Deksripsi
Covariance-Based Structural Equation Modeling (CB-SEM) adalah salah satu pendekatan statistik yang digunakan untuk menganalisis hubungan kompleks antara variabel laten dan variabel teramati dalam sebuah model struktural. CB-SEM mengintegrasikan analisis faktor dan analisis regresi, memungkinkan peneliti untuk menguji teori yang melibatkan beberapa hubungan sebab-akibat di antara konstruk teoretis. Dalam CB-SEM, matriks kovarians dari data sampel dibandingkan dengan matriks kovarians model yang dihipotesiskan untuk menentukan seberapa baik model tersebut sesuai dengan data. Pendekatan ini sering digunakan dalam ilmu sosial, psikologi, pemasaran, dan disiplin ilmu lainnya di mana pemahaman mendalam tentang struktur hubungan antar variabel diperlukan. Keunggulan CB-SEM termasuk kemampuannya untuk menangani model yang rumit dengan beberapa indikator untuk setiap variabel laten dan untuk menguji model pengukuran dan struktural secara simultan.
Misalkan seorang peneliti ingin memahami bagaimana faktor-faktor seperti kepuasan kerja, motivasi, dan komitmen organisasi mempengaruhi kinerja karyawan di sebuah perusahaan. Peneliti ini berhipotesis bahwa:
- Kepuasan kerja memiliki pengaruh positif langsung terhadap motivasi.
- Motivasi memiliki pengaruh positif terhadap komitmen organisasi.
- Kepuasan kerja dan komitmen organisasi keduanya memiliki pengaruh langsung terhadap kinerja karyawan.
Untuk menguji hipotesis ini, peneliti akan mengumpulkan data dari kuesioner yang diisi oleh karyawan. Dengan menggunakan CB-SEM, peneliti akan membuat model yang menggambarkan hubungan antara konstruk-konstruk ini dan menguji seberapa baik model tersebut sesuai dengan data yang dikumpulkan.