Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 127 of 142

## MODIFIKASI MODEL ANALISIS STRUCTURAL
EQUATION MODEL (SEM) PADA REAKSI PASAR DI PERUSAHAAN BURSA EFEK INDONESIA MELALUI MODIFICATION INDICES
Yusrianti Hanike, Damirah
IAIN Ambon, IAIN Parepare yusriantihanike@iainambon.ac.id

## Abstrak
Pergerakan  reaksi  pasar  dan  rasio  keuangan  beserta Economic  Value  Added menjadi topik hangat terutama dengan berkembangnya pasar modal di tanah air.  Melalui  SEM,  model  yang  dihasilkan  mampu  mengkontruks  indikator- indikator  rasio  keuangan  terhadap  pergerakan  saham.  SEM  merupakan pemodelan  kuantitatif  faktor-faktor  yang  menunjukkan  hubungan  sebab akibat  antara  beberapa  faktor  dependen  dan  independen  melalui  indikator- indikatornya . Analisis  SEM  merupakan  kombinasi  dari  analisis  faktor (Confirmatory  Factor  Analysis),  analisis  jalur  ( Path  Analysis )  dan  analisis regresi.  Untuk  mendapatkan  model  yang  lebih  baik,  maka  analisis  ini dipadukan  dengan  mengkorelasikan  error  berdasarkan  Modification  indices. Modification  indices  akan  mengakibatkan  terjadinya  penurunan  Chi-square serta  terjadi  perubahan  nilai  CMINDF  dan  RMSEA  menjadi  semakin  baik. Begitupula  pada  p-value,  GFI,  dan  TLI.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa pengaruh  korelasi  antar  measurement  error  dalam  variabel  rasio  keuangan dalam  variabel  reaksi  pasar  dan  antar  variabel  EVA  mengakibatkan perubahan yang signifikan pada kebaikan model.
Kata Kunci: Reaksi pasar, modification indices, SEM

## Abstract
Market reaction movements and financial ratios and also the Economic Value Added  are  becoming  hot  topics,  especially  with  the  development  of  capital markets  in  the  our  country.  Through  SEM,  the  resulting  model  is  able  to construct  indicators  of  financial  ratios  to  stock  movements.  SEM  is  a quantitative  modeling  of  factors  that  show  a  causal  relationship  between several  dependent  and  independent  factors  through  its  indicators.  SEM analysis is a combination of  factor  analysis (Confirmatory  Factor  Analysis), path analysis (Path Analysis) and regression analysis. To get a better model, this analysis is combined by correlating errors based on Modification indices. Modification  indices  will  cause  a  decrease  in  Chi-square  and  changes  in CMINDF and RMSEA values will be better. Likewise on p-value, GFI, and TLI.  So  that  it  can  be  concluded  that  the  effect  of  the  correlation  between measurement errors in financial ratio variables in the market reaction variable and between EVA variables resulted in a significant change in the goodness of the model.
Keywords: Market reaction, modification indices, SEM.
ISSN 2303-0992 ISSN online 2621-3176 Jurnal Matematika dan Pembelajaran Volume 6, No. 2 , Desember 2018 , h. 127 - 142
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 128 of 142
Sitasi: Hanike,  Y.,  Damirah.    2018.  Modifikasi  Model  Analisis Structural  Equation Model (Sem)  pada  Reaksi  Pasar  di  Perusahaan  Bursa  Efek  Indonesia  Melalui Modification Indices . Matematika dan Pembelajaran , 6(2), 127-142 .

## PENDAHULUAN
Tingginya  Persaingan  pasar  menuntut  perusahaan  untuk  mengembangkan  teknik peningkatan  manajemen  pasar.  Tujuan  utama  tidak  lain  yakni  memperoleh  laba  yang maksimal  yang  tidak  hanya  pada  laba  akuntansi,  melainkan  juga  berfokus  pada  laba ekonomis.  Para stakeholders terutama  investor  membutuhkan  analisis  laporan  keuangan untuk  menilai  kinerja  keuangan  perusahaan  sebagai  dasar  pertimbangan  dalam pengambilan keputusan investasi agar modal yang mereka investasikan mendapat tingkat pengembalian  ( Rate  of  return )  yang  menguntungkan  sebanding  dengan  risiko  yang mereka ambil.
Proses transaksi investor dapat dilihat melalui perkembangan aktivitas pasar modal yang  pesat.  Reaksi  pasar  ditunjukan  dengan  adanya  perubahan  harga  dari  sekuritas bersangkutan. Bursa Efek Indonesia saat ini merupakan barometer aktivitas pasar modal di Indonesia, karena memiliki frekuensi perdagangan dan variansi harga saham yang jauh lebih  besar  dan  lebih  tinggi  dibandingkan  Bursa  Efek  lainnya.  Perusahaan-perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia (BEI), pada umumnya merupakan perusahaan yang telah  memiliki  struktur  organisasi  terpisah  antara  pihak  pemilik  dan  pengelolanya. Pemilik  terdiri  dari  para  pemegang  saham  dan stakeholder, sedangkan  pihak pengelolanya  terdiri  dari  pihak  manejemen  yang  ditunjuk  oleh  pemilik  untuk menjalankan akivitas perusahaan.
Pada  umumnya  investor  menilai  perusahaan  melalui  analisis  laporan  keuangan. Para  analisis  laporan  keuangan  perusahaan  mengukur  kinerja  keuangann  dengan menggunakan  metode  konvensional  yaitu  analisis  rasio  keuangan.  Dalam  praktiknya walaupun  analisis  rasio  keuangan  yang  digunakan  memiliki  fungsi  dan  kegunaan  yang cukup  banyak  bagi  perusahaan  maupun  investor  dalam  mengambil  keputusan,  bukan berarti  rasio  keuangan  yang  dibuat  sudah  menjamin  100%  kondisi  dan  posisi  keuangan yang  sesungguhnya  (Kasmir,  2010).  Penggunaan  analisis  rasio  keuangan  memiliki kelemahan  utama  yaitu  tidak  memperhatikan  risiko  yang  dihadapi  perusahaan  dengan mengabaikan  adanya  biaya  modal.  Untuk  mengatasi  kelemahan  dari  analisis  rasio keuangan,  maka  dikembangkan  konsep  pengukuran  kinerja  keuangan  salah  satunya berdasarkan  nilai  tambah  ( Value  added )  yaitu Economic  Value  Added (EVA).  Maka
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 129 of 142
untuk melihat reaksi pasar, faktor EVA menjadi penghubung terhadap faktor klasik dari reaksi pasar yakni rasio keuangan.
Para stakeholder tak  cukup  dengan  hanya  melihat  fundamental  dari  perusahaan tersebut. Diperlukan prediksi yang tepat untuk melihat bagaimana kinerja dari perusahaan dalam  beberapa  dekade  waktu  kedepan.  Dalam  statistik,  ada  beberapa  analisis  untuk mengetahui  faktor  apa  saja  sebagai  penyebab  reaksi  pasar  pada  kasus  ini,  salah satunya Sturktural  Equation  Model  (SEM).  Melalui  SEM  dapat  menganalisis  hubungan  faktor terhadap  variabelnya  secara  kompleks.  Analisis  ini  digunakan  ketika  banyak  variabel ( multivariate )  pada  objek  penelitian  dan  dapat  menganalisa  model  yang  rumit  secara simultan.  SEM  juga  merupakan  model  analisis  sebab  akibat  yang  dapat  menampilkan model  secara  komprehensip  bersamaan  dengan  kemampuan  untuk  mengkonfirmasi dimensi atau faktor dari sebuah konsep yang diujikan melalui indikator-indikator empiris. Umumnya  analisa  SEM  digunakan  untuk  menguji  sebuah  konsep  teoritis  /  melakukan konfirmasi terhadap sebuah konsep teoritis.
Teknik  analisis data dalam SEM dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh hubungan  antar  variabel  yang  ada  dalam  penelitian.  SEM  digunakan  bukan  untuk merancang  suatu  teori,  tetapi  lebih  ditujukan  untuk  memeriksa  dan  membenarkan  suatu model  (konfirmasi).  Oleh  karena  itu,  syarat  utama  menggunakan  SEM  adalah membangun  suatu  model  hipotesis  yang  terdiri  dari  model  struktural  dan  model pengukuran dalam bentuk diagram jalur yang berdasarkan justifikasi teori.
