no comments

SEM dengan SmartPLS

Para ahli metode penelitian mengelompokan SEM menjadi dua pendekatan. Pendekatan pertama disebut sebagai Covariance Based SEM (CBSEM) dan pendekatan lainnya adalah Variance Based SEM atau yang lebih dikenal dengan Partial Least Square (PLS). Untuk melakukan analisa dengan menggunakan CBSEM maka software yang sering digunakan adalah AMOS dan LISREL sedangkan untuk PLS software yang sering digunakan adalah smartPLS, warpPLS dan XLStat.

Mengapa Menggunakan PLS

PLS menggunakan metode bootstraping atau penggandaan secara acak. Oleh karenanya asumsi normalitas tidak akan menjadi masalah bagi PLS. Selain terkait dengan normalitas data, dengan dilakukannya bootstraping maka PLS tidak mensyaratkan jumlah minimum sampel. Penelitian dengan memiliki sampel kecil dapat tetap menggunakan PLS.

Perbezaan PLS dengan CBSEM

  1. Hal utama yang membedakan antara PLS dan CBSEM adalah tujuan dari penggunaan metode. Tujuan dari penggunaan PLS adalah melakukan prediksi. Prediksi yang dimaksudkan adalah prediksi hubungan antar kosntruk. Sedangkan CBSEM lebih ditujukan sebagai metode untuk melakukan konfirmasi teori.
  2. Berdasarkan asumsi statistiknya, PLS digolongkan sebagai jenis non-parametrik sedangkan CBSEM lebih kepada normal distribution dan independent observation (parametrik).
  3. Dari sisi konstruk, CBSEM hanya dapat mengakomodir konstruk yang berbentuk reflektif. Sedangkan PLS dapat mengakomodir baik formatif maupun reflektif.
  4. Mengenai jumlah sampel. Dikarenakan PLS berbasis pada variance maka jumlah sampel yang digunakan dapat berkisar antara 30 s.d 100 sampel. Sedangkan CBSEM karena dasarnya covariance, maka sampel yang digunakan berkisar 200 s.d 800 sampel.
  5. Dari jumlah kosntruk dan indikator. PLS dapat mengakomodir hingga 100 konstruk dan 1000 indikator sedangkan CBSEM hanya bisa mengakomodir sampai 100 indikator.

Sumber – Richie

 

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL