Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
Structural equation modeling, yang dalam buku ini untuk selanjutnya akan disebut SEM, adalah suatu teknik modeling statistik yang bersifat sangat cross-sectional, linear dan umum. Termasuk dalam SEM ini ialah analisis faktor (factor analysis), analisis jalur (path analysis) dan regresi (regression ). Definisi lain menyebutkan structural equation modeling (SEM) adalah teknik analisis multivariat yang umum dan sangat bermanfaat yang meliputi versi-versi khusus dalam jumlah metode analisis lainnya sebagai kasus-kasus khusus.
Definisi berikutnya mengatakan bahwa Structural equation modeling (SEM) merupakan teknik statistik yang digunakan untuk membangun dan menguji model statistik yang biasanya dalam bentuk modelmodel sebab akibat. SEM sebenarnya merupakan teknik hibrida yang meliputi aspek-aspek penegasan (confirmatory) dari analisis faktor, analisis jalur dan regresi yang dapat dianggap sebagai kasus khusus dalam SEM.
. Sedikit berbeda dengan definisi-definisi sebelumnya mengatakan structural equation modeling (SEM) berkembang dan mempunyai fungsi mirip dengan regresi berganda, sekalipun demikian nampaknya SEM menjadi suatu teknik analisis yang lebih kuat karena mempertimbangkan pemodelan interaksi, nonlinearitas, variabel variabel bebas yang berkorelasi (correlated independents), kesalahan pengukuran, gangguan kesalahan-kesalahan yang berkorelasi (correlated error terms), beberapa variabel bebas laten (multiple latent independents) dimana masing-masing diukur dengan menggunakan banyak indikator, dan satu atau dua variabel tergantung laten yang juga masing-masing diukur dengan beberapa indikator. Dengan demikian menurut definisi ini SEM dapat digunakan alternatif lain yang lebih kuat dibandingkan dengan menggunakan regresi berganda., analisis jalur, analisis faktor, analisis time series, dan analisis kovarian
Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa SEM mempunyai karakteristik yang bersifat sebagai teknik analisis untuk lebih menegaskan (confirm) dari pada untuk menerangkan. Maksudnya, seorang peneliti lebih cenderung menggunakan SEM untuk menentukan apakah suatu model tertentu valid atau tidak dari pada menggunakannya untuk menemukan suatu model tertentu cocok atau tidak, meski analisis SEM sering pula mencakup elemen-elemen yang digunakan untuk menerangkan.
Pertama, memungkinkan adanya asumsi-asumsi yang lebih fleksibel; Kedua, penggunaan analisis faktor penegasan (confirmatory factor analysis) untuk mengurangi kesalahan pengukuran dengan memiliki banyak indikator dalam satu variabel laten; Ketiga, daya tarik interface pemodelan grafis untuk memudahkan pengguna membaca keluaran hasil analisis; Keempat, kemungkinan adanya pengujian model secara keseluruhan dari pada koefesien-koefesien secara sendiri-sendiri;
Kelima, kemampuan untuk menguji model model dengan menggunakan beberapa variabel tergantung; Keenam, kemampuan untuk membuat model terhadap variabel-variabel perantara; Ketujuh, kemampuan untuk membuat model gangguan kesalahan (error term); Kedelapan, kemampuan untuk menguji koefesienkoefesien diluar antara beberapa kelompok subyek; Kesembilan kemampuan untuk mengatasi data yang sulit, seperti data time series dengan kesalahan otokorelasi, data yang tidak normal, dan data yang tidak lengkap.
Model sebab akibat (causal modeling,) atau disebut juga analisis jalur (path analysis), yang menyusun hipotesa hubunganhubungan sebab akibat (causal relationships) diantara variabel - variabel dan menguji model-model sebab akibat (causal models) dengan menggunakan sistem persamaan linier.
