EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL. N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL. N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan"

Transkripsi

1 EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009

2 EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MOHAMAD SALIM SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009

3 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Evaluasi Sertifikasi Guru dengan Pendekatan Model Persamaan Struktural adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis. Bogor, Agustus 2009 Mohamad Salim

4 ABSTRACT MOHAMAD SALIM. Evaluation of Teacher Sertification approach by Structural Equation Modeling. Supervised by BUDI SUHARJO and N. K. KUTHA ARDANA Our government has tried many ways to increase the quality of education. One of them is by improving the quality of teacher. To improve the quality of teacher the government has established a sertification program. This program is conducted by portfolio assessment which consists of ten components, i.e. KA, DIK, PM, PPP, PAP, PA, KPP, FI, PO, and PR. This research discusses the application of structural equation model to fit sertification data. The data used in this research consist of 212 respondent which have sertification during Structural Equation Modeling (SEM) is one of multivariate techniques that can estimate a series of interrelated dependence relationship from a number of endogenous and exogenous variables, as well as latent variables simultaneously. Estimation of parameter method that is often applied in SEM, is Un-weighted Least Square (ULS). SEM can be used to analyze the components of portfolio and indicators by using model specification, model identification, parameter assumption, suitable model testing, and model re-specification. The results of the analysis shows that indicator measuring KA component are invalid and unreliable, indicators measuring DIK, PM, PA and PR component are valid and reliable, while indicators measuring KPP and FI component is valid but unreliable, and indicators measuring PPP, PO, and PAP component need to be modified. The component weight recommended for KA, DIK, PM, PPP, PAP, PA, KPP, FI, PO, and PR are 14%, 11%, 14%, 5%, 5%, 11%, 14%, 9%, 9%, and 8% respectively. Keyword: teacher sertification, portfolio assessment, Structural Equation Modeling (SEM).

5 Ringkasan MOHAMAD SALIM, Evaluasi Sertifikasi Guru dengan Pendekatan Model Persamaan Struktural. Dibimbing oleh Budi Suharjo dan N.K. Kutha Ardana. Salah satu usaha pemerintah untuk meningkatkan mutu pendidikan di Indonesia adalah meningkatkan mutu guru dengan melaksanakan program sertifikasi. Sertifikasi guru dilaksanakan dengan penilaian portofolio. Komponen portofolio meliputi: kualifikasi akademik, pendidikan dan pelatihan, pengalaman mengajar, perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran, penilaian dari atasan dan pengawas, prestasi akademik, karya pengembangan profesi, keikutsertaan dalam forum ilmiah, pengalaman menjadi pengurus suatu organisasi di bidang kependidikan dan sosial, dan penghargaan yang relevan dengan masing-masing komponen terdiri dari beberapa indikator. SEM adalah suatu teknik statistika yang dalam analisisnya melibatkan peubah indikator, peubah laten dan kesalahan dalam pengukurannya. Model struktural menjelaskan keterkaitan hubungan antar peubah laten sedangkan model pengukuran menjelaskan hubungan antara peubah indikator dengan peubah laten. Model persamaan struktural mempunyai bentuk persamaan yang kompleks, sehingga dalam penghitungannya tidak dapat dilakukan secara manual. Salah satu program komputasi statistik yang digunakan dalam perhitungan SEM adalah Lisrel. Program Lisrel pertama kali diperkenalkan oleh Karl Jöreskög. Data yang digunakan adalah data hasil sertifikasi guru di wilayah Kabupaten Pati rayon UNES Semarang dan rayon IAIN Wali Songo Semarang pada tahun 2006 dan tahun Langkah-langkah penelitian ini adalah: Spesifikasi Model, Identifikasi Model, Pendugaan Parameter, Pengujian Kesesuaian Model, dan Respesifikasi Model. Dari hasil Uji Kecocokan Keseluruhan Model diperoleh nilai-nilai alat uji kelayakan (Goodness of Fit) belum memenuhi kriteria baik dari suatu model sehingga dilakukan modifikasi. Dari hasil modifikasi, nilai GFI, AGFI, NFI, NNFI, CFI, RFI > 0.9, dan nilai RMSEA 0.08, sedangkan nilai p dan nilai RMSR menunjukkan kecocokan kurang baik. Jadi secara umum dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model hasil modifikasi adalah baik dan kesepuluh komponen signifikan berpengaruh terhadap mutu guru.

6 Indikator-indikator yang digunakan untuk mengukur peubah Kualifikasi Akademik belum mampu mencerminkan peubah yang diukur. Indikator-indikator yang digunakan untuk mengukur peubah Pendidikan dan Latihan, Pengalaman Mengajar, Prestasi Akademik, dan Penghargaan yang Relevan mampu mencerminkan peubah yang diukur. Indikator-indikator yang digunakan untuk mengukur peubah Karya Pengembangan Profesi, dan peubah Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah, mampu mencerminkan peubah yang diukur. tetapi belum reliabel. Indikator penilaian hasil belajar belum mampu mencerminkan peubah Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran. Indikator tanggung jawab, kejujuran, kedisiplinan, keteladanan, etos kerja, enovasi dan kreativitas belum mampu mencerminkan peubah Penilaian dari Atasan dan Pengawas Indikator kepengurusan tingkat provinsi, kepengurusan tingkat desa, dan menjadi kepala sekolah belum mampu mencerminkan peubah Pengalaman Menjadi Pengurus suatu Organisasi dalam bidang pendidikan dan sosial. Berdasarkan hasil SEM bobot penilaian untuk masing-masing komponen portofolio adalah sebagai berikut : Kualifikasi Akademik (14%), Pendidikan dan Latihan (11%), Pengalaman Mengajar (14%), Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran (5%), Penilaian dari Atasan dan Pengawas (5%), Prestasi Akademik (11%), Karya Pengembangan Profesi (14%), Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah (9%), Pengalaman menjadi Pengurus suatu Organisasi Pendidikan dan Sosial (9%), dan Penghargaan yang Relevan 8%.

7 @Hak cipta milik IPB, tahun 2009 Hak cipta dilindungi Undang-Undang 1. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumber. a. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah. b. Pengutipan tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB. 2. Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis dalam bentuk apapun tanpa izin IPB.

8 EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MOHAMAD SALIM Tesis Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Departemen Matematika SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009

9 Judul : Evaluasi Sertifikasi Guru dengan Pendekatan Model Persamaan Struktural Nama : Mohamad Salim NIM : G Program Studi : Matematika Terapan Disetujui Komisi Pembimbing Dr. Ir. Budi Suharjo, MS Ketua Ir. N.K. Kutha Ardana, MSc Anggota Diketahui Ketua Program Studi Matematika Terapan Dekan Sekolah Pascasarjana IPB Dr. Ir. Endar H. Nugrahani, MS Prof. Dr. Ir. Khairil A.Notodiputro, MS Tanggal Ujian : Tanggal Lulus :

10 PRAKATA Puji syukur saya ucapkan kepada Allah SWT atas rahmat dan hidayah-nya sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan. Shalawat dan Salam semoga senantiasa dilimpahkan kepada Rasullullah Muhammad SAW yang menjadi tauladan bagi umatnya dan senatiasa kita nantikan syafa atnya di akherat nanti. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada istri tersayang Endang Rumiyati serta kepada ananda Ersya Nur Hudaini Agustian dan Nur Rohmah Anindya Kusuma Agustian atas dorongan dan pengorbanannya. Selanjutnya ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada : 1. Dr. Ir. Budi Suharjo, MS dan Ir. N.K. Kutha Ardana, MSc selaku pembimbing yang penuh kesabaran memberikan bimbingan kepada penulis. 2. Dr.Ir. Hadi Sumarno, MS selaku penguji luar komisi yang telah memberikan saran demi kebaikan tesis ini. 3. Departemen Agama Republik Indonesia yang telah memberikan beasiswa kepada penulis selama menempuh pendidikan program magister di Institut Pertanian Bogor. 4. Teman-teman mahasiswa S-2 Matematika Terapan IPB angkatan tahun Ibu tersayang yang tak kenal lelah mendoakan penulis. 6. Semua pihak yang telah membantu penulis, yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari bahwa tulisan ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis mengharap saran dan kritik yang bersifat membangun demi kemajuan penulisan selanjutnya. Bogor, Agustus 2009 Penulis, Mohamad Salim

11 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Pati pada tanggal 16 Juni 1969 sebagai anak keempat dari tujuh bersaudara, anak dari pasangan Romdhon dan Rumini. Pada tahun 2000 penulis menikah dengan Endang Rumiyati dan telah dikaruniai dua anak perempuan yang bernama Ersya Nur Hudaini Agustian dan Nur Rohmah Anindya Kusuma Agustian. Penulis menempuh pendidikan SD dan SLTP di Pati, SPG di Sragen, dan SI di Unisma Malang. Penulis juga pernah memperoleh beasiswa untuk melanjutkan pendidikan D2 PAI di IAIN Walisongo Semarang. Penulis memperoleh kesempatan untuk melanjutkan pendidikan ke program Magister pada program studi Matematika Terapan Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor diperoleh pada tahun Beasiswa pendidikan pascasarjana diperoleh dari Departemen Agama Republik Indonesia. Penulis bekerja sebagai staf pengajar di Madrasah Tsanawiyah Negeri Winong Kabupaten Pati sejak tahun 2005 yang sebelumnya sebagai pengajar di SMP negeri dan sekolah-sekolah swasta di wilayah Kabupaten Pati.

12 DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian BAB II TINJAUAN PUSTAKA Program Sertifikasi Guru Structural Equation Modeling (SEM) Identifikasi Parameter Pendugaan Parameter Model Metode Kuadrat Terkecil Tanpa Pembobot (ULS) Evaluasi dan Modifikasi Model Tes khi-kuadrat (Chi-Square test) Goodness of Fit Index (GFI) dan Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Noncentrality Scaled Parameter (NPC) Root Mean Square Residual (RMRS) Rot Mean Square Error Of approximation (RMSEA) Tucker-Lewis Index (TLI) Normed Fit Index (NFI) Parsimonious Normed Fit Index (PNFI) Parsimonious Goodness of Fit Index (PGFI) Construct Reliability Variance Extracted Validitas BAB III METODE PENELITIAN Data Rancangan Penelitian Ukuran Sampel

13 3.2.2 Metode Penelitian Ekplorasi Data Spesifikasi dan Identifikasi Model Pendugaan Parameter Pengujian Kesesuaian Model Respesifikasi Model Rekomendasi Pembobotan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data sertifikasi guru Deskripsi Kualifikasi Akademik Deskripsi Pendidikan dan Latihan Deskripsi Pengalaman Mengajar Deskripsi Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran Deskripsi Penilaian dari Atasan dan Pengawas Deskripsi Prestasi Akademik Deskripsi Karya Pengembangan Profesi Deskripsi Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah Deskripsi Pengalaman Menjadi Pengurus Organisasi Deskripsi Penghargaan yang Relevan Koefisien Pemodelan Sertifikasi dengan menggunakan SEM Modifikasi Model Struktural Sertifikasi Guru Uji Kecocokan Keseluruhan Model Uji Kecocokan Model Pengukuran Kualifikasi Akademik Pendidikan dan Latihan Pengalaman Mengajar Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran Penilaian dari Atasan dan Pengawas Prestasi Akademik Karya Pengembangan Profesi Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah.. 34

14 4.5.9 Pengalaman Menjadi pengurus Organisasi Penghargaan yang Relevan Analisis Persamaan Struktural Rekomendasi Pembobotan Komponen Portopolio BAB V Kesimpulan dan Saran Simpulan Saran Daftar Pustaka Lampiran Lampiran Lampiran 1 Daftar Penilaian Portofolio Sertifikasi Guru Lampiran 2 Hasil Goodnes of Fit Statistics Data Sertifikasi guru Lampiran 3 Hasil Goodnes of Fit Statistics Modifikasi Data Sertifikasi guru 52 Lampiran 4 Tabel Penghitungan Bobot Penilaian Portofolio 53 Lampiran 5 Tabel Perbandingan Bobot Penilaian Portofolio 54

15 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan Undang-Undang RI Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional, Undang-Undang RI Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen, dan Peraturan Pemerintah Nomor 19 Tahun 2005 tentang Standarisasi Nasional Pendidikan, semua guru wajib memiliki kualifikasi akademik, kompetensi, sertifikat pendidik, sehat jasmani dan rohani, serta memiliki kemampuan untuk mewujudkan tujuan pendidikan nasional. Dalam Undang- Undang tersebut diinstruksikan bahwa persyaratan kualifikasi akademik guru adalah S1 atau D-IV yang dibuktikan dengan ijazah sesuai dengan jenis, jenjang, dan satuan pendidikan formal di tempat penugasan. Persyaratan kompetensi guru sebagai agen pembelajaran mencakup penguasaan kompetensi pedagogik, profesional, kepribadian, dan sosial yang dibuktikan dengan sertifikat pendidik yang diperoleh melalui sertifikasi. Sertifikasi adalah proses pemberian sertifikat pendidik untuk guru. Sertifikasi bagi guru dilakukan oleh LPTK (Lembaga Penyelenggara Tenaga Kependidikan) yang terakreditasi dan ditetapkan oleh Pemerintah. Pelaksanaan sertifikasi bagi guru ini sesuai dengan Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Nomor 18 Tahun 2007 tentang sertifikasi bagi guru untuk mengatur pelaksanaan uji kompetensi guru. Uji kompetensi tersebut dilakukan melalui penilaian portofolio untuk memperoleh sertifikat pendidik. Portofolio adalah bukti fisik (dokumen) yang menggambarkan pengalaman berkarya atau prestasi yang dicapai dalam menjalankan tugas profesi sebagai guru dalam waktu tertentu. Dokumen ini terkait dengan unsur pengalaman, karya, dan prestasi selama guru yang bersangkutan menjalankan peran sebagai agen pembelajaran (kompetensi kepribadian, pedagogik, profesional, dan sosial). Dalam Peraturan Menteri Pendidikan Nasional RI Nomor 18 Tahun 2007, komponen portofolio meliputi: (1) kualifikasi akademik, (2) pendidikan dan pelatihan, (3) pengalaman mengajar, (4) perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran, (5) penilaian dari atasan dan pengawas, (6) prestasi akademik, (7) karya pengembangan profesi, (8) keikutsertaan dalam forum ilmiah, (9)

16 2 pengalaman menjadi pengurus suatu organisasi di bidang kependidikan dan sosial, dan (10) penghargaan yang relevan dengan bidang pendidikan. Fungsi portofolio dalam sertifikasi guru; untuk menilai kompetensi guru dalam menjalankan tugas dan perannya sebagai agen pembelajaran, sebagai wahana guru untuk menampilkan dan atau membuktikan unjuk karyanya yang meliputi produktivitas, kualitas, dan relevansi melalui karya-karya utama dan pendukung, memperoleh informasi atau data dalam memberikan pertimbangan tingkat kelayakan kompetensi seorang guru, sebagai dasar menentukan kelulusan seorang guru yang mengikuti sertifikasi, dasar memberi rekomendasi bagi peserta yang belum lulus untuk menentukan kegiatan lanjutan sebagai representasi kegiatan pembinaan dan pemberdayaan guru. Seorang guru berhak menerima sertifikat pendidik setelah melalui proses sertifikasi dengan memperoleh total skor nilai minimal 850 (57% dari skor nilai maksimum seluruh komponen portofolio). Total skor akhir diperoleh dari jumlah skor masing-masing komponen portofolio sertifikasi guru setelah diadakan penilaian. Penentuan bobot penilaian pada indikator di setiap komponen portofolio (Lampiran 1) ditetapkan oleh Mendiknas. Penentuan bobot penilaian pada setiap indikator-indikator komponen portofolio ini menjadi menarik untuk dikaji secara empiris. Dengan membangun struktur hubungan antar komponen portofolio diharapkan dapat dihasilkan sebuah model yang merepresentasikan data portofolio. Pada tahapan selanjutnya diperoleh rumusan yang obyektif untuk penilaian portofolio pada sertifikasi guru. Untuk mengevaluasi komponen-komponen portofolio digunakan SEM (Structural Equation Modeling). SEM digunakan karena analisisnya mempertimbangkan pemodelan interaksi, peubah-peubah bebas yang berkorelasi, kesalahan pengukuran, gangguan kesalahan-kesalahan yang berkorelasi, beberapa peubah bebas laten dimana masing-masing diukur dengan menggunakan banyak indikator, dan satu atau dua peubah bergantung laten yang masing-masing diukur dengan beberapa indikator. SEM mempunyai kemampuan untuk membuat model antar peubah-peubah pengukuran sebagai peubah laten atau peubah-peubah yang tidak dapat diukur secara langsung, tetapi diestimasi dalam model dari peubah-

17 3 peubah yang diukur yang diasumsikan mempunyai hubungan dengan peubah laten. 1.2 Perumusan Masalah Rumusan masalah penelitian ini adalah: 1. Apakah ada keterkaitan antara satu komponen penilaian dengan komponen penilaian lainnya? 2. Bagaimana model struktural yang mampu menjelaskan pola keterkaitan tersebut? 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah : 1. Membangun model struktural program sertifikasi yang bisa merepresentasikan data portofolio. 2. Mengevaluasi pembobotan pada setiap komponen portofolio guru. 3. Memberikan alternatif pembobotan komponen portofolio 1.4 Manfaat Penelitian Penelitian ini merupakan suatu kajian dengan menggunakan data portofolio sertifikasi guru. Dari hasil analisis model yang dilakukan, diharapkan dapat: 1. menjadi alat bantu untuk mengevaluasi dan memonitor indikatorindikator portofolio sertifikasi guru yang selama ini sudah ditetapkan, 2. memberikan kontribusi untuk pengembangan institusi atau lembaga yang terkait. 3. menerapkan landasan teori yang telah diperoleh, dan mengembangkan wawasan terutama dalam model persamaan struktural.

18 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Program Sertifikasi Guru Program sertifikasi mulai dilaksanakan pada tahun 2006 (Direktorat Ketenagaan, 2006). Sertifikasi merupakan sarana atau instrumen untuk mencapai suatu tujuan yaitu meningkatkan kualitas kompetensi guru (Jalal, 2007). Kualitas guru di Indonesia masih tergolong relatif rendah. Hal ini antara lain disebabkan tidak terpenuhinya pendidikan minimal bagi guru. Guru TK yang tidak memenuhi kualifikasi pendidikan minimal sebesar 78,1%, guru SD 34%, guru SLTP 71,2%, guru SLTA 46,6% (Muslich, 2007). Bukti hasil sertifikasi yang dikaitkan dengan peningkatan mutu guru bervariasi. Di Amerika Serikat kebijakan sertifikasi belum berhasil meningkatkan kualitas kompetensi guru, antara lain dikarenakan kuatnya resistensi dari kalangan guru sehingga pelaksanaan sertifikasi berjalan amat lambat. Sebagai contoh dalam kurun waktu sepuluh tahun, mulai tahun , Amerika Serikat hanya menargetkan guru untuk disertifikasi, sedangkan di Indonesia dalam kurun waktu sepuluh tahun menargetkan mensertifikasi 2,7 juta guru, sebaliknya kebijakan yang sama telah berhasil meningkatkan kualitas kompetensi guru di Singapura dan Korea Selatan (Jalal, 2007). Pemerintah wajib mulai melaksanakan program sertifikasi pendidik paling lama 12 bulan terhitung sejak berlakunya Undang-Undang No 14 Tahun Karena Peraturan Pemerintah yang diamanatkan dalam pasal 11 UU No 14 Tahun 2005 belum terbit dan tugas pemerintahan dalam program sertifikasi bagi guru tidak boleh berhenti maka ditetapkannya Peraturan Menteri Pendidikan Nasional No 18 Tahun 2007 tentang Sertifikasi Bagi Guru (Permendiknas, 2007). Guru wajib memiliki kualifikasi akademik, kompetensi, sertifikat pendidik, sehat jasmani dan rohani, serta memiliki kemampuan untuk mewujudkan tujuan pendidikan nasional. Kompetensi adalah seperangkat pengetahuan, ketrampilan, dan perilaku yang harus dimiliki, dan dikuasai oleh guru dalam melaksanakan tugas keprofesionalan yaitu meliputi kompetensi pedagogik, kompetensi kepribadian, kompetensi sosial, dan kompetensi profesional yang diperoleh melalui pendidikan profesi. Sertifikasi adalah proses pemerolehan sertifikat pendidik oleh seseorang yang telah bertugas sebagai guru pada satuan pendidikan.

