Aplikasi SmartPLS jadi salah satu alat analisis statistik yang paling gampang dipakai, terutama buat penelitian yang pakai model SEM berbasis Partial Least Square. Banyak mahasiswa pakai SmartPLS karena tampilannya simpel, prosesnya cepat, dan cocok buat data kecil maupun besar. Di bagian ini kamu bakal diajak kenalan dulu sama apa yang sebenarnya dilakukan SmartPLS ketika mengolah data dan kenapa aplikasi ini sering banget dipakai di penelitian modern.

SmartPLS bekerja dengan konsep memprediksi hubungan antar variabel lewat model struktural dan model pengukuran. Dua model ini yang akan kamu bangun nanti. Walaupun kelihatannya ribet, tapi kalau kamu ngerti alurnya dari awal, prosesnya bakal terasa lebih enak. Misalnya, kamu cukup pahami bahwa SmartPLS membantu menjelaskan apakah satu variabel punya pengaruh ke variabel lain secara signifikan atau enggak, terus seberapa kuat pengaruhnya.

Baca Juga: Cara Menggunakan SmartPLS Full Version

Instalasi dan Persiapan Awal SmartPLS

Sebelum mulai, kamu perlu install dulu SmartPLS di laptop. Proses ini biasanya hanya butuh beberapa menit. Setelah selesai install, kamu bakal melihat tampilan awal yang sederhana: bagian proyek, area kerja, dan panel output. Di bagian ini kamu bakal mulai belajar gimana cara bikin proyek baru dan memahami struktur file yang dipakai SmartPLS.

Setiap proyek di SmartPLS akan menyimpan model penelitian, data set, dan hasil analisisnya. Supaya tidak bingung, biasakan kasih nama proyek sesuai judul penelitianmu. Setelah proyek baru dibuat, kamu bisa lanjut ke langkah berikutnya yaitu memasukkan data. SmartPLS menerima format Excel, CSV, atau dataset lain yang mirip. Pastikan data kamu bersih, tidak ada missing value, dan nama kolomnya sesuai indikator yang nanti dipakai di model.

Memahami Model Pengukuran di SmartPLS

Model pengukuran adalah bagian yang menjelaskan hubungan antara variabel laten dan indikator-indikatornya. Variabel laten itu sifatnya tidak bisa diukur langsung, seperti kepuasan, minat, atau kualitas layanan. Untuk itu kamu butuh indikator yang bisa diukur, misalnya melalui kuesioner.

Di SmartPLS, model pengukuran biasanya dibagi jadi dua: reflektif dan formatif. Ada perbedaan penting antara keduanya. Pada indikator reflektif, indikator merefleksikan variabel laten. Sedangkan pada indikator formatif, indikator membentuk variabel latennya. Bagian ini penting karena kamu harus memilih tipe indikator yang tepat sebelum melakukan uji validitas dan reliabilitas.

Setelah indikator dipetakan, kamu bisa menarik garis dari variabel ke indikator-indikatornya. Pastikan setiap indikator punya arah panah yang benar. Kamu juga bisa mengatur label, ukuran, dan tata letak indikator supaya model lebih rapi dan mudah dibaca.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan:

• Pastikan jumlah indikator cukup untuk mewakili variabel.

• Pastikan nama indikator jelas.

• Jika indikator reflektif, panah harus mengarah dari variabel ke indikator.

• Jika indikator formatif, panah mengarah dari indikator ke variabel.

Menyusun Model Struktural di SmartPLS

Model struktural adalah bagian yang menjelaskan hubungan antar variabel laten. Di sini kamu menentukan variabel mana yang mempengaruhi variabel lainnya. Kamu cukup drag panah dari satu variabel ke variabel tujuan yang kamu hipotesiskan punya hubungan.

Pada bagian ini penting banget buat memastikan arah hipotesis benar. SmartPLS tidak menentukan hipotesis otomatis, jadi kamu harus tahu betul variabel mana yang menjadi predictor dan mana yang outcome-nya. Misalnya, kalau penelitianmu menguji pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna, maka arah panahnya dari kualitas layanan menuju kepuasan.

Agar model struktural kamu berkualitas, beberapa hal perlu diperhatikan:

• Hubungan antar variabel harus relevan dengan teori.

• Setiap hubungan harus didukung hipotesis yang kuat.

• Jangan menumpuk hubungan terlalu banyak karena bisa bikin model jadi tidak jelas.

Dalam model struktural, kamu juga perlu cek collinearity antar variabel predictor. Jika ada nilai VIF yang terlalu tinggi, biasanya berarti variabel tersebut punya overlap informasi dengan variabel lain. Solusinya kamu bisa mempertimbangkan penghapusan variabel atau penggabungan indikator tertentu.

Menjalankan Analisis SmartPLS

Setelah model selesai, tahap berikutnya adalah menjalankan analisis. Kamu hanya perlu klik tombol “Calculate” lalu pilih algoritma PLS. SmartPLS akan mengolah semua hubungan yang kamu buat. Hasil perhitungan bakal muncul dalam bentuk loading factor, path coefficient, R-square, dan nilai-nilai statistik penting lainnya.

Untuk indikator reflektif, kamu bisa mulai mengecek validitas konvergen melalui nilai loading factor dan AVE. Loading factor yang baik biasanya di atas nilai tertentu, sedangkan AVE yang baik setidaknya memenuhi standar minimal. Reliabilitas juga bisa dicek lewat Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha.

Di model struktural, kamu bisa mengecek nilai R-square untuk melihat seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependen. Selain itu path coefficient dan nilai T-statistics atau P-value akan menunjukkan apakah pengaruh antar variabel signifikan atau tidak.

Output SmartPLS juga menyediakan f-square untuk mengukur besar efek variabel predictor serta Q-square untuk melihat predictive relevance. Kamu juga bisa menambahkan bootstrapping untuk menghasilkan nilai signifikansi yang lebih akurat.

Beberapa hal yang bisa jadi catatan saat membaca output:

• Loading factor tinggi berarti indikator mewakili variabel dengan baik.

• R-square besar menunjukkan model kuat.

• Nilai signifikansi harus sesuai standar penelitian.

• Path coefficient bisa menggambarkan arah dan kekuatan hubungan antar variabel.

Tips Membaca Hasil dan Menyusun Pembahasan

Bagian ini biasanya paling penting buat mahasiswa karena pembahasan hasil analisis sering jadi bagian yang menentukan kualitas laporan penelitian. SmartPLS menyediakan data statistik yang lengkap, tapi kamu tetap harus mampu menafsirkannya dengan bahasa akademik.

Saat membaca hasil, kamu bisa mulai dari model pengukuran, lalu lanjut ke model struktural. Jelaskan apakah indikator valid dan reliabel. Jika ada indikator dengan loading rendah, kamu bisa mempertimbangkan penghapusan. Setelah itu bahas pengaruh antar variabel. Jika pengaruhnya signifikan, jelaskan alasannya dengan teori pendukung. Kalau tidak signifikan, kamu perlu memberikan penjelasan kenapa hipotesis tidak terbukti.

Untuk membuat pembahasan lebih kuat, kamu bisa tambahkan poin seperti:

• Penjelasan berdasarkan teori sebelumnya

• Perbandingan dengan penelitian lain

• Implikasi hasil penelitian

• Keterbatasan analisis SmartPLS

• Saran untuk penelitian lanjutan

Semua poin itu bakal bikin laporan kamu lebih lengkap dan terstruktur, apalagi kalau penelitianmu memang mengandalkan analisis statistik berbasis SEM-PLS.

Baca Juga: Panduan Lengkap Download SmartPLS untuk Skripsi

Kesimpulan

Tutorial SmartPLS membantu kamu ngerti alur lengkap analisis SEM-PLS mulai dari instalasi, pembuatan model, sampai baca hasilnya. Prosesnya terdiri dari dua bagian utama: model pengukuran dan model struktural. Model pengukuran dipakai buat ngecek validitas dan reliabilitas indikator, sedangkan model struktural dipakai buat ngeliat pengaruh antar variabel laten. SmartPLS memudahkan peneliti karena tampilannya simpel, perhitungannya cepat, dan outputnya lengkap. Dengan memahami langkah-langkah seperti memasukkan data, menyusun model, menjalankan algoritma PLS, dan membaca hasil seperti loading factor, path coefficient, R-square, sampai signifikansi, kamu bisa nyusun laporan penelitian yang lebih kuat dan terstruktur.

Ketahui lebih banyak informasi terbaru dan terlengkap mengenai skripsi dengan mengikuti terus artikel dari Skripsi Malang. Dapatkan juga bimbingan eksklusif untuk skripsi dan tugas akhir bagi Anda yang sedang menghadapi masalah dalam penyusunan skripsi dengan menghubungi Admin Skripsi Malang sekarang juga! Konsultasikan kesulitan Anda dan raih kelulusan studi lebih cepat.