Melalui  model  yang  didapatkan  pada  analisis  SEM  maka  tujuan  utama  yakni mendapatkan  tingkat  keakuratan  pada  analisis  faktor  reaksi  pasar  terhadap  faktor  rasio keuangan  dan  EVA.  Problemnya,  model  yang  dihasilkan  ketika  diuji  kelayakan  tidak memenuhi  standar  kelayakan  model.  Maka  dari  itu,  diajukan  salah  satu  cara  alternatif dalam modifikasi model sehingga memiliki hasil yang lebih baik. Modifikasi model yang dilakukan  didasari  oleh  Arbuckle  (1996)  dengan  melihat  Modification  Indices  (MI). Arbukle  menjelaskan  bahwa  modification  Indices  memberikan  beberapa  rekomendasi penambahan  garis  hubung/koneksi  yang  dapat  memperkecil  nilai  chi-square  sehingga membuat  model  menjadi  lebih  fit.  Untuk  membutikan  hal  tersebut,  maka  dilakukan penelitian  modifikasi  model  analisis  structural  equation  model  pada  reaksi  pasar  di perusahaan bursa efek indonesia melalui modification indixes.
Pengujian  reaksi  pasar  modal  juga  bisa  diproksikan  oleh  besarnya  volume perdagangan  saham  (Beaver,  1968    dan  Foster,  1986).  Pengujian  reaksi  pasar  yang berdasarkan  volume  perdagangan  saham  adalah  tepat  jika  kondisi  pasar  modal  masih
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 130 of 142
pada  level  efisiensi  lemah.  Pengujian  reaksi  pasar  berdasarkan  pada  abnormal  return berkaitan  dengan  pengujian  bentuk  efisiensi  pasar,  yaitu  efisiensi  pasar  bentuk  setengah kuat. Jika pasar modal telah bereaksi secara tepat dalam merespon informasi, maka suatu pasar  modal  telah  memenuhi  persyaratan  bentuk  efislensi  pasar  modal  secara  setengah kuat (Hartono, 1998). Oleh karena itu, pengujian reaksi pasar modal harus diukur proksi lainnya,  yaitu  volume  perdagangan  sahamnya.  Perusahaan  yang  berpotensi  tumbuh mempunyai  masa  depan  yang  lebih  baik,    dan  kebijakan  manajemen  yang  akan meningkatkan  nilai  perusahaan  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  tidak  berpotensi tumbuh.  Reaksi  investor  dalam  merespon  informasi  ini  harus  mengacu  pada  kondisi fundamental  perusahaan.  Jika  fundamental  perusahaan  yang  ditunjukkan  dengan  nilai IOS  tinggi  (berpotensi  tumbuh),    maka  hal  ini  merupakan  berita  baik  (good  news)  dan reaksi  pasarnya  akan  tinggi  (besar).  Sebaliknya,  jika  fundamental  perusahaan    yang ditunjukkan dengan nilai IOS rendah (tidak berpotensi tumbuh),  maka hal ini merupakan berita buruk (bad news) dan reaksi pasarnya akan rendah (kecil).
Earning  respone  atau  reaksi  pasar  dapat  diartikan  sebagai  suatu  reaksi  yang ditimbulkan  oleh  pasar  (investor)  berdasarkan  informasi  yang  diterima.Penelitian  ini dilakukan untuk melihat reaksi pasar atas pengumuman laba perusahaan yang melakukan income  smoothing  dengan  melihat  perubahan  harga  saham.  Reaksi  yang  berlebihan terjadi  ketika  pengumuman  yang  tidak  terduga  (yang  diharapkan  atau  yang  tidak diharapkan)  mempengaruhi  harga  (kenaikan  atau  penurunan)  melebihi  nilai  actual. Investor  seringkali  mengamati  pergerakan harga saham,dan melakukan transaksi dengan harapan untuk memperoleh keuntungan . Durasi investasi para investor tidak sama, begitu pula  dengan  reaksi  mereka  terhadap  informasi  yang  diserap.  Informasi  tersebut  dapat berupa  berita  yang  dipublikasikan  ataupun  rekomendasi  dari  lembaga  investasi.Reaksi investor  dalam  merespon  informasi  ini  harus  mengacu  pada  kondisi  fundamental perusahaan.  Jika  fundamental  perusahaan  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  tinggi (berpotensi tumbu), maka hal ini merupakan berita baik (goog news) dan reaksi pasarnya akan  tinggi  (besar).  Sebaliknya,  jika  fundamental  perusahaan  yang  ditunjukkan  dengan nilai renda (tidak berpotensi tumbu), maka hal ini merupakan berita buruk (bad news) dan reaksi pasarnya akan rendah (kecil).
