Multigroup Structural Equation Modeling

NoteKuis Pre-test

MGSEM merupakan teknik statistik yang kompleks dan menguasainya perlu melewati learning curve yang lumayan curam. Agar workshop ini benar benar bermanfaat, peserta wajib untuk mengikuti kuis pre-test sebelum workshop untuk mengetahui apa saja materi yang perlu dipersiapkan sebelum workshop dimulai.

Silakan klik menu Kuis Pre-Test di navigation bar untuk mengikuti kuis.

WarningPerhatian

Materi akan terus diperbarui sampai dengan H-1 workshop.

Laman web berikut ini merupakan laman web untuk Workshop Multigroup Structural Equation Modeling yang diselenggarakan oleh program studi Doktor (S3) Psikologi, Fakultas Psikologi, Universitas Airlangga.

Materi berlisensi BY 4.0. Materi bebas digunakan kembali namun wajib mengatribusi sumber aslinya.

Waktu dan tempat

Workshop diselenggarakan pada hari Kamis dan Jumat, 7-8 Mei 2026 pukul 15.00 - 17.00 WIB secara virtual melalui Microsoft Teams.

NoteCatatan

Peserta dapat join meeting melalui browser, sehingga tidak harus login atau memiliki akun MS Teams. Namun, apabila peserta ingin menyimpan atau mengakses history chat setelah workshop berakhir, peserta disarankan untuk login akun Microsoft yang disediakan Universitas Airlangga (email dengan domain @drive.unair.ac.id) sebelum join meeting.

Klik disini untuk join meeting

Outline materi

Bagian 1️⃣: Pengantar

• Apa itu structural equation modeling (SEM)?
• Mengapa dan pada kondisi seperti apa SEM diperlukan?
• Beberapa pilihan perangkat lunak untuk mengeksekusi SEM
• SEM atau PLS?
• Yang tidak dicakup dalam workshop serta keterbatasan jamovi

Bagian 2️⃣: Korelasi

• Jenis-jenis koefisien korelasi
• Faktor-faktor yang membuat koefisien korelasi bervariasi
• Koreksi atenuasi dan measurement error
• Variance-covariance dan correlation matrix
• WARNING! Covariance/correlation matrix is not positive definite
• Heywood dan Ultra-Heywood case
• Bivariat, part, dan partial correlation
• Metrik variabel (standardized vs unstandardized)

ImportantMateri korelasi tidak diajarkan

Karena keterbatasan waktu, bagian Korelasi tidak diajarkan di workshop, tetapi harus dikuasai oleh peserta terlebih dahulu sebelum memulai workshop. Materi ini (seharusnya) sudah diberikan di MK Psikometri/Pengukuran Psikolog/Statistik Dasar di jenjang S1, sehingga asumsinya peserta sudah familiar dengan materi ini. Materi tersedia di laman web ini dan dapat dipelajari secara mandiri.

Bagian 3️⃣: Model Jalur (Path Model) dan Model Regresi

• Definisi path model
• Nama variabel dan koefisien jalur (path coefficients)
  • δ (delta), ε (epsilon), ξ (ksi), η (eta), λ (lambda), γ (gamma), β (beta), φ (phi), ζ (zeta)
• Representasi visual model jalur menggunakan diagram jalur (path diagram)
• Menggambarkan hubungan antar-variabel dengan menggunakan diagram jalur
• Spesifikasi model dengan syntax lavaan untuk spesifikasi model jalur di module SEMLj
• Asumsi kausalitas (?) dan limitasi

TipMenggambar diagram jalur

Untuk menggambar diagram jalur, peserta dapat menggunakan MS Power Point, Canva, atau software lainnya yang serupa. Rekomendasi saya: gunakan draw.io yang merupakan software open source dan sangat unggul untuk menggambar berbagai macam diagram, termasuk flowchart.

Bagian 4️⃣: Confirmatory Factor Analysis (CFA)

• Definisi factor analysis
• Exploratory vs confirmatory factor analysis
• Kapan menggunakan CFA?
• Constraining parameter model
• Model pengukuran (paralel, tau equivalence, dan congeneric)
• Variabel indikator (reflektif vs formatif)
• Correlated error variances
• Metode estimasi
• Menuliskan hasil analisis CFA dalam laporan penelitian

ImportantMateri CFA tidak diajarkan

Karena keterbatasan waktu, bagian Confirmatory Factor Analysis tidak diajarkan di workshop, tetapi harus dibaca cepat oleh peserta terlebih dahulu sebelum sesi workshop. Materi tersedia di laman web ini dan dapat dipelajari secara mandiri.

Bagian 5️⃣: Dasar-dasar Structural Equation Modeling (SEM)

• Dasar-Dasar SEM: Model struktural & pengukuran
• Tahapan modeling dengan menggunakan SEM
  • Spesifikasi model
  • Identifikasi model
  • Estimasi model
  • Menguji model
  • Memodifikasi model
• Degree of freedom
• Underidentified, just-identified, dan overidentified model
• Jenis-jenis kriteria untuk menilai ketepatan model (model fit)
  • Model fit
  • Model comparison/Incremental fit indices
  • Model parsimony
  • Parameter fit
• Menguji hipotesis
  • Statistical power
  • Ukuran sampel
• Membedakan antara pendekatan dua-langkah dengan empat-langkah modeling dengan SEM
• Menuliskan hasil analisis SEM dalam laporan penelitian

Bagian 6️⃣: Multigroup SEM (MG-SEM)

• Kapan perlu menggunakan MG-SEM?
• Measurement invariance
  • Configural invariance
  • Weak/metric invariance
  • Strong/scalar invariance
  • Strict/residual invariance
  • Homogeneity of latent variable variances
  • Homogeneity of factor means
• Mengevaluasi measurement invariance
• Menuliskan hasil analisis MG-SEM dalam laporan penelitian

NoteUnduh materi dalam bentuk PDF

Klik navigation bar yang mengarah pada PDF materi, kemudian tekan ctrl dan p bersamaan. Setelah window untuk print muncul, pilih Save to PDF dan klik Save.

Referensi

• Baujean, A.A. (2014). Latent Variable Modeling Using R: A step-by-step guide. New York: Routledge.
• Galluci, M. (2025). SEMLj: A Suite for Structural Equation Models for jamovi (v1.2.5). https://semlj.github.io/index.html
• Schumacker, R.E. & Lomax, R.G. (2016). A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling (4th edition). New York: Routledge.
• Van De Schoot, R., Schmidt, P., De Beuckelaer, A., Lek, K., & Zondervan-Zwijnenburg, M. (2015). Measurement invariance. Frontiers in psychology, 6, 1064.
• Putnick, D. L., & Bornstein, M. H. (2016). Measurement invariance conventions and reporting: The state of the art and future directions for psychological research. Developmental review, 41, 71-90.

Contoh penelitian dengan MG-SEM

• Rodriguez, V. J., Radusky, P. D., Kumar, M., Nemeroff, C. B., & Jones, D. (2018). Measurement invariance of the Childhood Trauma Questionnaire by gender, poverty level, and HIV status. Personalized Medicine in Psychiatry, 11, 16-22.
• Liu, Y., Millsap, R. E., West, S. G., Tein, J. Y., Tanaka, R., & Grimm, K. J. (2017). Testing measurement invariance in longitudinal data with ordered-categorical measures. Psychological methods, 22(3), 486.
• Bowden, S. C., Saklofske, D. H., Van de Vijver, F. J. R., Sudarshan, N. J., & Eysenck, S. B. G. (2016). Cross-cultural measurement invariance of the Eysenck Personality Questionnaire across 33 countries. Personality and Individual Differences, 103, 53-60.
• Bieda, A., Hirschfeld, G., Schönfeld, P., Brailovskaia, J., Zhang, X. C., & Margraf, J. (2017). Universal happiness? Cross-cultural measurement invariance of scales assessing positive mental health. Psychological assessment, 29(4), 408.

Sumber belajar lainnya

• Learning Statistics with jamovi
• Video tutorial jamovi dari Datalab
• Materi workshop SEM: Sacha Epskamp
• Cho, E. (2016). Making Reliability Reliable: A Systematic approach to reliability coefficients. Organizational Research Methods, 19(4), 651-682.

Sebelum mulai workshop

• Sebaiknya semua peserta sudah memasang jamovi pada perangkatnya masing-masing, untuk menghindari terlalu banyaknya waktu untuk menyelesaikan troubleshooting instalasi ketika workshop.
• Peserta sangat disarankan untuk menonton video tutorial jamovi sebelum workshop untuk belajar menavigasikan menu dan fitur yang ada dalam jamovi. Cukup hanya dengan menonton bagian Welcome, Installing jamovi, dan Navigating jamovi (total durasi kurang lebih hanya 7 menit).

Cara instalasi module SEMLj v1.2.5

Gunakan jamovi versi stabil yang terbaru (2.6.44) untuk Windows atau MacOS.

Mohon untuk menyimak video cara mengelola modules di jamovi berikut ini. Di video ini saya mencontohkan cara instalasi module GAMLj. Instalasi modules SEMj v1.2.5 mengikuti prosedur yang persis sama.

Tutorial jamovi + modules

Saat ini, sudah cukup banyak tutorial jamovi yang tersedia. Salah satu yang paling populer dan komperhensif adalah tutorial di bawah ini ⬇️

Simak seluruh video tutorial di playlist.

Evaluasi workshop

Setelah workshop, peserta dimohon untuk mengisi kuesioner evaluasi yang dapat diakses di menu bar Survei bagian pojok kanan atas sebagai bahan evaluasi untuk meningkatkan kualitas materi workshop di masa depan.