no comments

MENILAI DENGAN TEKNIK ANALISA SEM

Penilaian adalah salah satu peringkat penting untuk menilai kejayaan program / projek / dasar. Terdapat ramai pakar yang mempunyai definisi yang berkaitan dengan penilaian. Menurut Stufflebeam, penilaian adalah proses mendapatkan dan membentangkan maklumat yang berguna untuk mempertimbangkan keputusan alternatif. Chelimsky (1989), menentukan penilaian adalah satu kaedah penyelidikan yang sistematik untuk menilai reka bentuk, pelaksanaan dan keberkesanan sesuatu program. Sedangkan Djaali, Mulyono dan Ramli (2000) mendefinisikan penilaian sebagai proses menilai sesuatu berdasarkan standard objektif yang ditetapkan dan kemudian membuat keputusan mengenai objek yang dinilai.

Dalam menilai, banyak teknik analitik boleh dijalankan, bergantung kepada tujuan penilaian dan apabila penilaian dilakukan. Oleh kerana perbezaan ini, beberapa teknik penilaian muncul dalam melaksanakan program. Satu teknik yang boleh digunakan ialah analisis SEM (Model Persamaan Struktur). SEM adalah teknik analisis multivariate yang merupakan kombinasi analisis regresi, analisa laluan, analisis faktor dan model struktur. Kelebihan SEM berbanding dengan analisis data lain adalah ia dapat digunakan untuk mengetahui indikator-indikator yang membentuk pemboleh ubah, menguji kesahihan dan kebolehpercayaan instrumen, mengesahkan ketepatan model dan menguji kesan pembolehubah pada pembolehubah lain.

SEM mempunyai karakteristik yang bersifat sebagai teknik analisis untuk lebih menegaskan (confirm) dari pada untuk menerangkan. Maksudnya, seorang peneliti lebih cenderung menggunakan SEM untuk menentukan apakah suatu model tertentu valid atau tidak dari pada menggunakannya untuk menemukan suatu model tertentu cocok atau tidak, meski analisis SEM sering pula mencakup elemen-elemen yang digunakan untuk menerangkan.

Model persamaan struktur semasa telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang sains sosial, ekonomi, psikologi, pertanian, pendidikan, kesihatan, dan lain-lain. Dari segi penilaian, teknik ini boleh digunakan untuk menilai kesan dasar, sama ada ia mempunyai kesan positif terhadap pembangunan , yang selaras dengan teori itu. Dalam analisisnya, teknik ini disokong oleh perisian AMOS dan LISREL.

Ada tujuh langkah yang harus dilakukan dalam teknik analisa SEM.

  1.  Langkah pertama dalam SEM adalah mengenal pasti secara teori masalah penyelidikan. Topik penyelidikan diperiksa secara mendalam dan hubungan antara pembolehubah yang akan hipotesis mesti disokong oleh justifikasi teori yang kuat. Ini kerana SEM adalah untuk mengesahkan sama ada data pemerhatian adalah selaras dengan teori atau tidak.
  2. Langkah kedua adalah untuk menggambarkan rangka kerja penyelidikan dalam rajah aliran. Perjanjian dalam lukisan templat aliran telah dibangunkan oleh LISREL, jadi hanya gunakannya.
  3. Langkah ketiga ialah menukar grafik alir ke persamaan, persamaan struktur dan persamaan model pengukuran. Sebenarnya langkah ini telah dilakukan secara automatik oleh program SEM yang tersedia (AMOS atau LISREL). Berikut adalah contoh persamaan umum struktur.

Pembolehubah endogen = Pembolehubah Eksogen + Anggaran ralat

 

  1. Langkah keempat ialah memilih jenis model matriks input dan anggaran yang dicadangkan. Jenis matriks input yang dimasukkan adalah data masukan dalam bentuk matriks varians atau kovarians atau matriks korelasi. Data mentah pemerhatian akan diubah secara automatik oleh program ke dalam matriks kovarians atau matriks korelasi. Dalam langkah ini, terdapat dua peringkat, iaitu anggaran model pengukuran dan model struktur persamaan. Anggaran Model Pengukuran (Model Pengukuran) Juga sering disebut sebagai Analisis Faktor Pengesahan (CFA). Ini adalah dengan mengira rajah model penyelidikan dengan memberikan anak panah dua arah antara setiap membina. Langkah ini adalah untuk melihat sama ada matriks kovarians sampel di bawah kajian mempunyai perbezaan ketara atau tidak dengan anggaran matriks populasi. Model Persamaan Struktur juga sering dipanggil model Penuh, yang menjalankan program dengan model penyelidikan. Langkah ini adalah untuk melihat pelbagai andaian yang diperlukan, serta melihat sama ada atau tidak modifikasi perlu dilakukan dan pada akhirnya adalah untuk menguji hipotesis penyelidikan.

 

  1. Langkah kelima adalah kemungkinan munculnya masalah pengenalan yang sering timbul sehingga model tidak dapat dilaksanakan.

 

  1. Langkah Enam: Penilaian Kriteria Kebaikan Fit
    Ujian Pematuhan dan Ujian Statistik. Terdapat beberapa ujian kesesuaian statistik, berikut adalah beberapa kriteria yang biasa digunakan
    Ujian Kebolehpercayaan: Membina Kebolehpercayaan dan Variasi yang diekstrak. Nilai yang diharapkan untuk membina kebolehpercayaan adalah di atas 0.7 dan varians yang diekstrak adalah melebihi 0.5.

 

  1. Langkah Ketujuh: Mentafsir Keputusan Ujian dan Pengubahsuaian Model
    Penyelidik boleh mengubah suai model untuk memperbaiki model yang telah disusun, dengan nota penting, iaitu setiap perubahan model mesti disokong oleh justifikasi teori yang kuat. Tidak perlu ada pengubahsuaian model tanpa sokongan teoritis yang kuat.

 

Kekuatan dan Kelemahan SEM

Beberapa kelebihan teknik analisis ini termasuk:

1. Kemasukan pembetulan pengecilan.
2. Ketangkasan untuk membangunkan model.
3. Ujian Komprehensif.
4. SEM dapat mengatasi masalah kelainan pengedaran (dengan beberapa syarat)

Walaupun beberapa kelemahan yang dimiliki oleh SEM adalah seperti berikut:

  1. SEM tidak digunakan untuk menghasilkan model tetapi untuk mengesahkan bentuk model.
  2. Hubungan kausalitas antara pembolehubah tidak ditentukan oleh SEM, tetapi dibina oleh teori yang menyokongnya.
  3. SEM tidak digunakan untuk menyatakan hubungan kausalitas, tetapi untuk menerima atau menolak hubungan kausal secara teoritis melalui ujian data empirikal.
  4. Kajian mendalam tentang teori-teori yang berkaitan adalah model asas untuk menguji aplikasi SEM.

Sumber: The Light Of Urban

 

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL