## HUBUNGAN AKREDITASI DAN UJIAN NASIONAL PADA SEKOLAH NEGERI DENGAN GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS *
Rezi Wahyuni 1 , Budi Susetyo 2‡ , and Anwar Fitrianto 3
1 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, reziwahyuni24@gmail.com
2 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, buset008@yahoo.com
3 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, anwarstat@gmail.com
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 3 No 3 (2019), 260 - 271
Copyright © 2019 Rezi Wahyuni, Budi Susetyo, and Anwar Fitrianto.  This is an open-access article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
There  are  several  views  and  tendencies  that  distinguish  between  schools  and madrasas  in  several  aspects,  one  of  them  is  the  curriculum.  Madrasah  as  islamic educational institution contains more religious lessons compared to public schools. As a  result,  madrasah  are  considered  less  able  to  provide  good  result  in  educational achievement.  Overall,  the  education  system  which  is  based  on  National  Education Standards  (SNP)  is  used  for  assessing  the  educational  accreditation.  SNP  is  the minimum criterion of education system in Indonesia can be evaluated from the National Examination (UN). As latent variable, SNP is measured through 124 items as variable indicators.  One  of  methods  which  is  used  to  measure  the  relationship  among  latent variables,  and  latent  variables  with  their  indicator  variables  is  structural  equation modeling (SEM). A component-based SEM is called Generalized Structured Component Analysis (GSCA). GSCA analysis based on measurement model, there were 9 indicators were  not  significant,  in  which  1  indicator  of  standard  of  education  and  staff  (SPT),  5 indicators on standard of infrastructure (SSP), and 3 indicators on standard of cost (SB). Evaluation of the structural model, it was found that the path coefficient of standard of content  (SI)  to  UN  was  not  significant  and  standard  of  competency  (SKL)  given  the biggest  direct  effect  to  UN.  The  overall  goodness  of  fit  model  showed  that  the  total variance that can be explained of all indicators and latent variables in evaluating model of accreditation and national examinations was 63.9%. The difference in the percentage of accreditation status between schools and madrasas shows different UN results. In the 2017-2018 period, MTsN had a higher percentage of accredited schools, in line with that the average MTsN UN obtained was better than that of SMP in all types of subjects.
Keywords : generalized structured component analysis, national education standards, national examination, structural equation modeling.
* Received Jun 2019; Accepted Sep 2019; Published online on Oct 2019

## 1.  Pendahuluan
Pendidikan adalah suatu usaha yang dilakukan dalam rangka meningkatkan kualitas hidup seseorang dalam proses pengembangan potensi diri yang dimiliki. Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas di bidang pendidikan memiliki peran penting dalam menjamin kelangsungan hidup suatu bangsa. Peningkatan kualitas pendidikan harus dilakukan  dalam  upaya  mencerdaskan  kehidupan  bangsa,  sebagaimana  tertuang dalam  UUD  1945.  Sekolah  sebagai  salah  satu  lembaga  penyelenggara  pendidikan menjadi  wadah  dalam  pembangunan  karakter.  Namun,  adanya  perbedaan  antara sekolah  dan  madrasah  dalam  beberapa  aspek,  khususnya  kurikulum  pendidikan, madrasah  dianggap  belum  mampu  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  pencapaian mutu pendidikan.
Salah  satu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  melihat  pencapaian  mutu  pendidikan adalah  akreditasi.  Akreditasi  sekolah  merupakan  suatu  kegiatan  penilaian  secara komprehensif terhadap kelayakan kinerja sekolah dalam memberikan jaminan kepada publik  mengenai  standar  kualitas  yang  telah  ditetapkan  secara  nasional.  Dalam menentukan  tingkat  kelayakan  sekolah,  akreditasi  ditetapkan  oleh  suatu  badan evaluasi mandiri yang dikenal dengan Badan Akreditasi Nasional Sekolah/Madrasah (BAN-S/M).  BAN-S/M  mengembangkan  instrumen  yang  berisi  butir-butir  pernyataan yang  digunakan  untuk  pemberian  skor  penilaian  akreditasi  berdasarkan  Standar Nasional Pendidikan (SNP).
