Pengenalan SEM (Structural Equation Modelling) #1

Hai hai sobat Exsight, pada artikel kali ini, kita akan membahas suatu metode analisis statistik yang kerap kali digunakan dalam berbagai bidang penelitian tingkat lanjut, yaitu Structural Equation Modelling (SEM). Yuk simak artikel ini dengan seksama yaa !

Pendahuluan

Structural Equation Modelling (SEM) atau disebut juga sebagai “Model Persamaan Struktural”, merupakan metode statistik yang digunakan untuk menguji dan memodelkan hubungan kompleks antara variabel-variabel dalam suatu kerangka konseptual. Konsep dasar dari analisis SEM yaitu mengkombinasikan berbagai analisis statistik meliputi analisis jalur, analisis faktor, dan analisis regresi.

SEM memiliki kemampuan untuk mengatasi kompleksitas dalam analisis data, sehingga memudahkan peneliti untuk memahami bagaimana variabel-variabel saling mempengaruhi dalam suatu model. Analisis SEM seringkali diterapkan dalam berbagai bidang penelitian seperti ilmu sosial, psikologi, ekonomi, serta bidang lainnya yang memerlukan pemahaman yang kompleks tentang hubungan antara variabel-variabel.

Komponen Model SEM

Model Structural Equation Modelling (SEM) terdiri dari beberapa komponen utama yang saling terhubung, diantaranya:

1. Variabel Laten (Constructs)
   Variabel laten adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung. Variabel laten merupakan inti dari model SEM. Contoh variabel laten diantaranya “kepercayaan diri” maupun “kualitas hidup” .
2. Variabel Pengamatan (Indikator)
   Variabel pengamatan adalah variabel yang dapat diamati secara langsung dan dapat digunakan utuk mengukur variabel laten. Setiap variabel laten memiliki setidaknya satu indikator yang terkait dengannya. Misalnya, indikator untuk variabel laten “kepercayaan diri” yaitu rasa percaya diri.
3. Persamaan Struktural (Structural Equations)
   Persamaan struktural menggambarkan hubungan antara variabel laten dalam bentuk persamaan matematis. Persamaan struktural menjelaskan bagaimana variabel laten berinteraksi satu sama lain.
4. Persamaan Pengukuran (Measurement Equations)
   Persamaan pengukuran digunakan untuk menghubungkan variabel laten dengan variabel pengamatan (indikator), di mana pada persamaan ini mencakup bobot (loadings) dan kesalahan pengukuran.
5. Error Terms (Residuals)
   Error terms yaitu berupa kesalahan pengukuran yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel lain dalam model. Error terms mencakup faktor-faktor yang tidak diukur dalam analisis tetapi dapat mempengaruhi hasil SEM.

Bentuk Model SEM

Bentuk model dalam Structural Equation Modelling (SEM) terdiri atas berbagai jenis, yaitu:

1.Model Satu Variabel Laten
Dalam model ini, terdapat satu variabel laten (variabel yang tidak dapat diamati secara langsung) dan variabel pengamatan (variabel yang dapat diamati secara langsung). Model ini lebih sederhana dan cocok digunakan saat fokus hanya pada satu variabel laten tertentu.
Contoh penerapan model satu variabel laten diantaranya untuk mengukur variabel laten seperti “kecerdasan” dengan indikator seperti nilai IQ, hasil tes, dan prestasi akademis.

2. Model Multipel Variabel Laten
Model ini lebih kompleks dikarenakan melibatkan lebih dari satu variabel laten dan variabel pengamatan. Dalam konteks ini, beberapa variabel laten saling mempengaruhi dan diukur oleh beberapa variabel pengamatan. Penerapan model multipel variabel laten misalnya, dalam penelitian psikologi, untuk menganalisis hubungan antara variabel seperti “kepercayaan diri,” “motivasi,” dan “stres.”

3. Model Causal dan Non-Causal

a. Model Causal (Model Sebab-Akibat): Model ini menggambarkan hubungan sebab-akibat antara variabel. Variabel laten berfungsi sebagai penyebab yang mempengaruhi variabel lainnya. Misalnya, dalam penelitian pendidikan, kita dapat menggunakan model ini untuk menguji sejauh mana faktor seperti “kualitas pengajaran” mempengaruhi “prestasi akademis.”

b. Model Non-Causal (Model Korelasi)
Model ini menggambarkan hubungan korelasi antara variabel tanpa mengasumsikan hubungan sebab-akibat. Variabel laten dan variabel pengamatan saling terkait tanpa arah sebab-akibat yang jelas. Model ini cocok untuk menganalisis hubungan kompleks antara variabel yang mungkin saling memengaruhi. Misalnya, dalam studi ekologi, model ini dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara faktor-faktor lingkungan yang saling terkait.

Setiap bentuk model memiliki tujuan dan kompleksitasnya masing-masing. Pemilihan bentuk model harus didasarkan pada kerangka konseptual penelitian dan pertanyaan penelitian yang ingin dijawab oleh peneliti.

Kelebihan dan Keterbatasan

Metode Structural Equation Modelling (SEM) memiliki beberapa kelebihan dan keterbatasan, diantaranya:

Kelebihan

1. Analisis Hubungan Kompleks
   SEM dapat menggambarkan hubungan yang kompleks antara variabel laten dan pengamatan, serta dapat menggambarkan interaksi langsung dan tidak langsung di antara variabel-variabel tersebut.
2. Model Multivariat
   SEM dapat memodelkan hubungan simultan antara beberapa variabel termasuk variabel laten.
3. Pengukuran Variabel Laten
   SEM memungkinkan pengukuran variabel laten dengan memperhitungkan kesalahan pengukuran, meminimalkan bias dan meningkatkan validitas konstruk.
4. Pengujian Hipotesis
   Pada SEM terdapat pengujian hipotesis, sehingga peneliti dapat mengambil kesimpulan tentang hubungan antarvariabel secara lebih informatif.

Keterbatasan

1. Kemampuan Komputasi
   Analisis SEM memerlukan software khusus dan membutuhkan komputasi yang lebih intensif dibandingkan dengan metode statistik lainnya yang lebih sederhana.
2. Persyaratan Data
   SEM membutuhkan data yang relatif besar untuk mendapatkan hasil yang stabil dan valid, serta memerlukan adanya variasi dalam variabel-variabel yang dimodelkan.
3. Keterbatasan Asumsi
   Seperti metode statistik lainnya, SEM juga memiliki asumsi yang perlu dipenuhi, seperti normalitas data, independensi, dan homoskedastisitas.
4. Ketergantungan pada Teori
   Kualitas hasil SEM sangat tergantung pada kualitas kerangka teoritis yang mendasari pemilihan variabel dan hubungan antarvariabel.

Referensi

Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming (2nd ed.). Routledge.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Sage Publications.

Sampai disini dulu penjelasan terkait Pengenalan Structural Equation Modelling (SEM). Apabila masih ada yang dibingungkan bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya.