Bisanugas

Analisis SEM Menggunakan SmartPLS: Tips, Trik, dan Praktik Terbaik

analisis sem menggunakan smartpls

Daftar Isi

Struktural Equation Modeling (SEM) adalah teknik analisis statistik yang canggih yang digunakan oleh peneliti di berbagai bidang untuk memodelkan dan menguji hubungan antara variabel. Teknik ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang model statistik multivariat.

SmartPLS adalah perangkat lunak yang dirancang khusus untuk memfasilitasi analisis SEM dengan menggunakan metode terbaru dan paling kuat dalam bidang ini, yang disebut Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).

analisis sem smartpls

SmartPLS secara khusus dirancang untuk mengatasi tantangan analisis multivariat dengan menyederhanakan proses dan membantu pengguna memahami hubungan yang kompleks antara variabel.

Dalam artikel ini, kita akan memahami bagaimana metode PLS-SEM dapat membantu kita mencapai analisis SEM yang lebih baik, dan saat yang tepat untuk memilih menggunakan metode ini. Selain itu, kita juga akan membahas langkah-langkah untuk menyiapkan, menjalankan, dan memvalidasi model SEM Anda di SmartPLS.

Artikel berjudul analisis SEM menggunakan SmartPLS juga dirancang untuk membantu siapa pun yang ingin memanfaatkan PLS-SEM dalam penelitian mereka, apakah itu untuk tugas akademik, penelitian pasar, atau analisis data aplikasi lainnya. Dengan fokus pada praktik nyata dan pemahaman mendalam tentang metodologi yang dipakai, kami berharap Anda bisa mendapatkan pengetahuan penting seputar analisis SEM menggunakan SmartPLS.

 

Memahami PLS-SEM

Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) adalah sebuah pendekatan yang digunakan dalam analisis SEM yang memanfaatkan metode partial least squares. PLS-SEM telah menjadi pilihan yang populer di antara peneliti karena kemampuannya menangani model dan data yang kompleks lebih baik dibanding metode lainnya.

Dalam PLS-SEM, tidak ada asumsi distribusi normal untuk data, yang menjadikannya alat yang kuat bagi peneliti dalam berbagai bidang aplikasi. Metode ini memberikan fleksibilitas untuk menangani berbagai jenis data dan melakukan pemodelan dengan banyak variabel–baik sama-sama tampak maupun laten–dengan lebih effektif.

Perbandingan antara SEM-PLS dan metode PLS biasa menunjukkan perbedaan fundamental antara dua pendekatan ini. SEM-PLS adalah pendekatan yang lebih umum yang memungkinkan untuk mengakomodasi hubungan yang kompleks antara variabel.

Metode ini memberikan cara yang lebih fleksibel dan kuat untuk memahami hubungan antar variabel. Di sisi lain, metode PLS biasa biasanya digunakan untuk model yang lebih sederhana dan dengan jumlah variabel yang lebih sedikit.

Timing dalam memilih menggunakan metode PLS-SEM bergantung pada sejumlah faktor. Secara umum, metode ini lebih disukai ketika peneliti berhadapan dengan model yang kompleks dan data yang tidak normal.

Selain itu, PLS-SEM juga lebih dipilih ketika tujuan penelitian lebih berorientasi pada prediksi atau ketika penelitian tersebut berfokus pada tahap awal perkembangan konsep atau teori.

 

Tahapan Analisis SEM Menggunakan SmartPLS

Untuk memulai analisis SEM menggunakan SmartPLS, pertama-tama, Anda perlu menyiapkan proyek Anda dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

Instalasi dan Konfigurasi

  • Kunjungi situs web resmi SmartPLS (smartpls.com) untuk mengunduh versi terbaru dari perangkat lunak.

  • Ikuti petunjuk instalasi yang disediakan, dan pastikan Anda memiliki Java Runtime Environment yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi ini.

  • Setelah instalasi berhasil, buka SmartPLS dan daftarkan akun Anda (jika diperlukan) untuk mengakses fitur-fitur dalam perangkat lunak ini.

Mengimpor dan Menyiapkan Data

  • Siapkan dataset Anda dalam format yang kompatibel, seperti .csv atau .xlsx. Dataset harus mencakup semua variabel yang ingin Anda analisis dalam proyek SEM Anda.

  • Di dalam SmartPLS, buat proyek baru dengan memilih File > New Project dan berikan nama yang sesuai untuk proyek Anda.

  • Klik kanan pada “Indicators” di bawah bagian “Data” dalam struktur proyek Anda di sisi kiri, lalu pilih “Import Data from Text File” atau “Import Data from Excel File” sesuai format file Anda.

  • Sisipkan dataset Anda yang sudah disiapkan dan lakukan penyesuaian data (jika diperlukan), seperti memastikan format angka, menggabungkan atau menghilangkan variabel, dan mengatasi data yang hilang.

Membuat dan Mengkonfigurasi Model Jalur Anda

  • Di dalam SmartPLS, buka layar “Path Model” dengan mengklik ganda pada bagian “Path Model” dalam struktur proyek Anda.

  • Untuk menambahkan variabel laten, klik kanan pada area “Path Model” dan pilih “Latent Variable”. Buat representasi visual semua variabel laten dalam model Anda.

  • Untuk menambahkan indikator, klik kanan pada variabel laten di layar “Path Model” dan pilih “Add Indicator”. Anda kemudian dapat memilih indikator yang sesuai dari dataset Anda dan menghubungkannya dengan variabel laten yang relevan.

  • Buat jalur atau hubungan antara variabel laten dengan mengklik dan menyeret dari satu variabel ke variabel lain.

  • Anda juga dapat mengatur properti variabel laten dan indikator, seperti memberi label, memilih tipe reflektif atau formatif, dan menetapkan prioritas pada bobot.

 

Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda sekarang telah menyiapkan proyek SmartPLS Anda dan siap untuk menerapkan algoritma PLS-SEM.

 

Melakukan Analisis SEM Menggunakan SmartPLS

Setelah menyiapkan proyek dan data Anda, Tahap berikutnya adalah menjalankan analisis SEM. SmartPLS menawarkan berbagai alat dan teknik yang dapat digunakan untuk menjalankan dan memvalidasi model Anda.

Menjalankan Model

Anda dapat mengatur model jalur yang telah Anda buat dan menjalankan algoritme PLS dengan memilih menu “Calculate” > “PLS algorithm”. Anda juga dapat memilih untuk menyertakan tingkat keyakinan Bootstrap dalam perhitungan Anda jika Anda ingin menghasilkan t interval dan nilai p.

Membaca Hasil

  • Rapatrisi koefisien jalur: Ini menunjukkan pengaruh langsung antara variabel bebas dan variabel dependen.

  • Matriks Loadings dan Cross Loadings: Ini memvalidasi validitas konvergen dan diskriminan dari model Anda. Loading adalah korelasi antara variabel laten dan indikatornya, sedangkan cross-loading adalah korelasi antara variabel laten dan indikator dari variabel laten lainnya.

  • Matriks R-Squared: Ini menunjukkan sejauh mana variabel laten mampu menjelaskan varians dari variabel dependen.

  • Effect Sizes (f Square): Nilai ini menunjukkan sejauh mana suatu variabel laten independen memiliki pengaruh pada variabel laten dependen.

Menguji Model Anda

  • Memvalidasi Reliabilitas dan Validitas: Anda perlu memeriksa reliabilitas dan validitas model Anda melalui item bernilai Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, Average Variance Extracted (AVE), dan Cross Loadings.

  • Uji Bootstrapping: Uji ini menghasilkan nilai t dan p untuk menguji signifikansi statistik dari koefisien jalur, pengaruh yang dijelaskan, dan pengaruh total.

  • Uji ganjil lurus (blindfolding test): Uji ini digunakan untuk memvalidasi kegunaan prediktif dari model Anda.

 

Analisis SEM menggunakan SmartPLS tidak hanya akan memberikan pemahaman mendalam tentang relasi antar variabel, tapi juga membantu Anda dalam memprediksi dan memahami perilaku sistem yang kompleks.

 

Langkah Memvalidasi Model SmartPLS

Setelah menjalankan model PLS-SEM Anda, perlu untuk memvalidasi model Anda. Validasi model melibatkan berbagai jenis uji statistik untuk memeriksa apakah model ini memadai dari aspek reliabilitas dan validitas serta relevan secara statistik. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk memvalidasi model SmartPLS Anda:

Menguji Reliabilitas dan Validitas

  • Internal Consistency Reliability: Anda bisa melihat nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability (CR) untuk memastikan reliabilitas model Anda. Nilai Cronbach’s Alpha dan CR yang baik jika bernilai 0.7 atau lebih tinggi.

  • Convergent Validity: Anda bisa cek Average Variance Extracted (AVE) untuk menguji validitas konvergen. Nilai AVE yang baik jika bernilai 0.5 atau lebih tinggi.

  • Discriminant Validity: Anda bisa memeriksa matriks Cross Loadings dan Fornell-Larcker Criterion untuk memastikan bahwa setiap variabel laten lebih berkorelasi dengan indikatornya sendiri daripada indikator lain.

Menguji Model Fit

Model fit adalah sejauh mana model teoretis (model yang anda rancang) cocok atau sesuai dengan data empiris yang anda miliki.

  • Penilaian ini dapat diukur dengan mengukur nilai SRMR (Standardized Root Mean Square Residual). Nilai SRMR yang baik jika bernilai kurang dari 0.08.

  • Juga bisa melihat nilai NFI (Normed Fit Index) dan Dijkstra-Henseler’s rho (ρA), di mana nilai yang baik untuk keduanya adalah lebih dari 0.9.

