## PENERAPAN LOGIKA FUZZY DAN SEM UNTUK MENGUKUR KEDALAMAN SPIRITUAL DOSEN, KARYAWAN, DAN MAHASISWA
Any Tsalasatul Fitriyah
Mahasiswa S2 Matematika, Fakultas MIPA Universitas Brawijaya Malang Telp. 08990444003; Email: any.tsalasatul@yahoo.com

## ABSTRACT
Measuring the depth of spiritual used to knowing rank of depth of spiritual. Need a measurement to measure of depth of spiritual. In this reseach study case at the State Islamic University of Maulana Malik Ibrahim  Malang.  The  depth  of  spiritual  is  vegue,  therefore  in  this  study  fuzzy  logic  used  to  measure  of depth  of  spiritual.  In  this  reseach  used  Fuzzy  Multi  Attribute  Desicion  Making  (FMADM)  with  TOPSIS method.  In  addtion,  relationships  between  variables  that  affect  the  depth  of  spiritual  lecture,  staff,  and student will be investigated using Structural Equation Modeling (SEM).  Form calculation scores of depth of spiritual using TOPSIS method at interval 0 to 1. TOPSIS method  can be applied to measure the depth of spiritual  of  lecture,  staff,  and  student.  Furthermore  the  relationship  between  variables  will  be  analyzed using SEM, the results of the analysis data of lecture and staff show that variables have great influence on the  variables  that  are  more  spiritual  depth  than  behavioral  variables.  The  same  conclusion  was  also obtained based on the analysis of student data.
Keyword: Depth of Spiritual, FMADM, SEM, TOPSIS

## ABSTRAK
Pengukuran  kedalaman  spiriual  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kedalaman  spiritual seseorang. Untuk mengukur kedalaman spiritual diperlukan patokan atau ukuran yang sesuai. Penelitian ini dilakukan di Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Kedalaman spiritual merupakan sesuatu yang kabur, oleh karena itu logika fuzzy dapat membantu untuk pengukuran kedalaman spiritual. Logika fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy Multi Atributte Desicion Making (FMADM) dengan metode TOPSIS. Dalam penelitian ini digunakan pula Structural Equation Modeling (SEM) untuk menguji  hubungan  antar  variabel  yang  mempengaruhi  kedalaman  spiritual  dosen,  karyawan  dan mahasiswa. Hasil perhitungan skor kedalaman spiritual menggunakan metode TOPSIS berupa skor yang berada  pada  selang  interval  antara  0  sampai  1.  Metode  TOPSIS  ternyata  dapat  diterapkan  untuk mengukur  kedalaman  spiritual  dosen  ,  karyawan,  dan  mahasiswa.  Analisis  hubungan  antar  variabel dengan SEM dari data dosen dan karyawan menunjukkan bahwa variabel Ibadah memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap variabel kedalaman spiritual dibandingkan variabel perilaku. Kesimpulan yang sama juga diperoleh berdasarkan analisa pada data mahasiswa.

## PENDAHULUAN
Kedalaman  spiritual  merupakan  tingkat perilaku  untuk  mendekatkan  diri  kepada Tuhannya secara rasa. Kedalaman  spiritual tidak hanya bisa dinilai dengan ibadah sehari-hari, tapi juga  dinilai  dengan  perilaku  yang  dilakukan dalam kehidupannya. Ibadah adalah mendekatkan diri kepada Tuhan, dengan jalan menaati segala perintah-Nya, menjauhi larangan-Nya  dan  mengamalkan  segala  yang diizinkan-Nya  sebagai  tanda  mengabdikan/ memperhambakan diri kepada Tuhan. Demikian  pula  Ibadah  juga  bermakna  untuk mewujudkan  keimanan  dengan  amal-amal sholeh  yang  merupakan  pengembangan  ke arah  yang  positif  atau  baik  dari  fitrah manusia.  Adapun  fungsi  dasar  ibadah  bagi manusia  untuk  menjaga  keselamatan  akidah, menjaga  hubungan  antara  manusia  dengan Tuhannya dan berfungsi untuk
mendisiplinkan sikap dan prilaku [1].
Sayangnya  kedalaman  spiritual  merupakan sesuatu yang kabur untuk diukur, tetapi logika fuzzy  dapat  membantu  dalam  pengukurannya karena  Logika fuzzy memungkinkan  nilai keanggotaan antara 0 dan 1. Berbagai teori dalam perkembangan  logika fuzzy menunjukkan  bahwa pada  dasarnya  logika fuzzy dapat  digunakan untuk memodelkan berbagai sistem [2].
Salah  satu  metode  dalam  logika fuzzy untuk mendukung  keputusan  adalah Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making (FMADM),  FMADM merupakan suatu metode pengambilan keputusan  dari  sejumlah  alternatif  keputusan berdasarkan  kriteria tertentu. Salah satu metode dalam  FMADM  adalah  metode  TOPSIS.  Metode TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan yang didasarkan pada kriteria-kriteria tertentu.  Metode  ini  sering  digunakan  karena
alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [3]. Beberapa peneliti menggunakan FMADM  dalam  studi  kasus  menentukan  lokasi suatu  gudang  [4].  Juliyanti  dkk  [5]  juga menerapkan  FMADM  untuk  menentukan  guru berprestasi dengan metode AHP dan  TOPSIS.
Cabang  ilmu  matematika  yang  lain  adalah ilmu  statistika.  Dalam  statistika  terdapat  suatu metode,  yaitu Structural  Equation  Modeling (SEM ) yang merupakan  suatu  metode  statistika yang  digunakan  untuk  menguji  serangkaian hubungan  antar  variabel  yang  terbentuk  dari variabel  laten  dan  variabel manifest .  Penelitian yang  dilakukan  Renganathan  [6]  menerapkan metode SEM untuk mengukur persepsi pelanggan dalam sektor perbankan.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan dibahas  sistem  yang  berbasis  logika fuzzy dalam hal  ini  FMADM  yang  dapat  diterapkan  untuk mengukur  kedalaman  spiritual  dosen,  karyawan, dan  mahasiswa  serta  akan  diteliti  tentang hubungan  antar  variabel  yang  mempengaruhi nilai  kedalaman  spiritual  dosen,  karyawan,  dan mahasiswa dengan menggunakan SEM.

## KAJIAN TEORI
1. Fuzzy Multi Attribute Desicion Making (FMADM)
Definisi  1: Misalkan 𝐴 = {𝑎 𝑖 |𝑖 = 1, 2, … , 𝑛} adalah  himpunan  alternatif-alternatif  keputusan dan 𝐶 = {𝑐 𝑗 |𝑗 = 1, 2, … , 𝑚} a dalah  himpunan tujuan  yang  diharapkan,  maka  akan  ditentukan alternatif 𝑥 0 yang  memiliki  derajat  harapan tertinggi  terhadap  tujuan-tujuan  yang  relevan  c j [3].
Salah  satu  metode  dalam  FMADM  adalah TOPSIS.  Menurut  Kusumadewi  dkk  [3]  prosedur TOPSIS  mengikuti  langkah-langkah  sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif dan negatif.
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
2. Weighted Least Square (WLS) Estimator
Menurut  Wijanto  [7],  dalam  WLS,  fungsi 𝐹(𝑆, Σ(𝜃)) yang  diminimumkan  adalah  sebagai berikut:
𝐹 𝑊𝐿𝑆 (𝜃) = (𝑠 − 𝜎) ′𝑊 −1 (𝑠 − 𝜎) dimana s’=  (s 11 ,  s 21 ,  s 22 ,  s 31 ,  ...  ,  s kk )  adalah  suatu  vektor dari  elemen-elemen  pada  separuh  bagian bawah,  termasuk  diagonal  matrik  kovarian  S yang berdimensi k  x k , yang digunakan  untuk mencocokkan model dengan data. σ’= (σ 11 , σ 21 , σ 22 , σ 31 , ... , σ kk ) adalah suatu vektor dari elemen-elemen yang berkaitan pada ∑(θ) yang  dihasilkan  kembali  dari  parameter- parameter model θ.
W -1 adalah  suatu  matrik  definit  positif  W -1 yang berdimensi  u  x  u,  dimana  u=  k(k+1)/2  dan elemen-elemennya ditandai dengan w gh,ij .

## 3. Structural Equation Modeling (SEM)
Definisi  2: SEM  merupakan  teknik  analisis multivariat  yang  dikembangkan  guna  menutupi keterbatasan  yang  dimiliki  oleh  model-model analisis sebelumnya yang telah digunakan secara luas  dalam  penelitian  statistika.  Model-model yang  dimaksud  diantaranya  adalah regression analysis (analisis  regresi), path  analysis (analisis jalur),  dan confirmatory  factor  analysis (analisis faktor konfirmatori)[8].
Ada  beberapa  tahapan dalam prosedur  SEM menurut Wijanto (2008), yaitu :
1. Spesifikasi model ( model specification )
2. Identifikasi ( identification )
3. Estimasi ( Estimation )
4. Uji Kecocokan ( testing fit )
5. Respesifikasi ( respecification )

## METODE PENELITIAN
Studi  kasus  pada  penelitian  ini  dilakukan di  Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim  Malang.  Data  pada  penelitian  ini  adalah data  primer  yang  diperoleh  dari  survey kuesioner.  Kuesioner  disebarkan  pada  dosen, karyawan,  dan  mahasiswa.  Sebanyak  405  dosen dan  karyawan  menjadi  resonden  sedangkan kuesioner  untuk  mahasiswa  sebanyak  409 responden.  Analisa  data  pada  penelitian  ini menggunakan  software  Matlab  untuk  mengukur kedalaman  spiritual  dosen,  karyawan  dan mahasiswa dengan menggunakan FMADM metode TOPSIS. Software LISREL 8.80 digunakan untuk menganalisa guna mengetahui faktor yang mempengaruhi  skor  kedalaman  spiritual  dosen, karyawan, dan mahasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Aplikasi FMADM Metode TOPSIS untuk Mengukur Kedalaman Spiritual
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  survey kuesioner  kemudian  dianalisis  menggunankan FMADM metode TOPSIS. Tahapan metode TOPSIS yang pertama adalah membuat matriks ternormalisasi dan matriks ternormalisasi berbobot.  Matriks  ternormalisasi  merupakan bentuk perbandingan berpasangan setiap alternatif  di  setiap  kriteria  sedangkan  matriks ternormalisasi  berbobot  merupakan  matriks yang  berisi  matriks  ternormalisasi  yang  telah dikalikan dengan bobot preferensi. Pada penelitian  ini,  peneliti  memberikan  bobot preferensi sebagai berikut:

## 𝑊 = [5 5 4 4 3 3 3 2 2 3 3 5 5 ]
Tahap  berikutnya  adalah  menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk setiap  atribut,  sedangkan  solusi  negatif-ideal terdiri  dari  seluruh  nilai  terburuk  yang  dicapai untuk  setiap  atribut.  Hasil  perhitungan  solusi ideal  positif  dan  negatif  untuk  data  Dosen  dan karyawan  diperoleh  Solusi  ideal  positif  (A + ) adalah sebagai berikut:0 𝐴 + = {0,0628; 0,2956; 0.1213;  0.3247;  0.0245;
0.1694; 0.0240;  0.1184;  0.0239;  0.1226;
0.0891;  0.1082}
Solusi ideal negatif (A - ) adalah sebagai berikut: 𝐴 − = {0.3139;  0.1182;  0.3033;  0.0649;  0.1225; 0.0678;  0.1202;  0.0474;  0.1193;  0.0245; 0.2227;  0.0433}
Untuk data Mahasiswa diperoleh solusi ideal positif (A + ) adalah sebagai berikut:
𝐴 + = {0.0778;  0.3384;  0.0708;  0.4148;  0.0573;
0.2559;  0.0431;  0.2011;  0.0444;  0.1256; 0.0232;  0.1829;  0.0359}
Solusi ideal negatif (A - ) adalah sebagai berikut:
𝐴 − = {0.3889;  0.1354;  0.3541;  0.0830;  0.2867; 0.0512;  0.2157;  0.0402;  0.2220;  0.0251; 0.1159; 0.0366;  0.1795}
Setelah  menentukan  solusi  ideal  positif dan negatif, langkah selanjutnya adalah menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif serta  menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.  Pada  penelitian  ini  diberikan  kriteria pada  skor  kedalaman  spiritual  yang  diperoleh dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS. Kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
SKOR Makna Interval 0,00 – 0,20 Kedalaman Spiritual kurang sekali Interval 0,21 – 0,40 Kedalaman Spiritual kurang Interval 0,41 – 0,60 Kedalaman Spiritual cukup Interval 0,61 – 0,80 Kedalaman Spiritual baik Interval 0,81 – 1,00 Kedalaman Spiritual baik sekali
Hasil  perhitungan  kedalaman  spiritual dosen  dan  karyawan  akan  ditunjukkan  dalam diagram lingkaran sebagai berikut:
Gambar 2. Kedalaman spiritual dosen dan karyawan Hasil  perhitungan  kedalaman  spiritual dosen  dan  karyawan  menunjukkan  bahwa sebanyak 33% memiliki skor kedalaman spiritual tertinggi  yang  berarti  kedalaman  spiritual  baik sekali.  Skor  kedalaman  spiritual  terendah  yang berarti kedalaman spiritual kurang sekali dimiliki sebanyak 7% responden.
Untuk hasil perhitungan kedalaman spiritual mahasiswa, ditunjukkan  dalam diagram lingkaran berikut:
Pada  responden  mahasiswa,  paling banyak  responden  memiliki  skor  pada  interval 0,41-0,60 yang berarti kedalaman spiritual cukup dan interval 0,61-0,80 yang bermakna kedalaman spiritual baik yaitu sebanyak 33% dan 45%.

## 2. Aplikasi SEM
Setelah  analisis  dengan  menggunakan FMADM metode TOPSIS, selanjutnya data akan di analisis dengan SEM untuk mengetahui hubungan antar  variabel  yang  mempengaruhi  variabel kedalaman spiritual.
Gambar 3. Kedalaman spiritual mahasiswa
1. Spesifikasi model
Spesifikasi model pada penelitian ini:
a. Persamaan Struktural
𝐾𝑆 = 𝛾 11 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛾 12 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢 + 𝜁 1
b. Persamaan Pengukuran Variabel Eksogen 𝐼𝐵𝐷. 1 = 𝜆 11 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 1
𝐼𝐵𝐷. 2 = 𝜆 21 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 2
𝐼𝐵𝐷. 3 = 𝜆 31 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 3
𝐼𝐵𝐷. 4 = 𝜆 41 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 4
𝐼𝐵𝐷. 5 = 𝜆 51 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 5
𝐼𝐵𝐷. 6 = 𝜆 61 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 6
𝐼𝐵𝐷. 8 = 𝜆 81 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 8 𝑃𝑅. 1 = 𝜆 92 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 9
𝑃𝑅. 2 = 𝜆 102 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 𝛿 10
c. Persamaan Pengukuran Variabel Endogen 𝐾𝑆. 1 = 𝜆 11 𝐾𝑆 + 𝜀 1
𝐾𝑆. 2 = 𝜆 21 𝐾𝑆 + 𝜀 2 𝐾𝑆. 3 = 𝜆 31 𝐾𝑆 + 𝜀 3
2. Identifikasi
Identifikasi  dimaksudkan  untuk  menjaga agar  model  yang  dispesifikasi  bukan  merupakan model yang under-identified . Pada data dosen dan karyawan jumlah sampel n=405. Jumlah parameter  yang  akan  diestimasi  adalah  29 dengan  banyaknya  indikator  variabel  laten endogen  3  dan  indikator  variabel  laten  eksogen 10,  maka degree  of  freedom yang  dihasilkan adalah  62.  Pada  data  mahasiswa degree  of freedom adalah  75.  Karena degree  of  freedom 62 dan  75  sehingga  model  tersebut overidentified jadi  model  tersebut  dapat  diidentifikasikan estimasinya.
3. Estimasi
Pada  penelitian  ini  estimasi  parameter menggunakan Weigthed  Least  Square (WLS)
estimator karena  estimasi  parameter  WLS penggunaannya  tidak  bergantung  pada  jenis distribusi  datanya  serta  jenis  data  pada penelitian  ini  adalah  ordinal  [9].  Dengan  data sebesar  405  dan  409  sudah  memenuhi  syarat untuk  menggunakan  estimasi  parameter  WLS. Penggunaan  estimasi  parameter  WLS  disertai dengan  penggunaan  matriks  korelasi  sebagai input data.
4. Uji Kecocokan
Hasil  uji  kecocokan  menunjukkan  bahwa model  pada  penelitian  ini  belum  fit,  karena probabilitas  chi-square  menunjukkan  p=0,00. Selain  itu  nilai  ECVI,  AIC  dan  CAIC  masih menunjukkan model belum fit.
