INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 1793-1806 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Multiple Group Confirmatory Factor Analysis dalam Mengukur Kesetaraan Lintas Negara Skala Sikap Masyarakat Terhadap Demokrasi
Dhita Diana Dewi 1 ✉ , Ani Pertiwi 2
(1) Universitas Nusa Putra, (2) Universitas Padjadjaran
Email: dhita.dianadewi@nusaputra.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Perkembangan  survei  penelitian  lintas  negara  seperti World  Value  Survey  (WVS)  dan  berbagai barometer regional telah memperluas kemampuan ilmiah untuk mengeksplorasi sikap demokratis. Penelitian survei komparatif memungkinkan para peneliti untuk menguji variasi lintas-nasional dalam sikap  terhadap demokrasi dan sejauh mana perbedaan tersebut dapat dijelaskan. Studi-studi ini telah  memperluas pemahaman  kita  tentang  nilai-nilai  demokrasi  dan  demokratisasi.  Dalam penelitian  ini  ingin  diketahui  kesetaraan  lintas  negara  dari  dua  skala  yang  mengukur  sikap masyarakat terhadap demokrasi di beberapa negara dalam World Value Survey (WVS) 2020. Peneliti melakukan pemeriksaan kesetaraan skala ini untuk mengeksplorasi apakah dapat membandingkan sikap  demokratis  di  berbagai  negara  secara  bermakna. Multiple  Group  Confirmatory  Factor Analysis (MGCFA) diterapkan untuk menjawab pertanyaan ini. Analisis menunjukkan bahwa skala dapat dibandingkan tetapi hanya untuk tingkat tertentu dan tidak di semua negara.
Kata  Kunci: Sikap  Terhadap  Demokrasi,  Pengukuran  Invarian,  Multiple  Group  Confirmatory  Factor Analysis, World Value Survey

## Abstract
The development of cross-national research surveys such as the World Value Survey (WVS) and various regional barometers has expanded the scientific ability to explore democratic attitudes. Comparative survey research allows researchers to examine cross-national variations in attitudes toward democracy and  the  extent  to  which  such  differences  can  be  explained.  These  studies  have  broadened  our understanding of democratic values and democratization. In this research, we want to know the cross- country equivalence of the two scales that measure people's attitudes towards democracy in several countries in the 2020 World Value Survey (WVS). Researchers examined the equivalence of these scales to explore whether they can meaningfully compare democratic attitudes in various countries. Multiple Group Confirmatory Factor Analysis (MGCFA) was applied to answer this question. The analysis shows that the scales are comparable but only to a certain extent and not across all countries.
Keywords: Attitudes towards Democracy, Invariant Measurement, Multiple Group Confirmatory Factor Analysis, World Value Survey

## PENDAHULUAN
Para  ahli  telah  lama  berasumsi  bahwa  stabilitas  sistem  demokrasi  bergantung pada legitimasinya dan oleh karena itu juga pada sejauh mana masyarakat menganut sikap demokratis (Diamond, 1999). Karena pentingnya sikap ini dalam legitimasi rezim demokrasi, tidak mengherankan bahwa selama lebih dari lima dekade, sebagian besar literatur  empiris  telah  dikhususkan  untuk  mengukur  sikap  masyarakat  terhadap demokrasi di berbagai  negara.  Perkembangan  survei  penelitian  lintas  negara  seperti World  Value  Survey  (WVS)  dan  berbagai  barometer  regional  telah  memperluas kemampuan ilmiah untuk mengeksplorasi sikap demokratis. Penelitian survei komparatif memungkinkan para peneliti untuk menguji variasi lintas-nasional dalam sikap terhadap demokrasi dan sejauh mana perbedaan tersebut dapat dijelaskan (Dalton & Ong, 2005).
Penelitian  ini  merupakan  studi  lanjutan  dari  penelitian-penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya  mengenai  skala  pengukuran  sikap  masyarakat  terhadap demokratis pada penelitian yang dilakukan oleh WVS gelombang 7 (tahun 2017-2020). Seperti pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ariely & Davidov (2011), pada penelitian  ini  juga  akan  dilakukan  hal  yang  sama,  yaitu mengukur kesetaraan lintas negara  skala  pengukuran  Preferensi  Demokrasi-Otokrasi  (PDO)  dan  skala  Evaluasi Kinerja  Demokrasi  (EKD). Tujuan  pemeriksaan kesetaraan  dua  skala ini  adalah  untuk mengetahui apakah  sikap  terhadap  demokrasi  (seperti  yang  diukur  dalam  WVS)  dapat dibandingkan secara signifikan di semua negara partisipan WVS gelombang 7 di seluruh dunia. WVS merupakan program survei sosial akademik non komersial terbesar didunia.
