Ilustrasi perbandingan visual antara Regresi dan SEM PLS.
Dalam dunia analisis data dan pemodelan statistik, pemahaman mendalam tentang berbagai metode yang tersedia sangat krusial. Dua pendekatan yang sering dibicarakan, namun memiliki perbedaan mendasar dalam filosofi dan aplikasinya, adalah metode Regresi dan Structural Equation Modeling Partial Least Squares (SEM PLS). Meskipun keduanya bertujuan untuk memahami hubungan antar variabel, cara mereka beroperasi, jenis data yang dapat mereka tangani, dan interpretasi hasilnya memiliki karakteristik yang unik.
Metode Regresi, terutama regresi linier, adalah salah satu teknik statistik tertua dan paling banyak digunakan. Fokus utamanya adalah pada pemodelan hubungan antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dan satu variabel dependen (respons). Dalam regresi, variabel-variabel yang digunakan umumnya adalah variabel teramati (observed variables) atau manifest variables. Artinya, setiap variabel dalam model langsung diukur atau dicatat.
Prinsip dasar regresi adalah mencari garis (atau hyperplane dalam kasus berganda) yang paling baik menggambarkan hubungan linear antara variabel. Tujuannya seringkali untuk:
Contoh umum regresi meliputi memprediksi harga rumah berdasarkan luas dan lokasi, atau memprediksi nilai ujian mahasiswa berdasarkan jam belajar dan nilai pra-ujian. Keunggulan regresi terletak pada kesederhanaannya, kemudahan interpretasi koefisien regresinya, dan persyaratan data yang relatif tidak terlalu ketat dibandingkan metode yang lebih kompleks.
Berbeda dengan regresi yang berfokus pada variabel teramati, SEM PLS adalah bagian dari keluarga Structural Equation Modeling (SEM) yang dirancang khusus untuk menangani model yang lebih kompleks, termasuk keberadaan variabel laten (latent variables) atau konstruk. Variabel laten adalah konsep teoretis yang tidak dapat diukur secara langsung, seperti kepuasan pelanggan, motivasi kerja, atau kecerdasan. Variabel laten ini diukur secara tidak langsung melalui indikator atau variabel manifes yang terkait.
SEM PLS menggunakan algoritma Partial Least Squares untuk mengestimasi parameter model. Pendekatan PLS memiliki beberapa karakteristik kunci:
Dalam SEM PLS, model umumnya terdiri dari dua bagian: model pengukuran (yang menghubungkan variabel laten dengan indikatornya) dan model struktural (yang menggambarkan hubungan antar variabel laten). Pendekatan ini memungkinkan peneliti untuk membangun dan menguji teori yang lebih kaya dan mendalam.
Berikut adalah rangkuman perbedaan mendasar antara Regresi dan SEM PLS:
Regresi: Terutama menggunakan variabel teramati (observed variables). Hubungan langsung antar variabel yang diukur.
SEM PLS: Menggunakan baik variabel teramati maupun variabel laten (latent variables). Memungkinkan pemodelan konstruk teoretis yang tidak teramati.
Regresi: Umumnya model yang relatif sederhana, biasanya memodelkan satu variabel dependen sebagai fungsi dari satu atau lebih variabel independen.
SEM PLS: Mampu menangani model yang jauh lebih kompleks, termasuk hubungan multiple regresi, mediasi, moderasi, dan hubungan kausal antar beberapa variabel laten secara bersamaan.
Regresi: Memiliki asumsi seperti linearitas, independensi residual, homoskedastisitas, dan normalitas residual (terutama untuk inferensi statistik).
SEM PLS: Kurang ketat terhadap asumsi normalitas data dibandingkan SEM berbasis kovarians. Lebih berorientasi pada prediksi daripada pengujian kesesuaian model secara global.
Regresi: Lebih sering digunakan untuk prediksi dan menjelaskan varians dalam variabel dependen.
SEM PLS: Digunakan untuk memodelkan struktur hubungan yang kompleks, menguji teori, dan juga melakukan prediksi, terutama ketika variabel laten menjadi fokus.
Regresi: Menggunakan metode seperti Ordinary Least Squares (OLS) untuk meminimalkan jumlah kuadrat residual.
SEM PLS: Menggunakan algoritma PLS yang bersifat iteratif untuk mengestimasi skor variabel laten dan parameter jalur. Pendekatannya adalah outer weights dan outer loadings untuk menghubungkan laten ke manifest, dan inner paths untuk hubungan antar laten.
Memilih antara Regresi dan SEM PLS sangat bergantung pada tujuan penelitian, sifat data, dan kompleksitas teori yang ingin diuji.
Memahami perbedaan ini akan membantu Anda memilih alat analisis yang paling tepat untuk menjawab pertanyaan penelitian Anda secara efektif dan akurat, memungkinkan Anda untuk menggali wawasan yang lebih kaya dari data Anda.