Memahami Path Coefficient SmartPLS dalam Analisis SEM-PLS

Path coefficient adalah nilai koefisien jalur yang menunjukkan kekuatan hubungan antar variabel laten dalam model struktural SmartPLS. Nilai ini menggambarkan seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam kerangka penelitian. Path coefficient dihitung menggunakan algoritma PLS dan biasanya diinterpretasikan bersamaan dengan nilai signifikansi dari uji bootstrapping.

Dalam penelitian kuantitatif, path coefficient memiliki peran besar karena menentukan apakah hipotesis dapat diterima atau ditolak. Nilai yang positif menunjukkan hubungan searah, sedangkan nilai negatif menunjukkan hubungan yang berlawanan. Semakin besar angkanya, semakin kuat pengaruh yang diberikan variabel tersebut. Path coefficient juga membantu peneliti memahami alur pengaruh dalam model yang kompleks, terutama jika variabelnya banyak.

Baca juga: Analisis Outer Model SmartPLS dalam Penelitian Kuantitatif

Cara Melihat Path Coefficient di SmartPLS

Untuk melihat nilai path coefficient, pengguna cukup menjalankan dua proses utama di SmartPLS: algoritma PLS dan bootstrapping. Setelah menjalankan PLS Algorithm, model akan menampilkan angka koefisien pada garis antar variabel laten. Angka itu adalah path coefficient yang bisa langsung dianalisis. Namun untuk mengetahui apakah nilai tersebut signifikan atau tidak, peneliti harus menjalankan bootstrapping.

Langkah umum melihat path coefficient:

Menyusun model struktural secara lengkap.
Menjalankan PLS Algorithm.
Melihat nilai koefisien di garis antar konstruk.
Menjalankan Bootstrapping untuk nilai t-statistic dan p-value.

Dari proses itu, mahasiswa bisa menyajikan data lengkap dalam skripsi, seperti nilai pengaruh, arah hubungan, serta signifikansinya.

Interpretasi Path Coefficient dalam Penelitian

Interpretasi path coefficient tidak hanya melihat besar kecilnya angka, tetapi juga konteks penelitian dan arah hubungan antar variabel. Peneliti harus memastikan bahwa hipotesis yang diajukan sesuai dengan hasil yang didapat dari SmartPLS. Selain nilai koefisien, nilai t-statistic dan p-value juga wajib dijelaskan agar interpretasi lebih kuat secara ilmiah.

Beberapa prinsip interpretasi:

Path coefficient > 0 menunjukkan hubungan positif.
Path coefficient < 0 menunjukkan hubungan negatif.
Nilai mendekati 1 berarti hubungan sangat kuat.
Nilai mendekati 0 berarti hubungan lemah.

Interpretasi harus dilengkapi dengan pembahasan logis, apakah hasilnya sesuai teori atau penelitian sebelumnya. Jika bertentangan, peneliti perlu memberikan alasan atau kemungkinan penyebab.

Faktor-Faktor yang Memengaruhi Path Coefficient

Nilai path coefficient bisa dipengaruhi banyak hal, bukan hanya data, tetapi juga desain model. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa kualitas indikator, jumlah variabel, dan hubungan teoritis sangat berperan dalam menentukan besar kecilnya koefisien jalur.

Beberapa faktor yang memengaruhi:

Kekuatan indikator pada konstruk
Kesesuaian model struktural
Hubungan variabel yang terlalu kompleks
Kesalahan pengukuran
Kualitas data responden

Jika salah satu dari faktor tersebut bermasalah, path coefficient bisa menjadi rendah atau tidak signifikan. Karena itu, peneliti harus memastikan model yang dibuat memang kuat secara teori sebelum melakukan analisis.

Contoh Penyajian Path Coefficient dalam Skripsi

Dalam skripsi, path coefficient biasanya disajikan dalam bentuk tabel atau gambar model, lengkap dengan nilai signifikansinya. Peneliti wajib menjelaskan nilai tersebut dalam paragraf pembahasan. Berikut contoh penyajian dengan poin agar lebih jelas:

Contoh interpretasi hasil:

Variabel X → Y memiliki path coefficient sebesar 0,52 dengan nilai p < 0,05. Artinya, variabel X memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Y.
Variabel Z → Y memiliki path coefficient sebesar -0,21 dengan nilai p > 0,05. Artinya, variabel Z berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap Y.
Variabel X → Z memiliki path coefficient sebesar 0,47 yang menunjukkan adanya hubungan positif dan signifikan.

Penjelasan seperti ini menunjukkan pemahaman yang lengkap: besaran pengaruh, arah hubungan, serta signifikansinya. Bagian ini biasanya menjadi fokus dosen penguji saat sidang skripsi.

Baca Juga: Memahami R-Square SmartPLS dalam Analisis Model Struktural

Kesimpulan

Path coefficient adalah nilai yang menggambarkan kekuatan dan arah pengaruh antar variabel laten dalam model SmartPLS. Nilai ini menjadi dasar untuk menguji hipotesis dan sangat penting dalam analisis model struktural. Peneliti harus memahami cara membaca nilai koefisien, cara mengecek signifikansinya, serta bagaimana menafsirkannya dalam konteks penelitian. Dengan memahami path coefficient, mahasiswa dapat menyusun laporan skripsi yang lebih akurat, kuat secara teori, dan terpercaya secara statistik.

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.