DOI: https://doi.org/10.37850/ ta’awun . https://journal.stitaf.ac.id/index.php/taawun.

## PENGENALAN STRUCTURAL EQUATION MODELING DENGAN LISREL DALAM OLAH DATA KUANTITATIF
Sugeng 1 , Chelda Yuliana 2 , Muhammad Yamin 3 , Abd. Wahab Syahrani 4 ,
Hasbi Sjamsir 5
1,2,3,4,5, FKIP, Universitas Mulawarman Pos-el : sugeng@fkip.unmul.ac.id 1) cheldayuliana20@gmail.com 2) muhammadyamin764@gmail.com 3) wahab.granada@gmail.com 4)
hasbisjamsir@fkip.unmul.ac.id 5)
Received 6 July 2023; Received in revised form 28 July 2023; Accepted 27 August 2023

## Abstrak
Olah data sebagai suatu cara untuk menghasilkan informasi bermakna dalam mendukung pengambilan keputusan yang akurat. Pelatihan olah data kuantitatif dilaksanakan di SDN 004  Samarinda  Ilir  dan  SMA  IT  Granada  Samarinda,  diikuti  oleh  13  mahasiswa  S3 Manajemen Pendidikan (MP), 8 mahasiswa S2 MP, dan guru SD. Materi pelatihan mencakup teori  dan  dilanjutkan  praktik analisis  SEM  dengan  LISREL.  Hasil  pelatihan  menunjukkan beberapa peserta berhasil mempraktikkan analisis PRELIS, dan dilanjutkan analisis LISREL dengan sukses, namun sebagian masih dalam taraf mengenal aplikasi tersebut. Berdasarkan feedback,  peserta  memberikan  respons  “Baik  sekali”  dan  “Baik”  untu k  aspek  materi pelatihan  93.181%,  rata-rata  95.454%  untuk  aspek  narasumber,  dan  82.954%  peserta menyatakan  penyediaan  fasilitas  ruangan  dan  konsumsi  adalah  layak.  Peserta  mengaku materi  pelatihan  SEM  ini  mendukung  penyelesaian  tugas  akhir  S3  dan  S2  MP.  Untuk pelatihan lebih lanjut, sangat perlu menerapkan aplikasi lain, bahkan dengan data kualitatif, untuk memberikan pengalaman pemrosesan data yang lebih bervariasi.
Kata kunci : Data kuantitatif, LISREL, Olah data, SEM

## Abstract
Processing data as a way to generate meaningful information to support accurate decision- making. Quantitative data processing training was conducted at SDN 004 Samarinda Ilir and SMA IT Granada Samarinda, attended by 13 S3 Education Management (MP) students, 8 S2 MP students, and elementary school teachers. Training materials include theory and continued practice  of  SEM  analysis  with  LISREL.  The  results  of  the  training  showed  that  some participants  successfully  practised  PRELIS  analysis  and  continued  LISREL  investigation successfully,  but  some  were  still  at  the  level  of  familiarity  with  the  application.  Based  on feedback, participants gave "Excellent" and "Good" responses for the training material aspect 93,181%, an average of 95,454% for the resource person aspect, and 82,954% of participants stated  that  the  provision  of  room  and  consumption  facilities  was  feasible.  Participants admitted that this SEM training material supports completing the S3 and S2 MP final projects. For  further  training,  it  is  necessary  to  implement  other  applications,  even  with  qualitative data, to provide a more varied data processing experience.
Keywords : Quantitative data, LISREL, Data processing, SEM

## PENDAHULUAN
Pengolahan  data  merupakan  suatu  proses  manipulasi  data  agar  menjadi informasi  yang  bermakna  sehingga  mendukung  keakuratan  pengambilan keputusan.  Pada  dasarnya,  pengolahan  data  dapat  dilakukan  melalui  (a)  cara statistika,  untuk  data  kuantitatif;  dan  (b)  nonstatistika,  untuk  data  kualitatif. Pengolahan  data  dengan  teknik  statistika  (data  kuantitatif)  cenderung menggunakan sarana software (Wijayanto, 2015). Kegiatan penulisan karya ilmiah, terutama  penelitian  disertasi  atau  penelitian  tesis,  berhubungan  erat  dengan pengolahan  data.  Data  kuantitatif  diperlukan  untuk  memecahkan  permasalahan dalam  penelitian  kuantitatif,  sedangkan  data  kualitatif  untuk  memecahkan permasalahan  dalam  penelitian  kualitatif.  Dalam  penelitian,  baik  data  kuantitatif atau  kualitatif,  dianalisis  dengan  teknik  tertentu  untuk  menghasilkan  informasi bermakna, sehingga dapat digunakan untuk pemecahan masalah secara efektif dan efisien (Hafizh, 2022).
Berdasarkan  hasil  observasi  terhadap  karya  Disertasi  atau  Thesis  di lingkungan  Pascasarjana  Manajemen  Pendidikan  (MP),  Universitas  Mulawarman dalam olah data khususnya data kuantitatif, sangat jarang mahasiswa menggunakan teknik SEM melalui sarana program  aplikasi LISREL. Dalam lingkup analisis data, penggunaan teknik ini sangat membantu dan sudah menjadi hal yang biasa, apalagi penelitian  yang  melibatkan  banyak  variabel.  Dengan  kondisi  demikian memunculkan gagasan bahwa perlu adanya kegiatan pelatihan penggunaan teknik SEM dengan aplikasi LISREL bagi mahasiswa pascasarjana, terutama mahasiswa S2 dan S3 MP yang akan menyusun tugas akhir.
Beberapa  pelatihan  tentang  SEM  telah  dilakukan,  yaitu  pelatihan  tentang Penggunaan SEM-GSCA & aplikasi GSCA-Pro untuk mahasiswa dan dosen (Santoso, 2022), Penerapan SEM pada pelatihan dan komitmen organisasi bidan Puskesmas (Suyoto,  2019),  dan  Pelatihan  SEM  dan  penulisan  karya  tulis  ilmiah  bagi  tenaga pendidik  di  lingkungan  Politeknik  Penerbangan  (Akbar,  2023).  Dari  beberapa pelatihan  tentang  SEM  tersebut  belum  dilakukan  terhadap  olah  data  kuantitatif. Oleh karenanya, perlu dilakukan pelatihan olah data kuantitatif yang menerapkan SEM dengan aplikasi LISREL.
Kegiatan pelatihan yang merupakan bentuk Pengabdian Kepada Masyarakat tahun 2022 ini bertujuan untuk mengenalkan dan sekaligus melatih dalam olah data kuantitatif  dengan  SEM  menggunakan  LISREL  bagi  mahasiswa  S2  dan  S3  MP Universitas Mulawarman. Dalam kegiatan penelitian, tidak sedikit mahasiswa yang mengalami  kesulitan  dalam  analisis  data  untuk  memecahkan  permasalahan penelitian yang melibatkan banyak variabel. SEM sebagai salah satu teknik analisis statistik  yang  memungkinkan  peneliti  menguji  hubungan  antar  variabel  yang kompleks guna memperoleh gambaran mengenai keseluruhan model SEM. Selain itu,  juga  terdapat  metode  analisis  PLS  (Partial  Least  Squares)  yang  tidak mendasarkan  pada  asumsi  data  berdistribusi  tertentu,  data  dapat  berbentuk
kategori, nominal, ordinal, interval atau rasio (Ghazali, 2008). Dalam pelatihan olah data ini menggunakan data kontinu yang dianalisis dengan SEM.
Analisis  data  dengan  SEM  memerlukan  pemahaman  awal  yang  baik  dari peserta, antara lain tentang nama beberapa jenis variabel (variabel observed dan variabel  latent)  beserta  simbol  dan  istilahnya,  dan  bahasa  pemrograman  yang mendasari operasi program aplikasi (software) yang digunakan, dan kriteria yang diberlakukan.  Teknik  analisis  SEM  dapat  menggunakan  variabel  kontinyu  atau lainnya.  Data  yang  dianalisis  dengan  SEM  menggumakan  aplikasi  LISREL  perlu memperhatikan  variabelnya;  variabel  ordinal  bila  data  berskala  ordinal  dengan tidak lebih dari 15 kategori; variabel kontinyu apabila data berskala interval atau rasio; dan apabila variabel ordinal memiliki lebih dari 15 kategori, dianggap sebagai variabel  kontinyu.  Selain  itu,  pengukuran  validitas  dan  reliabilitas  menggunakan pendekatan analisis faktor konfirmatori melalui variabel manifes terhadap variabel laten pada model pengukuran (Joreskog, 2018). Salah satu sasaran dalam analisis dengan teknik SEM adalah menguji kecocokan keseluruhan model (Goodness of Fit) dengan  data  empirik.  Dengan  terujinya  keseluruhan  model  menunjukkan  bahwa hubungan-hubungan  linear  antar  variabel  penelitian  adalah  benar,  baik  secara teoretis (yang dinyatakan dalam model hipotetik) maupun empirik (didukung data penelitian).  Teknik  pemodelan  persamaan  struktural  dapat  diaplikasikan  untuk menganalisis  indeks kecocokan  keseluruhan  model  dan  unidimensionalitas  (Hoe, 2008).
Berbagai  indikator  goodness-of-fit  dapat  digunakan  untuk  pengujian  model dengan penyelidikan lebih dari satu jenis indikator. Kriteria pengujian Goodness of Fit Overall Model antara lain menggunakan indikator RMSEA, Adjusted Goodness- of-fit Index (AGFI); Nonnormed Fit Index (NNFI); Comparative Fit Index (CFI); dan Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA); secara umum dengan statistik Chi-Square (Lai, 2022). Tidak semua ahli menggunakan seluruh kriteria pengujian goodness of fit. Dalam penelitian, Zhao et al. menerapkan hanya 4 kriteria, yaitu (a) Chi-Square, CFI, SRMR & RMSEA (Zhao, 2022). Kim et al. menerapkan kriteria p, GFI, AGFI, CFI, SRMR, dan RMSEA (Kim, 2023) . Selain Goodness of Fit, hasil analisis data juga meliputi (a) Descriptive analysis, (b) Measurement model testing, (c) Structural model testing, dan (d) Mediating effect analysis (Nguyen, 2023). Selain itu, melalui SEM  dapat  digunakan  untuk  menguji  hubungan-hubungan  antar-variabel  yang diteliti, baik yang bersifat langsung ataupun bersifat tidak langsung (Guo, 2022).

## BAHAN DAN METODE
Pelatihan  olah  data  dilaksanakan  dalam  bulan  November  2022  dengan bertempat  di  SDN  004  Samarinda  Ilir,  Samarinda;  kemudian  lanjut  di  SMA  IT Granada Samarinda. Pelatihan menggunakan metode penyajian teoretis dilanjutkan praktik dan diikuti peserta sebanyak 22 orang (mahasiswa S2 dan S3 Manajemen Pendidikan Universitas Mulawarman, dan guru SD yang berstatus S2 kependidikan).
Instrumen  untuk  pengambilan  data  pelatihan  mencakup  Lembar  Feedback dan  hasil  praktikum  peserta.  Secara  keseluruhan,  ada  tiga  aspek  feedback,  yaitu berkenaan  dengan  Materi  pelatihan,  Narasumber,  dan  Fasilitas  ruangan  dan konsumsi.  Setiap  komponen  dikembangkan  menjadi  empat  butir  pernyataan, sehingga  total  terdapat  12  butir  feedback.  Selain  itu,  pada  masing-masing  butir feedback disediakan lima option yang bersifat berjenjang, yaitu Sangat baik, Baik, Cukup  baik,  Kurang  baik,  dan  Tidak  baik.  Peserta  dapat  memberikan  feedback tersebut  dengan  memilih  salah  satu  option  yang  bersesuaian  dengan  dirinya. Sebagai kelengkapan feedback dari peserta, juga disediakan aspek “Lain - lain”, yaitu ruang  untuk  dapat  memberikan  feedback  secara  naratif,  serta  saran-saran  yang membangun berkenaan dengan pelaksanaan kegiatan pelatihan ini. Hasil praktikum peserta menjadi salah satu instrumen sekaligus sebagai sumber data pelatihan. Kerangka Kerja Pengabdian
Gambar 1. Alur Pelaksanaan Pengabdian Pelaksanaan  pelatihan  terbagi  atas  tiga  tahapan,  yaitu  tahap  Persiapan, Pelaksanaan, dan Evaluasi. Secara skematis, pelaksanaan pelatihan olah data dapat dilihat pada Gambar 1 di atas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap persiapan , kegiatannya meliputi koordinasi dengan sekolah mitra (tempat pelaksanaan), peserta pelatihan, spanduk pelatihan, daftar hadir peserta, acara  pembukaan,  fasilitas  (kelengkapan  sarana  dan  ruangan),  dan  konsumsi. Materi pelatihan dan narasumber dipersiapkan dan akan dilaksanakan oleh peneliti. Peserta mempersiapkan peralatan laptop masing-masing dan sudah terdapat (di- install ) software LISREL.
Pada tahap  pelaksanaan mencakup  dua  kegiatan,  yaitu  (a)  kegiatan pengenalan  SEM  secara  teoretis,  dilanjutkan  (b)  praktik  olah  data  dengan  SEM menggunakan  aplikasi  LISREL.  Pengetahuan  SEM  secara  teoretis  disajikan  atau dikenalkan  melalui  model  pembelajaran,  yang  didalamnya  terjadi  komunikas melalui tanya jawab, dan diskusi. Peserta diberikan beberapa materi pelatihan, yang mencakup: Dasar-dasar SEM, Pengenalan SEM dengan LISREL, Pembentukan model hipotetik, dan Praktik olah data dengan LISREL.
Pelaksanaan kegiatan pelatihan mencakup dua periode (Periode 1 dan Periode 2). Memasuki awal kegiatan Periode 1, sebagian peserta ternyata belum memiliki software tersebut, sehingga harus menginstall terlebih dulu. Selain itu, tidak sedikit peserta yang baru mengenal software ini. Seiring dengan pemberian materi kedua secara  teoretis,  peserta  sudah  bisa  memulai  praktik  olah  data  kuantitatif  berupa input data dalam jumlah minimal 100 data. Sebagian peserta melakukan input data melalui program SPSS, dan ada yang langsung pada LISREL. Dengan mengimport data  SPSS,  olah  data  kuantitatif  dilanjutkan  dengan  analisis  data  menggunakan PRELIS,  terutama  untuk  memperoleh  matriks  kovarians  atau  matriks  korelasi. Selain melalui PRELIS, pencarian matriks yang dimaksud dapat menggunakan menu “Statistics” dilanjutkan “Output option”.
Gambar 2. Peserta Pelatihan            Gambar 3. Praktik Menyusun Model Periode 1 , bertempat di SDN 004 Samarinda Ilir, dengan kegiatan pelatihan mulai  Pembukaan,  Dasar-dasar  SEM,  Pengenalan  SEM,  Pembentukan  Model,  dan hanya  sampai  pada  awal  praktik  olah  data,  karena  alokasi  waktu  sudah  habis sehingga belum tuntas. Kegiatan pada Periode 1 berakhir pada praktik menyusun model hipotetik antarvariabel penelitian.
Gambar 4. Praktik Mengeksekusi Sintax      Gambar 5. Praktik Analisis Output Periode 2 , bertempat di SMA IT Granada Samarinda, dengan kegiatan praktik olah data kuantitatif dengan LISREL. Berdasarkan matriks kovarians/korelasi yang diperoleh pada Periode 1, dapat dilakukan penyusunan sintax dalam bahasa LISREL atau SIMPLIS. Peserta diberi keleluasaan untuk memilih salah satu, atau keduanya, kemudian dilanjutkan Eksekusi dan menganalisis outputnya hingga tuntas.
Pada tahap Evaluasi , dilakukan pengambilan data hasil pelaksanaan pelatihan yang berupa respons tertulis (feedback) dan hasil kinerja peserta.  Peserta memberikan tanggapan, pendapat, atau penilaian tentang materi pelatihan, narasumber, fasilitas dan  konsumsi  melalui  lembar feedback terhadap  pelaksanaan  pelatihan.  Output yang  berupa  hasil  kinerja  peserta  menjadi  data  dari  objek  evaluasi.  Berdasarkan data  tersebut  dapat  diketahui  tingkat  keberhasilan  pelatihan  secara  menyeluruh, yang mencakup kondisi input, proses, dan output pelatihan. Kegiatan praktik olah data dilakukan secara berurutan, sesuai langkah operasionalisasi program aplikasi. Kegiatan input data dimulai dari (a) menentukan drive tempat file, (b) menentukan folder untuk menampung file; folder dapat bersusun lebih dari satu, artinya tidak tunggal, (c) menentukan file tempat data.
Periode 1 .
Sebagian  peserta  telah  berhasil  melakukan  input  data,  baik  langsung menggunakan program Lisrel ataupun melalui import data dari SPSS. Terdapat 6 variabel (X 1 , X 2 , X 3 , Y 1 , Y 2 , Y 3 ), untuk 100 subjek. Seluruh variabel belum diberi nama, peserta  diberi  kebebasan  dalam  memberikan  nama-nama  variabel.  Hal  ini dimaksudkan untuk memberi kreativitas peserta dalam memilih dan menentukan hubungan antarvariabel tersebut dalam menyusun model hipotetik.
Pada periode pertama, sebagian peserta berhasil melakukan analisis dengan PRELIS  dalam  menentukan  matriks  kovarians  atau  matriks  korelasi.  Hasil  yang berupa matriks kovarians terlihat pada tabel berikut.
Variabel X 1 X 2 X 3 Y 1 Y 2 Y 3 X 1 572.869 X 2 377.824  650.666 X 3 347.963  382.601  535.780 Y 1 348.345  409.897  327.463  618.266 Y 2 394.081  458.674  430.605  418.774  678.917 Y 3
340.910  400.082  372.959  393.564  408.467  620.936
Tabel 1. Matriks Kovarians
Pada periode ini, peserta belum ada yang berhasil melakukan eksekusi dengan program  LISREL.  Kendala  utama  yang  dialami  adalah  dalam  penyusunan  sintax, meskipun matriks kovariansi atau matriks korelasi sudah ditemukan. Sintax LISREL ini  sangat  ditentukan  oleh  hubungan  antar  variabel  yang  diungkapkan  melalui model hubungan hipotetik.
Periode 2.
Dengan alternatif yang lain, sebagian besar peserta berhasil melakukan input data melalui menu Import data dari SPSS. Peserta berkreasi menggunakan data yang telah dimiliki dan mencakup 5 atau 6 variabel untuk minimal 100 subjek. Peserta menggunakan  menu:  “Statistics” dilanjutkan “Output  option”,  kemudian diselesaikan  dengan  memilih  output  sebagai  matriks  kovarians  atau  matriks korelasi.
Peserta  berhasil  berkreasi  menyusun  model  hipotetik  yang  mencakup  6 variabel  untuk  dilakukan  pengujian  dengan  LISREL.  Model  hipotetik  mendasari penggunaan  banyaknya  variabel  dalam  rencana  penelitian  atau  olah  data. Keragaman variabel ini menjadi fokus penyusunan sintax, dan penentuan matriks kovarians  atau  matriks  korelasi.  Model  hipotetik  tersebut  terlihat  pada  gambar berikut:
Gambar 6. Model Hipotetik
Gambar  tersebut  memperlihatkan  hubungan  linear  antar  variabel-variabel penelitian  (hubungan  kausal)  yang  arahnya  menuju  satu  variabel  tertentu.  Pola hubungan yang dibangun peserta, dalam realitasnya harus berdasarkan teori-teori yang  relevan,  memunculkan  suatu  model  hipotetik.  Model  ini  memuat  hubungan antar  variabel  yang  kompleks  dan  perlu  diuji  kebenarannya,  antara  lain  melalui teknik analisis SEM.
Sintax dalam operasi dengan suatu software merupakan suatu sarana untuk mengeksekusinya.  Dari  dua  jenis  sintax,  yaitu  sintax  LISREL  dan  sintax  SIMPLIS, peserta dari mahasiswa S3-MP Universitas Mulawarman cenderung memilih sintax SIMPLIS untuk menguji kebenaran model hipotetiknya. Alasan dari peserta, karena (a) lebih sederhana, tidak banyak menggunakan lambang singkatan dari operasi; dan (b) hubungan antar variabel lebih mudah dinyatakan/ dirumuskan.

## Path Diagram
Dengan menggunakan aplikasi LISREL, hasil eksekusi terhadap sintax SIMPLIS di  atas  menghasilkan  produk Path  Diagram dan  “Output” sebagaimana  yang diharapkan pada model hipotetik. Dalam kondisi Standardized , hasil analisis terlihat pada berikut ini.
Gambar 7. Hasil Path Diagram dalam Kondisi Standardized

## Goodness of Fit Index
Salah  satu  sasaran  dalam  analsis  dengan  teknik  SEM  adalah  menguji kecocokan keseluruhan model ( Goodness of Fit Overall Model ) terhadap data empirik dan hasilnya dikonfirmasikan dengan nilai kriteria [5].  Berdasarkan nilai-nilai yang terlihat pada Path Diagram ataupun pada “Output” dari LISREL, nilai RMSEA =0.353 masih melebihi nilai kriteria RMSEA ≤ 0.08. Dengan keadaan ini Goodness of fit dari model belum terpenuhi. Namun, untuk kriteria pada indikator lainnya yaitu NFI , CFI , IFI , dan GFI terpenuhi. Selengkapnya terlihat pada tabel berikut.
p 1 RMSEA 2 NFI 3 CFI 4 IFI 5 GFI 6 Kriteria Fit ≥ 0.05 ≤ 0.08 ≥ 0.90 ≥ 0.90 ≥ 0.90 ≥ 0.90 Model Struktural 0.00 0.353 0.92 0.92 0.92 0.92 Keterangan Tidak Fit  Tidak Fit Fit Fit Fit Fit
Keterangan : 1 Probability, 2 Root Mean Square Error of Approximation ; 3 Normed Fit Index;
4 Comparative Fit Index; 5 Incremental   Fit Index; 6 Goodness of Fit Index.

## Tabel 2. Indeks Fit Model Struktural
Kriteria  pengujian Goodness  of  Fit  Overall  Model menggunakan  indikator- indikator goodness of fit . Berdasarkan tabel di atas,  ternyata terdapat 4 (empat) indikator  pengujian,  yaitu NFI , CFI , IFI ,  dan GFI ,  masing-masing  0.92  adalah memenuhi  kriteria Goodness  of  fit .  Dengan  adanya  indikator-indikator  lain  yang tidak teruji (tidak memenuhi kriteria), berarti Goodness of Fit Overall Model sudah teruji tapi belum sempurna. Kondisi ini menunjukkan terdapatnya hubungan linear antarvariabel  penelitian  yang  belum  signifikan,  sehingga  secara  teoretis (dinyatakan  dalam  model  hipotetik) maupun  empirik  ( didukung  data  penelitian ) masih perlu adanya revisi.

