SmartPLS 4 untuk Penelitian Modern: Panduan Praktis Analisis SEM-PLS dari Teori hingga Interpretasi

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi saat ini telah mendorong berbagai bidang riset untuk mengadopsi pendekatanpendekatan analisis data yang lebih relevan, fleksibel, dan adaptif terhadap kompleksitas fenomena nyata. Salah satu metode analisis yang semakin mendapatkan perhatian luas dalam riset sosial, bisnis, hingga teknologi adalah Partial Least Squares - Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Berbeda dengan pendekatan SEM berbasis kovarian (Covariance-Based SEM / CB-SEM) yang lebih kaku dalam memenuhi asumsi statistik klasik, PLS-SEM menawarkan solusi bagi para peneliti yang menghadapi tantangan data kecil, distribusi tidak normal, atau model teoritis yang masih dalam tahap eksplorasi. Dalam praktiknya, PLS-SEM tidak hanya digunakan untuk menguji hipotesis hubungan antar konstruk, tetapi juga untuk membangun model prediktif yang kuat dan mampu memandu pengambilan keputusan manajerial. Pendekatan berbasis varians ini memberikan fleksibilitas dalam membangun model yang kompleks, sehingga mampu merepresentasikan fenomena yang lebih realistis di lapangan.