STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM)

Structural Equation Model atau SEM merupakan teknik analisis statistik multivariate. Analisis multivariat melibatkan lebih dari satu variabel pada waktu yang sama dan bertujuan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel tersebut. Teknik ini penting ketika kita ingin memahami bagaimana variabel-variabel berinteraksi satu sama lain dan bagaimana mereka secara bersama-sama mempengaruhi fenomena yang diteliti. Selain analisis multivariat juga dikenal analisis univariate yang hanya focus pada analisis variable Tunggal.

Jika dilihat dari namanya SEM terbagi menjadi dua komponen utama, structural (struktur) dan equation model (model persamaan). Penamaan ini mencerminkan pendekatan yang digunakan SEM untuk menganalisis hubungan antar variabel dalam sebuah model. Mari kita lihat lebih mendalam kedua istilah tersebut. Pertama, Istilah structural mengacu pada kemampuan SEM untuk memodelkan dan menguji struktur hubungan antara variabel-variabel. SEM memungkinkan peneliti untuk menyusun model yang mencerminkan hubungan teoretis atau hipotesis antar variabel laten ataupun variabel terukur (observed variable). Komponen struktural ini mencakup hubungan kausal atau asosiasi antara variabel-variabel dalam model, memungkinkan peneliti untuk memeriksa bagaimana satu variabel mempengaruhi yang lain dalam konteks model yang kompleks.

Selanjutnya, istilah equation model mengacu pada penggunaan persamaan matematis untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel. Dalam SEM, hubungan antara variabel dijelaskan melalui serangkaian persamaan regresi linier. Persamaan-persamaan ini menggambarkan bagaimana variabel laten mempengaruhi variabel terukur (model pengukuran) dan bagaimana variabel laten berinteraksi satu sama lain (model struktural). Model persamaan ini memungkinkan peneliti untuk mengkuantifikasi kekuatan dan arah hubungan antara variabel-variabel, serta untuk menguji hipotesis tentang struktur hubungan tersebut.

Kombinasi dari kedua istilah tersebut mencerminkan kombinasi dari dua pendekatan analisis statistik utama: analisis faktor dan analisis jalur (path analysis). penggunaan model persamaan matematis untuk menganalisis dan memvalidasi struktur hubungan kompleks antara variabel-variabel dalam sebuah model teoretis. SEM menawarkan fleksibilitas dan kekuatan analitis yang memungkinkan peneliti untuk mengeksplorasi dan memahami dinamika yang mendasari data mereka dengan cara yang lebih komprehensif dan terintegrasi dibandingkan dengan metode analisis tradisional.

Hair et al. (2022) mengkategorikan SEM sebagai teknik generasi ke dua dari metode analisis multivariat. Generasi pertama analisis data multivariat popular ditahun 1980an dianggap sebagai metode tradisional dengan beberapa teknik analisis seperti regresi berganda, regresi logistik, dan analisis varians (ANOVA). Teknik-teknik ini adalah alat dasar dalam statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara beberapa variabel. Mereka terutama fokus pada variabel yang terukur (observed variables) dan lebih sederhana dibandingkan dengan teknik generasi kedua seperti Structural Equation Modeling (SEM).

References:

HAIR, J., HULT, G. T. M., RINGLE, C. & SARSTEDT, M. 2022. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).