1 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika No.2, Yogyakarta, 55281 (email: adhistya@ugm.ac.id)

## Analisis Constructivist Multimedia Learning Environment dengan Pendekatan Bayesian Structural Equation Model
Eny Sukani Rahayu 1 , Adhistya Erna Permanasari 1 , Dewa Ayu Putu Nadya Hareswary 1 , Inas Ulfah Prisabtini 1
Abstract—  Constructivist  Multimedia Learning Environment (CMLE) is a learning model where the teacher gives the student an experience that can help them to develop high order thinking skills such as critical thinking, developing solutions, and be creative around their environment.  CMLE uses multimedia as their main source of information and as a tool to deliver learning materials. For that purpose, evaluation is needed to assess the effectiveness of the learning model. This evaluation is  known as CMLE  Survey (CMLES). Data obtained from CMLES needs  to be analysed using analytical methods that can show the relationship between each variable and the indicator. Bayesian Structural Equation Model (SEM)  is  considered as the right approach because of many advantages of Bayesian Approach, such as using prior information to get posterior result and not affected by the number of samples. The seven existing hypotheses are  accepted with the following results. RTH has a positive influence on CHL while CHL has a positive effect on COM. RLV has a positive influence on COM. RTH has  a positive influence on INQ while INQ has a positive influence on NEG. Nevertheless, CHL gives a negative influence on INQ and RLV gives a negative influence on CHL.
Intisari — Constructivist Multimedia Learning Environment (CMLE)  merupakan model pembelajaran yang di dalamnya seorang pengajar memberikan peserta didiknya sebuah pengalaman yang dapat membantu peserta didik untuk mengembangkan kemampuan memecahkan masalah, berpikir kritis, dan menjadi kreatif terhadap permasalaahn di sekitarnya, dengan  memanfaatkan multimedia sebagai sarana belajar. Untuk itu,  CMLE  Survey  (CMLES)  diperlukan  sebagai sarana evaluasi yang dapat menilai efektivitas model pembelajaran ini. Setiap data yang diperoleh dari CMLES perlu dianalisis dengan menggunakan metode analisis yang dapat menunjukkan hubungan antara masing-masing variabel dengan indikatornya. Bayesian  Structural Equation Model  (SEM)  dinilai sebagai pendekatan yang tepat  dengan  kelebihan seperti menggunakan informasi  prior  untuk memperoleh hasil posteriornya dan tidak terpengaruh oleh jumlah sampel. Ketujuh hipotesis yang ada dapat diterima seluruhnya  dengan hasil sebagai berikut.  RTH memberikan pengaruh positif pada CHL sementara  CHL memberikan pengaruh positif pada COM.  RLV memberikan pengaruh positif pada COM. RTH memberikan pengaruh positif pada INQ sementara INQ memberikan pengaruh positif pada NEG. Namun, CHL memberikan pengaruh negatif pada INQ dan RLV memberikan pengaruh negatif pada CHL.
Kata Kunci— CMLE, CMLES, SEM, Bayesian, multimedia.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi mendorong penggiat bidang pendidikan untuk mengaplikasikan teknologi yang ada
ke dalam proses belajar dan mengajar. Salah satu model pembelajaran yang diterapkan adalah Constructivist Learning Environment (CLE)  yang  merupakan model pembelajaran constructivist yang memiliki tujuan  mendorong peserta didik meningkatkan kemampuan high order thinking [1] . Dalam dunia pendidikan,  multimedia dapat dimanfaatkan sebagai sarana penyampaian materi. Pada pendidikan dini, multimedia dibuat dengan menggabungkan konsep bermain sambil belajar [2].  Penerapan multimedia pada pendidikan dini ini dinilai sangat efektif dan berhasil memperdalam pemahaman peserta didik usia dini dan mengurangi tekanan dalam belajar. Dengan meningkatnya kebutuhan teknologi informasi dan multimedia pada  proses pembelajaran menengah ke  atas, banyak dilakukan penelitian terkait model belajar yang cocok untuk peserta didik menengah ke atas. Penggunaan multimedia pada CLE menghasilkan model pembelajaran Constructivist Multimedia  Learning Environment (CMLE).  Penerapan CMLE pada pembelajaran Pemrograman Komputer dinilai efektif  dengan evaluasi berdasarkan opini ahli  [3].  Pada makalah  ini,  CMLE diuji penerapannya untuk pembelajaran berbasis aplikasi komputer dan matematis dengan pendekatan Bayesian Structural Equation Model (BSEM)  untuk melihat efektivitas CMLE berdasarkan persepsi peserta didik dan ketepatan model pembelajaran yang diterapkan.

