Tutorial AMOS SPSS: Pengenalan Fitur, Data, Input dan Output Aplikasi (SEM AMOS PART 1)

Dalam kesempatan ini akan kami jelaskan Tutorial AMOS SPSS yang meliputi antara lain: Pengenalan Fitur, data yang digunakan, cara input dan output aplikasi AMOS dan integrasinya dengan aplikasi SPSS. AMOS adalah singkatan dari Analysis of Moment Structures yaitu perangkat lunak atau software yang dapat digunakan untuk analisis Structural Equation Modelling (SEM) berbasis covarians dengan terintegrasi pada aplikasi Statistical Package for the Social Sciences (SPSS).

Penjelasan dan Pengertian AMOS

Berdasarkan penjelasan singkat diatas, AMOS sebagai aplikasi untuk menjalankan analisis SEM tidak berdiri sendiri, melainkan harus terintegrasi dengan aplikasi SPSS. Mudahnya adalah, anda harus menginstall aplikasi SPSS terlebih dahulu baru kemudian menginstall aplikasi AMOS.

Menurut situs IBM, pengertian AMOS adalah sebagai berikut: “IBM SPSS Amos is an easy-to-use structural equation modeling (SEM) program that tests relationships between observed and latent (unobserved) variables to quickly test hypotheses and confirm relationships.”

Jika diartikan secara bebas penjelasan diatas, maka AMOS SPSS yang dikeluarkan oleh IBM adalah sebuah aplikasi yang sangat mudah untuk digunakan sebagai alat melakukan analisis SEM yang mana untuk menganalisis hubungan-hubungan antara variabel terukur dan variabel tidak terukur secara cepat sampai dapat digunakan untuk menjawab hipotesis dan mengkonfirmasi hubungan-hubungan tersebut.

Baca juga: Tutorial PLS SEM Menggunakan SMARTPLSSEM LISREL: Tutorial dan Panduan Lengkap CB SEM dan SEM RStudio: Tutorial dan Panduan CB SEM dengan RStudio!

Dalam SEM AMOS ada 2 model penting yang harus dipahami, yaitu Outer Model dan Inner Model. Outer model adalah model pengukuran atau measurement model, sedangkan inner model adalah structural model atau model struktural.

Outer model ini identik dengan uji validitas dan reliabilitas atau disebut juga Confirmatory Factor Analysis (CFA). Sedangkan Inner Model disebut juga path analysis atau diagram jalur yang merupakan pengembangan dari fungsi regresi.

Langkah-langkah Tutorial AMOS SPSS

Langkah-langkah dalam tutorial AMOS SPSS ini adalah sebagai berikut:

  1. Download dan install Aplikasi SPSS kemudian AMOS
  2. Memahami konsep SEM dan variabel-variabel dalam SEM
  3. Mempersiapkan data yang akan digunakan analisis sesuai dengan definisi operasional variabel
  4. Membuka aplikasi SPSS, entry data pada SPSS atau import data ke dalam SPSS, menyimpan data dalam SPSS
  5. Membuka Aplikasi AMOS dan mengenal Fitur-Fitur AMOS
  6. Memilih Data File atau File Kerja SPSS yang akan digunakan untuk analisis SEM dalam AMOS
  7. Menetapkan Diagram Jalur SEM yang akan digunakan sebagai model struktural
  8. Menetapkan variabel-variabel yang akan digunakan: Variabel Manifest atau Indikator dan Variabel Latent atau Konstruk Latent
  9. Menetapkan Interface Properties untuk desain tampilan
  10. Membuat Diagram Jalur
  11. Memahami asumsi dan estimator yang tepat dalam SEM AMOS
  12. Menetapkan Analysis Properties untuk menentukan estimator dan output yang akan dihasilkan
  13. Melakukan Run Analysis SEM AMOS: Outer Model dan Inner Model
  14. Menginterpretasikan Output dan Solusi-solusinya terhadap masalah asumsi tahap demi tahap

Secara singkat demikian langkah-langkah yang akan dijelaskan dalam tutorial AMOS SPSS ini. Oleh karena tahapannya panjang, dimana ada 14 tahap, maka mungkin tutorial AMOS ini akan dipecah-pecah ke dalam beberapa part atau bagian.

