SmartPLS adalah software berbasis SEM-PLS (Structural Equation Modeling–Partial Least Squares) yang dipakai untuk menganalisis hubungan antar variabel laten. Dibandingkan SEM berbasis covariance, SmartPLS jauh lebih fleksibel, bisa dipakai untuk data kecil, indikator non-normal, dan model yang kompleks. Karena itulah banyak mahasiswa skripsi sampai peneliti profesional pakai aplikasi ini.

Bagian ini bakal ngenalin konsep dasar SmartPLS biar kamu paham dulu sebelum masuk ke langkah pemakaiannya. SmartPLS bekerja dengan dua tahap inti: outer model untuk mengecek kualitas indikator dan inner model untuk melihat pengaruh antar variabel. Dengan memahami dua inti itu, kamu bakal lebih mudah mengikuti proses penggunaan SmartPLS secara menyeluruh.

Baca Juga: Panduan Lengkap Download SmartPLS untuk Skripsi

Persiapan Data Sebelum Analisis di SmartPLS

Sebelum mulai pakai SmartPLS, data yang kamu punya harus siap. Banyak mahasiswa ngeluh hasilnya error, padahal masalahnya ada di file datanya. SmartPLS menerima data dalam format CSV atau Excel, tapi isinya harus rapi.

Beberapa hal penting yang wajib diperhatiin:

• Tidak boleh ada data kosong. Kalau ada, hapus atau isi dengan mean.

• Nama indikator jangan pakai spasi. Ganti memakai underscore.

• Variabel laten hanya dibuat nanti di SmartPLS, jadi di kolom data cukup indikatornya saja.

• Semua indikator harus numerik dan bukan teks.

• Kode skala harus konsisten (misal Likert 1–5).

Persiapan data yang benar bikin proses di SmartPLS berjalan lebih mulus. Kalau file kacau, analisis nggak bakal jalan dan hasil bisa salah.

Membangun Model di SmartPLS

Setelah data rapi, saatnya membuat model. Bagian ini adalah inti dari cara menggunakan SmartPLS, karena kamu bakal membentuk hubungan antar variabel sesuai bagan penelitianmu.

Langkah-langkahnya seperti ini:

• Buka SmartPLS → New Project → pilih file data.

• Tambahkan latent variable dengan klik kanan → Insert Construct.

• Drag indikator ke masing-masing variabel laten.

• Atur apakah tipe konstraknya reflektif atau formatif.

• Hubungkan variabel dengan panah sesuai hipotesis penelitian.

Pada tahap ini kamu sudah membentuk conceptual framework menjadi statistical model. Pastikan semua indikator sudah benar tempatnya, jangan sampai ada item yang salah masuk variabel.

Beberapa model butuh tambahan pengaturan seperti penghapusan indikator yang tidak valid, mengatur mode pengukuran, dan menyesuaikan arah panah agar sesuai teori.

Menjalankan Algoritma PLS dan Bootstrapping

Setelah model siap, kamu bisa mulai menjalankan algoritma PLS. SmartPLS menyediakan beberapa pilihan, tapi yang paling umum digunakan adalah PLS Algorithm dan Bootstrapping.

PLS Algorithm digunakan untuk:

• mendapatkan nilai loading factor,

• mengecek reliabilitas,

• menilai validitas konstruk,

• melihat nilai R-square.

Sementara Bootstrapping digunakan untuk:

• mengukur signifikansi pengaruh antar variabel,

• mendapatkan nilai t-statistic dan p-value,

• melihat kekuatan hubungan dalam model struktural.

Parameter yang sering dilihat pada tahap ini antara lain:

• Outer Loading

• Composite Reliability

• Cronbach’s Alpha

• Average Variance Extracted (AVE)

• Path Coefficient

• T-Statistic dan P-Value

• R-Square dan Q-Square

Kalau ada indikator loading-nya rendah, biasanya dibuang agar model lebih kuat. Proses ini sering memakan waktu karena harus cek ulang validitas satu per satu.

Membaca dan Melaporkan Hasil SmartPLS

Ini adalah bagian yang paling krusial buat skripsi. Kamu harus bisa menjelaskan output SmartPLS secara jelas dan sesuai kaidah akademik. Hasil yang biasanya dicantumkan dalam laporan meliputi:

• Validitas konvergen melalui AVE dan loading factor.

• Validitas diskriminan memakai Fornell-Larcker atau HTMT.

• Reliabilitas konstruk melalui Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha.

• Hasil model struktural, seperti R-square untuk melihat kekuatan model.

• Uji hipotesis, memakai t-statistic dan p-value dari bootstrapping.

• Interpretasi hubungan, misalnya “pengaruh signifikan”, “pengaruh tidak signifikan”, atau “pengaruh positif”.

Tambahan penjelasan berupa grafik atau tabel dari SmartPLS juga bikin laporan makin rapi. Beberapa kampus bahkan mewajibkan visual path diagram disertakan di Bab IV.

Kalau ingin lebih detil, kamu bisa bikin poin ringkasan seperti:

• Pengaruh antar variabel

• Kekuatan konstruk

• Signifikansi hipotesis

• Indikator yang gugur

• Kualitas model pengukuran

Poin-poin ini membantu pembaca cepat memahami hasil penelitianmu tanpa membaca keseluruhan output.

Baca Juga: Tutorial SmartPLS untuk Pemula Sampai Mahir

Kesimpulan

Cara menggunakan SmartPLS melibatkan proses bertahap mulai dari menyiapkan data, membangun model penelitian, menjalankan algoritma, mengevaluasi kualitas model, sampai menafsirkan hasilnya. Dengan memahami setiap langkah, kamu bisa menyusun laporan penelitian yang lebih valid, sistematis, dan mudah dipahami. SmartPLS sangat membantu terutama untuk penelitian dengan variabel kompleks dan banyak indikator. Semakin sering kamu latihan, semakin cepat kamu memahami pola output dan cara membacanya.

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.