## Analisis Deskriptif
Dari analisis data, terdapat kondisi yang berkenaan dengan statistik deskriptif. Untuk masing-masing variabel memiliki nilai statistik bervariasi. Tidak ada variabel yang memiliki nilai statistik yang menonjol (ekstrim). Selengkapnya terlihat pada tabel berikut.
Variable Mean Stat.Dev. T-Value Skewness Kurtosis X 1 171.976 23.935 80.011 0.167 0.063 X 2 176.798 25.508 77.181 0.041 -0.175 X 3 113.476 23.147 54.591 0.054 -0.176 Y 1 114.815 24.865 51.419 -0.097 -0.378 Y 2 100.315 26.056 42.871 0.119 -0.318 Y 3 159.323 24.919 71.198 0.011 -0.258

## Tabel 3.  Statistik Deskriptif
Dalam analisis dengan SEM data haruslah berdistribusi normal. Selain itu, terdapat batasan range normalitas terletak antara  -3 sampai +3 untuk Skewness , dan -10 sampai +10 untuk Kurtosis [10]. Dari tabel di atas, diperoleh nilai Skewness dalam rentangan - 0.097  sampai  0.167;  nilai Kurtosis dalam  rentangan  -0,378  sampai  0.063,  yang  berarti
bahwa masing-masing berada dalam rentangan yang dipersyaratkan. Dengan demikian, data penelitian bersumber dari populasi yang berdistribusi normal.

## Direct dan Indirect Effects
Koefisien  jalur  antarvariable  penelitian  yang  menunjukkan  kondisi direct  effect (pengaruh langsung) dapat dicermati pada Path Diagram hasil analisis LISREL dalam kondisi Standardized . Tabel berikut menyajikan nilai dan kondisi indirect effects antar variabel dalam penelitian Jalur Gamma Beta Total X 1 → Y 1 → Y 3 0,28 0,16 0,045 X 1 → Y 2 → Y 3 2,73 0,17 0,464 X 2 → Y 1 → Y 3 0,06 0,16 0,010 X 2 → Y 2 → Y 3 0,63 0,17 0,107 X 3 → Y 1 → Y 3 0,04 0,16 0.006 X 3 → Y 2 → Y 3 0,63 0,17 0,107 Tabel 4.  Koefisien Jalur
Persamaan Struktural
Dari analisis data diperoleh beberapa persamaan struktural sebagai berikut Y 1 = 0.28 X 1 + 0.065 X 2 + 0.074 X 3 ………………..(1) Y 2 = 0.17 X 1 - 0.047 X 2 + 0.17 X 3 …………………..(2) Y 3 = 0.16 Y 1 + 0.17 Y 2 + 0.013 X 1 + 0.11 X 3 ………(3) Pada persamaan struktural dengan Y 1 sebagai variabel endogen, koefisien jalur variabel X 1 (  =0.28) signifikan (t >1,96), namun koefisien jalur pada X 2 (  =0.065) dan  X 3 (  =0.074)  non  signifikan.  Persamaan  Y 2 sebagai  variabel  endogen,  semua koefisien jalur pada X 1 , X 2 dan X 3 adalah non signifikan (t<1,96). Pada persamaan Y 3 sebagai  variabel  endogen,  koefisien  jalur  pada  Y 1 (  =0.16)  dan  Y 2 (  =0.17) signifikan tetapi pada X 1 (  =0.013) dan X 3 (  =0.11) non signifikan.
Hasil Lembar Feedback
Butir Feedback %
5 6 7 8 K at egori F ee dbac k 5 15 12 14 15 63.636
4 5
9 6 6 29.545
3 2
1 2 1 6.818
2 0 0 0 0 0
1 0
0 0 0 0
 22 22 22 22 22
Tabel 5. Feedback terhadap Materi Pelatihan SEM Peserta  memberikan feedback masing-masing  terhadap  aspek  Materi Pelatihan SEM dan dipilah menurut banyaknya butir dan kategori feedback . Materi pelatihan  mencakup  empat  hal,  yaitu  Dasar-dasar  SEM,  Pengenalan  SEM  dengan LISREL,  Pembentukan  model  hipotetik,  dan  Praktik  olah  data  dengan  LISREL.
Adapun opsi feedback peserta mencakup 5 pilihan, mulai Sangat baik sampai dengan Tidak baik, secara gradasi. Hasil lengkap terlihat pada Tabel 5 di atas.
Sebagian besar peserta (63.636%) menyatakan materi pelatihan “Baik sekali” dan  29.545%  peserta  menyatakan  “Baik”.  Apabila  digabungkan,  maka  93.181% peserta memiliki anggapan materi pelatihan SEM ini sangat cocok dan diperlukan untuk menunjang penyelesaian studi, terutama jenjang S2-MP dan S3-MP, sehingga mereka memberikan respons “Sangat baik” dan “Baik”.  Peserta juga memberikan respons pilihan yang mengarah pada dua option dan cenderung pada op tion “Sangat baik” lebih banyak dari pada option “Baik” terhad ap masing-masing dari 4  butir feedback Materi Pelatihan SEM . Selain itu, tidak ada peserta  memilih option “Kurang baik” dan “Tidak baik” untuk keseluruhan butir feedback .  Dengan demikian, materi pelatihan  SEM  ini  sangat  diperlukan  oleh  peserta  dalam  menunjang  kesuksesan studi mereka.

