Variabel Laten: Definisi, Jenis Modelnya, dan Contoh
Populix

Variabel Laten: Definisi, Jenis Modelnya, dan Contoh

7 bulan yang lalu 5 MENIT MEMBACA

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), variabel adalah sesuatu yang dapat berubah; faktor atau unsur yang ikut menentukan perubahan. Adapun salah satu jenis variabel yaitu variabel laten. Variabel laten adalah variabel yang tidak diamati dan diukur secara langsung, melainkan disimpulkan dari variabel lain yang diamati dan diukur.

Variabel kerap digunakan dalam beberapa bidang, seperti bidang statistik, matematika, serta penelitian. Lantas, apa yang dimaksud dengan variabel laten dalam penelitian atau riset?

Apa Itu Variabel Laten dalam Penelitian?

Mengutip laman Formplus, variabel dalam penelitian merupakan entitas yang tidak konstan, terukur, dan terkendali. Namun, ada satu hal yang perlu diperhatikan, yakni beberapa variabel lebih mudah diukur jika dibandingkan variabel lainnya.

Variabel laten adalah variabel yang diukur secara tidak langsung dengan menggunakan variabel yang dapat diamati. Oleh karena itu, daripada mengukur sesuatu yang tidak bisa diukur, kita menyimpulkan nilainya menggunakan variabel yang bisa kita ukur.

Misalnya, tidak ada unit untuk mengukur dedikasi karyawan atau pengalaman pengguna. Namun, variabel-variabel ini penting untuk meningkatkan budaya tempat kerja dan nilai produk.

Daripada berharap yang terbaik, para peneliti mengukur variabel-variabel yang dapat diamati terkait dengan variabel-variabel yang tidak dapat diukur tersebut untuk menyimpulkan nilainya.

Contohnya, peneliti pengalaman pengguna membuat survei untuk mengukur kepuasan pengguna terhadap desain web. Pertanyaan survei tidak dapat mengukur pengalaman pengguna secara langsung; sebaliknya, mereka menyimpulkan kepuasan pengguna menggunakan beberapa faktor.

Baca juga: Uji Multikolinearitas: Penjelasan, Jenis, dan Tujuan

Jenis Model Variabel Laten

variabel laten adalah
Source: Freepik

Model variabel laten mendalilkan bagaimana sifat-sifat variabel yang dapat diamati (indikator) berhubungan dengan variabel laten.

Ada beberapa kategori model variabel laten yang perlu Anda tahu, yakni:

1. Analisis Faktor

Metode ini memungkinkan Anda untuk mengompresi sejumlah besar variabel menjadi variabel (faktor) yang dapat diukur lebih kecil.

Analisis faktor menggunakan kombinasi metode statistik untuk mengidentifikasi variabel laten dari data yang dikumpulkan (variabel nyata). Teknik ini paling cocok untuk riset pasar, studi psikologis, dan sosiologis.

Misalnya, Anda ingin menilai website e-commerce yang baru diluncurkan menggunakan survei. Survei ini kemungkinan besar akan mencakup pertanyaan tentang:

  • Kemudahan navigasi
  • Kecepatan memuat situs web
  • Estetika situs web
  • Kemungkinan mereka untuk kembali ke situs web
  • Kemungkinan rekomendasi kepada keluarga dan teman

Variabel-variabel ini cukup banyak, tetapi bukan merupakan fokus utama survei Anda. Anda melakukan penelitian ini untuk melihat seberapa lancar pengalaman pengguna di situs web baru.

Jadi, Anda mengukur variabel yang mendasarinya dengan menggabungkan hasil survei tersebut. Meskipun ada berbagai teknik untuk melakukan analisis faktor, semuanya memiliki satu kesamaan: Anda menyusutkan sejumlah besar data untuk mendapatkan konsep yang mendasarinya; variabel laten.

2. Analisis Sifat Laten

Analisis sifat laten menggunakan model statistik untuk mewakili hubungan antara sifat laten dan variabel yang diamati. Model ini membangun hubungan antara karakteristik item yang diukur.

Metode ini banyak digunakan dalam evaluasi pendidikan dan psikologis.

Misalnya saja mencoba mengetahui motif tersangka yang mungkin melakukan tindak pidana. Dengan teknik ini, Anda mengukur peluang untuk melakukan kejahatan, atribut yang dimiliki tersangka untuk melakukan kejahatan, dan menghubungkannya dengan konsep-motif yang mendasarinya.

3. Analisis Kelas Laten

Dengan teknik ini, Anda mengidentifikasi variabel berbeda dalam kumpulan data yang menunjukkan atribut observasi yang sama, lalu mengategorikannya sebagai subgrup.

Subkelompok ini membantu menentukan variabel dasar yang ingin Anda ukur dengan menilainya ke dalam kelompok.

Kasus penggunaan yang paling umum untuk analisis kasus laten adalah di bidang kesehatan, psikologi, dan ilmu sosial.

Misalnya, Anda ingin mengelompokkan orang berdasarkan kebiasaan belanja mereka (kebiasaan yang dapat diamati) ke dalam berbagai jenis pelanggan (kelas laten) untuk toko pakaian Anda.

Dengan teknik ini Anda mungkin akan mengetahui bahwa beberapa pelanggan Anda adalah pembeli impulsif, beberapa adalah window shoppers, beberapa adalah pemburu diskon, dan beberapa lainnya adalah yang memang ingin membeli.

Anda juga dapat mencari tahu mengapa pelanggan Anda termasuk dalam kelompok ini.

Baca juga: Ukuran Penyebaran: Definisi, Jenis, Contoh dalam Penelitian

Contoh Variabel Laten dalam Riset Pasar

contoh variabel laten
Source: Freepik

Variabel laten atau variabel tersembunyi (latent variables) dalam riset pasar dapat mencakup konsep atau faktor-faktor yang sulit diukur secara langsung, tetapi berkontribusi pada perilaku atau preferensi pengguna.

Berikut ini beberapa contoh variabel laten yang mungkin relevan untuk riset pasar, misalnya yang berkaitan dengan penggunaan smartwatch:

1. Adopsi Teknologi

  • Variabel Laten: Tingkat adopsi teknologi.
  • Indikator: Penggunaan teknologi sebelumnya, partisipasi dalam inovasi, kecenderungan untuk mencoba teknologi baru.

2. Gaya Hidup Aktif

  • Variabel Laten: Gaya hidup aktif.
  • Indikator: Frekuensi berolahraga, partisipasi dalam kegiatan fisik, preferensi aktivitas outdoor.

3. Kemudahan Penggunaan

  • Variabel Laten: Persepsi kemudahan penggunaan.
  • Indikator: Pengalaman pengguna sebelumnya, tingkat keterampilan teknologi, persepsi tentang antarmuka pengguna.

4. Status Sosial

  • Variabel Laten: Status sosial.
  • Indikator: Pendidikan, pekerjaan, pendapatan, lingkungan tempat tinggal.

5. Faktor Kesehatan

  • Variabel Laten: Kesehatan.
  • Indikator: Pola tidur, aktivitas fisik, pemantauan kesehatan pribadi.

6. Branding dan Citra Merek

  • Variabel Laten: Citra merek.
  • Indikator: Kesadaran merek, preferensi merek, persepsi kualitas produk.

7. Tingkat Pengetahuan Teknologi

  • Variabel Laten: Tingkat pengetahuan teknologi.
  • Indikator: Pendidikan teknologi, partisipasi dalam pelatihan teknologi, kecakapan dalam penggunaan perangkat teknologi.

8. Interaksi Sosial

  • Variabel Laten: Interaksi sosial melalui smartwatch.
  • Indikator: Frekuensi berkomunikasi melalui smartwatch, partisipasi dalam komunitas smartwatch, penggunaan fitur sosial.

9. Kenyamanan

  • Variabel Laten: Persepsi kenyamanan.
  • Indikator: Bobot dan desain smartwatch, pemakaian sepanjang hari tanpa merasa terganggu.

10. Faktor Ekonomi

  • Variabel Laten: Faktor ekonomi.
  • Indikator: Harga smartwatch, kebijakan cicilan atau pembiayaan, harga perangkat sejenis.

Perlu diingat bahwa variabel laten ini sebaiknya didasarkan pada konsep teoritis dan literatur yang relevan. Analisis faktor atau teknik serupa dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur variabel laten dengan lebih akurat.

***

Pemahaman yang mendalam tentang variabel laten adalah peran kunci dalam meningkatkan efektivitas riset, termasuk riset pasar.

Dengan memanfaatkan variabel laten secara optimal, perusahaan dapat menggali wawasan yang lebih dalam dan relevan untuk menginformasikan keputusan bisnis mereka.

Oleh karena itu, mari bersama-sama menjelajahi potensi yang belum tergali dari variabel laten dan memanfaatkannya sebagai alat strategis untuk mengoptimalkannya. Anda pun dapat memanfaatkan layanan riset pasar Populix for Enterprise demi keberhasilan bisnis yang berkelanjutan.

riset pasar Populix

Baca juga: Analisis Univariat: Penjelasan hingga Contohnya

Artikel Terkait
Panduan Lengkap Riset Pasar untuk Startup, Ini Langkahnya!
Melakukan riset pasar untuk startup dapat membantu Anda mengenali target market yang sesuai dengan bisnis.  Saat ingin memulai bisnis startup, Anda tidak bisa hanya berfokus membuat perencanaan dan menciptakan produk yang berkualitas. Anda juga harus mencari tahu apakah produk yang dibuat telah sesuai dan bisa memenuhi kebutuhan calon konsumen.  Maka dari itu, penting untuk melakukan […]
Mengenal Akurasi dalam Penelitian dan Contohnya
Dalam menyajikan data, apalagi untuk kepentingan publik, akurasi adalah salah satu faktor penting yang perlu diperhatikan. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), akurasi yaitu kecermatan ketelitian, dan ketepatan. Akurasi pun dapat diartikan sebagai akurat, yakni teliti, saksama, cermat, tepat benar. Tak hanya menyajikan data, Anda pun harus memastikan jika metode pengumpulan informasi atau data akurat. […]
5 E-commerce Indonesia Paling Banyak Dikunjungi Menurut Data
Beberapa tahun terakhir kegiatan belanja online melalui e-commerce Indonesia telah menjadi tren tersendiri di tengah masyarakat. Seperti yang diketahui bersama, e-commerce adalah platform jual beli produk di suatu website secara online. Karena minat konsumen dalam berbelanja online terus meningkat, setiap e-commerce saling beradu menawarkan promo dan layanan terbaik untuk merebut hati masyarakat agar melakukan transaksi […]