## 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  Modeling  (SEM)  is  a  multivariate  methods applied  to  show  simultaneous  relationship  between  indicator  variables observed  directly  with  latent  variables  which  cannot  be  observed  directly. SEM is a method combining technique or ideas of regression analysis, path analysis,  and  confirmatory  factor  analysis.  This  research  axaminies  the application  of  SEM  in  education  that  involve  continous  variables  and ordinal  variables/category  ,  in  this  study  applied  to  the  two  groups  in  the form of a group of state school students and groups of students from private schools.  From  the    results  obtained  that  socioeconomic  factors  have  a positive impact on student achievement both group 1 and group 2,  But this effect is relatively higher in students from state schools compared to students from private schools.
Key words : SEM, Varian Covariance Matrices.

## PENDAHULUAN
endidikan  merupakan  salah  satu  sarana  untuk  meningkatkan  kecerdasan dan keterampilan manusia. Sehingga kualitas sumberdaya manusia sangat tergantung  dari  kualitas  pendidikan.  Program  pendidikan  mempunyai andil  besar  terhadap  kemajuan  sosial  ekonomi  suatu  bangsa,  demikian  juga sebaliknya  keadaan  sosial  ekonomi  mempunyai  andil  terhadap  kemajuan pendidikan.
Tanpa memperhatikan kualitas proses pembelajaran, ternyata hasil belajar matematika di sekolah menengah sering diissukan masih sangat rendah dan masih jauh  dari  harapan.  Penyebab  rendahnya  prestasi  atau  hasil  belajar  matematika siswa  sekolah  menengah  sekarang  ini  sudah  barang  tentu  tidak  terlepas  dari  dua faktor  umum.  Pertama,  yaitu  faktor  dari  dalam  diri  siswa  itu  sendiri  yang  lazim disebut  sebagai  faktor  internal.  Kedua,  yaitu  faktor  yang  bersumber  dari  luar individu  siswa,  atau  sering  dikenal  sebagai  faktor  eksternal.  Faktor  eksternal  ini pun  beraneka  ragam,  misalnya  faktor  lingkungan,  baik  lingkungan    keluarga, maupun lingkungan sekolah dan masyarakat.
Indriyanto  (2001)  menjelaskan  bahwa  faktor  diluar  sekolah  atau  faktor eksternal  mempunyai  pengaruh  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung terhadap  hasil  pendidikan.  Dalam  hal  ini,  peran  orang  tua  sangat  besar  dalam

## P
meningkatkan  prestasi  akademik  anak.  Misalnya,  tingkat  pendidikan  orang  tua berpengaruh terhadap hasil pendidikan (prestasi akademik anak), karena orang tua dengan jenjang pendidikan tinggi lebih mempunyai kemampuan untuk membantu anak  dalam  belajar  dibanding  orang  tua  dengan  tingkat  pendidikan  yang  lebih rendah.
Lebih  lanjut  Indriyanto  (2001)  menjelaskan  bahwa  prestasi  akademik siswa dipengaruhi oleh tingkat sosial ekonomi keluarga. Orang tua dengan status sosial  ekonomi  tinggi  akan  mengalokasikan  lebih  banyak  sumber  daya  yang dimilikinya  bagi  pendidikan  anaknya.  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan sebagaimana  dituliskan  oleh  Indriyanto  (2001)  bahwa  Seginer  telah  melakukan studi  tentang  hubungan  antara  faktor  sosial  ekonomi  orang  tua  dengan  prestasi akademik siswa dan menemukan bahwa hubungan kedua variabel tersebut positif dan signifikan. Studi serupa  yang dilakukan oleh  Fatheringham dan Creat dalam Indriyanto  (2001)  juga  menemukan  bahwa  status  sosial  ekonomi  orang  tua  yang diukur  dengan  tingkat  pendidikan  dan  jenis  pekerjaan  orang  tua  mempunyai korelasi positif dengan prestasi akademik anak.
