SmartPLS merupakan salah satu perangkat lunak yang banyak digunakan dalam penelitian kuantitatif, khususnya pada analisis berbasis Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Alat ini menjadi pilihan karena kemampuannya menangani model kompleks, jumlah sampel kecil, dan data yang tidak selalu memenuhi asumsi multivariat klasik. Dalam penelitian sosial, bisnis, pendidikan, dan psikologi, SmartPLS memungkinkan peneliti membangun model hubungan antarvariabel secara komprehensif. Oleh karena itu, memahami langkah-langkah penyusunan model penelitian menggunakan SmartPLS menjadi keterampilan penting yang perlu dimiliki oleh mahasiswa, akademisi, dan analis data.

Artikel ini memberikan penjelasan terperinci mengenai cara membuat model penelitian dalam SmartPLS, mulai dari perencanaan awal hingga interpretasi hasil. Setiap subjudul berisi pembahasan mendalam agar pembaca dapat memahami konsep serta praktiknya secara utuh. Dengan mengikuti panduan ini, peneliti dapat menyusun model penelitian yang sistematis, logis, dan siap diolah menggunakan SmartPLS.

Baca juga: Langkah penelitian menggunakan SmartPLS

Pemahaman Dasar tentang PLS-SEM dalam SmartPLS

Sebelum mulai menggunakan SmartPLS, peneliti harus memahami konsep dasar dari PLS-SEM. PLS-SEM adalah teknik analisis yang berfokus pada prediksi variabel dependen melalui pengukuran hubungan antarvariabel laten. Teknik ini sangat fleksibel karena dapat digunakan meskipun ukuran sampel kecil atau distribusi data tidak normal. Pemahaman awal ini penting karena kesalahan dalam mengenali karakteristik data dapat membuat model penelitian menjadi tidak valid.

Dalam PLS-SEM, variabel dibedakan menjadi dua, yaitu variabel laten dan variabel manifes. Variabel laten merupakan konstruk yang tidak dapat diukur secara langsung, seperti kepuasan, motivasi, atau kualitas layanan. Sementara itu, variabel manifes adalah indikator yang dapat diukur dan digunakan untuk merepresentasikan variabel laten. SmartPLS menghubungkan kedua jenis variabel ini dalam satu model komprehensif sehingga peneliti dapat menguji hubungan kausal maupun korelasional secara bersamaan.

PLS-SEM biasanya digunakan untuk tujuan eksplorasi. Artinya, teknik ini membantu menemukan pola hubungan yang mungkin belum teruji secara kuat dalam literatur sebelumnya. Karena itu, SmartPLS menjadi pilihan tepat bagi penelitian baru, penelitian awal, atau penelitian yang menyusun teori baru. Dengan memahami dasar-dasar ini, peneliti akan lebih mudah menentukan jenis model dan langkah-langkah yang perlu dilakukan.

Menentukan Jenis Model Pengukuran dalam SmartPLS

Dalam SmartPLS, terdapat dua jenis model pengukuran, yaitu model reflektif dan model formatif. Penentuan jenis model ini sangat penting karena akan mempengaruhi arah panah indikator, teknik evaluasi, dan interpretasi hasil analisis. Model pengukuran yang salah dapat menyebabkan kesimpulan penelitian menjadi tidak akurat.

Model Pengukuran Reflektif

Model reflektif digunakan ketika indikator dianggap sebagai manifestasi atau pantulan dari konstruk laten. Artinya, perubahan pada variabel laten akan berdampak pada perubahan semua indikatornya. Dalam model ini, indikator biasanya memiliki korelasi tinggi satu sama lain. Pemilihan model reflektif tepat ketika konsep yang diukur memiliki sifat homogen dan indikator dianggap sebagai representasi dari sifat tersebut.

Indikator reflektif biasanya memerlukan uji validitas konvergen, validitas diskriminan, serta reliabilitas komposit. Evaluasi ini penting untuk memastikan bahwa indikator benar-benar menggambarkan konstruk laten yang dimaksud. Jika indikator reflektif tidak memenuhi kriteria tersebut, maka indikator harus dieliminasi atau diperbaiki.

Model reflektif sering digunakan pada penelitian yang mengukur hal-hal abstrak seperti kepuasan, persepsi, atau minat. Dengan demikian, pemahaman tentang sifat indikator menjadi langkah penting sebelum memulai proses pemodelan di SmartPLS.

Model Pengukuran Formatif

Model formatif digunakan ketika indikator dianggap membentuk atau membangun konstruk laten. Artinya, perubahan pada indikator dapat mengubah konstruk laten. Dalam model formatif, indikator tidak harus berkorelasi satu sama lain karena masing-masing indikator memberikan kontribusi unik terhadap konstruk.

Indikator formatif memerlukan pengujian multikolinearitas untuk memastikan bahwa indikator tidak saling mempengaruhi secara berlebihan. Selain itu, analisis signifikansi jalur indikator terhadap konstruk laten juga diperlukan. Hal ini bertujuan untuk melihat indikator mana yang paling berkontribusi pada pembentukan konstruk.