Download dan Instalasi Aplikasi AMOS Sebelum Memulai Tutorial AMOS

Versi AMOS yang digunakan sebaiknya adalah versi yang sama dengan SPSS. Mmisalnya jika anda menggunakan aplikasi SPSS versi 23 maka AMOS yang anda miliki juga harus versi 23. Setidaknya pada kasus tertentu anda dapat menggunakan AMOS versi yang lebih muda dibandingkan versi SPSS nya. Misal menggunakan AMOS versi 26 yang terintegrasi dengan SPSS Versi 25. Selanjutnya AMOS akan bekerja menggunakan data yang ada dalam SPSS tersebut.

Link download aplikasi AMOS pada situs IBM sebagai vendornya adalah sebagai berikut: https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-amos-26. Sedangkan link download SPSS pada situs IBM adalah sebagai berikut: https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-statistics-25.

Pertama kali yang anda install adalah aplikasi SPSS baru kemudian aplikasi AMOS. Setelah kedua aplikasi anda download dan install serta menyelesaikan registrasi, maka selanjutnya anda bisa mulai mengoperasikan keduanya dan memulai tutorial AMOS ini.

Konsep SEM AMOS dalam TUTORIAL AMOS

SEM AMOS adalah jenis covarians based SEM atau SEM berbasis covarians. Hal ini berbeda dibandingkan SEM berbasis varians seperti yang telah dijelaskan sebelumnya dalam artikel: PLS SEM: Pengukuran Kecocokan Model (Inner dan Outer). Oleh karena itu ada asumsi-asumsi yang harus dipahami dan dipatuhi dalam SEM AMOS yang merupakan SEM berbasis covarians ini. Asumsi tersebut akan dijelaskan dalam bagian di bawah nanti dalam artikel Tutorial AMOS ini.

Dalam SEM, ada beberapa jenis variabel yang harus dipahami agar dapat melakukan analisis dengan baik sesuai tujuan penelitian. Berikut kami jelaskan satu persatu:

Variabel Observed atau Variabel Terukur dan Variabel Unobserved atau Variabel Tak Terukur (Variabel Latent)

Variabel observed atau variabel terukur disebut juga dengan variabel manifest atau indikator. Variabel ini adalah variabel yang didapatkan dari hasil pengukuran. Biasanya salah satu cara yang digunakan adalah melalui kuesioner. Indikator atau variabel terukur ini adalah item soal di dalam kuesioner, misalnya item soal X1.1 yang merupakan bagian dari kuesioner untuk mengukur X1.

Dalam penjelasan diatas, dimana X1.1 adalah variabel terukur, maka X1 adalah variabel latent atau konstruk latent yang disebut juga variabel tidak terukur. Dalam satu variabel latent, ada beberapa indikator atau beberapa variabel terukur. Misalnya konstruk latent X1 terdiri dari indikator antara lain X1.1, X1.2 dan X1.3. Dalam hal ini, dapat disimpulkan bahwa variabel terukur X1.1, X1.2 dan X1.3 diukur untuk merefleksikan konstruk latent X1.

Di dalam analisis SEM menggunakan aplikasi AMOS, variabel terukur menggunakan simbol KOTAK, sedangkan variabel tidak terukur menggunakan simbol LINGKARAN.

Variabel Exogen dan Variabel Endogen

Variabel Exogen adalah variabel yang hanya mempunyai sifat sebagai variabel bebas atau prediktor. Sedangkan variabel endogen adalah variabel yang mempunyai sifat sebagai variabel terikat terikat atau response. Artinya, variabel endogen dipengaruhi oleh variabel lainnya. Sebaliknya variabel exogen tidak ada yang mempengaruhi.

Misalnya sebuah konsep model pengaruh X1, X2 dan X3 terhadap Y melalui M. Maka dalam hal ini sebagai variabel exogen adalah X1, X2 dan X3 yang mempunyai fungsi sebagai prediktor terhadap M dan Y. Sedangkan variabel M dan Y sebagai variabel response terhadap pengaruh oleh X1, X2 dan X3. Dalam model pengaruh X1, X2 dan X3 terhadap Y melalui M, variabel M sebagai variabel perantara atau mediator hubungan X1, X2 dan X3 terhadap Y. Jadi selain sebagai variabel endogen, M juga sebagai prediktor terhadap variabel Y.

Berdasarkan penjelasan diatas, dapat digambarkan seperti konsep dalam diagram berikut:

Diagram Jalur Dalam Tutorial AMOS
Gambar 1: Diagram Jalur Dalam Tutorial AMOS

Berdasarkan Gambar 1 diatas, dapat kita perhatikan bahwa M sebagai mediator dari hubungan X1, X2 dan X3 dengan Y.

Seperti yang sudah dijelaskan diatas, konstruk latent mempunyai simbol lingkaran atau ellipse, antara lain X1, X2 dan X3 serta M dan Y. Sedangkan indikator sebagai variabel terukur mempunyai simbol kotak, yaitu antara lain X1.1, X1.2 dan X1.3 sebagai indikator X1. Kemudian X2.1, X2.2 dan X2.3 sebagai indikator X2, dst.

Analisis Jalur atau Path Analysis

Berdasarkan diagram 1 diatas pula, konstruk latent sebagai variabel endogen adalah M dan Y dimana keduanya mempunyai error atau residual yaitu galat taksiran yang merupakan taksiran tidak terukur selain yang diprediksi oleh X1, X2 dan X3. Error dari konstruk latent M dalam diagram 1 diatas diberi nama eM, sedangkan error dari Y diberi nama eY. Ada tanda panah lurus dari eM ke M dan dari eY ke Y dengan diberi tanda 1 (regression weight 1) maka dipastikan itu adalah error dari konstruk latent endogen.

Coba perhatikan dalam gambar 1 tutorial AMOS diatas, bahwasanya panah luruh dari X1, X2 dan X3 ke M dan Y serta dari M ke Y tidak mempunyai tanda regression weight 1, maka berarti itu adalah panah jalur atau panah untuk fungsi regresi bukan panah error.

Berdasarkan penjelasan tersebut, maka kita telah bisa memahami bahwa konsep path analysis dalam model ini ada 2, yaitu:

  1. Pengaruh X1, X2 dan X3 terhadap M,
  2. Pengaruh X1, X2, X3 dan M terhadap Y.

Oleh karena ada 2 jalur dan ada 1 variabel mediator yaitu M, maka dalam path analysis ini akan ada 2 fungsi regresi atau persamaan regresi yang dapat disusun, yaitu fungsi:

  1. Pengaruh X1, X2 dan X3 terhadap M,
  2. Pengaruh X1, X2, X3 dan M terhadap Y.

Direct Effects, Indirect Effects, Total Effects dan Koefisien Determinasi

Selain menghasilkan persamaan regresi, analisis SEM seperti gambar 1 dalam tutorial AMOS diatas, menunjukkan pula bahwa akan ada beberapa pengaruh langsung atau direct effects, pengaruh tidak langsung atau indirect effects, pengaruh total atau total effects dan koefisien determinasi.

Direct effect berdasarkan gambar 1 tutorial AMOS diatas, antara lain adalah: pengaruh langsung X1 terhadap M, X2 terhadap M, X3 terhadap M, X1 terhadap Y, X2 terhadap Y, X3 terhadap Y dan M terhadap Y.

Oleh karena ada variabel M sebagai mediator, maka indirect effects yang dapat dibentuk antara lain: pengaruh tidak langsung X1 terhadap Y melalui M, pengaruh tidak langsung X2 terhadap Y melalui M dan pengaruh tidak langsung X3 terhadap Y melalui M.

Dan oleh karena ada indirect effects, maka total effects yang merupakan gabungan atau penjumlahan dari direct effects dengan indirect effects antara lain adalah: pengaruh total X1 terhadap Y, pengaruh total X2 terhadap Y dan pengaruh total X3 terhadap Y.

Koefisien determinasi yang dapat dibentuk ada 2, yaitu: pengaruh X1, X2 dan X3 terhadap M dan pengaruh X1, X2, X3 dan M terhadap Y.

Hubungan Covarians antar Variabel Exogen

Oleh karena X1, X2 dan X3 adalah sama-sama variabel exogen, maka harus ada hubungan covarians antar ketiganya. Hubungan ini dapat diberi simbol panah 2 arah, seperti yang tertuang dalam gambar 2 di bawah ini:

Diagram SEM AMOS
Gambar 2: Diagram SEM AMOS

Berdasarkan gambar 2 tutorial SEM AMOS diatas, dapat kita lihat bahwa ada panah 2 arah antara X1 dengan X2, X1 dengan X3 dan X2 dengan X3. Hubungan tersebut disebut juga dengan hubungan covarians.

Hubungan-hubungan antar konstruk latent yang telah dijelaskan diatas disebut juga dengan inner model atau model struktural. Selanjutnya di bawah ini akan kita bahas tentang outer model yaitu hubungan antara indikator dengan konstruk latent atau yang disebut juga dengan model pengukuran.

Model Pengukuran

Model pengukuran dalam gambar 2 tutorial SEM AMOS diatas dapat dilihat pada hubungan antara indikator dengan konstruk latennya.

Model Pengukuran dalam SEM AMOS
Gambar 3: Model Pengukuran dalam SEM AMOS

Model pengukuran contohnya adalah hubungan antara indikator X3.1, X3.2 dan X3.3 dengan konstruk latent X3 yang direfleksikannya. Panah satu arah dari X3 ke X3.1, X3.2 dan X3.1 serta salah satu dari ketiga panah tersebut mempunyai tanda regression weight 1 menunjukkan bahwa X3.1, X3.2 dan X3.3 merupakan indikator dari konstruk latent X3.

Sedangkan eX3.1 yang mempunyai simbol lingkaran dengan panah satu arah disertai tanda regression weight 1 ke X3.1 menunjukkan bahwa eX3.1 merupakan error atau galat taksiran dari X3.1. Begitu pula hubungan error eX3.2 terhadap X3.2 dan eX3.3 terhadap X3.3.

Dalam model pengukuran tersebut nantinya akan diukur tingkat validitas dan reliabilitas konstruk tersebut melalui pengukuran nilai factor loading, error varians, Construct Reliability (CR) dan Average Variance Extracted (AVE).

Persiapan Data Untuk Tutorial SEM AMOS

Langkah berikutnya adalah mempersiapkan data yang akan digunakan untuk analisis SEM AMOS. Perlu diperhatikan baik-baik, bahwa data yang disiapkan haruslah sudah ditabulasi dengan baik sesuai kaidah analisis SEM dan juga sesuai dengan diagram jalur dalam konsep yang sudah dibangun sebelumnya.

Tabulasi Data Dalam Excel

Dalam tutorial AMOS kali ini, data yang akan kita gunakan haruslah sama dengan gambar 2 diagram SEM AMOS diatas sebelumnya, dimana ada 5 variabel latent (X1, X2, X3, M dan Y) yang masing-masing mempunyai 3 indikator di dalamnya, misalnya konstruk latent M terdiri dari indikator M.1, M.2 dan M.3

Data dapat anda siapkan menggunakan aplikasi excel agar mudah diimpor ke dalam aplikasi SPSS dan AMOS nantinya. Silahkan anda bisa download file data tersebut DISINI!

Dataset Dalam Tutorial SEM AMOS
Gambar 4: Dataset Dalam Tutorial SEM AMOS

Perhatikan bahwa data sudah ditabulasi dengan benar, dimana ada 165 sampel dengan jumlah indikator sebanyak 15 indikator yang mewakili 5 kostruk latent, dimana masing-masing konstruk latent terdiri dari 3 indikator.

Import Data ke Dalam SPSS

Setelah anda mempersiapkan data dalam bentuk file excel, maka silahkan buka aplikasi SPSS anda. Kemudian pada menu SPSS, klik menu FILE -> OPEN -> DATA. Maka akan muncul jendela Open Data. Pada Look in silahkan anda browse atau telusuri komputer anda untuk mencari file excel yang sebelumnya telah disiapkan agar dapat diimpor ke dalam SPSS.