## II. CMLE DAN CMLES

## A. Constructivist Multimedia Learning Environment (CMLE)
CMLE  merupakan model pembelajaran yang menerapkan social constructivism sehingga berpedoman pada peran aktif peserta didik sebagai konstruktor pengetahuan dalam sebuah lingkungan yang interaktif [4]. Kegiatan dalam model belajar CMLE terdiri  atas  beberapa aktivitas yang berfokus untuk melatih high order thinking skill peserta didik dan menggunakan multimedia sebagai sarana penyaluran materi pembelajaran. Multimedia yang digunakan beragam wujudnya dan terdiri atas  kombinasi teks, audio, video, dan animasi. Contoh  platform multimedia yang biasa digunakan dalam CMLE seperti  platform e-learning, website yang memuat materi pembelajaran, dan  Youtube.  Pada CMLE,  pengajar berperan aktif sebagai fasilitator dan membimbing peserta didik saat mengerjakan beragam proyek yang bertujuan untuk meningkatkan high order thinking skill [5].

## B. Constructivist Multimedia Learning Environment Survey (CMLES)
Constructivist Multimedia Learning Environment Survey (CMLES)  merupakan sebuah survei  yang didesain untuk mengevaluasi kelas yang menerapkan model belajar CMLE secara kualitatif. CMLES biasanya dilihat dari sisi pengajar dan peserta didik. Namun,  pada  makalah  ini CMLES hanya diambil dari persepsi peserta didik saja. CMLES memiliki 30
instrumen yang terdiri atas  enam buah skala dan masing- masing skala memiliki lima buah pertanyaan sebagai prediktor yang mewakili skala tersebut. Skala dan sampel CMLES dapat dilihat pada Tabel I  [6].  Instrumen  CMLES  tersebut dinilai dengan menggunakan  enam skala  Likert dengan  nilai ‘1’  = sangat tidak setuju hingga ‘5’  = sangat setuju.  Enam skala tersebut kemudian memunculkan hipotesis yang menjadi dasar penelitian dalam makalah ini. Hipotesis penelitian diperlihatkan pada Tabel II.
C. Structural Equation Model (SEM)
Structural Equation Model (SEM) merupakan sebuah konsep analisis faktor yang merupakan gabungan antar model pengukuran dan model  struktural.  Kedua model ini dinilai dapat menunjukkan hubungan antara variabel dengan indikator dan variabel dengan variabel. SEM digunakan untuk menilai suatu model. Langkah dari SEM terdiri atas beberapa teknik statistik yang menjadi dasar untuk membangun suatu model hipotesis. SEM memiliki beberapa kelebihan,  seperti adanya kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship , cukup akurat untuk menganalisis data kuesioner yang melibatkan persepsi, dan mudah untuk memodifikasi model  [7].  Dalam SEM, variabel laten atau construct memiliki sifat endogen maupun eksogen. Variabel laten  dengan sifat eksogen dapat memengaruhi variabel dependen. Variabel eksogen memiliki anak panah yang menuju kepada variabel endogen. Sebaliknya, variabel laten endogen dapat dipengaruhi oleh variabel independen sehingga anak panah akan menuju ke variabel endogen.

