Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Vol. 1, No. 1, Juli 2020, hlm. 46-56

## PENGOLAHAN SEM COVARIANCE-BASED DENGAN R MODUL LAVAAN PADA PENELITIAN SISTEM INFORMASI
Diah Priharsari *1
1 Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1 diah.priharsari@ub.ac.id
* Penulis Korespondensi
(Naskah masuk: 01 Juli 2020, diterima untuk diterbitkan: 30 Juli 2020)

## Abstrak
Sistem  informasi  sebagai  sebuah  bidang  ilmu  terbuka  akan  berbagai  pendekatan  penelitian baik  kualitatif  dan  kuantitatif.  Salah  satu  pendekatan  analisis  data  dengan  kuantitatif  yang cukup  popular  di  bidang  sistem  informasi  adalah  structural  Equation  Modelling  (SEM). Berdasarkan hal tersebut, maka pada tutorial ini akan diuraikan langkah-langkah analisis data SEM covariance-based dengan menggunakan modul Lavaan pada R. Pemaparan di dalamnya meliputi:  menguji  pertanyaan  penelitian  dengan Confirmatory  Factor  Analysis ,  melakukan analisis  pada  diagram  path,  dan  acuan-acuan  nilai  yang  digunakan  untuk  menentukan interpretasi hasil.
Kata kunci : quantitatif, SEM, R, Lavaan.

## USING R LAVAAN MODULE TO CONDUCT SEM COVARIANCE BASED IN INFORMATION SYSTEMS STUDY

## Abstract
Information systems as a field study open to various methodological approaches, qualitative and  quantitative.  SEM-Covariance  based  is  one  of  the  popular  methods  to  investigate phenomena  in  information  systems.  Based  on  that,  we  present  a  tutorial  on  how  to  conduct SEM-Covariance  based  analysis  using  R  (Lavaan  module).  In  this  tutorial,  we  present measuring  survey  instruments  using  confirmatory  factor  analysis,  analysing  path  diagrams, and also we provide rules of thumbs to guide interpretation.
Keywords : quantitative, SEM, R, Lavaan.

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  sekali  penelitian  sistem  informasi  yang  menggunakan  teknik  SEM  untuk pengolahan datanya. Hal itu dimungkinkan karena adanya banyak perangkat lunak pembantu analisis  SEM  dan  juga  juga  fleksibilitas  yang  ditawarkan  oleh  SEM.  Salah  satu  kelebihan SEM  adalah  kemampuannya  untuk  melakukan  pengukuran  pada  faktor  (disebut  juga latent variable / latent  construct )  berdasarkan  beberapa  variabel  yang  diukur  (Chin,  1998).  Hal tersebut juga membedakan SEM dengan regresi linier.
Salah  satu  aplikasi  yang  sekarang  dapat  digunakan  untuk  pengolahan  SEM  adalah  R, khususnya modul Lavaan. R menjadi salah satu  pilihan aplikasi untuk mengolah data secara statistic  yang  menarik  karena  sifatnya  yang  tidak  berbayar.  Pada  tutorial  ini  akan  dibahas langkah-langkah  yang  dibutuhkan  untuk  analisis  data  SEM  dengan  menggunakan  modul tersebut. Sebagai persiapan, aplikasi yang sudah harus diinstall adalah R dan Rstudio.
Tutorial ini disusun sebagai berikut. Pada bagian 2 studi pustaka berisi informasi tentang SEM  covariance  based,  terutama  pada  perbedaan  SEM  covariance  based  dengan  SEM  PLS. Dilanjutkan  dengan  informasi  tentang  Lavaan.  Pada  bagian  3  dipaparkan  mengenai  proses analisis  yang  dilengkapi  dengan print  screen layar  serta  kesepakatan-kesepakatan  umum untuk melakukan interpretasi hasil.

