PENGANTAR KONSEP ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM): PEMAHAMAN PERBEDAAN ANTARA COVARIANCE BASED SEM (CBSEM) dengan VARIANCE BASED SEM (VBSEM)

PENGANTAR KONSEP ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM): PEMAHAMAN PERBEDAAN ANTARA COVARIANCE BASED SEM (CBSEM) dengan VARIANCE BASED SEM (VBSEM)

Siang sobat.. Selamat hari minggu yak semuanya hehehe.. Nah, sebelum kita masuk ke isi postingan kali ini, saya mau tanya dulu neh hehehe.. Gimana kabar sobat semua? Mogaaa baik-baik aja, sehat dan sukses selalu... Amiinnn.. Oke deh, kali ini saya dan sobat siap-siap ya untuk kita boleh memahami materi terkait analisis Structural Equation Modelling (SEM). Nah, hal ini penting banget buat sobat ketahui bahwa ternyata SEM terbagi atas dua bagian yaitu CBSEM dan VBSEM. 

CBSEM yaitu Covariance Based SEM bakal kita pakai kalau tujuan penelitian adalah untuk mengkonfirmasi model dan sobat harus tahu betul bahwa untuk tujuan konfirmasi model haru, kudu dan wajib didasari oleh teori-teori yang sangat kuat hehehe. Nah, CBSEM merupakan analisis parametrik SEM yang bisa kita run dengan menggunakan Amos, Cosan, EQS  dan Lisrell. Oleh karena keberadaan CBSEM ini parametrik, maka CBSEM butuh yang namanya asumsi multivariat normal. Next, skala data juga harus kontinyu (I/R) dan jumlah data menurut Hair (masternya SEM) adalah minimal lima kali dari jumlah parameternya.

Kunci utama perbedaan keduanya ada pada variabel laten/konstruknya yaitu apakah indikator-indikator yang membangun variabel laten/konstruk itu saling berkorelasi tinggi antar satu sama lain ( istilah kerennya model refeksif). Misalnya variabel laten stress bisa dibangun oleh indikator-indikator x1=sakit perut, x2=meriang dan x3=pusing. Nah, ketiga indikator yang membangun variabel stress ini saling berkorelasi kuat satu sama lain sehingga model variabel latennya adalah model rekleksif. Saling berkorelasinya indikator menunjukkan besar kemungkinan ada dasar teori yang kuat yang mendasari bahwa indikator-indikator itulah yang membangun variabel laten/konstruk.

Alternatif CBSEM (parametrik) yang butuh pemenuhan asumsi terkadang sulit dipenuhi sehingga muncullah analisis VBSEM (Variance Based SEM) yang merupakan analisis non parametrik (tidak butuh asumsi kenormalan, skala data bahkan bisa Nominal, Ordinal, Interval dan Rasio. Sobat ingat kalau tujuan VBSEM ini tidak bisa kita pakai untuk mengkonfirmasikan (menyarankan) suatu model karena dasar teorinya tidak cukup kuat ya sooob. Jadi, guna VBSEM ini hanya untuk membuat model prediksi saja. Bisa dibilang kalau secara kualitas lebih hebat CBSEM lah hehehe.

Gak seperti pada CBSEM yang variabel latennya merupakan model refleksif, model variabel laten dalam VBSEM adalah model formatif yakni antar indikator pembentuk konstruk tidak berkorelasi kuat satu sama lain. Contoh variabel laten tingkat stress diukur dengan x1=akibat diputusin pacar, x2=karena PHK, x3=utang belum lunas. Nah, ketiga indikator ini tidak berkorelasi kuat satu sama lain sehingga besar kemungkinan tidak ada dasar yang kuat untuk membangun variabel laten dengan menggunakan ketiga indikator ini.

TETAPI... Nah, ini dia poinnya soob.. Sering kali dalam penelitian kita terlalu memaksakan dan menyepelekan kedua jenis CBSEM dan VBSEM. Bahkan sudah diuji antara indikator tidak ada korelasi, malah dipaksakan pakai CBSEM (karena lebih keren deh kayaknya kalau pakai CBSEM) padahal kalau memang tidak ada korelasi jangan sobat pakai CBSEM dong tetapi pakailah VBSEM yang hanya untuk membuat model prediksi ajaaa. Untuk VBSEM, biasa dipakai software Smart PLS, Visual PLS dan PLS Graph.

SIMPULAN CBSEM DAN VBSEM:

1.) SEM Covariance dan SEM-PLS punya historis yang berbeda soob. Kalau tujuan sobat adalah konfirmatori dan konstruk yang dibangun sudah didukung oleh teori-teori dasar dan atau turuna/pengembangan yang kuat, maka sebaiknya kita menggunakan SEM Covariance dan bisa dong kita run dengan Amos atau Lisrell.

2.) Nah, sebaliknya kalau teori yang mendasari model kita tidak kuat, tujuan kita gak bisa sob buat konfirmatori tetapi hanya ke arah prediksi, maka SEM PLS yang sebaiknya digunakan, jangan dipaksa pakai CBSEM ya karena konstruk yang memiliki indikator formative tidak dapat dirun dengan SEM Covariance dan harus dirun dengan SEM PLS.

Oke deh sob, itu aja yang saya mau posting tentang pemahaman dasar Analisis SEM yaitu CBSEM dan VBSEM agar sobat gak sekedar tahu pengerjaannya dengan software tetapi setidaknya sobat pahamlah filosofi/konsep dasarnya hehehe.. Sebentar kita akan masuk ke penerapan dengan contoh kasus SEM ini.. Jadi, harap bersabar yaaa.. hehehe.. Otreee deh, semoga postingan kali ini bermanfaat buat kita semua.. Sukses selalu buat kita semua.. Salam hangat terdahsyat dari saya hahaha :-)