Manfaat Structural Equation Modeling (SEM) dalam Sebuah Penelitian, Untuk Pengujian Hipotesis hingga Analisis Multivariat
By:
Anis Ulfa|
Jumat 08-09-2023 / 07:51 WIB
--
Barrett (2007):
"Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik statistik yang digunakan untuk menguji teori dan hipotesis tentang hubungan antara variabel-variabel dalam satu model. Ini dapat digunakan untuk analisis data cross-sectional dan longitudinal, serta untuk memodelkan hubungan sebab-akibat."
Hair et al. (2019):
"Structural Equation Modeling (SEM) adalah kerangka kerja analisis data yang menggabungkan teknik-teknik analisis faktor, analisis regresi, dan analisis jalur. Ini digunakan untuk memodelkan dan menguji hubungan antara variabel-variabel dalam sebuah sistem kompleks."
Manfaat Structural Equation Modeling (SEM)
Modelisasi Hubungan Kompleks: SEM memungkinkan peneliti untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara variabel-variabel. Ini termasuk hubungan sebab-akibat, hubungan mediasi, dan hubungan moderasi. Dengan kata lain, SEM memungkinkan peneliti untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian yang lebih kompleks.
Pengukuran Variabel Laten: Dalam SEM, peneliti dapat mengukur variabel laten atau konstruk abstrak yang tidak dapat diukur langsung, seperti kebahagiaan, motivasi, atau kualitas hidup. Ini memungkinkan peneliti untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang fenomena yang mereka teliti.
Pengujian Hipotesis: SEM memungkinkan peneliti untuk menguji hipotesis mereka dengan menggunakan data empiris. Ini berarti bahwa hasil analisis SEM dapat memberikan bukti empiris yang kuat untuk mendukung atau menolak hipotesis penelitian.
Pemodelan Sebab-Akibat: SEM memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel. Ini adalah alat yang kuat untuk memahami bagaimana variabel memengaruhi satu sama lain dalam sebuah model.
Pengukuran Kesalahan: SEM memungkinkan peneliti untuk memodelkan kesalahan pengukuran dalam variabel terukur, sehingga dapat memberikan hasil analisis yang lebih akurat.