Tandelilin,(  2010  :  223)  mengklasifikasikan  bentuk  pasar  efisien  kedalam  tiga kategori yaitu pasar efisien dalam bentuk lemah (weak form ), pasar efisien dalam bentuk setengah  kuat  (semi  strong),  dan  pasar  efisien  dalam  bentuk  kuat  (strong  form)  .  Pasar dikatakan  efisien  dalam  bentuk  setengah  kuat  jika  harga  pasar  saham  yang  terbentuk
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 131 of 142
sekarang telah mencerminkan informasi historis ditambah dengan semua informasi yang telah  dipublikasikan.  Jogiyanto,  (2013  :  536)  studi  peristiwa  (event  study)  merupakan study  yang  mempelajari reaksi  pasar terhadap  suatu  peristiwa (even)  yang  informasinya dipublikasikan  sebagai  suatu  pengumuman.yang  digunakan  untuk  menguji  kandungan informasi  dari  suatu  pengumuman  dan  dapat  juga  digunakan  untuk  menguji  efisiensi pasar bentuk kuat. Hak yang diberikan kepada semua pemegang saham untuk   membeli saham  dengan  harga  yang  telah  ditentukan  ,  biasanya    harganya  di  bawah  harga  pasar. Indikator  dari  reaksi  pasar  dalam  penelitian  ini  adalah    perubahan  harga  saham,  reaksi perdagangan saham,  bid ask spread, dan kapitalisasi pasar.
Penggunaan  model  matematika  pada  berbagai  bidang  memudahkan  dalam memanajemen  resiko  pada  kasus-kasus  tertentu.  Namun,  tidak  semua  kasus  dapat dikonstruksikan  secara  langsung.  Penggunaan  analisis  regresi  tidak  mampu  di  beberapa konsep  teoritis  yang  diukur  secara  tidak  langsung.  Jika  faktor  dikonstruksikan  melalui indikator-indikator  baru  akan  menimbulkan  masalah  baru,  pengukuran  dan  hubungan kausal antar faktor, sehingga perlu analisis yang lebih kompleks. Salah satu analisis yang dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah Structural  Equation  Modelling (SEM). SEM  adalah  pemodelan  kuantitatif  faktor-faktor  yang  menunjukkan  hubungan  sebab akibat  antara  beberapa  faktor  dependen  dan  independen  melalui  indikator-indikatornya. Analisis SEM merupakan kombinasi dari analisis faktor (Confirmatory Factor Analysis), analisis jalur ( Path Analysis ) dan analisis regresi.
Analisis jalur pada SEM berfungsi sebagai sarana  komunikasi dalam penyampaian tentang  konsep  dasar  SEM  agar  berjalan  secara  efektif.  Analisis  jalur  dapat menggambarkan dan menspesifikasikan model SEM dengan lebih jelas dan lebih mudah. Analisis  jalur  juga  dapat  membantu  mempermudah  konversi  model  tersebut  ke  dalam model matematika. Structural Equation Modelling (SEM)  merupakan salah satu analisis multivariate yang  dapat  menganalisis  hubungan  variabel  secara  kompleks.  Analisis  ini pada  umumnya  digunakan  untuk  penelitian-penelitian  yang  menggunakan  banyak variabel  ( multivariate )  dan  dapat  menganalisa  model  yang  rumit  secara  simultan.  SEM juga  merupakan  model  analisis  sebab  akibat  yang  dapat  menampilkan  model  secara komprehensip bersamaan dengan kemampuan untuk mengkonfirmasi dimensi atau faktor dari sebuah konsep yang diujikan melalui indikator-indikator empiris. Umumnya analisa SEM  digunakan  untuk  menguji  sebuah  konsep  teoritis  /  melakukan  konfirmasi  terhadap sebuah konsep teoritis. (Matjik,2011).
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 132 of 142
Analisa  SEM  tidak  hanya  mendapatkan  model  hubungan  namun  juga  pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif rumit secara simultan. Hubungan rumit itu dapat dibangun  antara  satu  atau  beberapa  variabel  dependen  dengan  satu  arah  atau  beberapa variabel independen. Masing-masing variabel dependen dan independen dapat berbentuk faktor  (konstruk  yang  dibangun  dari  beberapa  variabel  indikator).  Variabel-variabel  itu dapat  berbentuk  sebuah  variabel  tunggal  yang  diobservasi  atau  yang  diukur  langsung dalam sebuah penelitian.
Teknik  analisis data dalam SEM dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh hubungan  antar  variabel  yang  ada  dalam  penelitian.  SEM  digunakan  bukan  untuk merancang  suatu  teori,  tetapi  lebih  ditujukan  untuk  memeriksa  dan  membenarkan  suatu model  (konfirmasi).  Oleh  karena  itu,  syarat  utama  menggunakan  SEM  adalah membangun  suatu  model  hipotesis  yang  terdiri  dari  model  struktural  dan  model pengukuran dalam bentuk diagram jalur yang berdasarkan justifikasi teori.