## 2. STUDI PUSTAKA

## 2.1 SEM-Covariance Based VS SEM PLS
Secara  umum,  berdasarkan  metode  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  variansi  data, terdapat  dua  jenis  metode  SEM  yaitu  1)  SEM  covariance  based  (SEM  CB),  dan  2)  SEM Partial Least Squares technique (SEM PLS). SEM CB lebih popular daripada SEM PLS. Hal ini  dikarenakan  selain  SEM  CB  ditemukan  terlebih  dahulu  sehingga  lebih  diterima  banyak kalangan,  SEM  CB  juga  mengkonfirmasi  teori  berdasarkan  data  yang  didapatkan  (Chin, 1998). Hal tersebut menyebabkan seringkali SEM CB lebih disukai oleh editor atau reviewer jurnal-jurnal sistem informasi terkemuka. Akan tetapi, untuk dapat melakukan analisis dengan SEM CB, dibutuhkan data yang cukup banyak. Setidaknya dibutuhkan 5 responden untuk satu variabel  yang  digunakan,  bahkan  ada  yang  menyarankan  hingga  20  responden  untu  satu variabel  (Hair et al. , 2006). Selain itu, data  yang digunakan juga harus berdistribusi normal. Selain itu, pada SEM CB, construct latent yang dapat diukur adalah variabel dengan indikator reflective (seluruh pertanyaannya mengukur satu dimensi yang sama).
Jika data yang didapat sedikit, tidak normal, dan variabel indikator yang digunakan bukan reflective ,  SEM  PLS  dapat  digunakan  (F.  Hair  Jr et  al. ,  2014).  Seringkali  seorang  peneliti dihadapkan  pada  kesulitan  pencarian  data.  Hal  lain  yang  dirasakan  sebagai  keterbatasan peneliti  adalah  peneliti  tidak  punya  kontrol  pada  data  yang  diambil  sehingga  kondisi  data normal, bisa saja tidak tercapai. Oleh karena kondisi tersebut, banyak penelitian yang memilih menggunakan SEM PLS.
Berikut adalah istilah-istilah yang sering muncul atau digunakan pada SEM:
1. Path diagram . Path diagram adalah penggambaran visual hubungan antar construct . Pada path diagram , hubungan antar  diasumsikan linier.
2. Construct /Konstruk/Variabel  laten. Construct adalah  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan konsep. Konsep dapat berupa hal yang sederhana, seperti umur, jenis kelamin,  dan  pendidikan.  Namun  juga  dapat  berupa  konsep  yang  kompleks,  misal: pengetahuan, penggunaan sosial media, dan efisiensi.
3. Variabel  indikator.  Variabel  indikator  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  mengukur suatu konsep atau construct .
4. Exogenous  Construct /Variabel Independent /Variabel  Indikator. Construct yang  tidak disebabkan atau diprediksikan oleh construct lain.
5. Endogenous  Construct /Variabel Dependent . Construct yang  disebabkan  atau diprediksikan  oleh construct lain.  Misal,  diduga  durasi  belajar  berpengaruh  pada keberhasilan  belajar.  Pada  dugaan  tersebut,  maka  durasi  belajar  adalah  variabel independent dan keberhasilan belajar adalah variabel dependent .

## 2.2 R Modul Lavaan
Module  Lavaan  adalah  modul open  source yang  dikembangkan  pendamping  R.  Lavaan dapat  digunakan  untuk  mengolah  multivariate  model  termasuk  analisis  path,  confirmatory factor  analysis  dan  SEM  (Rosseel,  2012).  Informasi  penggunaan  Lavaan  lebih  detail  dapat dilihat di: https://lavaan.ugent.be/tutorial/index.html.
Pada dasarnya, R hanya menyediakan hasil yang diminta oleh pengguna. Berbeda dengan perangkat lunak sejenis lainnya dimana seluruh hasil analisis ditampilkan pada satu laporan. Oleh  karena  itu,  berapa  banyak  hasil  analisis  yang  ditampilkan  akan  bergantung  pada kelengkapan syntax yang digunakan. Tabel 1 merupakan daftar syntax yang dapat digunakan pada  modul  Lavaan.  Tidak  seluruh  syntax  yang  ada  di  Lavaan,  tetapi syntax tersebut  cukup digunakan untuk pemula.
Tabel 1. Daftar Command Syntax Kegunaan cfa() Melakukan analisis confirmatory factor analysis sem() Melakukan analisis SEM summary() Menampilkan hasil panjang analisis show() Menampilkan hasil singkat analisis modificationindices() Menampilkan  modifikasi  yang  dapat  dilakukan pada  model  untuk  meningkatkan  hasil  penilaian model

## 2.3 Rstudio
Rstudio  adalah  aplikasi  yang  digunakan  untuk  menjalankan  R.  Gambar  1  berikut menunjukkan  tampilan  awal  RStudio.  Secara  umum,  terdapat  4  layar.  Layar  1  akan menampilkan  data  yang  diolah.  Layar  kedua  digunakan  untuk  melihat  History  dan memasukkan  data.  Layar  ketiga,  disebut  juga  Console,  adalah  bagian  yang  paling  penting. Syntax dimasukkan  pada  layar  tersebut.  Layar  terakhir  adalah  tempat  untuk  melihat  file  dan juga menginstall modul-modul yang lain.

## Gambar 1 Tampilan pada RStudio
Untuk melakukan pengecekan apakah Lavaan telah di- install , maka pada layar nomor 3 (layar  console),  silahkan  diketikkan  “library  (lavaan)”.  Jika  sudah  ada,  akan  muncul informasi, “this is lavaan” seperti yang terlihat pada Gambar 2.
1 3 2 4

## Gambar 2 Tampilan Lavaan

## 3. ANALISIS MENGGUNAKAN LAVAAN
Hal pertama yang dilakukan untuk memulai pengolahan data adalah memasukkan data ke dalam  RStudio.  Berbagai  format  data  dapat  dimasukkan  kedalam  RStudio  misalnya  format SPSS, text, Excel, dan SAS. Pada contoh ini, digunakan format data dalam bentuk text. Jika data dimasukkan dalam bentuk teks, maka baris pertama diisi nama variabel yang akan diolah. Pada baris berikutnya baru diisi data. Satu baris mewakili satu responden. Gambar 3 berikut adalah contoh tampilan file text.
Gambar 3. Data
Pada layar nomor 2, buka tab Environment dan pilih tombol import dataset, pilih text, dan pilih  file  yang  akan  digunakan.  Setelah  file  dipilih,  akan  muncul  tampilan  seperti  pada Gambar  4  di  bawah  ini.  Pada  bagian  sebelah  kiri  terdapat  daftar setting yang  dapat  dipilih, misal Name, Heading, dan seterusnya. Pada bagian sebelah kanan adalah gambaran file yang dimasukkan. Pada Gambar tersebut, file yang dimasukkan memiliki variabel No, age, gender, area, bag, printilan, income, work, dan seterusnya.
Lakukan  pengecekan  terlebih  dahulu,  apakah  file  yang  dimasukkan  sudah  benar.  Jika sudah benar, lakukan update pada setting di sebelah kiri. Pertama, ubah nama menjadi lebih sederhana.  Nama  yang  sederhana  akan  memudahkan  peneliti  saat  pengolahan  data.  Pada contoh di bawah ini, nama dibuat menjadi SDL. Selanjutnya, untuk memberitahukan pada R bahwa  baris  pertama  adalah  nama  variabel,  bagian  Heading  dipilih  Yes.  Kebetulan  pada contoh  dibawah  tidak  terdapat  angka  desimal.  Jika  ada  angka  desimal,  maka  harus diberitahukan pada R apakah angka tersebut dipisahkan koma atau titik. Setelah setting selesai dilakukan, klik tombol Import . Maka data yang akan muncul pada layar 1.

## Gambar 4 Tampilan Import Data

## 3.2 Memasukkan Model Path
Untuk  menspesifikasikan  model  SEM  pada  R,  terdapat  beberapa  operator  yang  harus diketahui (Tabel 2). Berdasarkan tabel tersebut, misal terdapat sebuah konstruk A yang diukur dengan tiga pertanyaan, maka model akan dinyatakan sebagai berikut:
„A =~ pertanyaan1+pertanyaan2+pertanyaan3‟.
Tabel 2. Operator pada R Operator Arti ~ Operasi regresi + Digunakan untuk memisahkan variabel independent =~ Digunakan untuk menunjukkan sebuah konsep/konstruk diukur dengan variabel bebas sebagai berikut
~~ Berkorelasi dengan
' Mengawali pernyataan model jika di awal, mengakhiri pernyataan model jika di akhir
# Komentar
Berikut  diberikan  sebuah  contoh  untuk  membuat  model  SEM.  Pada  model  tersebut (Gambar 5), ditunjukkan bahwa konstruk  Ide kreatif  yang dihasilkan pada komunitas online (IDE) diukur dengan tiga variabel indikator (IDE1,IDE2,IDE3). Konstruk Partisipasi aktif di komunitas  online  (PA)  diukur  dengan  6  indikator  (pertanyaan1,  pertanyaan2,  pertanyaan3, pertanyaan4,  pertanyaan5,  dan  pertanyaan6)  (Gambar  6),  dan  tingkat  pengetahuan  digital (DIG_SKILL)  diukur  oleh  3  indikator  (DIG_SKILL1,  DIG_SKILL2,  DIG_SKILL3).  Pada
Satu, dkk, Pengolahan Sem Covariance based dengan R Modul Lavaan… 51
model  ini,  diperlihatkan  bahwa  diduga  PA  dipengaruhi  oleh  DIG_SKILL.  Kemudian  IDE diduga dipengaruhi oleh DIG_SKILL dan PA. Harus diingat bahwa SEM biasanya digunakan untuk mengkonfirmasi suatu teori, sehingga model yang dibuat harus berdasarkan teori.
Partisipasi Aktif di komunitas online (PA) IDE kreatif yang Dihasilkan pada komunitas online (IDE) Pertanyaan1 Pertanyaan2 Pertanyaan3 Pertanyaan4 Pertanyaan5 Pertanyaan6 Tingkat pengetahuan digital (DIG_SKILL) DIG_SKILL1 DIG_SKILL2 DIG_SKILL3 IDE1 IDE2 IDE3 Gambar 5. SEM Model
Oleh karena itu, model SEM tersebut dinyatakan seperti di bawah ini (Kode 1).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
model <- ' # measurement model IDE =~ IDE1 + IDE2 + IDE3 PA =~ Pertanyaan1 + Pertanyaan2 + Pertanyaan3 + Pertanyaan4 + Pertanyaan5 + Pertanyaan6 DIG_SKILL =~ DIG_SKILL1 + DIG_SKILL2 + DIG_SKILL3 # regressions PA ~ DIG_SKILL IDE ~ PA + DIG_SKILL '

## Kode 1 Model Spesifikasi

## 3.3 Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Suatu  variabel  dikatakan  baik  dengan  indikator  salah  satunya factor  loading yang  lebih besar  dari  0.5  (Hair et  al. ,  2006). Factor  loading dapat  diketahui  melalui  CFA.  Pada  modul Lavaan,  melakukan  CFA  cukup  sederhana.  Hal  yang  harus  dilakukan  adalah  memasukkan dahulu  model path CFA  lalu  baru  menggunakan syntax cfa() untuk  menganalis  data berdasarkan model path yang dimasukkan.
Pertama,  menentukan  model  CFA-nya.  CFA  digunakan  untuk  mengetahui  apakah beberapa  variabel  indikator  mewakili  sebuah construct .  Misal,  ada  sebuah construct /konsep dinamakan “keaktifan berpartisipasi di sosial media (AP)” (Gharib, Philpott and Duan, 2017). Untuk  mengukur  konsep  tersebut,  terdapat  6  pertanyaan  (pertanyaan1,  pertanyaan2,
pertanyaan3, pertanyaan4, pertanyaan5, dan pertanyaan6) (Gambar 6). Pada gambar tersebut sudah  dimasukkan  angka  hasil  analisis.  Untuk  mengetahui  apakah  6  pertanyaan  tersebut memang mewakili sebuah konsep yang disebut keaktifan berpartisipasi di sosial media, maka perlu diketahui factor loading -nya. Maka model yang dimasukkan ke dalam R adalah sebagai berikut: „AP   =~ pertanyaan1 + pertanyaan2 + pertanyaan3 + pertanyaan4 + pertanyaan5 + pertanyaan6‟.
PA Pertanyaan1 Pertanyaan2 Pertanyaan3 Pertanyaan4 Pertanyaan5 Pertanyaan6 0.592 0.620 0.463
0.327 0.334
0.513
Gambar 6. CFA Model dan Hasilnya
Dengan menggunakan data  yang diberi  nama SDL, maka, syntax selengkapnya menjadi seperti berikut (Kode 2).
1 2 3
4
5 6
# specify the model cfa SDL.model <- 'PA  =~ Pertanyaan1 + Pertanyaan2 + Pertanyaan3 + Pertanyaan4 + Pertanyaan5 + Pertanyaan6' # fit the model fit <- cfa(SDL.model, data=SDL) summary(fit,  standardized=TRUE)

## Kode 2. Spesifikasi CFA
Perintah tersebut dibaca sebagai berikut: 1) buatlah model bernama SDL. model dengan spesifikasi PA  =~ Pertanyaan1 + Pertanyaan2 + Pertanyaan3 + Pertanyaan4 + Pertanyaan5 + Pertanyaan6‟;  2)  masukkan  data  bernama  SDL  ke  model  SDL.model  lalu  lakukan  cfa  dan masukkan  hasil  ke  variabel  fit;  3)  tampilkan  ringkasan  hasil  dengan  menampilkan  nilai standardized . Standardized dilakukan  jika  unit  pengukuran  yang  digunakan  pada  masing- masing variabel berbeda (Hair et al. , 2006).
Hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel  di  bawah.  Besar loading masing-masing  indikator ditunjukkan  pada  hasil latent  variables di  bawah  kolom std.all .  Pada  tabel  di  bawah,  angka tersebut dipertebal dengan  sengaja  untuk  mempermudah  pencarian.  Namun  harus  diingat, pada hasil di R, tidak ada angka yang ditulis tebal. Berdasarkan angka dibawah, maka dapat diketahui bahwa standardized factor loading untuk PA1 = 0.639, PA2=0.616, dan seterusnya. Sedangkan standard  error dapat  dilihat  pada  hasil variances .  Berdasarkan  angka  dibawah, maka dapat diketahui bahwa error untuk PA1 = 0.592, PA2=0.620, dan seterusnya.
Karena factor  loading untuk  masing-masing  indikator  nilainya  lebih  dari  0,5  maka indikator  kemungkinan  merupakan  alat  ukur  yang  cukup/memuaskan.  Akan  tetapi,  patut disadari, factor loading bukanlah satu-satunya indikator. Seringkali dibutuhkan lebih dari satu indikator, (Hair et al. , 2006) misalnya nilai composite reliability , average variance extracted , dan lain-lain yang tidak dibahas pada tutorial ini.
Tabel 3. Hasil CFA lavaan 0.6-6 ended normally after 27 iterations
Estimator                                         ML Optimization method                           NLMINB Number of free parameters                         12
Number of observations                          1162
Model Test User Model:
Test statistic                               122.871 Degrees of freedom                                 9 P-value (Chi-square)                           0.000
Parameter Estimates:
Standard errors                             Standard Information                                 Expected Information saturated (h1) model          Structured
Latent Variables: Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all PA =~ PA1               1.000                               0.365    0.639 PA2               1.036    0.058   18.004    0.000    0.378    0.616 PA3               1.097    0.053   20.669    0.000    0.401    0.733 PA4               1.216    0.054   22.408    0.000    0.444    0.820
PA5               1.205    0.054   22.334    0.000    0.440    0.816 PA6               1.133    0.057   19.902    0.000    0.414    0.698
Variances:
Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all .PA1               0.194    0.009   21.846    0.000    0.194    0.592 .PA2               0.234    0.011   22.101    0.000    0.234    0.620 .PA3               0.138    0.007   20.269    0.000    0.138    0.463 .PA4               0.096    0.006   17.219    0.000    0.096    0.327 .PA5               0.097    0.006   17.426    0.000    0.097    0.334
.PA6               0.181    0.009   20.980    0.000    0.181    0.513 PA                0.133    0.012   11.544    0.000    1.000    1.000

## 3.4 Analisis Path Model
Pada  bagian  ini  dibahas  tentang  cara  memperoleh  hasil  analisis  SEM.  Contoh  yang digunakan  masih  tetap  sama,  yaitu  contoh  pada  Gambar  5.  Setelah  dilakukan  pengecekan validitas dan reliabilitas  serta uji asumsi pada variabel indikator dan konstruk (tidak dibahas seluruhnya di tutorial ini), barulah analisis SEM dapat dilakukan.
Analisis  SEM  terdiri  dari  dua  tahap.  Pertama,  spesifikasi  model.  Tuliskan syntax pada Kode 1 di layar 3 pada Rstudio (bagian console), tekan enter. Untuk kemudahan, syntax dapat ditulis  terlebih  dahulu  di  notepad  baru  di copy and paste pada  console.  Selanjutnya memerintahkan  pada  R  untuk  melakukan  analisis  SEM  dengan  memasukkan syntax berikut (Kode 3). Perintah  yang  dituliskan dapat  dibaca sebagai  berikut: 1) masukkan data bernama SDL ke model bernama model lalu lakukan pengolahan sem dan masukkan hasil ke variabel fit2  (nama  model  harus  disesuaikan  dengan  variabel  dimana  data  model  di- setting ,  pada
contoh ini, sesuai isi Kode 1, nama variabel yang digunakan „model‟); 2) tampilkan ringkasan hasil dengan menampilkan nilai perhitungan (fit.measure) dan hasil standardized .
1 2 3 fit2 <- sem(model, data=SDL) summary(fit2,  fit.measures=TRUE, standardized=TRUE, rsquare=TRUE)

