1. What (Apa itu SEM?)
Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik statistik multivariat yang menyatukan antara model pengukuran (measurement model) dan model struktur (structural model) dalam satu estimasi simultan (Schuberth, 2023). Dengan SEM, variabel laten—yang tidak terukur langsung—dihubungkan dengan indikator terukur dalam model pengukuran, sekaligus menggambarkan hubungan kausal antar konstruk melalui model struktural (Napontun, 2025). Teknik ini memperhitungkan kesalahan pengukuran serta memungkinkan analisis terhadap efek langsung, tidak langsung, dan total antar variabel. Model SEM biasanya divisualisasikan melalui diagram jalur (path diagram), yang memudahkan interpretasi model teoretis secara menyeluruh (Fu, 2024).
2. Why (Mengapa digunakan?)
SEM digunakan karena kemampuannya menangani hubungan kausal yang kompleks antar konstruk laten dan variabel terukur dalam satu kerangka analitis (Schuberth, 2023). Teknik ini memungkinkan pengujian teori secara empiris melalui model yang mencakup efek mediasi maupun moderasi, sambil secara simultan menilai kesalahan pengukuran (Napontun, 2025). SEM menyajikan sejumlah indeks fit model—seperti Chi-square, RMSEA, dan CFI—yang membantu mengevaluasi kecocokan model terhadap data empiris (Nielsen & Cortina, 2025). Dengan demikian, SEM tidak hanya bersifat deskriptif, tetapi juga memungkinkan validasi dan pemurnian teori melalui data (Fu, 2024).
3. Who (Siapa yang menggunakan?)
SEM banyak dimanfaatkan oleh peneliti akademik di bidang psikologi, sosiologi, pendidikan, kesehatan masyarakat, dan pemasaran untuk menguji model teoritis berbasis konstruk kompleks (Napontun, 2025). Dalam ilmu pemasaran, SEM digunakan untuk menganalisis dampak persepsi merek dan loyalitas terhadap keputusan beli konsumen (Schuberth, 2023). Peneliti di bidang kesehatan memanfaatkan SEM untuk mengevaluasi variabel psikososial dan efek intervensi melalui model mediasi (Fu, 2024). Selain itu, ekonom dan data scientist kerap menggunakan SEM dalam analisis struktural multigroup maupun longitudinal (Bakshi, 2024).
4. When (Kapan digunakan?)
SEM cocok digunakan ketika penelitian memerlukan pengujian model konseptual yang melibatkan konstruk laten dan struktur hubungan antar variabel secara simultan (Nielsen & Cortina, 2025). Teknik ini menjadi pilihan utama ketika Anda memiliki hipotesis teoritis yang kuat mengenai hubungan antar variabel serta ingin menguji kebenarannya (Napontun, 2025). SEM ideal untuk dataset dengan sampel relatif besar (umumnya >200) dan data yang mendekati asumsi normalitas multivariat (Schuberth, 2023). Lebih lanjut, SEM sangat berguna ketika penelitian melibatkan analisis multigroup, analisis lintas waktu (longitudinal), atau memerlukan validasi model pengukuran (Fu, 2024).
5. Where (Di mana diterapkan?)
SEM telah banyak digunakan dalam ilmu sosial dan perilaku untuk mengevaluasi teori motivasi, kesehatan mental, dan perilaku pendidikan secara kompleks (Napontun, 2025). Di bidang pemasaran dan manajemen, SEM menjadi penting untuk memahami hubungan antar persepsi merek, kepuasan pelanggan, dan niat beli (Schuberth, 2023). Dalam penelitian lingkungan maupun kebijakan publik, SEM membantu menjelaskan interaksi faktor struktural, kebijakan, dan perilaku masyarakat (Bakshi, 2024). Teknik ini bahkan berkembang ke model fungsional seperti Functional SEM dalam bidang data longitudinal atau monitoring kesehatan ekologi (Bakshi, 2024).
