Penelitian kuantitatif dalam menyelesaikan sebuah masalah membutuhkan sebuah alat analisis yang tepat dalam mengukur data yang dikumpulkan di lapangan, beberapa teknik analisis yang sering digunakan peneliti dalam mengolah data yang didapat seperti analisis deskriptif, analisis inferensial, analisis faktor sampai analisis yang tersulit seperti Structural Equation Modeling (SEM). Dewasa ini peneliti banyak yang tertarik menggunakan analisis SEM sebagai unit analisis dalam memecahkan permasalahan di masyarakat. SEM adalah gabungan dari analisis factor dan analisis regresi. Pada tahun 1950-an SEM telah dikemukakan oleh para ahli statistic yang mencari metode untuk membuat model yang dapat menjelaskan hubungan diantara variabel-variabel. Dalam menggunakan SEM berisi dua jenis model, yaitu measurement model  dan structural model.

Confirmatory Factor Analysis (CFA) adalah alat analisis yang digunkaan untuk menguji sebuah measurement model. Analisis ini merupakan salah satu dari dua pendekatan utama di dalam analisis faktor. Model CFA adalah metode dengan model dibentuk lebih dahulu, jumlah variabel laten ditentukan terlebih dahulu serta memerlukan identifikasi parameter. CFA menurut Joreskog dan Sorborn (1993) digunakan untuk menguji unidimensional, validitas dan reliabilitas model pengukuran konstruk yang tidak dapat diukur langsung. Model pengukuran confirmatory factor yang menunjukkan operasionalisasi variabel atau konstruk penelitian menjadi indikator-indikator terukur yang dirumuskan dalam bentuk persamaan dan diagram jalur tertentu (Kusnendi, 2008)

Tujuan CFA adalah untuk mengkonfirmasikan atau menguji model, yaitu model pengukuran yang perumusannya berasal dari teori. CFA dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti evaluasi psikometrik, deteksi efek metode, membangun validasi, dan evaluasi pengukuran varian. Saat ini, CFA hampir selalu digunakan dalam proses pengembangan skala untuk memeriksa laten struktur instrumen tes. CFA memverifikasi jumlah dimensi yang mendasari instrumen faktor dan pola hubungan item faktor-faktor beban. CFA juga membantu dalam penentuan bagaimana tes harus sesuai apa yang diharapkan. Misalnya, ketika laten Struktur adalah multi faktorial (dua atau lebih faktor), pola faktor loading didukung oleh CFA akan menunjuk bagaimana tes mungkin mencetak menggunakan sub-skala; yaitu, sejumlah faktor yang menunjukkan jumlah sub-skala, pola hubungan item- item pada faktor-faktor yang menunjukkan bagaimana sub skala harus berhasil. CFA adalah analitik alat yang penting untuk aspek-aspek lain dari evaluasi psikometri seperti estimasi reliabilitas skala (Raykov, 2001).

Dalam CFA, model pengukuran mengacu pada RMT. RMT sendiri merupakan model pengukuran yang dikembangkan berdasarkan classical theory. RMT berpandangan bahwa berdasarkan pengertian atau pemahaman terhadap konstruk yang berasal dari teori dapat diidentifikasi. Indikator–indikator terukur sebagai refleksi atau manifest dari Konstruk tersebut. Model indikator refrektif mengasumsikan bahwa variasi skor pengukuran konstruk merupakan fungsi dari true score ditambah error. Model ini sering disebut juga principal factor model dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi konstruk laten atau mencerminkan variasi dari konstruk laten (Ghozali, 2008).

Model indikator refrektif mengasumsikan bahwa variasi skor pengukuran konstruk merupakan fungsi dari true score ditambah error. Model ini sering disebut juga principal factor model dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi konstruk laten, atau mencerminkan variasi dari konstruk laten (Ghozali, 2008). Lawan dari model indikator refrektif adalah model formatif. (penjelasan dari model indikator formatif akan dijelaskan tersendiri)

Sederhananya, Model RMT dicirikan (dalam Ghozali, 2008) :

Perubahan konstruk laten akan mempengaruhi perubahan pada indikator
Arah hubungan kausalitas dari konstruk ke indikator (tanda panah dari konstruk ke indikator)
Antar ukuran indikator diharapkan saling berkorelasi (ukuran harus memiliki internal consistency reliability)
Menghilangkan indikator dari model pengukuran tidak akan merubah makna atau arti konstruk
Menghitung adanya kesalahan pengukuran (error) pada tingkat indikator
Skala skor tidak menggambarkan konstruk
Daftar pustaka

H. Wijanto, (2008). Structural Equation Modeling Dengan Lisrel 8.8, Yogyakarta: Graha Ilmu

Santoso. singgih, (2011) Structural equation modeling (konsep dan aplikasi dengan amos 18) Jakarta: pt alex media komputindo

Joreskog, J.G dan Sorborn, Dag (1993), Lisrel 8:structural equation modeling with the simplis command language, Chicago, SSI Inc.

Kusnendi. 2008. Model-Model Persamaan Struktural. Bandung. Alfabeta.

Raykov, T. (2001). Bias of Coefficient afor Fixed Congeneric Measures with Correlated Errors. Applied Psychological Measurement.

Ghozali, Imam, (2008), Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi dengan Program Amos 16.0, Badan Penerbit UNDIP, Semarang.