As  Sya  (2005)  menuliskan  bahwa,  terdapat  kesenjangan  antara  kualitas pendidikan di sekolah negeri dengan sekolah swasta yang salah satu indikatornya dapat dilihat dari nilai Ujian Nasional (UN) siswa. Sehingga dalam penelitian ini akan  dibandingkan  prestasi  belajar  siswa  dengan  menggunakan Structural Equation  Modeling (SEM)  pada  analisis multigroup atau  dikenal  dengan multigroup SEM.
Multigroup SEM  merupakan  metode  analisis  yang  menggunakan penerapan  SEM  pada  beberapa  kelompok  sampel,  dimana  setiap  kelompok dibangun  oleh  variabel-variabel  yang  sama  baik  variabel  laten  maupun  variabel indikatornya,  sehingga  setiap  grup/kelompok  akan  dibangun  suatu path diagram awal  yang  sama.  Secara  tradisional  analisis  SEM  seringkali  menganggap  atau memperlakukan  semua  variabel  sebagai  variabel  kontinu.  Hal  ini  oleh  beberapa peneliti  mengatakan  bahwa  variabel  ordinal  seharusnya  diperlakukan  sebagai variabel  ordinal  dan  tidak  sebagai  variabel  kontinu  karena  akan  diperoleh  hasil yang bias. Serangkaian penelitian telah dilakukan oleh Marsh dan Graison (1990), Hessen, Dolan, dan Wichert, (2006), dan Deng, Doll, Hendrickson, dan Scazzero,
(2004)  yang  menggunakan  pendekatan multigroup analisis  dengan  menerapkan SEM.
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  Bagaimana  membandingkan perbedaan  prestasi  belajar  siswa  antara  sekolah  swasta  dengan  sekolah  negeri dengan  penerapan  LISREL  pada multigroup SEM. Adapun  tujuan  yang  hendak dicapai  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  pada  permasalahan  tersebut  adalah Membandingkan prestasi  belajar siswa antara sekolah swasta dan sekolah negeri dengan menenerapkan LISREL pada multigroup SEM.
250 _ Jurnal Teknosains, Volume 7 Nomor 1, Januari 2013, hlm: 248-258

## TINJAUAN PUSTAKA

## Structural Equation Modeling
Untuk  menganalisis  suatu  hubungan  kompleks  yang  variabel-variabelnya tidak  dapat  diukur  secara  langsung  atau  dikenal  dengan  variabel/peubah  laten ( latent  variable )  serta  hubungan  antar  variabel  laten  tidak  cukup  dengan  melihat secara  langsung  tetapi  secara  struktural  sehingga  harus  menggunakan  persamaan struktural  yang  disebut  dengan  SEM.  SEM  merupakan  suatu  metode  yang mengkombinasikan teknik atau ide-ide analisis regresi, analisis jalur, serta analisis faktor  konfirmatori.  Proses  dalam  analisis  SEM  mencakup  beberapa  hal diantaranya adalah:

## Model LISREL
Model  LISREL  ( Linear  Structural  Relationship )  merupakan  model persamaan  matematis  yang  dibentuk  berdasarkan  hubungan  antara  variabel- variabel  dari  suatu  path  diagram  yang  memungkinkan  kita  untuk  menguji hubungan antara variabel laten dengan variabel laten lainnya, dan antara variabel laten  dengan  variabel  indikator-indikatornya.  Model  LISREL  terdiri  dari  dua bagian  yaitu  model  struktural  dan  model  pengukuran.  Model  struktural menjelaskan  keterkaitan  hubungan  antara  variabel-variabel  laten  yang  dapat dituliskan dalam persamaan matematis berikut:
       B Γ     (1)
sedangkan  model  pengukuran  menjelaskan  keterkaitan  hubungan  antara  variabel indikator dengan variabel laten yang dapat dituliskan dalam persamaan matematis berikut:
y y     Λ    (2)
x x     Λ    (3)
dengan asumsi-asumsi dari model variabel laten bahwa:
( ) E   = 0; E ( )   = 0; E ( )   = 0; (4)
Dalam  (1)   adalah  vektor  dari  variabel  random  laten  endogen  dengan ukuran  m  1,   adalah  variabel  random  laten  eksogen  dengan  ukuran  n  1, B adalah koefisien matriks yang menunjukkan pengaruh dari variabel laten endogen terhadap variabel lainnya dengan ukuran m  m dan  koefisien matriks untuk efek dari   pada   , serta   adalah random Error dengan nilai harapan sama dengan nol. (1) dapat dituliskan dengan:
Pada (2) dan (3), y  dan x  adalah variabel indikator yang masing-masing berukuran  p x 1 dan q x 1 berupa vektor  dari variabel yang diobservasi. Matriks
y Λ berukuran  p  x  m  dan x Λ berukuran  q  x  n  yang  masing-masing  merupakan koefisien  matriks  yang  menunjukkan  hubungan y  dengan   dan  hubungan x 
dengan   , vektor   yang berukuran px1 merupakan error pengukuran dari y  dan vektor   yang berukuran q  1 merupakan error pengukuran dari x  . Sedangkan  untuk  model  lisrel  pada  analisis multigroup SEM  dapat dituliskan dengan menggunakan pangkat g sebagai index dari grup , maka bentuk umum  persamaan  pengukuran  pada multigroup SEM  dapat  dituliskan  sebagai berikut:
g g g y y         (5)
g g g x x         (6)
dan persamaan struktural pada multigroup SEM dapat dituliskan sebagai berikut: g g g g g g
       B      (7)
dimana asumsi bahwa
( ) g E   = 0; E ( ) g   = 0; E ( ) g   = 0; (8)

## Matriks varian kovariansi
Variabel  yang memiliki hubungan linier positif, maka kovariansinya juga positif.  Jika  hubungan  berlawanan  (negatif)  maka  kovariansinya  juga  negatif. Sementara jika kovariansinya adalah nol maka pada kedua variabel tersebut tidak terdapat  hubungan  (Ghozali,  2005).  matriks  varian  kovariansi  untuk  variabel observasi x  dan y  sebagai suatu fungsi dari parameter model dapat dituliskan:
          , , , , , yy yx xy xx         
   
                  ' 1 1 1 1 ' ' ' ' ' y y y x x y x x       
                     Λ I B ΓΦΓ Ψ I B Λ Θ Λ I B ΓΦΛ Λ I B ΓΦΛ Λ ΦΛ Θ
dengan
 yy adalah matriks variansi dari y   yx =  xy adalah matriks kovariansi dari y  dengan x 
 xx adalah matriks variansi dari x 

## Metode Estimasi
Jöreskog  & Sörbom  (1996) mengemukakan bahwa terdapat  tujuh metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  parameter  dari  suatu  model  dalam SEM  tetapi  Ghozali  (2005)  mengatakan  bahwa  metode  estimasi  yang  paling populer  digunakan  pada  penelitian  SEM,  dan  secara  default  digunakan  oleh LISREL  adalah  metode  Maksimum  Likelihood  (ML).  Curran,  Bollen,  Paxton, Kirby,  Chen  juga  menjelaskan  dalam  Kasim  (2007)  bahwa  pendekatan  dengan metode ML akan mengestimasi  dengan meminimumkan fungsi berikut:
252 _ Jurnal Teknosains, Volume 7 Nomor 1, Januari 2013, hlm: 248-258
        1 log | | log | |
ML F tr p q           S S (9)
dimana p menyatakan banyaknya variabel indikator pada variabel laten endogen, q  menyatakan  banyaknya  variabel  indikator  pada  variabel  laten  eksogen, S menyatakan  matriks  varian  kovariansi  dari  data.  Secara  umum  diasumsikan bahwa  (θ) dan S positif definit yang berarti bahwa keduanya nonsingular.
