Analisis SEM (Structural Equation Modelling) atau model persamaan struktural adalah teknik analisis multivariat yang dapat menguji hubungan antar variabel yang kompleks untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model (Ghazali dan Fuad, 2005).
Langkah pertama dalam pengembangan SEM adalah pencarian sebuah model yang mempunyai justifikasi teoritis. Untuk pengembangan model teoritis, harus dilakukan kajian deduksi teori dan eksplorasi ilmiah dari telaah sejumlah pustaka maupun hasil penelitian empiris terdahulu untuk memperkuat pembenaran hubungan kausalitas variabel yang diasumsikan dalam model. Tanpa pertimbangan teori yang kuat maka SEM tidak dapat digunakan. Hal ini disebabkan karena SEM tidak digunakanuntuk menghasilkan sebuah model,
melainkan digunakan untuk mengkomfirmasi model teoritis tersebut melalui data empirik (Ferdinand 2006). Keyakinan untuk mengajukan sebuah model kausalitas dengan menganggap adanya hubungan sebab akibat antara dua variabel atau lebih, bukan didasarkan pada metode analisis yang digunakan, tetapi haruslah berdasarkan pada pertimbangan teoritis yang mapan (Hair et.al 2006).
Umumnya analisis SEM digunakan dalam penelitian prilaku manusia dan dapat dikelompokan sebagai analisis faktor dan regresi atau analisis jalur. SEM dapat juga menguji model secara bersama-sama, baik model structural (hubungan/nilai loading antara konstruk independen dan dependen), maupun model meansurement (hubungan/nilai loading antara indikator dengan konstruk/variabel laten).
Analisis SEM yang digunakan dalam penelitian yaitu menggunakan piranti lunak (software) Liser (Linier Structural Relation) dan AMOS (Analisis of Moment Structural). Sedangkan piranti lunak yang biasa digunakan untuk mengolah data model SEM adalah PRELIS dan SIMPLIS.
Tahapan analisis yang dilakukan dalam analisis SEM adalah :
(1) Konseptualisasi model, yaitu proses yang berhubungan dengan pengembangan hipotesis berdasarkan teori sebagai dasar dalam menghubungkan variabel laten (variabel yang tidak dapat di ukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator sebagai proksi) dengan variabel laten lainnya, dan juga dengan indikator-indikatornya. Variabel laten dalam SEM terdiri dari variabel eksogen yaitu variabel independen sehingga tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam suatu model. Konseptualisasi model merupakan gambaran persepsi tentang hubungan variabel eksogen dan variabel endogen berdasarkan teori, dan mereflesikan pengukuran variabel melalui berbagai indikator yang diukur. Dalam penelitian ini diklasifikasi variabel endogen atau variabel eksogen di tentukan oleh program (software). (2) Penyususnan diagram alur, yaitu diagram yang memvisualisasikan hipotesis
yang telah dibangun dalam konseptualisasi model. Manfaat penyusunan diagram ini adalah untuk memudahkan pembahasan langkah-langkah SEM berikutnya,
(3) Spesifikasi, yaitu menggambarkan sifat dan jumlah parameter yang diestimasi,
(4) Identifikasi model, dalam tahap ini yang diperoleh dari data yang diuji untuk menentukan apakah cukup untuk mengestimasi parameter dari data yang diperoleh,
(5) Estimasi parameter, setelah model struktur dapat diidentifikasi, maka estimasi parameter dapat diketahui. Pada tahap ini, estimasi parameter untuk suatu model diperoleh dari data, karena program LISREL maupun AMOS akan menghasilkan matriks kovarians berdasarkan model (model-based covariance matrix). Uji signifikansi dilakukan dengan menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan berbeda dari nol,
(6) Penilaian model fit, artinya suatu model dikatakan fit apabila kovarians matriks suatu model (model-based covariance matrix) adalah sama dengan koverian matriks data (observed covariance matrix),
(7) Modifikasi model dilakukan setelah penilaian model fit, maka akan diketahui apakah diperlukan modifikasi model karena tidak fitnya hasil yang diperoleh pada tahap keenam. Namun, modifikasi harus berdasarkan teori yang mendukung dan tidak dilakukan hanya semata-mata untuk mencapai model yang fit,
(8) Validasi silang model, guna menguji fit tidaknya model terhadap suatu data baru. Validasi silang penting apabila terdapat modifikasi yang substansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada langkah ke tujuh.
