Perbedaan Structural Equation Model (SEM) dan Partial Least Square (PLS)

Halo teman-teman! Dalam artikel kali ini, kita akan membahas dua metode analisis multivariat yang cukup populer di kalangan peneliti, yaitu Structural Equation Model (SEM) dan Partial Least Square (PLS). Kedua metode ini memang terdengar rumit, tapi jangan khawatir, saya akan menjelaskannya dengan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami.

Table of Contents

Apa itu SEM dan PLS?

SEM dan PLS merupakan metode statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel laten (tidak dapat diukur secara langsung) dan variabel teramati (indikator). Keduanya bertujuan untuk menguji model teoritis yang melibatkan banyak variabel secara bersamaan.

Namun, ada beberapa perbedaan mendasar antara SEM dan PLS yang perlu kita pahami.

Pendekatan Estimasi

SEM menggunakan pendekatan berbasis kovarian (covariance-based), yang berarti metode ini berusaha meminimalkan perbedaan antara matriks kovarian sampel dan matriks kovarian yang diestimasi. Sementara itu, PLS menggunakan pendekatan berbasis varian (variance-based), yang bertujuan untuk memaksimalkan varian yang dijelaskan oleh variabel laten endogen.

Asumsi Distribusi Data

SEM memerlukan asumsi distribusi normal multivariat untuk data yang digunakan.Artinya, data harus terdistribusi normal agar hasil analisis valid. Sedangkan PLS tidak memerlukan asumsi distribusi normal dan dapat digunakan dengan data yang tidak terdistribusi normal. Ini menjadikan PLS lebih fleksibel dalam penggunaannya.

Ukuran Sampel

SEM memerlukan ukuran sampel yang besar, umumnya minimal 200 sampel atau lebih. Sementara PLS dapat digunakan dengan ukuran sampel yang lebih kecil, bahkan di bawah 100 sampel.[1] Ini menjadikan PLS lebih cocok untuk penelitian dengan sumber daya terbatas.

Tujuan Analisis

SEM lebih cocok untuk pengujian teori dan konfirmasi model. Artinya, metode ini digunakan untuk menguji apakah model teoritis yang diajukan sesuai dengan data empiris. Sedangkan PLS lebih cocok untuk tujuan prediksi dan pengembangan teori. Metode ini lebih berfokus pada memaksimalkan varian yang dijelaskan oleh model, sehingga cocok untuk mengeksplorasi hubungan antar variabel dan mengembangkan teori baru.

Indikator Variabel Laten

SEM hanya dapat menggunakan indikator reflektif (indikator yang dipengaruhi oleh variabel laten).[1] Sedangkan PLS dapat menggunakan indikator reflektif dan formatif (indikator yang mempengaruhi variabel laten).[1] Ini memberikan fleksibilitas yang lebih besar bagi peneliti dalam mendefinisikan hubungan antara variabel laten dan indikatornya.

Kompleksitas Model

SEM lebih cocok untuk model yang sederhana dengan sedikit variabel laten. Sementara PLS dapat menangani model yang kompleks dengan banyak variabel laten dan indikator. Ini menjadikan PLS lebih cocok untuk penelitian yang melibatkan banyak variabel dan hubungan yang kompleks.

Nah, sekarang kita sudah memahami perbedaan utama antara SEM dan PLS. Tapi, bagaimana kita memilih metode yang tepat untuk penelitian kita? Berikut ini adalah beberapa pertimbangan yang dapat membantu:

Tujuan Penelitian: Jika tujuan utama adalah pengujian teori dan konfirmasi model, SEM mungkin lebih cocok. Namun, jika tujuan utama adalah prediksi dan pengembangan teori, PLS mungkin lebih sesuai.
Karakteristik Data: Jika data terdistribusi normal dan ukuran sampel besar, SEM mungkin lebih tepat. Namun, jika data tidak terdistribusi normal atau ukuran sampel kecil, PLS mungkin lebih cocok.
Kompleksitas Model: Jika model penelitian sederhana dengan sedikit variabel laten, SEM mungkin lebih mudah digunakan. Namun, jika model kompleks dengan banyak variabel laten dan indikator, PLS mungkin lebih sesuai.
Jenis Indikator: Jika semua indikator bersifat reflektif, SEM mungkin lebih tepat. Namun, jika ada indikator formatif, PLS mungkin lebih cocok.

Pada akhirnya, pemilihan metode yang tepat bergantung pada tujuan penelitian, karakteristik data, dan asumsi yang dapat dipenuhi. Peneliti harus mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan masing-masing metode sebelum memilih pendekatan yang sesuai untuk analisis data mereka.

Contoh Penggunaan SEM dan PLS

Untuk membantu memahami penggunaan SEM dan PLS, mari kita lihat beberapa contoh penelitian yang menggunakan metode ini.