SNP  merupakan  kriteria  minimal  sistem  pendidikan  dalam  pelaksanaan  dan pengembangan  pendidikan  di  Indonesia.  Berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  (PP) Nomor  19  Tahun  2005,  SNP  terdiri  dari  8  standar  yaitu  standar  kompetensi  lulusan (SKL),  standar  isi  (SI),  standar  proses  (SPR),  standar  penilaian  pendidikan  (SPN), standar  pendidik  dan  tenaga  kependidikan  (SPT),  standar  sarana  dan  prasarana (SSP), standar pengelolaan (SPL), dan standar pembiayaan (SB). SKL sebagai bagian penting dalam SNP yang digunakan sebagai standar utama dalam pengembangan 7 standar lainnya, mencakup kriteria mengenai kualifikasi kemampuan yang diharapkan dapat dicapai oleh peserta didik. Hasil dari SKL dapat digunakan untuk mengevaluasi SNP  secara  berkala,  salah  satunya  melalui  ujian  nasional  (UN).  Sejak  tahun  2015, pemerintah mulai menetapkan pelaksanaan UN di Indonesia diselenggarakan dalam 2 bentuk, yaitu ujian nasional kertas dan pensil (UNKP) dan ujian nasional berbasis komputer  (UNBK).  Walaupun  belum  semua  sekolah  dapat  melaksanakan  UNBK, namun UNBK dapat mendorong terwujudnya transparansi dalam mengurangi tindak kecurangan yang sering terjadi dalam pelaksanaan UN.
SNP memiliki peran penting dalam pelaksanaan akreditasi dan UN untuk menjamin peningkatan  kualitas  pendidikan.  Delapan  SNP  memiliki  pengaruh  terhadap  hasil pencapaian UN. Menurut Raharjo (2014), sebagian besar sekolah yang memiliki skor SNP  yang  tinggi  akan  memiliki  hasil  ujian  nasional  (UN)  yang  baik.  Setiawan et  al . (2018)  menyatakan  bahwa  SKL,  SPN,  dan  SPR  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  prestasi  akademik  pada  penilaian  akreditasi  SMP/MTs  dengan  metode GSCA.  Salah  satu  analisis  yang  digunakan  untuk  mengukur  hubungan  antara  SNP dan UN adalah structural equation modeling (SEM). SEM dapat mengukur hubungan antar peubah laten dan hubungan antara peubah laten dengan indikatornya. Peubah laten yang digunakan pada penelitian ini adalah SNP dan UN.
Terdapat  2  jenis  pendekatan  SEM,  yaitu covariance  based  structural  equation modeling (CBSEM)  dan variance  based  structural  equation  modeling (VBSEM). CBSEM merupakan model SEM pertama kali yang dikembangkan oleh Jöreskog pada tahun  1978.  Dalam  penggunaannya,  CBSEM  harus  memenuhi  beberapa  asumsi, diantaranya  yaitu  asumsi  parametrik,  model  indikator  reflektif,  dan  ukuran  sampel harus besar (Reinartz et al ., 2009). Untuk mengatasi keterbatasan pada CBSEM, Wold (1982) mengembangkan partial least square path modeling (PLSPM) sebagai metode VBSEM  yang  bebas  asumsi.  PLSPM  tidak  membutuhkan  asumsi  parametrik, penggunaannya  efektif  pada  sampel  berukuran  kecil,  dan  dapat  digunakan  pada model indikator reflektif maupun formatif (Haenlein & Kaplan, 2004). Namun, PLSPM tidak memberikan jaminan bahwa solusi yang diperoleh optimum global sehingga sulit menentukan  uji  kesesuaian  model  secara  keseluruhan  (Krämer,  2006).  Hwang  & Takane  (2004)  mengusulkan generalized  structured  component  analysis (GSCA) sebagai metode VBSEM lainnya, yang memiliki kriteria optimum global sehingga dapat menguji  kebaikan  model  secara  keseluruhan  ( overall  goodness  of  fit  model ) dan secara konsisten meminimumkan jumlah kuadrat galat dalam melakukan pendugaan parameter model.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi hubungan antara akreditasi dan UN pada sekolah/madrasah negeri tahun 2017 – 2018 dengan metode GSCA.

