Sabtu, 11 Februari 2017

Analisis PLS



Teknik olah data PLS adalah teknik olah data dengan menggunakan metode SEM berbasis Partial Least Square (PLS) memerlukan 2 tahap untuk menilai Fit Model dari sebuah model penelitian (Ghozali, 2006). Tahap-tahap tersebut adalah sebagai berikut :
·           Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Terdapat tiga kriteria di dalam penggunaan teknik analisa data denganSmartPLS untuk menilai outer model yaitu Convergent Validity, Discriminant Validity dan Composite Reliability.
Validitas Konvergen
Convergent validity dari model pengukurandengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item score/componentscore yang diestimasi dengan Soflware PLS. Ukuran refleksif individual dikatakantinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang diukur. Namun menurutChin, 1998 (dalam Ghozali, 2006) untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggap cukup memadai. Dalam penelitian ini akan digunakan batas loading factor sebesar 0,50.

Validitas Deskriminan (Descriminant Validity)
Discriminant validity dilakukan untuk memastikan bahwa setiap konsep dari masing variabel laten berbeda dengan variabel lainnya. Model mempunyai discriminant validity yang baik jika setiap nilai loading dari setiap indikator dari sebuah variabel laten memiliki nilai loading yang paling besar dengan nilai loading lain terhadap variabel laten lainnya. Hasil pengujian discriminant validity diperoleh sebagai berikut :

Composite Reliability dan Crombach’s Alpha
Reliabilitas konstruk dapat dinilai dari nilai crombachs Alpha, nilai Composite Reliability dan nilai Average Variance Extracted (AVE) dari masing-masing konstruk. Konstruk dikatakan memiliki reliabilitas yang tinggi jika nilai crombachs alpha melebihi 0,7, nilai composite reliability meliebihi 0,70 dan AVE berada diatas 0,50.

  • ·         Pengujian Model Struktural (Inner Model)

Pengujian model struktural (Inner Model) dilakukan untuk melihat hubungan antara konstruk, nilai signifikansi dan R-square dari model penelitian. Pada awal penelitian, model struktural yang dibentuk untuk menguji hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:

Hubungan Antar Variabel
Hubungan antar variabel dapat dilihat dari nilai t statistik dan nilai original sample masing-masing variabel. Apabila nilai t statistik yang diperoleh melebihi nilai t tabel, maka dikatakan variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat, sedangkan jika nilai t statistik kurang dari t tabel maka dikatakan variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Nilai t tabel yang akan dibandingkan dengan nilai t hitung diperoleh dari tabel statistik tabel t, misalkan jumlah observasi dalam penelitian ini adalah 150 observasi dengan jumlah variabel yang diteliti sebanyak 5 variabel yang menghasilkan nilai derajat kebebasan (df) t tabel adalah df = 150 – 5 = 145, dengan melihat tabel t, maka nilai t tabel pada tingkat signifikan 0,05  dan df = 145 adalah sebesar 1,976.
Selanjutnya, nilai original sampel menunjukkan sifat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Apabila nilai original sampel bertanda positif, maka sifat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat adalah positif, sedangkan jika nilainya negatif, sifat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat tersebut adalah negatif (berkebalikan).

R Square
Koefisien Determinasi (R Square) menunjukkan besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Misalkan nilai R Square variabel Kinerja Keuangan (ROA) adalah 0,2883, hal ini berarti besar pengaruh variabel Modal Intelektual terhadap Kinerja Keuangan (ROA) adalah sebesar 28,83%, sedangkan sisanya sebanyak 71,17% dipengaruhi oleh faktor lain di luar Modal Intelektual.

Butuh bantuan olah data PLS dengan smartpls? hubungi kami di 08571 1383 5122, kami siap membantu

Jasa Olah Data Penelitian :
Olah data Jogja
Olah data Semarang
Olahdata Makasar
Olah Data Jakarta

Share This
Jangan Bingung , Selesaikan Sekarang, kami siap membantu! !
Support by Jasa Blog