Melampaui Asumsi Klasik: Mengapa Riset Anda Membutuhkan 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 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 dari jebakan asumsi yang tidak realistis.
🔍 Realitas di Lapangan
Data lapangan—terutama di sektor pertanian, keuangan, dan manajemen—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.
Mengapa Ini Sangat Krusial?
Bedah Logika (The 5 Whys):
Karena ia mampu menangani data non-normal dan model kompleks dengan presisi tinggi (Hair et al., 2019).
Metode berbasis kovarian (CB-SEM) akan menghasilkan standard errors yang bias jika asumsi normalitas dilanggar, merusak uji signifikansi.
Bias ini menyebabkan kesalahan identifikasi faktor kunci (Key Drivers). Kita mungkin menganggap variabel X penting, padahal statistik berkata lain hanya karena alatnya salah.
Keputusan manajerial yang didasarkan pada “data palsu” akan memicu alokasi sumber daya ke inisiatif yang tidak berdampak nyata.
Inefisiensi Bisnis & Pemborosan.
Pada akhirnya, ketidaktepatan metodologi meningkatkan Cost of Failure dan menurunkan ROI perusahaan karena gagal memprediksi realitas pasar dengan akurat.
📚 Referensi Pilihan:
- Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.
- Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-336.
- Rigdon, E. E. (2016). Choosing PLS path modeling as analytical method in European management research: A realist perspective. European Management Journal, 34(6), 598-605.