Sedangkan  estimasi  parameter  dalam  model multigroup SEM,  Bollen (1989) menjelaskan bahwa dapat dilakukan dengan pendekatan metode ML yaitu meminimumkan fungsi berikut:
    1 log | ( ) | ( ) log | | gML g g g g F tr p q           S S (10)

## HASIL PENELITIAN
Ada beberapa langkah yang seharusnya dilakukan dalam pemodelan SEM, dimana  dalam  penelitian  ini  pemodelan  SEM  dilakukan  pada  dua  kelompok (grup) yaitu grup Negeri dan grup Swasta. Model LISREL terdiri atas dua faktor laten, yaitu tingkat sosial ekonomi (sosek) sebagai variabel laten eksogen (  ) dan prestasi belajar siswa /prestasi (  ) sebagai variabel laten endogen.
Pada  tahap  awal  akan  dilakukan  penyusunan  model  hipotetik,  dimana empat  indikator  diduga  dapat  mengukur  faktor  sosek  yaitu  Pendidikan  ayah, pendidikan  ibu,  penghasilan  orang  tua,  dan  jumlah  saudara  sedangkan  untuk faktor prestasi diukur oleh tiga indikator yaitu nilai Bahas Indonesia, nilai Bahasa Inggris, dan nilai Matematika.
Tahapan selanjutnya adalah menyusun diagran alur ( path diagram). Sosek dihipotesiskan  mempengaruhi  prestasi  secara  positif.  Pada  pembentukan path diagram  awal  ini  semua  indikator  diikutsertakan. Path diagram  dugaan  tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Path diagram dugaan
Tahapan  selanjutnya  adalah  memilih  matriks  input.  Matriks  input  yang digunakan  dalam  pendugaan  model  adalah  matriks  korelasi,  sehingga  nilai
 13  12  24  23  22   4  3  2  1  3  2  1 1 1
loading yang  diperoleh  merupakan  koefisien  baku  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan secara adil indikator mana yang paling dipengaruhi oleh faktor.
Tahapan  selanjutnya  adalah  pendugaan  dan  evaluasi  model  yang  akan dilakukan pada dua grup yang berbeda yaitu pada grup Negeri (grup 1) dan grup Swasta (grup 2).
a. Model LISREL pada Grup Negeri (Grup 1)
Hasil  analisis  awal  untuk  menentukan  kelayakan  suatu  model  dapat dilakukan  dengan  membandingkan  dengan cut  of  value masing-masing  ukuran kelayakan model yang dapat dilihat pada tabel 1. Hipotesis awal yang digunakan adalah
H 0 : Model tidak mendekati kriteria ideal (tidak layak) H 1 : Model mendekati kriteria ideal (tidak layak) tolak H 0 jika ukuran kelayakan sesuai dengan cut of value .  Identfikasi kelayakan model dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil evaluasi model LISREL awal pada grup 1
Ukuran Kelayakan Cut of Value Nilai Keterangan 2  (Chi-Square Statistik) GFI AGFI RMR RMSEA Diharapkan Kecil ≥ 0,90 ≥ 0.80 ≤ 0,05 ≤ 0,08 40,35 (0,00) 0,94 0,88 0,065 0,11 Kurang Baik Baik Baik Kurang baik Kurang baik
Indeks  fit  pada  tabel  1  yang  menunjukkan  masih  adanya  indeks  fit  yang kurang baik  yaitu nilai chi-square, nilai RMR, dan nilai RMSEA. Karena adanya beberapa  ukuran  kelayakan  yang  kurang  baik,  maka  perlu  diadakan  modifikasi model  dengan  memperhatikan out  put LISREL  tentang modification  index yang merupakan  salah  satu  modifikasi  terbaik  yang  disarankan  dalam  memodifikasi model. Modification index yang dihasilkan LISREL adalah sebagai berikut:
Out put LISREL tersebut diatas menyarankan empat tipe modifikasi yang dapat dilakukan dengan memberikan hubungan antar eror indikator yaitu eror BIG dengan  eror  BIN,  eror  MAT  dengan  eror  BIG,  eror  PENGHSLN  dengan  eror P_IBU,  dan  eror  J_SDRA  dengan  eror  MAT.  Setelah  dilakukan  modifikasi dengan  mencoba  beberapa  model  maka  diperoleh  model  yang  paling  mendekati kriteria ideal (layak) adalah sebagai berikut:
254 _ Jurnal Teknosains, Volume 7 Nomor 1, Januari 2013, hlm: 248-258
Gambar 2. Path diagram modifikasi grup 1
Variabel  laten  eksogen  (sosek)  di  bangun  oleh  empat  variabel  indikator yaitu  pendidikan  ayah  (P_AYAH),  pendidikan  ibu  (P_IBU),  penghasilan  orang tua  (PENGHSLN),  dan  jumlah  saudara  (J_SDRA).  Adapun  koefisien  loading untuk  variabel-variabel  indikator  terhadap  variabel  laten  eksogen  tersebut berturut-turut  adalah  1,00;  0,97;  1,21;  0,34;  yang  berarti  bahwa  kontribusi  yang terbesar  untuk  variabel  sosek  adalah  dari  variabel  penghasilan  dibandingkan dengan variabel indikator lainnya.