## 2.  Tinjauan Pustaka
GSCA  merupakan  pengembangan  dari  metode  SEM  berbasis  komponen.  Tidak seperti  PLSPM,  GSCA  menawarkan  kriteria  optimisasi global  least  square ,  yang secara konsisten diminimalkan untuk mendapatkan estimasi parameter model. GSCA juga  dilengkapi  dengan  uji  kesesuaian  model  secara  keseluruhan  dengan mempertahankan  beberapa  kelebihan  pada  PLSPM,  seperti  tidak  terbatas  pada asumsi parametrik dan dapat digunakan pada model reflektif dan formatif.
GSCA  terdiri  dari  tiga  submodel,  yaitu  model  pengukuran,  model  struktural  dan model pembobotan. Model pengukuran menggambarkan hubungan antara laten dan indikator yang didefinisikan sebagai berikut (Hwang & Takane, 2014):
𝐳 = 𝐂 ′ 𝛄 + 𝛆                                                                   (1) dengan,
𝐳 = vektor dari peubah indikator,
𝐂 = matriks dari faktor loading,
𝛄 = vektor dari peubah laten,
𝛆 = vektor sisaan pada peubah indikator ( 𝐳 ).
Sementara  itu,  model  struktural  atau  model  peubah  laten  merupakan  model pengukuran  SEM  yang  mendeskripsikan  hubungan  antar  peubah  laten.  Secara matematis model struktural dapat ditulis sebagai berikut (Hwang & Takane, 2014):
𝛄 = 𝐁 ′ 𝛄 + 𝛏                                                                 (2) dengan,
𝐁 = matriks koefisien jalur, 𝛏 = vektor sisaan pada peubah laten ( 𝛄 ).
Model terakhir, model pembobotan mendefinisikan peubah laten sebagai komposit tertimbang dari peubah indikator. Secara matematis model pembobotan ditulis sebagai berikut (Hwang & Takane, 2014):
𝛄 = 𝐖 ′ 𝐳                                                                    (3)
dengan 𝐖 adalah matriks bobot komponen.
Jika 𝐈 adalah  matriks  identitas, 𝐕 = [ 𝐈 𝐖 ] , 𝐀 = [ 𝐂 𝐁 ] , 𝐞 = [ 𝛆 𝛏] ,  maka  ketiga  model persamaan  diatas  dapat  disederhanakan  menjadi  persamaan  tunggal  model  GSCA yang dinyatakan seperti berikut:
𝐕 ′ 𝐳 = 𝐀 ′ 𝐖 ′ 𝐳 + 𝐞 𝐢
𝐙𝐕 = 𝐙𝐖𝐀 + 𝐄 (4)
Pendugaan parameter GSCA dilakukan dengan metode Alternating Least Square (ALS)  yang  meminimumkan  jumlah  kuadrat  sisaan  untuk  menduga  parameter  yang tidak  diketahui 𝐕 , 𝐖 dan 𝐀 .  Pendugaan  parameter  model  diperoleh  dengan meminimumkan kriteria berikut:
𝛟 = ∑(𝐕 ′ 𝐳 𝐢 − 𝐀 ′ 𝐖 ′ 𝐳 𝐢 ) ′ (𝐕 ′ 𝐳 𝐢 − 𝐀 ′ 𝐖 ′ 𝐳 𝐢 ) = 𝐒𝐒(𝐙𝐕 − 𝐙𝐖𝐀)
𝐍 𝐢=𝟏 (5)
ALS  melibatkan  pengelompokan  parameter  ke  beberapa  bagian  dan  kemudian mendapatkan  kuadrat  terkecil  untuk  salah  satu  bagian  parameter  dengan  asumsi bahwa semua parameter yang tersisa adalah konstan. Metode ALS pada GSCA terdiri dari dua tahap:
1. 𝐀 diduga dengan 𝐕 dan 𝐖 tetap.
2. 𝐕 dan 𝐖 diduga dengan 𝐀 tetap.
Dalam proses mendapatkan sisaan yang minimum dilakukan dengan cara iterasi. Iterasi akan berhenti jika telah tercapai kondisi konvergen. Tahapan dalam menduga galat baku pada GSCA dilakukan dengan metode bootstrap.

