Dalam dunia analisis data, pemilihan alat yang tepat sangat krusial untuk mendapatkan hasil yang akurat dan bermakna. Selama bertahun-tahun, SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) telah menjadi standar de facto di banyak bidang penelitian, terutama di kalangan akademisi dan peneliti sosial. Namun, seiring berkembangnya metodologi statistik dan kompleksitas data, sebuah alternatif yang kuat mulai menonjol: Partial Least Squares (PLS). Artikel ini akan mengupas tuntas alasan mengapa PLS seringkali menjadi pilihan yang lebih unggul dibandingkan SPSS, terutama dalam skenario analisis tertentu.
Salah satu keunggulan utama PLS adalah fleksibilitasnya. Berbeda dengan SPSS yang seringkali membatasi jenis model dan asumsi statistik yang harus dipenuhi, PLS-SEM (Structural Equation Modeling) dirancang untuk menangani berbagai jenis hubungan antar variabel, termasuk hubungan laten (konstruk yang tidak teramati secara langsung) dan indikatornya. PLS juga lebih toleran terhadap pelanggaran asumsi-asumsi statistik yang ketat, seperti normalitas multivariat, yang seringkali menjadi hambatan saat menggunakan pendekatan berbasis kovarians (seperti AMOS di SPSS) pada data yang tidak sempurna.
Seringkali, penelitian melibatkan banyak variabel dan hubungan yang kompleks. PLS unggul dalam menganalisis model yang memiliki banyak jalur kausal, baik langsung maupun tidak langsung, serta dalam memprediksi variabel dependen. Pendekatan PLS sangat efektif ketika tujuan penelitian lebih berfokus pada prediksi dan menjelaskan varians pada variabel dependen, dibandingkan dengan mengkonfirmasi struktur teoritis yang kaku. Ini sangat berguna dalam bisnis, pemasaran, dan studi perilaku konsumen di mana pemahaman tentang faktor-faktor prediktif sangat penting.
Banyak fenomena sosial dan bisnis tidak dapat diukur secara langsung (misalnya, kepuasan pelanggan, loyalitas merek, atau motivasi kerja). Variabel-variabel ini disebut variabel laten atau konstruk. PLS sangat kuat dalam memodelkan hubungan antara konstruk laten ini dan indikator-indikatornya (variabel yang teramati). PLS menawarkan dua jenis pengukuran model: model pengukuran reflektif dan formatif. Kemampuan ini memungkinkan peneliti untuk membangun model yang lebih realistis dan mencerminkan kompleksitas dunia nyata, sesuatu yang mungkin lebih sulit atau membutuhkan pendekatan yang berbeda di SPSS.
SPSS seringkali membutuhkan data yang terdistribusi secara normal agar hasil analisisnya valid. Ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas, peneliti harus melakukan transformasi data atau menggunakan metode non-parametrik yang mungkin kurang kuat. PLS-SEM, di sisi lain, tidak memerlukan asumsi normalitas multivariat. Hal ini menjadikannya pilihan yang sangat baik ketika berhadapan dengan data yang terdistribusi miring atau ketika ukuran sampel tidak terlalu besar, sebuah situasi yang umum terjadi dalam penelitian praktis.
Jika tujuan utama Anda adalah untuk memprediksi nilai variabel dependen, PLS seringkali memberikan hasil yang lebih baik daripada metode berbasis kovarians yang ada di SPSS. PLS secara inheren dirancang untuk memaksimalkan varians yang dijelaskan oleh prediktor. Ini berarti, jika prediksi adalah prioritas, PLS dapat memberikan wawasan yang lebih tajam tentang kekuatan hubungan prediktif.
Meskipun SPSS adalah perangkat lunak yang komprehensif, analisis PLS-SEM biasanya dilakukan menggunakan perangkat lunak khusus seperti SmartPLS, PLS-Graph, atau R (dengan paket tertentu). Integrasi antara PLS dan alat visualisasi data atau perangkat lunak lain yang mungkin sudah Anda gunakan bisa menjadi nilai tambah tersendiri.
Bukan berarti SPSS tidak lagi relevan. SPSS tetap menjadi pilihan yang sangat baik untuk analisis statistik deskriptif, uji hipotesis sederhana (t-test, ANOVA, regresi linear sederhana/berganda), dan analisis faktor eksploratori. Jika penelitian Anda bersifat eksploratif awal, membutuhkan uji statistik dasar, atau memiliki asumsi yang terpenuhi, SPSS masih menjadi alat yang efisien dan mudah diakses.
Namun, untuk penelitian yang melibatkan konstruksi teoritis yang kompleks, variabel laten, hubungan prediktif yang kuat, dan data yang mungkin tidak memenuhi asumsi ketat, PLS menawarkan pendekatan yang lebih modern, fleksibel, dan seringkali lebih sesuai. Memahami kekuatan masing-masing alat akan membantu Anda membuat keputusan yang lebih cerdas dalam analisis data Anda.