Menguji Signifikansi Jalur (Path Coefficients)

  • Anda dapat melakukan Bootstrap (resampling) untuk menguji signifikansi koefisien jalur (path coefficients). Setelah menjalankan Bootstrap, nilai t-statistics dapat diamati untuk setiap jalur. Koefisien jalur dianggap signifikan jika nilai t-statisticsnya lebih dari 1.96 (pada tingkat kepercayaan 5%).

 

Setelah validasi ini, Anda dapat dengan percaya diri menafsirkan hasil dari model PLS-SEM Anda. Setiap kesalahan yang ditemukan selama fase validasi harus diperbaiki dengan mengubah atau menyesuaikan model Anda. Validasi model adalah langkah kritis dalam setiap analisis SEM untuk memastikan bahwa hasil yang ditemukan adalah akurat dan dapat dipercaya.

 

Teknik Lanjutan dan Tips Analisis SEM

Setelah memahami dasar-dasar bagaimana menggunakan SmartPLS untuk melakukan analisis SEM dan memvalidasi model Anda, berikut beberapa teknik lanjutan yang dapat membantu penelitian Anda menjadi lebih kompleks dan kuat:

Multigroup Analysis (MGA):
MGA digunakan ketika Anda ingin membandingkan model atau hubungan antara dua atau lebih kelompok. Misalnya, Anda mungkin ingin melihat apakah efek variabel laten terhadap variabel target sama-sama signifikan untuk laki-laki dan perempuan. Anda dapat melakukan ini menggunakan fitur ‘new group’ di SmartPLS dan menjalankan analisis MGA.

Higher Order Constructs:
Dalam beberapa kasus, Anda dapat memiliki variabel laten yang ditentukan oleh variabel laten lainnya. Misalnya, Anda mungkin memiliki “kepuasan” sebagai variabel laten kedua yang ditentukan oleh variabel laten seperti “kepuasan harga” dan “kepuasan kualitas”. SmartPLS dapat digunakan untuk model seperti ini menggunakan fitur “new higher order construct”.

Mediator Analysis:
Mediator adalah variabel yang menjelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Anda dapat menguji efek mediasi dalam SmartPLS dengan mengamati efek hubungan langsung dan tidak langsung melalui mediator pada path coefficients yang dibuat.

Control Variables:
Anda mungkin ingin menguji pengaruh dari variabel kontrol pada hubungan antara variabel independen dan dependen. Anda dapat melakukan ini dalam SmartPLS dengan menambahkan variabel kontrol ke model dan menghubungkannya ke variabel dependen.

Tips:

  • Selalu pastikan data Anda sudah bersih dan tidak terdistorsi sebelum diinput ke dalam model. Hal ini mencakup penanganan missing values, outliers dan multicollinearity.

  • Saat merancang model, perhatikan pengetahuan yang ada di bidang penelitian Anda. Model harus didasarkan pada teori yang ada, bukan hanya pada data.

  • Selalu lakukan bootstrap saat menjalankan PLS algorithm. Ini menghasilkan interval kepercayaan dan nilai p yang diizinkan untuk menguji hipotesis penelitian Anda.

  • Interpretasi model harus selalu didasarkan pada pengetahuan substantif di bidang penelitian Anda, bukan hanya pada output statistik. Jangan lupa untuk menerapkan pengetahuan yang ada saat menginterpretasikan hasil.

  • Jika Anda merasa ragu tentang apa yang Anda lakukan, jangan ragu untuk mencari bantuan dari profesional atau komunitas penelitian yang ada

 

Kesimpulan

Dalam kesimpulan, menggunakan SmartPLS untuk analisis SEM memungkinkan peneliti memahami hubungan antar variabel dalam model yang kompleks secara efisien. Setelah memastikan data bersih dan bebas distorsi, Anda dapat merancang model berdasarkan teori yang ada, menjalankan algoritma PLS, serta memvalidasi dan mengevaluasi model menggunakan berbagai teknik seperti MGA, konstruk urutan tinggi, analisis mediasi, dan variabel kontrol.

Dengan teknik lanjutan dan pendekatan yang solid ini, hasil yang didapat akan lebih akurat dan dapat dipercaya, mencerminkan pemahaman mendalam tentang fenomena yang ditangkap. Selalu ingat untuk menginterpretasikan hasil berdasarkan pengetahuan substantif yang ada di bidang penelitian Anda, bukan hanya berdasarkan statistik, dan jangan ragu untuk mencari dukungan dari profesional atau komunitas penelitian saat memerlukan bantuan lebih lanjut.


 

bisanugas.com adalah layanan atau jasa yang juga berfokus pada jasa olah data & analisis data untuk penelitian, anda bisa menghubungi kami untuk berkonsultasi terlebih dahulu.

Kami juga akan memberikan fasilitas ZOOM Meet secara gratis pada anda untuk membahas problem dan brief pada tugas anda. Hubungi Kami via WhatsApp Official Kami

analisis sem dengan smartpls

Bagikan artikel :

Facebook
Twitter
LinkedIn

Artikel Lainnya

jasa pembuatan dan publikasi jurnal

bisanugas@gmail.com