Pendekatan Covarian Based SEM dengan Estimasi Bollen-Stine
Covariance Based approach  SEM with Bollen-Stine Estimation
Kasmuri *) , I Made Tirta ** , dan Yuliani Setia Dewi *** *) Magister Matematika Universitas Jember dan Pengawas Sekolah Pada Dinas Pendidikan Banyuwangi **,***) Staf Pengajar Jurusan Magister Matematika FMIPA Universitas Jember *) Email: kas.muri@rocketmail.com

## ABSTRACT
Applications of covariance Based SEM (CB-SEM) generally use the maximum likelihood, based upon the assumption on the normal distribution of data. One alternative that could be applied if the data  were  not  normally  distributed  is  estimation  using    Bollen-Stine  bootstrap  approach.  In  this study,  the  method  is  applied  to  reveal  the  influence  of  teacher  competence,  the  principal competence, to the value of achievement of national education standards in secondary schools in Banyuwangi.The  objective  of  this  paper  was  to  determine  and  analyze  the  relationship  and  to know the  the most dominant indicators of  measure latent variables between the  the principal, teachers  competences  on  national  standards  of  educational  attainment  in  secondary  schools  in Banyuwangi. The results  indicate that all of the indicator of variables are  valid and reliable to measure corresponding latent variables. Each latent variable has the most dominan indicator. For the  principal  competence    latent  variables  the  most  dominant    indicator  is  the  entrepreneurial competence,  for  teachers  competency  the  most  dominant  is  personal  competence,  whereas  for national education standards, the most dominant  standard of facilities. Principal competence  has indirect influence on national education standard achievement, but directly affect the competence of teachers.  Teacher competence directly influence national education standards.
Keywords: power competence teachers, competence principal, national education standards, covariance based SEM, bollen-stine bootstrap estimates.

## PENDAHULUAN
Mutu  pendidikan  tercapai  apabila  masukan, proses,  keluaran,  guru,  sarana  dan prasaran serta biaya tersedia dan terlaksana dengan baik yang sudah tercantum dalam Standar Nasional Pendidikan.  Ada  beberapa faktor untuk mencapai  Standar  Nasional  Pendidikan    di sekolah  diantaranya  faktor  standar  kompetensi tenaga  pendidik  (guru)  dan    faktor  standar kompetensi  kepala  sekolah.  Faktor  standar kompetensi tenaga pendidik dapat dicerminkan dari  kompetensi  pedagogik,  kompetensi kepribadian, kompetensi sosial dan kompetensi professional. Faktor kompetensi kepala sekolah merupakan faktor yang menunjukkan kemampuan  kepala  sekolah  dalam  penerapan kepemimpinan  pendidikan  yang  dituangkan dalam kompetensi kepala sekolah.
Kompetensi  guru,  kompetensi  kepala sekolah dan Standar Nasional Pendidikan tidak dapat diukur secara langsung. Oleh karena itu, untuk  menganalisis  hubungan  kausal  dalam pendidikan  yang  bersifat  struktural  ini dibutuhkan metode analisis yang memperhitungkan sifat-sifat hubungan tersebut.  Menurut  Bollen,  salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis hubungan kausal seperti dibahas di atas adalah Model  Persamaan  Struktural  (MPS)  atau Structural  Equation  Modeling (SEM).  SEM mencakup  model  pengukuran  ( measurement model ) dan model struktural ( structural model ). Model  pengukuran    menspesifikasikan hubungan  antara    peubah  laten    dengan indikator yang digunakan untuk mengkonstruksinya. Sedangkan model struktural  menspesifikasikan  hubungan  sebab akibat antar peubah laten (SEM).
Untuk menganalisis hubungan sebab akibat tersebut  akan  digunakan  suatu  paket  statistik yang  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh hubungan  antar  variabel  ini  adalah  paket Lavaan  R.  Estimasi  yang  digunakan  dalam paket  Lavaan  R  ini  adalah  estimasi  bootstrap Bollen-Stine.  Strategi  Estimasi  Bootstrap
Bollen-Staine digunakan untuk mengatasi data yang  tidak  normal  dan jumlah  sampel  yang kecil.
Covarian Based Sem Analisis  SEM  merupakan  sekumpulan  teknik- teknik statistik yang memungkinkan dilakukan pengujian  sebuah  rangkaian  hubungan  yang relatif  rumit  secara  simultan.  Analisis  SEM biasanya terdiri dari dua sub model yaitu model pengukuran  ( measurement  model )  atau  sering disebut outer  model dan  model  struktural
( structural  model )  atau  sering  disebut inner model .  SEM  juga  mampu  untuk  mengukur variabel  yang  tidak  dapat  diukur  secara langsung, tetapi melalui indikakor- indikatornya.  Model  yang  akan  diestimasi dalam SEM biasanya diasumsikan mempunyai hubungan  kausalitas  antara  variabel  laten dengan variabel observed sebagai indikator.
Model  pengukuran  dalam  SEM  dilakukan oleh  analisis  konfirmatori.  Dalam  model pengukuran  setiap variabel  laten  dimodelkan sebagai sebuah faktor yang mendasari beberapa variabel  yang  teramati  yang  terkait.  Pada umumnya  variabel-variabel  yang  teramati  dari suatu  variabel  laten  tidak  dapat  merefleksikan variabel latennya secara sempurna. Oleh karena itu  penambahan  kesalahan  pengukuran  dalam model  sangat  diperlukan  agar  model pengukuran  menjadi  baik.  Model  pengukuran terdiri  dari  variabel  eksogen  dan  variabel endogen adalah sebagai berikut :
Dalam bentuk matrik variabel eksogen:
(1) Dalam bentuk matrikvariabel endogen: (2) Sedangkan  untuk  model  struktural  sebagai berikut:
(3) Model hybrid ( full SEM model) merupakan gabungan model struktural danmodel pengukuran.  Dalam  model hybrid ,  selain digambarkan hubungan-hubungan  yang  ada  di variabel  laten,  juga  digambarkan  hubungan variabel  laten  dengan  variabel-variabel  yang teramati yang terkait

## ASUMSI SEM
Asumsi-asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam prosedur  pengumpulan  dan  pengolahan  data yang dianalisis dengan pemodelan SEM adalah sebagai berikut:a. data berdistribusi normal dan linier, b. model mempunyai beberapa indikator di  setiap  variabel  latennya,  c.  model  harus rekursif,  d.  tidak  adanya  multikolinieritas,  e. data  tidak  mengandung  outlier,  f.  ukuran sampel besar lebih dari 100 sampel.

## PENDUGAAN PARAMETER SEM
Tujuan pendugaan adalah untuk menduga nilai parameter  model  dari  matriks  koragam S . Syarat  perlu  ( necessary  conditions )  bahwa model dapat diduga jika derajat bebasnya ( df ) ≥ 0. Penghitungan derajat bebas menggunakan;
(4)
dengan ;
p : banyaknya indikator peubah eksogen
q : banyaknya indikator peubah endogen
t :  banyaknya  indikator  peubah  model  yang diduga Dalam  pendugaan  parameter  model,  nilai awal  parameter  bebas  dipilih  supaya menghasilkan  dugaan  matriks  koragam populasi  terhadap  matriks  koragam  sampel.
Perbedaan  kedua  matriks  tersebut  diharapkan relatif  kecil  agar  menghasilkan  penduga  yang konsisten.  Matriks  koragam  populasi  tidak dapat diduga secara langsung, karena η dan ξ bukan  merupakan  peubah  pengamatan  dari suatu hasil pengukuran [1].

## Estimasi Bootstrap Bollen-Stine
Metode  bootstrap  adalah  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengoreksi  standar  eror  dan
uji statistik yang terjadi di dalam aplikasi SEM berdasarkan jika  ada  indikasi  data  tidak bersebaran  normal.  Dalam  penelitian  ini estimasi  bootstrap  yang  digunakan  adalah estimasi bootstrap Bollen-Stine. Penerapan  bootstrap  untuk  pengujian struktur  kovarians  pertama  kali  diperkenalkan oleh  Beran  dan  Srivastava,  dan kemudian dipopulerkan dalam  konteks  SEM oleh Bollen dan  Stine.  Pada  saat  bootstrap  tersebut mempunyai  kemungkinan model  fit secara statistik, Bollen dan Stine menunjukkan bahwa pertama-tama  yang  harus  dilakukan  adalah mengubah data matriks induk sehingga struktur kovarians  konsisten  dengan  model  hipotesis (hipotesis nol benar dalam data induk). Hal ini dicapai  dengan  menggunakan  transformasi berikut:
(5) di  mana Y adalah  matriks  data  induk, diimplikasikan  vektor  rata-rata dari  model jenuh  yakni  suatu  model  yang  berisi  jumlah yang  sama  dari  parameter  yang  memiliki pengamatan  yang  cocok  dengan  data  secara sempurna, S diimplikasikan matriks kovariansi dari  model  jenuh,  dan diimplikasikan matriks kovariansi t dari model hipotesis [2].

## Ukuran Evaluasi Model
Dalam mengukur apakah model sesuai dengan kondisi  di lapangan  maka  ada  beberapa  uji yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  model fit.  Diantaranya  ukuran  evaluasi  model  dalam SEM disajikan pada Tabel 1:
Tabel 1. Kriteria Model Fit Kriteria Model Fit Good Fit Acceptable Fit 0   2 df 2 df   3 df GFI 0,95  GFI  1 0,90  GFI  1 AGFI 0,90  AGFI  1 0,85  GFI  1 NPC RMSR 0  RMSR  0,05 0,05  RMSR  0,1 RMSEA 0  RMSEA  0,05 0,05  RMSR  0,08 PNFI Mendekati GFI Mendekati GFI TLI TLI  0,90 TLI  0,90 NFI NFI  0,90 NFI  0,90 Data Indikator Variabel Laten
Dalam  penelitian  ini    setiap  variabel  laten mempunyai  indikator-indikator  sendiri-sendiri yaitu: a. Kompetensi Kepala Sekolah;
 Kompetensi Kepribadian
 Kompetensi Menejerial
 Kompetensi Kewirausahaan
 Kompetensi Supervisi
 Kompetensi Sosial b. Kompetensi Guru;
 Kompetensi Pedagogik
 Kompetensi Kepribadian
 Kompetensi Sosial
 Kompetensi Profesional c. Standar Nasional Pendidikan;
 Standar Kompetensi Lulusan
 Standar Isi
 Standar Proses
 Standar Pendidik
 Standar Sarana dan Prasarana  Standar Pengelolaan
 Standar Pembiayaan
 Standar Penilaian Pendidikan

## Instrumen Penelitian
Dalam  penelitian  ini, data  yang  diteliti adalah kompetensi  tenaga  pendidik  (guru)  dan kompetensi  kepala  sekolah  terhadap  standar nasional  pendidikan.  Merujuk  teori  dan  hasil penelitian yang relevan, maka dapat dirancang kerangka pemikiran seperti pada Gambar 1. Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diajukan  3 hipotesis sebagai berikut: H 1 : Kompetensi Kepala Sekolah  berpengaruh terhadap Standar Nasional Pendidikan H 2 : Kompetensi  Guru  berpengaruh  terhadap Standar Nasional Pendidikan H 3 : Kompetensi Kepala Sekolah  berpengaruh terhadap Kompetensi Guru
Dalam memperoleh data yang dibutuhkan dalam  penelitian  ini,  ada  beberapa  hal  yang harus diperhatikan yaitu: 1. ruang  lingkup  dari  penelitian  ini  adalah SMP/SMA Negeri di Kabupaten Banyuwangi  yang  terdiri  dari  24 kecamatan; 2. sample  dalam  penelitian  ini  adalah  104 guru SMP/SMA  Negeri  di  Kabupaten Banyuwangi;

## TEKNIK ANALISA DATA
Menurut  Ferdinand,  sebuah  pemodelan  SEM yang  lengkap  pada  dasarnya  terdiri  dari Measurement  Models dan
Structural  Models . Model pengukuran ditujukan untuk mengkonfirmasi  sebuah  dimensi  atau  faktor
berdasarkan  indikator-indikator  empirisnya. Model  struktural  adalah  model  mengenai struktur  hubungan  yang  membentuk  atau menjelaskan  kaulitas  antara  faktor.  Untuk membuat permodelan SEM yang lengkap perlu dilakukan langkah-langkah berikut ini: 1. Pengembangan model teoritis. 2. Pengembangan diagram jalur. 3. Konversi diagram jalur    kedalam persamaan.