## Narasumber
Peserta memberikan feedback untuk aspek Narasumber dapat dipilah menurut banyaknya  butir  dan  kategori feedback ,  yang  selengkapnya  terlihat  pada  tabel berikut.
Butir Feedback %
5 6 7 8 K at egori F ee dbac k 5 18 19 21 17 85.227
4 3 2 0 4 10.227 3 1 1 1 1 4.545 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0  22 22 22 22 22

## Tabel 6. Feedback Aspek Narasumber
Berdasarkan  data  di  atas,  sebagian  peserta  (85.227%)  menyatakan Narasumber  “Sangat  baik”  dan  10.227%  peserta  menyatakan  “Baik”.  Secara gabungan  dapat  dinyatakan  bahwa  95.454%  peserta  memiliki  anggapan  bahwa Narasumber  menguasai  materi  pelatihan,  memberikan  kesempatan  bertanya, memberikan  bimbingan  kepada  peserta,  dan  menyajikan  materi  berurutan  dan jelas;  sehingga  mereka  memberikan  respons  “Sangat  baik”  dan  “Baik”.  Terhadap masing-masing  dari  4  butir  feedback  aspek  Narasumber,  peserta  memberikan pilihan respons yang m engarah pada dua option, dan cenderung pada option “Baik sekali”  lebih  banyak  dari  pada  option  “Baik”.  Untuk  keseluruhan  butir feedback , tidak  ada  peserta  yang  memilih  option  “Kurang  baik”  dan  “Tidak  baik”.  Dengan demikian,  keberadaan  narasumber  yang  mampu  di  bidang  keilmuannya  menjadi motivator dalam penyelesaian studi peserta.

## Fasilitas Ruangan dan Konsumsi
Butir Feedbac k
% 9
10 11 12
Ka te go ri Fe ed ba ck 5 7 7 9
10 37.5
4 10 11 10 9 45.454 3 5 3 3 3 15.909 2 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0  22 22 22 22 22
Tabel 7.  Feedback Aspek Fasilitas Ruangan dan Konsumsi
Peserta  pelatihan  memberikan feedback untuk  aspek  Fasilitas  Ruangan  dan Konsumsi  dapat  dipilah  menurut  banyaknya  butir  dan  kategori feedback, selengkapnya  terlihat  pada  Tabel  7.  Respons  terhadap  aspek  ini  menunjukkan bahwa 37.5% peserta menyatakan “Sangat baik” dan 45.454% peserta menyatakan “Baik”.  Secara  gabungan  dapat  dinyatakan  bahwa  82.954%  peserta  mengakui “Sangat  baik”  dan  “Baik”  terhadap  penyediaan  Fasilitas  Ruangan  dan  Konsumsi dalam  pelatihan.  Peserta  memberikan  pilihan feedback untuk  aspek  tersebut mengarah pada  dua option,  dan  cenderung pada option “Baik” lebih banyak  dari pada option “Sangat baik” terhadap masing -masing dari 4 butir feedback . Selain itu, tidak  ada  peserta  yang memilih  option  “Tidak  baik”  untuk  keseluruhan  butir feedback .    Kondisi  demikian  menunjukkan  bahwa  dalam  pelaksanaan  pelatihan ditunjang oleh Fasilitas Ruangan dan Konsumsi yang cukup memadai bagi peserta.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Olah data kuantitatif merupakan suatu pemrosesan sekelompok data menjadi informasi yang bermakna sehingga dapat  dijadikan landasan dalam  pengambilan keputusan.  Kegiatan  pelatihan  olah  data  ini  sangat  mendukung  dalam  penelitian tesis  dan  disertasi,  khususnya  penggunaan  teknik  SEM  dengan  aplikasi  LISREL. Hasil  pelatihan  secara  praktik  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  yang  belum seperti diharapkan, meskipun terdapat beberapa peserta yang telah berhasil mulai input  data,  menentukan  matriks  kovarians  dan  lainnya  hingga  analisis  dengan aplikasi  LISREL.      Faktor  utama  karena  kurangnya  alokasi  waktu  pelatihan,  dan sebagian peserta baru mengenal SEM dan mengoperasikan aplikasi LISREL. Namun demikian,  feedback  dari  peserta  menunjukkan  (a)  pelatihan  ini  memperluas wawasan  dalam  penerapan  pengetahuan  statistik  SEM  dengan  LISREL,  (b) menunjang  penyusunan  tesis  atau  disertasi,  (c)  menumbuhkan  semangat  dalam pembiasaan  olah  data  penelitian.    Selain  itu,  perlu  adanya  perubahan  dalam penyediaan alokasi waktu, lokasi pelatihan, dan sarana prasarana; bahkan, peserta akan berpartisipasi dalam kegiatan selanjutannya.
Dengan mempertimbangkan hasil pelatihan, masukan, dan keperluan dalam menunjang penyelesaian penelitian tesis atau disertasi peserta, kegiatan ini perlu ada pelatihan lanjutan, dengan skala yang lebih besar sehingga dapat mengenalkan dan membantu bagi mereka yang sedang menerapkan teknik statistik SEM.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pimpinan  Pascasarjana  Program Doktor  Manajemen  Pendidikan  FKIP  Universitas  Mulawarman  yang  telah membantu  pendanaan  untuk  kegiatan  pengabdian  kepada  masyarakat,  melalui anggaran tahun 2022 ini. Ucapan terima kasih ini juga kepada pihak-pihak lain yang membantu terlaksananya kegiatan pelatihan ini.

