Embedded Files
SPSS vs SmartPLS Olah Data & Analisa Penelitian
Dalam dunia penelitian akademis dan market research, memilih senjata yang salah untuk olah data adalah awal dari bencana.
SPSS dan SmartPLS adalah dua raksasa yang paling sering digunakan, namun keduanya memiliki "mazhab" statistik yang berbeda.
SurveyGua hadir sebagai konsultan penelitian terpercaya yang siap membantu Anda dalam proses olah data dan analisa data menggunakan SPSS maupun SmartPLS.
SurveyGua hadir sebagai konsultan penelitian terpercaya yang siap membantu Anda dalam proses olah data dan analisa data menggunakan SPSS maupun SmartPLS.
Gunakan layanan data collecting dan olah data dari SurveyGua untuk memastikan riset Anda memiliki kredibilitas tinggi.
Gunakan layanan data collecting dan olah data dari SurveyGua untuk memastikan riset Anda memiliki kredibilitas tinggi.
Perbedaan Utama SPSS dan SmartPLS
Perang Statistik: Parametrik vs Non-Parametrik
Perbedaan Utama SPSS dan SmartPLS
Perang Statistik: Parametrik vs Non-Parametrik
SPSS berbasis pada Covariance-based (CB-SEM)
SPSS berbasis pada Covariance-based (CB-SEM)
atau statistik klasik yang sangat ketat terhadap asumsi (seperti normalitas data).
SPSS mengikuti kaidah statistik klasik yang ketat, di mana data harus memenuhi uji asumsi klasik (normalitas, linearitas, dll.) agar hasilnya dapat dipercaya.
SmartPLS menggunakan pendekatan Variance-based atau Partial Least Squares (PLS-SEM)
SmartPLS menggunakan pendekatan Variance-based atau Partial Least Squares (PLS-SEM)
yang lebih fleksibel terhadap distribusi data dan ukuran sampel.
Sebaliknya, SmartPLS didesain untuk menangani model penelitian yang kompleks dengan data yang tidak berdistribusi normal, sehingga sering menjadi pilihan utama dalam penelitian perilaku konsumen dan manajemen.
Perbedaan mendasar terletak pada pada landasan teori statistik dan fleksibilitas data.
Memahami kapan harus menggunakan salah satunya adalah kunci untuk menghasilkan analisis yang akurat, kredibel, dan sulit dipatahkan
Karakteristik Data yang Dianalisa
Karakteristik Data yang Dianalisa
Kedua software ini mampu menangani data primer (dari kuesioner) maupun data sekunder, namun dengan spesialisasi yang berbeda:
SPSS
SPSS
Sangat unggul untuk mengolah data kuesioner dengan skala interval dan rasio.
Sangat baik untuk data sekunder (laporan keuangan, data BPS) dan data eksperimen di mana kontrol terhadap variabel sangat ketat.
Cocok untuk data eksperimen atau data survei dengan jumlah responden besar yang mengikuti distribusi normal. Dan sangat handal untuk data yang tidak berdistribusi normal dan tetap stabil meskipun jumlah responden terbatas (sampel kecil).
SmartPLS
SmartPLS
"Dewa" dalam menangani variabel laten (variabel yang tidak bisa diukur langsung, seperti kepuasan atau motivasi).
Spesialis data kuesioner dengan konstruk yang diukur melalui beberapa indikator.
Software ini mampu memproses data dengan skala ordinal (Likert) secara lebih efisien tanpa harus melakukan transformasi data ke interval.
Jenis Analisa yang populer digunakan pada SPSS
Jenis Analisa yang populer digunakan pada SPSS
Uji Reliabilitas Cronbach's Alpha
Uji Asumsi Klasik: Normalitas, Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, dan Autokorelasi.
Analisis korelasi Pearson
Uji Beda (T-Test & ANOVA): Membandingkan rata-rata antar kelompok.
Analisis Regresi Linear dan regresi linear berganda: Menguji pengaruh variabel independen terhadap dependen secara parsial atau simultan.
Analisis Deskriptif: Frekuensi, mean, median, dan standar deviasi.
Jenis Analisa yang populer digunakan pada SmartPLS
Jenis Analisa yang populer digunakan pada SmartPLS
Fokus utama adalah pada Measurement Model serta Structural Model
Inner Model: Menguji hubungan antar variabel laten (Uji Hipotesis/Path Coefficients).
Outer Model: Menguji validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas konstruk.
Analisis Mediasi & Moderasi: Menguji peran variabel perantara atau variabel yang memperkuat/memperlemah hubungan.
Bootstrapping: Teknik untuk menentukan signifikansi tanpa asumsi distribusi normal.
Kelebihan dan Kelemahan SPSS dan SmartPLS
Kelebihan dan Kelemahan SPSS dan SmartPLS
Keberhasilan analisa data dalam market research maupun penelitian tesis dan disertasi sangat bergantung pada ketepatan pemilihan perangkat lunak statistik. Menggunakan software yang tidak sesuai dengan karakteristik data akan mengakibatkan hasil uji hipotesis yang bias atau tidak valid. Memahami perbedaan fundamental antara SPSS dan SmartPLS adalah langkah krusial bagi peneliti sebelum memulai proses data collecting.
