Departemen Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro sukses menyelenggarakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat bertajuk Pelatihan Komputasi Multigroup Analysis Structural Equation Model Partial Least Square (MGA-PLS) pada Kamis, 23 Oktober 2025. Kegiatan yang berlangsung di Laboratorium Statistika B301 ini diikuti oleh dosen dan mahasiswa, dengan tujuan meningkatkan penguasaan peserta terhadap teknik analisis model struktural lintas kelompok yang kini semakin banyak digunakan dalam penelitian ilmiah.
Pelatihan ini dibuka oleh tim pengabdian yang terdiri dari dosen-dosen berpengalaman di bidang statistika komputasi dan pemodelan struktural. Dalam sambutannya, ketua tim menekankan bahwa MGA-PLS merupakan metode penting untuk memahami perbedaan karakter hubungan antar variabel laten pada berbagai kelompok responden, seperti berdasarkan gender, wilayah, status sosial, atau kategori tertentu dalam penelitian. Oleh karena itu, peningkatan kemampuan analisis semacam ini sangat relevan dengan kebutuhan akademik dan riset saat ini.
Pada sesi awal, peserta diberikan pemahaman mengenai konsep dasar Structural Equation Modeling (SEM) dan pendekatan PLS sebagai metode yang fleksibel untuk data dengan karakteristik beragam. Instruktur memaparkan bagaimana SEM-PLS digunakan untuk menguji hubungan kausal antar variabel laten, serta bagaimana perbandingan lintas kelompok dilakukan menggunakan Multi-Group Analysis. Penjelasan ini menjadi fondasi penting sebelum peserta memasuki ranah komputasi.
Pelatihan kemudian dilanjutkan dengan pengenalan perangkat lunak SmartPLS, alat yang digunakan untuk melakukan pemodelan PLS-SEM secara komprehensif. Peserta dipandu mulai dari proses input data, pembuatan model pengukuran dan struktural, hingga menjalankan algoritma PLS. Pada tahap ini, peserta diberikan kesempatan untuk mencoba langsung langkah-langkah dasar pengolahan data secara individual maupun berkelompok.
Sesi inti pelatihan menitikberatkan pada pengujian Measurement Invariance of Composite Models (MICOM), yang merupakan prasyarat penting sebelum melakukan Multi-Group Analysis. Instruktur menjelaskan konsep configural invariance, compositional invariance, dan scalar invariance secara rinci, termasuk bagaimana indikator harus memiliki struktur yang konsisten antar kelompok agar hasil perbandingan model tidak bias.
Setelah memahami teori dasar invariansi, peserta diarahkan untuk menjalankan metode MGA seperti Henseler MGA, PLS-MGA, dan Permutation Test menggunakan SmartPLS. Melalui pendekatan hands-on, peserta belajar menghitung perbedaan path coefficient antar kelompok dan menginterpretasikan output statistik berdasarkan data nyata. Banyak peserta yang antusias karena metode ini baru pertama kali mereka praktikkan secara mendalam.
Pelatihan ini juga mencakup diskusi tentang tantangan umum dalam penerapan MGA-PLS, termasuk pengaruh ukuran sampel, kualitas indikator, dan potensi pelanggaran asumsi yang dapat memengaruhi validitas hasil. Peserta diajak memahami bagaimana mengatasi kendala tersebut melalui pemilihan metode yang tepat, perencanaan desain riset yang baik, dan interpretasi yang hati-hati.
Selain fokus pada teknik komputasi, kegiatan ini juga menyoroti pentingnya kemampuan interpretasi hasil analisis. Peserta dilatih membaca tabel, grafik, serta nilai statistik yang dihasilkan perangkat lunak, dan kemudian menyusun ringkasan hasil yang siap digunakan dalam laporan penelitian maupun publikasi ilmiah. Pendekatan ini sangat bermanfaat bagi mahasiswa tingkat akhir yang sedang mengerjakan penelitian.
Melalui pelatihan ini, Departemen Statistika Undip berharap dapat meningkatkan kesiapan mahasiswa dan dosen dalam menghadapi tantangan penelitian berbasis data di era digital. Penguasaan teknik MGA-PLS tidak hanya memperkuat kemampuan analitis, tetapi juga membuka peluang untuk menghasilkan penelitian yang lebih komprehensif, valid, dan berdaya saing di tingkat nasional maupun internasional.
Secara keseluruhan, pelatihan yang berlangsung selama satu hari ini berjalan lancar dan mendapatkan respons positif dari peserta. Antusiasme yang tinggi menunjukkan bahwa kebutuhan akan penguasaan metode komputasi lanjutan seperti MGA-PLS sangat besar. Kegiatan ini sekaligus menjadi bukti komitmen Departemen Statistika Universitas Diponegoro dalam mendorong peningkatan kualitas pendidikan, penelitian, serta pengabdian kepada masyarakat melalui penguatan kompetensi di bidang analisis data dan pemodelan struktural.