perbedaan antara uji regresi linier berganda dengan structural equation modelling (SEM)

Ada perbedaan mendasar antara uji regresi linier berganda (multiple linear regression) dengan structural equation modeling (SEM), terutama dalam lingkup analisis, tujuan, dan kompleksitas model yang dihasilkan.

Uji Regresi Linier Berganda:

1. Tujuan: Regresi linier berganda bertujuan untuk memahami hubungan antara satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen.
2. Hubungan Variabel: Regresi linier berganda mengevaluasi hubungan linier antara variabel dependen dan variabel independen. Ini melibatkan perhitungan koefisien regresi untuk setiap variabel independen terhadap variabel dependen.
3. Model: Regresi linier berganda menghasilkan model matematis sederhana yang menggambarkan hubungan linear antara variabel-variabel tersebut. Fokus utamanya adalah pada hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel tersebut.
4. Keterbatasan: Regresi linier berganda terbatas pada pengujian hubungan satu arah antara variabel-variabel, tanpa memperhitungkan variabel laten atau hubungan antar variabel laten.

Structural Equation Modeling (SEM):

1. Tujuan: SEM digunakan untuk memodelkan dan menganalisis hubungan kompleks antara variabel laten dan terukur. Tujuannya lebih luas dan melibatkan pengujian hubungan langsung dan tidak langsung antara variabel.
2. Hubungan Variabel: SEM memungkinkan peneliti untuk memodelkan hubungan antara variabel laten dan variabel terukur, serta hubungan antar variabel laten itu sendiri.
3. Model: SEM menghasilkan model struktural yang kompleks dengan beberapa persamaan simultan. Ini memungkinkan untuk memeriksa sejumlah besar variabel dan hubungan sebab-akibat yang kompleks dalam satu kerangka kerja.
4. Fleksibilitas: SEM lebih fleksibel karena memungkinkan pengujian dan perumusan hipotesis yang lebih kompleks, seperti mediasi, moderasi, dan pengaruh simultan antar variabel.

Jadi, perbedaan utama antara regresi linier berganda dan SEM terletak pada tingkat kompleksitas analisis dan jenis hubungan antar variabel yang dapat dieksplorasi. SEM merupakan alat analisis yang lebih kuat dan canggih yang cocok digunakan ketika ada hubungan yang lebih kompleks antara variabel, termasuk hubungan langsung dan tidak langsung antara variabel laten dan terukur.

Structural Equation Modeling (SEM) memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan regresi linier berganda, terutama ketika ingin menjelajahi hubungan yang lebih kompleks antara variabel dalam suatu model statistik. Berikut adalah beberapa kelebihan SEM dibandingkan dengan regresi linier berganda:

1. Memodelkan Hubungan Kompleks:

• SEM memungkinkan pengujian hubungan langsung dan tidak langsung antara variabel laten dan terukur, serta hubungan antar variabel laten itu sendiri. Ini memperbolehkan peneliti untuk mengeksplorasi hubungan yang lebih kompleks di antara variabel, seperti mediasi, moderasi, dan pengaruh simultan antar variabel.

2. Penggunaan Variabel Laten:

• SEM dapat menangani variabel laten, yang merupakan variabel yang tidak diamati secara langsung tetapi memiliki pengaruh pada variabel terukur. Ini memungkinkan peneliti untuk memodelkan hubungan yang lebih mendalam antara konstruk-konstruk abstrak.

3. Pengukuran Error dan Varians:

• SEM memperhitungkan pengukuran error atau kesalahan pengukuran dalam variabel terukur, yang dapat memperbaiki estimasi parameter model.
• SEM juga memungkinkan pengukuran varians dan kovariansi yang lebih akurat antara variabel-variabel, sehingga memberikan estimasi yang lebih baik dari hubungan antar variabel.

4. Fleksibilitas Model:

• SEM lebih fleksibel dalam memodelkan banyak variabel dan hubungan kompleks dalam satu kerangka kerja. Ini memungkinkan pengujian hipotesis yang lebih kompleks dan memungkinkan untuk menguji beberapa aspek teoritis dalam satu model.

5. Verifikasi Model:

• SEM memungkinkan pengujian model secara langsung dengan menggunakan indeks statistik yang berbeda untuk mengevaluasi seberapa baik model yang dibuat cocok dengan data. Ini membantu dalam verifikasi dan penyesuaian model.

6. Menangani Variabel Endogen dan Eksogen:

• SEM dapat menangani variabel endogen (variabel yang saling mempengaruhi) dan eksogen (variabel yang tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam model) secara bersamaan dalam satu model.

7. Membedakan Antara Efek Langsung dan Tidak Langsung:

• SEM memungkinkan identifikasi efek langsung dan tidak langsung dari variabel pada variabel lainnya, sehingga memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang struktur hubungan dalam model.

Kesimpulannya, SEM memiliki keunggulan dalam memodelkan hubungan yang lebih kompleks dan memungkinkan pengujian hipotesis yang lebih luas dibandingkan dengan regresi linier berganda. Ini membuat SEM menjadi alat analisis yang lebih kuat ketika memerlukan pemodelan yang lebih mendalam dan kompleks antara variabel.