Uji  kecocokan  pada  data  mahasiswa menunjukkan  bahwa  model  pada  penelitian  ini belum  fit,  karena  probabilitas  chi-square menunjukkan  p=0,00.  Selain  itu  nilai  ECVI,  AIC dan  CAIC  masih  menunjukkan  model  belum  fit. karena  uji  kecocokan  pada  data  dosen  dan karyawan  maupun  pada  data  mahasiswa menunjukkan  hasil  yang  belum  fit,  maka  perlu dilakukan  respeksifikasi  agar  mendapatkan model yang fit.
5. Respeksifikasi Untuk  mendapatkan  model  yang  cocok, maka  peneliti  perlu  melakukan  modifikasi. Modifikasi  dilakukan  dengan  menambahkan hubungan  path  dari  beberapa  variabel  manifest dengan  variabel  laten,  mengkorelasikan error pada  beberapa  variabel  juga  dilakukan  untuk memodifikasi  model.  Respeksifikasi  pada  data Dosen dan Karyawan menghasilkan path diagram estimasi sebagai berikut:
Dari  hasil  estimasi  pada  data  dosen  dan karyawan setelah respeksifikasi, diketahui bahwa indikator  IBD.7  dan  IBD.8  yang  paling  dominan mempengaruhi variabel ibadah, yaitu sebesar 0,8 dan  0,9.  Pada  variabel  perilaku,  indikator  PR.2 yang paling berpengaruh yaitu sebesar 1,41. Pada variabel Kedalaman Spiritual (KS), indikator KS.1 memiliki  korelasi  dengan  KS.2  dan  KS.3  sebesar 0,11  dan  0,17  sedangkan  faktor  yang  paling berpengaruh  dominan  terhadap  kedalaman spiritual adalah indikator KS.2 yaitu penghayatan.
Gambar 4 . Hasil Estimasi Data Dosen dan Karyawan
Hasil estimasi
model struktural ditunjukkan pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Model Struktural Data Dosen dan Karyawan
Pada  estimasi  model  struktural,  variabel ibadah  mempunyai  korelasi  dengan  variabel  KS sebesar  0,76  dan  variabel  perilaku  memiliki korelasi dengan variabel KS sebesar 0,38 dengan error  sebesar  0,23.  Sedangkan  korelasi  antara variabel ibadah dengan perilaku sebesar 0,44.
Setelah  memperoleh  hasil  estimasi,  uji kecocokan  perlu  dilakukan  untuk  menguji kesesuaian model dengan data.
Uji  kecocokan  pada  model  yang  telah respeksifikasi  menunjukkan  bahwa  model  telah fit.  Probabilitas  chi-square  sebesar  0,0013 menunjukkan  model  telah  fit.  ECVI  pada  model ini  adalah  sebesar  0,42  namun ECVI  for Saturated model adalah 0,45 sedangkan ECVI for independence  model adalah  sebesar  16,55.
Sehingga  dapat  dikatakan  model  sudah  fit.  Nilai AIC  dan  CAICjuga  telah  menunjukkan  bahwa model  telah  fit  karena  model  AIC/CAIC  lebih kecil dari Independence AIC/CAIC dan Saturated AIC/CAIC. nilai NFI, NNFI, PNFI, CFI, IFI, dan RFI. Pada  model  ini  dapat  dikatakan  fit  karena nilainya telah mendekati 1. Nilai Critical N (CN) sebesar  216,86  menunjukkan  model  ini  cukup mewakili data. Nilai GFI sebesar 0,82 mengindikasikan  bahwa  model  ini  marginal  fit
dan  nilai  AGFI  sebesar  0,91  menyatakan  bahwa model pada kasus ini adalah fit.
Selain  pada  penilaian goodness  of  fit ,  uji kecocokan  dilakukan  dengan  menguji  validitas data  yang  digunakan,  pada  output  lisrel  pada path diagram t-value.
Analisa  data  menunjukkan t-value pada seluruh  indikator  yang  mempengaruhi  variabel laten  adalah  valid  karena  nilai t-value tidak  ada yang berada pada rentang -2 < t-value < 2.
Setelah  menguji  validitas  data,  uji kecocokan  berikutnya  adalah  menguji  reabilitas data.  Untuk  menguji  reabilitas  data  menurut Ghozali  dan  Fuad  (2005)  dapat  digunakan rumus Construct  Reability (CR)  dan Variance Extracted (VE). Untuk menghitung CR digunakan rumus :
𝐶𝑅 = (∑ 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔) 2
(∑ 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔) 2 + ∑ 𝑒 𝑗
Dan untuk menghitung VE digunakan rumus:
𝑉𝐸 = ∑ 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 2 ∑ 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 2 + ∑ 𝑒 𝑗 Perhitungan  CR  dan  VE  pada  data  ini diperoleh  CR  Ibadah  sebesar  0,89;  CR  Perilaku sebesar  0,82; dan  CR  KS  sebesar  0,73.  Dan  nilai VE  Ibadah  sebesar  0,5028;  VE  Perilaku  sebesar 0,6252; dan VE KS sebesar 0,52.
Hasil analisa dengan SEM pada data dosen dan  karyawan  dapat  dikatakan  bahwa  semakin tinggi  derajat  ibadah  dan  perilaku  maka  akan semakin  tinggi  pula  kedalaman  spiritual  yang dimiliki  dosen  dan  karyawan.  Dengan  kata  lain terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara variabel  ibadah  dan  perilaku  terhadap  variabel kedalaman  spiritual.  Selain  itu,  penelitian  ini juga  menemukan  adanya  variabel  ibadah  dan
variabel  perilaku.  Hasil  analisa  menunjukkan adanya  pengaruh  yang  positif  dan  Signifikan antara variabel ibadah dengan variabel perilaku.
Hasil  modifikasi  pada  data  mahasiswa, menghasilkan path diagram  estimasi  sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Estimasi Data Mahasiswa
Pada  data  mahasiswa,  indikator  yang paling  berpengaruh  terhadap  adalah  IBD.2, IBD.3, IBD.4, IBD.6, dan IBD.7, yaitu sebesar 0,67, 0,66,  0,64,  0,65,  dan  0,68.  IBD.6  memiliki korelasi  terhadap  IBD.1  dan  IBD.7  sebesar  0,18 dan 0,11 sedangkan IBD.4 dan IBD.5 berkorelasi sebesar  0,30.  Pada  variabel  perilaku,  PR.2  dan PR.3  yang  memiliki  pengaruh  paling  dominan, yaitu  sebesar  0,45  dan  0,51.  Pada  variabel kedalaman  spiritual,  indikator  KS.2  yang  paling berpengaruh  yaitu  sebesar  1,35.  Indikator  KS.1 memiliki korelasi  dengan  KS.2 dan  KS.3 sebesar 0,29 dan -0,60.
Model struktural yang diperoleh dari hasil estimasi digambarkan pada Gambar 7 berikut ini:
Gambar 7. Model Struktural Data Mahasiswa
Variabel ibadah berpengaruh sebesar 0,56 terhadap  variabel  KS,  sedangkan  variabel perilaku berpengaruh sebesar 0,48 dengan error seberar  0,31.  Korelasi  antara  variabel  ibadah dan perilaku yaitu sebesar 0,26.
Uji  kecocokan goodness  of  fit yang dihasilkan  oleh output lisrel  pada  data mahasiswa, menunjukkan bahwa model telah fit dengan  probabilitas chi-square sebesar  0,0065.
ECVI  pada  model  ini  adalah  sebesar  0,44  dan ECVI for Saturated model adalah 0,51 sedangkan
ECVI for independence model adalah sebesar 6,54 Sehingga  dapat  dikatakan  model  sudah  fit.  Nilai AIC  dan  CAIC  juga  telah  menunjukkan  bahwa model  telah  fit  karena  model  AIC/CAIC  lebih kecil dari Independence AIC/CAIC dan Saturated AIC/CAIC.  Uji  kecocokan  dengan  NFI,  NNFI, PNFI,  CFI,  IFI,  dan  RFI  pada  model  ini  dapat dikatakan  fit karena nilainya telah mendekati 1. Nilai Critical N (CN) sebesar 291,27 menunjukkan  model  ini  cukup  mewakili  data. Nilai  GFI  sebesar  0,93  mengindikasikan  bahwa model  ini good  fit dan  nilai  AGFI  sebesar  0,88 menyatakan bahwa model pada kasus ini adalah marginal fit .
Berdasarkan  analisa  dengan  LISREL, seluruh  indikator  pada  model  ini  adalah  valid dengan  ditandainya  tidak  ada  nilai t-value yang berada  pada  rentang  antara  -2  sampai  2  serta diperoleh  CR  Ibadah  sebesar  0,89;  CR  Perilaku sebesar  0,788;  dan  CR  KS  sebesar  0,854.  Untuk nilai Variance Extracted (VE), VE Ibadah sebesar 0,5011;  VE  Perilaku  sebesar  0,54;  dan  VE  KS sebesar  0,6625.  Karena  nilai  CR  pada  setiap variabel lebih dari 0,7 dan nilai VE lebih dari 0,5 maka dapat dikatakan bahwa data telah reliabel.
Hasil  analisa  dengan  SEM  pada  data mahasiswa  dapat  dikatakan  bahwa  semakin tinggi  derajat  ibadah  dan  perilaku  maka  akan semakin  tinggi  pula  kedalaman  spiritual  yang dimiliki  oleh  mahasiswa.  Atau  dengan  kata  lain terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara variabel  ibadah  dan  perilaku  terhadap  variabel kedalaman  spiritual.  Selain  itu,  penelitian  ini juga  menemukan  adanya  variabel  ibadah  dan variabel  perilaku.  Hasil  analisa  menunjukkan
adanya  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan antara variabel ibadah dengan variabel perilaku.

## KESIMPULAN
Berdasakan  hasil  analisa  data  responden di  lokasi  penelitian  dengan  metode  TOPSIS  dan SEM maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Fuzzy  Multi  Atributte  Decision  Making (FMADM)  metode  TOPSIS  dapat  diterapkan untuk mengukur kedalaman spiritual dosen, karyawan dan mahasiswa.
2. Stuctural  Equation  Modeling (SEM)  dapat digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antar variabel yang mempengaruhi kedalaman  spiritual  dosen,  karyawan,  serta mahasiswa.  Berdasarkan  analisis  data  hasil penelitian  diperoleh  bahwa  variabel  ibadah yang  lebih  berpengaruh  terhadap  variabel kedalaman  spiritual  dibandingkan  variabel perilaku  dengan  model  struktural  yang dihasilkan  SEM  pada  data  dosen  dan karyawan adalah:
𝐾𝑆 = 0,76 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 0,38 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢 +0,23.
Pada data mahasiswa, model struktural yang dihasilkan SEM adalah:
𝐾𝑆 = 0,56 𝐼𝑏𝑎𝑑𝑎ℎ + 0,48 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢 +0,31.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pradana, “Ibadah dan Syari’at,” 2012. .
[2] M. Djunaidi, E. Setiawan, and F. W. Andista, “Penentuan Jumlah Produksi dengan Aplikasi Metode Fuzzy- Mamdani,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 4, no. 2, pp. 90–98, 2005.
[3] R. Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM) . Yogyakarta:
GrahaIlmu, 2006.
[4] M. Ashrafzadeh, F. M. Rafiei, N. M. Isfahani, and Z. Zare, “Application of fuzzy TOPSIS method for the selection of Warehouse Location: A Case Study,”
Interdiscip. J. Contemp. Res. Bus. , vol. 3, no. 9, pp. 655–667, 2012.
[5] J. Juliyanti, I. Mohammad Isa, and M. Imam, “PEMILIHAN GURU BERPRESTASI
MENGGUNAKAN METODE AHP DAN
TOPSIS,” Pemantapan Keprofesionalan Peneliti, Pendidik, dan Prakt. MIPA Untuk Mendukung Pembang. Karakter Bangsa ,
2011.
[6] R. Renganathan, S. Balach, and K. Govindarajan, “Customer perception towards banking sector: Structural
equation modeling approach,” African J. Bus. Manag. , vol. 6, no. 46, pp. 11426– 11436, 2012.
[7] S. H. Wijanto, “Structural Equation Modeling dengan LISREL 8.8: Konsep dan Tutorial,” 2008.
[8] T. M. Hox, J.J dan Bechger, “An
Introduction to Structural Equation Modeling, Family Science Review,” vol. 11, pp. 354–373, 1998. [9] I. dan F. Ghozali, Struktural Equation Modeling Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Program Lisrel LISREL 8.80 edisi
3 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2005.