Bootstrapping merupakan salah satu prosedur statistik yang sangat penting dalam analisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Metode ini digunakan untuk menguji signifikansi parameter model, seperti nilai loading factor, path coefficient, hingga pengaruh mediasi dan moderasi dalam sebuah penelitian. Dalam konteks penelitian sosial, ekonomi, pendidikan, maupun manajemen, SmartPLS menjadi perangkat lunak yang populer karena kemudahannya dalam mengolah model SEM berbasis varian. Bootstrapping menjadi langkah utama yang memberikan dasar pengambilan keputusan terhadap hipotesis yang diajukan peneliti, sehingga memahami cara kerja, jenis, karakteristik, serta proses pengujiannya menjadi hal yang sangat penting.

Konsep bootstrapping sendiri bekerja dengan cara melakukan pengambilan sampel ulang (resampling) dari data asli berulang-ulang dalam jumlah yang sangat besar. Setiap siklus resampling akan menghasilkan estimasi parameter baru yang selanjutnya dipakai untuk membangun distribusi empiris. Distribusi inilah yang kemudian digunakan untuk mengukur kestabilan parameter, menentukan nilai t-statistic, p-value, serta interval kepercayaan. Dengan demikian, bootstrapping memungkinkan peneliti mengetahui tingkat keandalan hubungan antarvariabel dalam model yang diuji.

Dalam artikel ini, pembahasan akan meliputi pengertian bootstrapping dalam SmartPLS, proses kerja, jenis-jenis bootstrapping, langkah-langkah pelaksanaan, interpretasi output, permasalahan yang sering muncul, serta rekomendasi dalam menggunakan teknik ini. Setiap subjudul dijelaskan secara panjang dan mendalam agar peneliti dapat memahami konsepnya secara utuh.

Baca juga: Inner model SmartPLS penelitian

Konsep Dasar Bootstrapping dalam SmartPLS

Bootstrapping dalam SmartPLS adalah teknik resampling yang dilakukan tanpa asumsi distribusi normal. Prosedur ini bekerja dengan mengambil sampel ulang dari dataset asli secara acak dengan pengembalian (sampling with replacement). Artinya, satu sampel dapat terpilih lebih dari satu kali dalam satu proses resampling. Teknik ini dipakai untuk mengestimasi distribusi parameter secara empiris, sehingga dapat digunakan untuk menguji signifikansi statisik dari setiap hubungan antarvariabel dalam model PLS-SEM.

PLS-SEM sangat sering digunakan dalam penelitian yang datanya tidak memenuhi asumsi normalitas multivariat. Oleh sebab itu, bootstrapping sangat relevan karena tidak membutuhkan syarat normalitas data seperti pada Covariance Based-SEM (CB-SEM). Dengan bootstrapping, peneliti dapat memperoleh nilai statistik yang lebih stabil untuk menguji model pengukuran (outer model) dan model struktural (inner model). Ketika nilai t-statistic atau p-value sudah diperoleh, maka peneliti dapat memutuskan apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak.

Selain itu, bootstrapping membantu menilai robustnya model. Jika nilai estimasi tetap konsisten meskipun dilakukan resampling berkali-kali, maka parameter dalam model dapat dikatakan stabil. Dengan cara ini, bootstrapping bukan hanya alat uji signifikansi, tetapi juga metode untuk mengevaluasi reliabilitas estimasi parameter.

Jenis-Jenis Bootstrapping dalam Analisis SmartPLS

Jenis-jenis bootstrapping yang digunakan dalam SmartPLS secara umum memiliki tujuan yang sama, yaitu menghasilkan nilai estimasi parameter yang stabil. Namun demikian, terdapat beberapa variasi pendekatan yang dapat dipilih. Meskipun SmartPLS tidak menampilkan semua variasi secara eksplisit, konsep akademiknya tetap penting dipahami. Berikut penjelasan tiga jenis utama bootstrapping yang relevan dalam penelitian PLS-SEM.

1. Bootstrapping Standar (Standard Bootstrapping)

Bootstrapping standar merupakan jenis bootstrapping yang paling umum digunakan dalam SmartPLS. Dalam metode ini, SmartPLS secara otomatis melakukan resampling dari dataset asli dengan cara acak dan pengembalian. Setiap resampling akan menghasilkan estimasi parameter model yang kemudian disusun menjadi distribusi sampel. Peneliti biasanya menggunakan 5000 resamples sebagai pengaturan standar karena dianggap cukup memberikan stabilitas estimasi. Penjelasan tiga kalimat dalam poin ini menekankan bahwa bootstrapping standar menghasilkan dasar yang kuat untuk perhitungan t-statistic dan p-value secara empiris. Selain itu, jenis ini sangat cocok untuk penelitian dengan ukuran sampel kecil karena tetap mampu menghasilkan estimasi yang robust. Bootstrapping standar adalah pilihan utama yang direkomendasikan ketika peneliti tidak memiliki alasan untuk memilih jenis lain.

2. Bias-Corrected Bootstrapping

Bias-corrected bootstrapping merupakan variasi bootstrapping yang memberikan koreksi terhadap bias estimasi. Dalam teknik ini, distribusi parameter yang terbentuk akan direvisi untuk mengurangi bias yang mungkin muncul akibat resampling. Tiga kalimat penjelasan dalam poin ini menekankan bahwa teknik bias-corrected sering digunakan ketika peneliti ingin memperoleh interval kepercayaan yang lebih sensitif terhadap ketidakseimbangan distribusi parameter. Metode ini cocok untuk model yang kompleks dengan beberapa parameter yang memiliki distribusi tidak simetris. Meskipun tidak selalu tersedia otomatis dalam antarmuka SmartPLS versi standar, konsep ini tetap relevan dalam interpretasi interval kepercayaan.

3. Percentile Bootstrapping

Percentile bootstrapping adalah metode bootstrapping yang menggunakan persentil dari distribusi estimasi sebagai dasar penentuan interval kepercayaan. Dalam pendekatan ini, SmartPLS mengambil nilai parameter dari titik persentil tertentu untuk menentukan batas bawah dan batas atas interval kepercayaan. Tiga kalimat penjelasan dalam poin ini menjelaskan bahwa metode ini dianggap lebih sederhana karena langsung menggunakan distribusi hasil bootstrapping tanpa melakukan koreksi. Teknik ini biasanya digunakan ketika peneliti ingin menyajikan interval kepercayaan secara langsung dari distribusi sampel. Percentile bootstrapping juga merupakan metode yang banyak digunakan dalam laporan penelitian karena interpretasinya yang mudah dipahami.

Langkah-Langkah Melakukan Bootstrapping pada SmartPLS

Pelaksanaan bootstrapping dalam SmartPLS dapat dilakukan dengan beberapa langkah sistematis. Pertama, peneliti harus memastikan bahwa model PLS-SEM sudah dibangun dengan benar, baik struktur hubungan antarvariabel maupun indikatornya. Setelah itu, peneliti perlu memastikan bahwa data sudah terimport dengan baik ke dalam SmartPLS dan tidak ada indikator yang bermasalah seperti missing value ekstrem, kolinearitas tinggi, atau skala pengukuran yang tidak sesuai.

Langkah kedua adalah membuka menu Bootstrapping pada toolbar SmartPLS. Pada tahap ini, peneliti dapat menentukan jumlah resamples yang diinginkan. Jumlah yang direkomendasikan adalah minimal 5000 resamples untuk menjaga stabilitas estimasi. Semakin banyak jumlah resamples, semakin tinggi tingkat akurasi nilai estimasi parameter yang dihasilkan, tetapi waktu proses yang dibutuhkan juga semakin lama.

Langkah ketiga, peneliti menjalankan proses bootstrapping dan menunggu hasil komputasi muncul. Output yang dihasilkan biasanya meliputi t-statistic, p-value, confidence intervals, serta nilai path coefficient yang telah disesuaikan. Semua informasi tersebut digunakan untuk menilai signifikansi hubungan antarvariabel dalam model. Setelah proses selesai, peneliti dapat langsung melakukan interpretasi apakah hipotesis diterima atau ditolak.

Interpretasi Hasil Bootstrapping dalam SmartPLS

Interpretasi hasil bootstrapping merupakan tahap penting dalam penelitian PLS-SEM. Peneliti biasanya fokus pada tiga nilai utama, yaitu t-statistic, p-value, dan interval kepercayaan. Ketiga komponen ini memberikan gambaran mengenai signifikansi dan kekuatan hubungan antarvariabel.

Nilai t-statistic digunakan untuk menentukan apakah parameter signifikan secara statistik. Umumnya, nilai t-statistic lebih dari 1,96 menunjukkan signifikansi pada tingkat 5%, sementara nilai lebih dari 2,58 menunjukkan signifikansi pada tingkat 1%. Jika nilai t-statistic berada di bawah ambang batas tersebut, maka hubungan tersebut dianggap tidak signifikan. Penjelasan ini penting karena memberikan dasar pengambilan keputusan terhadap hipotesis yang diajukan peneliti.

