structural model and overall model. The purpose of this study is to determine the procedure of the GSCA model, determine the parameter estimates and implement using data on student achievement in terms of the characteristics of the campus environment. The results of this study are all indicator variables are valid and reliable measuring instruments for measuring latent variables. The path coefficient of attitudes toward lecturers and motivation is 0.465 so that it can be concluded that, the quality of attitudes towards lecturers has a positive effect on motivation or the higher the attitude towards lecturers, the better the motivation of students. The FIT and AFIT values are above 0.485 which indicates that the model is able to explain about 48.5% of the variation in the data. The corrected FIT value (AFIT) obtained also shows results that are not much different, namely 0.474 which indicates that the model is able to explain about 47.4%.

Kata Kunci : Model, Structural Equation Modeling (SEM),Generalized Structured Component Analysis (GSCA), Achievement, Student