4. Menentukan matriks input  dan estimasi model.
5. Menilai identifikasi model struktural.
6. Evaluasi kriteria g oodness-of-fit.
7. Interpretasi dan modifikasi model.
Gambar 1. Model Struktur Penelitian
Untuk menganalisis hubungan sebab akibat tersebut  akan  digunakan  suatu  paket  statistik yang  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh hubungan  antar  variabel  ini  adalah  paket Lavaan  R.  Estimasi  yang  digunakan  dalam paket  Lavaan  R  ini  adalah  estimasi  bootstrap Bollen-Stine yang digunanakan untuk data non normal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Rangkuman  hasil  analisis  model  pengukuran dengan covarian  based  SEM menggunakan estimasi  bootstrap  dan  estimasi  maximum likelihood disajikan pada Tabel 2 dan Tabel 3, nilai  estimasi  dari  semua  indikator    variabel laten  kompetensi  guru,  kompetensi  kepala sekolah, standar nasional pendidikan memberikan  nilai convergent  validity (dilihat dari  nilai  estimasi  loading)  yang  baik  yaitu diatas 0,90 dan signifikan secara statistik.
Tabel 2. Estimasi model pengukuran bootstrap Bollen-Stine Variabel Laten Esti masi SE Z-Val P(>|z|) Kompetensi Kepala Sekolah kompetensi kepribadian 1,000 kompetensi manejerial 1,008 0,038 26,737 0,000 kompetensi kewirausahaan 1,055 0,036 29,287 0,000 kompetensi supervisi 1,050 0,034 31,062 0,000 kompetensi sosial 1,049 0,036 29,517 0,000 Kompetensi Guru kompetensi pedagogik 1,000 kompetensi kepribadian 1,019 0,038 27,001 0,000 kompetensi sosial 0,930 0,036 25,681 0,000 kompetensi profesional 0,902 0,056 16,153 0,000 Standar Nasional Pendidikan standar kompetensi lulusan 1,000 standar isi 1,018 0,057 17,764 0,000 standar proses 1,049 0,057 18,486 0,000 standar pendidik dan tenaga kependidikan 1,073 0,055 19,446 0,000 standar sarana dan prasarana 1,140 0,060 19,049 0,000 standar pengelolaan 1,098 0,051 21,529 0,000 standar pembiayaan 1,100 0,058 18,873 0,000 standar penilaian pendidikan 1,094 0,059 18,684 0,000 Tabel 3. Estimasi model pengukuran MLE Variabel Laten Estimasi SE Z-Val P(>|z|) Kompetensi Kepala Sekolah kompetensi kepribadian 1,000 kompetensi manejerial 1,008 0,036 27,739 0,000 kompetensi kewirausahaan 1,055 0,039 27,016 0,000 kompetensi supervisi 1,050 0,037 28,079 0,000 kompetensi sosial 1,049 0,037 28,192 0,000 Kompetensi Guru kompetensi pedagogik 1,000 kompetensi kepribadian 1,019 0,040 25,638 0,000 kompetensi sosial 0,930 0,038 24,515 0,000 kompetensi profesional 0,902 0,052 17,246 0,000 Standar Nasional Pendidikan standar kompetensi lulusan 1,000 standar isi 1,018 0,063 16,158 0,000 standar proses 1,049 0,066 15,974 0,000 standar pendidik dan tenaga kependidikan 1,073 0,073 14,636 0,000 standar sarana dan prasarana 1,140 0,079 14,497 0,000 standar pengelolaan 1,098 0,068 16,222 0,000 standar pembiayaan 1,100 0,075 14,579 0,000 standar penilaian pendidikan 1,094 0,070 15,576 0,000
Secara  umum  nilai  standar  eror  dari estimasi  bootstrap  Bollen  Stine  lebih  besar daripada estimasi likelihood maksimum. Selain  menguji  validitas  setiap  indikator terhadap konstruk latennya makalangkah kedua
adalah  mencari  reliabilitas  setiap  indikator dengan  variabel  latennya.  Untuk  menguji reliabilitas ini maka dapat digunakan composite reliability . Besarnya nilai composite reliability untuk  masing-masing  konstruk  dapat  dihitung menggunakan rumus:
(6) Nilai variance  extracted  (VE) yang  tinggi menunjukkan  bahwa  indikator-indikator  itu telah  mewakili  secara  baik  variabel  bentukan yang  dikembangkan.  Nilai  tersebut  dapat diperoleh dengan rumus.
