Penelitian kuantitatif berbasis model struktural telah berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir, terutama dengan semakin mudahnya penggunaan software statistik yang dirancang untuk menganalisis hubungan antarvariabel. Salah satu software yang paling banyak digunakan untuk penelitian sosial, bisnis, pendidikan, manajemen, dan ilmu perilaku adalah SmartPLS. Aplikasi ini memungkinkan peneliti untuk melakukan analisis Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), sebuah pendekatan pemodelan yang fleksibel untuk menguji hubungan laten dan indikator manifest. Berbeda dari SEM berbasis covariance seperti AMOS atau LISREL, SmartPLS lebih toleran terhadap ukuran sampel kecil, data yang tidak berdistribusi normal, serta model kompleks dengan banyak konstruk. Oleh karena itulah SmartPLS semakin populer di kalangan peneliti pemula maupun profesional.
Dalam menjalankan penelitian kuantitatif berbasis SmartPLS, peneliti harus memahami setiap langkah secara sistematis. Proses penelitian bukan hanya memasukkan data ke dalam software, tetapi juga mencakup desain konstruk, pengembangan instrumen, teknik sampling, uji model pengukuran, uji model struktural, hingga interpretasi hasil dan pelaporan temuan. Setiap tahap membutuhkan pemahaman mendalam agar model yang dibangun dapat memberikan kesimpulan yang valid. Artikel ini menjelaskan secara komprehensif langkah penelitian menggunakan SmartPLS, mulai dari persiapan awal hingga tahapan analisis hasil akhir.
Baca juga: Contoh penelitian SmartPLS
Perancangan Penelitian dan Penyusunan Konstruk
Tahap pertama yang harus dilakukan adalah menentukan konstruk penelitian yang akan dianalisis. Konstruk merupakan variabel laten yang tidak dapat diukur secara langsung, seperti kepuasan, kepercayaan, minat beli, motivasi belajar, dan sebagainya. Dalam SEM PLS, setiap konstruk diukur melalui indikator-indikator yang representatif. Oleh karena itu, peneliti harus menyusun definisi operasional setiap konstruk berdasarkan teori yang kuat. Definisi operasional membantu memastikan bahwa indikator yang digunakan benar-benar menggambarkan konsep yang ingin diteliti.
Setelah menentukan konstruk, peneliti menyusun hubungan antarvariabel dalam bentuk model penelitian. Model dapat berupa hubungan sebab-akibat (prediktif), hubungan mediasi, moderasi, atau kombinasi dari keduanya. Pada tahap ini peneliti biasanya membuat diagram path yang menggambarkan arah panah dari konstruk satu ke konstruk lainnya. Panah yang mengarah dari konstruk eksogen menuju endogen menandakan hipotesis yang harus diuji. Model ini nantinya akan dimasukkan ke dalam SmartPLS sebagai kerangka kerja analisis.
Sebelum masuk ke tahapan pengumpulan data, penting juga menentukan jenis indikator yang digunakan pada setiap konstruk. Pada SmartPLS, terdapat dua jenis indikator: indikator reflektif dan indikator formatif. Indikator reflektif adalah indikator yang dipengaruhi oleh konstruk laten, sehingga perubahan konstruk akan memengaruhi seluruh indikatornya secara konsisten. Sementara indikator formatif adalah indikator yang justru membentuk konstruk laten, sehingga perubahan indikator dapat mengubah makna dari konstruk tersebut. Peneliti harus memilih jenis indikator yang tepat karena metode evaluasinya dalam SmartPLS berbeda.
Pengembangan Instrumen dan Pengumpulan Data
Setelah menyusun model penelitian, peneliti membuat instrumen pengumpulan data, biasanya berupa kuesioner. Dalam penyusunan instrumen, setiap indikator dijadikan pernyataan yang akan dijawab oleh responden menggunakan skala penilaian seperti Likert 1–5 atau 1–7. Proses penyusunan butir pernyataan harus mengikuti teori yang relevan agar instrumen memiliki validitas isi yang baik. Peneliti juga dapat melakukan validasi ahli untuk memastikan bahwa pernyataan sudah sesuai konteks penelitian.
