Metode PLS-PM (Partial Least Squares Path Modeling) adalah salah satu teknik analisis statistik yang berfungsi untuk menguji dan memodelkan hubungan antara variabel dalam penelitian. Metode ini sering menjadi pilihan dalam menganalisis data penelitian bidang bisnis, manajemen, ilmu sosial, dan ilmu ekonomi. PLS-PM merupakan alternatif yang fleksibel dan kuat untuk analisis pemodelan persamaan struktural (SEM) tradisional, terutama ketika data tidak memenuhi asumsi yang ketat.
Daftar Isi
Pengertian
Metode PLS-PM adalah teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk memahami hubungan antara variabel yang kompleks dan saling terkait dalam model penelitian. Dalam PLS-PM, variabel dihubungkan oleh jalur atau lintasan (path) yang menggambarkan pengaruh antarvariabel. Metode ini mengadopsi pendekatan nonparametrik yang menggabungkan analisis faktor dan regresi. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi hubungan kausal antara variabel independen dan dependen, serta mengukur kekuatan dan signifikansi hubungan tersebut.
Keuntungan
PLS-PM memiliki beberapa keuntungan yang membuatnya populer dalam analisis data. Pertama, metode ini sangat fleksibel dan menerapkannya dapat pada sampel yang relatif kecil. Selain itu, PLS-PM tidak memerlukan asumsi distribusi tertentu pada data, sehingga cocok menjadi pilihan ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas. Selanjutnya, PLS-PM dapat menangani model yang kompleks dengan banyak variabel dan interaksi antarvariabel yang rumit. Metode ini juga toleran terhadap adanya outlier dalam data. Keuntungan lainnya adalah PLS-PM mampu mengatasi masalah multikolinearitas, yang sering terjadi ketika variabel dalam model saling berkorelasi tinggi.
Baca: Download aplikasi SmartPLS
Langkah-langkah dalam PLS-PM
PLS-PM melibatkan beberapa tahapan dalam analisis data. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam metode PLS-PM:
1. Spesifikasi Model:
Langkah pertama adalah menentukan model konseptual yang menggambarkan hubungan antara variabel dalam penelitian. Model ini dapat berupa diagram jalur (path diagram) yang menjelaskan hubungan kausal antara variabel.
2. Pengumpulan Data:
Selanjutnya, data diperlukan untuk menguji model yang telah ditentukan. Data dapat dikumpulkan melalui survei, pengukuran, atau sumber data lainnya yang relevan dengan penelitian.
3. Pemrosesan Data:
Tahap ini melibatkan pemrosesan data yang diperoleh. Data yang tidak lengkap atau tidak valid dapat dihapus atau diperbaiki. Selain itu, transformasi data juga dapat dilakukan jika diperlukan, seperti standarisasi atau normalisasi variabel.
4. Penentuan Bobot Variabel:
Pada tahap ini, bobot variabel ditentukan untuk menggambarkan sejauh mana variabel memberikan kontribusi terhadap konstruksi atau dimensi yang diukur. Hal ini dilakukan melalui analisis faktor yang merupakan bagian dari PLS-PM.
5. Estimasi Model:
Estimasi model dilakukan dengan menggunakan algoritma PLS yang melibatkan iterasi untuk mengestimasi koefisien jalur dan varians yang dijelaskan oleh variabel dalam model.
6. Evaluasi Model:
Setelah model diestimasi, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kecocokan model dengan data. Hal ini dilakukan dengan memeriksa tingkat kecocokan antara model yang diusulkan dan data observasi.
7. Pengujian Hipotesis:
PLS-PM memungkinkan pengujian hipotesis yang menguji signifikansi hubungan antarvariabel dalam model. Uji t-statistik berguna untuk menguji signifikansi koefisien jalur.
Baca: Aplikasi uat mengolah data PLS-PM
Kelemahan
Meskipun PLS-PM memiliki banyak keuntungan, metode ini juga memiliki beberapa kelemahan yang perlu menjadi perhatian. Pertama, karena pendekatan nonparametrik, PLS-PM tidak menghasilkan estimasi parameter yang efisien seperti dalam analisis SEM tradisional. Selain itu, PLS-PM rentan terhadap overfitting, terutama ketika jumlah sampel terlalu kecil berbanding dengan kompleksitas model penelitiannya. Selanjutnya, interpretasi koefisien jalur dalam PLS-PM dapat menjadi lebih rumit dibandingkan dengan SEM tradisional. Dalam beberapa kasus, PLS-PM juga dapat menghasilkan jalur yang tidak signifikan secara statistik.
Kesimpulan
Metode PLS-PM (Partial Least Squares Path Modeling) adalah teknik analisis statistik yang berguna untuk memodelkan hubungan antara variabel dalam penelitian. Metode ini memiliki keuntungan dalam fleksibilitas, ketahanan terhadap asumsi distribusi, penanganan model kompleks, dan pengurangan masalah multikolinearitas. Langkah-langkah dalam PLS-PM melibatkan spesifikasi model, pengumpulan data, pemrosesan data, penentuan bobot variabel, estimasi model, evaluasi model, dan pengujian hipotesis. Namun, metode ini juga memiliki kelemahan, termasuk estimasi parameter yang kurang efisien, rentan terhadap overfitting, dan kompleksitas interpretasi koefisien jalur. Dalam kesimpulannya, PLS-PM dapat menjadi alat yang kuat dan fleksibel dalam analisis data, terutama ketika data tidak memenuhi asumsi yang ketat dalam analisis pemodelan persamaan struktural tradisional.
HUBUNGI KAMI