## 3.  Metodologi

## 3.1 Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  berisi infomasi  mengenai  data  status  akreditasi  dan  UNBK  dari  sekolah/madrasah  negeri jenjang SMP/MTs tahun 2017 –2018 sebanyak 2159 sekolah. Data akreditasi diperoleh dari  BAN-S/M  yang  terdiri  atas  skor  8  SNP  dan  skor  124  butir  pernyataan  berskala likert  0 – 4. Sementara itu, untuk data UNBK berisi nilai 4 indikator mata pelajaran, yaitu  Bahasa  Indonesia  (BIN),  Bahasa  Inggris  (ING),  Matematika  (MAT)  dan  Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) yang diperoleh dari Badan Penelitian dan Pengembangan, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Delapan SNP diasumsikan sebagai model pengukuran  formatif  dengan  indikator-indikator  pada  SNP  mempengaruhi  peubah laten,  sedangkan  UNBK  sebagai  model  pengukuran  reflektif  dengan  indikator  pada UNBK  dipengaruhi  oleh  peubah  latennya.  Tabel  1  mendeskripsikan  9  peubah  laten dengan 128 peubah indikator yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1: Peubah laten dan peubah indicator.
Peubah Laten Peubah Indikator SI SPR SKL SPT SSP SPL
SB SPN Butir 1 – Butir 9
Butir 10 – Butir 30
Butir 31 – Butir 37 Butir 38 – Butir 56 Butir 57 – Butir 80 Butir 81 – Butir 95 Butir 96 – Butir 111 Butir 112 – Butir 124 UNBK Bahasa Indonesia Bahasa Inggris Matematika IPA

## 3.2 Metode Analisis
Adapun tahapan analisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Melakukan  eksplorasi  menggunakan  analisis  deskriptif  untuk  memberikan gambaran status  akreditasi dan nilai  UNBK pada jenjang SMP/MTs di Indonesia pada tahun 2017 – 2018. Eksplorasi status akreditasi sekolah terakreditasi A, B, C dan TT (Tidak Terakreditasi) dan hasil UNBK dilakukan berdasarkan tipe sekolah, yaitu SMPN dan MTsN.
2.  Melakukan  pendugaan  parameter  model  yang  terdiri  atas  penduga  bobot,  faktor loading , koefisien jalur dan galat baku.
3.  Mengevaluasi model pengukuran reflektif dan formatif.
a.  Model pengukuran reflektif.
Evaluasi  model  pengukuran  reflektif  diuji  berdasarkan  validitas  konvergen , validitas  diskriminan , dan  reliabilitas  komposit.  Validitas  konvergen menunjukkan besarnya keragaman dari peubah indikator yang dijelaskan oleh peubah  latennya.  Pengujian  validitas  konvergen  dikatakan  baik,  jika  faktor loading yang diperoleh signifikan dan nilainya lebih besar dari 0.70 (Henseler et al .,  2009).  Validitas  diskriminan  diuji  berdasarkan  kriteria  Fornell  &  Larcker (1981), yaitu average variance extracted ( AVE ). Jika nilai AVE lebih besar dari nilai  korelasi  kuadrat  antar  laten  lainnya  dalam  model,  maka  validitas diskriminan  terpenuhi.  Sementara  itu,  reliabilitas  komposit  diukur  dengan menggunakan cronbach’s alpha (Cronbach, 1951) . Nilai yang direkomendasikan adalah diatas 0.70.
b.  Model pengukuran formatif
Evaluasi  model  pengukuran  formatif  dilakukan  dengan  menguji  signifikansi statistik  dari  setiap  penduga  bobot  untuk  mengevaluasi  apakah  indikator memberikan  pengaruh  yang  signifikan  secara  statistik  dalam  membentuk peubah  laten  yang  dapat  dilakukan  dengan  metode  bootstrap.  Indikator dikatakan  valid  secara  statistik  jika  nilai critical  ratio ( CR )  diatas  1.96  pada
tingkat kepecayaan 95%. Sebagai tambahan, evaluasi juga dilakukan dengan mengecek  kehadiran  multikolinearitas  antar  peubah  laten  berdasarkan  pada variance  inflation  factor ( VIF ).  Jika  nilai VIF yang  diperoleh  kurang  dari  10, artinya tidak terjadi multikolinearitas antar peubah (Hair et al ., 1995).
4.  Mengevaluasi model struktural antar peubah laten diuji dengan melihat signifikansi statistik  masing-masing  dari  penduga  koefisien  jalur  dan  berdasarkan  hasil  dari koefisien determinasi ( R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 ).
5.  Menghitung  uji  kebaikan  model  secara  keseluruhan ( overall  goodness  of  fit ) berdasarkan  FIT  dan  AFIT.  FIT  menunjukkan  besarnya  keragaman  data  yang dapat  dijelaskan  oleh  model.  Semakin  besar  nilai  FIT,  maka  semakin  besar keragaman  data  yang  dapat  dijelaskan  model.  AFIT  merupakan  FIT  terkoreksi yang  diukur  untuk  mengatasi  kelemahan  pada  FIT  yang  terpengaruh  oleh kompleksitas model. Model terbaik merupakan  model dengan nilai FIT dan AFIT terbesar.  Nilai  FIT  dan  AFIT  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut (Hwang dan Takane, 2004):
FIT = 1 − SS(𝐙𝐕 − 𝐙𝐖𝐀) SS(𝐙𝐕) (6)
AFIT = 1 − (1 − FIT) d 0 d 1 (7)
dengan 𝑑 0 = 𝑁𝐽, 𝑑 0 adalah derajat bebas dari model 0 ( 𝐕 𝐤 = 1, 𝐖 𝐤 = 𝐀 𝐤 = 0) ,  dan 𝑑 1 = 𝑁𝐽 − 𝐺 , 𝑑 1 adalah  derajat bebas  dari  model  yang  diuji, 𝐽 adalah  banyaknya indikator dan 𝐺 adalah banyaknya parameter.

## 4.  Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Eksplorasi Data
Data yang digunakan adalah sebanyak 2159 sekolah/madrasah negeri. Dari seluruh sekolah  tersebut,  terdapat  1928  SMPN  dan  231  MTsN  yang  menerapkan  sistem UNBK pada tahun 2017 – 2018. Sekolah terakreditasi A memiliki persentase paling tinggi,  sedangkan  sekolah  TT  memiliki  persentase  yang  paling  rendah.  Besarnya persentase  sekolah  terakreditasi  A,  B,  C  dan  TT  masing-masing  yaitu  67.39%, 25.34%,  6.53%  dan  0.74%.  Gambar  1  menunjukkan  persentase  status  akreditasi sekolah berdasarkan jenis sekolah. Sebagian besar sekolah merupakan sekolah yang sudah terakreditasi A, dengan persentase sebesar 65.40% untuk SMPN dan 83.98% untuk MTsN. Selanjutnya, sekolah terakreditasi B pada SMPN sebesar 26.50% dan MTsN sebesar 15.59%. Sekolah terakreditasi C dan TT menunjukkan persentase yang rendah pada kedua jenis sekolah.
Dari  Gambar  1  diperoleh  kesimpulan  bahwa  berdasarkan  pengajuan  akreditasi sekolah  tahun  2017-2018  pada  sekolah-sekolah  yang  menerapkan  sistem  UNBK, jumlah  MTsN  lebih  sedikit  dibanding  jumlah  SMPN.  Namun,  persentase  sekolah terakreditasi A pada MTsN lebih tinggi dibanding SMPN. Selain itu, sekolah-sekolah yang  baru  mengajukan  status  akreditasi  atau  memperbarui  status  akreditasi  pada MTsN merupakan sekolah yang terakreditasi A, B dan C.
Gambar 1: Persentase status akreditasi berdasarkan jenis sekolah.
Gambar 2 menyajikan diagram radar dari rata-rata 4 mata pelajaran pada UNBK, yaitu  Bahasa  Indonesia  (BIN),  Bahasa  Inggris  (ING),  Matematika  (MAT)  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  (IPA)  berdasarkan  jenis  sekolah.  Dari  diagram  tersebut  dapat dilihat  bahwa  baik  pada  SMPN  maupun  MTsN,  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia memiliki nilai rata-rata tertinggi, sedangkan mata pelajaran Matematika memiliki nilai rata-rata UNBK terendah.
Gambar 2: Diagram radar rata-rata UNBK berdasarkan jenis sekolah.
Selain  itu,  nilai  rata-rata  UNBK  yang  diperoleh  MTsN  sedikit  lebih  tinggi  jika dibandingkan dengan SMPN pada semua jenis mata pelajaran. Perbedaan persentase status akreditasi sekolah antara SMPN dan MTsN kemungkinan besar menjadi salah satu alasan yang mempengaruhi hasil UNBK. Namun tidak dipungkiri bahwa, sebagian besar  MTsN  yang  menerapkan  sistem  UNBK  tahun  2017-2018  merupakan  sekolah yang  sudah  terakreditasi,  sehingga  status  akreditasi  sekolah  tersebut  memberikan pengaruh terhadap hasil UNBK.

## 4.2 Evaluasi Model Pengukuran
Analisis model pengukuran formatif dari peubah laten UNBK ditunjukkan oleh Tabel 2. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai faktor loading masing-masing peubah indikator  >  0.70  dan  signifikan  pada  taraf  nyata  5%.  Dari  pengujian  kriteria validitas
0 20 40 60 80 SMPN MTSN (%) A B C TT (N = 1928) (N = 231) 65,12 46,51 42,77 48,18 BIN ING MAT IPA 66,55 48,22 43,89 49,29 BIN ING MAT IPA SMPN MTsN
diskriminan, nilai √AVE yang diperoleh adalah sebesar 0.946. Nilai tersebut lebih besar dari nilai korelasi antar peubah UNBK dengan peubah laten lainnya. Sementara itu, nilai cronbach’s alpha yang diperoleh lebih besar dari 0.70, yaitu sebesar 0.958. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa evaluasi model pengukuran reflektif berdasarkan kriteria  validitas  konvergen,  validitas  diskriminan  dan  reliabilitas  komposit  sudah terpenuhi  atau  dengan  kata  lain  model  pengukuran  memiliki  validitas  konvergen, validitas diskriminan dan reliabilitas komposit yang baik.
Tabel 2: Evaluasi model pengukuran reflektif
Indikator Loading CR BIN ING MAT IPA 0.928 0.934 0.957 0.965 252.86* 228.57* 340.23* 476.64* AVE √AVE cronbach’s alpha 0.895 0.946 0.958
Keterangan: * = signifikan
Selanjutnya, evaluasi model pengukuran formatif pada 8 SNP berdasarkan kriteria CR  dari  masing-masing  peubah  indikator  menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa peubah  indikator  yang  tidak  signifikan  secara  statistik.  Dari  124  peubah  indikator ditemukan 9 indikator yang tidak valid. Satu indikator pada SPT (butir 51), 5 indikator pada SSP (butir 59, 64, 65, 66, dan 76), dan 3 indikator pada SB (butir 99, 105, dan 108). Sembilan indikator yang tidak valid tersebut dapat dianalisis lebih lanjut sebagai bahan  evaluasi  dalam  rangka  perbaikan  mutu  pendidikan.  Sementara  itu,  hasil  uji multikolinearitas masing-masing indikator pada setiap peubah laten diperoleh bahwa nilai  VIF  kurang  dari  10,  sehingga  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  pengaruh multikolinearitas antar peubah dapat ditolerir.

## 4.3 Evaluasi Model Struktural
Hubungan  antar  peubah  laten  diperoleh  dari  evaluasi  model  struktural  berdasarkan signifikansi  statistik  masing-masing  dari  penduga  koefisien  jalur  dan  koefisien determinasi ( R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒) . Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa nilai koefisien jalur dari SPL ke SPT memiliki nilai tertinggi (0.760), hal ini menunjukkan bahwa semakin besar nilai koefisien jalur SPL terhadap SPT, maka semakin tinggi pengaruh hubungan antar kedua peubah tersebut. Adapun garis putus-putus pada gambar, menunjukkan bahwa nilai  koefisien  jalur  dari  peubah  laten  SI  ke  UNBK  tidak  signifikan  secara  statistik dengan nilai signifikansi kurang dari 1.96, serta memberikan nilai koefisien jalur terkecil (0.023).  Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  SI  tidak  memberikan pengaruh terhadap peningkatan hasil UNBK.