Selanjutnya, p-value digunakan untuk menilai tingkat probabilitas bahwa hasil yang diperoleh terjadi secara kebetulan. Jika nilai p-value di bawah 0,05 maka hubungan dianggap signifikan secara statistik. P-value memberikan ukuran yang lebih langsung terhadap probabilitas kesalahan dibandingkan t-statistic. Ketika penelitian membutuhkan ketelitian tinggi, p-value yang rendah menunjukkan bahwa parameter dapat dipercaya.

Interval kepercayaan memberikan informasi tambahan berupa rentang nilai parameter yang mungkin terjadi dalam populasi. Jika interval kepercayaan tidak melewati angka nol, maka hubungan antarvariabel dapat dianggap signifikan. Interval kepercayaan sering digunakan sebagai pelengkap p-value dan t-statistic untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif.

Permasalahan yang Sering Muncul dalam Bootstrapping SmartPLS

Dalam proses bootstrapping, beberapa kendala umum dapat muncul dan mempengaruhi hasil penelitian. Salah satu permasalahan adalah ukuran sampel yang sangat kecil. Ketika jumlah sampel terlalu sedikit, estimasi parameter dapat menjadi tidak stabil meskipun bootstrapping dilakukan ribuan kali. Peneliti tetap harus memperhatikan kecukupan sampel sesuai rekomendasi seperti 10 times rule atau minimum sample size berbasis power analysis.

Permasalahan kedua adalah adanya indikator dengan loading rendah atau model pengukuran yang tidak valid. Jika indikator tidak valid, maka bootstrapping akan menghasilkan estimasi yang bias atau tidak stabil. Oleh karena itu, model pengukuran harus diuji terlebih dahulu sebelum bootstrapping dilakukan untuk memastikan bahwa semua indikator memiliki nilai validitas dan reliabilitas yang memadai.

Permasalahan ketiga adalah model dengan hubungan yang sangat kompleks. Dalam model yang melibatkan banyak konstruk, mediator, atau moderator, bootstrapping membutuhkan waktu proses yang lebih lama dan menghasilkan distribusi parameter yang mungkin tidak simetris. Peneliti perlu menggunakan interpretasi yang lebih hati-hati dalam model yang kompleks.

Rekomendasi Penggunaan Bootstrapping dalam Penelitian SmartPLS

Untuk mendapatkan hasil yang valid dan reliabel, peneliti perlu memperhatikan beberapa rekomendasi. Pertama, gunakan jumlah resamples minimal 5000 karena jumlah ini telah terbukti memberikan stabilitas estimasi yang baik. Jumlah yang lebih besar seperti 8000 atau 10000 dapat digunakan jika model memiliki tingkat kompleksitas tinggi.

Kedua, pastikan model pengukuran sudah tervalidasi sebelum melakukan bootstrapping. Validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas komposit harus memenuhi standar yang berlaku. Jika ada indikator yang tidak valid, hapus atau revisi sebelum bootstrapping dilakukan.

Ketiga, gunakan kombinasi nilai t-statistic, p-value, dan interval kepercayaan untuk membuat keputusan hipotesis. Mengandalkan satu indikator saja dapat menimbulkan bias dalam interpretasi. Dengan memadukan tiga indikator tersebut, peneliti memperoleh gambaran yang lebih komprehensif terhadap validitas hubungan antarvariabel.

Baca juga: Outer model SmartPLS penelitian

Kesimpulan

Bootstrapping merupakan komponen penting dalam analisis PLS-SEM menggunakan SmartPLS. Teknik ini memungkinkan peneliti menguji signifikansi parameter model tanpa asumsi distribusi normal. Melalui proses resampling, bootstrapping menghasilkan estimasi parameter yang stabil sehingga dapat digunakan untuk mendukung evaluasi model struktural dan pengukuran. Pemahaman terhadap jenis-jenis bootstrapping, langkah-langkah pelaksanaan, interpretasi hasil, dan permasalahan yang mungkin muncul sangat penting bagi peneliti agar dapat menghasilkan penelitian yang valid dan berkualitas.

Dengan penerapan bootstrapping yang tepat, peneliti dapat memastikan bahwa hubungan antarvariabel dalam model PLS-SEM memiliki dasar statistik yang kuat. Oleh karena itu, teknik ini terus menjadi bagian yang tidak terpisahkan dalam penelitian berbasis SmartPLS dan menjadi standar analisis dalam berbagai bidang ilmu sosial, ekonomi, pendidikan, hingga manajemen.