Pada Files of Type, ganti sesuai dengan extension data yang digunakan, misalnya .xlsx jika data excel tahun 2007 keatas, atau .xls jika data excel tahun 2003 atau dibawahnya. Selanjutnya silahkan klik Data yang sudah disiapkan tersebut kemudian klik OPEN.

Import Data Excel ke SPSS
Gambar 5: Import Data Excel ke SPSS

Setelah berhasil diimpor ke dalam SPSS, silahkan simpan file SPSS yang baru saja diimpor tersebut dengan cara klik SAVE pada Ribbon di pojok kiri atas SPSS atau pada menu FILE -> SAVE AS.

Membuka dan Menggunakan Aplikasi AMOS

Selanjutnya untuk membuka aplikasi AMOS, pastikan bahwa anda sebelumnya telah menginstall aplikasi AMOS ke dalam Komputer anda. Caranya adalah pada aplikasi SPSS, silahkan klik ANALYZE pada menu SPSS tersebut: ANALYZE -> IBM SPSS AMOS. Tunggu loading sebentar maka kemudian akan tampilan jendela baru yang merupakan tampilan aplikasi AMOS, yaitu seperti berikut:

Tampilan Aplikasi AMOS SPSS
Gambar 6: Tampilan Aplikasi AMOS SPSS

Sejauh ini, dalam tutorial AMOS anda sudah bisa melakukan instalasi aplikasi SPSS dan AMOS, memahami konsep SEM AMOS, menyiapkan data, import data, menyimpan data dan berhasil membuka aplikasi AMOS.

Mengenal Fitur-fitur Aplikasi AMOS SPSS

Dalam aplikasi AMOS ada beberapa fitur utama yang perlu dipahami sebelum melakukan run analysis. Pada dasarnya AMOS mempunyai 2 tampilan, yaitu: (1) tampilan KERJA seperti yang dilihatkan dalam Gambar 6 diatas. (2) Tampilan Output Text, sebagai hasil analisis secara terperinci.

Jendela AMOS Pada Tampilan Kerja

Jendela AMOS pada tampilan kerja, pada prinsipnya terbagi ke dalam 4 bagian, yaitu: Menu, Ribbon, Options dan Diagram. Lihat keempat bagian tersebut seperti di bawah ini:

Pembagian Jendela AMOS
Gambar 7: Pembagian Jendela AMOS

Menu dan Ribbon Menu

Selanjutnya dalam tutorial AMOS ini kita akan mengenal menu dan Ribbon. Fitur-fitur utama dalam AMOS antara lain adalah: (1) Menu: File, Edit, View, Diagram, Analyze, Tools, Plugin dan Help. (2) Ribbon: Ribbon atau tombol-tombol pintasan terhadap menu, antara lain:

  1. Draw observed variables. Fungsinya adalah untuk membuat variabel terukur atau indikator.
  2. Draw unobserved variables. Untuk membuat variabel tidak terukur atau latent.
  3. Draw a latent variables or add indicator to a latent variables. Untuk membuat sekaligus variabel terukur dan tidak terukur atau menambahkan indikator ke dalam konstruk latent yang sudah ada. Setiap kali klik, maka otomatis akan ditambahkan satu indikator ke dalam konstruk latent.
  4. Draw Paths. Membuat panah 1 arah atau regresi.
  5. Draw Covarians. Membuat panah 2 arah atau hubungan covarians.
  6. List variables in dataset. Menampilkan indikator-indikator yang ada dalam file SPSS.
  7. Duplicate Object. Mengcopy atau duplikasi object.
  8. Move object. Memindahkan object.
  9. Change the shape. Mengubah ukuran gambar, baik gambar kotak ataupun lingkaran.
  10. Rotate indicator. Memutar posisi indikator, apakah ada diatas, dibawah, disebelah kanan atau kiri dari konstruk latent.
  11. Erase Object. Menghapus object.
  12. Touch up a variable. Merapikan letak panah.
  13.  Select data Files. Memilih file keja SPSS yang akan digunakan.
  14. Analyze properties. Memilih opsi-opsi estimasi dan tampilan output yang akan ditampilkan.
  15. Calculate estimates. Mlakukan running analysis SEM.
  16. Copy the path. Mengcopy diagram ke dalam clipboard untuk dipaste ke aplikasi lain misalnya ke word, atau ke diagram dalam file kerja AMOS lainnya.
  17. View text. Melihat output dalam tampilan text terperinci.
  18. Save current path. Menyimpan diagram.
  19. Preserve symmetries. Berfungsi sebagai tanda simultan untuk menarik, mengubah ukuran maupun memindahkan object. Jika tombol ini diklik, maka saat menarik atau mengubah satu indikator, panah atau konstruk latent maka semua dalam 1 bagian akan mengikuti bersamaan. Hal ini dapat mempercepat pekerjaan dalam membuat diagram yang rapi.
  20. Zoom in. Memperbesar tampilan diagram.
  21. Zoom out. Memperkecil tampilan diagram.

