Analisis Multilevel: Pengertian dan Contoh

Pendahuluan

Dalam penelitian sosial, pendidikan, kesehatan, maupun ilmu perilaku, data sering tersusun secara hirarkis (bertingkat), misalnya siswa dalam kelas, kelas dalam sekolah; pasien dalam klinik, klinik dalam wilayah; atau pengukuran berulang dalam individu. Bila peneliti hanya menggunakan analisis konvensional seperti regresi linear biasa tanpa mempertimbangkan struktur “bertumpuk” (nested / hierarkis) tersebut, maka hasil analisis bisa bias, varian bisa salah estimasi, dan pengaruh konteks (misalnya sekolah, komunitas, wilayah) tidak terungkap.

Analisis Multilevel (atau multilevel modelling / hierarchical modelling) muncul sebagai solusi untuk menangani kompleksitas tersebut. Dengan analisis ini, peneliti bisa memperhitungkan variabilitas dan efek dari berbagai level, individual maupun kelompok/konteks, secara simultan. Teknik ini makin populer seiring meningkatnya akses data besar (big data, survei nasional, data berlapis) dan kemampuan komputasi. [Lihat sumber Disini - scirp.org]

Artikel ini akan membahas definisi analisis multilevel secara umum, menurut kamus, serta menurut para ahli; menjelaskan karakteristik, manfaat, dan contoh penerapan di penelitian; serta mengakhiri dengan kesimpulan.

Definisi Analisis Multilevel

Definisi Analisis Multilevel Secara Umum

Analisis multilevel adalah pendekatan statistik untuk menganalisis data dengan struktur hirarkis / bertingkat (nested hierarchical data). Dalam pendekatan ini, data dianggap terdiri dari unit-unit pada level berbeda: misalnya level individu, level kelompok, dan bisa lebih dari dua level tergantung struktur data. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Dengan model multilevel, peneliti tidak hanya melihat pengaruh variabel pada level individu (misalnya karakteristik siswa, pasien, responden), tetapi juga pengaruh variabel kontekstual pada level kelompok atau kelompok lebih besar (sekolah, komunitas, wilayah). Ini memungkinkan analisis efek tetap (fixed effects) dan efek acak (random effects), untuk menangkap variabilitas antar kelompok dan dalam kelompok. [Lihat sumber Disini - scirp.org]

Analisis multilevel juga berlaku untuk data longitudinal atau repeated-measures: misalnya pengukuran berulang terhadap individu (pre-test, post-test, follow-up), di mana tiap individu adalah cluster sendiri dan setiap pengukuran adalah level lebih rendah. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Difinisi Analisis Multilevel dalam KBBI

Sayangnya, istilah “analisis multilevel” tidak tercantum secara eksplisit dalam publikasi Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) dalam bentuk yang telah diperbarui secara daring (per November 2025), karena ini adalah istilah teknis/statistik. Oleh karena itu, untuk definisi dalam arti harfiah sesuai KBBI kita dapat memahami “analisis multilevel” sebagai gabungan dari kata “analisis” dan “multilevel”, yaitu metode analisis data pada beberapa tingkat atau lapisan. Namun demikian, sebagian besar literatur akademik internasional (karena multilevel modelling berasal dari tradisi statistik global) mendefinisikan sesuai kerangka statistik seperti yang dijelaskan di atas.

Difinisi Analisis Multilevel Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi dari akademisi dan literatur metodologis:

• Menurut Snijders & Bosker, dalam buku referensi Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling, multilevel modelling (MLM) diperkenalkan sebagai kerangka statistik untuk menganalisis data bertingkat, termasuk aspek penting seperti model linear hirarkis, random intercept, random slope, varians antar-grup, serta penentuan spesifikasi model, heteroskedastisitas, dan pengaruh variabel pada berbagai level. [Lihat sumber Disini - uk.sagepub.com]
• Menurut literatur tentang data hierarkis dan repeated-measures, multilevel modelling memungkinkan peneliti “menghitung secara eksplisit dependensi dan variasi dalam dan antara level yang berbeda dari hirarki”, sehingga menjadi metode yang kuat untuk memahami fenomena kompleks dengan data nested. [Lihat sumber Disini - scirp.org]
• Secara aplikatif, dalam penelitian sosial, misalnya dalam pendidikan, demografi, kesehatan masyarakat, pendekatan multilevel memungkinkan analisis variabel individu dan kontekstual secara bersamaan. Ini membantu menghindari kesalahan inferensi akibat ignoransi struktur data bertingkat. [Lihat sumber Disini - bristol.ac.uk]
• Dalam konteks penelitian kesehatan masyarakat di Indonesia, misalnya penelitian tentang kematian bayi dengan data nasional/kawasan, penggunaan “multilevel mixed-effect” memungkinkan identifikasi faktor risiko pada level individu (misalnya usia ibu, pendidikan) dan juga variabilitas antar wilayah/klaster, memberikan gambaran lebih lengkap terhadap determinan kematian bayi. [Lihat sumber Disini - repository.uinjkt.ac.id]

Karakteristik & Komponen Analisis Multilevel

Tingkat / Level dalam Data

• Level 1: unit paling bawah, misalnya individu, siswa, pasien, responden, pengukuran berulang.
• Level 2: unit kelompok, misalnya kelas, sekolah, klinik, wilayah, komunitas.
• Level 3 (atau lebih): bisa ada level tambahan, misalnya distrik, kabupaten, negara; atau sekolah dalam distrik, distrik dalam provinsi; tergantung struktur data. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Dalam tiap level, variabel bisa berbeda: variabel tingkat individu (misalnya usia, jenis kelamin, status ekonomi), variabel kelompok (misalnya fasilitas sekolah, kebijakan sekolah, karakteristik komunitas), dan variabel lintas level (cross-level interactions) bila peneliti tertarik melihat bagaimana efek variabel individu berubah bergantung karakteristik kelompok. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Efek Tetap dan Efek Acak (Fixed vs Random Effects)

• Fixed effects: efek variabel independen yang diasumsikan sama di semua kelompok, misalnya pengaruh pendidikan terhadap hasil belajar.
• Random effects: variasi intercept atau slope antar kelompok, misalnya sekolah A dan B bisa memiliki “baseline” hasil belajar berbeda, atau efek pendidikan bisa berbeda antar sekolah. Ini memungkinkan menangkap heterogenitas antar kelompok. [Lihat sumber Disini - scirp.org]

Analisis Data Cross-Sectional dan Longitudinal / Repeated Measures

• Untuk data cross-sectional dengan struktur nested (misalnya siswa dalam kelas), multilevel regression cocok untuk menganalisis variabel individu dan kelompok.
• Untuk data longitudinal atau repeated-measures (misalnya perkembangan hasil belajar, perubahan kesehatan, pertumbuhan, pengukuran berulang), multilevel modelling memungkinkan untuk menilai perubahan dalam individu sekaligus variasi antar individu. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Keunggulan dibanding Metode Konvensional

1. Menghindari bias estimasi akibat pelanggaran asumsi independensi data, karena data nested melanggar asumsi independensi antar observasi.
2. Bisa menangkap variabilitas antar kelompok (contextual variation), yang penting jika kelompok memiliki karakteristik berbeda (misalnya sekolah, wilayah, komunitas).
3. Mendukung analisis efek dari variabel di berbagai level secara simultan, memungkinkan analisis lebih kaya dan relevan terhadap realitas sosial kompleks.
4. Cocok untuk data besar, data survei kompleks, data longitudinal, fleksibel untuk berbagai desain penelitian.

Contoh Penerapan Analisis Multilevel di Penelitian

Berikut beberapa contoh nyata dari penelitian yang menggunakan analisis multilevel, termasuk dari studi Indonesia baru-baru ini:

• Dalam penelitian pada remaja putri di sejumlah sekolah di Kota Semarang (2023), analisis regresi logistik multilevel digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara pengetahuan, dukungan keluarga, dukungan guru, dan kepatuhan konsumsi tablet tambah darah; serta melihat pengaruh variabel kontekstual sekolah terhadap kepatuhan. Hasil menunjukkan bahwa pengetahuan dan dukungan keluarga serta guru berpengaruh signifikan, sementara faktor ekonomi dan pendidikan orang tua tidak signifikan, sekaligus menunjukkan bahwa konteks sekolah memengaruhi kepatuhan remaja. [Lihat sumber Disini - journals2.ums.ac.id]
• Studi kuantitatif kesehatan di Indonesia: misalnya penelitian tentang faktor-faktor kematian bayi di bawah satu tahun menggunakan data survei nasional (Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2017). Dengan multilevel mixed-effect analysis, peneliti tidak hanya mengidentifikasi faktor individu seperti usia ibu, status pekerjaan, pendidikan, asuransi kesehatan, tetapi juga variabilitas risiko kematian bayi antar wilayah/geografis, memberikan wawasan kebijakan kesehatan yang lebih kontekstual. [Lihat sumber Disini - repository.uinjkt.ac.id]
• Dalam konteks pendidikan tinggi: sebuah penelitian tahun 2023 mengevaluasi efektivitas mata kuliah literasi sains dan teknologi pada mahasiswa non-sains di Indonesia menggunakan multilevel modeling. Struktur data nested: mahasiswa (level-1) dalam departemen dan fakultas (level-2). Temuan menunjukkan bahwa setting departemen/fakultas (konteks institusi) berperan signifikan dalam variasi hasil literasi sains, melebihi variabel demografi individu. [Lihat sumber Disini - arxiv.org]
• Contoh lain: studi tentang kasus penyakit atau kejadian epidemiologi, misalnya penelitian pada kejadian rabies, menggunakan regresi logistik multilevel untuk menilai kontribusi faktor individu dan faktor kontekstual (komunitas / provinsi) terhadap risiko kejadian. Analisis ini memungkinkan memisahkan efek variabel pada level individu dan level kelompok serta memperhitungkan variabilitas antar kelompok. [Lihat sumber Disini - journal.universitaspahlawan.ac.id]

