Model fit SmartPLS adalah ukuran yang digunakan untuk mengetahui apakah model penelitian—baik struktural maupun pengukuran—sudah sesuai dengan data yang dianalisis. Berbeda dengan SEM berbasis kovarians seperti AMOS atau LISREL, SmartPLS awalnya tidak terlalu menekankan indeks model fit. Namun, versi terbaru telah menyediakan berbagai indikator model fit yang dapat digunakan peneliti untuk mengevaluasi kesesuaian model secara keseluruhan.

Model fit penting karena memberikan gambaran apakah model yang dirancang peneliti mampu merepresentasikan hubungan antarvariabel dengan baik. Jika nilai model fit buruk, maka kesimpulan penelitian bisa menjadi kurang akurat. Itulah sebabnya peneliti harus memahami komponen model fit, cara membacanya, dan bagaimana melakukan perbaikan jika model tidak sesuai.

Konsep model fit ini membantu peneliti memastikan bahwa teori yang digunakan benar-benar terkonfirmasi oleh data. Dengan demikian, penelitian menjadi lebih kredibel dan argumen peneliti semakin kuat. Evaluasi ini merupakan bagian penting sebelum masuk ke interpretasi hasil pengaruh antarvariabel.

Baca Juga: SmartPLS untuk Penelitian: Panduan Lengkap dan Mudah Dipahami

Komponen Model Fit SmartPLS

Model fit dalam SmartPLS terdiri dari beberapa indikator utama yang sering digunakan dalam laporan penelitian. Komponen-komponen ini membantu peneliti memastikan bahwa model sudah cukup baik untuk dianalisis lebih lanjut. Berikut komponen yang paling umum digunakan:

• Standardized Root Mean Square Residual (SRMR)

• Normed Fit Index (NFI)

• Chi-square dan d_ULS serta d_G

• RMS_theta

SRMR biasanya menjadi fokus utama dalam evaluasi model fit karena mudah diinterpretasikan. Sementara itu, NFI, Chi-square, dan RMS_theta menjadi pendukung untuk memastikan model lebih konsisten secara keseluruhan. Pemilihan indikator biasanya mengikuti pedoman PLS-SEM modern yang lebih fleksibel dibandingkan SEM kovarian.

Dengan memahami setiap komponen, peneliti dapat lebih percaya diri dalam menentukan apakah model mereka sudah sesuai atau masih perlu diperbaiki. Pemahaman yang tepat juga mempermudah penulisan hasil evaluasi dalam laporan penelitian.

Cara Mengevaluasi Model Fit

Evaluasi model fit dilakukan setelah menjalankan PLS Algorithm. Hasilnya dapat dilihat pada menu “Model Fit” di SmartPLS. Dalam tahap ini, peneliti harus menilai beberapa indikator utama untuk memastikan kesesuaian model. Pada umumnya, nilai-nilai ini digunakan sebagai dasar evaluasi:

• SRMR < 0.08 menunjukkan model yang baik

• NFI mendekati 1 menunjukkan model lebih sesuai

• RMS_theta < 0.12 menunjukkan model pengukuran reliabel

• Chi-square digunakan sebagai pelengkap

Interpretasi model fit harus dilakukan secara menyeluruh, tidak hanya melihat satu indikator. Jika salah satu nilai buruk, tetapi yang lain baik, peneliti harus menilai apakah model masih dapat diterima atau perlu disesuaikan. Evaluasi ini sering menjadi pertanyaan penting dari dosen penguji saat sidang skripsi atau tesis.

Sebagian besar penelitian menggunakan SRMR sebagai acuan utama karena indikator ini paling mudah dipahami dan paling sering digunakan dalam PLS-SEM modern. Namun demikian, peneliti tetap perlu menjelaskan alasan metodologis yang mendukung penggunaan indikator tertentu.

Cara Memperbaiki Model Fit dalam SmartPLS

Jika model fit tidak memenuhi kriteria, peneliti perlu melakukan beberapa langkah perbaikan. Model yang kurang sesuai mungkin disebabkan oleh indikator yang lemah, hubungan antarvariabel yang salah, atau konstruk yang tidak relevan. Berikut beberapa langkah yang sering dilakukan:

• menghapus indikator yang memiliki loading factor rendah

• meninjau kembali model teoretis yang digunakan

• menyesuaikan hubungan antarvariabel dalam inner model

• memeriksa kembali kualitas data, termasuk outlier

• mengevaluasi ulang konstruk yang tumpang tindih

Peneliti harus berhati-hati dalam menghapus atau memodifikasi indikator agar tidak mengubah makna konstruk dalam penelitian. Setiap perubahan harus memiliki dasar teoretis yang kuat dan bukan hanya karena mengejar nilai model fit yang baik.

Penyajian Model Fit dalam Penelitian

Dalam laporan penelitian, hasil model fit biasanya disajikan bersama tabel dan penjelasan nilai-nilai utama. Peneliti perlu menjelaskan apa arti dari nilai SRMR, NFI, Chi-square, atau RMS_theta dan bagaimana nilai tersebut mendukung kesesuaian model. Berikut contoh penyajian sederhana:

Contoh penyajian dalam laporan:

• SRMR sebesar 0,062 menunjukkan bahwa model memiliki tingkat kesesuaian yang baik.

• NFI sebesar 0,91 menunjukkan bahwa model berada dalam kategori fit yang diterima.

• RMS_theta sebesar 0,09 menegaskan bahwa model pengukuran sudah reliabel.

Penyajian seperti ini memberikan pemahaman menyeluruh kepada pembaca bahwa model penelitian telah melalui proses evaluasi dan dinyatakan layak. Penjelasan harus disertai narasi yang logis agar tidak hanya berhenti pada angka statistik tanpa makna.

Baca Juga: Contoh Skripsi SmartPLS yang Bisa Dijadikan Referensi Penelitian

Kesimpulan

Model fit dalam SmartPLS adalah langkah penting dalam analisis PLS-SEM untuk memastikan model yang dibangun peneliti sesuai dengan data dan teori. Dengan memahami komponen seperti SRMR, NFI, RMS_theta, dan Chi-square, peneliti dapat mengevaluasi kesesuaian model secara menyeluruh. Jika model tidak fit, peneliti dapat melakukan perbaikan melalui revisi indikator, hubungan antarvariabel, atau konstruksi teoretis. Evaluasi model fit yang baik meningkatkan kualitas penelitian dan memperkuat validitas temuan yang dihasilkan.

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.