Tahap pengumpulan data dilakukan setelah kuesioner siap. Peneliti harus menentukan teknik sampling yang sesuai dengan karakteristik populasi. Teknik sampling dapat berupa probability sampling seperti simple random, stratified, cluster, atau non-probability sampling seperti purposive dan convenience. Pemilihan teknik sampling harus mempertimbangkan tujuan penelitian, aksesibilitas responden, serta tingkat representatifitas data. Walaupun PLS-SEM tidak mensyaratkan ukuran sampel besar, jumlah sampel tetap perlu memenuhi kaidah minimum seperti rule of thumb yaitu 10 kali jumlah indikator atau 10 kali jalur paling kompleks dalam model.
Selama pengumpulan data, kualitas jawaban harus diperhatikan. Banyak penelitian mengalami kelemahan karena data tidak memenuhi syarat analisis, misalnya respon yang tidak konsisten atau dominannya jawaban sama. Oleh karena itu, peneliti dapat melakukan pemeriksaan data sebelum diinput ke SmartPLS untuk memastikan kualitas data yang baik.
Tahapan Input Data dan Penyusunan Model di SmartPLS
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menginput data ke dalam SmartPLS. Data biasanya disimpan dalam format CSV atau Excel. Peneliti harus memastikan bahwa nama variabel indikator tertera dengan jelas karena indikator tersebut akan digunakan dalam model scanning. SmartPLS kemudian akan membaca data dan menyiapkannya untuk analisis.
Setelah data masuk, peneliti mulai membuat model struktural sesuai rancangan awal. Proses ini dilakukan dengan menarik konstruk ke dalam canvas SmartPLS dan menghubungkannya menggunakan panah. Kemudian indikator-indikator dimasukkan ke setiap konstruk sesuai jenisnya, baik reflektif maupun formatif. Pada tahap ini, peneliti harus teliti agar tidak terjadi kesalahan penempatan indikator atau arah hubungan. Kesalahan kecil dapat berpengaruh besar terhadap hasil analisis.
Tahap ini juga mencakup pengaturan algoritma yang akan digunakan dalam PLS-SEM. SmartPLS menyediakan beberapa pengaturan seperti algorithm settings, jumlah iterasi maksimum, serta metode bootstrapping untuk pengujian hipotesis. Peneliti biasanya menggunakan pengaturan default, tetapi bisa menyesuaikan sesuai karakteristik data. Setelah semua siap, analisis dapat dijalankan.
Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Evaluasi model pengukuran adalah tahap yang sangat penting dalam SEM PLS karena menentukan apakah indikator yang digunakan valid dan reliabel. Model pengukuran dibedakan menjadi model reflektif dan formatif, dan keduanya memiliki kriteria evaluasi yang berbeda. Pada model reflektif, peneliti memeriksa validitas indikator melalui nilai loading factor. Nilai loading yang baik umumnya berada di atas 0.7, tetapi dalam beberapa studi nilai 0.6 masih dapat diterima pada tahap awal penelitian. Jika nilai loading terlalu rendah, indikator mungkin perlu dihapus agar tidak mengganggu validitas konstruk.
Selain loading factor, validitas konvergen juga dinilai melalui nilai AVE (Average Variance Extracted). Nilai AVE yang baik berada di atas 0.5, yang berarti konstruk mampu menjelaskan lebih dari 50% varians indikatornya. Peneliti juga perlu memeriksa reliabilitas konstruk menggunakan Composite Reliability (CR) atau Cronbach Alpha. Nilai CR yang baik berada di atas 0.7 dan menunjukkan bahwa indikator-indikator memiliki konsistensi internal yang kuat.
