SmartPLS merupakan salah satu perangkat lunak analisis statistik berbasis variance yang digunakan untuk menguji hubungan antarvariabel dalam model structural equation modeling (SEM). Penggunaan SmartPLS semakin meningkat dalam penelitian sosial, ekonomi, pendidikan, manajemen, dan bidang terapan lainnya karena fleksibilitasnya dalam mengolah data dengan sampel kecil, model kompleks, dan variabel laten. Artikel ini membahas contoh penelitian SmartPLS yang dapat dijadikan acuan bagi mahasiswa dan peneliti, mulai dari konsep dasar hingga interpretasi hasil dalam studi yang benar-benar dirancang secara mandiri. Penjelasan dalam artikel ini disusun secara mendalam dengan paragraf panjang yang menjelaskan poin-poin penting tanpa menggunakan tabel.

SmartPLS banyak dipilih oleh peneliti karena sifatnya yang tidak memerlukan asumsi distribusi data yang ketat seperti pada SEM berbasis kovarian. Dengan menggunakan pendekatan Partial Least Squares, peneliti dapat membangun model prediktif untuk melihat hubungan antarvariabel, menguji pengaruh langsung maupun tidak langsung, serta menganalisis validitas dan reliabilitas konstruk. Pada penelitian berbasis SmartPLS, model terdiri dari dua komponen yaitu outer model dan inner model yang harus diinterpretasikan secara hati-hati. Keunggulan inilah yang membuat SmartPLS menjadi pilihan utama terutama ketika data tidak berdistribusi normal atau jumlah sampel tidak memenuhi syarat SEM konvensional.

Dalam berbagai penelitian sosial-ekonomi, SmartPLS digunakan untuk mengevaluasi perilaku, persepsi, keputusan, ataupun fenomena organisasi. Sebagai contoh, studi mengenai kepuasan pelanggan, loyalitas, niat membeli ulang, atau pengaruh gaya kepemimpinan terhadap kinerja sering dianalisis dengan perangkat ini. Penelitian tersebut umumnya menggunakan variabel laten yang diukur melalui beberapa indikator, sehingga metode PLS menjadi sangat relevan. Selain itu, SmartPLS memberikan visualisasi model yang memudahkan peneliti dalam menyampaikan hasil kepada pembaca.

Selain kemudahan analisis, SmartPLS juga mendukung metode bootstrapping yang digunakan untuk menguji signifikansi parameter dalam model. Metode ini memperkuat hasil penelitian karena nilai signifikansi diperoleh berdasarkan distribusi acak yang dihasilkan komputer. Oleh karena itu, penelitian berbasis SmartPLS dapat menghasilkan temuan yang lebih terpercaya meskipun kondisi data tidak ideal. Pendahuluan ini memberikan gambaran istilah dan manfaat SmartPLS sehingga pembaca dapat memahami konteks penelitian yang akan dibahas pada bagian selanjutnya.

Baca juga: Analisis SEM PLS dengan SmartPLS

Konsep Dasar Penelitian SmartPLS

Konsep dasar penelitian menggunakan SmartPLS melibatkan identifikasi variabel laten dan indikatornya. Variabel laten adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung, seperti kepuasan, kualitas layanan, atau motivasi, sehingga perlu diukur melalui indikator pertanyaan dalam kuesioner. Setiap indikator harus dipastikan valid dan reliabel agar hasil penelitian dapat dipertanggungjawabkan. SmartPLS menyediakan berbagai ukuran seperti loading factor, AVE, composite reliability, dan cronbach alpha untuk menilai validitas dan reliabilitas tersebut.

Selanjutnya, peneliti merancang model struktural untuk menggambarkan hubungan antarvariabel laten. Model ini dapat bersifat langsung, tidak langsung, atau melibatkan variabel mediasi dan moderasi. Misalnya, peneliti ingin menguji pengaruh kualitas layanan terhadap loyalitas melalui kepuasan pelanggan sebagai mediator. Struktur ini akan divisualisasikan dalam diagram SmartPLS sehingga memudahkan evaluasi dan interpretasi. Dengan demikian, perancangan model merupakan komponen krusial dari penelitian berbasis SmartPLS.

Terakhir, konsep dasar penelitian SmartPLS juga mencakup evaluasi hasil. Evaluasi outer model bertujuan memastikan bahwa indikator mengukur variabel laten dengan baik, sedangkan evaluasi inner model fokus pada kekuatan hubungan antarvariabel dalam model struktural. Indikator kinerja seperti nilai R-Square, Q-Square, serta t-statistic digunakan untuk menilai kekuatan prediksi dan signifikansi model. Seluruh proses ini membutuhkan pemahaman metodologis yang kuat agar penelitian dapat dilakukan secara benar dan menghasilkan kesimpulan yang kuat.