## Kode 3. SEM di Lavaan

## 3.5 Membaca Hasil Analisis
Hasil  yang  didapatkan  adalah  sebagai  berikut  (Tabel  4).  Secara  umum,  hasil  terbagi menjadi 5 bagian. Bagian pertama berisi deskripsi tentang berapa parameter yang dipakai dan jumlah  data  yang  digunakan.  Untuk  contoh  yang  dipakai,  terdapat  1162  data  responden. Bagian  kedua  berisi  perhitungan  kebaikan  model  ( goodness  of  fit  measures  for SEM). Selanjutnya, perhitungan untuk  konstruk (dibawah variabel  latent,  mirip dengan hasil  CFA). Dibawahnya,  dapat  dilihat  nilai  regresi  yang  dihasilkan.  Terakhir  ditampilkan  juga  variansi yang dijelaskan.

## Tabel 4. Hasil SEM
Estimator                                         ML Optimization method                           NLMINB
Number of free parameters                         27
Number of observations                          1162
Model Test User Model:
Test statistic                               215.009 Degrees of freedom                                51 P-value (Chi-square)                           0.000
Model Test Baseline Model:
Test statistic                              5722.410
Degrees of freedom                                66 P-value                                        0.000
User Model versus Baseline Model:
Comparative Fit Index (CFI)                    0.971 Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.962
Loglikelihood and Information Criteria:
Loglikelihood user model (H0)             -10339.547 Loglikelihood unrestricted model (H1)     -10232.042
Akaike (AIC)                               20733.093 Bayesian (BIC)                             20869.656 Sample-size adjusted Bayesian (BIC)        20783.895
Root Mean Square Error of Approximation:
RMSEA                                          0.053
90 Percent confidence interval - lower         0.045
90 Percent confidence interval - upper         0.060 P-value RMSEA <= 0.05                          0.266
Standardized Root Mean Square Residual:

## SRMR                                           0.028
Parameter Estimates:
Standard errors                             Standard Information                                 Expected Information saturated (h1) model          Structured
Latent Variables:
Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all IDE =~ GA1               1.000                               0.442    0.697 GA2               0.955    0.049   19.321    0.000    0.422    0.665 GA3               1.096    0.050   21.891    0.000    0.485    0.815 PA =~ PA1               1.000                               0.364    0.636 PA2               1.037    0.058   17.981    0.000    0.377    0.614 PA3               1.098    0.053   20.650    0.000    0.400    0.731 PA4               1.211    0.054   22.321    0.000    0.441    0.814 PA5               1.216    0.054   22.438    0.000    0.442    0.820 PA6               1.152    0.057   20.119    0.000    0.419    0.707
DIG_SKILL =~ CA1               1.000                               0.583    0.794 CA2               0.988    0.046   21.568    0.000    0.576    0.727 CA3               0.760    0.038   19.841    0.000    0.443    0.652
Regressions: Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all PA ~ DIG_SKILL         0.296    0.024   12.102    0.000    0.474    0.474 IDE ~ PA                0.391    0.045    8.692    0.000    0.322    0.322 DIG_SKILL         0.412    0.032   12.851    0.000    0.544    0.544
Variances:
Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all .GA1               0.207    0.011   18.870    0.000    0.207    0.514 .GA2               0.225    0.011   19.776    0.000    0.225    0.558 .GA3               0.118    0.009   13.261    0.000    0.118    0.335 .PA1               0.195    0.009   21.993    0.000    0.195    0.595 .PA2               0.235    0.011   22.225    0.000    0.235    0.623 .PA3               0.139    0.007   20.516    0.000    0.139    0.466 .PA4               0.099    0.006   17.912    0.000    0.099    0.338 .PA5               0.095    0.005   17.617    0.000    0.095    0.327 .PA6               0.176    0.008   20.993    0.000    0.176    0.501 .CA1               0.199    0.014   13.835    0.000    0.199    0.370 .CA2               0.297    0.017   17.227    0.000    0.297    0.472 .CA3               0.266    0.013   19.700    0.000    0.266    0.575 .IDE               0.085    0.008   10.101    0.000    0.435    0.435 .PA                0.103    0.009   11.158    0.000    0.775    0.775
DIG_SKILL         0.340    0.024   14.221    0.000    1.000    1.000
R-Square: Estimate GA1               0.486 GA2               0.442 GA3               0.665 PA1               0.405 PA2               0.377 PA3               0.534 PA4               0.662 PA5               0.673 PA6               0.499 CA1               0.630 CA2               0.528 CA3               0.425 IDE               0.565 PA                0.225
Untuk  mengetahui  apakah  data  yang  didapat  mengkonfirmasi  model  ( goodness  of  fit criteria ),  bagian  yang  harus  dilihat  adalah  informasi  di  bagian  kedua  setelah  informasi deskripsi  jumlah  responden.  Terdapat  berbagai  kriteria  yang  dapat  dirujuk.  Contoh  kriteria tersebut misalnya: Comparative Fit Index, Tucker-Lewis Index, dan RMSEA. Rule of thumb yang biasanya dipakai disajikan pada Tabel 5  (Hair et al. , 2006). Berdasarkan rule of thumb pada Tabel 5, dapat disimpulkan bahwa data mengkonfirmasi model yang diusulkan.
Tabel 5. Kriteria yang biasanya digunakan Kriteria Dianggap baik jika CFI, TLI > 0.90 RMSEA, RMSR < 0.08
Selanjutnya  adalah  mengetahui  bagaimana  persamaan  regresi  antara  variabel  laten  yang dapat dilihat pada bagian regression . Pertama, hubungan antara PA dengan DIG_SKILL, IDE dengan  PA,  dan  IDE  dengan  DIG_SKILL  signifikan  (P<0.01).  Koefisien  non- standardized dapat dilihat pada kolom Estimate dan koefisien standardized dapat dilihat pada kolom std.all. Nilai error dapat dilihat pada hasil di bawah judul variances . Sehingga persamaan regresinya menjadi  sebagai  berikut:  PA  =  0.296  DIG_SKILL  +  0.775  dan  IDE  =  0.391  PA  +  0.412 DIG_SKILL  +  0.435.  Sedangkan  R-Square  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak variansi yang dapat dijelaskan. Pada hasil diatas, model menjelaskan 22.5% data pada PA dan 56.5% pada IDE.

## 4. KESIMPULAN
Tutorial  ini  menjelaskan  mengenai  bagaimana  menggunakan  modul  Lavaan  untuk melakukan  analisis  SEM.  Informasi  yang  diberikan  pada essay ini  adalah  minimalis.  Pada tutorial  ini  tidak  dijelaskan  bagaimana  mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  variabel  dan menguji asumsi SEM. Untuk mendapatkan informasi lebih banyak silahkan merujuk langsung kepada tutorial  yang ada di  Lavaan (https://lavaan.ugent.be/) dan buku-buku mengenai SEM seperti buku SEM karya Hair (Hair et al. , 2006).

## DAFTAR PUSTAKA
Chin,  W.  W.  1998.  Commentary:  Issues  and  opinion  on  structural  equation  modeling. Mis Quarterly , 22(1), pp. vii–xvi.
F.  Hair  Jr,  J. et  al. 2014.  Partial  least  squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM)  An emerging tool in business research. European Business Review , 26(2), pp. 106–121. Gharib, R. K., Philpott, E. and Duan, Y. 2017. Factors affecting active participation in  B2B online  communities:  An  empirical  investigation. Information  &  Management ,  54(4), pp. 516–530.
Hair,  J.  F. et  al. 2006.  Multivariate  data  analysis  6th  Edition‟, New  Jersey:  Pearson Education .
Rosseel,  Y.  2012.  lavaan:  An  R  Package  for  Structural  Equation  Modeling. Journal  of Statistical Software , 48(2), pp. 1–36. Available at: http://www.jstatsoft.org/v48/i02/.