Komponen-komponen  dari  model  SEM  terdiri  dari  dua  jenis  variabel,  dua  jenis model,  dan  dua  jenis  kesalahan.  Komponen-komponen  tersebut  menjelaskan  hubungan yang  terkait  di  dalam  model.  Komponen  variabel  pada  SEM  yaitu.  (1)  Variabel  laten ( latent variable) merupakan konsep abstrak, contoh : perilaku orang, sikap, perasaan dan motivasi.  Variabel  laten  ini  hanya  dapat  diamati  secara  tidak  langsung  dan  tidak sempurna  melalui  efeknya  pada  variable  teramati.  SEM  mempunyai  2  jenis  variable laten.  (2)  Variabel  teramati  ( observed/measured/manifest variable )  adalah  variabel  yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris dan sering disebut sebagai indikator. Data yang digunakan pada variabel teramati adalah data yang didapatkan melalu penelitian di lapangan.  SEM  dibangun  dari  dua  jenis  model  yaitu  model  struktrual  dan  model pengukuran.  Kedua  model  tersebut  berfungsi  untuk  membangun  model  dalam  SEM. Pemaparan dari kedua model tersebut sebagai berikut. (1) Model struktural adalah model yang  menjelaskan  prediksi  atau  hipotesis  hubungan  antara  variabel  penyebab  terhadap variabel  akibat.  (2)  Model  pengukuran  ( Measurement  Model )  adalah  model  yang menjelaskan operasionalisasi variabel penelitian menjadi indikator-indikator terukur yang dinyatakan  dalam  bentuk  diagram  jalur  dan  persamaan  matematik  tertentu.  Model pengukuran  merupakan  proses  pemodelan  untuk  menyelidiki  unidimensionalitas  dari indikator-indikator  yang  menjelaskan  sebuah  faktor.  Pengukuran  ini  bertujuan  untuk mengkorfimasi  faktor-faktor  yang  telah  terbentuk,  sehingga  analisis  ini  disebut Confirmacy  Factor  Analysis (CFA).  Keakuratan  model  pengukuran  adalah  dengan pemeriksaan  mengenai  validitas  dan  reliabilitas.  Hasil  yang  signifikan  dari  λ
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 133 of 142
menunjukkan data valid, dan δ  maupun ε  yang tidak signifikan menunjukkan hasil yang reliable .
Terdapat dua jenis kesalahan pada SEM yaitu   kesalahan struktural dan kesalahan pengukuran.  Kesalahan  pengukuran  berasal  dari  model  struktural  dan  kesalahan pengukuran  berasal  dari  model  pengukuran..  Pemaparan  dari  kedua  jenis  kesalahan tersebut sebagai berikut. (1) Kesalahan struktural muncul disebabkan variabel bebas tidak dapat  memprediksi  secara  sempurna  variabel  terikat.  Kesalahan  ini  diasumsikan  tidak berkorelasi  dengan  variable  eksogen  dari  model  dan  dinotasikan  dengan  ζ  (“zeta”).  (2) Kesalahan  pengukuran  disebabkan  oleh  indikator-indikator  atau  variabel-variabel teramati  tidak    dapat  secara  sempurna  mengukur  variabel  laten  terkait.  Komponen kesalahan  yang  berkaitan  dengan  variabel  teramati  X  dinotasikan  dengan  δ  (delta), sedangkan  yang  berkaitan  dengan  variabel  y  dinotasikan  dengan  ε  (epsilon) (Matjik,2011).
Modification Indices(M.I) dikonseptualisasikan sebagai statistik chi-square dengan degree  of  freedom  =1  (Fernandes  et  al).  Untuk  setiap  M.I  ini  adalah  konservatif memperkirakan berapa banyak nilai chi-square akan menurun jika parameter disertakan. Salah  satu  tujuan  utama  menggunakan  M.I.  adalah  untuk  menghasilkan  model  fit  yang lebih baik. Modifikasi dapat dilakukan apabila chi-square menurun minimal 3.84 karena 3.84 merupakan nilai kritis chi-square dengan degree of freedom =1.
M.I.  menginformasikan  penurunan  chi-square  jika  parameter  yang  sebelumnya merupakan  fixed  parameter  berubah  menjadi  free  parameter  (parameter  yang  diduga), dengan  demikian  M.I.  yang  paling  besarmenginformasikan  parameter  mana  yang  harus dijadikan free untuk meningkatan model fit yang maksimal (Fernandes et al).