Jenis-Jenis Hubungan dalam Model SmartPLS

Dalam penelitian SmartPLS, terdapat beberapa jenis hubungan yang dapat dibangun dalam model. Penjelasan mengenai jenis-jenis hubungan ini penting agar peneliti dapat menentukan desain penelitian yang sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Berikut penjelasan lengkapnya dalam bentuk paragraf tanpa tabel.

Jenis hubungan yang pertama adalah hubungan langsung (direct effect). Hubungan ini menggambarkan pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain secara langsung tanpa melalui variabel perantara. Misalnya, kualitas layanan dapat memengaruhi kepuasan secara langsung. Peneliti menggunakan hubungan langsung ketika ingin mengetahui apakah variabel independen memberikan pengaruh yang berarti terhadap variabel dependen. Hubungan ini paling sederhana dan sering digunakan pada penelitian dasar yang hanya ingin melihat hubungan antarvariabel secara langsung.

Jenis hubungan yang kedua adalah hubungan tidak langsung (indirect effect). Hubungan ini terjadi ketika pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dimediasi oleh variabel lain. Misalnya, kualitas layanan memengaruhi loyalitas melalui kepuasan. Pada jenis hubungan ini, peneliti harus memeriksa signifikansi pengaruh langsung maupun tidak langsung. Ketika pengaruh langsung tidak signifikan tetapi pengaruh tidak langsung signifikan, maka variabel mediator berperan kuat dalam memberikan efek pada hubungan tersebut. Pengujian hubungan tidak langsung biasanya lebih kompleks tetapi memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai dinamika hubungan antarvariabel.

Jenis hubungan yang ketiga adalah hubungan moderasi (moderating effect). Dalam hubungan ini, terdapat variabel yang memperkuat atau memperlemah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Contohnya, pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan dapat berbeda tergantung pada tingkat kepercayaan pelanggan sebagai variabel moderator. Pada model SmartPLS, hubungan moderasi dapat diuji menggunakan interaction term yang dibentuk dari variabel independen dan variabel moderator. Penelitian dengan moderasi memberikan pemahaman lebih luas mengenai kondisi atau situasi yang memengaruhi kekuatan hubungan antarvariabel.

Contoh Penelitian SmartPLS: Pengaruh Kualitas Layanan terhadap Loyalitas Melalui Kepuasan

Penelitian ini dirancang sebagai contoh studi yang menggunakan SmartPLS untuk menganalisis hubungan antarvariabel laten. Studi ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana kualitas layanan memengaruhi loyalitas pelanggan dengan kepuasan sebagai mediator. Tiga variabel utama digunakan dalam penelitian ini yaitu kualitas layanan sebagai variabel independen, kepuasan sebagai mediator, dan loyalitas sebagai variabel dependen. Setiap variabel diukur melalui beberapa indikator berdasarkan teori kualitas layanan dan perilaku konsumen.

Dalam penelitian ini, kualitas layanan terdiri dari indikator keandalan, daya tanggap, jaminan, empati, dan aspek fisik. Kepuasan diukur melalui perasaan senang, kesesuaian harapan, dan pengalaman positif. Loyalitas diukur melalui niat membeli ulang, kesediaan merekomendasikan, dan komitmen terhadap layanan. Semua indikator ini dijadikan reflektif untuk mengukur variabel laten masing-masing. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner yang disebarkan kepada responden dengan teknik purposive sampling. Sampel berjumlah 150 responden, jumlah yang memadai untuk pendekatan PLS karena tidak memerlukan sampel besar.

Setelah data terkumpul, proses analisis dimulai dengan melakukan outer model evaluation untuk memeriksa validitas dan reliabilitas indikator. Indikator yang memiliki loading factor di bawah batas minimal kemudian dieliminasi untuk meningkatkan kualitas pengukuran. Selanjutnya, inner model evaluation dilakukan untuk memeriksa hubungan antarvariabel laten melalui nilai R-Square, t-statistic, dan P-value yang dihasilkan dari proses bootstrapping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan, dan kepuasan memiliki pengaruh signifikan terhadap loyalitas. Pengaruh langsung kualitas layanan terhadap loyalitas juga signifikan namun lebih kecil dibanding pengaruh tidak langsung. Hal ini menunjukkan bahwa kepuasan pelanggan memiliki peran penting sebagai mediator dalam hubungan tersebut.

