Unit Analisis

Beberapa saat yang lalu, ada seorang mahasiswi yang konsultasi dengan saya. Permasalahan yang diungkap adalah tentang unit analisis. Variabel independen diukur dengan kuesioner yang diisi seluruh karyawan, sedangkan data variabel Y diukur dengan kinerja karyawan secara time series selama  tahun terakhir. Hal ini adalah kesalahan.
Ternyata persoalan ini juga masih ditemui pada mahasiswa S2 dan sebagian masih dilakukan oleh dosen yang sudah berpendidikan S2. Hal ini menunjukkan hal yang tidak mudah. Padahal umumnya pada kuliah metodologi penelitian, sudah diajarkan keselahan-kesalahan yang masih dilakukan oleh para mahasiswa S1 dulu. Tapi tetap saja ada yang salah.

Heirarkhial Regression Analysis

Dunia penelitian memang cukup unik. Sering kali seorang pembaca mengetahui cara membaca hasil, akan tetapi belum tentu dapat melakukan analisis seperti yang diharapkan. Disinilah fungsi konsultasi dan data analyst menjembatani. Tidak jarang, seseorang hanya dapat merumuskan hipotesis tanpa tahu bagaimana membuktikannnya. Ada juga yang tidak mengetahui hipotesis penelitiannya, hanya perumusan masalah yang diketahuinya.

Sebagai contoh, seorang peneliti ingin menggunakan teknik analisis heirarkhial regression analysis. Berdasarkan penelitian terdahulu yang dia baca, dapat disusun rumusan, hipotesis dan sekaligus dapat ditentukan teknik analisis data yang digunakan. Akan tetapi, bagaimana cara menganalisisnya? Itu yang jadi pertannyaannya.

Teknik analisis heirarkhial regression analysis adalah metode analisis regresi dimana peneliti dapat menentukan urutan variabel yang dimasukkan dan dikeluarkan dari persamaan regresi. Analisis ini juga dinamai model multilevel karena modelnya yang berbentuk heirarkhis. Model regresi heirarkhis dilakukan dengan membuat beberapa buah model  regresi dengan menambahkan variabel bebas (prediktor) setahap demi setahap. Dengan memasukkan prediktor setahap demi setahap akan dapat diketahui berapa besarnya variabel bebas pertama dibandingkan kedua dan seterusnya. Analisis ini dapat dilakukan menggunakan software antara lain: SPSS, SPS dll.

Structural Equation Modelling, Masih Bau Kencur?

Ketika saya membaca artikel yang ditulis Cheung dan Lee (2001) dengan judul "an integrative model of consumer trust in internet shopping", saya tertarik dengan kata-kata di dalamnya. Pada bagian data analysis, penulis mengutip pendapat dari jurnal lainya yang menyatakan bahwa SEM masih kanak-kanak sehingga model regresi berganda yang digunakan dalam penelitia. Berikut saya kutipkan lagi tulisan tersebut.

"Since the use of structural equation modeling techniques for analyzing theoretical models containing moderators is still very much in its infancy (Jaccard & Wan 1996), standard multiple regression techniques was applied instead. Before examining the moderating effect of the research model, overall model test was conducted first."

Setelah saya telusuri pada bagian daftar pustaka, judul buku yang diacu dalam jurnal tersebut adalah:

Jaccard, J & Wan, CK (1996), Interaction Effect in Multiple Regression, Sage Publications.

Kutipan tersebut cukup  menarik perhatian saya karena baru saja saya temukan pendapat yang masih meragukan aplikasi SEM. Padahal ketika saya pelajari, SEM adalah aplikasi yang dikembangkan untuk model rumit yang tidak dapat diselesaikan dalam analisis regresi berganda.

Ketika saya lihat tahun terbitnya buku tersebut, segera saya dapat analisis bahwa memang tahun itu, teknologi komputer belum berkembang seperti sekarang. Dimana software untuk menganalisis SEM mungkin masih dikembangkan. Lain halnya pada saat tulisan ini dibuat (2012), program software sudah sangat maju dan terus menerus disempurnakan. Saat ini di laptop saya sudah terinstal program aplikasi untuk SEM seperti AMOS versi 18 ataupun Lisrel versi 8.80. Melihat dari nomor versi yang tidak muda lagi (kanak-kanak), untuk konteks sekarang, relevankan pendapat tersebut?