Padapenelitian ini mengkorelasikan error berdasarkan pada informasi M.I., karena dengan  melihat  M.I.  dapat  menunjukkan  hubungan  mana  yang  apabila  dimasukkan kedalam  model akan  memberikan pengaruh yang besar  terhadap model fit (Ghozali  dan Fuad, 2005)

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  BEI  tahun 2016-2015.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  dan sumber data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari publikasi laporan keuangan yang memberikan informasi PHS (Perubahan  Harga  Saham,  EVA,  rasio  likuiditas,rasio  solvabilitas,  rasio  aktivitas  dan
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 134 of 142
rasio  profitabilitas  pada  45  perusahaan  perbankan  yang  menjadi  sampel  penelitian  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  serta  dimuat  dalam Indonesian  Capital  Market  Directory (ICMD) dan Annual Report yang diakses pada website resmi BEI.
Variabel  endogen  berupa  EVA  dan  reaksi  pasar  berdasarkan  pada  PHS.  Variabel eksogen  adalah  rasio  keuangan  yang  meliputi  rasio  likuiditas,rasio  solvabilitas,  rasio aktivitas dan rasio profitabilitas. Data dianalisis menggunakan SEM program AMOS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan teori maka diambil variabel Reaksi Pasar, EVA dan Rasio Keuangan. Rasio keuangan, diukur dengan empat variabel yakni likuiditas, solvabilitas, aktifitas dan profitabilitas. hal ini Likuiditas ( x1 ) diukur oleh 2 indikator yakni current rasio dan cash rasio ( x1.1-x1.2 ), Solvabilitas ( x2 ) diukur oleh 2 indikator yakni debet to asset rasio dan debet to equity rasio ( x2.1-x2.2 ), Aktivitas ( x3 ) diukur oleh indikator Total Assets turnova dan  Investory  Turnova  ( x3.1-x3.2 )  dan  Profitabilitas  ( x4 )  diukur  oleh  Return  on  equity dan  Return  on  Assets  ( x4.1-x4.2 ).    EVA  (Z)  diukur  oleh  2  indikator  ( z1.1-z1.2 )  dan Reaksi  Pasar  (Y)  diukur  oleh  2  indikator  ( y1.1-y1.2 ).  Untuk  langkah  ini  digunakan softaware AMOS 20.0.0.
Path Diagram
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 135 of 142

## Gambar 1 Path Diagram
Setelah  penyusunan  model  SEM  dan  variabel  berserta  indikator,  berikut  path diagram berdasarkan tujuan penelitian. Analisis SEM hanya dapat dilakukan apabila hasil identifikasi  model  menunjukkan  dalam  kategori  over-indentified.  Identifikasi  dapat dilakukan  dengan  melihat  nilai  df  dari  model  yang  dibuat.    Jika  Nilai  df  menunjukkan nilai yang positif maka data bisa dilanjutkan pada tahap berikutnya.
Berdasarkan hasil analisis pada data reaksi pasar, maka didapatkan nilai df model sebesar 37. Maka data bisa dilanjutkan pada tahap berikutnya.
Tabel 1 Computation of degrees of freedom (Default model)
Number of distinct sample moments: 78 Number of distinct parameters to be estimated: 41 Degrees of freedom (78 - 41): 37

## Menguji Kelayakan Model
Tahap pengujian kelayakan model terdiri dari dua pengujian yakni measurement model dan structural model. Pengujian validitas measurement model dilakukan untuk mengetahui seberapa fit model dengan data penelitian yang diperoleh.
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 136 of 142

## Gambar 2 Output Diagram Model Awal
Berdasarkan ouput path diagram tersebut, berikut hasil pengujian:
Tabel 2 Hasil Pengujian GOF pada Model Awal
Goodness of Fit (GOF) Index Cut –off value Nilai Keterangan Chi-square Semakin kecil semakin baik 74.368 CMIN/DF <2.0 1.907 Good fit p(probabilitas) >0.05 0.001 Poor fit RMSEA <0.08 0.144 Poor fit GFI >0.9 0.791 Poor fit TLI >0.9 0.583 Poor fit
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 137 of 142
Berdasarkan  hasil  uji  model  di  atas,    beberapa  kriteria  kelayakan  model menunjukkan  hasil  yang  tidak  fit.  Nilai  chi-quare  menunjukkan  nilai  74.368,  semakin kecil  nilai  chi-square  maka  semakan  bagus  model  yang  dihasilkan.  Sementara  nilai RMSEA,  GFI,  TLI,  dan  nilai  p-value  menunjukkan  model  yang  kurang  fit.  Berbeda dengan CMIN/DF yang menunjukkan nilai kelayakan model yang bagus.
Maka,  dilakukan  modifikasi  model  untuk  mendapatkan  model  yang  lebih  baik. Modifikasi  model  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  didasari  teori  Arbuckle  yang membahas  mengenai  bagaimana  melakukan  modifikasi  model  dengan  melihat modification  indices  yang  dihasilkan.  Arbucle  menjelaskan  bahwa  modification  Indices memberikan  beberapa  rekomendasi  penambahan  garis  hubung/koneksi  yang  dapat memperkecil nilai chi – square sehingga membuat model menjadi lebih fit. Hasil output modification indices dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3 Modification Indices
M.I. Par Change error3  <-->  error12 4,437 ,060 error2  <-->  error3 5,358 ,296 error  <-->  error11 5,533 ,059 error  <-->  error12    11,728 -,221
Berdasarkan hasil ouput di atas, diambil gari penghubung yang memiliki nilai M.I. terbesar.  Nilai  M.I.  mengindikasikan  besar  nilai  minimal  chi-square  yang  akan  turun apabila variabel tersebut dihbungkan. Maka dihubungkan e1 dan e12
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 138 of 142

## Gambar 3 Ouput Diagram Modifikasi Awal
Berdasarkan ouput path diagram tersebut, berikut hasil pengujian:
Tabel 4 Hasil Pengujian GOF pada Modifikasi awal
Goodness of Fit (GOF) Index Cut –off value Nilai Keteranga n Chi-square 47.613 CMIN/DF <2.0 1.253 Good fit p(probabilita s) >0.05 0.136 Good fit RMSEA <0.08 0.076 Good fit GFI >0.9 0.851 Enough fit TLI >0.9 0.693 Poor fit
Berdasarkan hasil pengujian, model hasil modifikasi awal belum bisa dikatakan fit dengan data yang ada. Maka dari itu, penambahan garis koneksi perlu dilakukan kembali. Berikut hasil output Modification Indices.
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 139 of 142 Tabel 5 Modification Indices M.I. Par Change error2  <-->  error3 6,692 ,330
Berdasarkan pada hasil output di atas, maka akan dihubungkan e2 dan e3 pada pengujian selanjutnya. Berikut hasilnya.

## Gambar 4 Ouput Diagram Modifikasi Akhir
Berdasarkan ouput path diagram tersebut, berikut hasil pengujian:
Tabel 6 Hasil Pengujian GOF pada Model Akhir
Goodness of Fit (GOF) Index Cut – off value Nilai Keterangan Chi-square 36.884 CMIN/DF <2.0 0.997 Good fit p(probabilitas)  >0.05 0474 Good fit
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 140 of 142 Goodness of Fit (GOF) Index Cut – off value Nilai Keterangan RMSEA <0.08 0.000 Good fit GFI >0.9 0.920 Good fit TLI >0.9 0.903 Good fit
Dari  hasil  pengujian  pada tabel  di  atas  menunjukkan  model  hasil  modifikasi terakhir  fit dengan data yang ada. Maka, pengujian hipotesis bisa dilakukan. Uji hipotesis dilakukan dengan melihat critical ratio (C.R) pada output.

## Evaluasi measurement Model
Model  pengukuran  ( Measurement  Model )  adalah  model  yang  menjelaskan operasionalisasi  variabel  penelitian  menjadi  indikator-indikator  terukur  yang  dinyatakan dalam  bentuk  diagram  jalur  dan  persamaan  matematik  tertentu.  Model  pengukuran merupakan  proses  pemodelan  untuk  menyelidiki  unidimensionalitas  dari  indikator- indikator  yang  menjelaskan  sebuah  faktor.  Pengukuran  ini  bertujuan  untuk mengkorfimasi  faktor-faktor  yang  telah  terbentuk,  sehingga  analisis  ini  disebut Confirmacy  Factor  Analysis (CFA).  Keakuratan  model  pengukuran  adalah  dengan pemeriksaan mengenai validitas dan reliabilitas.
