Friday 3rd of May 2024

Manfaat Structural Equation Modeling (SEM) dalam Sebuah Penelitian, Untuk Pengujian Hipotesis hingga Analisis Multivariat

×

Manfaat Structural Equation Modeling (SEM) dalam Sebuah Penelitian, Untuk Pengujian Hipotesis hingga Analisis Multivariat

--

ASCOMAXX.com - Pada artikel kali ini kami akan memberikan ringkasan informasi yang akan membahas tentang SEM atau structural equation modeling. Mari simak pembahasan secara lengkapnya berikut ini ya.

Structural Equation Modeling (SEM) adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji hubungan antara variabel-variabel kompleks dalam sebuah model. SEM digunakan secara luas dalam berbagai bidang, termasuk ilmu sosial, psikologi, ekonomi, dan ilmu-ilmu lainnya.


Bisa juga dikatakan Structural Equation Modeling (SEM) adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk menganalisis dan memodelkan hubungan antara variabel-variabel dalam sebuah kerangka kerja. SEM memungkinkan peneliti untuk menguji teori-teori atau hipotesis tentang bagaimana variabel-variabel tersebut berinteraksi dan berdampak satu sama lain dalam sebuah model yang kompleks.

Baca juga: Skincare Bibit Ratu Arab: Kegunaan, Manfaat, Cara Pemakaian dan Harga

Baca juga: Gigi Palsu Permanen Adalah: Pengertian, Manfaat, dan Jenis-Jenisnya

Baca juga: Inilah Manfaat Suntik TT Bagi Calon Pengantin, Lebih Baik Mencegah Daripada Mengobati!

Definisi Structural Equation Modeling (SEM) Menurut Para Ahli

Kaplan (2000):

"Structural Equation Modeling (SEM) adalah metode statistik yang melibatkan konstruksi model matematis untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel dalam satu atau lebih populasi."

Kline (2015):

"Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik statistik multivariat yang menggabungkan analisis faktor konfirmatori, analisis jalur, dan analisis regresi linear berganda dalam satu kerangka kerja. Ini digunakan untuk menguji model hipotesis tentang hubungan antar variabel dalam satu model komprehensif."

Byrne (2016):

"Structural Equation Modeling (SEM) adalah pendekatan statistik yang digunakan untuk menguji dan menguji model yang mencerminkan hubungan kompleks antara variabel. Ini mencakup dua komponen utama: model pengukuran (untuk menghubungkan variabel terukur dengan variabel laten) dan model struktural (untuk menghubungkan variabel laten satu sama lain)."

Sumber:

UPDATE TERBARU