## DAFTAR RUJUKAN
E. M. Kim, S. Lee, H. Y. Ahn, and H. S. Choi. (2023). Structural Equation Model on the Problem Behavior of Adolescents. Int. J. Environ. Res. Public Health , 20, (1) , https://doi.org/10.3390/ijerph20010756.
Hafizh, M., & Novita, T. (2022). Perancangan Sistem Pengolahan Data Nilai. Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, Dan Arsitektur Komputer), 2(1), 23 – 27. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata.v2i1.192
I. Ghazali, Structural equation modeling. (2008). Teori, konsep, dan aplikasi dengan program LISREL, 2nd ed. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
J. Ye, X. Lai, and G. K. W. Wong. (2022). A multigroup structural equation modeling analysis  of  students’  perception,  motivation,  and  performance  in computational  thinking. Front.  Psychol., 13,  (1),  pp.1 – 13,  https://doi.org/ 10.3389/fpsyg.2022.989066.
K.  G.  Joreskog  and  D.  Sorbom,  (2018). LISREL  8.  User’s  reference  guide .  Chicago: Scientidic Software International.
M. A. Akbar, P. Biringkanae, U. S. A. Lubis, D. N. C. Arta, S. Robo, and L. Sari, (2023). Pelatihan  Struktural  Equation  Modelling  dan  Penulisan  Karya  Tulis  Ilmiah Bagi Tenaga Pendidik di lingkungan Politeknik Penerbangan Jayapura. TYA TAQ J. Pengabdi. Kpd. Masyarakat, 2, (1), 92 – 96.
S.  Suyoto,  A.  Z.  Abidin,  and  H.  Hariyaty,  (2019).  Penerapan  Structural  Equation Modelling Pada Pelatihan dan Komitmen Organisasi Bidan Puskesmas. Jurnal Econ. Resour ., 2, (1), 46 – 60, https://doi.org/10.33096/jer.v2i1.240.
S. L. Hoe. (2008). Issues and procedures in adopting structural equation modelling technique. Journal Appl. Quant. Methods , 3, (1), 76 – 83.
T. I. Santoso, M. Rozali, and R. Hanifa. (2022). Structural Equation Modeling (SEM) Penggunaan  SEM – GSCA  dan  Aplikasi  GSCA – Pro  Untuk  Mahasiswa  dan Dosen, Nusantara:  Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat ,  2,  (3),  48 – 56, https://doi.org/10.55606/nusantara.v2i3.253.
V. T. T. Nguyen and H. L. Chen. (2023). Examining impacts of information system success and perceived stress on students’ self -regulated learning mediated by intrinsic motivation in online learning environments: second-order structural
equation modelling analyses, Educ. Inf. Technol , https://doi.org/10.1007/s10639-023-11685-w.
Wijanto, S. H. (2015). Metode Penelitian menggunakan Structural Equation Modeling dengan LISREL 9 . Lembaga Penerbit FEUI .
X. Guo, X. Hao, W. Deng, X. Ji, S. Xiang, and W. Hu. (2022). The relationship between epistemological beliefs, reflective thinking, and science identity: a structural equation  modeling  analysis. Int.  Journal  STEM  Educ .,  9,  (1), https://doi.org/10.1186/s40594-022-00355-x.
Zhao, Leilei. (2022). Developing AI Literacy for Primary and Middle School Teachers in China: Based on a Structural Equation Modeling Analysis. Sustainability. 14, (21), 1 – 16, https://doi.org/10.3390/su142114549.