Download

Latihan Analisis Menggunakan Smart PLS

Model CFA Fit Variabel

Membangun Diagram CFA Variabel (single) dengan AMOS

Cara Membuat email dan Browsing

PENGERTIAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM)

Latan (2012:1) menjelaskan terciptanya software (piranti lunak) Structural Equation Modeling (SEM) berawal dari dikembangkannya Analysis Covariance oleh Joreskog (1973), Keesling (1972) dan Wiley (1973). Software SEM pertama yang dihasilkan adalah LISREL (Linear Structural Relationship) oleh Karl Joreskog dan Dag Sorbom (1974). Tujuan utama dari pekembangan software SEM waktu itu untuk menghasilkan alat analisis yang lebih powerful sehingga mampu menjawab berbagai masalah penelitian yang lebih komprehensif.

SEM (Structural Equation Models) atau model persamaan struktural telah digunakan dalam berbagai bidang ilmu seperti psikologi, ekonomi, pendidikan dan ilmu sosial lainnya. SEM sendiri merupakan perkembangan dari beberapa keterbatasan analisis multivariat. Saat ini SEM banyak digunakan dalam penelitian S2 (Strata-2) dan S3 (Strata-3) tidak jarang pula digunakan dalam penelitian S1 (Strata-1). Hal ini dikarenakan SEM memiliki keunggulan dibandingkan analisis asosiasi lainnya seperti regresi atau analisis jalur. Dalam satu dekade terakhir, penggunaan SEM semakin meningkat. Sebagai contoh, sebelum 1990, dalam bidang pemasaran, hanya sekitar 10 artikel penelitian yang menggunakan SEM. Namun pada periode 1995-2007, lebih dari 2/3 dari keseluruhan artikel yang dipublikasikan dalam jurnal manajemen ternama menggunakan SEM. Perkembangan signifikan dalam penggunaan SEM juga terdapat dalam bidang lain seperti psikologi, sosiologi, manajemen dan akuntansi (Hair dkk, 2013; Babin dkk, 2008; McQuitti, 2004; dan henri, 2007 dalam Solihin dan Ratmono, 2013:2). SEM mampu menjelaskan keterkaitan variabel secara kompleks dan serta efek langsung maupun tidak langsung dari satu atau beberapa variabel terhadap variabel lainnya. (Mustafa, 2012;1).

Menurut Ghozali (2008:3), SEM merupakan gabungan dari dua metode statistik yang terpisah yaitu analisis faktor (factorial analysis)  yang dikembangkan dalam psikologi dan psikometri serta model persamaan simultan (simultaneous equation modeling) yang dikembangkan dalam ekonometrika.

Sedangkan pendapat Maruyama (1998) menyebutkan bahwa SEM adalah sebuah model statistik yang memberikan pekiraan perhitungan dari kekuatan hubungan hipotesis di antara variabel dalam sebuah model teoritis, baik secara langsung atau melalui variabel antara (intervening or mediating variables).

Metode SEM merupakan kelanjutan dari analisis jalur (path analysis) dan regresi berganda (multiple regression) yang sama-sama merupakan bentuk analisis multivariat. Dalam analisis asosiatif, multivariate-korelasional atau kausal-efek, metode SEM mampu mematahkan dominasi penggunaan analisis jalur dan regresi berganda yang telah digunakan selama beberapa dekade sampai dengan sebelum memasuki tahun 2000-an. Dibandingkan dengan analisis jalur atau regresi berganda, metode SEM lebih unggul karena dapat menganalisis data secara lebih komprehensif. Pada analisis jalur dan regresi berganda, analisis data dilakukan terhadap data interval dari skor total variabel yang merupakan jumlah dari skor dimensi-dimensi atau butir-butir instrumen penelitian. Dengan demikian, analisis jalur dan regresi berganda hanya dilakukan pada tingkat variabel laten (unobserved).

Dilihat dari data yang digunakan, analisis jalur dan regresi berganda sejatinya hanya menjangkau bagian terluar dari sebuah model penelitian. Sedangkan metode SEM mampu menjangkau sekaligus mengurai dan menganalisis setiap bagian sebuah model persamaan yang dikembangkan. Metode SEM diharapkan mampu menjawab kelemahan metode multivariat generasi sebelumnya, yaitu analisis jalur dan regresi berganda.

Pada tahap perkembangan selanjutnya, metode SEM menjadi semakin penting dalam penelitian sosial, behavioral dan manajemen seiring dengan kemajuan teknologi komputer. Metode statistik multivariat yang pada tahun 1950-an sulit diaplikasikan secara manual, seperti analisis faktor, regresi berganda yang lebih dari tiga variabel bebas, analisis jalur dan analisis diskriminan berangsur-angsur menjadi lebih mudah dengan ditemukannya program-program komputer seperti : SPSS, Minitab, Prostat, QSB, SAZAM, dan lain-lain.

Metode SEM saat ini diperkirakan sebagai metode multivariate yang paling dominan. Program komputer yang saat ini dapat digunakan untuk mengolah data pada penelitian metode SEM diantaranya : AMOS, LISREL, PLS, GSCA, dan TETRAD.

Daftar Pustaka:

Mustafa Zainal, Wijaya Tony, 2012, Panduan Teknik Statistik SEM & PLS dengan SPSS AMOS, Konsep Dasar SEM dan PLS, Pengenalan AMOS dan SmartPLS, Contoh dan Penerapan SPSS AMOS dan SmartPLS, Yogyakarta, Cahaya Atma Pustaka.

Latan, Hengky, 2012, Structural Equation Modeling, Konsep dan Aplikasi menggunakan LISREL 8,80, Alfabeta, Bandung.

Solihin, Mahfud dan Ratmono, Dwi, 2013. Analisis SEM-PLS dengan WarpPPL 3.0, Yogyakarta, Penerbit ANDI Yogyakarta.

Ghozali, Imam, 2008c, Structural Equation Modeling, Teori, Konsep dan Aplikasi dengan program LISREL 8.80, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.