Alat Analisis Penelitian : Analisis Regresi, Path Analysis, Structural Equation Modeling (SEM) dengan AMOS dan Structural Equation Modeling dengan Partial Least Squares (SEM-PLS)

Alat analisis penelitian merujuk pada metode-metode statistik, teknik, dan perangkat lunak yang digunakan oleh peneliti untuk mengolah, menganalisis, dan menginterpretasi data dalam rangka menjawab pertanyaan penelitian atau menguji hipotesis penelitian. Alat analisis penelitian membantu para peneliti untuk mengambil informasi dari data yang telah dikumpulkan, mengidentifikasi pola atau hubungan, dan membuat kesimpulan yang dapat diandalkan berdasarkan hasil analisis.

Gambar : Penulis dalam acara apresiasi untuk mahasiswa yang berprestasi

Para peneliti menggunakan alat analisis yang berbeda-beda karena adanya beberapa faktor berikut:

  1. Tujuan Penelitian: Setiap penelitian memiliki tujuan yang berbeda-beda. Beberapa penelitian mungkin bertujuan untuk menjelaskan hubungan sederhana antara variabel-variabel tertentu, sehingga analisis regresi dapat digunakan. Sementara itu, penelitian lain mungkin ingin menguji hubungan kausal antara variabel-variabel melalui model yang lebih kompleks, yang memerlukan penggunaan SEM atau analisis jalur.
  2. Kompleksitas Model: Jika penelitian melibatkan variabel laten (misalnya, faktor psikologis, budaya, dll.) yang tidak diukur secara langsung, maka diperlukan analisis yang mampu menangani variabel laten, seperti SEM atau SEM-PLS. Jika model yang digunakan sederhana dengan variabel-variabel yang diukur langsung, maka analisis regresi mungkin sudah cukup.
  3. Kemampuan Software: Pilihan alat analisis juga dipengaruhi oleh kemampuan perangkat lunak statistik yang tersedia dan dikuasai oleh peneliti. Beberapa perangkat lunak mungkin lebih unggul dalam melakukan analisis tertentu, sehingga peneliti menggunakan alat yang sesuai dengan perangkat lunak yang mereka kuasai.
  4. Asumsi Data: Beberapa metode analisis memiliki asumsi tertentu tentang data, seperti asumsi distribusi normalitas, asumsi independensi, dan lain-lain. Jika data tidak memenuhi asumsi tertentu, maka peneliti mungkin memilih menggunakan alat analisis yang lebih sesuai dengan kondisi data mereka.
  5. Tren dan Preferensi Disiplin Ilmu: Tren dan preferensi dalam disiplin ilmu juga dapat mempengaruhi pilihan alat analisis. Beberapa bidang penelitian mungkin lebih cenderung menggunakan metode tertentu karena telah terbukti efektif dalam penelitian sebelumnya atau menjadi standar dalam disiplin tersebut.
  6. Skala dan Jenis Data: Jenis data yang digunakan dalam penelitian juga akan mempengaruhi pilihan alat analisis. Jika data bersifat kategorikal, metode analisis kategorikal seperti analisis jalur dengan variabel laten dicirikan dapat lebih cocok.
  7. Ketersediaan Sumber Daya: Terkadang, penggunaan alat analisis tertentu dapat memerlukan sumber daya komputasi yang lebih besar atau waktu yang lebih lama untuk analisis. Ketersediaan sumber daya ini juga dapat memengaruhi pilihan alat analisis.

Ada banyak alat analisis tetapi penulis disini hanya menjelaskan beberapa alat  analisis yang sering digunakan seperti  analisis regresi, analisis jalur, SEM Amos dan SEM PSL :

  1. Alat Analisis Regresi: Analisis regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menghubungkan dan memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (pembebas) dengan satu variabel dependen (pemakaian). Tujuan dari analisis regresi adalah untuk memprediksi atau menjelaskan variabel dependen berdasarkan variabel independen. Terdapat dua jenis utama dari analisis regresi, yaitu:
    • Regresi Linear: Ketika hubungan antara variabel independen dan dependen dapat dijelaskan dengan garis lurus.
    • Regresi Non-linear: Ketika hubungan antara variabel independen dan dependen tidak dapat dijelaskan dengan garis lurus, maka digunakan bentuk non-linear seperti kuadratik, eksponensial, logaritmik, dll.
  2. Analisis Jalur (Path Analysis): Analisis jalur adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan dan menganalisis hubungan langsung dan tidak langsung antara beberapa variabel dalam satu model. Metode ini sering digunakan dalam penelitian sosial, psikologi, ekonomi, dan bidang lainnya untuk menguji hubungan kausal antara variabel-variabel tersebut. Analisis jalur memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi efek langsung dan efek tidak langsung melalui jalur-jalur yang berbeda dalam model.
  3. Structural Equation Modeling (SEM) dengan AMOS: Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik statistik multivariat yang lebih maju, yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel laten (variabel yang tidak diukur secara langsung) dan variabel manifest (variabel yang diukur secara langsung). SEM mencakup analisis jalur sebagai bagian dari pendekatannya. AMOS adalah salah satu perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan analisis SEM. Dalam SEM, model statistik diwakili oleh persamaan struktural dan persamaan pengukuran. SEM memungkinkan pengujian dan pengembangan teori yang lebih kompleks dan komprehensif daripada metode statistik lainnya.
  4. Structural Equation Modeling dengan Partial Least Squares (SEM-PLS): SEM-PLS adalah salah satu pendekatan yang digunakan dalam analisis SEM. Ini adalah teknik alternatif untuk memodelkan hubungan antara variabel laten dan variabel manifest. Metode ini lebih cocok untuk sampel yang relatif kecil atau data yang tidak memenuhi asumsi distribusi normal. SEM-PLS berbeda dari metode SEM klasik yang mengandalkan estimasi covarian atau korelasi untuk memperkirakan parameter model. Sebaliknya, SEM-PLS menggunakan algoritma Partial Least Squares untuk memperkirakan parameter model. Ini menjadikan SEM-PLS lebih robust dalam menghadapi data yang berbeda atau non-normal.

Berikut adalah perbedaan utama antara masing-masing alat analisis:

  1. Analisis Regresi:
    • Analisis regresi fokus pada hubungan antara satu variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen.
    • Tujuan utama analisis regresi adalah untuk memprediksi atau menjelaskan nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen.
    • Analisis regresi bisa digunakan dalam model yang sederhana dengan satu variabel independen atau lebih kompleks dengan banyak variabel independen.
    • Jika hubungan antara variabel independen dan dependen dapat dijelaskan dengan garis lurus, maka digunakan regresi linear. Jika tidak, digunakan regresi non-linear.
  2. Analisis Jalur (Path Analysis):
    • Analisis jalur memodelkan hubungan langsung dan tidak langsung antara beberapa variabel dalam satu model.
    • Tujuan utama analisis jalur adalah untuk menguji hubungan kausal antara variabel-variabel tersebut dan mengidentifikasi efek langsung dan tidak langsung melalui jalur-jalur yang berbeda.
    • Analisis jalur lebih sering digunakan dalam penelitian sosial, psikologi, dan ilmu sosial lainnya.
    • Meskipun analisis jalur berfokus pada hubungan kausal, namun itu bukan merupakan analisis yang sepenuhnya eksploratif dan tidak memperhatikan pengukuran variabel laten.
  3. Structural Equation Modeling (SEM) dengan AMOS:
    • SEM adalah teknik statistik yang lebih maju daripada analisis regresi dan jalur, karena dapat mengatasi model yang lebih kompleks dengan variabel laten dan manifest.
    • SEM memungkinkan pengujian teori secara komprehensif, karena mengintegrasikan analisis jalur dengan analisis pengukuran (konfirmatori).
    • AMOS adalah salah satu perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan analisis SEM. Ia memberikan kemampuan untuk membangun dan menguji model yang lebih rumit dengan bantuan alat pengukuran dan struktural.
  4. Structural Equation Modeling dengan Partial Least Squares (SEM-PLS):
    • SEM-PLS adalah alternatif dari SEM klasik dan menggunakan algoritma Partial Least Squares untuk memperkirakan parameter model.
    • SEM-PLS lebih cocok untuk data yang tidak memenuhi asumsi distribusi normal atau dengan sampel yang relatif kecil.
    • Metode ini lebih fleksibel dan robust dalam menghadapi data yang berbeda, namun mungkin kurang akurat jika data telah memenuhi asumsi distribusi normal dan cukup besar.

Berikut adalah beberapa kelemahan dari masing-masing alat analisis:

  1. Kelemahan Analisis Regresi:
    • Hanya dapat menggambarkan hubungan sebab-akibat antara variabel dependen dan variabel independen. Tidak dapat menangkap hubungan kompleks atau interaksi antara variabel.
    • Rentan terhadap masalah multikolinearitas, yaitu ketika variabel independen saling berkorelasi kuat, dapat menyebabkan interpretasi yang salah.
    • Tidak dapat menangani variabel laten (variabel yang tidak diukur secara langsung) atau variabel dependen yang bersifat kategorikal.
  2. Kelemahan Analisis Jalur:
    • Analisis jalur hanya berfokus pada hubungan kausal yang diasumsikan, sehingga tidak dapat membuktikan hubungan kausal secara pasti.
    • Analisis jalur mengasumsikan bahwa tidak ada hubungan antara variabel laten yang tidak diukur dalam model, yang dapat menyebabkan bias.
    • Jumlah jalur yang dimasukkan dalam model bisa sangat banyak, yang dapat membuat analisis menjadi rumit dan sulit diinterpretasikan.
  3. Kelemahan SEM dengan AMOS:
    • Persyaratan data yang kompleks: SEM dengan AMOS memerlukan data yang lengkap dan tidak boleh ada nilai yang hilang, yang tidak selalu mudah diperoleh dalam penelitian.
    • Sulit untuk mengestimasi model dengan sampel kecil: Jika sampel penelitian relatif kecil, estimasi model SEM dengan AMOS mungkin tidak akurat.
    • Memerlukan pemahaman yang mendalam tentang teori dan statistik: Pemahaman yang kurang tentang analisis SEM dan model teoretis yang tidak tepat dapat menyebabkan kesalahan interpretasi.
  4. Kelemahan SEM dengan Partial Least Squares (SEM-PLS):
    • Estimasi yang lebih mudah: SEM-PLS dapat lebih mudah digunakan dan lebih fleksibel daripada SEM dengan AMOS, tetapi dalam beberapa kasus, hasilnya mungkin kurang akurat.
    • Tidak cocok untuk model yang kompleks: SEM-PLS lebih cocok untuk penelitian eksploratori dan pengujian teori awal. Tidak disarankan untuk model yang sangat rumit.

Tulisan-tulisan Penulis

Komariyah, I., Prayudi, A., Edison, E., & Laelawati, K. (2023). THE RELATIONSHIP BETWEEN ORGANIZATIONAL CULTURE AND COMPETENCE WITH ORGANIZATIONAL COMMITMENT IN EMPLOYEES OF BUMD BINJAI, NORTH SUMATRA. Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen16(2), 210-218. doi: 10.23969/jrbm.v16i2.7572

Prayudi, A., Zega, Y., & Nasution, I. (2023). Analisis Pengaruh Lingkungan Kerja, Disiplin Kerja, dan Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan PT Indonesia Abadi Jaya. Jurnal Sains Dan Teknologi5(1), 37-43. Retrieved from https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/sai

Sari, W., & Prayudi, A. (2023). Can Competitive Intensity Act a Bridge between Institutional Pressures and Corporate Financial Performance in Indonesia’s Footwear Industry? A Structural Equation Modelling Approach. Transnational Marketing Journal11(1), 199-212. Retrieved from http://transnationalmarket.com/menu-script/index.php/transnational/article/view/323

Pengaruh Kepemimpinan tranformasional, budaya organiasi, kopentensi karyawan terhadap loyalitas karyawan di Badan Usaha Milik Daerah – repo unpas. (2023). Retrieved 27 August 2023, from http://repository.unpas.ac.id/62662/

 

Ahmad Prayudi, & Imas Komariyah. (2023). THE IMPACT OF WORK MOTIVATION, WORK ENVIRONMENT, AND CAREER DEVELOPMENT ON EMPLOYEE JOB SATISFACTION. Jurnal Visi Manajemen9(1), 100-112. doi: 10.56910/jvm.v9i1.268

Pratiwi, H., PRAYUDI, A., SINAGA, K., MAHYUDANIL, M., & ADITI, B. (2022). PENGARUH HARGA DAN KUALITAS PELAYANAN SUMBER DAYA MANUSIA TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PT. HERFINTA FARM AND PLANTATION. Journal Of Global Business And Management Review4(2), 72. doi: 10.37253/jgbmr.v4i2.7268

Pratiwi, H., Mendrofa, S., Zega, Y., Prayudi, A., & Sulaiman, F. (2022). Budaya Organisasi Dan Stress Kerja: Pengaruh Terhadap Kinerja Karyawan PT. Herfinta Farm And Plantation. Ekonomi, Keuangan, Investasi Dan Syariah (EKUITAS)4(2), 505-511. doi: 10.47065/ekuitas.v4i2.2592

Amelia, W., Prayudi, A., Khairunnisak, K., Pratama, I., & Febrizaldy, F. (2022). Edukasi Warga Desa Sembahe Baru Dalam Rangka Peningkatan Penghasilan Melalui Ekonomi Kreatif Pengolahan Sampah Plastik. Pelita Masyarakat4(1), 92-100. doi: 10.31289/pelitamasyarakat.v4i1.7378