Kelebihan, Kekurangan, dan Pertimbangan dalam Analisis Multilevel

Kelebihan

• Memberi estimasi yang lebih akurat dan realistis ketika data memiliki struktur nested.
• Menangkap variasi di berbagai level, individual, kelompok, komunitas, sehingga hasil penelitian lebih kontekstual dan relevan.
• Mendukung analisis dengan data kompleks: cross-sectional bertingkat, longitudinal, repeated-measures, data survei besar, data heterogen.
• Memungkinkan model yang fleksibel: random intercept, random slope, cross-level interactions, model multivariate, bahkan latent/class multilevel modelling untuk variabel laten. [Lihat sumber Disini - uk.sagepub.com]

Kekurangan / Tantangan

• Kebutuhan sampel dan desain penelitian lebih ketat: data harus memiliki struktur yang jelas (unit dan level), jumlah unit dan cluster cukup untuk estimasi varians antar kelompok.
• Model bisa kompleks, interpretasi hasil (terutama efek acak, cross-level interaction) perlu kehati-hatian dan pemahaman statistik.
• Presentasi hasil multilevel bisa sulit bagi audiens awam, memerlukan penjelasan yang jelas dan interpretasi varians, efek kontekstual, efek lintas level. [Lihat sumber Disini - cambridgeassessment.org.uk]
• Jika data tidak benar-benar nested, atau kalau variabilitas antar kelompok kecil, penggunaan multilevel bisa jadi tidak perlu / tidak efisien dibanding model regresi biasa.

Rekomendasi Praktis Saat Menggunakan Analisis Multilevel

• Pastikan struktur data benar: identifikasi level (misal individu, kelas, sekolah; pasien, klinik, wilayah; pengukuran, individu, kelompok) sebelum analisis.
• Tentukan model dengan jelas: apakah memakai random intercept, random slope, atau keduanya; apakah ada cross-level interactions.
• Gunakan software/statistik yang mendukung multilevel (misalnya software statistik atau paket di R, SPSS, Stata, Python), karena estimasi model lebih kompleks dari regresi biasa.
• Interpretasikan hasil dengan memperhatikan efek individu dan efek kontekstual; jelaskan variabilitas antar kelompok; jika perlu tampilkan ukur statistik seperti varians antar kelompok, intraclass correlation coefficient (ICC), atau ukuran lain tergantung model.
• Saat menyajikan hasil ke audiens non-statistik: gunakan narasi jelas, grafik atau visualisasi kontekstual, agar arti “level”, “kelompok”, “efek acak/tetap” bisa dipahami dengan baik.

Kesimpulan

Analisis multilevel adalah pendekatan statistik yang sangat relevan dan powerful ketika data penelitian memiliki struktur bertingkat, baik itu individu dalam kelompok, pasien dalam klinik, siswa dalam kelas/sekolah, atau pengukuran berulang dalam individu. Dengan metode ini, peneliti dapat memperhitungkan variabilitas antar dan dalam kelompok, serta mengevaluasi efek variabel pada berbagai level secara simultan.

Berbagai penelitian, baik di bidang pendidikan, kesehatan, maupun demografi, telah menunjukkan efektivitas dan relevansi analisis multilevel dalam menghasilkan temuan yang lebih akurat dan kontekstual dibanding metode konvensional. Meskipun demikian, penggunaan metode ini memerlukan perencanaan matang, desain data yang tepat, dan pemahaman statistik yang baik, serta penyajian hasil dengan cara yang memungkinkan pemahaman bagi audiens luas.

Dengan demikian, analisis multilevel menjadi alat yang sangat berguna bagi peneliti dalam menangani kompleksitas data nyata di masyarakat, dimana realitas sosial dan kontekstual sering mempengaruhi hasil lebih dari sekadar variabel individu semata.