## D. Bayesian Structural Equation Model (BSEM)
BSEM  merupakan metode inferensi yang menggabungkan antara data saat ini dengan data penelitian sebelumnya (data prior ). Metode ini berbeda  dengan  metode  klasik  dalam
stastistik   seperti Maximum Likelihood , karena dalam metode klasik parameter Ө dianggap sebagai besaran , sedangkan pada Bayesian parameter Ө  dianggap  sebagai  peubah  yang memiliki distribusi prior atau subjektif [8].
E. Statistical Package for The Social Science (SPSS)
Statistical Package for The Social Science (SPSS) merupakan program yang digunakan untuk melakukan analisis statistika yang dirilis pada tahun 1968. SPSS mampu melakukan perhitungan statistik dasar seperti statistik deskriptif, statistik bivariat,  prediksi  hasil  numerik,  analisis faktor, dan sebagainya. SPSS memiliki fitur data editor yang dapat memudahkan pengguna untuk membaca dan memasukkan berbagai jenis data. Selain data editor, SPSS juga memiliki fitur seperti data tranformation, database access, mapping, multiple session, dan sebagainya [9].

## F. IBM SPSS Amos 24
Amos  adalah sebuah program perangkat lunak yang dikeluarkan oleh IBM dan merupakan pengembangan dari SPSS.  Amos  menggunakan pendekatan yang umum dalam menganalisis SEM. Dengan menggunakan Amos, pengguna dapat dengan cepat melakukan spesifikasi dan memodifikasi model dengan menggunakan tool dan tampilan grafis. Pengguna juga dapat melihat modification indices untuk menilai model fit . Amos juga dikenal sangat user-friendly karena pengguna dapat mengintegrasikan data yang diolah dari SPSS dengan mudah ke dalam Amos. Dalam Amos pengguna dapat menggambarkan diagram jalur modelnya untuk kemudahan dalam merepresentasikan data. Amos menyediakan beberapa metode untuk mengukur model SEM seperti Maximum Likelihood, Generalized Least Square, dan Bayesian Estimation [10] .

## III. M ETODOLOGI

## A. Prosedur Pelaksanaan
Langkah-langkah yang dilakukan meliputi studi pustaka, penerapan model belajar CMLE, evaluasi model belajar dengan CMLES, spesifikasi dan identifikasi model untuk analisis SEM, model fitting ,  dan estimasi model dengan menggunakan pendekatan Bayesian. Gbr.  1  merupakan diagram alir yang digunakan sebagai acuan.

## B. Penerapan Model Pembelajaran CMLE
Model pembelajaran CMLE diterapkan pada kelas Matematika Teknik dan Sistem Operasi di Departemen
TABEL I S KALA DAN S AMPEL P ERTANYAAN CMLES Skala Deskripsi Sampel Pertanyaan dalam CMLES Negotiation Apakah peserta didik mendapatkan kesempatan untuk mendiskusikan permasalahan mereka Dalam kelas ini saya dapat berdiskusi dengan mahasiswa lain inquiry learning Seberapa  jauh peserta didik tertarik untuk menginvestigasi pembelajaran dengan lebih dalam Saya melakukan pendekatan pada suatu masalah melalui lebih dari satu perspektif reflective thinking Membahas tentang apakah peserta didik memiliki kesempatan untuk memperdalam cara berpikir Dalam kelas ini saya dapat memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana saya belajar relevance Membahas tentang apakah informasi yang disalurkan melalui multimedia terpercaya dan mewakili situasi di dunia nyata Penggunaan multimedia dapat membantu penyampaian pembelajaran complexity Membahas tentang apakah program yang digunakan kompleks dan mampu merepresentasikan data dengan baik Multimedia di kelas menjadikan pembelajaran lebih menyenangkan TABEL II H IPOTESIS P ENELITIAN Hipotesis Deskripsi H1 Negotiation memengaruhi Inquiry learning H2 Inquiry learning memengaruhi Challenge H3 Inquiry learning memengaruhi Reflective Thinking H4 Challenge memengaruhi Reflective Thinking H5 Challenge memengaruhi Relevance H6 Complexity memengaruhi Challenge H7 Complexity memengaruhi Relevance
Teknik Elektro dan Teknlologi Informasi Universitas Gadjah Mada. Penyampaian materi menggunakan multimedia. Pada awal pertemuan, pengajar menyampaikan materi dengan menggunakan  multimedia  berupa slide yang disajikan secara interaktif untuk memperdalam pemahaman peserta didik. Selain menampilkan slide, pengajar juga menampilkan multimedia lain seperti video tutorial  materi perkuliahan. Setelah penyampaian materi, peserta didik diberi kesempatan untuk berdiskusi atau bertanya kepada pengajar.

## Gbr. 1 Prosedur pelaksanaan penelitian.
Pada setiap pertemuan diadakan  tugas yang diberikan melalui media belajar online atau e-learning, pada perkuliahan Matematika Teknik dan Sistem Operasi. E-learning yang digunakan  adalah Elisa ( www.elisa.ugm.ac.id ).  Dengan ada- nya tugas-tugas yang diberikan melalui website e-learning ,
peserta didik diharapkan dapat melakukan eksplorasi  untuk menyelesaikan tugas tersebut dengan memanfaatkan materi belajar  berbasis multimedia yang telah diberikan oleh pengajar ataupun dengan menggunakan sumber lain yang tersedia secara online . Tugas ini dilakukan secara  kelompok maupun individu. Bentuk tugas yang dikerjakan dapat berupa latihan soal, membuat makalah, dan lain sebagainya.
Bentuk tugas lain yang menjadi fokus utama dalam CMLE adalah  proyek kelompok.  Pada proyek kelompok,  pengajar memberikan beberapa topik seputar mata kuliah, kemudian peserta didik dalam bentuk kelompok diminta untuk memilih salah satu dari topik tersebut dan berdiskusi  tentang topik yang telah dipilih. Hasil diskusi  tersebut kemudian disampai- kan kembali di dalam kelas dengan menggunakan beragam bentuk  multimedia,  tetapi  topik tersebut tetap dapat disampaikan dengan baik. Bentuk multimedia yang disampaikan dalam kelas ini antara lain berupa video pembelajaran atau animasi  yang  ditampilkan dengan menggunakan laptop dan LCD.  Gbr.  2 merupakan tampilan Elisa  yang dipakai di kelas Sistem Operasi dan Matematika Teknik saat menerapkan CMLE.

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan CMLES yang terdiri atas 30  instrumen yang telah divalidasi pada penelitian sebelumnya  [5]. CMLES ini kemudian diberikan kepada 75 peserta didik yang mengikuti mata kuliah yang telah menerapkan CMLE pada akhir pertemuan di akhir semester, CMLES diambil dari responden dalam bentuk online form .  Demografi responden yang diperoleh dari CMLES adalah sebanyak 27 peserta didik di kelas Sistem Operasi merupakan angkatan 2016 dan sebanyak 48 peserta didik di kelas Matematika Teknik yang  merupakan angkatan 2017.  Responden terdiri atas  53 laki-laki dan 22 perempuan, dengan total 75 responden. Tujuh puluh lima responden yang terlibat belum pernah mengikuti mata kulian Sistem Operasi dan Matematika Teknik yang menerapkan CMLES sebelumnya.

## D. Analisis dengan Metode SEM
Sebelum melakukan analisis,  diperlukan pengecekan asumsi SEM yang merupakan dasar-dasar dari SEM. Asumsi yang perlu dipenuhi antara lain multivariate normality, multicolinearity, homocedasticity, dan ukuran sampel. Setelah data memenuhi asumsi SEM, tahap selanjutnya adalah analisis SEM. Langkah-langkah analisis SEM yaitu uji validitas dan reliabilitas,  analisis model struktural berdasarkan hipotesis, model fitting dengan menggunakan factor loading dan fit indices atau fit index , dan melihat hasil estimasi SEM [11].

## E. Analisis dengan Pendekatan Bayesian
Setelah tahap spesifikasi, identifikasi, dan model fitting SEM selesai, tahap selanjutnya adalah analisis SEM dengan pendekatan  Bayesian. Pendekatan Bayesian  terdiri  atas beberapa tahap, yang pertama adalah analisis Bayesian Estimation dengan menggunakan Amos  24. Bayesian Estimation bertujuan untuk mencapai konvergensi dengan
Eny Sukani Rahayu: Analisis Constructivist Multimedia Learning ...
Gbr. 2 Elisa, salah satu platform CMLE.
menggunakan simulasi algoritme  MCMC.  Hasil simulasi tersebut kemudian akan memunculkan nilai posterior mean yang menunjukkan hubungan antara variabel maupun prediktor. Kemudian terakhir dilihat parameter model yang dihasilkan merupakan estimasi yang baik atau tidak,  dengan menggunakan uji ketepatan estimasi model dengan melihat nilai MCMC standard error [12].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengecekan Asumsi SEM
Setelah  dilakukan analisis statistik Mahalanobis Distance , data yang dikumpulkan tidak melanggar asumsi Multivariate Normality karena tidak memiliki outliers. Nilai tolerance dan FIV dari masing-masing prediktor yang melanggar asumsi dari collinearity juga tidak melanggar asumsi multicollinearity . Nilai tertinggi tolerance yang diterima adalah >  0,1 dan FIV <10.  Data menunjukkan nilai tolerance terkecil adalah 0,204 dan FIV terbesar adalah 4,907.  Untuk uji homoscedasticity , setelah dilakukan analisis regresi linear,  muncul scatter plot yang menunjukkan hubungan antara Regression Standardized Predictive Value dan Regression Standardized Residual . Garis Loess yang ada pada scatter plot pada Gbr.  3  menunjukkan bentuk yang mendekati garis lurus, sehingga dapat dikatakan sampel yang digunakan tidak melanggar asumsi homoscedasticity dan pada scatter plot tersebut terlihat bahwa titik-titik tidak membentuk pola yang terlalu ekstrem.
Selain dengan menggunakan garis Loess, juga dilakukan uji Glesjer . Uji ini dilakukan dengan cara meregresikan variabel independen dengan nilai absout residual. Berdasarkan uji Glesjer,  variabel  INQ2 memiliki nilai signifikansi sebesar 0,019; INQ3 dengan nilai signifikansi 0,011; dan RLV3 dengan nilai signifikansi 0,008. Ketiga nilai signifikansi ini lebih kecil dari 0,05 sehingga terjadi heteroscedasticity pada ketiga variabel ini.
Pada umunya,  SEM memiliki jumlah sampel minimum sebanyak 200 sampel, tetapi  pada penelitian  SEM  dengan
menggunakan metode Bayesian,  sampel yang dibutuhkan adalah <  100 sampel , sedangkan  jumlah sampel yang ada dalam penelitian ini sebanyak 75 sampel. Karena jumlah sampel yang <  100,  maka dilakukan analisis SEM dengan pendekatan Bayesian untuk memperoleh hasil yang lebih baik. Untuk lebih meyakinkan,  dilakukan juga kelayakan sampel dengan menggunakan KMO and Bartlett’s Test. Hasilnya menunjukkan nilai Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy sebesar 0,778. Nilai ini menunjukkan angka di atas 0,5 (> 0,5) yang berarti jumlah sampel dalam penelitian ini adalah cukup.
Gbr. 3 Scatter plot homoscedasticity .

## B. Uji Reliabilitas dan Validitas
Terdapat dua jenis uji yang dilakukan untuk melihat validitas dan reliabilitas data, yaitu sebagai berikut.
1) Uji Reliabilitas: Menggunakan rumus Cronbach’s Alpha dan hasilnya adalah negotiation memiliki nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,752, Inquiry Learning dengan nilai 0,845, Reflective Thinking dengan nilai 0,824, Relevance dengan niali 0,736, Complexity dengan nilai 0,861, dan Challenge dengan nilai 0,743. Enam prediktor tersebut seluruhnya memilki nilai Cronbach’s Alpha di atas 0,70 yang
berarti keenam  prediktor tersebut memiliki keandalan yang baik untuk digunakan.
2) Uji Validitas: Untuk convergent validity , yang harus diperhatikan adalah nilai AVE ≥ 0,5 dan CR ≥ 0,7. Nilai AVE dari Negotiation , Reflective Thinking , Relevance , dan Challenge masih kurang dari 0,5. Namun,  kedua construct tersebut memiliki nilai Construct Reliability yang sangat tinggi karena melebihi angka 0,7. Hal ini menunjukkan, meski nilai AVE dari keempat variabel  tersebut kurang baik,  tetapi mendekati 0,5 sehingga masih dapat diterima, sedangkan nilai Construct Reliability adalah sangat baik, sehingga  secara keseluruhan Convergent Validity dalam penelitian ini adalah cukup valid dan memiliki reliabilitas yang tinggi.  Nilai AVE dan CR masing-masing construct diperlihatkan pada Tabel III.
TABEL III N ILAI AVE DAN CR V ARIABEL L ATEN CV NEG INQ RTH RLV COM CHL AVE 0,393 0,526 0,496 0,415 0,565 0,397 CR 0,761 0,845 0,827 0,764 0,865 0,755
Selain convergent validity , dilihat juga discriminant validity yang diperoleh dengan menghitung akar kuadrat AVE dan membandingkannya dengan korelasi variabel laten atau dengan menghitung akar kuadrat korelasi variabel laten dan membandingkannya dengan AVE. Hasil discriminant validity pada  Tabel  IV  menunjukkan terdapat enam korelasi antar construct yang tidak valid.  Hal ini menunjukkan adanya prediktor yang tidak mewakili variabel latennya dengan baik, sehingga harus dilakukan model fitting .
Gbr 4. Model struktural berdasarkan hipotesis.
Gbr. 5 Model struktural setelah model fitting.
T ABEL IV P ERBANDINGAN N ILAI AVE DAN F ACTOR CORRELATION (FC) Korelasi FC FC 2 AVE 1 AVE 2 NEG ↔ INQ 0,378 0,14 0,393 0,526 NEG ↔ RTH 0,662 0,43 0,393 0,496 NEG ↔ CHL 0,384 0,14 0,393 0,397 NEG ↔ RLV 0,525 0,27 0,393 0,415 NEG ↔ COM 0,437 0,19 0,393 0,565 INQ ↔ CHL 0,328 0,10 0,526 0,397 INQ ↔ RTH 0,735 0,54 0,526 0,496 INQ ↔ RLV 0,449 0,20 0,526 0,415 COM ↔ INQ 0,380 0,14 0,565 0,526 CHL ↔ RLV 0,659 0,43 0,397 0,415 CHL ↔ RTH 0,650 0,42 0,397 0,496 COM ↔ CHL 0,764 0,58 0,565 0,397 RTH ↔ RLV 0,555 0,30 0,496 0,415 COM ↔ RLV 0,891 0,79 0,565 0,415 COM ↔ RTH 0,597 0,35 0,565 0,496
T ABEL V F IT I NDEX M ODEL S TRUKTURAL CMIN NFI CFI TLI RMSEA 409,481 0,679 0,873 0,857 0,075
Gbr. 6 Hasil estimasi Bayesian.

## C. Analisis Model Struktural
Berdasarkan hipotesis pada Tabel II, dapat dibentuk model struktural seperti pada Gbr.  4. Model tersebut merupakan model recursive dan over identified. Dikatakan over identified karena jumlah sampel varian dan covariance variable yang teramati lebih besar dari jumlah parameter yang diestimasi. Variabel yang teramati adalah 30, distinct sample moments adalah 495, dan parameter yang diestimasi adalah 98, sehingga degree of freedom dari model adalah 397.
T ABEL VI
P ERBANDINGAN H ASIL A NALISIS SEM DENGAN M AXIMUM L IKELIHOOD DAN B AYESIAN Korelasi Maximum Likelihood Estimates Bayesian Estimates INQ ↔ NEG 0,758 0,870 CHL ↔ COM 0,834 0,842 CHL ↔ INQ -0,019 -0,006 RTH ↔ CHL 0,498 0,504 RLV ↔ COM 1,003 1,035 RTH ↔ INQ 0,505 0,512 RLV ↔ CHL -0,50 -0,146
Gbr. 7 Hasil konvergensi korelasi antar variabel laten.

## D. Model Fitting
Karena hasil discriminant validity yang kurang baik, maka perlu dilakukan model fitting , pertama dengan melihat nilai factor loading. Pada  Gbr.  4  terdapat empat buah nilai factor loading yang < 0,50, yakni pada CHL 3 sebesar 0,36; CHL 5 sebesar 0,48;  RLV1 sebesar 0,48;  dan RLV5 sebesar 0,34. Ketiga prediktor tersebut kemudian dihapuskan dari model
sesuai dengan rekomendasi dari modification indices . Setelah mengeliminasi berdasarkan factor loading , semua nilai factor loading yang dihasilkan sudah lebih dari 0,50. Selain itu berdasarkan modification indices , perlu ditambahkan covariance antara e14 & e15 dan e21 & e24 pada hasil model percobaan kedua. Diagram jalur yang dihasilkan menjadi seperti pada Gbr. 5 yang kemudian dianalisis fit atau tidaknya dengan fit index.
Berdasarkan model fitting kedua, dapat dilihat model yang dipakai benar-benar dapat diterima atau tidak,  dengan menggunakan fit index .  Tabel  V  adalah hasil model fitting kedua berdasarkan fit index.

## E. Hasil Analisis Bayesian
Pada Gbr.  6  diperlihatkan  hasil dari Bayesian Estimation yang menunjukkan hubungan antara variabel laten dengan prediktor dan variabel laten dengan variabel laten lainnya.
Pertama, Amos mengambil kurang lebih 55.500 analisis sampel dengan menggunakan burn-in sample awal sebanyak 500 untuk mencapai konvergensi. Konvergensi pada akhirnya diperoleh dengan menggunakan acceptance rate sebesar 0,35 yang berarti algoritme  MCMC telah secara efektif menghasilkan 35% parameter baru, sedangkan 65% sisanya mengulang parameter sebelumnya. Nilai acceptance rate ini dapat diterima karena berada di antara ambang nilai 0,2-0,5. Mean menunjukan nilai posterior mean dari estimasi Bayesian yang telah dilakukan, dan S.E menunjukkan bahwa nilai parameter estimates dari posterior mean yang dihasilkan dengan menggunakan MCMC memiliki nilai yang tidak jauh berbeda dengan nilai posterior mean yang sesungguhnya. Nilai Bayesian Estimation ini menunjukkan hasil yang mendekati  nilai Maximum Likelihood Estimates, seperti ditunjukkan pada Tabel VI.
Dengan demikian, dapat dikatakan pendekatan Bayesian dapat diterima sebagai pendekatan untuk menganalisis efektivitas CMLE. Gbr.  7 menunjukkan hasil konvergensi variabel.  Berdasarkan nilai mean dan konvergensi,  diperoleh hasil berupa kelima variabel yang saling berpengaruh positif, antara lain variabel laten yaitu Reflective Thinking dengan Challenge , Challenge dengan Complexity, Relevance dengan Complexity, Reflective Thinking dengan Inquiry learning , dan Inquiry learning dengan Negotiation, sedangkan dua variabel yang memiliki pengaruh negatif adalah Challenge dengan Inquiry learning dan Relevance dengan Challenge .

## V. K ESIMPULAN
Hasil analisis BSEM  menunjukkan nilai yang mendekati hasil analisis dengan pendekatan Maximum Likelihood sehingga untuk penelitian terkait, model pembelajaran CMLE dapat dianalisis dengan menggunakan pendekatan baik Maximum Likelihood maupun Bayesian.
Hasil analisis model struktural setelah dilakukan model fitting kedua menunjukkan nilai yang lebih baik di beberapa fit indices , seperti meningkatnya nilai CFI menjadi lebih dari 0,8; TLI menjadi lebih dari 0,8; dan nilai RMSEA menjadi kurang dari 0,08; sehingga model masih dapat diterima untuk dianalisis lebih lanjut.
Kelima variabel yang saling berpengaruh positif adalah variabel laten Reflective Thinking dan Challenge , Challenge dan Complexity , Relevance dan Complexity , Reflective Thinking dan Inquiry  Learning ,  serta Inquiry  Learning dan Negotiation dengan masing-masing nilai Bayesian Estimates sebesar 0,504; 0,842; 1,035; 0,512; 0,870, sedangkan dua variabel yang memiliki pengaruh negatif adalah Challenge dengan Inquiry  Learning dan Relevance dengan Challenge , yang masing-masing bernilai -0,006 dan -0,146.
Dengan pendekatan Bayesian , dapat dilihat bahwa estimasi parameter model yang digunakan adalah hasil estimasi yang baik karena standard error dari masing-masing parameter mendekati nilai nol.

## R EFERENSI
[1] M. Neo dan T.-K. Neo, “Engaging Students  in Multimedia-Mediated Constructivist Learning; Students’ Perceptions,” J. Educ. Technol. Soc. , Vol. 12, No. 2, hal. 254–266, 2009.
[2] M.S. Mahoney, “The History of Computing in the History of Technology,” IEEE Ann. Hist. Comput. ,  Vol. 10, No. 2, hal. 113–125, Apr. 1988.
[3] C. Samat, P. Vongtathum, S. Chaijaroen, dan  I. Kanjug,  "Design and Development of Constructivist Multimedia Learning Environment Enhancing  Skills in Computer Programming", 6th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI) , 2017, hal. 1023- 1026.
[4] M.C. O’Connor, “Chapter 2: Can We Trace the ‘Efficacy of Social Constructivism’?,” Rev. Res. Educ. ,  Vol. 23, No. 1, hal. 25–71, Jan. 1998.
[5] T.-K. Ken Neo, "Using  Multimedia in a Constructivist  Learning Environment in the Malaysian Classroom," Australasian Journal of Educational Technology , Vol. 19, No. 3, hal. 293-310, 2003.
[6] M. Dorit dan B.J. Fraser, “An Online Questionnaire for Evaluating Students’ and Teachers’ Perceptions of Constructivist Multimedia Learning Environments,” Res. Sci. Educ. ,  Vol. 35, No. 2–3,  hal. 221– 244, 2005.
[7] W. Widiharso, “Pelatihan Analisis SEM melalui AMOS,” Universitas Gadjah Mada, Modul Pelatihan, 2009.
[8] M. Webster, “Bayesian Statistics,” J. Appl. Stat. ,  Vol. 40, No. 12, hal. 2773–2774, Dec. 2013.
[9] S. Landau dan B. Everitt, A Handbook of Statistical Analyses using SPSS , Boca Raton, Florida, USA: Chapman & Hall/CRC, 2004.
[10] J.L. Arbuckle, “IBM SPSS Amos TM 22 User’s Guide,” Amos Development Corporation, 2013.
[11] A.Y. Nawangsari, "Structural Equation Modeling pada Perhitungan Indeks Kepuasan Pelanggan dengan menggunakan Software AMOS (Studi Kasus: Perhitungan Indeks Kepuasan  Mahasiswa FMIPA UNY Terhadap Operator IM3), Skripsi, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia, Juni, 2011.
[12] D.B. Dunson, J. Palomo, dan K. Bollen, “Bayesian Structural Equation Modeling,” Appl. Math. Sci. , Vol. 98, hal. 163–188, 2005.