Pada model formatif, evaluasi dilakukan dengan melihat significance indikator melalui nilai koefisien dan signifikansi t-statistic. Jika indikator formatif tidak signifikan, peneliti harus mempertimbangkan apakah indikator tersebut tetap diperlukan berdasarkan teori. Selain itu, evaluasi multikolinearitas antar indikator juga harus dilakukan menggunakan VIF (Variance Inflation Factor). Nilai VIF yang terlalu tinggi menunjukkan redundansi sehingga indikator tersebut dapat mengganggu model formatif.
Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Setelah model pengukuran dinyatakan baik, peneliti dapat melanjutkan ke tahap analisis model struktural. Pada tahap ini, hubungan antar konstruk diuji untuk melihat apakah hipotesis penelitian dapat diterima. Evaluasi model struktural diawali dengan melihat nilai R-Square pada konstruk endogen. R-Square menunjukkan seberapa besar varians konstruk endogen dapat dijelaskan oleh konstruk eksogen. Nilai R-Square yang lebih tinggi menunjukkan kemampuan penjelasan yang lebih baik, meskipun nilainya tetap harus dilihat dalam konteks bidang penelitian.
Selain R-Square, penelitian menggunakan SmartPLS juga mengevaluasi nilai path coefficient yang menunjukkan kekuatan hubungan antar konstruk. Nilai koefisien harus diuji signifikansinya menggunakan metode bootstrapping. Proses bootstrapping menghasilkan nilai t-statistic dan p-value yang menentukan apakah hubungan antar konstruk signifikan atau tidak. Jika nilai p < 0.05, maka hubungan tersebut dianggap signifikan dan hipotesis diterima.
Peneliti juga menilai effect size (f-square) untuk melihat seberapa besar pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen. Nilai f-square membantu memberikan gambaran apakah pengaruh suatu konstruk termasuk kecil, sedang, atau besar. Evaluasi tambahan seperti predictive relevance (Q-square) juga digunakan untuk melihat sejauh mana model memiliki kemampuan prediktif yang baik.
Interpretasi Hasil dan Penyusunan Laporan Penelitian
Interpretasi hasil adalah tahap yang tidak dapat dilewatkan karena menentukan bagaimana peneliti menjelaskan temuan dalam konteks teori dan fenomena yang diteliti. Peneliti harus menjelaskan apakah hasil mendukung hipotesis, mengapa hasil tertentu terjadi, dan apa implikasinya bagi dunia akademik maupun praktis. Penjelasan yang baik tidak hanya menyebutkan nilai statistik, tetapi juga memberikan interpretasi berdasarkan konsep dan teori.
Setelah interpretasi dilakukan, peneliti menyusun laporan penelitian secara sistematis. Laporan harus mencakup pendahuluan, landasan teori, metode penelitian, hasil analisis menggunakan SmartPLS, serta pembahasan dan kesimpulan. Pada bagian hasil, peneliti menyampaikan temuan dari evaluasi outer model dan inner model secara rinci tanpa menyalin langsung dari output SmartPLS. Laporan harus mengikuti kaidah ilmiah, menggunakan bahasa formal, dan memberikan penjelasan yang relevan dengan tujuan penelitian.
Baca juga: Analisis SEM PLS dengan SmartPLS
Kesimpulan
Penelitian menggunakan SmartPLS membutuhkan pemahaman mendalam mengenai langkah-langkah analisis SEM berbasis PLS. Mulai dari perancangan konstruk, pengembangan instrumen, pengumpulan data, pembuatan model, evaluasi outer model dan inner model, hingga interpretasi hasil, semuanya harus dilakukan dengan cermat. Keunggulan SmartPLS dalam menangani model kompleks dan data yang tidak berdistribusi normal membuatnya menjadi pilihan ideal untuk berbagai penelitian. Dengan mengikuti langkah-langkah yang tepat, peneliti dapat menghasilkan temuan yang akurat, valid, dan relevan untuk pengembangan ilmu pengetahuan.