19 5 Sertifikat pendidik merupakan bukti formal sebagai pengakuan yang diberikan kepada guru sebagai tenaga profesional (UU No. 14, 2005). Sertifikasi guru ini dilaksanakan secara langsung melalui proses uji kompetensi dalam bentuk penilaian portofolio. Portofolio adalah kumpulan dokumen yang mencerminkan kompetensi seorang guru. Komponen portofolio meliputi: kualifikasi akademik, pendidikan dan pelatihan, pengalaman mengajar, perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran, penilaian dari atasan dan pengawas, prestasi akademik, karya pengembangan profesi, keikutsertaan dalam forum ilmiah, pengalaman menjadi pengurus suatu organisasi di bidang kependidikan dan sosial, dan penghargaan yang relevan dengan bidang pendidikan (Permendiknas No. 18, 2007). Kriteria penilaian portofolio dan penyusunan dokumen portofolio mengacu Pedomen Penyusunan portofolio (Depdiknas, 2007). Penentuan bobot untuk setiap indikator-indikator pada komponen portofolio (Lampiran 1) ditentukan Mendiknas. Indikator-indikator yang digunakan akreditasi program sarjana semuanya valid, namun terdapat beberapa indikator yang kurang handal dalam penggunaannya (Satria, 2003). Guru adalah pendidik profesional dengan tugas utama mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai, dan mengevaluasi peserta didik pada pendidikan anak usia dini jalur pendidikan formal, pendidikan dasar, dan pendidikan menengah (UU No. 14, 2005). Guru juga sebagai pelopor untuk menciptakan orang-orang berbudaya, berbudi, dan bermoral (Yamin, 2006) Profesional adalah pekerjaan atau kegiatan yang dilakukan oleh seseorang dan menjadi sumber penghasilan kehidupan yang memerlukan keahlian, kemahiran, atau kecakapan yang memenuhi standar mutu atau norma tertentu serta memerlukan pendidikan profesi (UU No.14, 2005). Profesi guru adalah sesuatu pekerjaan yang membutuhkan pengetahuan, ketrampilan, kemampuan, keahlian, dan ketelatenan untuk menciptakan anak memiliki perilaku sesuai yang diharapkan (Yamin, 2006). Kualifikasi akademik adalah ijazah jenjang pendidikan akademik yang harus dimiliki oleh guru sesuai jenis, jenjang, dan satuan pendidikan formal di tempat penugasan (UU No. 14, 2005).

20 6 2.2 SEM (Structural Equation Modeling) SEM adalah suatu teknik statistika yang dalam analisisnya melibatkan peubah indikator, peubah laten dan kesalahan dalam pengukurannya. Model struktural menjelaskan keterkaitan hubungan antar peubah laten sedangkan model pengukuran menjelaskan hubungan antara peubah indikator dengan peubah laten. Model persamaan struktural mempunyai bentuk persamaan yang kompleks, sehingga dalam penghitungannya tidak dapat dilakukan secara manual. Perkembangan teknologi komputasi statistik berkembang dengan pesat dalam mendukung kegiatan-kegiatan riset sehingga memudahkan peneliti melakukan analisis data. Salah satu program komputasi statistik yang digunakan dalam perhitungan SEM adalah Lisrel. Program Lisrel pertama kali diperkenalkan oleh Karl Jöreskög pada tahun Lisrel digunakan karena penilaiannya dengan kemungkinan maksimum yang didasarkan dari data yang multinormal (Bacon, 1999), mampu mengolah data yang punya hubungan rumit dan kompleks (Owik, 2005). Lisrel banyak digunakan dalam SEM. Lisrel telah digunakan menganalisis; Evektifitas Model Pengukuran Kreatifitas dalam Pembelajaran (Marisi, 2003), Pengaruh Motivasi Kerja serta Dampaknya Terhadap Performansi Kerja (Syafei & Pribadi. 2003), Model Hubungan Konstruk Kinerja Kepala Sekolah (Hadi, 2004). Lisrel juga digunakan untuk memperoleh model struktural yang mencakup peubah-peubah laten, memperkirakan relasi-relasi dan efek-efeknya serta pengujian secara keseluruhan model struktural (Sumarna, 2002). Manfaat utama Lisrel untuk menganalisis struktur koragam, mengidentifikasi peubah laten dengan indikatorindikatornya, dan melihat hubungan antar peubah yang mempunyai hubungan sebab akibat (Narimawati & Sarwono, 2007). Model struktural (Bollen. 1989) dinyatakan sebagai: η = Βη+ Γξ + ζ dengan: η : vektor peubah laten endogen yang berukuran m 1 Β : matriks koefisien peubah laten endogen yang berukuran m m Γ : matriks koefisien peubah laten eksogen yang berukuran m n ζ : vektor sisaan error peubah endogen yang berukuran m 1

21 7 Pada dasarnya vektor-vektor η dan ξ tidak dapat diukur atau diamati secara langsung, oleh karena itu diukur melalui indikator-indikator dalam bentuk vektorvektor y = ( y1, y2, y3,..., yp ) dan x ( x1, x2, x3,..., xq ) (Bollen, 1989) adalah: y = Λ η + ε y =. Model pengukurannya x = Λ ξ + δ x dengan ε dan δ adalah vektor-vektor galat pengukuran y dan x. Λ y adalah matriks koefisien regresi antara y terhadap η yang berukuran p m dan adalah matriks koefisien regresi antara x dan ξ yang berukuran q n. Pada model ini diasumsikan memenuhi kriteria bahwa ε tidak berkorelasi dengan η, δ tidak berkorelasi dengan ξ, ζ tidak berkorelasi dengan ξ, cov( ξ ) = Φ( n n), = Ψ = Θ ε = Θ δ cov ( ζ ) ( m m), cov ( ε ) ( p p), dan cov ( δ ) ( q q) Λ x. Asumsi tersebut berimplikasi terhadap matriks koragam bagi peubah pengamatan. Matriks koragam Σ ( Jöreskog & Sorbom, 1999) dari indikator-indikator x dan y dapat ditulis sebagai berikut: Σyy Σyx Σ = dimana: Σxy Σxx Σ yy adalah matriks koragam bagi peubah pengamatan y yang dapat ditulis: ' Σ = ( ) ( ) ( ) yy 1 1 ' ' y + y + ε Λ Ι Β ΓΦΓ Ψ Ι Β Λ Θ Σ yx adalah matriks koragam bagi peubah pengamatan y dan x yang dapat ditulis: Σ = ( ) 1 ' yx Λ Ι Β ΓΦΛ y x Sedangkan Σ xy adalah matriks putaran dari Σ yx, serta matriks koragam bagi peubah pengamatan x adalah: Σ = Λ ΦΛ + Θ ' xx x x δ Sehingga dapat ditunjukkan bahwa koragam Σ merupakan fungsi dari parameter, selanjutnya dapat dituliskan sebagai:

22 8 Σ ( θ ) ( ) ' ' ' ' Σyy Σyx ΛΑΓΦΓ y + ΨΑΛy +Θε ΛΑΓΦΛ y x = = Σ Σ Λ ΦΓ Α Λ Λ ΦΛ + Θ ' ' ' ' xy xx x y x x δ dengan ( ) 1 Α = Ι Β 2.3 Identifikasi Parameter Identifikasi parameter diperlukan untuk menentukan apakah dapat dilakukan pendugaan dengan solusi tunggal atau tidak bagi parameter-parameter = Λx, Λy, Β, Γ, Φ, Θε, Θ δ Σ θ. Metode dua-langkah dapat digunakan untuk mengidentifikasi parameter model umum persamaan sruktural (Bollen, 1989). Langkah pertama adalah memperlakukan model sebagai model pengukuran murni, selanjutnya diperiksa apakah parameter model memenuhi kondisi berikut ini: θ pada ( ) 1. setiap baris matriks Λ x hanya mengandung satu nilai bukan nol, 2. paling sedikit terdapat dua indikator untuk setiap faktor laten, 3. φij 0 untuk paling sedikit sepasang i j; 4. Θ δ adalah matriks diagonal. ij φ adalah elemen matriks Φ Langkah kedua adalah identifikasi parameter-parameter struktural ΒΓΨ,, dengan aturan rekursif yaitu Β harus merupakan matriks segitiga, dan Ψ adalah matriks diagonal. Aturan dua-langkah merupakan syarat cukup tetapi bukan syarat perlu bagi identifikasi model. Hal ini bearti model yang tidak memenuhi aturan dua langkah masih mungkin untuk dapat diidentifikasi. 2.4 Pendugaan Parameter Model Tujuan pendugaan adalah untuk menduga nilai parameter model dari matriks koragam contoh S. Syarat perlu (necessary conditions) bahwa model dapat diduga jika derajat bebasnya 0. Penghitungan derajat bebas menggunakan; 1 df = [( p + q )( p + q + 1)] t ; 2 dengan p : banyaknya indikator peubah eksogen

23 9 q : banyaknya indikator peubah endogen t : banyaknya indikator peubah model yang diduga Dalam pendugaan parameter model, nilai awal parameter bebas dipilih supaya menghasilkan dugaan matriks koragam populasi terhadap matriks koragam sampel. Perbedaan kedua matriks tersebut diharapkan relatif kecil agar menghasilkan penduga yang konsisten. Matriks koragam populasi dari Lisrel tidak dapat diduga secara langsung, karena η dan ξ bukan merupakan peubah pengamatan dari suatu hasil pengukuran. Pendugaan matriks koragam populasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode pendugaan melalui beberapa tahap. Dengan asumsi bahwa sebaran dari peubah-peubah pengamatan dapat digambarkan oleh vektor nilai tengah dan matriks koragam, maka masalah pendugaan secara substansial merupakan pengepasan matriks Σ (θ ) dengan matriks koragam contoh S. Misalkan fungsi pengepasan dinyatakan dengan F(S, Σ (θ )) yakni suatu fungsi yang tergantung pada S dan Σ (θ ). Beberapa sifat fungsi pengepasan (Bollen, 1989) ini adalah: 1. F(S, Σ (θ )) adalah besaran skalar, 2. F(S, Σ (θ )) 0, 3. F(S, Σ (θ )) = 0 jika dan hanya jika Σ = S, 4. F(S, Σ (θ )) adalah fungsi kontinu dalam S dan Σ (θ ) Metode Kuadrat Terkecil Tanpa Pembobot (ULS) Metode yang digunakan untuk menduga parameter dalam penelitian ini adalah metode ULS. Metode ULS dipilih karena asumsi-asumsi yang digunakan lebih fleksibel. Fungsi pengepasan metode ULS (Bollen, 1989) dinyatakan oleh: ( 1/2) ( S Σ ( θ )) 2 FULS = tr Fungsi F ULS meminimumkan setengah jumlah kuadrat dari masing-masing unsur matriks sisaan ( ( )) S Σ θ. Hal ini dapat dianalogikan sebagai metode kuadrat terkecil biasa (ordinary least squares: OLS). Metode OLS meminimumkan jumlah sisaan, yaitu galat antara nilai pengamatan peubah tak bebas dengan nilai dugaan. Sementara F ULS meminimumkan jumlah kuadrat masing-masing unsur

24 10 dalam matriks sisaan ( ( )) koragam contoh dengan nilai-nilai dugaannya. S Σ θ. Matriks sisaan ini memuat selisih antar 2.6. Evaluasi dan Modifikasi Model Tes khi-kuadrat (Chi-Square test) Hipotesis yang diuji adalah H 0 : Σ = Σ( θ ) lawan H 1 : Σ Σ( θ ) dengan Σ adalah matriks koragam populasi dan Σ ( θ ) adalah matriks hasil dugaan. Untuk menguji hipotesis di atas digunakan uji 2 χ yaitu hasil perkalian (n-1) dengan nilai terkecil dari fungsi pengepasan WLS. Statistik uji dibandingkan dengan 2 χ tabel pada taraf 5%. Jika 2 χ χ 2 db,0,05 maka H 0 ditolak GFI (Goodness of Fit Index) dan AGFI (Adjusted Goodnes of Fit Index) GFI mengukur besarnya keragaman dalam matriks koragam data S yang dapat diterangkan oleh Σ ( θ ), yaitu keragaman yang dinyatakan dalam model. GFI (Jöreskog dan Sörbom, 1986) diperoleh dari rumus berikut: 1 2 ^ tr Σ S 1 GFI = 1 2 ^ 1 tr Σ S Aturan praktis untuk kelayakan sebuah model adalah nilai GFI hendaknya lebih besar dari Rumus AGFI diperoleh sebagai berikut (Jöreskog dan Sörbom, 1986): ( + 1) [ GFI ] k k AGFI = 1 1, dengan k adalah banyaknya indikator dan df 2df adalah derajat bebas. Derajat bebas (Hair, et.al. 1998) dihitung dengan 1 menggunakan rumus df = ( p + q)( p + q + 1 ) t. 2 AGFI analog dengan R 2 pada model regresi. Pada model ini disarankan nilai AGFI-nya lebih besar 0.90 (Wijanto, 2008). Bollen (1989) mengungkapkan bahwa nilai GFI dan AGFI cenderung meningkat seiring dengan peningkatan ukuran contoh. Nilai harapan

25 11 GFI dan AGFI akan menurun dengan semakin sedikitnya indikator per faktor laten, khususnya pada ukuran data kecil NCP (Noncentrality Scaled Parameters) NCP merupakan ukuran kesesuaian yag melengkapi kelemahan metode khikuadrat. Secara teori, ukuran khi-kuadrat takterpusat lebih tegar terhadap ukuran contoh apabila dibandingkan dengan khi-kuadrat biasa. Formula bagi NCP adalah NCP = 2 χ db (Hair, et.al. 1998) RMSR (Root Rataan Square Residual) RMSR (Hair, et.al. 1998) didefinisikan sebagai: RMSR = p+ q i ^ 2 sij σij i= 1 j= 1 ( p+ q) p+ q+ 1 2 ( ), dengan p = banyaknya indikator bagi peubah laten endogen, q = banyaknya indikator bagi peubah laten eksogen, s ij = unsur matriks S, ^ σ = unsur matriks Σ ^. RMSR merupakan ukuran rata-rata kuadrat sisaan, semakin besar nilainya semakin buruk dalam pengepasan model dan begitu pula sebaliknya. Nilai yang dianjurkan untuk Standardized RMSR adalah 0.05 (Wijanto, 2008) RMSEA (Root Rataan Square Error of Approximation) RMSEA adalah alternatif ukuran kesesuaian model yang diperlukan untuk mengurangi kesensitifan χ 2 terhadap ukuran sampel. Nilai yang dianjurkan untuk RMSEA adalah 0.08 (Wijanto, 2008). RMSEA (Hair, et.al. 1998) dihitung dengan rumus: RMSEA = 2 χ db ( n 1) db 1/2

26 TLI (Tucker-Lewis Index) Rumus TLI (Hair, et.al. 1998) sebagai berikut: TLI = 2 2 ( χb / dbb) ( χt / dbt) 2 ( χb dbb) / 1 Nilai yang dianjurkan untuk TLI adalah 0.90 (Wijanto, 2008) NFI (Normed Fit Index) Nilai NFI merupakan besarnya ketidakcocokan antara model target dengan model dasar. Nilai yang dianjurkan untuk NFI adalah 0.90 (Wijanto, 2008). Formula bagi NFI (Hair, et.al. 1998) adalah: χ χ NFI = 2 2 B T 2 χb PNFI (Parsimonious Normed Fit Index) PNFI merupakan modifikasi dari NFI. PNFI memperhitungkan besaran derajat bebas yang digunakan untuk mencapai tingkat kesesuaian. Parsimony didefinisikan sebagai pencapaian tingkat kesesuaian yang lebih tinggi pada setiap derajat bebas. Semakin tinggi nilai PNFI, maka semakin baik model yang diusulkan. Formula PNFI (Hair, et.al. 1998) sebagai berikut: dbt PNFI = NFI db B PGFI (Parsimonious Goodness of Fit Index) Formula PGFI (Hair, et.al. 1998) adalah sebagai berikut: db PGFI = T GFI 1/2( p+ q)( p+ q+ 1) Semakin tinggi nilai PGFI yang dihasilkan, maka semakin baik modelnya Contruct Reliabilty Reliabilitas merupakan ukuran kekonsistenan peubah indikator dalam mengukur peubah latennya. Pemeriksaan terhadap kekonsistenan pengukuran ini dilakukan terhadap peubah laten (construct reliability) untuk menilai kekonsistenan pengukuran keseluruhan peubah indikator yang mengukur peubah

27 13 laten dan terhadap masing-masing peubah indikator. Formula construct reliability adalah: ( ) ( ) Σloadingbaku Construct Reliability = 2 Σ loadingbaku +Σ e Variance Extracted Ukuran kekonsistenan lain yang dapat digunakan adalah Variance Extracted. Ukuran ini menggambarkan besar keragaman peubah-peubah indikator dapat dikandung oleh peubah laten. Formula Variance Extracted adalah: Variance Extracted 2 ( Σloadingbaku ) 2 ( loadingbaku ) = Σ +Σ e Sebuah konstruk mempunyai reliabilitas yang baik jika nilai construct reliability (CR) -nya 0.70 dan nilai variance extracted (VE)-nya 0.50 (Wijanto, 2008). 2 j j Validitas Validias berhubungan dengan apakah suatu peubah mengukur apa yang sebenarnya diukur. Validitas dalam penelitian menyatakan derajat ketepatan alat ukur penelitian terhadap isi atau arti sebenarnya yang diukur. Dalam bukunya Wijanto (2008), Rigdon dan Ferguson (1991), Doll, Xia, Torkzadeh (1994), menyatakan bahwa suatu peubah dikatakan mempunyai validitas yang baik terhadap peubah lainnya, jika: a) Nilai t muatan faktornya lebih besar dari nilai t kritis ( > 1,96). b) Muatan faktor standarnya Sementara, Igbaria, et.al. (1997) yang menggunakan guidelines dari Hair et.al. (1995), menyatakan bahwa muatan faktor standarnya 0.50 adalah sangat signifikan.

28 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Data Data yang digunakan adalah data yang berasal dari Panitia Pelaksana uji sertifikasi guru rayon UNES Semarang dan rayon IAIN Wali Songo Semarang. Data ini merupakan hasil dari penilaian portofolio peserta sertifikasi guru di Wilayah rayon UNES Semarang dan IAIN Walisongo Semarang pada tahun 2006 dan tahun Rancangan Penelitian Ukuran sampel Ukuran sampel yang digunakan adalah 212 responden yang menyebar di 20 kecamatan pada wilayah Kabupaten Pati. Responden yang terambil adalah peserta sertifikasi guru tahun 2006 dan peserta sertifikasi guru tahun 2007 di wilayah Departemen Agama Kabupaten Pati Metode Penelitian Secara garis besar, tahap-tahapan pada penelitian ini dapat dijelaskan melalui diagram sebagai berikut: Eksplorasi data Spesifikasi Model Identifikasi Model Pengujian Kesesuaian Model Pendugaan Parameter Sesuai? Ya Rekomendasi Pembobotan Penilaian Sertifikasi Tidak Respesifikasi Model

29 Eksplorasi Data Tahapan eksplorasi dilakukan untuk mengetahui gambaran keadaan data sampel yang terambil. Data yang digunakan untuk membentuk model berupa matriks koragam dan matriks korelasi dari data asal. Matriks koragam dipilih karena data yang digunakan berupa rata-rata terboboti dari masing-masing skor indikator sertifikasi guru. Matriks korelasi dipilih karena koefisien-koefisiennya sudah distandarkan dan sebagai pembanding matriks koragam. Data dievaluasi dengan menggunakan SEM (Structural Equation Modeling) dan penghitungannya digunakan program Lisrel Spesifikasi dan Identifikasi Model Langkah pertama adalah membentuk sebuah model pengukuran untuk semua indikator yang terlibat. Jika model pengukuran tersebut dapat diterima dan diidentifikasi maka dilanjutkan langkah kedua yaitu menyusun model struktural. Model struktural digambarkan dengan diagram jalur sebagai berikut: KA DIK PM PPP PAP PA MUTU KPP FI PO PR Gambar 1 Diagram Model Struktural Komponen Portofolio

30 Tabel 1 Peubah Laten dan Peubah Indikator Peubah Laten Peubah Indikator S1 ( Y1) Kualifikasi Akademik (KA) S2 (Y2) Tingkat Nasional (Y3) Diklat (DIK) Tingkat Provinsi (Y4) Tingkat Kabupaten atau Kota (Y5) Pengalaman Mengajar ( PM ) Masa kerja 5 th - 25 th (Y6) Perumusan tujuan pembelajaran (Y7) Pemilihan dan Pengorganisasian materi pembelajaran (Y8 ) Pemilihan sumber atau media pembelajaran (Y9) Perencanaan dan Skenario atau kegiatan belajar (Y10) Pelaksanaan Pembelajaran Penilaian hasil belajar (Y11) (PPP ) Prapembelajaran (Y12) Kegiatan inti (Y13 ) Penutup (Y14) Ketaatan menjalankan ajaran agama (Y15) Tanggung jawab (Y16) Kejujuran (Y17) Kedisiplinan (Y18) Penilaian dari Atasan dan Keteladanan (Y19) Pengawas (PAP) Etos kerja (Y20) Inovasi dan kreativitas (Y21) Kemampuan menerima kritik dan saran (Y22) Kemampuan berkomunikasi (Y23) Kemampuan bekerja sama (Y24) Bukti Juara Lomba (Y25) Prestasi Akademik (PA) Guru inti atau Tutor atau Pemandu (Y26) Pembimbing siswa lomba mencapai juara (Y27) Pembimbing siswa lomba tidak mencapai juara (Y28) Karya Pengembangan Membuat modul atau diktat dicetak lokal (Y29) Profesi (KPP) Membuat media atau alat peraga (Y30) Tingkat Nasional (Y31) Keikutsertaan dalam Forum Tingkat Provinsi (Y32) Ilmiah (FI) Tingkat Kabupaten atau Kota (Y33) Tingkat Kecamatan (Y34) Tingkat Provinsi (Y35) Pengalaman menjadi Tingkat Kabupaten atau Kota (Y36) pengurus organisasi di Tingkat Kecamatan (Y37) bidang kependidikan dan Tingkat Desa (Y38) sosial (PO) Kepala sekolah (Y39) Waka (Y40) Pembina ekstra kurikuler (Y41) Penghargaan yang relevan Tingkat Kabupaten atau Kota (Y42) (PR) Melaksanakan tugas di daerah terpencil (Y43) Mutu KA, DIK, PM, PPP, PAP, PA, KPP, FI, PO, PR 16

31 17 Dari model struktural tersebut, dihipotesiskan bahwa peubah-peubah laten eksogen memiliki pengaruh positif terhadap peubah laten endogen mutu. Artinya pencapaian mutu guru yang tinggi ditunjang oleh tingginya nilai komponenkomponen peubah laten eksogen Pendugaan Parameter Syarat perlu (necessary conditions) bahwa model dapat ditaksir atau diduga jika derajat bebasnya 0, yaitu banyak parameter yang diestimasi lebih kecil dari banyak data yang diketahui. Dalam pendugaan parameter model, nilai awal parameter bebas dipilih supaya menghasilkan dugaan matriks koragam populasi terhadap matriks koragam sampel. Perbedaan kedua matriks tersebut diharapkan relatif kecil. Pada penelitian ini banyaknya parameter yang akan diduga adalah Pengujian Kesesuaian Model Pada tahap ini dilakukan pengujian model yang diusulkan dalam diagram jalur, apakah model teoritis sudah sesuai (fit) atau tidak dengan data. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan matriks koragam sampel dengan matriks koragam yang diperoleh dari hasil dugaan. Evaluasi terhadap kinerja model tersebut dilakukan secara menyeluruh. Setelah pemeriksaan terhadap model dilakukan, serta diperoleh model yang layak, langkah berikutnya adalah interpretasi terhadap model yang dikaitkan dengan SEM Respesifikasi Model Tujuan respesifikasi atau modifikasi model adalah mencari model yang sesederhana mungkin atau mendapatkan model yang benar-benar sesuai dengan data, tetapi modelnya harus mampu menjelaskan fenomena yang diteliti. Respesifikasi dapat dilakukan dengan menghilangkan koefisien jalur yang tidak berarti atau menambah jalur pada model yang didasarkan kepada hasil empiris Rekomendasi Pembobotan Penilaian Sertifikasi Pada tahapan ini, peneliti mengusulkan bobot nilai masing-masing komponen yang lebih baik dari bobot nilai sebelumnya, supaya digunakan penilaian portofolio sertifikasi guru.

32 BAB 1V HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini dibahas deskripsi data sertifikasi guru dan proses pembangunan model struktural yang digunakan untuk mengepas data sertifikasi. Pada tahap selanjutnya, model yang diperoleh diharapkan memiliki manfaat untuk mengidentifikasi indikator-indikator sertifikasi yang mampu mencerminkan peubah yang diukur dan handal serta menghasilkan rekomendasi dalam menentukan bobot tiap komponen sertifikasi guru yang terdiri dari; (1) kualifikasi akademik, (2) pendidikan dan latihan, (3) pengalaman mengajar, (4) perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran, (5) penilaian dari atasan dan pengawas, (6) prestasi akademik, (7) karya pengembangan profesi, (8) keikutsertaan dalam forum ilmiah, (9) pengalaman organisasi di bidang pendidikan dan sosial, (10) dan penghargaan yang relevan dengan bidang pendidikan. 4.1 Deskripsi Data Sertifikasi guru Skor akhir sertifikasi guru yang digunakan Penyelenggara Sertifikasi Guru adalah 0 sampai Gambar berikut menyajikan hasil sertfikasi guru di wilayah Kabupaten Pati berdasarkan skor akhir pada tahun 2006 dan tahun Peserta yang memperoleh skor akhir minimum 850 dinyatakan lulus sertifikasi. Jumlah peserta sertifikasi guru di wilayah Kabupaten Pati pada tahun 2006 dan tahun 2007 adalah 212 orang. 5% 0% 37% 45% % Gambar 1 Hasil Sertifikasi Guru di Wilayah Kabupaten Pati. Gambar l menunjukkan bahwa peserta sertifikasi yang dinyatakan lulus adalah 89 orang (42%) sedangkan 123 orang (58%) dinyatakan belum lulus. Bagi peserta yang belum lulus, 28 orang (13%) harus melengkapi portofolio dan 95 orang (45%) mengikuti pendidikan dan latihan.

33 Deskripsi Kualifikasi Akademik (KA) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Kualifikasi Akademik adalah (Y1) berpendidikan S1 dan (Y2) berpendidikan S2. Berdasarkan tingkat dan relevansi pendidikannya dijabarkan pada Tabel 1 berikut: Tabel 1 Tingkat dan Relevansi Pendidikan Peserta Sertifikasi Guru Komponen KA Ijazah Indikator Jumlah Persen ( % ) S2 Tidak Relevan S1 Relevan atau sesuai S1 Serumpun S1 Tidak sesuai S1 Bukan kependidikan Jumlah % Dari Tabel 1 terlihat bahwa peserta sertifikasi yang berijazah S2 hanya 5.1%, sedangkan yang berijazah S1 94.9%. Hal ini dikarenakan peserta yang bisa mengikuti sertifikasi guru harus berijazah S Deskripsi Pendidikan dan Latihan (DIK) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Pendidikan dan Latihan adalah: (Y3) diklat tingkat nasional, (Y4) diklat tingkat provinsi, dan (Y5) diklat tingkat kabupaten atau kota. Penjelasan indikator komponen Pendidikan dan Latihan terdapat pada Gambar 2. Boxplot Pendidikan dan Latihan Data Y3 Y4 Y5 Gambar 2 Boxplot Klasifikasi Peserta Setifikasi Guru Komponen DIK

34 20 Gambar 2 menunjukkan bahwa indikator-indikator (Y3) diklat tingkat nasional, (Y4) diklat tingkat provinsi, dan (Y5) diklat tingkat kabupaten atau kota yang digunakan dalam komponen Pendidikan dan Latihan mempunyai pola penyebaran data yang berbeda. Nilai rata-rata untuk indikator Y3, Y4, dan Y5 berturut-turut adalah: 45.83, 42.67, dan Nilai minimum semua indikator adalah 0 yang berarti terdapat guru yang belum pernah mengikuti diklat pada masing-masing indikator Deskripsi Pengalaman Mengajar (PM) Indikator yang digunakan untuk mengukur komponen Pengalaman Mengajar adalah masa kerja (Y6). Penjelasan indikator Y6 terdapat pada Gambar Boxplot Pengalaman Mengajar Y6 Gambar 3 Boxplot Klasifikasi Peserta Setifikasi Guru Komponen PM. Dari Gambar 3, indikator (Y6) masa kerja guru pada komponen Pengalaman Mengajar menunjukkan bahwa data menyebar secara simetris. Nilai minimum indikator tersebut adalah 75 yang berarti peserta sertifikasi paling sedikit mempunyai masa kerja 11 tahun. Rata-rata nilai skor akhir peserta sertifikasi adalah 104 yang berarti peserta sertifikasi rata-rata sudah mempunyai masa kerja 17 tahun. Nilai simpangan baku indikator tersebut adalah yang mengindikasikan masa kerja peserta sertifikasi guru sangat beragam Deskripsi Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran (PPP) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran adalah: (Y7) perumusan tujuan pembelajaran, (Y8) pemilihan dan pengorganisasian materi pembelajaran, (Y9) pemilihan media pembelajaran, (Y10)

35 21 kegiatan pembelajaran, (Y11) penilaian hasil belajar, (Y12) prapembelajaran, (Y13) kegiatan inti, dan (Y14) penutup. Penjelasan masing-masing indikator terdapat pada Tabel 2. Tabel 2 Deskripsi Komponen Perencanaan dan Pelaksanaan Pembelajaran Y7 Y8 Y9 Y10 Y11 Y12 Y13 Y14 Min Rataan Maks Simpangan Baku Dari Tabel 2, indikator-indikator (Y7, Y8, Y9, Y10, Y11) yang digunakan dalam komponen Perencanaan dan Pelaksanan Pembelajaran mempunyai nilai simpangan baku yang sangat kecil sehingga menunjukkan bahwa hampir semua peserta mempunyai kemampuan dan kualitas hampir sama, sedangkan pada indikator Y12, Y13, dan Y14 mempunyai simpangan baku yang besar yang mengindikasikan peserta mempunyai kemampuan yang beragam Deskripsi Penilaian dari Atasan dan Pengawas (PAP) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Penilaian dari Atasan dan Pengawas adalah: (Y15) ketaatan menjalankan ajaran agama, (Y16) tanggung jawab, (Y17) kejujuran, (Y18) kedisiplinan, (Y19) keteladanan, (Y20) etos kerja, (Y21) inovasi dan kreativitas, (Y22) kemampuan menerima kritik dan saran, (Y23) kemampuan berkomunikasi, dan (Y24) kemampuan bekerja sama. Penjelasan indikator komponen Penilaian dari Atasan dan Pengawas terdapat pada Tabel 3. Tabel 3 Deskripsi Komponen Penilaian dari Atasan dan Pengawas Y15 Y16 Y17 Y18 Y19 Y20 Y21 Y22 Y23 Y24 Min Rataan Maks Simpangan Baku Dari Tabel 3, indikator-indikator (Y15, Y16, Y17, Y18, Y19, Y20, Y21, Y22, Y23, Y24) yang digunakan dalam komponen Penilaian dari Atasan dan Pengawas menunjukkan bahwa hampir semua peserta memperoleh nilai yang sangat baik. Nilai

36 22 simpangan baku yang sangat kecil mengindikasikan semua peserta mempunyai kemampuan yang hampir sama Deskripsi Prestasi Akademik (PA) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Prestasi Akademik adalah: (Y25) juara lomba, (Y26) guru inti atau tutor atau pemandu, (Y27) pembimbing siswa mencapai juara, dan (Y28) pembimbing siswa tidak mencapai juara. Penjelasan indikator komponen Prestasi Akademik terdapat pada Tabel 4. Tabel 4 Deskripsi Komponen Prestasi Akademik Y25 Y26 Y27 Y28 Min Rataan Maks Simpangan Baku Dari Tabel 4, indikator-indikator (Y25, Y26, Y27, Y28) yang digunakan dalam komponen Prestasi Akademik mempunyai nilai simpangan baku yang besar mengindikasikan peserta sertifikasi mempunyai kemampuan dan prestasi yang beragam Deskripsi Karya Pengembangan Profesi (KPP) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Karya Pengembangan Profesi adalah: (Y29) membuat modul atau diktat dicetak lokal, dan (Y30) membuat media atau alat peraga. Penjelasan indikator komponen Karya Pengembangan Profesi terdapat pada Tabel 5. Tabel 5 Deskripsi Komponen Karya Pengembangan Profesi Y29 Y30 Min Rataan Maks Simpangan Baku Dari Tabel 5, indikator-indikator (Y29, Y30) yang digunakan dalam komponen Karya Pengembangan Profesi menunjukkan bahwa peserta sertifikasi mempunyai nilai simpangan baku besar yang mengindikasikan kemampuan dan prestasi sangat beragam.