Contoh Penggunaan SEM

Menggunakan SEM untuk menguji model teoritis yang menjelaskan hubungan antara kepuasan kerja, komitmen organisasi, dan kinerja karyawan. Dalam penelitian ini, kepuasan kerja dan komitmen organisasi dianggap sebagai variabel laten yang diukur melalui beberapa indikator reflektif, seperti gaji, lingkungan kerja, dan peluang karir. Sementara kinerja karyawan diukur melalui indikator seperti produktivitas, kualitas kerja, dan absensi.

Hasil analisis SEM menunjukkan bahwa model teoritis yang diajukan sesuai dengan data empiris. Kepuasan kerja dan komitmen organisasi memiliki pengaruh positif terhadap kinerja karyawan. Penelitian ini memberikan bukti empiris yang mendukung teori yang ada dan memberikan implikasi praktis bagi organisasi untuk meningkatkan kepuasan kerja dan komitmen karyawan dalam upaya meningkatkan kinerja mereka.

Contoh Penggunaan PLS

Menggunakan PLS untuk mengeksplorasi hubungan antara kualitas layanan, kepuasan pelanggan, dan loyalitas pelanggan dalam industri perbankan. Dalam penelitian ini, kualitas layanan dan kepuasan pelanggan dianggap sebagai variabel laten yang diukur melalui beberapa indikator reflektif, seperti keandalan, daya tanggap, dan empati. Sementara loyalitas pelanggan diukur melalui indikator formatif, seperti niat untuk terus menggunakan layanan dan merekomendasikan layanan kepada orang lain.

Hasil analisis PLS menunjukkan bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan, dan kepuasan pelanggan memiliki pengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan. Penelitian ini memberikan wawasan baru tentang hubungan antara variabel-variabel tersebut dan
memberikan implikasi praktis bagi bank untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan dalam upaya mempertahankan loyalitas pelanggan.

Kelebihan dan Kekurangan SEM dan PLS

Setelah memahami perbedaan antara SEM dan PLS serta melihat contoh penggunaannya, mari kita bahas kelebihan dan kekurangan masing-masing metode.

Kelebihan SEM

SEM dapat menguji model teoritis yang kompleks dengan banyak variabel laten dan hubungan antar variabel secara bersamaan.
SEM dapat mengestimasi kesalahan pengukuran dan mengoreksinya dalam model.
SEM dapat menguji kesesuaian model dengan data empiris menggunakan berbagai indeks kecocokan.

Kekurangan SEM

SEM memerlukan ukuran sampel yang besar, umumnya minimal 200 sampel atau lebih.
SEM memerlukan asumsi distribusi normal multivariat untuk data yang digunakan.
SEM lebih sensitif terhadap masalah identifikasi model dan solusi yang tidak stabil.

Kelebihan PLS

PLS dapat digunakan dengan ukuran sampel yang lebih kecil, bahkan di bawah 100 sampel.
PLS tidak memerlukan asumsi distribusi normal dan dapat digunakan dengan data yang tidak terdistribusi normal.
PLS dapat menangani model yang kompleks dengan banyak variabel laten dan indikator.
PLS dapat menggunakan indikator reflektif dan formatif dalam model.

Kekurangan PLS

PLS tidak dapat menguji kesesuaian model dengan data empiris menggunakan indeks kecocokan seperti dalam SEM.
PLS tidak dapat mengestimasi kesalahan pengukuran secara terpisah dari kesalahan struktural.
PLS lebih rentan terhadap masalah multikolinearitas antar variabel laten.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas perbedaan antara Structural Equation Model (SEM) dan Partial Least Square (PLS), dua metode analisis multivariat yang populer di kalangan peneliti. Kita telah melihat bagaimana kedua metode ini berbeda dalam hal pendekatan estimasi, asumsi distribusi data, ukuran sampel, tujuan analisis, jenis indikator, dan kompleksitas model.

Kita juga telah melihat contoh penggunaan SEM dan PLS dalam penelitian serta membahas kelebihan dan kekurangan masing-masing metode. Pada akhirnya, pemilihan metode yang tepat bergantung pada tujuan penelitian, karakteristik data, dan asumsi yang dapat dipenuhi.

Sebagai peneliti, penting untuk memahami perbedaan antara SEM dan PLS serta kelebihan dan kekurangan masing-masing metode. Dengan pemahaman yang baik, kita dapat memilih metode yang paling sesuai untuk menjawab pertanyaan penelitian kita dan menghasilkan hasil yang valid dan dapat diandalkan.

Semoga artikel ini bermanfaat bagi teman-teman yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang SEM dan PLS. Jika ada pertanyaan atau masukan, jangan ragu untuk meninggalkan komentar di bawah ini. Sampai jumpa di artikel berikutnya!