(7)
Secara  umum  nilai composite  reliability dan varianceextracted  (VE) dari  kedua  metode untuk  semua  variabel  laten  lebih  besar  atau sama dengan 0,99 pada Tabel 4 sehingga dapat dikatakan bahwa semua variabel indikator yang mengukur  variabel  laten  adalah  reliabel sehingga bisa dikatakan model pengukuran dari studi  kasus  analisis  pengaruh  kompetensi tenaga  pendidik  dan  kompetensi  Kepala sekolah  terhadap  Standar  Nasional  Pendidikan reliabel dan valid dan indikator-indikator yang terbentuk  dalam  penelitian  ini  telah  mewakili secara baik variabel laten dalam penelitian ini.
Tabel 4. Nilai composite reliable Variabel Laten MLE BBS VE VE Kompetensi Kepala Sekolah 0,994439 0,972558 0,994624 0,973703 Kompetensi Guru 0,991310 0,966206 0,991310 0,966206 Standar Nasional Pendidikan 0,991405 0,949041 0,994626 0,958633 Dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua metode  yang  diujikan  yaitu  dengan menggunakan  paket  Lavaan  R  dengan  MLE dan  BBS. Hasil  output  dari  paket  Lavaan  R sebagaimana  terlihat  dalam  Tabel  5.  Dalam Tabel  4  terlihat  perbedaan  pada composite reability dan varian  extracted .  Hal  ini disebabkan  pada  perbedaan  standar  eror  yang dihasilkan dari dua metode tersebut.
Tabel 5. Perbandingan Model
MLE BBS Estimasi Maximum Likelihood Bollen- Stine P value (Estimasi) 0,000 0,018 Minimum  fungsi  Test Statistik 3484,615 3484,615 CFI 0,943 0,943 TLI 0,933 0,933 RMSEA 0,126 0,126 P value (RMSEA) 0,000 0,000 SRMR 0,029 0,029 Parameter Estimasi: Informasi Standar Eror Jumlah Bootstrap Expected Standar - Observed Bootstrap 1000 Kompetensi Kepala Sekolah Kompetensi Guru Standar Nasional Pendidikan 0,994439 0,991310 0,991405 0,994624 0,991310 0,994626 VE Kompetensi Kepala Sekolah Kompetensi Guru Standar Nasional Pendidikan 0,972558 0,966206 0,949041 0,973703 0,966206 0,958633 Evaluasi model struktural dapat dilihat dari nilai  koefisien  parameter  hubungan  antar konstruk dengan nilai P(>|z|) yang menentukan signifikan tidaknya koefisien parameter. Model struktural dapat dievaluasi dengan melihat nilai parameter  koefisien  jalur  ( path coefficient parameter ). Berdasarkan output  R  maka  secara ringkas didapat  evaluasi  model  struktural  untuk  kedua metode  yang  disajikan  dalam  Tabel  6. Berdasarkan  Tabel  5  terlihat  bahwa  semua koefisien  jalur  signifikan  secara  statistik kecuali  koefisien  jalur  dari  kompetensi  kepala sekolah  ke  standar  nasional  pendidikan.  Nilai koefisien jalur dari kompetensi kepala sekolah ke  kompetensi  guru  adalah  0,937. Nilai koefisien  jalur  kompetensi  kepala  sekolah  ke standar nasional pendidikan adalah 0,469. Nilai koefisien jalur dari kompetensi guru ke standar nasional  pendidikan adalah  0,898.  Jalur  dari kompetensi kepala sekolah ke standar nasional pendidikan  tidak  signifikan  dilihat  dari  nilai P(>|z|)    >  0,05.  Sedangkan  koefisien  standard error  yang  dihasilkan  dari  estimasi  bootstrap Bollen  Stine  lebih  besar  daripada  estimasi likelihood  maksimum  di    semua jalur model struktural.
Tabel 6. koefisien jalur model struktural
MLE BBS K. Kepala Sekolah       K. Guru Estimasi Standar eror Z value P(>|z|) 0,937 0,042 22,109 0,000 0,937 0,035 26,508 0,000 K.Kepala Sekolah          SNP Estimasi Standar eror Z value P(>|z|) 0,469 0,458 1,024 0,306 0,469 0,645 0,727 0,467 K. Guru          SNP Estimasi Standar eror Z value P(>|z|) 0,898 0,476 1,887 0,05 0,898 0,657 1,366 0,172 Untuk model struktural dalam penelitian ini untuk kedua metode tersebut sebagai berikut:
Berdasarkan  Tabel  6  terlihat  bahwa  model struktural  yang  dibangun  dari  indikator reflektif  signifikan  secara  statistik.  Koefisien jalur  dari  kompetensi  kepala  sekolah  ke kompetensi  guru  sebesar  0,937  yang  artinya bahwa  kompetensi  kepala  sekolah  memiliki hubungan  positif  terhadap  kompetensi  guru. Koefisien jalur dari kompetensi kepala sekolah ke  standar  nasional  pendidikan  sebesar  0,469 yang artinya bahwa kompetensi kepala sekolah memiliki  hubungan  positif  terhadap  standar nasional  pendidikan.  Nilai  t-statistik  (P(>|z|)) sebesar  0,306  menunjukkan  bahwa  P(>|z|) >0,05  yang  berarti  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak. Jadi  nilai  koefisien  jalur  dari  kompetensi sekolah  ke  standar  nasional  pendidikan  tidak signifikan.  Koefisien  jalur  dari  kompetensi guru  ke  standar  nasional  pendidikan  sebesar 0,898  yang  artinya bahwa  kompetensi  guru memiliki  hubungan  positif  terhadap  standar nasional  pendidikan.  Kompetensi  kepala sekolah  tidak    mempunyai  pengaruh  langsung terhadap pencapaian standar nasional pendidikan  dan  kompetensi  kepala  sekolah mempunyai  pengaruh  langsung  terhadap kompetensi  guru.  Model  secara  keseluruhan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2. Model secara keseluruhan
Langkah  selanjutnya  dilakukan  pengujian model  fit  dari  model  tersebut.  Ringkasan evaluasi uji fit disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Kriteria Goodness FIT Uji Nilai Keterangan Comparative Fit Index (CFI) 0,942 Baik Tucker-Lewis Index (TLI) 0,931 Baik RMSEA 0,128 Cukup baik SRMR 0,029 Baik Model  Covarian  Based-SEM yang dianalisis  dengan  paket  Lavaan  R  secara keseluruhan  menghasilkan  nilai  CFI  sebesar 0,942 yang berarti model yang terbentuk dapat menjelaskan  semua  variabel  yang  ada  sebesar 0,942. Keragaman kompetensi kepala sekolah, kompetensi  guru  dan  standar  nasional pendidikan  yang  dapat  dijelaskan  oleh  model adalah sebesar 94,2 % dan sisanya 5,8% dapat dijelaskan  oleh  variabel  yang  lain  sehingga model yang terbentuk baik. Pada penelitian ini nilai RMSEA sebesar 0,128 yang dekat dengan 0  dan  nilai  SRMR  sebesar  0,029  yang  dekat dengan 0 sehingga model yang terbentuk telah sesuai.  Artinya,  nilai  data  telah  sesuai  dengan nilai  yang  sesungguhnya  dan  arah  indikator pengaruh  antar  variabel  sudah  diketahui dengan  pasti.  Berdasarkan  nilai  CFI,  TLI, RMSEA  dan  SRMR  maka  model  dalam penelitian ini dapat dikatakan model sudah baik dan sesuai dengan kondisi di lapangan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  pada  bab sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut: 1. Penelitian  ini  mengunakan  estimasi bootstrap  Bollen  Stine  dan  tanpa menggunakan  estimasi  bootstrap  Bollen Stine.  Dari  hasil  yang  didapat  terlihat bahwa  kedua  metode  yang  digunakan mempunyai  nilai loading dan  juga  nilai  fit yang  sama.  Perbedaannya  hanya  terletak pada  nilai  standar  eror  dan P-value .  Dari penelitian  ini didapatkan  bahwa  secara umum  nilai  standar  eror  dari  estimasi bootstrap Bollen Stine lebih besar daripada estimasi  maximum likelihood ,  hal  ini kemungkinan disebabkan esttimasi bootstrap  Bollen  Stine  digunakan  untuk data  non  normal,  sedangkan  dalam penelitian ini data merupakan data normal. 2. Ada dua jalur yang dimodelkan menuju ke standar  nasional  pendidikan.  Jalur  pertama dari  kompetensi  kepala  sekolah  ke  standar nasional  pendidikan  dan  jalur  kedua  dari kompetensi  kepala  sekolah  ke  kompetensi guru  kemudian  ke  standar  nasioanal pendidikan. Dari kedua jalur tersebut dapat diketahui  yang  mempunyai  pengaruh terbesar  terhadap  standar  nasional  adalah kompetensi  guru  baik  melalui  jalur  yang pertama maupun jalur yang kedua daripada kompetensi  kepala  sekolah  yang  dapat terlihat dari persamaan dibawah ini.