Sinaga, R., Sinaga, K., Prayudi, A., Pratiwi, H., & Sulaiman, F. (2022). Kepuasan Pelanggan sebagai Faktor Kualitas Pelayanan PT. Mada Graha Nagata dengan Multi Attribute Attitude Model. Ekonomi, Keuangan, Investasi Dan Syariah (EKUITAS)4(1), 198-202. doi: 10.47065/ekuitas.v4i1.2086

Chairunnisa, S., & Prayudi, A. (2022). Pengaruh Fluktuasi Kurs Mata Uang terhadap Harga Saham Pt. Bank Central Asia, Tbk di Indonesia. Economics, Business And Management Science Journal2(2), 108-116. doi: 10.34007/ebmsj.v2i2.293

Prayudi, A. (2022). ANALISIS PENGARUH PENGGAJIAN, FASILITAS KERJA DAN GAYA KEPEMIMPINAN TERHADAP KINERJA KARYAWAN PD. PEMBANGUNAN KOTA BINJAI. JURNAL MANAJEMEN8(1), 17-30. Retrieved from http://www.ejournal.lmiimedan.net/index.php/jm/article/view/154

Gea, N., Effendi, I., & Prayudi, A. (2021). Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Kinerja Keuangan Pada Perusahaan Sektor Transportasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis (JIMBI)2(2), 146-152. doi: 10.31289/jimbi.v2i1.456

Ritonga, S., Effendi, I., & Prayudi, A. (2021). Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Consumer Goods di BEI. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis (JIMBI)2(2), 86-95. doi: 10.31289/jimbi.v2i1.383

Prayudi, A. (2021). KEPUASAN KERJA DAN MOTIVASI KERJA PENGARUHNYA TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN PD. PEMBANGUNAN KOTA MEDAN. Jurnal Ilmu Manajemen METHONOMIX4(2), 75-84. Retrieved from https://ejurnal.methodist.ac.id/index.php/methonomix/article/view/1109

Latief, A., Ramadansyah, J., Wijoyo, H., Prayudi, A., & Putra, R. (2021). The Influence of Work Motivation and Organizational Culture to Employee Performance. Retrieved 27 August 2023, from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3926924

Sinaga, I., Lubis, A., & Prayudi, A. (2020). PENGARUH INTERNET FINANCIAL REPORTING (IFR) DAN TINGKAT PENGUNGKAPAN INFORMASI WEBSITE TERHADAP FREKUENSI PERDAGANGAN SAHAM PADA PERUSAHAAN PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BEI. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis (JIMBI)1(2). doi: 10.31289/jimbi.v1i2.394

Br Lubis, H., Effendi, I., & Prayudi, A. (2020). PENGARUH TINGKAT MODAL KERJA TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF & KOMPONEN YANG TERDAFTAR DI BEI PERIODE 2014 – 2018. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis (JIMBI)1(2). doi: 10.31289/jimbi.v1i2.396

Brahamana, N., & Prayudi, A. (2020). Analisis Profitabilitas Dalam Pemberian Kredit Pada Koperasi Kredit Unam Berastagi. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis (JIMBI)1(1), 131-140. Retrieved from https://mail.jurnalmahasiswa.uma.ac.id/index.php/jimbi/article/view/376

Prayudi, A. (2020). PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN TRANSFORMASIONAL TERHADAP KINERJA KARYAWAN DENGAN MOTIVASI KERJA SEBAGAI VARIABEL INTERVENING (STUDI PADA KARYAWAN PD. PEMBANGUNAN KOTA BINJAI). JURNAL MANAJEMEN1(2), 63-72. Retrieved from http://www.ejournal.lmiimedan.net/index.php/jm/article/view/128

Prayudi, A., & Tanjung, M. (2018). ANALISIS KINERJA PERUSAHAAN DENGAN METODE BALANCED SCORECARD PADA PT. RIA BUSANA MEDAN. JURNAL MANAJEMEN4(2), 126-130. Retrieved from http://www.ejournal.lmiimedan.net/index.php/jm/article/view/33

Prayudi, A. (2017). PENGARUH KEPEMIMPINAN DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PT. RAJAWALI NUSINDO CABANG MEDAN. JURNAL MANAJEMEN3(2), 20-27. Retrieved from http://ejournal.lmiimedan.net/index.php/jm/article/view/10

Prayudi, A., & Ilhammi, N. (2015). ANALISIS RASIO UTANG ATAS MODAL DAN UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP PENGEMBALIAN SAHAM PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA. JURNAL AKUNTANSI DAN BISNIS : Jurnal Program Studi Akuntansi1(2). Retrieved from https://www.ojs.uma.ac.id/index.php/jurnalakundanbisnis/article/view/1723

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *