SEM PLS: Pengertian, Kapan Dipakai, dan Langkah Analisisnya

SEM PLS (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) adalah teknik analisis untuk menguji banyak hubungan antarvariabel laten sekaligus. Teknik ini banyak dipakai di skripsi, tesis, dan disertasi bidang manajemen, pendidikan, kesehatan, dan sistem informasi.

Banyak mahasiswa mulai memakai SEM PLS karena saran pembimbing: “Modelnya ada mediasi, pakai SmartPLS saja.” Sarannya tepat. Tetapi saat sidang, penguji biasanya bertanya, “Kenapa PLS, bukan CB-SEM?” Artikel ini membantu Anda menjawab pertanyaan itu dengan yakin.

Artikel ini bagian dari seri Materi Statistik IDTesis. Jika Anda masih menimbang metode lain, baca dulu panduan metode analisis data.

Apa Itu SEM PLS?

SEM (Structural Equation Modeling) menggabungkan dua hal: analisis faktor untuk mengukur variabel, dan analisis jalur untuk menguji hubungan antarvariabel. Keduanya dikerjakan dalam satu model.

SEM bekerja dengan variabel laten, yaitu konsep atau konstruk yang tidak bisa diukur langsung. Contohnya kepuasan, motivasi, dan loyalitas. Variabel laten diukur lewat indikator, biasanya butir kuesioner berskala Likert (lihat skala pengukuran).

PLS adalah salah satu cara menghitung SEM. Pendekatannya berbasis varians, dan tujuannya memaksimalkan varians variabel terikat yang bisa dijelaskan model. Karena itu, PLS-SEM kuat untuk tujuan prediksi dan menjelaskan variabel terikat (Hair dkk., 2022).

Dua Bagian Model SEM PLS

Outer model (model pengukuran) menghubungkan variabel laten dengan indikatornya. Bagian ini menjawab pertanyaan: apakah butir kuesioner benar-benar mengukur variabelnya? Pengujiannya mirip uji validitas dan uji reliabilitas, tetapi dengan ukuran khas SEM.

Inner model (model struktural) menghubungkan variabel laten satu dengan yang lain. Bagian inilah yang menguji hipotesis penelitian, misalnya H1, H2, dan H3 pada gambar.

Dua istilah lain yang sering muncul:

• Variabel eksogen: variabel yang tidak dipengaruhi variabel lain dalam model. Pada gambar, contohnya Kualitas Layanan.
• Variabel endogen: variabel yang dipengaruhi variabel lain. Pada gambar, contohnya Kepuasan dan Loyalitas.

Model Reflektif dan Formatif

Pada model reflektif, konstruk memengaruhi indikator. Orang yang puas akan cenderung setuju dengan semua butir kepuasan. Karena itu, butir-butirnya saling berkorelasi dan bisa saling menggantikan. Sebagian besar kuesioner di skripsi dan tesis memakai model ini.

Pada model formatif, indikator membentuk konstruk. Status sosial ekonomi terbentuk dari pendidikan, pendapatan, dan pekerjaan. Ketiganya tidak harus berkorelasi, dan membuang satu indikator berarti mengubah makna konstruknya.

Jenis model menentukan cara pengujian outer model. Salah menentukan jenis model berarti salah memakai ukuran evaluasi.

Perbedaan SEM PLS dan CB-SEM

Kapan SEM PLS Cocok Dipakai?

Menurut Hair dkk. (2019), PLS-SEM cocok jika salah satu kondisi ini terpenuhi:

• Tujuan penelitian adalah memprediksi atau menjelaskan variabel endogen, atau mengembangkan teori.
• Modelnya kompleks, dengan banyak konstruk, banyak indikator, atau mediasi berlapis.
• Ada konstruk formatif dalam model.
• Datanya tidak berdistribusi normal.
• Skor variabel laten akan dipakai untuk analisis lanjutan.

Sebaliknya, jika tujuan Anda menguji kecocokan teori secara ketat, CB-SEM lebih tepat. Hal yang sering keliru adalah memilih PLS hanya karena sampelnya kecil. PLS memang bisa bekerja dengan sampel lebih kecil, tetapi tidak memperbaiki sampel yang tidak mewakili populasi.

Berapa Ukuran Sampel Minimum SEM PLS?

Aturan “10 kali jumlah panah terbanyak yang mengarah ke satu konstruk” masih sering dipakai, tetapi kini dianggap terlalu longgar. Cara yang lebih dianjurkan adalah metode inverse square root dari Kock dan Hadaya (2018):

Keterangan: p_min adalah koefisien jalur terkecil yang diharapkan signifikan. Angka 2,486 berlaku untuk taraf signifikansi 5% dan power 80%. Nilai p_min biasanya diperkirakan dari penelitian terdahulu.

Jumlah sampel juga harus didukung teknik pengambilan sampel yang tepat. Sampel besar tetapi tidak representatif tetap melemahkan kesimpulan.

Menentukan p_min dan jumlah sampel memang sering membingungkan di tahap proposal. Kalau Anda butuh teman untuk menghitungnya, tim IDTesis bisa membantu sebelum Anda turun lapangan.

Langkah Analisis SEM PLS

1. Susun model dari teori. Setiap panah harus punya dasar teori dan hipotesis yang jelas.
2. Tentukan jenis model pengukuran. Pastikan setiap konstruk reflektif atau formatif.
3. Siapkan data. Periksa data kosong dan data outlier, lalu simpan dalam format CSV atau Excel.
4. Jalankan PLS Algorithm di SmartPLS, lalu evaluasi outer model: outer loading, reliabilitas, AVE, dan HTMT.
5. Evaluasi inner model: VIF, R², f², dan Q²predict.
6. Jalankan bootstrapping untuk uji hipotesis. Hair dkk. (2022) memakai 10.000 subsampel.
7. Lakukan analisis lanjutan jika perlu, misalnya mediasi, moderasi, atau analisis multigrup.
8. Laporkan hasilnya dalam tabel yang rapi di Bab 4.

Cara membaca setiap angka pada langkah 4 sampai 6 dibahas di artikel cara membaca output SmartPLS.

Kesalahan yang Sering Terjadi

• Memilih PLS hanya karena sampel kecil, tanpa alasan dari tujuan penelitian.
• Menghapus banyak indikator demi menaikkan outer loading. Akibatnya, isi konstruk bisa berubah dari yang dimaksud teori.
• Memperlakukan konstruk formatif seperti reflektif, sehingga ukuran evaluasinya keliru.
• Melaporkan indeks GoF Tenenhaus sebagai bukti model “fit”. Hair dkk. (2019) tidak menyarankan indeks ini untuk menilai model.
• Menulis hipotesis mediasi tetapi hanya melihat efek langsung. Mediasi diuji lewat efek tidak langsung (specific indirect effect).

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa beda SEM PLS dan regresi berganda?

Regresi berganda memakai skor variabel yang sudah dijumlahkan dan hanya punya satu variabel terikat. SEM PLS mengukur variabel laten lewat indikatornya dan bisa menguji banyak variabel terikat sekaligus, termasuk mediasi.

Apakah SEM PLS butuh uji normalitas?

PLS tidak mensyaratkan data normal. Meski begitu, skewness dan kurtosis tetap baik dilaporkan untuk melihat apakah ada data yang sangat menyimpang.

Software apa yang dipakai untuk SEM PLS?

SmartPLS 4 adalah yang paling banyak dipakai. Alternatif gratisnya adalah paket seminr di R.

Berapa jumlah indikator minimal untuk satu konstruk?

Untuk konstruk reflektif, umumnya dipakai minimal tiga indikator. Jumlah ini memberi ruang jika ada indikator yang harus dikeluarkan.

Butuh Teman Diskusi untuk SEM PLS?

Model SEM Anda sudah ada, tapi belum yakin cara menjalankan atau membaca hasilnya? Tim IDTesis bisa menemani Anda memeriksa model, menjalankan SmartPLS, dan menjelaskan setiap angka dengan bahasa sederhana. Dengan begitu Anda siap menjawab pertanyaan penguji. Ceritakan dulu model Anda lewat WhatsApp, atau lihat layanan olah data statistik.

Baca juga: Cara Membaca Output SmartPLS · Metode Analisis Data · Uji Validitas

Referensi

• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE.
• 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. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
• Kock, N., & Hadaya, P. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods. Information Systems Journal, 28(1), 227–261. https://doi.org/10.1111/isj.12131
• Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. (2022). SmartPLS 4. SmartPLS GmbH. https://www.smartpls.com