37 23 Nilai rata-rata pada indikator (Y29) kecil yang berarti peserta sertifikasi kurang berkembang dalam hal pembuatan buku atau modul (Y29) Deskripsi Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah (FI) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah adalah: (Y31) FI tingkat nasional, (Y32) FI tingkat provinsi, (Y33) FI tingkat kabupaten atau kota, dan (Y34) FI tingkat kecamatan. Penjelasan indikator komponen Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah terdapat pada Gambar Boxplot Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah 30 Data Y31 Y32 Y33 Y34 Gambar 4 Boxplot Klasifikasi Peserta Sertifikasi Guru Komponen FI. Dari Gambar 4, nilai minimum semua indikator adalah 0 yang berarti terdapat peserta sertifikasi yang belum pernah mengikuti kegiatan ilmiah. Nilai rata-rata indikator (Y31, Y32, Y33, Y34) berturut-turut adalah: 9.28, 11.98, 12.42, dan 9.69 yang berarti kemampuan dalam komponen Keikutsertaan dalam Forum Ilmiah sangat rendah. Namun nilai simpangan baku yang sangat besar (7.76, 8.43, 6.93, 5.20) menunjukkan bahwa peserta sertifikasi mempunyai kemampuan dan prestasi yang beragam Deskripsi Pengalaman Menjadi Pengurus Organisasi (PO) Indikator-indikator yang digunakan pada komponen pengalaman menjadi pengurus organisasi bidang kependidikan dan sosial adalah: (Y35) PO tingkat provinsi, (Y36) PO tingkat kabupaten atau kota, (Y37) PO tingkat kecamatan, (Y38) PO tingkat desa, (Y39) mejadi kepala sekolah, (Y40) mejadi wakil kepala sekolah, dan (Y41) menjadi Pembina ekstra kokurikuler. Penjelasan indikator Komponen Pengalaman Menjadi Pengurus Organisasi bidang kependidikan dan sosial terdapat pada Gambar 5.

EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL. N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan

EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL. N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL N a m a : Mohamad Salim N R P : G551060221 PS : S2 Matematika Terapan DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL. N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan

EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL. N a m a : Mohamad Salim N R P : G PS : S2 Matematika Terapan EVALUASI SERTIFIKASI GURU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL N a m a : Mohamad Salim N R P : G551060221 PS : S2 Matematika Terapan DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Spesifikasi Model Berbagai model dalam pemodelan persamaan struktural telah dikembangkan oleh banyak peneliti diantaranya Bollen

TINJAUAN PUSTAKA Spesifikasi Model Berbagai model dalam pemodelan persamaan struktural telah dikembangkan oleh banyak peneliti diantaranya Bollen 4 TINJAUAN PUSTAKA Spesifikasi Model Berbagai model dalam pemodelan persamaan struktural telah dikembangkan oleh banyak peneliti diantaranya Bollen (1989). Namun demikian sebagian besar penerapannya menggunakan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI Definisi 1 (Prestasi Belajar) b. Faktor Eksternal Definisi 2 (Faktor-Faktor yang mempengaruhi prestasi) a.

II LANDASAN TEORI Definisi 1 (Prestasi Belajar) b. Faktor Eksternal Definisi 2 (Faktor-Faktor yang mempengaruhi prestasi) a. II LANDASAN TEORI Definisi 1 (Prestasi Belajar) Prestasi belajar adalah suatu bukti keberhasilan belajar atau kemampuan seseorang siswa dalam melakukan kegiatan belajarnya sesuai dengan bobot yang dicapainya.

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PENDUGAAN PARAMETER DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL LA MBAU

PERBANDINGAN METODE PENDUGAAN PARAMETER DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL LA MBAU v PERBANDINGAN METODE PENDUGAAN PARAMETER DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL LA MBAU Tesis Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Departemen Matematika SEKOLAH PASCASARJANA

Lebih terperinci

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

Oleh : Muhammad Amin Paris, S.Pd., M.Si (Dosen Fak. Tarbiyah IAIN Antasari Banjarmasin) Abstrak

Oleh : Muhammad Amin Paris, S.Pd., M.Si (Dosen Fak. Tarbiyah IAIN Antasari Banjarmasin) Abstrak MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL PENGARUH MOTIVASI, KAPABILITAS DAN LINGKUNGAN TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA TAHUN PERTAMA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA-IPB Oleh : Muhammad Amin Paris, SPd, MSi (Dosen

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN MAHASISWA DALAM PEMILIHAN JURUSAN MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN MAHASISWA DALAM PEMILIHAN JURUSAN MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN MAHASISWA DALAM PEMILIHAN JURUSAN MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) (Studi Kasus di Jurusan Statistika Universitas Diponegoro Semarang) SKRIPSI

Lebih terperinci

AL-ADZKA, Jurnal Ilmiah Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah, Volume II, Nomor 02 Juli 2012

AL-ADZKA, Jurnal Ilmiah Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah, Volume II, Nomor 02 Juli 2012 195 MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL PENGARUH MOTIVASI, KAPABILITAS DAN LINGKUNGAN TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA TAHUN PERTAMA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA-IPB Oleh : Muhammad Amin Paris (Dosen Fak.

Lebih terperinci

VIII ANALISIS SERVICE QUALITY DALAM MEMBENTUK KEPUASAN DAN LOYALITAS

VIII ANALISIS SERVICE QUALITY DALAM MEMBENTUK KEPUASAN DAN LOYALITAS VIII ANALISIS SERVICE QUALITY DALAM MEMBENTUK KEPUASAN DAN LOYALITAS Faktor faktor yang mempengaruhi kepuasan konsumen dapat diidentifikasi dengan melihat faktor eksternal dan internak yang mempengaruhi

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI

ANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI ANALISIS REGRESI TERPOTONG DENGAN BEBERAPA NILAI AMATAN NOL NURHAFNI SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP DAN APLIKASINYA SUNARTI FAJARIYAH

ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP DAN APLIKASINYA SUNARTI FAJARIYAH ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP DAN APLIKASINYA SUNARTI FAJARIYAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 2 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan

Lebih terperinci

Satria, E Model Persamaan Struktural Akreditasi Program Studi Jenjang Sarjana. Tesis. STK IPB Bogor. Sumarna, N Pendekatan Model Lisrel

Satria, E Model Persamaan Struktural Akreditasi Program Studi Jenjang Sarjana. Tesis. STK IPB Bogor. Sumarna, N Pendekatan Model Lisrel 42 DAFTAR PUSTAKA Bollen, K. A. 1989. Structural Equation with Latent Variables. Wiley, New York Bacon, L.D.1999. Using LISREL and PLS to Measure Customer Satisfaction. Seventh Annual Satooth Sofware Conference.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Kegiatan penelitian dilaksanakan pada bulan Juni sampai bulan Agustus 2016. Tempat pelaksanaan kegiatan penelitian berada di Kecamatan Getasan, Kabupaten

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN Rancangan Penelitian Lokasi dan Waktu Penelitian

METODE PENELITIAN Rancangan Penelitian Lokasi dan Waktu Penelitian 57 METODE PENELITIAN Rancangan Penelitian Penelitian ini dirancang sebagai penelitian survai deskriptif korelasional, dengan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Penelitian tentang fenomena perilaku

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN Sumber Data

METODE PENELITIAN Sumber Data 13 METODE PENELITIAN Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan hasil simulasi melalui pembangkitan dari komputer. Untuk membangkitkan data, digunakan desain model persamaan struktural

Lebih terperinci

BAB 5 ANALISIS HASIL STUDI. responden yang berada di Sumatera Utara. Karakteristik responden merupakan

BAB 5 ANALISIS HASIL STUDI. responden yang berada di Sumatera Utara. Karakteristik responden merupakan BAB 5 ANALISIS HASIL STUDI 5.1 Deskripsi Umum Sampel Penelitian Setelah dilakukan penyebaran kuesioner kepada responden maka hasil kuesioner yang layak dan secara penuh mengisi kuesioner berjumlah 134

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini akan dibahas deskripsi mengenai data sekunder dan data primer yang digunakan dalam penelitian. Data ini kemudian dianalisis menggunakan pemodelan persamaan struktural

Lebih terperinci

Ketakbiasan Dalam Model Analisis Faktor Konfirmatori (CFA) Pada Metode Pendugaan Kuadrat Terkecil Terboboti (Weighted Least Square) Untuk Data Ordinal

Ketakbiasan Dalam Model Analisis Faktor Konfirmatori (CFA) Pada Metode Pendugaan Kuadrat Terkecil Terboboti (Weighted Least Square) Untuk Data Ordinal Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung 2013 Ketakbiasan Dalam Model Analisis Faktor Konfirmatori (CFA) Pada Metode Pendugaan Kuadrat Terkecil Terboboti (Weighted Least Square) Untuk Data Ordinal

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 1 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Deskriptif 1. Analisis secara deskriptif Bagian ini akan membahas hasil pengolahan data yang telah dikumpulkan dari lapangan berdasarkan karakteristik

Lebih terperinci

Analisis Pengaruh Kompetensi Tenaga Guru dan Kompetensi Kepala Sekolah Terhadap Capaian Standar Nasional Pendidikan

Analisis Pengaruh Kompetensi Tenaga Guru dan Kompetensi Kepala Sekolah Terhadap Capaian Standar Nasional Pendidikan Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November 2014 63 Analisis Pengaruh Kompetensi Tenaga Guru dan Kompetensi Kepala Sekolah Terhadap Capaian Standar Nasional Pendidikan Kasmuri

Lebih terperinci

VIII ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM)

VIII ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM) VIII ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM) Stuctural Equation Model merupakan suatu teknik statistik yang mampu menganalisis pola hubungan antara variabel laten dan indikatornya, variabel laten yang

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE

PERBANDINGAN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE PERBANDINGANN METODE INTERPOLASI ABRIDGED LIFE TABLE DAN APLIKASINYA PADA DATAA KEMATIAN INDONESIA VANI RIALITA SUPONO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

Ketakbiasan Dalam Model Analisis Faktor Konfirmatori Pada Metode Pendugaan Kuadrat Terkecil Tak Terboboti (Unweighted Least Square) Untuk Data Ordinal

Ketakbiasan Dalam Model Analisis Faktor Konfirmatori Pada Metode Pendugaan Kuadrat Terkecil Tak Terboboti (Unweighted Least Square) Untuk Data Ordinal Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Ketakbiasan Dalam Model Analisis Faktor Konfirmatori Pada Metode Pendugaan Kuadrat Terkecil Tak Terboboti (Unweighted Least Square) Untuk Data Ordinal

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN A. KERANGKA PEMIKIRAN Dalam suatu organisasi atau perusahaan, faktor sumberdaya manusia memiliki peranan yang sangat penting dalam kegiatan organisasiuntuk mencapai berbagai

Lebih terperinci

INDEKS KECOCOKAN DARI BEBERAPA METODE ESTIMASI UNTUK UKURAN SAMPEL TERTENTU PADA MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL

INDEKS KECOCOKAN DARI BEBERAPA METODE ESTIMASI UNTUK UKURAN SAMPEL TERTENTU PADA MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL J. Sains MIPA, Desember 2007, Vol. 3, No. 3, Hal.: 2-26 ISSN 978-873 INDEKS KECOCOKAN DARI BEBERAPA METODE ESTIMASI UNTUK UKURAN SAMPEL TERTENTU PADA MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL ABSTRACT Eri Setiawan Jurusan

Lebih terperinci

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Ditinjau dari Karakteristik Lingkungan Kampus (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Unsri)

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Ditinjau dari Karakteristik Lingkungan Kampus (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Unsri) Jurnal Penelitian Sains Volume 15 Nomer 1(A) 15101 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Ditinjau dari Karakteristik Lingkungan Kampus (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Unsri) Oki Dwipurwani

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pemecahan masalah dalam penelitian ini diawali dengan studi literatur yang mencakup kajian teori, penelitian empiris sebelumnya dan model yang relevan dengan masalah penelitian.

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Pengumpulan Data Pada bagian ini dilakukan proses pengumpulan dan pengolahan data tahap awal serta pengumpulan data tahap akhir. Pengumpulan data pada penelitian

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan tujuan untuk memperoleh gambaran mengenai pengaruh karakteristik produk (product characteristic),

Lebih terperinci

Confirmatory Factor Analysis

Confirmatory Factor Analysis Teknik Analisis Validitas Konstruk dan Reliabilitas instrument Test dan Non Test Dengan Software LISREL Akbar iskandar Teknik informatika, STMIK AKBA, Sulawesi selatan, Indonesia Email : akbar.iskandar06@gmail.com

Lebih terperinci

VIII. ANALISIS STRUCTUAL EQUATION MODEL (SEM)

VIII. ANALISIS STRUCTUAL EQUATION MODEL (SEM) Atribut yang ditetapkan pada variabel kepuasan merupakan atribut mengenai kepuasan konsumen secara keseluruhan (overall satisfaction). Berdasarkan sebaran pilihan responden, lebih dari setengah dari jumlah

Lebih terperinci

Muhammad Amin Paris. Abstrak

Muhammad Amin Paris. Abstrak JPM IAIN Antasari Vol. 02 No. 1 Juli Desember 2014, h. 21-38 PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL (STUDI KASUS MODEL ANALISIS

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan tujuan untuk memperoleh

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan tujuan untuk memperoleh 40 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan tujuan untuk memperoleh gambaran mengenai pengaruh persepsi atas suatu harga (price

Lebih terperinci

ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM)

ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM) VII ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM) Strutural Equation Model (SEM) merupakan suatu teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel laten dengan variabel teramati sebagai

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER

PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER LATHIFATURRAHMAH SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER

Lebih terperinci

x 1 x 3 x 4 y 1 x 5 x 6 x 7 x 8 BAHAN DAN METODE δ 1 λ 41 ξ 1 δ 4 λ 51 γ 21 δ 6 λ 61 ε 1 δ 3 η 1 γ 31 δ 7 λ 71 ξ 2 λ 81 ξ 3 λ 31 δ 5

x 1 x 3 x 4 y 1 x 5 x 6 x 7 x 8 BAHAN DAN METODE δ 1 λ 41 ξ 1 δ 4 λ 51 γ 21 δ 6 λ 61 ε 1 δ 3 η 1 γ 31 δ 7 λ 71 ξ 2 λ 81 ξ 3 λ 31 δ 5 8 BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan dalam penulisan ini diperoleh dari PT. MARS yaitu hasil survei konsumen terhadap produk-produk toilettris (keperluan mandi) pada tahun 005. Metode Secara garis

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 103 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pelaksanaan Survei Dari 25 kantor LPND sesuai dengan Peraturan Presiden Republik Indonesia No. 11 Tahun 2005, No. 81 Tahun 2006, No. 08 Tahun 2008, dan No. 09 Tahun 2008,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. metode pengambilan sampel yang digunakan adalah non-probability sampling dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. metode pengambilan sampel yang digunakan adalah non-probability sampling dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Objek Penelitian Data diambil menggunakan kuesioner yang dibagikan kepada konsumen Indomaret Point Pandanaran di kota Semarang. Populasi

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pelaksanaan Penelitian 4.1.1 Pelaksanaan Pre-Test Dalam penelitian ini, peneliti melakukan pre-test terlebih dahulu sebelum menyebarkan kuesioner yang sebenarnya kepada

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 34 43 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PENDUGAAN PARAMETER DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL LA MBAU

PERBANDINGAN METODE PENDUGAAN PARAMETER DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL LA MBAU v PERBANDINGAN METODE PENDUGAAN PARAMETER DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL LA MBAU Tesis Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Departemen Matematika SEKOLAH PASCASARJANA

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Deskripsi data penelitian, mencakup uraian tentang gambaran umum dari setiap variabel penelitian yang terdiri dari: Kinerja Pegawai (Y), Budaya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi dalam penelitian ini adalah di Kabupaten Purbalingga, Jawa

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi dalam penelitian ini adalah di Kabupaten Purbalingga, Jawa BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi dalam penelitian ini adalah di Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah. Alasan memilih Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah karena untuk memudahkan penulis

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Sampel Penentuan jumlah sampel PKB dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin (Sevilla et al., 1993: 161) sebagai berikut:

METODE PENELITIAN. Sampel Penentuan jumlah sampel PKB dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin (Sevilla et al., 1993: 161) sebagai berikut: 76 METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel Populasi Penelitian ini dilaksanakan di tiga kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat yakni Kabupaten Bogor, Kabupaten Cianjur dan Kota Depok yang perilaku ber- KBnya

Lebih terperinci

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI

ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH ANALISIS DATA PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL. Oleh: I Wayan Jaman Adi Putra

LANGKAH-LANGKAH ANALISIS DATA PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL. Oleh: I Wayan Jaman Adi Putra LANGKAH-LANGKAH ANALISIS DATA PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL Oleh: I Wayan Jaman Adi Putra 1. Proses Pemodelan Persamaan Struktural Penggunaan analisis Pemodelan Persamaan Struktural (Structural Equation

Lebih terperinci

ANALISIS EVALUASI PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL DI UNIVERSITAS TANJUNGPURA PONTIANAK

ANALISIS EVALUASI PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL DI UNIVERSITAS TANJUNGPURA PONTIANAK ANALISIS EVALUASI PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL DI UNIVERSITAS TANJUNGPURA PONTIANAK Neva Satahadewi, Hendra Perdana, Betri Wendra 3 Program Studi Statistika FMIPA Universitas Tanjungpura,

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN 3.1. Penentuan Waktu dan Lokasi 3.2. Jenis Penelitian 3.3. Teknik Pengambilan Sampel

3. METODE PENELITIAN 3.1. Penentuan Waktu dan Lokasi 3.2. Jenis Penelitian 3.3. Teknik Pengambilan Sampel 3. METODE PENELITIAN 3.1. Penentuan Waktu dan Lokasi Penelitian dilaksanakan pada 12 Februari 2016 hingga13 April 2016 di Desa Kenteng, Kecamatan Bandungan, Kabupaten Semarang. Pemilihan lokasi dilakukan

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS HASIL

BAB V ANALISIS HASIL BAB V ANALISIS HASIL 5.1. Analisis Kecocokan Pada analisis hasil, bagian utama yang dibahas adalah mengenai tingkat kecocokan antara data dengan model, validitas dan reliabilitas model pengukuran serta

Lebih terperinci

ASUMSI MODEL SEM. d j

ASUMSI MODEL SEM. d j ASUMSI MODEL SEM Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis SEM di antaranya adalah data berdistribusi multivariat normal, untuk memeriksanya dapat dilakukan dengan menghitung nilai jarak kuadrat pada setiap

Lebih terperinci

(Σλ i ) METODE. Data

(Σλ i ) METODE. Data 8 mengevaluasi kesesuaian model dugaan dan memeriksa kekuatan pendugaan dari inner model dan outer model. Evaluasi model dugaan menggunakan metode KTP dilakukan dengan menghitung indeks-indeks kecocokan

Lebih terperinci

Jurnal Penelitian Sains Volume 12 Nomer 3(A) 12303

Jurnal Penelitian Sains Volume 12 Nomer 3(A) 12303 Jurnal Penelitian Sains Volume 12 Nomer 3(A) 12303 Aplikasi Analisis Faktor Konfirmatori untuk Mengetahui Hubungan Peubah Indikator dengan Peubah Laten yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa di Jurusan Matematika

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Yamaha Motor Kencana Indonesia (YMKI) merupakan salah satu produsen motor yang memiliki pangsa pasar cukup luas. Dengan meningkatnya permintaan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Responden Pada bab IV ini akan menampilkan hasil penelitian yang berupa gambaran umum objek penelitian dan data deskriptif serta menyajikan hasil komputasi

Lebih terperinci

ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO

ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Penelitian ini dimulai dari pemikiran tentang ketatnya persaingan bisnis pada era globalisasi saat ini yang semakin dinamis dan kompleks, adanya

Lebih terperinci

Ketakbiasan Dalam Model CFA (Confirmatory Factor Analysis) Pada Metode Estimasi DWLS (Diagonally Weighted Least Squares) Untuk Data Ordinal

Ketakbiasan Dalam Model CFA (Confirmatory Factor Analysis) Pada Metode Estimasi DWLS (Diagonally Weighted Least Squares) Untuk Data Ordinal Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Ketakbiasan Dalam Model CFA (Confirmatory Factor Analysis) Pada Metode Estimasi DWLS (Diagonally Weighted Least Squares) Untuk Data Ordinal Indah Permata

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN ANALISIS

BAB IV HASIL DAN ANALISIS BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Profil Responden Bagian ini akan membahas karakteristik responden. Karakteristik dasar responden yang ditanyakan adalah jenis kelamin, pendidikan formal terakhir, usia, jenis

Lebih terperinci

PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK ANALISIS KOMPETENSI ALUMNI

PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK ANALISIS KOMPETENSI ALUMNI Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 0 (017), hal 113 10. PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK ANALISIS KOMPETENSI ALUMNI Matius Robi, Dadan Kusnandar, Evy Sulistianingsih

Lebih terperinci

PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL. Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI

PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL. Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI PATH ANALYSIS (Path Analysis) : merupakan suatu metode analisis untuk melihat hubungan antara

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa akuntansi S1 reguler

BAB III METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa akuntansi S1 reguler BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa akuntansi S1 reguler universitas atau perguruan tinggi baik negeri maupun swasta di Kota Bandar Lampung

