MANAJEMEN.CO.ID - Structural Equation Modeling
(SEM) adalah teknik statistik multivariat yang digunakan untuk menguji dan
memvalidasi model hubungan antara variabel yang kompleks. Ada dua jenis SEM,
yaitu Variance-Based SEM dan Covariance-Based SEM, yang memiliki pendekatan dan
metode yang berbeda. Berikut adalah penjelasan dari kedua jenis SEM menurut
para ahli:
Variance-Based SEM
Variance-Based SEM, juga dikenal
sebagai Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), merupakan
metode SEM yang lebih cocok untuk digunakan dalam situasi di mana sampel kecil,
non-normalitas data, atau kurangnya data pengukuran yang valid. Beberapa ahli
yang mempelajari Variance-Based SEM adalah:
Henseler, Ringle dan Sinkovics (2009), Mengemukakan bahwa PLS-SEM lebih
cocok digunakan ketika tujuan penelitian adalah untuk menguji model teoritis
baru atau untuk mengeksplorasi hubungan variabel yang kompleks.
Hair et al (2017),
Mengemukakan bahwa PLS-SEM cocok digunakan dalam situasi di mana peneliti ingin
menguji model dengan banyak variabel laten atau konstruk psikologis yang kompleks.
Sarstedt et al (2014),
Mengemukakan bahwa PLS-SEM cocok digunakan dalam situasi di mana sampel kecil
dan peneliti ingin menguji model dengan banyak variabel laten.
Covariance-Based SEM
Covariance-Based SEM, juga
dikenal sebagai Maximum Likelihood Structural Equation Modeling (ML-SEM),
merupakan metode SEM yang lebih cocok untuk digunakan dalam situasi di mana
sampel besar dan data sudah normal. Beberapa ahli yang mempelajari
Covariance-Based SEM adalah:
Kline (2015),
Mengemukakan bahwa ML-SEM cocok digunakan ketika peneliti ingin memvalidasi
model yang sudah ada dan telah teruji sebelumnya dalam penelitian sebelumnya.
Byrne (2016),
Mengemukakan bahwa ML-SEM cocok digunakan ketika peneliti ingin menguji model
dengan data pengukuran yang valid dan sampel yang besar.
Hooper et al (2008),
Mengemukakan bahwa ML-SEM cocok digunakan ketika peneliti ingin memodelkan data
longitudinal atau untuk menguji model mediasi atau moderasi.
Kesimpulannya, kedua jenis SEM
memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pemilihan jenis SEM yang tepat
harus disesuaikan dengan tujuan penelitian, karakteristik data, dan
batasan-batasan yang ada.