Model formatif sering digunakan pada penelitian yang mengukur konsep konkret seperti tingkat penggunaan teknologi, faktor risiko, atau komponen kualitas layanan. Dengan pemahaman yang tepat terhadap model formatif, peneliti dapat menghindari kesalahan dalam menentukan arah hubungan indikator dan konstruk laten.

Langkah-Langkah Menyusun Model Penelitian di SmartPLS

Setelah menentukan jenis model pengukuran, langkah berikutnya adalah menyusun model penelitian di SmartPLS. Proses ini dimulai dari persiapan data, penentuan konstruk, hingga penggambaran hubungan antarvariabel di dalam software. Setiap langkah memerlukan ketelitian agar model yang dihasilkan dapat diestimasi dengan baik.

Menyiapkan Data Penelitian

Tahap pertama adalah menyiapkan data dalam format yang dapat diterima SmartPLS, seperti file .CSV atau .XLS. Data harus disusun dengan rapi, di mana setiap indikator ditempatkan pada kolom terpisah dan setiap responden pada baris terpisah. Ketelitian dalam menyusun data sangat diperlukan untuk menghindari kesalahan pembacaan file oleh SmartPLS.

Pemeriksaan terhadap nilai hilang (missing value) juga sangat penting. SmartPLS dapat mengatasi sebagian nilai hilang, tetapi data yang terlalu banyak kosong dapat mengganggu hasil analisis. Oleh karena itu, peneliti dapat melakukan metode imputasi atau menghapus responden tertentu jika diperlukan.

Data yang siap digunakan harus melewati proses screening seperti pemeriksaan outlier dan distribusi. Meskipun SmartPLS tidak mengharuskan data berdistribusi normal, pemeriksaan awal tetap diperlukan untuk memastikan kualitas data serta menghindari hasil analisis yang bias.

Membangun Konstruk dan Menentukan Indikator

Tahap berikutnya adalah membuat konstruk laten di dalam SmartPLS. Peneliti dapat memasukkan variabel sesuai hipotesis penelitian. Setiap konstruk ditempatkan dalam diagram dan diberi nama yang sesuai, seperti “Kepuasan Pelanggan” atau “Minat Belajar”. Penamaan yang jelas membantu mencegah kebingungan dalam proses analisis.

Setelah itu, indikator dimasukkan dan dihubungkan dengan konstruk sesuai jenis model pengukuran. Arah panah dari konstruk ke indikator menunjukkan model reflektif, sedangkan arah panah dari indikator ke konstruk menunjukkan model formatif. Peneliti perlu memastikan arah panah sudah benar agar analisis sesuai dengan teori.

Tahap penentuan indikator juga perlu mempertimbangkan hasil validasi ahli atau uji instrumen sebelumnya. Indikator yang tidak relevan sebaiknya tidak dimasukkan karena dapat mengganggu validitas konstruk secara keseluruhan. Dengan demikian, pemilihan indikator harus berdasarkan teori dan bukti empiris.

Mengatur Hubungan Antar Variabel Laten

Setelah konstruk dan indikator lengkap, tahap berikutnya adalah mengatur hubungan antarvariabel laten sesuai hipotesis. Hubungan ini digambarkan menggunakan panah satu arah yang menunjukkan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Susunan hubungan ini harus sesuai dengan kerangka konsep penelitian.

Pada tahap ini, peneliti harus memastikan bahwa hubungan antarvariabel bersifat logis dan dapat diuji secara statistik. Model yang terlalu kompleks dapat mengurangi kualitas analisis, terutama jika jumlah sampel terbatas. Oleh karena itu, penyusunan struktur model perlu dilakukan secara strategis.

Peneliti juga dapat menambahkan variabel moderasi atau mediasi sesuai kebutuhan. Variabel moderasi ditambahkan ketika ingin melihat apakah suatu hubungan dipengaruhi oleh variabel tertentu, sedangkan variabel mediasi digunakan ketika hubungan antarvariabel terjadi melalui variabel perantara. Penentuan jenis hubungan ini akan menghasilkan model yang lebih kaya dan informatif.

Melakukan Pengolahan Data di SmartPLS

Setelah model lengkap, langkah berikutnya adalah menjalankan algoritma untuk menghitung estimasi parameter. SmartPLS menyediakan berbagai pilihan algoritma yang dapat digunakan sesuai karakteristik model penelitian.

Menjalankan Algoritma PLS

Algoritma PLS digunakan untuk menghitung nilai outer model dan inner model. Proses ini menghasilkan nilai-nilai penting seperti loading factor, path coefficient, dan nilai R-square. Nilai-nilai tersebut merupakan dasar evaluasi model pengukuran dan model struktural.

Ketika algoritma dijalankan, SmartPLS akan memberikan umpan balik tentang konsistensi model. Peneliti dapat melihat apakah ada indikator yang memiliki nilai loading rendah dan perlu dihapus. Dengan melakukan iterasi beberapa kali, peneliti dapat memperoleh model terbaik yang memenuhi semua kriteria evaluasi.