Sesuai penomoran Ribbon diatas, tampilan ribbon menu dalam AMOS adalah sebagai berikut pada gambar 8 di bawah ini:

Ribbon Menu Pada AMOS
Gambar 8: Ribbon Menu Pada AMOS

Tampilan Opsi-Opsi

Selanjutnya dalam tutorial AMOS ini kita akan mengenal jendela options. Pada jendela options (3) ada 7 fitur utama yaitu sebagai berikut:

  1. View the input path diagram. Untuk melihat diagram dalam tampilan tanpa nilai-nilai hasil analisis.
  2. View the output path diagram. Untuk melihat diagram dengan tampilan nilai-nilai hasil analisis, misalnya nilai factor loading, error variance dan koefisien estimasi.
  3. Opsi Unstandardized Estimates dan Standardized Estimates. Untuk memilih tampilan, apakah tampilan terstandarisasi atau tidak.
  4. Computation Summary. Sebagai ringkasan hasil analisis chi square untuk model fit.
  5. Files in directory. Memilih file kerja yang akan ditampilkan dalam jendela diagram.
  6. Group Number. Opsi ini digunakan jika menggunakan analisis multigroup.
  7. Model. Ini berfungsi untuk menampilkan pilihan-pilihan model analisis yang digunakan untuk analisis lebih lanjut misalnya pada analisis multigroup.

Tampilannya adalah sebagai berikut:

Tampilan Opsi-Opsi Pada AMOS
Gambar 9: Tampilan Opsi-Opsi Pada AMOS

Sampai pada tahap ini, dalam tutorial AMOS ini anda sudah mengenal dan memahami fitur-fitur dalam aplikasi AMOS. Ini adalah bagian penting yang perlu anda ingat dan pahami serta sering dicoba secara langsung dalam aplikasi agar lancar dalam tutorial AMOS berikutnya.

Memilih File Kerja

Selanjutnya dalam tutorial SEM AMOS ini, kita akan masuk ke tahap mengintegrasikan antara aplikasi SPSS tempat data disimpan dan akan digunakan dengan aplikasi AMOS untuk membuat diagram dan analisisnya.

Caranya adalah anda klik menu atau ribbon nomor 13 yaitu ribbon Select Data Files seperti dalam gambar 8 ribbon menu AMOS diatas.

Tampilan Jendela Select Data Files
Tampilan Jendela Select Data Files

Pada jendela select data files tersebut, klik File Name kemudian akan tampil jendela browsing data. Silahkan anda browse untuk memilih data SPSS yang sebelumnya telah anda simpan dan siapkan, kemudian klik Open.

Untuk memastikan anda sudah menggunakan data SPSS yang benar, maka silahkan klik ribbon List variables in dataset (tombol nomor 6 dalam gambar 8 diatas). Maka tampilannya sebagai berikut:

Jendela list variables in dataset
Jendela list variables in dataset

Silahkan scroll dari atas ke bawah dan pastikan semua variabel manifest atau indikator yang ada dalam SPSS anda sudah benar serta sesuai dengan konsep model yang anda bangun. Misalnya seperti dalam tutorial SEM AMOS ini, anda akan menggunakan 15 variabel manifest atau indikator dan 5 konstruk latent.

Ringkasan Tutorial SEM AMOS Part 1

Demikian diatas telah kita jelaskan tentang pengenalan aplikasi AMOS, cara instalasi, konsep SEM dalam AMOS, mengenal variabel-variabel, Jalur, outer dan inner model, menyiapkan data, import data, mengenal fitur-fitur AMOS dan memilih file kerja.

Oleh karena tutorial SEM AMOS ini akan sangat panjang, maka tidak mungkin dapat dijelaskan dalam satu artikel saja. Sehingga untuk sementara kita cukupkan disini dulu. Kelanjutan artikel ini akan kami muat dalam artikel berikutnya yang mencakup antara lain:

Menetapkan Diagram Jalur SEM yang akan digunakan sebagai model struktural, Menetapkan variabel-variabel yang akan digunakan baik Variabel Manifest atau Indikator dan Variabel Latent atau Konstruk Latent, Menetapkan Interface Properties untuk desain tampilan, Membuat Diagram Jalur, Memahami asumsi dan estimator yang tepat dalam SEM AMOS, Menetapkan Analysis Properties untuk menentukan estimator dan output yang akan dihasilkan, serta Melakukan Run Analysis SEM AMOS baik analisis Outer Model maupun Inner Model hingga interpretasinya secara terperinci.

Penjelasan tahap berikutnya tersebut akan kami jelaskan pada artikel: SEM Dengan AMOS: Tutorial Prosedur dan Langkah (SEM AMOS Part 2) dan Penjelasan SEM AMOS: Validitas & Path Analysis (SEM AMOS Part 3).

Daftar Pustaka

Abdillah & Jogiyanto. 2011. Partial Least Square (PLS), Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis (Buku). Andi Yogyakarta.

Arbuckle, James L, 1997, Amos 7.0 User’s Guide. Chicago, IL: SPSS Inc.

Bahri, Fakhry Zamzam. 2015. Model Penelitian Kuantitatif berbasis SEM-AMOS. Yogyakarta: CV Budi Utama.

Byrne, Barbara. M. (2001). Structural Equation Modeling With Amos: Basic Concepts, Applications, and Programming. London: Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Ferdinand, A., 2006, Structural Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen Aplikasi Model-Model Rumit Dalam Penelitian Untuk Tesis Magister dan Disertasi Doktor, UNDIP, Badan Penerbit Undip, Semarang.

Ghozali, Imam. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate dengan SPSS. Semarang: Badan Penerbit UNDIP.

Ghozali, I. & Fuad. Structural Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro; 2005.

Ghozali, Imam. 2014. Structural Equation Modeling, Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS). Edisi 4. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Hair et al. 2010. Multivariate Data Analysis, Seventh Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Haryono, S., & Wardoyo, P. (2014). Structural Equation Modeling (H. Mintarjda (ed.)). PT. Intermedia Personalia Utama.

Hair Anderson and Tatham Black, 1995, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, USA.

Kurniawan, Heri dan Yamin, Sofyan; 2009, Structural Equation Modeling, Belajar Lebih Mudah Teknik Analisis Data Kuesioner dengan AMOS-PLS, Salemba Empat, Jakarta.

Maruyama, G. M. 1998. “Basic of Structural Equation Modeling”. Thousand Oaks: Sage Publications.

Narimawati, Umi dan Jonathan Sarwono.(2007). Structural Equation Model (SEM) Dalam Riset Ekonomi.

Santoso, Singgih, 2011, Structural Equation Modeling, Konsep dan Aplikasi dengan AMOS 18.0, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta.

Sarwono, Jonathan. (2008). Mengenal AMOS untuk Analisis Structural Equation Model. Dalam proses penerbitan.

Schumacker, R. E. & Lomax, R. G. A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling (3th Ed.). New York: Routledge; 2010.

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. Using Multivariate Statistics (7th Ed.). Boston: Allyn & Bacon; 2013.

Wijanto, S.H. Structural Equation Modeling (SEM). Yogyakarta: Graha Ilmu; 2008.

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Scroll to Top
Jasa Olah dan Analisis Statistik Oleh Statistikian Tahun 2024