Structural Equation Modelling (SEM): Pengertian, Kegunaan, Tahapan, Kelebihan dan Kekurangan

24 Feb 2025 | dibaca 41 kali

1. Pendahuluan

Dalam dunia penelitian sosial, pemasaran, psikologi, dan berbagai disiplin ilmu lainnya, peneliti tidak jarang dihadapkan dengan hubungan yang kompleks antara beragam variabel. Untuk memahami kompleksitas ini, dibutuhkan metode analisis yang mampu menilai keterkaitan antarkonstruk (construct) secara menyeluruh dan menangkap hubungan laten yang sering kali tidak terukur langsung.

Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel kompleks adalah Structural Equation Modelling (SEM). SEM memberikan kemampuan untuk menguji beberapa persamaan regresi sekaligus serta memperhitungkan hubungan laten di antara variabel. Artikel ini akan membahas pengertian, kegunaan, tahapan, kelebihan, dan kekurangan SEM secara terperinci.

2. Pengertian Structural Equation Modelling (SEM)

Structural Equation Modelling (SEM) adalah teknik analisis statistik yang menggabungkan analisis faktor dan analisis jalur (path analysis). SEM memungkinkan peneliti untuk:

Dalam SEM, kita membedakan antara:

  1. Model Pengukuran (Measurement Model), yang menilai sejauh mana indikator-indikator mampu mengukur variabel laten.
  2. Model Struktural (Structural Model), yang menilai hubungan antarkonstruk laten (variabel terikat dan variabel bebas) sesuai dengan hipotesis penelitian.

3. Kegunaan SEM

  1. Menguji Model Teoretis
    SEM membantu peneliti menguji model teoritis yang kompleks dengan berbagai konstruk laten serta jalur pengaruh langsung, tidak langsung, maupun interaksi.

  2. Memvalidasi Instrumen
    Menggunakan analisis faktor konfirmatori (Confirmatory Factor Analysis / CFA), peneliti dapat menilai validitas dan reliabilitas instrumen yang digunakan untuk mengukur konstruk tertentu.

  3. Analisis Simultan
    Tidak seperti regresi berganda konvensional yang terbatas pada satu persamaan di setiap analisis, SEM memungkinkan beberapa persamaan diperkirakan secara simultan. Hal ini sangat berguna ketika model penelitian memiliki banyak variabel antara (intervening) dan variabel pengukuran.

  4. Estimasi Hubungan Kompleks
    Dalam ilmu sosial maupun ilmu perilaku, variabel-variabel sering saling berhubungan secara kompleks. SEM memudahkan peneliti memeriksa hubungan yang melibatkan efek mediasi, moderasi, dan efek-efek laten lainnya dalam satu kerangka model yang komprehensif.

  5. Identifikasi Kesalahan Pengukuran
    Dengan SEM, peneliti dapat memisahkan kesalahan pengukuran dari variabel laten, sesuatu yang sulit dicapai dengan teknik statistik konvensional seperti regresi linear biasa.

4. Tahapan Dalam SEM

Berikut ini tahapan umum dalam menerapkan SEM:

  1. Pengembangan Model Teoritis

    • Menentukan konstruk atau variabel laten yang ingin diuji.
    • Mengembangkan kerangka konseptual (model teoretis) yang menggambarkan hubungan antarvariabel berdasarkan kajian pustaka dan logika teoritis.

  2. Spesifikasi Model (Model Specification)

    • Menentukan indikator (variabel terukur) yang merefleksikan setiap variabel laten.
    • Menyusun diagram jalur (path diagram) yang memetakan hubungan antara konstruk laten dan indikatornya, serta hubungan antarvariabel laten itu sendiri.

  3. Identifikasi Model (Model Identification)

    • Mengecek apakah model memiliki cukup informasi untuk menghasilkan estimasi parameter yang unik (identified, overidentified, atau underidentified).
    • Model diharapkan berstatus overidentified (jumlah data empiris lebih banyak dari parameter yang diestimasi).

  4. Pengumpulan Data

    • Mengembangkan kuesioner, skala, atau metode lain untuk mengukur indikator sesuai konstruk.
    • Melakukan survei, wawancara, atau eksperimen sesuai kebutuhan.

  5. Estimasi Model (Model Estimation)

    • Menggunakan metode estimasi seperti Maximum Likelihood (ML), Generalized Least Squares (GLS), atau Weighted Least Squares (WLS).
    • Proses ini melibatkan software SEM seperti AMOS, LISREL, SmartPLS, Mplus, atau WarpPLS.

  6. Evaluasi Kecocokan Model (Model Fit)

    • Menilai goodness of fit dengan menggunakan berbagai indeks seperti Chi-square, RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), CFI (Comparative Fit Index), TLI (Tucker-Lewis Index), dan GFI (Goodness of Fit Index).
    • Memastikan model memenuhi kriteria fit yang diterima secara luas dalam penelitian (misalnya, RMSEA < 0,08, CFI > 0,90, dsb.).

  7. Modifikasi Model (Model Modification)

    • Jika model belum memenuhi kriteria kelayakan, peneliti dapat memperbaiki model dengan menambah atau menghapus jalur sesuai dengan dasar teoritis yang kuat.
    • Menghindari modifikasi berlebih hanya berdasarkan saran dari indeks modifikasi (modification indices) tanpa alasan teoritis yang jelas.

  8. Interpretasi Hasil dan Pelaporan

    • Menafsirkan koefisien jalur, pengaruh langsung dan tidak langsung, serta makna teoretis dari temuan penelitian.
    • Menulis laporan akhir yang menyajikan hasil estimasi model, kelayakan model, dan kesimpulan.

5. Kelebihan SEM

  1. Kemampuan Menguji Hubungan Kompleks
    SEM memungkinkan peneliti menganalisis banyak hubungan sekaligus (multi-regresi, pengaruh mediasi, moderasi) dalam satu kerangka model.

  2. Memperhitungkan Kesalahan Pengukuran
    Dengan memisahkan variabel laten dan indikator, SEM mengatasi kelemahan metode regresi tradisional yang sering menganggap pengukuran bersifat sempurna (tanpa error).

  3. Analisis Faktor Konfirmatori (CFA)
    Peneliti dapat secara khusus menilai validitas konstruk dan memastikan bahwa indikator-indikator yang digunakan memang merefleksikan variabel laten yang dimaksud.

  4. Estetika dan Kejelasan Model Visual
    SEM didukung representasi diagram jalur (path diagram) yang intuitif. Ini memudahkan peneliti maupun pembaca memahami rancangan hubungan antarvariabel dalam penelitian.

  5. Kemampuan Generalisasi Model Teoritis
    Jika model fit dan dikembangkan berdasarkan basis teoretis yang kuat, hasil SEM dapat menjadi dasar pengembangan teori dan penelitian selanjutnya.

6. Kekurangan SEM

  1. Kebutuhan Ukuran Sampel Besar
    SEM cenderung membutuhkan sampel yang relatif besar untuk mendapatkan estimasi parameter yang stabil dan diandalkan, terutama jika model kompleks.

  2. Asumsi yang Ketat

    • Normalitas multivariat seringkali disyaratkan untuk metode estimasi tertentu seperti Maximum Likelihood.
    • Asumsi lain seperti independensi residual, linearitas, dan hubungan yang direfleksikan benar-benar sesuai teori juga perlu diperhatikan.

  3. Kompleksitas Teknis

    • Menyusun dan menafsirkan SEM memerlukan pengetahuan yang cukup mendalam tentang statistik lanjutan.
    • Software SEM memiliki banyak pilihan estimasi, kriteria fit, dan modifikasi model yang perlu dipahami agar tidak terjadi kesalahan interpretasi.

  4. Risiko Overfitting
    Ketika peneliti terlalu banyak melakukan modifikasi model berdasarkan data (data-driven), model dapat menjadi “overfit” terhadap sampel tersebut dan kurang generalizable ke populasi yang lebih luas.

  5. Kerentanan Terhadap Kesalahan Spesifikasi Model
    SEM sangat bergantung pada model awal yang ditetapkan. Jika teori yang digunakan lemah atau salah memodelkan hubungan, hasilnya bisa menyesatkan (misleading), meskipun secara statistik model terlihat “fit”.

7. Kesimpulan

Structural Equation Modelling (SEM) merupakan metode analisis statistik yang sangat berguna untuk menguji model dengan hubungan kompleks antarvariabel laten. SEM mengombinasikan keunggulan analisis jalur dan analisis faktor untuk memberikan gambaran yang lebih utuh tentang bagaimana variabel-variabel saling berinteraksi. Walau SEM menawarkan kelebihan dalam kemampuan menganalisis pengaruh langsung dan tidak langsung, serta meminimalkan kesalahan pengukuran, penggunaannya menuntut pemahaman mendalam mengenai teori, asumsi, dan prosedur statistik.

Pengambilan keputusan dalam tiap tahapan SEM—mulai dari pengembangan teori, pengumpulan data, spesifikasi model, hingga interpretasi—harus selalu didasarkan pada landasan konseptual dan logika ilmiah yang kuat. Dengan demikian, hasil yang diperoleh tidak hanya memiliki kecocokan statistik, tetapi juga relevan dan dapat diandalkan untuk kontribusi keilmuan di bidang masing-masing.

Referensi


Baca Juga :