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Waktu Penelitian Proses penelitian ini diawali dengan kegiatan mengidentifikasi permasalahan ditempat penelitian, melakukan perumusan masalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi dalam penelitian ini adalah di Kabupaten Ngawi, Jawa Timur. Alasan

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi dalam penelitian ini adalah di Kabupaten Ngawi, Jawa Timur. Alasan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi dalam penelitian ini adalah di Kabupaten Ngawi, Jawa Timur. Alasan memilih Kabupaten Ngawi, Jawa Timur karena untuk memudahkan penulis melakukan penelitian

Lebih terperinci

PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL STANDAR NASIONAL PENDIDIKAN JENJANG SEKOLAH DASAR DEA RAHMA

PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL STANDAR NASIONAL PENDIDIKAN JENJANG SEKOLAH DASAR DEA RAHMA PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL STANDAR NASIONAL PENDIDIKAN JENJANG SEKOLAH DASAR DEA RAHMA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN

Lebih terperinci

BAB III MODEL KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS

BAB III MODEL KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS 37 BAB III MODEL KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS 3.1. Model Konseptual Sebelumnya telah dikemukakan beberapa hal yang mempengaruhi intensitas pembelian, dalam hal ini terhadap produk Toyota Avanza. Untuk itu,

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVIII Program Studi MMT-ITS, Surabaya 27 Juli 2013

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVIII Program Studi MMT-ITS, Surabaya 27 Juli 2013 PENDEKATAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM) UNTUK ANALISA PERSEPSI PEGAWAI TERHADAP GAYA KEPEMIMPINAN DI INDUSTRI MANUFAKTUR (STUDI KASUS PT. FERRO SIDOARJO) Sonny Faizal 1) dan Indung Sudarso

Lebih terperinci

Distribusi Responden Berdasarkan Usia

Distribusi Responden Berdasarkan Usia V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 ANALISIS DESKRIPTIF 5.1.1 Deskriptif Responden Distribusi Responden Berdasarkan Usia 1% 15% 19% 15-24 25-30 31-44 45-65 65% Gambar 3. Distribusi Responden Berdasarkan Usia Distribusi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Visi PT Indofood CBP Sukses Makmur Cabang Makassar yang juga merupakan Visi PT Indofood Sukses Makmur Tbk adalah Perusahaan Total Food Solutions. Diperlukan

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pemodelan persamaan struktural (Structural Equation Modeling, SEM) adalah

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pemodelan persamaan struktural (Structural Equation Modeling, SEM) adalah II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Structural Equation Modeling (SEM) Pemodelan persamaan struktural (Structural Equation Modeling, SEM) adalah salah satu teknik peubah ganda yang dapat menganalisis secara simultan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD UNWEIGTED LEAST SQUARE

PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD UNWEIGTED LEAST SQUARE PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD UNWEIGTED LEAST SQUARE DAN WEIGHTED LEAST SQUARE DENGAN BEBERAPA UKURAN SAMPEL PADA MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL (MPS) (Skripsi) Oleh: Ratih Subchiani JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab ini bertujuan untuk mengungkap hasil analisis data penelitian dan pembahasannya. Pembahasan diawali dengan dimulai hasil statistik deskriptif yang bertujuan untuk

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H

KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H KAJIAN MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY DAN APLIKASINYA PADA HARGA GABAH KERING PANEN T A M U R I H SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Perusahaan PT. Infomedia Solusi Humanika (INSANI) yang beralamatkan di Jl RS Fatmawati No 75 Jakarta Selatan didirikan di Jakarta pada 24 Oktober 2012 berdasarkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Beberapa teori yang terkait dalam skripsi ini adalah sebagai berikut: Systems Engineering (SE) Structural Equation Modeling (SEM) Fuzzy Serqual (Service Quality) Seperti yang telah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Rancangan Penelitian Penelitian ini dikategorikan sebagai explanatory research yaitu penelitian yang bertujuan menjelaskan hubungan kausal antara variabel-variabel melalui

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. = λ 14 X 2 + δ. X2.6 = λ 15 X 2 + δ 15

METODE PENELITIAN. = λ 14 X 2 + δ. X2.6 = λ 15 X 2 + δ 15 68 METODE PENELITIAN Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah ex post facto, yaitu bentuk penelitian yang menilai peristiwa yang telah terjadi atau penilaian kondisi faktual di lapangan.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Berdasarkan tujuannya penelitian ini termasuk applied research atau

BAB III METODE PENELITIAN. Berdasarkan tujuannya penelitian ini termasuk applied research atau BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Ruang Lingkup Penelitian Berdasarkan tujuannya penelitian ini termasuk applied research atau penelitian terapan yang mana didalamnya terdapat solusi atas suatu permasalahan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. formal atau nonformal. Kedua pendidikan ini jika ditempuh dan dilaksanakan

BAB I PENDAHULUAN. formal atau nonformal. Kedua pendidikan ini jika ditempuh dan dilaksanakan 1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Pendidikan merupakan kunci untuk mencapai kesejahteraan, tentunya langkah utama harus diawali dengan belajar lebih giat baik melalui pendidikan formal atau

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Restoran Pia Apple Pie yang berlokasi di jalan Pangrango 10 Bogor. Penentuan lokasi penelitian ini dengan pertimbangan

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 21 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Dari industri jasa Lembaga Bahasa Inggris yang ada di Bogor, setiap penyelenggara kursus bahasa Inggris tentunya akan menciptakan suatu nama / simbol

Lebih terperinci

Aplikasi Model Persamaan Struktural dalam Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan ( LibQUAL+ ) terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pemustaka

Aplikasi Model Persamaan Struktural dalam Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan ( LibQUAL+ ) terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pemustaka Jurnal Matematika Integratif ISSN -8 Volume No, April 0, pp 9 - Aplikasi Model Persamaan Struktural dalam Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan ( LibQUAL+ terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pemustaka Iin Irianingsih,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SEM DALAM MEMBANDINGKAN PRESTASI BELAJAR SISWA SEKOLAH NEGERI DAN SEKOLAH SWASTA

IMPLEMENTASI SEM DALAM MEMBANDINGKAN PRESTASI BELAJAR SISWA SEKOLAH NEGERI DAN SEKOLAH SWASTA IMPLEMENTASI SEM DALAM MEMBANDINGKAN PRESTASI BELAJAR SISWA SEKOLAH NEGERI DAN SEKOLAH SWASTA Ermawati Dosen Jurusan Matematika Fakultas Sains & Teknologi UIN Alauddin Makassar Abstract. Structural Equations

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 44 BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Pelaksanaan Penelitian 4.1.1 Pelaksanaan Pre-test Untuk menguji konstruk pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner, peneliti melakukan pre-test kepada 30 responden

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. wilayah kecamatan Cengkareng Jakarta Barat. Penelitian yang dilakukan terbagi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. wilayah kecamatan Cengkareng Jakarta Barat. Penelitian yang dilakukan terbagi BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan tempat penelitian Dalam penelitian ini peneliti mengambil waktu dan lokasi penelitian pada wilayah kecamatan Cengkareng Jakarta Barat. Penelitian yang dilakukan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. penelitian ini adalah masyarakat kecamatan cengkareng jakarta barat. Tabel 4.1 Jenis Kelamin Responden

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. penelitian ini adalah masyarakat kecamatan cengkareng jakarta barat. Tabel 4.1 Jenis Kelamin Responden BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Penelitian ini menganalisa bagaimana pengaruh sikap konsumen dan citra merek terhadap minat beli telepon seluler lumia. Subjek yang digunakan dalam penelitian

Lebih terperinci

PENGARUH POLA ASUH ORANG TUA TERHADAP KECENDERUNGAN JIWA WIRAUSAHA MAHASISWA ITS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL

PENGARUH POLA ASUH ORANG TUA TERHADAP KECENDERUNGAN JIWA WIRAUSAHA MAHASISWA ITS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL PENGARUH POLA ASUH ORANG TUA TERHADAP KECENDERUNGAN JIWA WIRAUSAHA MAHASISWA ITS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL Arlina Sephana 1 dan Dwi Endah Kusrini 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN Dalam bab ini akan dilakukan pengujian dan analisis model berdasarkan data kuesioner yang terkumpul untuk menjawab pertanyaan penelitian dan hipotesis yang telah diajukan

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 33 BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Identifikasi Responden Pada penelitian ini jumlah sampel yang digunakan adalah pemilik usaha laundry di Surabaya, sebanyak 120 responden. Dengan Menggunaan metode

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian survei yaitu

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian survei yaitu 21 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian survei yaitu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan memakai kuesioner sebagai alat untuk

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT RO FAH NUR RACHMAWATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN

Lebih terperinci

(S.3) METODE MULTILEVEL STRUCTURAL EQUATION MODELING DENGAN WEIGHTED LEAST SQUARE ESTIMATION UNTUK ANALISIS PELAYANAN KESEHATAN IBU

(S.3) METODE MULTILEVEL STRUCTURAL EQUATION MODELING DENGAN WEIGHTED LEAST SQUARE ESTIMATION UNTUK ANALISIS PELAYANAN KESEHATAN IBU (S.3) METODE MULTILEVEL STRUCTURAL EQUATION MODELING DENGAN WEIGHTED LEAST SQUARE ESTIMATION UNTUK ANALISIS PELAYANAN KESEHATAN IBU Winih Budiarti 1, Jadi Supriyadi 2, Bertho Tantular 3 1 Mahasiswa Magister

Lebih terperinci

BAB III PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA

BAB III PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA BAB III PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan hasil penyebaran angket sebanyak 72 responden untuk mengetahui pengaruh variabel sertifikasi terhadap variabel kinerja

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan Penelitian Setiap penelitian lazimnya menggunakan pendekatan dan metode. Pendekatan dan metode yang dipakai biasanya merujuk pada rumusan masalah, tujuan penelitian,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian ini adalah di Pusat Traing Perbankan (PTP) Yogyakarta dengan alamat Perum Candi Gebang Permai Blok T. No. 1,3,4,5 Wedomartani Sleman Yogyakarta.

Lebih terperinci

Covariance Based approach SEM with Bollen-Stine Estimation

Covariance Based approach SEM with Bollen-Stine Estimation Jurnal ILMU DASAR Vol. 16 No. 2, Juli 2015 : 81 88 81 Pendekatan Covarian Based SEM dengan Estimasi Bollen-Stine Covariance Based approach SEM with Bollen-Stine Estimation Kasmuri *), I Made Tirta **,

Lebih terperinci

PEMODELAN HUBUNGAN IMT DAN DEPRESI DENGAN TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT PADA KASUS DATA TAK NORMAL

PEMODELAN HUBUNGAN IMT DAN DEPRESI DENGAN TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT PADA KASUS DATA TAK NORMAL Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 14 22 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMODELAN HUBUNGAN IMT DAN DEPRESI DENGAN TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT PADA KASUS DATA TAK NORMAL NITRI

Lebih terperinci