Sampai saat ini WVS mencatat negara yang diikutsertakan dalam survei adalah sebanyak 120 negara yang merepresentasikan 94,5 % populasi dunia.
Metode  utama  pengumpulan  data  dalam  survei  WVS  adalah  wawancara  tatap muka di rumah / tempat tinggal responden. Mode wawancara lain yang digunakan dalam WVS-7 termasuk survei pos, survei online yang dilakukan sendiri, dan wawancara telepon (dikombinasikan  dengan  teknik  survei  lainnya).  Hal  ini  menunjukkan  pentingnya pengujian invariasi skala yang digunakan diberbagai negara.
Penyajian Skala ‘Preferensi Demokrasi- Otokrasi’ (PDO) seperti diuraikan berikut ini: “Saya akan menjelaskan berbagai jenis sistem politik dan menanyakan pendapat Anda tentang    masing-masing  sebagai  cara  dalam  mengatur  negara  ini.  Pilihan  jawaban untuk masing  masing pertanyaan adalah Sangat Baik, Lumayan Baik, Lumayan Buruk dan  Sangat Buruk”. Skala  ini  mengkaji  preferensi  orang-orang  dari  berbagai  jenis sistem  politik  untuk  negaranya.  Ini  memanfaatkan  dukungan  untuk  sistem  demokrasi versus dukungan untuk autokrasi, seperti aturan pemimpin yang kuat atau tentara. Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa orang dapat membedakan antara rezim mereka saat ini dan  pilihan  yang  mungkin  ada.  Dalam  hal  ini,  skala  ini  menangkap  dukungan  yang diberikan  orang- orang  kepada  rezim  demokratis  berhadapan  dengan  alternatif- alternatif otokrasi (Diamond, 1999). Item ini digunakan dalam berbagai penelitian yang disebut sebagai Skala PDO.
Penyajian  item  kedua  dalam  kuesioner  sebagai  berikut  : “Banyak  hal  yang diinginkan, tetapi tidak semuanya merupakan karakteristik esensial demokrasi. Tolong beri tahu saya untuk masing-masing hal berikut ini betapa pentingnya menurut Anda itu sebagai karakteristik demokrasi. Gunakan skala 1 berarti "sama sekali bukan karakteristik esensial  demokrasi"  Skala  ini  mengkaji  preferensi  masyarakat  terhadap  esensi  dari demokrasi. Item  ini digunakan  dalam  berbagai  penelitian  yang  disebut  sebagai  Skala EKD. Banyak penelitian telah menggunakan WVS untuk memeriksa perbedaan lintas budaya dalam sikap sosial dan secara khusus dalam sikap demokratis. Dalton & Ong (2005),  misalnya,  menggunakan  skala  ini  untuk  mengamati  perbedaan  tingkat dukungan terhadap demokrasi di enam negara Asia Timur dibandingkan dengan empat negara Barat. Mereka menemukan bahwa meskipun ada kecenderungan umum untuk mendukung  nilai-nilai  demokrasi  di  kesepuluh  negara  yang  mereka amati, rata-rata skala  lebih tinggi  di negara  demokrasi  industri maju. Di luar perbedaan  dalam  skala berarti,  mereka  juga  mengamati  bagaimana  sikap  demokrasi  yang  mendukung  dapat dijelaskan oleh orientasi non-otoriter.
Singkatnya, studi tersebut menekankan keuntungan dalam menggunakan data survei lintas nasional untuk menjawab  pertanyaan penting mengenai perbedaan lintas budaya dalam demokrasi dan pembangunan, atau nilai dan budaya demokrasi. Namun demikian, kesetaraan  statistik  alat  yang  digunakan  studi  ini  untuk menarik  kesimpulan  tidak diperiksa. Tanpa persamaan seperti itu, kesimpulan dari penelitian ini juga diragukan. Mengingat penggunaan WVS secara luas sebagai sumber untuk perbandingan sikap demokratis lintas-nasional, orang dapat berasumsi bahwa skala ini akan digunakan dalam studi di masa depan juga. Oleh karena itu, untuk menguji komparabilitas skala PDO dan EKD, kami mengevaluasi karakteristik pengukuran (validitas konvergen) dan kesetaraan di semua negara WVS gelombang 7.