Gambar 3: Diagram jalur model structural.
Tabel 3: Hasil pendugaan koefisien jalur antar peubah laten
Jalur Koefisien SE CR SPL -> SPT 0.760 0.028 27.49 SPL -> SSP 0.271 0.030 9.01 SPL -> SB 0.681 0.034 19.87 SPT -> SSP 0.500 0.034 14.81 SPT -> SPN 0.098 0.042 2.31 SPT -> SI 0.189 0.036 5.23 SPT -> SPR 0.273 0.022 12.56 SSP -> SPN 0.115 0.031 3.66 SSP -> SI 0.096 0.033 2.90 SSP -> SPR 0.103 0.022 4.61 SB -> SSP 0.155 0.025 6.23 SB -> SPN 0.187 0.025 7.46 SB -> SI 0.165 0.029 5.74 SB -> SPR 0.068 0.020 3.47 SPN -> SI 0.481 0.032 15.13 SPN -> SKL 0.174 0.040 4.37 SPN -> UN 0.053 0.043 1.24 SI -> SPR 0.519 0.023 23.05 SI -> SKL 0.226 0.037 6.13 SI -> UN -0.023 0.044 0.53* SPR -> SPN 0.523 0.035 14.92 SPR -> SKL 0.470 0.039 12.02 SPR -> UN 0.158 0.050 3.15 SKL -> UN 0.268 0.035 2.57
Keterangan: * = tidak signifikan
Tabel 3 menampilkan hasil pendugaan koefisien jalur antar peubah laten. Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa sebagian besar hasil koefisien jalur yang diperoleh antar peubah  laten  sudah  memberikan  nilai  yang  signifikan  secara  statistik,  kecuali  nilai koefisien jalur dari SI ke UNBK.
Peubah laten yang memberikan pengaruh langsung terbesar terhadap nilai UNBK adalah SKL, yaitu sebesar 0.268. Walaupun nilai koefisien jalur yang diperoleh masih cukup  kecil,  namun  dari  evaluasi  model  struktural  SKL  memberikan  pengaruh  yang besar dalam peningkatan nilai UNBK. Berikut bentuk notasi matriks model struktural GSCA:
[ SPT SB SSP
SI SPR SPN SKL UN ] =
[ 0.760
0 0 0 0 0 0 0 0.681 0 0 0 0 0 0 0 0.271 0.500 0 0.155 0 0 0 0 0 0.189 0.096 0.165 0.481 0 0 0 0 0.273 0.103 0.068 0 0.519 0 0 0 0.098 0.115 0.187 0 0 0.523 0 0 0 0 0 0.174 0.226 0.470 0 0 0 0 0 0.053 −0.023 0.158 0.268] [ SPL SPT SSP SB SPN SI SPR SKL] + [ 𝜉 1 𝜉 2 𝜉 3 𝜉 4 𝜉 5 𝜉 6 𝜉 7 𝜉 8 ]
Selain uji signifikansi statistik dari penduga koefisien jalur, evaluasi model struktural juga  dilakukan  berdasarkan R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 .  Tabel  4  menyajikan  nilai R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 dari peubah  laten.  Nilai R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 masing-masing  peubah  laten  berkisar  antara  0.10 – 0.80. Peubah UNBK memiliki nilai koefisien determinasi terkecil, yaitu sebesar 0.185, artinya  besar  keragaman  yang  dapat  dijelaskan  oleh  peubah  endogen  terhadap peubah  eksogen  pada  peubah  laten  UNBK  adalah  sebesar  18.5%  dan  sisanya dijelaskan oleh peubah yang lain yang tidak terdapat dalam model.
Tabel 4: Nilai R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 masing-masing peubah laten Kriteria Peubah Nilai Koefisien determinasi ( R − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 ) SPL 0 SPT 0.577 SSP 0.706 SB 0.464 SPN 0.689 SI 0.685 SPR 0.754 SKL 0.670 UNBK 0.185

## 4.4 Uji Kebaikan Model Keseluruhan
Uji kebaikan model GSCA secara keseluruhan dilakukan berdasarkan FIT dan AFIT. Nilai FIT yang dihasilkan pada model yaitu sebesar 0.639, sedangkan nilai AFIT yang diperoleh menunjukkan nilai yang sama dengan nilai FIT. Berdasarkan hasil tersebut dapat diperoleh kesimpulan bahwa total keragaman dari semua peubah  yang dapat dijelaskan oleh model adalah sebesar 63.90%.