Keberhasilan analisa data dalam market research maupun penelitian akademis sangat bergantung pada ketepatan pemilihan perangkat lunak statistik.
Keunggulan
Keunggulan
www.ibm.com/id-id/products/spss-statistic
Standar industri yang diakui luas; dokumentasi dan tutorial sangat melimpah; fitur grafik sangat lengkap untuk presentasi data.
Standar Emas Statistik Klasik
Merupakan software paling mapan dan diakui secara universal di kalangan akademisi maupun industri untuk uji statistik parametrik (uji-t, ANOVA, regresi).
Dokumentasi Melimpah
Karena usia software yang matang, tutorial, buku panduan (seperti karya Imam Ghozali), dan forum diskusi sangat mudah ditemukan.
Fitur Visualisasi Data
Memiliki kemampuan charting dan grafik yang detail untuk eksplorasi data deskriptif sebelum masuk ke analisis inferensial.
Manajemen Data Kuat
Sangat efisien untuk cleaning data, transformasi variabel (compute/recode), dan manajemen dataset besar.
Keunggulan
Keunggulan
smartpls.com
Risiko interpretasi yang salah jika peneliti tidak memahami dasar inner dan outer model;
tidak memiliki fitur selengkap SPSS untuk analisis deskriptif dasar.
Keterbatasan Analisis Deskriptif
Fitur untuk analisis statistik dasar (frekuensi, crosstab, eksplorasi data) tidak selengkap
dan sekuat SPSS.
Risiko Overfitting
Pada model prediksi, jika parameter tidak diatur dengan benar, model bisa menjadi
terlalu spesifik pada data sampel dan kurang akurat untuk generalisasi populasi.
Perdebatan "Purist"
Beberapa ahli statistik konservatif menganggap metode PLS kurang kuat dalam mengkonfirmasi teori (Theory Testing) dibandingkan metode berbasis kovarian (seperti di SPSS/AMOS), meskipun pandangan ini mulai bergeser.
Kelemahan
Kelemahan
www.ibm.com/id-id/products/spss-statistics
SPSS sering gagal memberikan hasil valid jika data tidak normal;
membutuhkan jumlah sampel yang besar untuk mencapai power statistik yang baik.
Sangat Sensitif Terhadap Asumsi
Mensyaratkan uji asumsi klasik (normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas) yang ketat. Jika data tidak normal, hasil analisis menjadi bias atau tidak valid.
Kebutuhan Sampel Besar
Untuk mencapai kekuatan statistik (statistical power) yang memadai, terutama pada model SEM (via AMOS/SPSS), dibutuhkan sampel yang besar (biasanya >150-200).
Kaku pada Outlier
Data pencilan (outlier) dapat merusak hasil rata-rata secara signifikan, mengharuskan peneliti membuang data responden tertentu.
Kelemahan
Kelemahan
smartpls.com
SmartPLS mampu memproses model dengan banyak variabel dan indikator secara simultan;
sangat toleran terhadap data yang tidak sempurna; antarmuka grafis yang memudahkan penyusunan model.
Fleksibilitas Distribusi Data
Tidak mewajibkan asumsi normalitas data (non-parametrik). Sangat cocok untuk data lapangan yang seringkali tidak terdistribusi normal.
Power Tinggi pada Sampel Kecil
Mampu menghasilkan analisis yang signifikan (valid) meskipun jumlah responden terbatas (kurang dari 100), di mana SPSS seringkali gagal menemukan signifikansi.
Penanganan Model Kompleks
Sangat handal untuk model penelitian yang rumit dengan banyak variabel mediasi, moderasi, dan konstruksi tingkat kedua (second-order construct).
Antarmuka Modern (GUI)
Drag-and-drop untuk menggambar diagram jalur (path diagram) menggunakan sistem drag-and-drop, memudahkan peneliti melihat hubungan antar variabel secara visual.
Komparasi di artikel ini disusun berdasarkan literatur metodologi statistik standar yang digunakan dalam penulisan akademis (seperti Hair et al., Ghozali, dan Ringle).
Konsultasi Olah Data & Analisa Profesional bersama SurveyGua
Konsultasi Olah Data & Analisa Profesional bersama SurveyGua
Ketepatan analisa data menentukan masa depan penelitian akademis dan keputusan bisnis Anda. Sebelum melakukan analisis, pastikan instrumen Anda telah melalui tahapan berikut:
Pahami perbedaan fundamental dalam Teknik Pengolahan Data Kualitatif dan Kuantitatif.
Pastikan variabel diatur sesuai dengan Desain Pengukuran Penelitian yang benar.
Lakukan pengecekan kualitas jawaban melalui pemahaman tentang Bagaimana Pertanyaan Kuesioner Dijawab.
Menentukan software mana yang tepat untuk penelitian tesis dan disertasi Anda memerlukan pemahaman metodologi yang dalam. Jangan sampai hasil penelitian Anda diragukan karena kesalahan pemilihan alat analisis atau kegagalan dalam membaca output statistik.
Page updated
Google Sites
Report abuse