## METODE PENELITIAN
Data
WVS mengumpulkan data mengenai berbagai dimensi sikap terhadap demokrasi, dari negara – negara dengan sejarah, budaya, dan kondisi politik yang sangat berbeda, dari demokrasi yang sudah mapan hingga negara-negara non-demokrasi seperti China dan  Iran.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  survei  WVS gelombang 7 yang berlangsung pada 2017-2021. Di negara tertentu, kuesioner harus diterjemahkan ke dalam semua bahasa yang menjadi bahasa pertama bagi 15% (atau lebih) populasi.
Sampel harus mewakili semua orang berusia 18 tahun ke atas yang tinggal dalam rumah  pribadi  di setiap  negara,  terlepas  dari  kebangsaan,  kewarganegaraan,  atau bahasa mereka. Ukuran sampel minimum - yaitu jumlah wawancara yang diselesaikan yang dimasukkan ke dalam kumpulan data nasional di sebagian besar  negara adalah 1200.  Negara-negara  dengan  ukuran  populasi  dan  keragaman  yang  lebih  besar menerapkan sampel N = 1500 hingga N = 5000. Negara dengan jumlah penduduk di bawah 2 juta orang menerapkan sampel N = 1000.
Gambar  1a  dan  1b  memberikan  representasi  skematis  dari  model  pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini. Lingkaran besar mewakili konstruk laten terukur yang dihipotesiskan, PDO dan EKD. Persegi panjang mewakili item yang diukur. Lingkaran kecil (e1 hingga e9) mewakili kesalahan pengukuran.
Catatan : Item P1 s.d P4 merupakan item reverse.
Gambar 1.a Model Analisis Faktor Konfirmatori Preferensi Demokrasi-Otokrasi Skala PDO
Gambar 1.b Model Analisis Faktor Konfirmatori Evaluasi Kinerja Demokrasi Skala EKD

## Validitas dan Reliabilitas
Untuk menguji Construct validity menggunakan exploratory factor analysis (EFA) dengan  bantuan  SPSS  versi-26.  EFA  sangat  bermanfaat  dalam  menentukan  struktur faktor,  EFA  menggunakan rotasi  varimax.  Rotasi  varimax  dipilih  karena  merupakan metode rotasi yang paling umum digunakan. Keputusan mengenai jumlah faktor yang dipertahankan ditentukan oleh kriteria Kaiser Guttman (Eigenvalue > 1) dan informasi dari  literatur  sebelumnya  tentang  jumlah  faktor.  Analisis  Faktor  Konfirmatori  (CFA) dilakukan  menggunakan  IBM  SPSS  AMOS  versi-26.  Penggunaan  CFA  adalah  untuk memvalidasi hubungan antara faktor dan antara setiap butir dan faktornya.

## Strategi Analisis
CFA digunakan untuk menilai model pengukuran di masing-masing negara dalam sampel, serta untuk memeriksa komparabilitas skala di semua  negara dalam sampel. CFA memberikan perkiraan hubungan antara indikator yang diamati dan konstruk laten
yang  dihipotesiskan  (faktor),  dan  memberikan  indeks  kesesuaian  yang  melaporkan apakah  struktur yang  dihipotesiskan  dari asosiasi antara konstruk laten dan indikator yang  diusulkannya  sesuai  dengan  data.  Berbeda  dengan  CFA  kelompok  tunggal, pencocokan model pada CFA multi kelompok dilakukan dengan mendefinisikan model sebanyak kelompok yang diuji. Misalnya kelompok tersebut adalah jenis kelamin, maka sebanyak dua model akan dicocokkan dengan data yang ada. Proses pencocokan ini menghasilkan  nilai  parameter  (misalnya  muatan  faktor)  untuk  masing-masing kelompok.  Namun  demikian uji  ini menghasilkan  satu  buah  indeks  ketepatan  model (misalnya chi kuadrat atau GFI) yang berlaku untuk kedua kelompok.  Nilai  kecocokan model  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  yang  diuji  ketika  diterapkan  pada kelompok yang dilibatkan akan mendapatkan hasil yang sama, stabil atau konsisten. Dalam terminologi statistik hasil yang konsisten ini dinamakan dengan invarians (invariance).