## 5.  Simpulan
Pada  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  bahwa,  peringkat  status  akreditasi sekolah/madrasah negeri jenjang SMP/MTs menunjukkan perbedaan terhadap hasil UN. Berdasarkan pengajuan akreditasi sekolah tahun 2017-2018 pada sekolah yang menerapkan  sistem  UNBK  disimpulkan  bahwa,  MTsN  memiliki  persentase  sekolah terakreditasi lebih tinggi dibanding SMPN, sejalan dengan perolehan nilai rata-rata UN pada MTsN lebih baik dibandingkan dengan SMPN pada semua jenis mata pelajaran.
Berdasarkan hasil evaluasi model pengukuran, terdapat 9 butir pernyataan yang tidak  valid  dalam  perangkat  akreditasi,  yaitu  1  indikator  pada  standar  pendidik  dan tenaga kependidikan (butir 51), 5 indikator pada standar sarana dan prasarana (butir 59, 64, 65, 66, dan 76), dan 3 indikator pada standar pembiayaan (butir 99, 105, dan 108). Evaluasi model struktural menunjukkan bahwa standar isi (SI) tidak memberikan pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap UN, sedangkan standar kompetensi lulusan  (SKL)  memberikan  pengaruh  langsung  terbesar  terhadap  peningkatan  hasil UN. Hasil uji kebaikan model secara keseluruhan berdasarkan FIT dan AFIT model, diperoleh  bahwa  total  keragaman  dari  semua  peubah  yang  dapat  dijelaskan  oleh model adalah sebesar 63.90%.

## Daftar Pustaka
Cronbach,  L.  J.  (1951).  Coefficient  alpha  and  the  internal  structure  of  tests. Psychometrika , 16 (3): 297 –334.
Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  F.  (1981).  Structural  equation  models  with  unobservable variables  and  measurement  error:  algebra  and  statistics. Journal  of  Marketing Research , 18 (3): 328 –388.
Haenlein ,  M.,  &  Kaplan,  A.  M.  (2004).  A  beginner’s  guide  to  partial  least  squares analysis. Understanding Statistics , 3 (4): 283 –297.
Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & Black, W. (1995). Multivariate data analysis with readings . New Jersey (US): Prentice-Hall International, Inc.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path  modeling  in  international  marketing.  In New  challenges  to  international marketing (pp. 277 –319). Emerald Group Publishing Limited.
Hwang,  H.,  &  Takane,  Y.  (2004).  Generalized  structured  component  analysis. Psychometrika , 69 (1): 81 –99.
Hwang,  H.,  &  Takane,  Y.  (2014). Generalized  structured  component  analysis:  A component-based  approach  to  structural  equation  modeling .  US:  Chapman  and Hall/CRC.
Krämer,  N.  (2006). Analysis  of  high-dimensional  data  with  partial  least  squares  and boosting (Dissertation). Technische Universität Berlin, Berlin.
Raharjo,  S.  B.  (2014).  Kontribusi  delapan  standar  nasional  pendidikan  terhadap pencapaian prestasi belajar. Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan , 20 (4): 470 –482.
Reinartz,  W.,  Haenlein,  M.,  &  Henseler,  J.  (2009).  An  empirical  comparison  of  the efficacy  of  covariance-based  and  variance-based  SEM. International  Journal  of Research in Marketing , 26 (4): 332 –344.
Setiawan, A. I., Susetyo, B., & Fitrianto, A. (2018). Application of generalized structural component  analysis  to  identify  relation  between  accreditation  and  national assessment. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Science  Engineering and Technology , 4 (10): 93 –97.
Wold, H. (1982). Soft modeling: The basic design and some extensions. In Systems Under  Indirect  Observation:  Causality,  Structure,  Prediction .  Amsterdam  (NL): North Holland.