3. Semua  variabel  laten  maupun  indikatornya signifikan  secara  statistik  terlihat  dari P
value <  0,05  baik  model  pengukuran maupun  model  struktural.  Setiap  indikator dari  variabel  laten  memiliki  nilai  estimasi yang  tidak  jauh  berbeda  antar  indikator yang  menjelaskan  setiap  variabel  laten, sehingga  dapat  dikatakan  hampir  semua indikator  mewakili  variabel  laten  yang diukur.  Setiap  variabel  laten  memiliki indikator  yang  paling  dominan  yaitu indikator  yang  mengukur  varibel  laten kompetensi kepala sekolah adalah kompetensi  kewirausahaan,  untuk  variabel laten  kompetensi  guru  adalah  kompetensi kepribadian, sedangkan untuk variabel laten standar  nasional  pendidikan  adalah  standar sarana dan prasarana.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  saran yang  dapat  diberikan  peneliti  kepada  peneliti lain  yaitu:  Penelitian  tentang    pengaruh kompetensi  Guru  dan  Kepala  dan  Standar Nasional  Pendidikan  dapat  dicoba  dengan populasi yang lebih luas atau pada daerah yang berbeda dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bollen,  K.  A. 1989. Structural  Equation  with Latent Variables . Wiley, New York Enders,  C.K.  2005.  An  SAS  Macro  for
Implementing  the  Modified  Bollen–Stine
Bootstrap  for  Missing  Data:  Implementing the  Bootstrap  Using  Existing  Structural
Equation  Modeling  Software. Faculty Publications,  Department  of  Psychology . Paper 307. Ferdinand,  A.  2000.    Structural  Equation Modelling    dalam  Penelitian  Manajemen. Program  Magister  Manajemen  Universitas Diponegoro Semarang Ghozali,    I.  2008. Model  Persamaan Struktural  Konsep  dan  Aplikasi  dengan program  AMOS  16.0 .  Semarang:  Badab Penerbit Universitas Diponegoro. Hair, J.F. Jr., Anderson, R.E., Tathan, R.L., dan
Black,  W.C.  1998.  “ Multivariate  Data
Analysis ”. Fifth Edition.  Prentice-Hall
International Inc.
Joreskog, K. G dan Sorbom, D. 1999 . Lisrel 8
New Statistical Features . SSI, Chicago Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional
Republik  Indonesia  Nomor  13  tahun  2007 tentang Standar Kepala Sekolah/Madrasah.
Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional Republik  Indonesia  Nomor  16  tahun  2007 tentang  Standar  Kualifikasi  Akademik Guru. Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  No 19  tahun    2005  tentang  Standarisasi Nasional Pendidikan Rosseel,Y.  2012. lavaan:  An  R  Package for Structural  Equation  Modeling. Journal  of Statistical Software . Volume 48, Issue 2.
Wijanto,  S.  H.  2008.
Structursl  Equation Modeling  dengan  Lisrel  8.8 .  Graha  Ilmu. Yogyakarta.