Variabel  laten  endogen  (Prestasi)  dibangun  oleh  variabel  indikator  nilai Bahasa  Indonesia  (BIN),  nilai  Bahasa  Inggris  (BIG),  dan  nilai  Matematika (MAT).  Adapun  nilai  koefisien  loading  dari  variabel-  variabel  indikator  tersebut terhadap variabel laten endogen secara berturut-turut adalah 1,00; 1,37; dan 0,51. Hal  ini  berarti  bahwa  nilai  bahasa  Inggris  kontribusi  yang  terbesar  dalam mengukur prestasi siswa dibandingkan dengan variabel indikator lainnya.
Sedangkan  untuk  menentukan  kelayakan  suatu  model  dapat  dilakukan dengan  membandingkan  dengan cut  of  value masing-masing  ukuran  kelayakan model yang dapat dilihat pada Tabel 2. Hipotesis awal yang digunakan adalah:
H 0 : Model tidak mendekati kriteria ideal (tidak layak) H 1 : Model mendekati kriteria ideal (tidak layak) tolak H 0 jika ukuran kelayakan sesuai dengan cut of value .  Identfikasi kelayakan model dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil evaluasi model LISREL modifikasi grup 1
Ukuran Kelayakan Cut of Value Nilai Keterangan
2  (Chi-Square Statistik) GFI AGFI RMR RMSEA Diharapkan Kecil ≥ 0,90 ≥ 0.80 ≤ 0,05 ≤ 0,08 16,93 (0,11) 0,97 0,94 0,03 0,054 Baik Baik Baik Baik Baik
Dari indeks fit pada Tabel 2 menunjukkan bahwa semua ukuran kelayakan sudah  memenuhi  kriteria.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model  sudah mendekati kriteria yang ideal.
b. Model LISREL pada Grup Sekolah Swasta (Grup 2)
Matriks  input  untuk  grup  1  berupa  matriks  korelasi  yang  terdiri  dari korelasi  anatar  variabel  indikator  baik  indikator  untuk  laten  eksogen  maupun indikator  untuk  laten  endogen.  Dari  output  konputer  program  LISREL  8,54 diperoleh matriks korelasi inputan sebagai berikut:
Sedangkan  untuk  menentukan  kelayakan  suatu  model  dapat  dilakukan dengan  membandingkan  dengan cut  of  value masing-masing  ukuran  kelayakan model yang dapat dilihat pada Tabel 2. Hipotesis awal yang digunakan adalah:
H 0 : Model tidak mendekati kriteria ideal (tidak layak) H 1 : Model mendekati kriteria ideal (tidak layak) tolak H 0 jika ukuran kelayakan sesuai dengan cut of value .  Identfikasi kelayakan model dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil evaluasi model LISREL awal pada grup 2
Ukuran Kelayakan Cut of Value Nilai Keterangan 2  (Chi-Square Statistik) GFI AGFI RMR RMSEA Diharapkan Kecil ≥ 0,90 ≥ 0.80 ≤ 0,05 ≤ 0,08 24,94 (0,024) 0,89 0,76 0,071 0,13 Kurang Baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik Kurang baik
Indeks fit pada Tabel 3 yang menunjukkan hampir semua indeks fit  yang kurang  baik.  Karena  ukuran  kelayakan  diperoleh  kurang  baik,  maka  perlu diadakan  modifikasi  model  dengan  memperhatikan out  put LISREL  tentang modification index yang merupakan salah satu modifikasi terbaik yang disarankan dalam memodifikasi model. Modification index yang dihasilkan LISREL adalah:
Out  put LISREL  tersebut  diatas  menyarankan  dua  tipe  modifikasi  yang dapat  dilakukan  dengan  memberikan  hubungan  antara  eror  indikator  yaitu  eror P_AYAH  dengan  eror  P_IBU,  dan  eror  PENGHSLN  dengan  eror  P_AYAH.
256 _ Jurnal Teknosains, Volume 7 Nomor 1, Januari 2013, hlm: 248-258
Setelah  dilakukan  modifikasi  dengan  mencoba  beberapa  model  (Lampiran  3b) maka diperoleh model yang paling mendekati kriteria ideal adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Path diagram modifikasi grup 2
Variabel  laten  eksogen  (sosek)  di  bangun  oleh  empat  variabel  indikator yaitu  pendidikan  ayah  (P_AYAH),  pendidikan  ibu  (P_IBU),  penghasilan  orang tua  (PENGHSLN),  dan  jumlah  saudara  (J_SDRA).  Adapun  koefisien  loading untuk  variabel-variabel  indikator  terhadap  variabel  laten  eksogen  tersebut berturut-turut  adalah  1,00;  1,06;  0,74;  -0,09;  yang  berarti  bahwa  kontribusi  yang terbesar  untuk  variabel  sosek  adalah  dari  variabel  pendidikan  ibu  dibandingkan dengan variabel indikator lainnya.
Variabel  laten  endogen  (Prestasi)  dibangun  oleh  variabel  indikator  nilai Bahasa  Indonesia  (BIN),  nilai  Bahasa  Inggris  (BIG),  dan  nilai  Matematika (MAT).  Adapun  nilai  koefisien  loading  dari  variabel-  variabel  indikator  tersebut terhadap variabel laten endogen secara berturut-turut adalah 1,00; 4,08; dan 3,70. Hal  ini  berarti  bahwa  nilai  bahasa  Inggris  kontribusi  yang  terbesar  dalam mengukur prestasi siswa dibandingkan dengan variabel indikator lainnya.
Sedangkan  untuk  menentukan  kelayakan  suatu  model  dapat  dilakukan dengan  membandingkan  dengan cut  of  value masing-masing  ukuran  kelayakan model yang dapat dilihat pada Tabel 2. Hipotesis awal yang digunakan adalah H 0 : Model tidak mendekati kriteria ideal (tidak layak) H 1 : Model mendekati kriteria ideal (tidak layak) tolak H 0 jika ukuran kelayakan sesuai dengan cut of value .  Identfikasi kelayakan model dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil evaluasi model LISREL modifikasi grup 1
Ukuran Kelayakan Cut of Value Nilai Keterangan
2
 (Chi-Square Statistik) GFI AGFI RMR RMSEA Diharapkan Kecil ≥ 0,90 ≥ 0.80 ≤ 0,05 ≤ 0,08 11,16 (0,39) 0,95 0,87 0,05 0,0 Baik Baik Baik Baik Baik
Dari indeks fit pada Tabel 4 menunjukkan bahwa semua ukuran kelayakan sudah  memenuhi  kriteria,  sehingga  dikatakan  bahwa  model  mendekati  kriteria ideal.
Bagian terpenting dalam pemodelan SEM adalah hubungan antar variabel laten.  Model  SEM/LISREL  dapat  dipandang  sebagai  gabungan  dari  dua  bagian, pertama  adalah  model  struktural  yang  menunjukkan  hubungan  antar  faktor  dan yang kedua adalah model pengukuran yang menunjukkan hubungan antara faktor dengan variabel indikator-indikatornya.
(a)
(b) Gambar 3.6. Model struktural pada: (a) Grup 1 dan (b) grup 2
Model  struktural  yang  disajikan  pada  gambar  3.6  baik  untuk  grup  1 maupun  grup  2  ternyata  pengaruh  sosek  terhadap  prestasi  belajar  siswa  positif dengan  nilai  yang  berbeda  yaitu  pada  grup  1  pengaruh  sosek  terhadap  prestasi sebesar  0,57  sedangkan  pada  grup  2  diperoleh  pengaruh  sosek  terhadap  prestasi sebesar 0,16. Hal ini mengimplikasikan bahwa pengaruh sosial ekonomi terhadap prestasi  belajar  siswa  lebih  besar  pada  siswa  yang  berasal  dari  sekolah  negeri dibandingkan  dengan  siswa  yang  berasal  dari  sekolah  swasta.  Dimana  faktor sosial  ekonomi  dapat  diukur  oleh  empat  variabel  indikator  yang  signifikan  yaitu variabel  pendidikan  ayah,  pendidikan  ibu,  penghasilan  orang  tua,  dan  jumlah saudara. Sedangkan untuk faktor prestasi dapat diukur oleh tiga variabel indikator yaitu variabel bahasa Indonesia, bahasa Inggris, dan Matematika.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  studi  kasus  dengan  membandingkan  dua  grup  yaitu  grup siswa  dari  sekolah  negeri  dan  grup  siswa  dari  sekolah  swasta  diperoleh  bahwa pengaruh  sosial  ekonomi  siswa  berpengaruh  positif  terhadap  prestasi  belajar siswa. Dari koefisian loading antara sosial ekonomi dengan prestasi belajar dapat dilihat  bahwa  pengaruh  sosial  ekonomi  terhadap  prestasi  belajar  siswa    dari sekolah  swasta  dengan  siswa  yang  berasal  dari  sekolah  negeri  relatif  berbeda, dimana status sosial ekonomi siswa yang berasal dari sekolah swasta relatif lebih kecil dibandingkan dengan siswa dari sekolah negeri.

## DAFTAR RUJUKAN
As  Sya  (2007), Ujian  Nasional  &  Generasi  Sim  Salabim, Error!  Hyperlink reference not valid. , 22 Nopember 2007.
258 _ Jurnal Teknosains, Volume 7 Nomor 1, Januari 2013, hlm: 248-258
Bollen,  K.  A.  (1989), Structural  Equation  With  Latent  Variables .  New  York: Wiley.
Deng, X., Doll,  W. J., Hendrickson, A. R., dan Scazzero, J. A. (2004), A Multi- group  Analysis  of  Structural  Variance:  An  Illustration  Using  the Tecnology Acceptance Model. Information and Management, (vol.42, hal.
745-759).
Ghozali,  I.  (2005), Structural  Equation  Modeling  Teori  Konsep  &  Aplikasi dengan  Program  Lisrel  8.54 .  Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Hessen, D. J., Dolan, C. V., dan Wichert, J. M. (2006), The Multigroup Common Factor Model With Minimal Uiqueness Constraints and The power Power to  Detect  Uniform  Bias. Applied  Psychological  Measurement, (vol.30(3), hal. 233-246).
Indriyanto,  B. (2001), Sumber  Daya Pendidikan: Reaktualisasi  Pasal  1(Ayat  10) Undang-undang  Nomor  2  Tahun  1989  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional. Departemen Pendidikan Nasional Republik Indonesia.
Jöreskog,  K.  G  dan  Sörbom,  D.  (1996), LISREL  8:  User’s  Reference  Guide . Chicago: Scientific Software International.
Kasim,  A.  M.  (2007), Pemodelan  Persamaan  Struktural  Spasial  (Spatial  SEM). Surabaya: Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Marsh,  H.  W.  dan  Grayson,  D.  (1990).  Public/Catholic  Differences  in  The  High School  and  Beyond  Data:  A  Multigroup  Structural  Equation  Modeling Approach  to  Testing  Mean  Differences. Journal  of  Statistical  Education, (vol.15(3), hal.199-235).