R-square adalah salah satu indikator paling penting dalam SEM-PLS karena menunjukkan seberapa besar variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen. Nilai ini sering dipakai sebagai dasar apakah model penelitian punya kekuatan prediksi yang baik atau tidak. Dalam SmartPLS, R-square muncul secara otomatis setelah menjalankan PLS Algorithm, dan biasanya ditampilkan di tengah konstruk laten dependen.

Nilai R-square diperoleh dari perhitungan statistik berbasis varian. Semakin tinggi nilainya, semakin kuat pengaruh gabungan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat. Dalam konteks skripsi, R-square menjadi perhatian penting bagi dosen penguji karena berkaitan dengan seberapa “bermakna” model yang dibangun mahasiswa.

Baca Juga: Pemahaman Lengkap Bootstrapping SmartPLS untuk Skripsi

Kategori Penilaian R-Square

Penilaian terhadap nilai R-square biasanya mengikuti standar umum dalam literatur SEM-PLS. SmartPLS tidak menentukan kategori baku, tetapi peneliti memakai pedoman interpretasi yang sudah banyak dipakai dalam penelitian kuantitatif modern. Dengan memakai pedoman ini, kamu bisa menjelaskan nilai R-square secara jelas dalam laporan skripsi.

Beberapa kategori umum:

• 0,75 = kuat

• 0,50 = moderat

• 0,25 = lemah

Walaupun begitu, pemaknaan tetap harus memperhatikan konteks penelitian. Dalam bidang sosial, nilai moderat saja sering dianggap sangat baik karena variabel manusia cenderung sulit diprediksi secara absolut.

Cara Melihat Nilai R-Square di SmartPLS

Untuk melihat nilai R-square, pengguna cukup menjalankan algoritma dasar pada model yang sudah dibuat. SmartPLS menampilkan nilai tersebut dalam bentuk angka berwarna pada konstruk laten dependen. Nilai yang muncul langsung bisa dicatat untuk laporan hasil penelitian.

Langkah-langkahnya meliputi:

• Menyusun konstruk laten dalam model struktural.

• Menjalankan PLS Algorithm dari menu SmartPLS.

• Melihat angka R-square di konstruk dependen.

• Mencatat nilai tersebut untuk interpretasi hasil.

Dengan mengikuti proses ini, mahasiswa dapat menyajikan bagian hasil dan pembahasan skripsi secara lebih lengkap dan jelas.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai R-Square

Nilai R-square tidak muncul begitu saja, tetapi dipengaruhi oleh berbagai aspek dalam model penelitian. Beberapa faktor bisa membuat nilai R-square meningkat, sementara faktor lain bisa membuatnya turun. Memahami faktor ini membantu peneliti memperbaiki model mereka agar lebih kuat secara statistik.

Faktor yang memengaruhi:

• Jumlah variabel independen

• Kualitas indikator pada setiap konstruk

• Kekuatan hubungan antar variabel

• Ketepatan model teoritis yang digunakan

• Kesalahan pengukuran atau data yang tidak stabil

Dengan memahami faktor-faktor tersebut, peneliti dapat melakukan evaluasi model yang lebih sistematis dan menyesuaikan kerangka teori jika diperlukan.

Pentingnya R-Square dalam Evaluasi Model Struktural

R-square memiliki fungsi besar dalam menilai kualitas model struktural. Nilai ini membantu menentukan apakah hubungan antar variabel sudah cukup kuat untuk diuji lebih lanjut lewat bootstrapping. Dalam skripsi, bagian ini sering menjadi poin evaluasi utama.

Beberapa alasan mengapa R-square penting:

• Menunjukkan kekuatan prediksi model

• Mengerucutkan interpretasi hubungan antar variabel

• Menjadi dasar validasi struktur model teoritis

• Menunjang argumentasi penelitian dalam pembahasan

• Memberi gambaran apakah hipotesis relevan untuk diuji

Dengan kata lain, R-square bukan sekadar angka, tetapi indikator kualitas keseluruhan model.

Contoh Interpretasi R-Square dalam Laporan Skripsi

Dalam penyusunan skripsi, mahasiswa harus menuliskan interpretasi R-square secara runtut dan jelas. Bagian ini biasanya terdapat dalam bab hasil penelitian. Penulisan interpretasi tidak hanya menyebut angka, tetapi menjelaskan maknanya dalam konteks penelitian.

Contoh interpretasi:

• Jika nilai R-square = 0,67:
  Variabel independen mampu menjelaskan 67% variasi variabel dependen, sehingga model dapat dikategorikan kuat.

• Jika nilai R-square = 0,42:
  Variabel independen menjelaskan 42% variabilitas variabel dependen, yang berarti termasuk kategori moderat.

Selain itu, mahasiswa juga bisa menambahkan penjelasan tambahan berupa perbandingan dengan penelitian terdahulu agar interpretasi terlihat lebih dalam.

Baca Juga: Memahami Composite Reliability SmartPLS Secara Mendalam

Kesimpulan

R-square adalah indikator penting dalam SmartPLS yang menunjukkan kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai ini membantu peneliti menilai kekuatan model struktural secara statistik. Semakin tinggi nilai R-square, semakin kuat kemampuan model dalam memprediksi variabel terikat. Pengetahuan mengenai interpretasi, kategori penilaian, serta faktor yang memengaruhi R-square sangat berguna untuk menyusun laporan skripsi yang lebih komprehensif. Memahami R-square juga membantu memastikan bahwa analisis SEM-PLS dilakukan secara tepat dan relevan dengan teori yang digunakan.

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.