MRC Departemen Manajemen FEB UI: Pelatihan Analisis Data Kuantitatif dengan AMOS
Nino Eka Putra ~ Humas FEB UI
DEPOK – (22/7/2020) Management Research Center (MRC) Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, menyelenggarakan Pelatihan Daring, bertajuk “Pelatihan Daring Analisis Data Kuantitatif dengan AMOS”, pada Rabu (22/7/2020).
Pemateri pada pelatihan daring ini ialah M. Riyadh Rizky Adam, S.T., M.S.M., Dosen Universitas Swiss German, dengan moderator Gita Gayatri, Ph.D., Dosen FEB UI. Pelatihan ini diikuti oleh dosen, peneliti, dan mahasiswa dan disiarkan melalui Zoom dan Youtube.
Arief Wibisono Lubis, Ph.D., Ketua Departemen Manajemen FEB UI, memberikan sambutan pembuka, mengatakan Departemen Manajemen FEB UI sangat fokus dalam meningkatkan publikasi, baik bagi dosen maupun mahasiswa. Dengan adanya pelatihan AMOS, peserta diharapkan bisa meningkatkan kemampuan teknis menyiapkan publikasi riset yang berkualitas dan menaikkan jumlahnya.
Riyadh Rizky Adam, sebagai pemateri, memaparkan bahwa Analysis Of Moment Structures (AMOS) dikembangkan oleh James L. Arbuckle, merupakan suatu program komputer yang dapat digunakan untuk membuat model persamaan Structural Equation Modeling (SEM). Structural Equation Modeling (SEM) adalah model statistik (teknik multivariate) yang berusaha menjelaskan hubungan antara beberapa variabel pada individu atau objek yang diselidiki. SEM mempunyai 3 variabel, yakni univariate melibatkan satu variabel, bivariate melibatkan dua variabel, dan multivariate melibatkan lebih dari dua variabel.
Menurut Hair et al., 2019, SEM lebih baik daripada regresi umum dan teknik multivariate lainnya, karena selama estimasi semua hubungan saling ketergantungan secara berganda dan bersamaan, mampu mewakili konsep yang tidak teramati termasuk hubungannya dengan variabel laten; mampu memperkirakan kesalahan dalam proses estimasi; mendefinisikan model teoretis untuk menjelaskan seluruh rangkaian hubungan, menyediakan indeks modifikasi dengan model dapat direvisi untuk mendapatkan temuan penelitian yang lebih baik secara statistik.
“Pada dasarnya, SEM terletak pada dua teknik multivariate populer, yakni analisis faktor confirmatory dan regresi berganda, yang tujuannya untuk menguji serangkaian hubungan antara satu atau lebih independent variables (biasanya dianggap sebagai variabel prediktor/kausal karena bisa memprediksi), dan satu atau lebih dependent variable (variabel respon atau hasil). Indeks modifikasi sebagai arah untuk merevisi model, dan temuan penelitian yang lebih baik dengan kecocokan model,” ucap Rizky.
Lanjut Rizky, terdapat 4 karakteristik SEM, pertama, variabel (latent dan observed), kedua, model (struktural model dan pengukuran), ketiga, errors (struktural error dan pengukuran) serta keempat, menggunakan path diagram untuk menggambarkan/menentukan model SEM agar lebih jelas dan mudah daripada menggunakan model matematika.
Selain itu, SEM menganut filosofi reflective, yaitu merefleksikan exogen tanpa membentuk. Namun, sebaliknya, apabila membentuk berarti disebut formative. Untuk melakukan olah data SEM dengan lebih mudah, tentu kita membutuhkan bantuan software statistik. Saat ini sudah tersedia berbagai macam software untuk olah data SEM di antaranya adalah Lisrel, AMOS dan Smart PLS.
“Ada pandangan, jika model penelitian Anda menggunakan formative, maka menggunakan SEM smart Partial Least Square (PLS) dengan karakteristik/distribusi secara bebas, bukan SEM yang bersifat Lisrel AMOS. Apabila data Anda mengalami gangguan/tidak berdistribusi normal dan sampelnya relatif kecil, maka disarankan menggunakan smart PLS. Analisis faktor yang berlaku dalam SEM, yakni analisis faktor confirmatory, menentukan model terlebih dahulu dan menentukan indikator untuk setiap variabel laten,” jelas Rizky dalam menutup sesi pemaparannya. (hjtp)