Mengenal Analisis Jalur dan SEM dengan AMOS untuk Penelitian Pendidikan

Surabaya — Dalam penelitian pendidikan, memahami hubungan antarvariabel tidak cukup hanya dengan korelasi sederhana. Banyak fenomena pendidikan yang bersifat kompleks, melibatkan variabel mediasi, moderasi, atau konstruk laten yang tidak dapat diukur secara langsung. Untuk menjawab kompleksitas tersebut, AMOS (Analysis of Moment Structures) hadir sebagai alat bantu yang kuat melalui analisis jalur (path analysis) dan Structural Equation Modeling (SEM).

Analisis jalur merupakan langkah awal dalam memahami bagaimana satu variabel memengaruhi variabel lain, baik secara langsung maupun tidak langsung. Misalnya, pengaruh literasi digital terhadap hasil belajar mungkin dimediasi oleh motivasi dan kemandirian siswa. Hubungan semacam ini sulit dijelaskan hanya dengan regresi sederhana, karena melibatkan banyak jalur penyebab yang saling berhubungan.

Langkah pertama dalam menggunakan AMOS adalah menyiapkan model konseptual berbasis teori. Model ini bukan sekadar gambar panah, tetapi representasi logika berpikir ilmiah peneliti. Misalnya, teori deep learning dapat dijadikan dasar untuk menggambarkan bagaimana refleksi diri (variabel laten) memengaruhi keterlibatan belajar dan hasil pemahaman konseptual. Setiap panah dalam model mencerminkan hipotesis yang ingin diuji.

Setelah model teoritik siap, tahap berikutnya adalah mengimpor data dari SPSS ke AMOS. Pastikan nama variabel identik di kedua program agar proses sinkronisasi berjalan lancar. Di AMOS, variabel dapat digambarkan menggunakan ikon ellipse (untuk variabel laten) dan rectangle (untuk variabel terukur). Jalur hubungan antarvariabel dapat digambar menggunakan tanda panah satu arah (regresi) atau dua arah (korelasi).

Langkah ketiga, menjalankan estimasi model menggunakan metode Maximum Likelihood (ML). AMOS kemudian akan menghasilkan berbagai ukuran fit model seperti:

• Chi-square (χ²) — menunjukkan kesesuaian model dengan data (nilai kecil lebih baik).
• CFI (Comparative Fit Index) dan TLI (Tucker-Lewis Index) — idealnya > 0,90.
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) — idealnya < 0,08.

Indeks tersebut membantu peneliti menilai apakah model yang diajukan sesuai dengan data empiris. Namun, angka-angka tersebut tidak boleh ditafsirkan secara mekanis. Dalam pendekatan pendidikan, model yang “fit” bukan berarti sempurna, melainkan masuk akal secara teoretis dan empiris.

Langkah keempat, menafsirkan hasil analisis jalur. AMOS akan menampilkan nilai standardized regression weights (koefisien jalur), yang menunjukkan seberapa kuat pengaruh antarvariabel. Misalnya, jika nilai pengaruh refleksi terhadap keterlibatan belajar adalah 0,62 (p < 0,001), berarti refleksi memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap keterlibatan. Peneliti kemudian harus menjelaskan makna temuan ini dengan mengacu pada teori atau penelitian sebelumnya.

Langkah terakhir, memeriksa validitas dan reliabilitas konstruk laten melalui Confirmatory Factor Analysis (CFA). Konstruk yang valid menunjukkan bahwa indikator-indikatornya benar-benar mengukur konsep yang dimaksud. Nilai factor loading di atas 0,50 biasanya dianggap baik, sementara reliabilitas komposit (CR) dan Average Variance Extracted (AVE) digunakan untuk menilai konsistensi internal.

Menurut Hair et al. (2019), SEM bukan sekadar alat statistik, melainkan cara berpikir ilmiah yang menghubungkan teori dan data dalam satu sistem yang utuh. Peneliti pendidikan yang memahami SEM tidak hanya menguji hubungan numerik, tetapi juga mengevaluasi apakah teori yang digunakan mampu menjelaskan realitas belajar secara holistik.

Program S3 Ilmu Pendidikan UNESA mendorong mahasiswa untuk menggunakan AMOS sebagai sarana pengembangan literasi analitis tingkat tinggi — memadukan pemodelan teoritik, logika statistik, dan refleksi pendidikan. Melalui pendekatan ini, penelitian tidak hanya menghasilkan angka, tetapi juga makna yang mendalam bagi pengembangan ilmu dan praktik pendidikan.

Tim Redaksi S3 Ilmu Pendidikan UNESA