6. How (Bagaimana cara melakukannya?)
Tahap awal SEM adalah menyusun model teoritis dengan konstruk laten dan indikator, lalu memastikan identifikasi model (Napontun, 2025). Selanjutnya, estimasi model dilakukan menggunakan perangkat seperti AMOS, LISREL, Mplus, atau SmartPLS/lavaan, sesuai kebutuhan CB-SEM atau PLS-SEM (Schuberth, 2023). Model dievaluasi dengan indeks fit seperti RMSEA, CFI, SRMR, serta chi-square (Nielsen & Cortina, 2025). Setelah itu, interpretasi dilakukan terhadap koefisien jalur, termasuk analisis efek tidak langsung dan total (Fu, 2024). Bila diperlukan, model dimodifikasi dengan mempertimbangkan teori dan modifikasi indeks. Akhirnya, validasi dilakukan melalui metode seperti bootstrap, cross-validation, atau analisis multigroup (Schuberth, 2023).
Contoh Singkat
Misalnya peneliti pendidikan mengembangkan model SEM untuk mengevaluasi hubungan antara motivasi belajar (laten) dan gaya mengajar (laten) terhadap prestasi akademik (laten), dengan kepercayaan diri (laten) sebagai mediator (Napontun, 2025). Setiap konstruk diukur melalui beberapa indikator (item kuesioner). Setelah estimasi, ditemukan bahwa motivasi belajar memiliki efek langsung positif 0,35 terhadap prestasi, serta efek tidak langsung melalui kepercayaan diri sebesar 0,15, sehingga total efek adalah 0,50. Indeks fit model menunjukkan hasil baik, misalnya RMSEA < 0,06 dan CFI > 0,95 (Schuberth, 2023).
Kelebihan dan Kekurangan
Kelebihan
SEM memungkinkan estimasi simultan atas hubungan antar konstruk laten dan indikator, memisahkan komponen pengukuran dan hubungan struktural dalam model komprehensif (Schuberth, 2023). Teknik ini memperhitungkan kesalahan pengukuran, meningkatkan keandalan kajian efek kausal (Napontun, 2025). Diagram jalur memberikan ilustrasi model teoritis yang jelas dan intuitif (Fu, 2024). SEM juga fleksibel dalam menangani model multigroup, longitudinal, serta metode fungsional inovatif (Bakshi, 2024).
Kekurangan
SEM memerlukan sampel besar dan data yang memenuhi asumsi statistik tertentu, seperti normalitas multivariat (Schuberth, 2023). Teknik ini memerlukan teori pemodelan yang matang; kesalahan spesifikasi model dapat menghasilkan hasil yang menyesatkan (Nielsen & Cortina, 2025). Kompleksitas model dan prosedur estimasi akan meningkatkan risiko overfitting jika tidak disertai validasi (Napontun, 2025). SEM juga memerlukan perangkat lunak khusus dan pemahaman metodologis yang mendalam (Fu, 2024).
Kami mengundang Anda untuk berbagi pengalaman atau pertanyaan terkait penggunaan SEM—misalnya dalam memilih antara CB-SEM dan PLS-SEM, menangani sampel kecil, mengatasi asumsi normalitas, atau aplikasi aturan mediasi. Komentar Anda sangat berharga dan akan memperkaya diskusi ilmiah di antara kita. Silakan tuliskan pertanyaan atau pengalaman praktis Anda. Kami menanti pemikiran Anda dengan antusias.
Referensi
Bakshi, A. (2024). Functional structural equation models for dynamic systems in environmental monitoring. Ecological Modelling, 496, 107-120. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2024.107120
Fu, X. (2024). Advances in partial least squares structural equation modeling: New algorithms and applications. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 31(2), 187-203. https://doi.org/10.1080/10705511.2023.2254365
Napontun, V. (2025). Structural equation modeling in social science research: Trends and methodological advancements. Social Indicators Research, 169(3), 1021-1042. https://doi.org/10.1007/s11205-024-03459-1
Nielsen, T., & Cortina, J. M. (2025). Fit indices in structural equation modeling: Recent debates and recommendations. Organizational Research Methods, 28(1), 45-67. https://doi.org/10.1177/10944282231201011
Schuberth, F. (2023). On the quest for causal explanations in partial least squares structural equation modeling. Long Range Planning, 56(4), 102302. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2023.102302
Comments
Post a Comment