Mengenal lebih jauh, Apa itu Analisis SEM ?

Analisis Structural Equation Modeling (SEM) adalah Teknik multivariate analysis yang menggabungkan dua konsep statistika yaitu Analisis Faktor melalui model pengukuran (measurement model) dan Analisis Regresi melalui model struktural (structural model). Bertujuan untuk menguji hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antara indikator dengan konstruknya ataupun hubungan antar konstruk.

SEM merupakan sebuah metode statistik yang semakin populer dan diaplikasikan pada berbagai bidang ilmu. Dalam kemajuan teknologi dan informasi telah memungkinkan pengolahan data pada sebuah model SEM dilakukan dengan mudah dan cepat.

Teknik analisis multivariat SEM yang dapat menguji bersama-sama model struktural (hubungan antara konstruk independen dengan dependen) dan model pengukuran (hubungan antara indikator dengan konstruk) sehingga SEM sangat berguna pada seluruh bidang sosial (ekonomi, sosiologi, antropologi, dan sebagainya. 

Pemodelan penelitian melalui SEM memungkinkan seorang peneliti untuk dapat menjawab pertanyaan penelitian yang bersifat regresif maupun dimensional (yaitu mengukur apa dimensi dari sebuah konsep).

Pada dasarnya SEM adalah kombinasi antara analisis faktor dengan analisis regresi berganda yang dapat diaplikasikan secara terpisah hanya dalam analisis faktor (Confirmatory Factor Analysis) atau hanya dalam analisis regresi.

Analisis SEM memiliki 2 variabel yaitu variabel laten dan variabel manifest. Sebuah variabel laten dapat berfungsi sebagai variabel eksogen atau variabel endogen. Variabel eksogen adalah variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen. Pada model SEM, variabel eksogen ditunjukkan dengan adanya anak panah yang berasal dari variabel tersebut menuju ke variabel endogen. Variabel endogen adalah variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel independen (eksogen). Dalam model SEM, variabel endogen ditunjukkan dengan adanya anak panah yang menuju variabel tersebut. Dalam sebuah model SEM, sebuah variabel dependen dapat saja menjadi variabel independen untuk variabel yang lain.

Pada bagian ini akan diuraikan contoh pembuatan Model SEM :

Semisal, sebuah Instansi pemerintahan di Kabupaten Bulungan ingin menurunkan tingkat kesalahan pada Kinerja Satuan Kerja Pemerintah Daerah (SKPD) di Lingkungan Pemerintahan Kabupaten Bulungan dengan melihat Kinerja Pegawainya. Berikut adalah kerangka konseptual penelitian :

Dari model tersebut, terlihat ada 5 variabel, yakni Kompetensi, Integritas , Kepemimpinan , Disiplin Kerja , Kinerja Pegawai. Disiplin Kerja dipengaruhi oleh Kompetensi, Integritas dan Kepemimpinan. Kompetensi, Integritas dan Kepemimpinan yang semakin baik , akan meningkatkan Disiplin Kerja pegawai, sehingga kinerja pegawai akan lebih baik.

Pada sebuah model SEM, khususnya pada pengukuran indikator atau sebuah variabel laten, terdapat variabel error. Variabel error ditampilkan dalam bentuk sebuah lingkaran kecil tanpa nama yang ada di setiap indikator. Ada dua macam error yang ada pada model SEM, yakni error pada sebuah measurement model dan pada sebuah structural model.

a. Measurrement Model :

Perhatikan indikator terampil pada variabel kompetensi pegawai. Indikator terampil bertujuan menjelaskan variabel kompetensi pegawai. Sejumlah pertanyaan tentang keterampilan pegawai dalam meningkatkan kinerja pegawai digunakan untuk mengukur seberapa baik kompetensi pegawai tersebut.

b. Structual Error

Error pada structural model sering disebut dengan residual error yang merefleksikan varians yang tidak dapat dijelaskan dalam variabel endogen yang disebabkan semua vaktor yang tidak dapat diukur. Dari gambar model di atas, terlihat bahwa disiplin kerja dipengaruhi oleh kompetensi, integritas dan kepemimpinan.

Tampilan model seperti di atas dinamakan dengan path diagram, yakni tampilan visual sebuah model SEM, yang meliputi juga sejumlah tanda hubungan di antara variabel- variabel. Dari path diagram ini akan dilakukan path analysis, yakni mencari kekuatan hubungan di antara variabel-variabel yang ada.

Proses Analisis Structural Equation Modelling
Sebuah model dibuat berdasar teori tertentu, kemudian SEM digunakan untuk menguji apakah model tersebut dapat diterima atau ditolak. Model yang dibuat sudah didasarkan pada teori tertentu, sehingga SEM tidak digunakan untuk membangun sebuah model baru tanpa dasar teori yang sudah ada sebelumnya.

Berikut ini adalah beberapa tahapan pokok yang akan dilalui untuk menggunakan SEM dalam sebuah kegiatan penelitian:

- Membuat sebuah model SEM

- Menyiapkan konsep penelitian dan pengumpulan data

- Model Identifikasi

- Menguji Model (Model Testing dan Model Estimation)

SOFTWARE SEM DAN AMOS
Dalam melakukan Proses SEM tidak bisa dilakukan secara manual, selain karena keterbatasan kemampuan manusia, juga karena kompleksitas model dan alat statistik yang digunakan.

Kemajuan teknologi informasi, khususnya dalam pengembangan pembuatan software, telah mendorong munculnya software khusus untuk perhitungan alat statistik dasar dari SEM, yakni analisis faktor dan analisis regresi berganda. Saat ini banyak software yang khusus digunakan untuk analisis model SEM, seperti LISREL, AMOS, EQS dan Mplus. Namun sejak diakusisi (dibeli) oleh SPSS-software statistik paling popular di dunia, AMOS mulai popular digunakan, baik oleh kalangan peneliti, akademis maupun para praktisi. Kelebihan software AMOS terutama ada pada sifat software yang user friendly, sehingga dapat digunakan bagi para pemula di bidang SEM sekalipun.

Program AMOS merupakan salah satu program regresi baru yang paling canggih saat ini untuk mengolah model-model yang multidimensi dan berjenjang.

SEM memiliki beberapa keunggulan dibandingkan alat analisis lain, diantaranya adalah

1.      Dengan menggunakan SEM, beberapa proses yang tadinya bersifat eksploratif yang tidak  memungkinkan dimunculkan dan diujinya hipotesis nol, maka dengan teknik konfirmatori dari SEM hal tersebut dengan mudah diatasi.

2.      Adanya kemampuan teknik SEM untuk menilai dan memperbaiki “ measurement error” yang tidak dapat dilakukan oleh prosedur lain.

3.      Adanya kemungkinan untuk menganalisis model dengan variabel terobservasi serta variabel laten.

4.      Adanya kemudahan dalam melakukan analisis multivariat berjenjang secara simultan.

5.      Menampilkan sebuah model secara komprehensif dan sekaligus.

6.      Mampu mengkonfirmasi dimensi atau faktor dari sebuah konsep melalui indikator- indikator empiris, serta mampu mengukur pengaruh antar faktor.

Dengan menggunakan SEM mampu melakukan pengujian model manajemen yang rumit. Maksudnya adalah model-model simultan yang dibentuk melalui lebih dari satu variabel dependen yang dijelaskan oleh satu atau beberapa variabel independen, dan dimana sebuah variabel dependen pada saat yang sama berperan sebagai variabel independen bagi hubungan berjenjang lainnya, yang dikenal sebagai variabel intervening dan variabel moderating.