Langkah-Langkah Analisis SmartPLS dalam Penelitian

Langkah pertama adalah membuat model penelitian dalam diagram SmartPLS. Pada tahap ini, peneliti memasukkan semua variabel laten dan indikator, kemudian menghubungkan variabel sesuai hipotesis. Diagram yang baik akan membantu peneliti memvisualisasikan alur hubungan dan memastikan bahwa struktur model telah sesuai teori. Setiap indikator dikelompokkan berdasarkan variabel latennya sehingga model menjadi terstruktur. Visualisasi ini menjadi dasar analisis sebelum memasuki langkah berikutnya.

Langkah kedua adalah melakukan evaluasi outer model. Pada tahap ini, peneliti menilai validitas konvergen melalui loading factor dan Average Variance Extracted (AVE), serta menilai reliabilitas konstruk melalui Composite Reliability dan Cronbach Alpha. Jika terdapat indikator yang tidak memenuhi syarat, maka indikator tersebut harus dihapus agar model menjadi valid. Penghapusan indikator perlu dilakukan secara hati-hati agar tidak mengganggu teori yang mendasari variabel. Evaluasi outer model memastikan bahwa variabel laten benar-benar mewakili konsep yang diukur.

Langkah ketiga adalah evaluasi inner model. Pada tahap ini, peneliti fokus pada nilai R-Square, Q-Square, serta nilai signifikansi hubungan melalui t-statistic dan P-value. Nilai R-Square menunjukkan seberapa besar kontribusi variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Sementara itu, t-statistic dan P-value digunakan untuk menentukan apakah hipotesis diterima atau ditolak. Tahap ini sangat penting karena menentukan keberhasilan model dalam menggambarkan fenomena yang diteliti. Evaluasi inner model juga memberikan informasi mengenai kekuatan prediksi dari model secara keseluruhan.

Pembahasan Hasil Penelitian

Hasil penelitian SmartPLS memberikan pemahaman mendalam mengenai bagaimana variabel-variabel saling berhubungan. Dalam contoh penelitian yang dibahas, kualitas layanan terbukti memberikan pengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Temuan ini menunjukkan bahwa semakin baik layanan yang diberikan, semakin tinggi tingkat kepuasan pelanggan. Kepuasan tersebut kemudian berimplikasi pada meningkatnya loyalitas pelanggan. Loyalitas yang meningkat dapat dilihat dari kesediaan pelanggan untuk kembali membeli serta merekomendasikan layanan kepada orang lain.

Pengaruh langsung kualitas layanan terhadap loyalitas juga signifikan tetapi tidak sebesar pengaruh yang dimediasi oleh kepuasan. Hal ini mengindikasikan bahwa kepuasan memiliki peran yang sangat penting dalam menjelaskan hubungan tersebut. Dengan demikian, perusahaan perlu memastikan bahwa layanan yang diberikan tidak hanya memenuhi standar kualitas tetapi juga memberikan pengalaman yang memuaskan. Pelanggan yang puas akan lebih cenderung setia dan memberikan dukungan positif kepada perusahaan. Pembahasan ini menunjukkan bagaimana hasil SmartPLS dapat memberikan wawasan praktis bagi pengambilan keputusan.

Baca juga: Path analysis SmartPLS

Kesimpulan

Penelitian menggunakan SmartPLS memberikan fleksibilitas tinggi dalam menganalisis hubungan antarvariabel laten yang kompleks. Dengan konsep dasar PLS-SEM, peneliti dapat mengevaluasi model pengukuran maupun model struktural secara komprehensif. Contoh penelitian mengenai pengaruh kualitas layanan terhadap loyalitas melalui kepuasan menunjukkan bagaimana SmartPLS dapat digunakan dalam riset sosial-ekonomi. Hasil penelitian memberikan pemahaman bahwa variabel mediator seperti kepuasan memiliki peran penting dalam memperkuat hubungan antarvariabel.

Dengan menggunakan SmartPLS, peneliti dapat menghasilkan analisis yang kuat meskipun menggunakan sampel kecil dan data tidak berdistribusi normal. Keunggulan ini menjadi alasan mengapa SmartPLS banyak digunakan dalam penelitian pendidikan, ekonomi, manajemen, dan sosial lainnya. Secara keseluruhan, SmartPLS adalah alat analisis yang relevan dan efektif dalam menguji model teoritis yang melibatkan variabel laten. Artikel ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi peneliti yang ingin memahami dan menerapkan SmartPLS dalam penelitian mereka.