Model-model sebab akibat dapat mencakup variabel-variabel manifest (indikator), variabel-variabel laten atau keduanya; Analisis faktor penegasan (confirmatory factor analysis), suatu teknik kelanjutan dari analisis faktor dimana dilakukan pengujian hipotesis hipotesis struktur factor loadings dan interkorelasinya;
Analisis faktor urutan kedua (second order factor analysis), suatu variasi dari teknik analisis faktor dimana matriks korelasi dari faktor-faktor tertentu ( common factors) dilakukan analisis pada faktornya sendiri untuk membuat faktor-faktor urutan kedua;
Model-model regresi (regression models), suatu teknik lanjutan dari analisis regresi linear dimana bobot regresi dibatasi agar menjadi sama satu dengan lainnya, atau dilakukan spesifikasi pada nilai-nilai numeriknya;
Model-model struktur covariance (covariance structure models), yang mana model tersebut menghipotesakan bahwa matrix covariance mempunyai bentuk tertentu. Sebagai contoh, kita dapat menguji hipotesis yang menyusun semua variabel yang mempunyai varian yang sama dengan menggunakan prosedur yang sama;
Model struktur korelasi (correlation structure models), yang mana model tersebut menghipotesakan bahwa matrix korelasi mempunyai bentuk tertentu. Contoh klasik adalah hipotesis yang menyebutkan bahwa matrix korelasi mempunyai struktur circumplex.
Pendekatan penegasan saja (strictly confirmatory approach): artinya suatu model diuji dengan menggunakan uji keselarasan SEM (goodness-offit tests) untuk menentukan jika pola varians dan kovarians dalam suatu data bersifat konsisten dengan model jalur struktural yang dibuat secara spesifik oleh peneliti. Sekalipun demikian pada saat model-model lain yang tidak teramati dapat sesuai dengan datanya atau bahkan lebih baik, maka model yang diterima model yang diterima hanya berupa model penegasan saja.
Pendekatan model-model alternatif (alternative models approach): maksudnya peneliti dapat melakukan pengujian dua atau lebih model-model sebab akibat untuk menentukan model mana yang paling cocok. Ada banyak pengukuran keselarasan yang mencerminkan pertimbangan-pertimbangan yang berbeda dan biasanya peneliti melaporkan 3 atau 4 saja.
Pendekatan pengembangan model (model development approach): Dalam praktiknya, banyak penelitian yang menggunakan SEM menggabungkan antara tujuan-tujuan yang bersifat konfirmatori dan eksploratori, yaitu suatu model diuji dengan menggunakan prosedur-prosedur SEM, karena merasa tidak cukup efisien, maka suatu model alternatif kemudian diuji didasarkan pada perubahan-perubahan sebagaimana disarankan dalam indeks-indeks modifikasi SEM. Masalah dengan pendekatan ini ialah bahwa model model yang ditegaskan dengan menggunakan cara seperti bisa tidak stabil atau tidak akan cocok dengan data yang baru karena sudah di buat didasarkan pada keunikan seperangkat data awal. Untuk mengatasi hal ini, peneliti dapat menggunakan strategi validasi silang dimana model dikembangkan dengan sampel data kalibrasi dan kemudian dikonfirmasi dengan menggunakan sampel validasi yang independen.
Distribusi normal indikator indikator multivariat (Multivariate normal distribution of the indicators): Masing-masing indikator mempunyai nilai yang berdistribusi normal terhadap masingmasing indikator lainnya. Karena permulaan yang kecil normalitas multivariat dapat menuntun kearah perbedaan yang besar dalam pengujian chi-square, dengan demikian akan melemahkan kegunaannya. Secara umum, pelanggaran asumsi ini menaikkan chi-square sekalipun demikian didalam kondisi tertentu akan menurunkannya. Selanjutnya penggunaan pengukuran ordinal atau nominal akan menyebabkan adanya pelanggaran normalitas multivariat. Perlu diperhatikan bahwa normalitas multivariat diperlukan untuk estimasi kemiripan maksimum / maximum likelihood estimation (MLE), yang merupakan metode dominan dalam SEM yang akan digunakan untuk membuat estimasi koefesien - koefesien (jalur) struktur. Khususnya, MLE membutuhkan variabel-variabel endogenous yang berdistribusi normal.
Hilangkan pembalikan umpan balik (feedback loops) dan pengaruh-pengaruh sebab akibat (reciprocal effects). Spesifikasi pada tingkat yang pasti setiap koefesien yang magnitude-nya sudah pasti diketahui. Sederhanakan model dengan cara mengurangi jumlah anak panah, yang sama dengan mengendalikan estimasi koefesien jalur sampai 0. Sederhanakan model dengan estimasi jalur (anak panah) dengan cara-cara lain, yaitu: kesejajaran (equality), artinya sama dengan estimasi yang lain), proporsional ( proportionality), artinya proporsional dengan estimasi yang lain, atau ketidak-sejajaran (inequality), artinya lebih besar atau lebih kecil daripada estimasi yang lain.
Pertimbangkan untuk menyederhanakan model dengan cara menghilangkan beberapa variabel. Hilangkan beberapa variabel yang nampaknya mempunyai multicollinear dengan variabel-variabel lainnya. Tambahkan variabel-variabel exogenous yang sebaiknya dilakukan sebelum pengambilan data. Miliki setidak-tidaknya tiga indikator untuk satu variabel laten. Tegaskan opsi untuk the listwise, bukan pairwise, dan perlakuan terhadap data yang hilang sudah dipilih. Pertimbangkan untuk menggunakan bentuk estimasi yang berbeda, misalnya GLS atau ULS sebagai ganti MLE
Suatu model disebut rekursif jika semua anak panah menuju satu arah, tidak ada pembalikan umpan balik (feedback looping), dan faktor gangguan (disturbance terms) atau kesalahan sisaan (residual error) untuk variabel-variabel endogenous yang tidak dikorelasikan.
Dengan kata lain, model-model recursive merupakan model-model dimana semua anak panah mempunyai satu arah tanpa putaran umpan balik dan peneliti dapat membuat asumsi kovarian kovarian gangguan kesalahan semua 0, yang berarti bahwa semua variabel yang tidak diukur yang merupakan determinan dari variabel-variabel endogenous tidak dikorelasikan satu dengan lainnya sehingga tidak membentuk putaran umpan balik (feedback loops).
Model model dengan gangguan kesalahan yang berkorelasi dapat diperlakukan sebagai model recursive hanya jika tidak ada pengaruh-pengaruh langsung diantara variabel-variabel endogenous. Contoh bentuk rekursive dapat dilihat dalam contoh di bawah ini yang diambil dari John Fox (2002):
Goodness of Fit Index X 2 -Chi Square Cut off Value Diharapkan Kecil Significance Probability 0,05 RMSEA 0,05 GFI 0,90 AGFI 0,90 CMIN/DF 3,00 TLI 0,95 CFI 0,95
χ 2 Chisquare diharapkan kecil, dan probabilitas diharapkan > 0,05 yang berarti tidak ada perbedaan signifikan antara matris kovarians prediksi dengan data observasi, namun perhitungan ini dipakai pada jumlah sampel < 200. Significance Probability diterima berdasarkan probabilitas dengan cut-off value sebesar p 0,05.
RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) < 0,08 adalah ukuran model yang mencoba memperbaiki kecenderungan chisquare yang cenderng menolak model pada jumlah sampel yang besar (alternatif dari chisquare). RMSEA merupakan ukuran rata-rata perbedaan per degree of freedom yang diharapkan dalam populasi. Nilai RMSEA < 0,08 adalah good fit, sedangkan Nilai RMSEA < 0,05 adalah close fit.
GFI (Goodness of Fit Index) diharapkan > 0,9 adalah menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matrik kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan. Nilainya berkisar 0 hingga 1 (mendekati 0 = poor fit dan mendekati 1= perfect fit)
AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) diharapkan > 0,9. GFI adalah analog dari R 2 dalam regresi berganda. Ukuran AGFI merupakan modifikasi dari GFI dengan mengakomodasi degree of freedom model dengan model lain yang dibandingkan. AGFI > 0,9 adalah good fit, sedangkan 0,8 AGFI < 0,9 adalah marginal fit.
CMIN/DF (the minimum sample discrepancy function/degree of freedom) diharapkan 3,00 dan tidak bernilai negatif. Ukuran ini adalah nilai yang diperoleh dari nilai Chi Square dibagi dengan degree of freedom.
TLI (Tucker Lewis Index) diharapkan > 0,95. Nilai Alternative incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. CFI (Comparative Fit Index), rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi.
Buat Model teoritis pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Penjualan Kamar Hotel Mutiara Sading (masing-masing variabel minimal terdiri dari 3 indikator) Menguji Kecocokan Model teoritis pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Penjualan Kamar Hotel Mutiara Sading (Data boleh fiktif)