Analisis SEM (Structural Equation Modeling): Pengertian dan Contoh

Pendahuluan

Analisis data kuantitatif dalam riset sosial, psikologi, edukasi, maupun manajemen seringkali melibatkan banyak variabel, baik yang bisa diobservasi langsung maupun variabel tersembunyi (latent). Untuk memahami sejauh mana variabel-variabel tersebut saling berhubungan, baik secara langsung maupun tak langsung, dibutuhkan metode analisis yang mampu menangani kompleksitas tersebut secara simultan. Structural Equation Modeling (SEM) hadir sebagai teknik analisis multivariat yang memungkinkan peneliti untuk membangun, menguji, dan mengevaluasi model teoritik yang melibatkan variabel laten dan indikator. Dengan SEM, bukan hanya hubungan sederhana antar variabel yang bisa diuji, melainkan juga struktur kausal yang lebih kompleks, keterkaitan antar indikator, serta validitas konstruk dari variabel laten.

Melalui artikel ini, akan dibahas definisi SEM dari berbagai perspektif, komponen utama analisis SEM, hingga contoh penerapannya dalam studi kontemporer, agar pembaca memiliki gambaran yang jelas tentang apa itu SEM dan bagaimana SEM digunakan dalam penelitian ilmiah.

Definisi Structural Equation Modeling

Definisi SEM secara Umum

Structural Equation Modeling (SEM) adalah kumpulan teknik analisis statistik multivariat yang dirancang untuk menganalisis struktur hubungan kompleks antara variabel, baik variabel yang dapat diobservasi secara langsung (observed variables) maupun variabel tersembunyi atau laten (latent variables). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

SEM menggabungkan unsur-unsur dari analisis faktor (factor analysis) dan analisis jalur (path analysis). Dengan demikian, SEM memungkinkan pengujian model teoretis: bagaimana variabel laten membentuk indikator, serta bagaimana variabel laten saling mempengaruhi. [Lihat sumber Disini - journal.rescollacomm.com]

Definisi SEM menurut Para Ahli

• Menurut penjelasan dalam sebuah panduan up-to-date, SEM disebut juga sebagai “causal modeling”, “simultaneous equation modeling”, atau “analisis struktur kovarians”, yaitu sekumpulan teknik statistik yang memungkinkan pengujian rangkaian hubungan kompleks antar variabel dalam satu kesatuan model. [Lihat sumber Disini - repository.upnjatim.ac.id]
• Lebih lanjut, SEM dipahami sebagai kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi / analisis jalur, memungkinkan penelitian untuk menguji model teoritik yang melibatkan variabel laten. [Lihat sumber Disini - journal.unm.ac.id]
• Dalam literatur metodologi, SEM terdiri dari dua komponen utama: model pengukuran (measurement model) yang menghubungkan latent variables dengan indikator (observed variables); dan model struktural (structural model) yang menggambarkan hubungan antar latent variables (eksogen dan endogen). [Lihat sumber Disini - jurnal.uns.ac.id]
• Sebagai metode statistik modern, SEM memungkinkan estimasi simultan atas semua koefisien, termasuk efek langsung, tidak langsung, serta error (kesalahan pengukuran dan residu), sehingga hasil analisis bisa lebih komprehensif dibanding metode regresi sederhana. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Komponen & Tahapan dalam SEM

Model Pengukuran (Measurement Model)

Model pengukuran adalah bagian dari SEM yang mendefinisikan bagaimana variabel laten diukur melalui indikator-indikator observasi. Dalam SEM, indikator-indikator ini bisa berupa item kuesioner, skor tes, atau variabel terobservasi lain. Model pengukuran dibagi menjadi dua jenis:

• Model reflektif: variabel laten dianggap sebagai penyebab indikator, artinya perubahan pada variabel laten tercermin pada indikator. [Lihat sumber Disini - jurnal.uns.ac.id]
• Model formatif: indikator-indikator dianggap sebagai penyusun variabel laten, artinya variabel laten dibentuk oleh indikator-indikatornya. [Lihat sumber Disini - jurnal.uns.ac.id]

Melalui model pengukuran, peneliti dapat mengevaluasi validitas dan reliabilitas konstruk (apakah indikator benar-benar menggambarkan variabel laten, apakah variabel laten konsisten secara internal, dsb). [Lihat sumber Disini - fst.walisongo.ac.id]

Model Struktural (Structural Model)

Model struktural menggambarkan hubungan teoritik antar variabel laten, bisa berupa hubungan kausal, prediktif, langsung, maupun tidak langsung. Dalam SEM, variabel laten dibagi menjadi:

• Variabel eksogen (independen, penyebab)
• Variabel endogen (dependen, dipengaruhi)

Koefisien jalur (path coefficients) menunjukkan kekuatan dan arah efek antar variabel laten. SEM menghitung sekaligus semua relasi, baik antar latent variables maupun antara latent dan indikator, dalam satu analisis terpadu. [Lihat sumber Disini - journal.unm.ac.id]

Langkah Umum dalam Analisis SEM

Secara umum, tahapan dalam penggunaan SEM meliputi:

1. Spesifikasi model: menentukan variabel, indikator, dan struktur hipotesis (hubungan kausal). [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]
2. Estimasi model: menggunakan software statistik (misalnya LISREL, AMOS, SmartPLS, atau program statistik lain) untuk menghitung koefisien jalur, varians, dan error. [Lihat sumber Disini - fst.walisongo.ac.id]
3. Evaluasi model: mengevaluasi apakah model cocok dengan data melalui uji kecocokan (fit indices), reliabilitas, validitas, serta penilaian atas signifikansi jalur. [Lihat sumber Disini - scholar.ummetro.ac.id]
4. Interpretasi hasil: menafsirkan koefisien jalur, baik efek langsung maupun tidak langsung, serta implikasi teoritik/pengukuran. Perlu kehati-hatian sebab model yang fit secara statistik tidak selalu menjamin kebenaran kausal di dunia nyata. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Keunggulan & Keterbatasan SEM

Keunggulan SEM

• SEM memungkinkan analisis hubungan kompleks antar banyak variabel sekaligus, termasuk variabel laten, dalam satu model komprehensif, sekaligus mengevaluasi validitas konstruk indikator. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Dapat menguji teori atau model teoretik (hipotesis struktural) secara empiris: apakah struktur hubungan antar variabel sesuai dengan data. [Lihat sumber Disini - media.neliti.com]
• Mampu mengestimasi efek langsung dan tidak langsung (mediasi) secara simultan, berguna bila penelitian melibatkan variabel mediator atau moderator. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]

Keterbatasan / Catatan Penting

• SEM membutuhkan ukuran sampel relatif besar terutama jika banyak indikator dan variabel laten, agar model teridentifikasi. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]
• Hasil SEM sangat tergantung pada spesifikasi model: jika struktur yang diasumsikan salah, meskipun fit dengan data, interpretasi bisa menyesatkan. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Validitas eksternal (generalizability) dan interpretasi kausal harus dilakukan dengan hati-hati: SEM menunjukkan hubungan statistik, bukan “bukti mutlak” sebab-akibat. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Contoh Penerapan SEM dalam Penelitian Terkini

Berikut contoh penelitian terkini (2021–2025) di Indonesia yang menggunakan SEM:

• Studi Linking Belief to Thought: A Structural Equation Modeling Analysis of Self‑Efficacy and Critical Thinking Among Indonesian Pre-Service Teacher (2025) menunjukkan bahwa self-efficacy secara signifikan mempengaruhi keterampilan berpikir kritis pada calon guru. Koefisien jalur langsung dilaporkan 0.44. [Lihat sumber Disini - journals2.ums.ac.id]
• Penelitian Bayesian‑Structural Equation Modeling on E‑Learning Readiness, Self‑Directed Learning Readiness, and Learning Motivation (2021) menggunakan pendekatan SEM berbasis Bayesian untuk mengeksplor hubungan readiness e-learning, readiness pembelajaran mandiri, dan motivasi belajar mahasiswa selama pandemi. Hasil menunjukkan readiness pembelajaran mandiri memberikan pengaruh signifikan terhadap motivasi belajar, sedangkan e-learning readiness tidak signifikan. [Lihat sumber Disini - journal-stats.ipb.ac.id]

Dua contoh tersebut menggambarkan fleksibilitas SEM: bisa dipakai dalam penelitian pendidikan, dengan variabel laten seperti “self-efficacy”, “motivasi belajar”, “readiness” yang tidak bisa diukur langsung, tapi melalui indikator.

Langkah Praktis Menggunakan SEM (Panduan Singkat)

1. Tentukan konstruk / variabel laten berdasarkan teori dan literatur, misalnya “motivasi belajar”, “kepuasan pengguna”, “self-efficacy”.
2. Pilih indikator yang valid untuk setiap konstruk, misalnya kuesioner, skor tes, variabel observasi.
3. Spesifikasikan model: struktur antar konstruk (siapa pengaruh siapa), apakah ada mediator/moderator.
4. Gunakan software statistik yang mendukung SEM, seperti LISREL, AMOS, SmartPLS, untuk estimasi.
5. Evaluasi model: periksa fit indices, validitas, reliabilitas, signifikansi jalur.
6. Interpretasikan hasil: efek langsung, tidak langsung, total effect; serta implikasi teori/praktis.
7. Laporkan dengan transparan: hasil, keterbatasan (misalnya ukuran sampel, asumsi), rekomendasi penelitian selanjutnya.

Kesimpulan

Structural Equation Modeling (SEM) adalah metode analisis multivariat yang powerful untuk menguji model teoritik yang kompleks,melibatkan variabel laten dan indikator observasi,dalam satu kesatuan analisis. Dengan menggabungkan analisis faktor dan jalur, SEM memungkinkan peneliti untuk menguji dan memvalidasi struktur teoretik, termasuk hubungan langsung dan tidak langsung antar konstruk. Meskipun demikian, SEM memerlukan spesifikasi model yang tepat, sampel cukup besar, serta interpretasi yang hati-hati agar temuan tidak disalahartikan sebagai bukti kausal absolut. Banyak penelitian kontemporer di Indonesia telah menggunakan SEM untuk mengeksplor hubungan psikologis/edukasional (misalnya self-efficacy dan berpikir kritis), menunjukkan relevansi SEM dalam riset sosial dan pendidikan. Bagi peneliti yang ingin menguji teori hubungan antar variabel laten secara komprehensif dan sistematis, SEM merupakan pilihan metode yang sangat tepat, asalkan dilakukan dengan cermat dan berbasis teori yang kuat.