Prosedur  pengujian  mencakup  serangkaian  tahap  atau  sekuensial  yang  diawali menguji model dasar ( baseline), yang dilakukan pada kelompok secara terpisah. Model ini  merupakan  model  yang  mewakili  prinsip  parsimoni  (sederhana)  dan  substansial. Setelah  model  dasar  dicocokkan  dengan  data  dan  terbukti  fit,  maka  kita  melanjutkan analisis  dari  model  yang  tidak  seberapa  ketat  ( least  restricted)  hingga  model  yang sangat ketat.  Ketat tidaknya model  dapat  dilihat  dari seberapa  banyak  parameter  di dalam model yang nilainya ditetapkan sama atau dibatasi ( constrained) oleh peneliti. Dalam konteks MGCFA, pembatasan tersebut dilakukan dengan tujuan untuk melihat sampai sejauh mana kelompok yang diuji memiliki kesamaan. Rangkaian pembahsan penelitian akan dimulai dengan CFA untuk masing-masing negara dari Skala PDO dan EKD dari data WVS kemudian dilanjutkan dengan diskusi uji invariansi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Validitas dan Reliabilitas
Hasil  analisis  eksploratori  dengan  SPSS  menunjukkan  nilai  KMO  MSA  ( Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy) sebesar 0,570 lebih besar dari 0,5 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa sampel yang digunakan cukup untuk mendeteksi adanya  kemiripan  antar  variabel.  Proses  analisis  dapat  dilanjutkan.  Nilai  P-value Bartlett’s -test yang lebih kecil dari alpha 0,05 menunjukkan bahwa terdapat korelasi antar item sehingga dapat dilanjutkan untuk analisis factor.
Nilai komunalitas adalah nilai yang mencerminkan seberapa besar kontribusi sebuah variabel dalam membentuk Faktor baru yang terbentuk.  P3 memiliki nilai komunalitis
sebesar 0,513 yang  berarti  P3  dapat menjelaskan  factor  PDO  sebesar  51,3  %.  Jika  nilai variable menunjukkan > 50 %, dapat disimpulkan bahwa variable tersebut berkontribusi besar dalam menjelaskan factor. Kempat item yang diteliti memiliki nilai komunalitis > 5 % sehingga dapat dikatakan bahwa semua item berkontribusi signifikan terhadap faktor yang  terbentuk. Nilai total variance explained  yang lebih besar dari 50% (total  variance explained dalam penelitian ini sebesar 64,951%) menunjukkan hasil EFA dalam penelitian ini memadai. Hal ini mengacu pada pendapat Hair Netemeyer, Bearden, & Sharma (2012) bahwa  untuk  ilmu  sosial,  hasil  EFA  dianggap  memadai  jika  total  nilai  varian yang dijelaskan paling sedikit 50%.
Begitu juga untuk skala EKD, hasil analisis eksploratori dengan SPSS menunjukkan nilai  KMO  MSA  ( Kaiser  Meyer  Olkin  Measure  of  Sampling  Adequacy)  sebesar  0,748 lebih besar dari 0,5 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa sampel yang digunakan cukup  untuk  mendeteksi  adanya  kemiripan  antar  variabel.  Proses  analisis  dapat dilanjutkan. Nilai P- value Bartlett’s -test yang lebih kecil dari alpha 0,05 menunjukkan bahwa terdapat korelasi antar item sehingga dapat dilanjutkan untuk analisis factor.
Namun berbeda pada nilai komunalitas untuk skala EKD. Terdapat 4 item yang memiliki nilai extraction kurang dari 50% yaitu, D1, D4, D7, dan D9. Begitu juga untuk nilai total variance explained skala EKD, nilainya tidak lebih besar dari 50% yaitu hanya sebesar 48,629% menunjukkan hasil EFA dalam penelitian ini kurang memadai. Oleh sebab itu akan  dilakukan  coba  dilakukan  reduksi  item  yang  memiliki nilai extraction  terkecil. Setelah  item  D4  dikeluarkan  dari  model,  terdapat  penambahan  nilai  total variance explained,  yakni menjadi  sebesar 51,671%. Hal  ini menunjukkan hasil EFA untuk  skala EKD sudah memadai.

## Skala PDO
Analisis Satu Negara
Sejalan  dengan  pernyataan  Byrne  (2001)  tentang  pentingnya  melakukan  analisis kelompok tunggal sebelum perbandingan multi kelompok, maka analisis akan dimulai dengan beberapa CFA terpisah untuk setiap negara. Dikarenakan adanya keterbatasan waktu dan kemampuan penulis dalam mengolah data, maka negara yang akan dianalisis hanya  terbatas  pada  5  negara  pertama.  Pertama,  menghitung  5  matriks  kovariansi momen  produk  Pearson  (tidak  standar),  satu  untuk  setiap  negara,  sebagai masukan untuk memperkirakan CFA. Untuk perkiraan, menggunakan paket perangkat lunak Amos 26. Tabel 3 menampilkan ukuran kesesuaian global (Global Fit), nilai p dari kecocokan yang  dekat  (Pclose), Root  Mean  Score  Error  Aproximtion  (RMSEA),  dan  Indeks
Kecocokan Komparatif (CFI), dan modifikasi model untuk skala PDO dalam analisis satu negara.