Tabel 7 Loading Factor
Estimate EVA ,510 PHS ,987 Y1 ,989 Y2 ,961 Z1 ,556 Z2 1,447 X4.2 ,767 X4.1 ,907 X3.2 1,312 X3.1 ,513 X2.2 1,046 X2.1 ,529 X1.2 ,822 X1.1 ,736
Apabila nilai standardized loading factor > 0.5 maka indikator tersebut dapat dikatakan valid. Berdasarkan tabel 13 dapat dilihat tidak ada loading factor yang nilainya di bawah
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 141 of 142
0.5, maka dapat dikatakan semua variable telah valid. Selanjutnya dilakukan uji Internal consistensy dan uji discriminat validity berdasarkan tabel di bawah ini :
Tabel 8 Quality Criteria Variabel Composite Reliability Variance Extracted Profitabilitas 0.875946 0.779407 Aktifitas 0.757039 0.63798 Solvabilitas 0.952628 0.913703 Likuiditas 0.911595 0.837793 EVA 0.973188 0.951417 PHS 0.98745 0.975213
Nilai  composite  reliability  setiap  variabel  lebih  dari  0.7  sebagai  cut-off  valuenya.  Maka internal consistency disimpulkan terpenuhi. Sementara pada uji discriminant validity nilai Vaeiance Extracted lebih besar dari 0.5. Pada data di atas, nilai VE semua variabel >0.5 dan nilai akar kuadrat dari VE setiap variabel lebih besar dari nilai korelasi pada variabel lainnya.  Dengan  demikian,  model  penelitian  sudah  memenuhi  discriminant validity.Berdasarkan  pengujian  measurement  model  tersebut  telah  dibuktikan  bahwa model penelitian sudah memenuhi seluruh tahapan pengujian.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  melalui  Modification Indices  dapat  menghasilkan  modifikasi  model  yang  lebih  baik.  Hal  tersebut  terlihat dengan  adanya  pengaruh  korelasi  antar  measurement  error  terhadap  variabel  rasio keuangan dan EVA mengakibatkan perubahan yang signifikan terhadap kebaikan model. Begitupula  pada  variabel  reaksi  pasar  mengakibatkan  perubahan  yang  signifikan  pada pengaruh korelasi antar measurement error.

## DAFTAR RUJUKAN
Arbuckle,  J.L.  (1994a).  Advantages  of  model-based  analysis  of  missing  data  over pairwise  deletion.  Presented  at  the  RMD  Conference  on  Causal  Modeling,  West Lafayette, IN.
Arbuckle,  J.L.  (1994b).  A  permutation  test  for  analysis  of  covariance  structures.
Presented at the annual meeting of the Psychometric Society, University of Illinois, Champaign, IL.
Hanike, Y., Damirah. 2018. Modifikasi Model Analisis Structural Equation Model (SEM) ... Matematika dan Pembelajaran, 6(2), 142 of 142
Arbuckle, J.L. (1996). Full information estimation in the presence of incomplete data. In G.A.  Marcoulides  &  R.E.  Schumacker  [Eds.] Advanced  structural  equation modeling. Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
Beaver, Wiliam H. (1968). The information content of annual earning realses: A Trading Volume Approach. Supplement to journal of accounting Research.
Ghozali,I.  Fuad.  (2005).  Structural  Equation  Modeling-Teori.  Konsep  dan  Aplikasi dengan program LISREL 8.54. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang.
Fernandes, A.A.F., Solimun, Prina E. (2005). Kajian Korelasi Antar Measurement Error padaAnalisis Struktural Equation Model. FMIPA UB.
Foster, George. (1986). Financial Statement Analysis. Second Edition, Englewwod Cliffs, New Jersey. Pretince Hall.
Hartono, Jogiyanto. (1998). Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan terstruktur teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi Offset.
Iramani,  Rr  dan  Febrian,  E.  (2012).  Financial  Value  Addad  :  Suatu  Paradigma  dalam Pengukuran Kinerja  dan Nilai Tambah Perusahaan.
Jogiyanto,  Hartono.  (2013).  Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi.Edisi  Kedelapan. Yogyakarta: BPFE.
Kasmir. (2010). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: Bumi Aksara.
Matjjik dkk, (2011). Sidik Peubah Ganda Dengan Menggunakan SAS. IPB Press. Bogor.
Tandelilin,  Eduardus.  (2010).  Analisis  Investasi  dan  Manajemen  Portofolio.  Edisi Ketujuh. Kanisius. Yogyakarta.
Young, S. David and Stephen F. O’Byrne. (2010) .EVA dan Value-Based Management: A Practical Guide to Implementation, New York: MC Graw Hill.