Jika Anda mengalami kesulitan dalam menyelesaikan sebuah model dengan menggunakan persamaan regresi linear, maka mungkin Anda perlu melakukan analisis SEM. SEM adalah singkatan dari structural equation modeling, sebuah alat yang digunakan untuk menyelesaikan sebuah model bertingkat.
Sekilas tentang Analisis SEM
Analisis ini seringkali juga dianggap sebagai gabungan antara analisis regresi dan analisis faktor karena menerapkan kedua analisa dalam pengolahannya. Dengan prosesnya yang cukup detail, analisa ini mampu menyelesaikan sebuah model yang memiliki lebih dari satu variabel. Selain itu, SEM juga mampu memberikan hasil matriks yang lebih akurat dibandingkan analisis regresi linear.
Kelebihan Analisis SEM
Selain tekniknya yang cukup detail, SEM memiliki banyak kelebihan dibandingkan dengan analisis lainnya. Untuk mengetahui lebih detail, berikut adalah kelebihan dari penggunaan SEM dalam menyelesaikan sebuah masalah:
1. Flexible dalam Mengembangkan Model
Salah satu kelebihan dari penggunaan SEM adalah penguji bisa mengembangkan model yang dianalisa, baik model psikometri maupun model struktural. Jadi, dalam proses pengolahannya, penguji dapat mengembangkan secara flexible tanpa merusak hasil yang diinginkan.
Hal yang membuat SEM flexible adalah karena banyaknya variabel yang bisa dilibatkan. Berbeda dengan regresi yang hanya memiliki satu variabel dependen saja. Selain itu, analisa ini mampu menguji pola hubungan antara variabel yang berbeda. Sehingga, banyak pengujian yang bisa dilakukan untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
2. Pengujian Secara Komprehensif
Kelebihan lain dari SEM adalah adanya pengembangan konsep teoritis yang digunakan. Pada uji konvensional hal ini tidak dilakukan karena keterbatasan metode yang ada jadi yang diuji hanya salah satu bagian konsep saja. Sedangkan pada SEM, uji konsep dilakukan untuk berbagai konsep untuk mendapatkan hasil yang akurat.
3. Mampu Menguji Hipotesis yang Rumit & Bertingkat
Salah satu alasan utama orang menggunakan SEM adalah kemampuannya dalam menguji hipotesis yang rumit dan bertingkat. Dalam proses analisanya, ada penggabungan analisis regresi dan analisis faktor yang membantu menyelesaikan model yang rumit dan susah untuk diselesaikan. Meskipun prosesnya pun tidak mudah, namun tetap dapat dilakukan.
4. Melakukan Analisa Terhadap Error
Jadi ketika melakukan analisa model, apabila terjadi error, error tidak akan diabaikan, melainkan akan dianalisa pula. Hal ini untuk melihat akar permasalahan sehingga error tersebut tidak muncul kembali dan menghasilkan hasil yang akurat. Oleh karena itu, SEM sangat cocok digunakan untuk analisa data kuesioner yang banyak menggunakan asumsi.
Meskipun manfaatnya sangat banyak, namun analisis SEM sulit untuk dilakukan. Oleh karena itu, jika Anda mengalami kesulitan dalam mengelola data yang rumit kami siap membantu. Kami merupakan salah vendor yang siap membantu pengelolaan data dari yang simpel hingga yang rumit dan bertingkat. Anda dapat berkonsultasi terlebih dahulu agar bisa mendapatkan hasil yang diinginkan.