Beberapa mahasiswa bertanya kepada saya, apa sih
variabel laten itu? Mengapa sih kok disebut laten? Berikut ini rangkuman
jawaban saya dari pertanyaan-pertanyaan tersebut. Pertanyaan itu memang wajar
muncul, mahasiswa tingkat sarjana sebagianbesar
belum
diperkenalkan dengan variabel laten. Materi yang diajarkan baik statistika
menggunakan pendekatan teori klasik. Dalam statistika, mahasiswa hanya
diberikan statistika univariat, padahal variabel laten adalah materi statistik
multivariat. Jadi paparan dalam artikel ini hanya menjangkau permukaan dengan
penjelasan sederhana agar mudah dicerna.
Konstrak Psikologis Laten
Dalam konsep pengembangan instrumen pengukuran psikologi,
kita pasti ingat bahwa konstrak (atribut) psikologi memiliki banyak
karakteristik, salah satunya adalah konstrak yang bersifat LATEN. Artinya,
konstrak psikologis bersifat hipotetik dan tidak dapat diamati secara langsung.
Kita tidak bisa mengetahui agresivitas secara langsung, Si A agresif tetapi si
B tidak. Kita baru mengetahui apakah Si A agresif atau tidak melalui
seperangkat indikator perilaku yang merupakan MANIFESTASI agresifitas. Misalnya
menendang, memukul, menghujat, melukai dan sebagainya.
Kesimpulannya, atribut psikologis yang bersifat laten itu
eksis, namun tidak dapat diketahui secara langsung.
Oke, sampai di sini kita sudah masuk ke pembahasan mengenai
atribut psikologis yang sifatnya laten (KONSTRAK LATEN) dan manifes (KONSTRAK
MANIFEST/INDIKATOR).
Variabel Manifest dan Variabel Laten
Dalam kegiatan analisis (e.g. SEM, analisis kelas laten),
kita juga mengenal variabel manifest (indikator) dan laten. Variabel manifest
adalah variabel yang besaran kuantitatifnya dapat diketahui secara langsung,
misalnya dari skor respons subjek terhadap instrumen pengukuran. Namanya saja
manifes jadi keberadaanya dapat diketahui dengan kasat mata (tampak), misalnya
skor tampak tes. Skor tes dapat diketahui secara tampak, misalnya Si A skornya
90 sedangkan Si B skornya 86.
Variabel laten adalah variabel yang nilai kuantitatifnya
tidak dapat diketahui secara tampak. Lho kok bisa? Darimana bisa tahu? Banyak
sekali cara untuk mengetahui nilai kuantitatif dari variabel laten, misalnya
melalui analisis faktor. Analisis faktor mendeteksi penggerombolan indikator-indikator
manifest. Misalnya sejumlah indikator manifest seperti memukul atau menendang,
berkerumun menjadi satu. Setelah dianalisis faktor, indikator-indikator ini
membentuk kerumunan. Nah kerumunan inilah yang dinamakan dengan agresi yang yang
sifatnya latent. Sifatnya laten karena karena tidak ada nilai kuantiatif yang
menunjukkannya secara langsung. Yang ada hanyalah nilai kuantitatif yang
sifatnya hipotetik.
Mengapa pakai variabel laten segala? Bukannya skor total
sudah cukup?
Gambar 1 menunjukkan ilustrasi variabel laten. Terlihat
pada gambar tersebut indikator/butir membentuk kerumunan, ada indikator yang
masuk penuh ke dalam konstrak (yang menunjukkan 100% mampu mengukur konstrak
laten. Di sisi lain ada juga indikator yang hanya masuk sebagian saja.
Jika anda mengasumsikan semua indikator/butir 100% mampu
merepresentasikan konstrak ukur dengan baik tanpa ada kesalahan pengukuran,
anda dapat langsung menjumlahkan skor masing indikator/butir.
Jika anda mengasumsikan bahwa semua butir belum tentu mampu
merepresentasikan konstrak ukur 100% karena eror pengukuran selalu hadir dalam
setiap pengukuran, maka anda tidak langsung menjumlahkan skor masing-masing
butir.
Dalam pendekatan ini, yang dijumlahkan adalah skor murni
yang benar-benar menunjukkan konstrak ukur saja, sedangkan eror pengukuran
tidak dilibatkan. Pendekatan ini berbeda dengan pendekatan skor total di atas
skor tampak yang didalamnya masih terkandung eror pengukuran turut dilibatkan.
Nah, inilah alasan bahwa skor total tes saja tidak cukup
karena di dalam skor butir masih ada kandungan eror pengukuran. Skor tes
harusnya berisi skor yang sudah terbebas dari eror pengukuran sehingga skor
tersebut benar-benar murni menggambarkan konstrak yang hendak diukur.
Gambar 1. Variabel Laten dalam Pemodelan
Pengukuran
Variabel Laten dalam Pemodelan Pengukuran (Measurement
Model)
Gambar 1
menunjukkan ada 9 indikator/butir yang mengukur berbagai abilitas individu.
Kesembilan butir tersebut membentuk tiga konstrak laten, namanya abilitas
visual yang terdiri dari visc-perception, cubes dan lozenges, dan seterusnya.
VISC-PERC adalah indikator manifest karena nilai
kuantitatifnya dapat diketahui dengan pasti, yaitu melalui skor butir. Demikian
juga CUBES, LOZENGES, hingga S-C-CAPS. Sebaliknya VISUAL, VERBAL dan SPEED
adalah konstrak laten karena tidak ada nilai kuantitatif yang menunjukkannya
secara langsung. Dalam pemodelan pengukuran melalui software seperti LISREL,
AMOS dll, variabel laten disimbolkan dengan gambar lingkaran sedangkan
indikator disimbolkan dengan gambar kotak.
Bagaimana
cara membaca gambar di atas? Gampang, tadi di bagian awal saya sudah
menjelaskan bahwa di dalam skor tampak yang didapatkan langsung dari
pengukuran, di dalamnya mengandung konstrak yang hendak diukur dan ada juga
kandungan eror pengukuran di dalamnya. Sekarang coba lihat kotak VISUAL, ada
dua panah yang mengarah padanya, yaitu 0.51 yang merupakan porsi eror
pengukuran dan 0.72 adalah porsi dari atribut yang hendak diukur, yaitu
kemampuan VISUAL.
PENUTUP
Kesimpulan yang kita dapatkan, variabel laten adalah
variabel yang tidak dapat diketahui kuantitasnya secara langsung. Variabel
laten nilai kuantitasnya didapatkan melalui prosedur estimasi (memperkirakan).
Karena merupakan proses estimasi, maka banyak alternatif yang bisa dipilih.
Kita tinggal memilih mana estimasi terbaik dari sekian alternatif yang dicoba.
Misalnya contoh di atas, kita bisa menambah atau mengurangi jumlah konstrak
laten dalam model. Atau juga mengganti arah anak panah, misalnya mengganti
panah dari VISUAL ke CUBES dengan panah dari VERBAL ke CUBES. Biasanya model
yang memiliki dasar teoritik yang kuat yang memiliki nilai estimasi paling
tepat.
Variabel laten bisa muncul dari banyak cara, misalnya dari
penggolongan, pengkategorian dll. Dalam hal ini kita belajar satu cara saja,
yaitu variabel laten yang didapatkan dari sejenis prosedur penggolongan
(analisis faktor). Ada cara yang lain dalam mengestimasi variabel laten,
misalnya melalui teori respons butir, latent class analysis, dsb.
Post a Comment