Diagnosa Riset:
Jangan Pakai Meriam untuk Membunuh Nyamuk
SmartPLS hanyalah “Palu”. Sebelum memukul, pastikan dulu masalah Anda adalah “Paku Beton”, bukan sekadar “Paku Payung”.
Banyak mahasiswa langsung loncat ke langkah 3 tanpa membereskan langkah 1. Ini fatal.
Menggunakan SEM (Structural Equation Modeling) untuk masalah sederhana ibarat “Membunuh nyamuk dengan meriam”. Bising, mahal, rumit, dan berlebihan. Langkah pertama bukanlah membuka software, tapi mendiagnosa jenis variabel Anda.
1. Konsep Gunung Es: Nyata vs Abstrak
Perbedaan paling fundamental antara Regresi Biasa (SPSS) dan SEM (SmartPLS) terletak pada “Apa yang Anda ukur?”
🧊 Zona Manifest (Observable)
Variabel yang punya satuan fisik dan bisa diukur langsung dengan alat pasti.
🌊 Zona Laten (Construct)
Variabel yang abstrak, tidak terlihat, dan ada di dalam pikiran manusia. Tidak punya satuan fisik.
*Kita butuh SEM untuk “menerka” yang ada di bawah air ini lewat indikator.
2. Tabel Keputusan: Anda di Kubu Mana?
Cek judul skripsi/tesis Anda sekarang. Masuk ke kolom kiri atau kanan?
| Kubu A: Observable (Nyata) | VS | Kubu B: Latent (Abstrak) |
|---|---|---|
| Sifat Data: Tunggal, Objektif, Angka Pasti. |
Sifat Data: Multidimensi, Subjektif, Persepsi. |
|
|
Contoh Judul: “Pengaruh Biaya Iklan (Rp) terhadap Volume Penjualan (Unit).” |
Contoh Judul: “Pengaruh Citra Merek terhadap Loyalitas Pelanggan.” |
|
|
Alat yang Cukup: ✅ Regresi Linier (SPSS) ❌ Pakai SEM = Berlebihan (Overkill). |
Alat Wajib: ✅ SEM (SmartPLS / AMOS) ❌ Pakai Regresi = Bias (Karena mengabaikan error pengukuran persepsi). |
✅ Tes Diagnosa Akhir
Jawab YA atau TIDAK:
- ❓ 1. Apakah variabel Anda memerlukan kuesioner dengan banyak pertanyaan (indikator) untuk mengukurnya?
- ❓ 2. Apakah model penelitian Anda rumit (misal: ada variabel perantara/mediasi berjenjang)?
- ❓ 3. Apakah Anda meneliti konsep abstrak (sikap/perilaku) dan bukan data fisik?
Jika mayoritas jawaban “YA”, selamat! Anda memang membutuhkan SEM.
Jika mayoritas “TIDAK”, kembalilah ke Regresi Linier sederhana. Itu lebih efisien.