Prosedur Structural Equation Model (SEM) memberikan kesempatan peneliti untuk mengevaluasi parameter-parameter struktural secara statistik dari berbagai indikator dan konstruk laten dan keseluruhan menjadi fit dari suatu model. Ukuran-ukuran yang bersifat psikometrik dari berbagai sumber laporan (seperti laporan responden dan penilaian pengamat atau observer) dan pengukuran-pengukuran tidak bebas (laporan diri sendiri atau self report) dan laporan dari orang lain (others) dapat digunakan dalam metode SEM. Untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor terhadap suatu peubah laten apakah pengaruhnya langsung (direct effect) atau pengaruh tidak langsung (indirect effect), maka total pengaruh (total effect) harus diuraikan melalui dekomposisi
total efek (decomposition effect) yaitu dengan rumus total effect = direct effect+indirect effect.
Analisis SEM terdiri dari tiga hal yang penting, 1) struktur yang spesifik antara peubah laten eksogen dan endogen harus sudah terstruktur (sudah dapat dihipotesiskan atau menggunakan pendekatan confirmatory), 2) harus sudah ditetapkan bagaimana untuk mengukur peubah laten ensogen, dan 3) pengukuran model untuk peubah laten endogen harus sudah dideterminasikan.
Fenomena yang bersifat abstrak akan menjadi kajian yang biasanya disebut peubah laten. Oleh karena itu, secara operasional peubah laten harus dikaitkan dengan peubah lainnya yang bersifat abserved. Untuk menjelaskan kaitan analisis SEM seperti pada Gambar 2
X1 X2 X3 X1 Ksi 1 (ξ1) Ksi 1 (ξ2) Eta 1 (ŋ1) Y1 Y2 1 2 3 4 λ1 λ2 λ3 λ4 2 1
Gambar 2 Struktur SEM (Structural Equation Modelling).
Pada Gambar 2, yang berbentuk segi empat berisi peubah manifest atau observed variable atau yang disimbolkan dengan X untuk peubah bebas dan Y untuk peubah terkait. Lambang berbentuk oval berisi peubah laten atu peubah konstruk yang disimbolkan dengan Ksi
ξ u tuk peubah late X peubah eksoge dan Eta η u tuk peubah late Y peubah endogen).
Besarnya pengaruh/relasi/hubugan dari peubah manifest terhadap peubah laten disebut factor loading yang diberi symbol lamda λ . Sedangkan galat pengukuran pada peubah manifest untuk peubah X disimbolkan delta da galat pengukuran pada peubah manifest untuk peubah laten Y diberi epsilon . Si bol gamma erupaka para eter atau koefesie pe garuh eksogen terhadap peubah endogen.
Maksud dari mengukur sampel adalah mengukur indikasi (indicant) tentang sifat-sifat atau ciri-ciri obyek pengamatan, karena tidak mungkin dilakukan penilaian langsung terhadap obyek yang diamati, terutama obyek penelitian dibidang ilmu sosial. Karena itu, yang harus dilakukan adalah menginterferensikan sifat-sifat atau ciri-ciri obyek pengamatan berdasarkan hal- hal yang diduga merupakan indikasi sifat-sifat obyek pengamatan tersebut (Kerlinger, 2002).
Ukuran sampel memegang peranan dalam mengestimasi dan interpretasi hasil analisis SEM (Structural Equation Modelling). Menurut Kusnendi (2008) mengatakan bahwa ukuran sampel yang sesuai adalah antara 100-200, bila ukuran sampel menjadi lebih besar, misalnya 500 sampel. Maka metode ini menjadi sangat sensitif yang berdampak pada sulitnya mendapatkan ukuran-ukuran Goodness of Fit yang baik.