Pemilihan pengaturan algoritma juga dapat mempengaruhi hasil. SmartPLS memungkinkan peneliti memilih metode estimasi, skema pembobotan, dan kondisi konvergensi. Pemahaman terhadap pengaturan ini akan membantu meningkatkan kualitas model secara menyeluruh.

Melakukan Bootstrapping

Bootstrapping adalah proses penting untuk menguji signifikansi statistik dalam model PLS-SEM. Proses ini dilakukan dengan membangkitkan sampel ulang secara acak untuk melihat stabilitas koefisien hubungan antarvariabel. Hasil bootstrapping memberikan nilai t-statistic dan p-value yang menunjukkan apakah hubungan tersebut signifikan.

Bootstrapping juga digunakan untuk mengevaluasi indikator formatif. Dengan melihat signifikansi indikator terhadap konstruk, peneliti dapat menentukan indikator mana yang memiliki kontribusi terbesar dan mana yang tidak signifikan. Hal ini penting untuk memastikan konstruk formatif benar-benar dibangun oleh indikator yang kuat.

Jumlah resampling dalam bootstrapping dapat disesuaikan, tetapi umumnya antara 500 hingga 5000 sampel. Semakin besar jumlah resampling, semakin stabil hasil analisis yang diperoleh. Namun, resampling yang terlalu besar dapat membuat proses komputasi lebih lama.

Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)

Evaluasi model pengukuran bergantung pada jenis model, apakah reflektif atau formatif. Evaluasi ini penting untuk mengetahui apakah indikator valid dan reliabel dalam mengukur konstruk laten.

Pada model reflektif, peneliti mengevaluasi validitas konvergen melalui nilai loading factor dan Average Variance Extracted (AVE). Loading factor yang tinggi menunjukkan bahwa indikator secara konsisten mencerminkan konstruk laten. Selain itu, validitas diskriminan perlu diuji untuk memastikan bahwa konstruk berbeda satu sama lain secara jelas.

Reliabilitas konstruk juga dievaluasi menggunakan nilai Composite Reliability dan Cronbach Alpha. Nilai reliabilitas yang memenuhi standar menunjukkan bahwa indikator konsisten dalam mengukur konstruk. Jika ada indikator yang tidak valid atau tidak reliabel, peneliti perlu mempertimbangkan untuk menghapus indikator tersebut.

Pada model formatif, fokus evaluasi terdapat pada multikolinearitas dan signifikansi indikator. Multikolinearitas berbahaya karena dapat menyebabkan bias dalam estimasi parameter. Oleh karena itu, peneliti perlu memastikan nilai Variance Inflation Factor (VIF) berada pada ambang yang dapat diterima. Indikator dengan nilai tidak signifikan dapat dikeluarkan untuk meningkatkan keakuratan konstruk.

Evaluasi Model Struktural (Inner Model)

Evaluasi model struktural dilakukan untuk mengukur kekuatan hubungan antarvariabel laten. Salah satu ukuran utama adalah nilai R-square, yang menunjukkan seberapa besar variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen. Nilai R-square yang tinggi menunjukkan model yang kuat, namun harus tetap diperhatikan konteks teori.

Selain itu, peneliti juga memeriksa nilai path coefficient untuk melihat kuatnya pengaruh antarvariabel. Nilai ini harus didukung oleh signifikansi statistik dari hasil bootstrapping. Jika pengaruh tidak signifikan, maka hipotesis penelitian ditolak atau perlu diberi penjelasan teoretis tambahan.

Peneliti juga dapat mengevaluasi nilai Predictive Relevance (Q-square) untuk melihat kemampuan model dalam memprediksi data. Nilai Q-square positif menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan prediktif yang baik. Dengan demikian, evaluasi inner model memberikan gambaran menyeluruh mengenai kekuatan dan kualitas model penelitian secara keseluruhan.

Baca juga: Contoh penelitian SmartPLS

Interpretasi Hasil dan Penyusunan Kesimpulan Penelitian

Setelah evaluasi outer dan inner model selesai, tahap terakhir adalah interpretasi hasil. Peneliti harus menjelaskan makna koefisien, signifikansi hubungan, serta implikasi teoretis dari temuan penelitian. Interpretasi yang baik akan memberikan pemahaman mendalam terhadap fenomena yang diteliti.

Peneliti juga perlu membandingkan hasil penelitian dengan teori atau studi sebelumnya. Hal ini bertujuan untuk menilai apakah hasil penelitian mendukung atau menolak teori yang ada. Jika terdapat perbedaan, peneliti dapat memberikan penjelasan berdasarkan konteks penelitian atau karakteristik sampel.

Kesimpulan akhir harus dirumuskan secara ringkas namun mencakup seluruh temuan penting. Peneliti juga dianjurkan memberikan rekomendasi untuk penelitian selanjutnya, baik dalam hal metode, variabel tambahan, maupun konteks penelitian yang berbeda. Dengan demikian, hasil penelitian tidak hanya memberikan kontribusi empiris tetapi juga membuka ruang bagi pengembangan ilmu pengetahuan.