Tabel 3. CFA Tunggal: Modification Indeks dan Global Fit untuk Skala PDO di 47
Negara No. Negara Modification Pclose RMSEA CFI 1 Andorra e2 <-> e4 0,000 0,149 0,858 2 Argentina e3 <-> e4 0,000 0,212 0,710 3 Australia e2 <-> e4 0,100 0,104 0,961 4 Bangladesh e2 <-> e4 0,004 0,103 0,868 5 Bolivia e3 <-> e4 0,521 0,047 0,972
Catatan. Pclose : probability of close fit; RMSEA : Root Mean Square Error of Approximation; CFI : Indeks Kecocokan Komparatif. Modification: Kovariansi anatara kesalahan (eror) diperkirakan secara bebas. Sel kosong di kolom kedua menunjukkan bahwa tidak ada modifikasi yang diperlukan dalam analisis satu negara
Dilihat  dari  Tabel  3  terbukti  bahwa  di  hampir  semua  negara,  satu  modifikasi diperlukan  untuk  mencapai  kesesuaian  yang  lebih  baik  dengan  data  dalam  model. Untuk  beberapa  negara,  kovariansi  antara kesalahan P2  dan P4 dapat diabaikan, yang menunjukkan bahwa dua pertanyaan (memiliki ahli dan memiliki sistem politik demokratis) lebih  terkait  erat  satu  sama  lain  daripada  dengan  indikator  lain  yang  menyentuh konstruks. Di negara lain, kovariansi antara kesalahan P3 dan P4 (memiliki kekuasaan militer  dan  memiliki sistem  politik  demokratis)  harus  dilepaskan.  Persyaratan  untuk memungkinkan dua indikator dalam skala untuk berhubungan satu sama lain secara lebih kuat mungkin mencerminkan variasi dalam pentingnya setiap elemen dalam skala untuk pengukuran  preferensi  demokrasi.  Bahkan  setelah  modifikasi  ini  kami  menemukan bahwa, berdasarkan ukuran kecocokan global yang dilaporkan CFI pada Tabel 3 dan beban faktor standar yang dilaporkan dalam Tabel 4, model pengukuran tidak dapat diterima di banyak negara.
Isi dari P4 yang menanyakan secara eksplisit tentang demokrasi berbeda dari tiga item lain  yang tidak secara eksplisit menyebutkan kata “demokrasi”. Hal ini mungkin mengakibatkan lemahnya loading faktor terstandarisasi untuk indikator ini di banyak negara. Seperti Sarsfield & Schedler (2007) telah berargumen, ketika pertanyaan survei secara  eksplisit  menggunakan  istilah  "demokrasi",  narasumber  mungkin dipengaruhi oleh idealisasi demokrasi, dan ini pada gilirannya dapat membawa efek pewawancara dan  tanggapan  yang  diinginkan  secara  sosial.  Orang-orang  memberikan  basa-basi
terbuka untuk demokrasi di seluruh dunia tetapi ini tidak selalu menunjukkan kedalaman nilai-nilai  demokrasi  (Inglehart,  2003)  yang mungkin  lebih  baik  disadap  oleh  tiga pertanyaan  skala  lainnya.  Orang  mungkin  menjawab  bahwa  mereka mendukung demokrasi dan, pada saat yang sama, mereka mendukung pemimpin yang kuat atau juga aturan ahli. Dengan demikian, P4 dikeluarkan dari analisis lebih lanjut. Selanjutnya, hanya  dua  negara  yang  memiliki  nilai  pclose  >  0,05  yang  artinya  memuat  secara substansial  pada  konsep  PDO  sehingga  dalam  analisis  invariansi  hanya  akan membandingkan dua negara tersebut yaitu Australia dan Bolivia.
