Mengapa Riset Butuh PLS-SEM
“Bad Statistics = Bad Business.”
Jangan biarkan alat analisis yang salah menghancurkan efisiensi keputusan Anda.
Di persimpangan antara integritas akademik dan tuntutan praktis, peneliti sering kali dihadapkan pada dilema metodologis: Apakah kita harus tetap setia pada metode klasik (Regresi/CB-SEM) yang mensyaratkan data sempurna, atau berani mengadopsi pendekatan yang lebih fleksibel namun tetap ketat secara ilmiah?
Artikel ini bukan sekadar tutorial software. Ini adalah argumen strategis mengapa pergeseran ke Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) adalah langkah krusial untuk menyelamatkan validitas riset Anda.
🔨 Filosofi Alat: SmartPLS Hanyalah “Palu”
Sebelum memegang palu, kita harus tahu dulu apa yang mau dibangun dan apakah paku yang kita hadapi memang butuh palu tersebut. Alur logis penelitian yang sehat harus selalu:
Seringkali mahasiswa terbalik: “Saya mau pakai SmartPLS, tolong carikan masalahnya.” Ini keliru. Mari kita mundur sedikit ke hulu untuk membereskan fondasi ini. Fokus kita kali ini adalah: Diagnosa Masalah & Variabel Laten.
🔍 Realitas di Lapangan
Data lapangan—terutama di sektor manajemen, keuangan, dan sosial—jarang sekali berperilaku “sopan” sesuai kurva lonceng (distribusi normal).
- The Problem (What): Risiko tinggi bias estimasi saat memaksakan uji parametrik (CB-SEM/Regresi OLS) pada data yang tidak normal.
- The Context (When): Saat Anda berhadapan dengan ukuran sampel terbatas (< 100) atau distribusi data yang miring (skewed).
- The Solution (How): Beralih ke PLS-SEM sebagai “Composite-based approach” yang memaksimalkan prediksi varian ($R^2$) tanpa asumsi distribusi yang kaku.
1. Diagnosa Awal: Meriam vs Nyamuk
Namun, hati-hati terjebak “Latah Statistik”. Tidak semua masalah membutuhkan SEM. Jika masalah Anda sederhana, menggunakan SEM ibarat “Membunuh nyamuk dengan meriam”. Bising, mahal, rumit, dan berlebihan.
Langkah pertama sebelum menyentuh software adalah mendiagnosa jenis variabel Anda: Apakah ia Observable atau Latent?
🧊 Observable / Manifest
Hal yang terlihat di permukaan. Bisa diukur langsung dengan angka pasti.
Contoh: Tinggi Badan (cm), Gaji (Rupiah), Jumlah Anak.
🌊 Latent / Construct
Hal yang tersembunyi di bawah air. Tidak punya satuan fisik. Abstrak.
Contoh: “Loyalitas”, “Motivasi”, “Kecemasan”.
(Inilah alasan kita butuh SEM: Untuk “menerka” bentuk es di bawah air melalui pantulan di permukaan).
2. Tabel Keputusan: Anda di Kubu Mana?
Cek variabel utama dalam judul penelitian Anda. Masuk ke kategori manakah mereka? Berikut adalah contoh perbandingan spesifik di berbagai bidang:
| Kubu A: Observable (Nyata) | VS | Kubu B: Latent (Abstrak) |
|---|---|---|
|
Ciri-Ciri: Data tunggal, objektif, punya satuan ukur universal (kg, km, Rp, Detik). |
Ciri-Ciri: Multidimensi, subjektif, perlu diukur lewat “gejala” (indikator/pertanyaan kuesioner). |
|
| STUDI KASUS LINTAS BIDANG | ||
|
MARKETING & GREEN MARKETING
“Pengaruh Diskon Harga (Rp) dan Frekuensi Iklan terhadap Volume Penjualan (Unit).”
|
vs |
MARKETING & GREEN MARKETING
“Pengaruh Green Awareness dan Perceived Value terhadap Green Purchase Intention.”
|
|
HR & LEADERSHIP
“Pengaruh Kenaikan Gaji Pokok (Rp) terhadap Tingkat Turnover Karyawan (%).”
|
vs |
HR & LEADERSHIP
“Pengaruh Transformational Leadership dan Organizational Culture terhadap Employee Engagement.”
|
|
INDUSTRI & SUSTAINABILITY
“Hubungan antara Jumlah Limbah (Ton) dengan Biaya Operasional (Rp).”
|
vs |
INDUSTRI & SUSTAINABILITY
“Pengaruh Tekanan Stakeholder terhadap adopsi Praktik Bisnis Berkelanjutan (Sustainability Practice).”
|
|
ERGONOMI & KENYAMANAN
“Pengaruh Suhu Ruangan (°C) dan Pencahayaan (Lux) terhadap Jumlah Produk Cacat (Pcs).”
|
vs |
ERGONOMI & KENYAMANAN
“Pengaruh Kenyamanan Visual dan Beban Kerja Mental terhadap Stress Kerja.”
|
|
Alat yang Tepat: ✅ Regresi Linier (SPSS) Cukup olah data mentah langsung. |
Alat yang Tepat: ✅ SEM (SmartPLS / AMOS) Perlu uji validitas indikator dulu. |
|