Langkah pertama: Pengembangan Model Teoritis
Langkah pertama dalam
Structural Equation Modeling (SEM) adalah melakukan identifikasi secara teoretis terhadap permasalahan penelitian. Topik penelitian ditelaah secara mendalam dan hubungan antara variabel-variabel yang akan dihipotesiskan harus didukung oleh justifikasi teori yang kuat. Hal ini dikarenakan SEM adalah untuk mengkonfirmasikan apakah data observasi sesuai dengan teori atau tidak. Jadi SEM tidak dapat digunakan untuk menguji hipotesis kausalitas imaginer. Langkah ini mutlak harus dilakukan dan setiap hubungan yang akan digambarkan dalam langkah lebih lanjut harus mempunyai dukungan teori yang kuat. Berbeda halnya dengan metode lain yaitu
Partial Least Square (PLS) yang tidak memerlukan dukungan teori dan dapat digunakan untuk menguji hipotesis kausalitas imaginer.
|
Gambar Simulasi Tujuh Langkah SEM |
Langkah kedua: Pengembangan Diagram Alur (Path Diagram)
Langkah kedua adalah menggambarkan kerangka penelitian dalam sebuah diagram alur (path diagram). Kesepakatan yang ada dalam penggambaran diagram alur telah dikembangkan oleh
LISREL, sehingga tinggal menggunakannya saja. Beberapa ketentuan yang ada pada penggambaran diagram alur adalah:
1. Anak panah satu arah digunakan untuk melambangkan hubungan kausalitas yang bisanya merupakan permasalahan penelitian dan juga dihipotesiskan
2. Anak panah dua arah digunakan untuk melambangkan korelasi antara dua variabel eksogen dan mungkin juga korelasi antara dua indikator.
3. Bentuk elips, digunakan untuk melambangkan suatu konstruk yang tidak diukur secara langsung, tetapi diukur dengan menggunakan satu atau lebih indikator
4. Bentuk kotak, melambangkan variabel yang diukur langsung (observerb)
5. Huruf e, digunakan untuk melambangkan kesalahan pada masing-masing pengamatan. Nilai ini harus diberikan kepada setiap variabel observerb.
6. Huruf z, digunakan untuk melambangkan kesalahan estimasi. Nilai ini diberikan kepada semua variabel endogen.
7. Variabel eksogen, adalah variabel yang mempengaruhi, biasa disebut variabel independen dalam analisis regresi.
8. Variabel endogen, adalah variabel yang dipengaruhi, biasa disebut variabel dependen dalam analisis regresi.
Langkah Ketiga: Konversi Diagram Alur ke dalam Persamaan Struktural dan Model Pengukuran
Langkah ketiga adalah mengkonversikan diagram alur ke dalam persamaan, baik persamaan struktural maupun persamaan model pengukuran. Sebenarnya langkah ini telah dilakukan secara otomatis oleh program SEM yang tersedia (AMOS atau LISREL). Berikut adalah contoh persamaan umum struktural
Variabel Endogen = Variabel Eksogen + Kesalahan estimasi
Sebagai ilustrasi, model persamaan adalah pengaruh antara motivasi (MT) terhadap kepuasan (KP), dan selanjutnya kepuasan terhadap kinerja (KN). Jadi persamaan strukturalnya adalah:
KP = γ1 M + z1
KN = γ2 KP + z2
Dengan z1 adalah kesalahan estimasi antara motivasi terhadap kepuasan dan z2 adalah kesalahan estimasi antara kepuasan terhadap kinerja; dan γ1 adalah koefisien regresi motivasi ke kepuasan, dan γ2 adalah koefisien regresi kepuasan ke kinerja.
Sebagai ilustrasi, motivasi diukur dengan tiga indikator MT1, MT2 dan MT3, maka persamaan model pengukurannya adalah:
MT1 = β1 MT + e1
MT2 = β2 MT + e2
MT3 = β3 MT + e3
Dengan β1 adalah loading faktor indikator MT1 ke konstruk motivasi, β2 adalah loading faktor MT2 ke konstruk motivasi dan β3 adalah loading faktor indikator MT3 ke konstruk motivasi; e1 adalah kesalahan pengukuran indikator MT1, e2 adalah kesalahan pengukuran indikator MT2 dan e3 adalah kesalahan pengukuran indikator MT3.
Langkah Keempat: Memilih Jenis Matrik Input dan Estimasi Model yang Diusulkan
Jenis matrik input yang dimasukkan adalah data input berupa matrik varian atau kovarian atau matrik korelasi. Data mentah observasi akan diubah secara otomatis oleh program menjadi matriks kovarian atau matriks korelasi. Matriks kovarian mempunyai kelebihan dibandingkan matriks korelasi dalam memberikan validitas perbandingan antara populasi yang berbeda atau sampel yang berbeda. Namun matriks kovarian lebih rumit karena nilai koefisien harus diinterpretasikan atas dasar unit pengukuran konstruk.
Estimasi model yang diusulkan adalah tergantung dari jumlah sampel penelitian, dengan kriteria sebagai berikut: (Ferdinand, 2006:47)