Tabel 4. Unstandardize dan Standardize Factor Loading pada SKALA PDO (Nilai
Standardize dalam kurung) No. Negara PDO >> P1 PDO >> P2 PDO >> P3 PDO >> P4 1 Andorra 1,000 (0,640) 0,487 (0,322) 0,620 (0,635) -0,202 (-0,224) 2 Argentina 1,000 (0,651) 0,867 (0,566) 0,443 (0,348) -0,145 (-0,126) 3 Australia 1,000 (0,673) 0,596 (0,408) 0,692 (0,692) -0,515 (-0,491) 4 Bangladesh 1,000 (0,477) 0,902 (0,442) 1,013 (0,446) 0,399 (0,242) 5 Bolivia 1,000 (0,542) 1,081 (0,637) 0,297 (0,183) 0,210 (0,144)

## CFA Beberapa Group dan Pengujian Untuk Invarians
Untuk menguji invariansi skala dilakukan menggunakan MGCFA di 2 negara, yaitu Australia  dan Bolivia,  memeriksa  perbedaan  dalam  Chi-square  dan  ukuran  kesesuaian global lainnya di antara model. Hasil uji invariansi dirangkum pada Tabel 5. Dari  hasil pengolahan pada menu Multiple Group Anlysis, maka AMOS akan membuat 4 model baru yang masing-masing diberi nama model tanpa pembatasan ( unconstrained), model dengan  pembatasan  muatan  faktor  ( measurement  weights),  pembatasan  kovarians ( structural  covariances),  dan  pembatasan  nilai  residu  (measurement  residuals).Terlihat pada  tabel  keluaran  analisis  di  bawah  ini.  Keempat  model  tersebut memiliki  nilai kecocokan model sendiri-sendiri.
Tabel 5. Nilai Kecocokan Model Baseline dan Model Pembatasan Pada Skala PDO
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Unconstrained 24 52,045 4 0 13,011 Measurement weights 21 258,399 7 0 36,914 Structural covariances 16 1244,248 12 0 103,687 Measurement residuals 12 1713,200 16 0 107,075 Saturated model 28 0 0
Independence model 16 1331,668 12 0 110,972 Model NFI Delta 1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI Unconstrained 0,961 0,883 0,964 0,891 0,964 Measurement weights 0,806 0,667 0,810 0,673 0,809 Structural covariances 0,066 0,066 0,066 0,066 0,066 Measurement residuals -0,287 0,035 -0,290 0,035 0,000 Saturated model 1,000 1,000 1,000 Independence model 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Unconstrained 0,056 0,043 0,070 0,223 Measurement weights 0,096 0,086 0,106 0,000 Structural covariances 0,163 0,155 0,170 0,000 Measurement residuals 0,165 0,159 0,172 0,000 Independence model 0,168 0,161 0,176 0,000
Kemudian  untuk  melakukan  uji  invarians,  maka  kita  bandingkan  model Unconstrained  dengan  ketiga  model  lainnya.  Caranya  adalah  dengan  menghitung selisih nilai chi-kuadrat dan CFI ketiga model tersebut dengan model baseline. Tabel di bawah ini menunjukkan hasil penghitungannya.
Tabel 6. Nilai Kecocokan Model Baseline dan Model Pembatasan Pada Skala PDO
Perbandingan antar Model Perbandingan Chi-Kuadrat Perbandingan CFI Selisih Chi-Kuadrat Selisih db Unconstrained vs Measurement weights 206,354 3 0,155 Unconstrained vs Structural covariances 1192,203 8 0,898 Unconstrained vs Measurement residuals 1661,155 12 0,964
Ada dua cara pembandingan model: perbandingan melalui selisih chi-kuadrat dan CFI.  Nilai  chi- kuadrat  selisih antar model yang  lebih rendah daripada chi-kuadrat tabel menunjukkan bahwa kita menerima H0 yang mengatakan bahwa tidak ada perbedaan nilai kecocokan model  pada model  yang  dibandingkan. Selain chi-kuadrat,  kita  juga bisa membandingkan model melalui nilai CFI. Perbandingan nilai ini direkomendasikan oleh peneliti karena nilai chi-kuadrat sangat sensitif terhadap ukuran sampel yang besar.
Cheung & Rensvold (2002) menulis bahwa nilai perbandingan CFI antar dua model yang berada  di  atas  0.01  menunjukkan  adanya  perbedaan  nilai  kecocokan  model.  Berdasar pendapat tersebut, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan antara model baseline dan model pembatasan muatan faktor, karena nilai selisih CFI kedua model adalah 0,155. Hal ini berarti tidak terjadi invarians dalam model, atau tidak tercapai kesetaraan dalam penerapan skala PDO di dua negara tersebut.

## Skala EKD
Sekarang  akan  disajikan  hasil  analisis  untuk  skala  EKD.  Untuk  menghindari pengulangan prosedur analisis, akan disajikan hasil temuan secara lebih singkat. Dimulai dengan  CFA satu  negara  di  lima negara. Di  tiga  negara  diketahui  bahwa  D2  (Otoritas agama menafsirkan hukum) tidak signifikan atau memuat secara negatif pada konstruks. Untuk  itu  dalam  pengujian  invarians  item  D2  dikeluarkan  dari  model.  Pengujian invarians dilakukan terhadap semua negara (5 negara). Hasil uji invariansi dirangkum dalam Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Kecocokan Model Baseline dan Model Pembatasan Pada Skala EKD
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Unconstrained 70 1344,114 70 0,000 19,202 Measurement weights 46 2217,868 94 0,000 23,594 Structural covariances 42 2258,334 98 0,000 23,044 Measurement residuals 16 3967,221 126 0,000 31,486 Saturated model 120 ,000 0 Independence model 35 5697,390 105 0,000 54,261 Model NFI Delta 1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI Unconstrained 0,764 0,646 0,774 0,658 0,772 Measurement weights 0,611 0,565 0,621 0,576 0,620 Structural covariances 0,604 0,575 0,614 0,586 0,614 Measurement residuals 0,304 0,420 0,311 0,428 0,313 Saturated model 1,000 1,000 1,000 Independence model 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Unconstrained 0,051 0,048 0,053 0,309 Measurement weights 0,056 0,054 0,059 0,000 Structural covariances 0,056 0,054 0,058 0,000
Measurement residuals 0,066 0,064 0,067 0,000 Independence model 0,087 0,085 0,089 0,000
Sama  seperti  pada  skala  PDO,  untuk  melakukan  uji  invarians,  maka  kita bandingkan  model  Unconstrained  dengan  ketiga  model  lainnya.  Caranya  adalah dengan menghitung selisih nilai chi-kuadrat dan  CFI  ketiga  model  tersebut  dengan model baseline. Tabel di bawah ini  menunjukkan hasil penghitungannya.
Tabel 8. Nilai Kecocokan Model Baseline dan Model Pembatasan Pada Skala EKD
Perbandingan antar Model Perbandingan Chi-Kuadrat Perbandingan CFI Selisih Chi-Kuadrat Selisih db Unconstrained vs Measurement weights 873,754 24 0,152 Unconstrained vs Structural covariances 914,22 28 0,158 Unconstrained vs Measurement residuals 2623,107 56 0,459
Ada dua cara pembandingan model: perbandingan melalui selisih chi-kuadrat dan CFI.  Nilai  chi- kuadrat  selisih antar model yang  lebih rendah daripada chi-kuadrat tabel menunjukkan bahwa kita menerima H0 yang mengatakan bahwa tidak ada perbedaan nilai kecocokan model  pada model  yang  dibandingkan. Selain chi-kuadrat,  kita  juga bisa membandingkan model melalui nilai CFI. Perbandingan nilai ini direkomendasikan oleh peneliti karena nilai chi-kuadrat sangat sensitif terhadap ukuran sampel yang besar. Cheung & Rensvold, (2002) menulis bahwa nilai perbandingan CFI antar dua model yang berada di atas.
0.01  menunjukkan  adanya  perbedaan  nilai  kecocokan  model.  Berdasar  pendapat tersebut, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan nilai kecocokan model antara model  baseline  dan  model  pembatasan  muatan  faktor,  karena  nilai  selisih  CFI  kedua model adalah 0,152. Hal ini berarti tidak terjadi invarians dalam model, atau tidak tercapai kesetaraan dalam penerapan skala EKD di lima negara tersebut.

## SIMPULAN
Persepsi  warga  tentang  demokrasi  dianggap  sebagai  isu  kunci  dalam  studi komparatif  demokrasi,  dan  ini  telah  diukur  dalam  berbagai  survei  lintas  budaya. Mengingat  semakin  maraknya  penggunaan  survei  lintas  negara  dalam  kajian demokrasi  dan  demokratisasi,  maka  isu  pengukuran  dan  pengukuran  kesetaraan menjadi sangat relevan. Perkembangan survei lintas-nasional menekankan perlunya lebih memperhatikan masalah. Studi ini menunjukkan bahwa skala dapat dikenakan tes kesetaraan untuk memverifikasi bahwa sikap terhadap demokrasi dapat dibandingkan secara bermakna di berbagai konteks pengukuran. Dalam analisis ini menggunakan dua skala yang merupakan bagian dari WVS untuk mengukur sikap terhadap demokrasi. Data yang digunakan merupakan data WVS gelombang 7 TAHUN 2017-2020 dan menguji komparabilitas skala dalam perspektif lintas- nasional di lima negara menggunakan MGCFA.
Untuk memeriksa apakah indikator skala benar-benar mengukur konstruks yang sama  di berbagai  negara,  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  analisis  CFA terpisah  untuk  masing- masing  negara.  Analisis  negara  tunggal  mengungkapkan bahwa untuk kedua skala, dua item tidak mengukur konstruks yang sama di seluruh negara,  yaitu  validitas  konvergen  tidak  ditetapkan  di setiap  negara  dan  akibatnya invariansi konfigurasi tidak dapat ditetapkan untuk seluruh negara.
Sehubungan  dengan  hasil  dari  penelitian  ini  yakni  beberapa  item  yang  telah kami  teliti  gagal  mencapai  tingkat  invarian  tertinggi  di  beberapa  negara  dalam sampel  tidak  berarti  bahwa konsepsi  publik  yang  sepenuhnya  sebanding  tentang demokrasi tidak ada  dalam kenyataan. Ini hanya  berarti  bahwa  invarian  dari  item- item yang telah kita periksa sangat terbatas. Meskipun ini merupakan masalah dalam survei nasional mana pun, ini bahkan menjadi masalah yang lebih besar dalam proyek survei  lintas  nasional  yang  membutuhkan  lebih  banyak  sumber  daya  dan  dituntut untuk menangani lebih banyak tantangan, salah satunya adalah perbandingan skala.
Strategi analisis alternatif mungkin menemukan bahwa tingkat invariansi yang lebih tinggi dapat ditetapkan. Penting untuk diperhatikan bahwa selain uji statistik seperti MGCFA, ada berbagai strategi untuk menetapkan komparabilitas. Misalnya, Dalton dan  rekan-rekannya menganalisis  pertanyaan  terbuka  tentang  makna  demokrasi yang  digunakan  dalam  berbagai  barometer  regional  (Dalton,  Jou,  &  Shin,  2007). Pertanyaan terbuka mungkin dianggap sebagai ujian yang lebih ketat terhadap sikap demokratis karena responden diminta untuk mendefinisikan demokrasi dengan kata-
kata  mereka  sendiri.  Namun,  tes  tersebut  tidak  lengkap  tanpa  pertanyaan standar pelengkap  dan  uji  statistik  komparabilitas.  Menetapkan  invariansi  pengukuran bukanlah tujuan  itu  sendiri.  Meskipun  demikian,  tanpa  menetapkan  invarian,  akan lebih sulit untuk melakukan perbandingan sikap yang bermakna terhadap demokrasi berdasarkan data survei lintas nasional yang dapat diakses. Studi saat ini menunjukkan bagaimana  kesetaraan  dapat  diperiksa  dalam  penelitian  survei  komparatif menggunakan MGCFA.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariely,  G.,  &  Davidov,  E.  (2011).  Can  we  Rate  Public  Support  for  Democracy  in  a Comparable Way? Cross-National Equivalence of Democratic Attitudes in the World Value  Survey. Social  Indicators  Research:  An  International  and  Interdisciplinary
Journal for Quality-of-Life Measurement, 104(2), 271 – 286. https://doi.org/10.1007/s11205-010-9693-5
Byrne,  B.  M.  (2001). Structural  Equation  Modeling  with  AMOS:  Basic  Concepts, Applications,  and  Programming.  New  Jersey:  Lawrence  Erlbaum  Associates Publisher.
Cheung, G. W., & Rensvold, R. B. (2002). Evaluating Goodness-of-fit Indexes For Testing Measurement Invariance. Structural Equation Modeling A Multidisciplinary Journal,
9(2), 233 – 255. https://doi.org/10.1207/S15328007SEM0902_5
Dalton, R. J., Jou, W., & Shin, D. C. (2007). Understanding Democracy: Data from Unlikely
Places. Journal Of Democracy, 18(4), 142 – 156. https://doi.org/10.1353/jod.2007.a223229
Dalton, R. J., & Ong, N.-N. T. (2005). Authority Orientations and Democratic Attitudes : A Test  of  The  ‘Asian  Values’  Hypothesis. Jurnal  Ilmu  Politik  Jepang,  6(2),  1 – 21. https://doi.org/10.1017/S1468109905001842
Diamond, L. (1999). Developing Democracy: Toward Consolidation. Baltimore: JHU Press. Netemeyer, R. G., Bearden, W. O., & Sharma, S. (2012). Scaling Procedures. Issues and Applications. https://doi.org/10.4135/9781412985772
Sarsfield, R., & Schedler, A. (2007). Democrats with Adjectives: Linking Direct and Indirect Measure of Democratic Support. European Journal of Political Research, 46(5), 637 – 659.