Minggu, 03 Januari 2010

^Analisis Data Menggunakan Partial Least Square (PLS)^ [Part 1]

Partial Least Square (PLS) menurut Wold merupakan metode analisis yang powerful oleh karena tidak didasarkan banyak asumsi. PLS sebagai teknik analisis data dengan software SmartPLS versi 2.0.M3 yang dapat di-download dari http://www.smartpls.de, karena metode PLS mempunyai keunggulan tersendiri diantaranya: data tidak harus berdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala kategori, ordinal, interval sampai rasio dapat digunakan pada model yang sama) dan ukuran sampel tidak harus besar. Walaupun PLS digunakan untuk menkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antara variabel laten. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif dan hal ini tidak mungkin dijalankan dalam Structural Equation Model (SEM) karena akan terjadi unidentified model. PLS mempunyai dua model indikator dalam penggambarannya, yaitu:

a. Model Indikator Refleksif
Model Indikator Refleksif sering disebut juga principal factor model dimana covariance pengukuran indikator dipengaruhi oleh konstruk laten atau mencerminkan variasi dari konstruk laten. Pada Model Refleksif konstruk unidimensional digambarkan dengan bentuk elips dengan
beberapa anak panah dari konstruk ke indikator, model ini menghipotesiskan bahwa perubahan pada konstruk laten akan mempengaruhi perubahan pada indikator. Model Indikator Refleksif harus memiliki internal konsistensi oleh karena semua ukuran indikator diasumsikan semuanya valid indikator yang mengukur suatu konstruk, sehingga dua ukuran indikator yang sama reliabilitasnya dapat saling dipertukarkan. Walaupun reliabilitas (cronbach alpha) suatu konstruk akan rendah jika hanya ada sedikit indikator, tetapi validitas konstruk tidak akan berubah jika satu indikator dihilangkan.

b. Model Indikator Formatif
Model Formatif tidak mengasumsikan bahwa indikator dipengaruhi oleh konstruk tetapi mengasumsikan semua i
ndikator mempengaruhi single konstruk. Arah hubungan kausalitas mengalir dari indikator ke konstruk laten dan indikator sebagai grup secara bersama-sama menentukan konsep atau makna empiris dari konstruk laten. Oleh karena diasumsikan bahwa indikator mempengaruhi konstruk laten maka ada kemungkinan antar indikator saling berkorelasi, tetapi model formatif tidak mengasumsikan perlunya korelasi antar indikator atau secara konsisten bahwa model formatif berasumsi tidak adanya hubungan korelasi antar indikator, karenanya ukuran internal konsistensi reliabilitas (cronbach alpha) tidak diperlukan untuk menguji reliabilitas konstruk formatif. Kausalitas hubungan antar indikator tidak menjadi rendah nilai validitasnya hanya karena memiliki internal konsistensi yang rendah (cronbach alpha), untuk menilai validitas konstruk perlu dilihat variabel lain yang mempengaruhi konstruk laten. Jadi untuk menguji validitas dari konstruk laten, peneliti harus menekankan pada nomological dan atau criterion-related validity. Implikasi lain dari Model Formatif adalah dengan menghilangkan satu indikator dapat menghilangkan bagian yang unik dari konstruk laten dan merubah makna dari konstruk.


Langkah – langkah (standar) Analisis Data dengan PLS
Analisis data dan pemodelan persamaan struktural den
gan menggunakan software PLS, adalah sebagai berikut:
  1. Merancang Model Struktural (Inner Model)
Inner Model atau Model Struktural menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada substantive theory. Perancangan Model Struktural hubungan antar variabel laten didasarkan pada rumusan masalah atau hipotesis penelitian.

2. Merancang Model Pengukuran (Outer Model)

Outer Model atau Model Pengukuran mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel latennya. Perancangan Model Pengukuran menentukan sifat indikator dari masing-masing variabel laten, apakah refleksif atau formatif, berdasarkan definisi operasional variabel.




3. Konversi Diagram Jalur ke Sistem Persamaan
a. Model persamaan dasar dari Inner Model dapat ditulis sebagai berikut:
Ŋ = β0 + βŋ + Гξ + ζ

Ŋj = Σi βji ŋi + Σi үjb ξb + ζj

b. Model persamaan dasar Outer Model dapat ditulis sebagai berikut:

X = Λx ξ + εx Y = Λy ŋ + εy

4. Estimasi : Weight, Koefisien Jalur, dan Loading
Metode pendugaan parameter (estimasi) di dalam PLS adalah metode kuadrat terkecil (least square methods). Proses perhitungan dilakukan dengan cara iterasi, dimana iterasi akan berhenti jika telah tercapai kondisi kenvergen. Pendugaan parameter di dalam PLS meliputi 3 hal, yaitu:

  • Weight estimate yang digunakan untuk menghitung data variabel laten.
  • Path estimate yang menghubungkan antar variabel laten dan estimasi loading antara variabel laten dengan indikatornya.
  • Means dan parameter lokasi (nilai konstanta regresi, intersep) untuk indikator dan variabel laten.

5. Evaluasi Goodness of Fit

Goodness of Fit Model diukur menggunakan R2 variabel laten dependen dengan interpretasi yang sama dengan regresi. Q2 predictive relevance untuk model struktural mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya.
Q2 = 1 – ( 1 - R12 ) ( 1 – R22 ) … (1 – Rp2)


Besaran memiliki nilai dengan rentang 0 <>2 pada analisis jalur (path analysis).

6. Pengujian Hipotesis (Resampling Bootstraping)
Pengujian Hipotesis (β, ү, dan λ) dilakukan dengan metode resampling Bootstrap yang dikembangkan oleh Geisser & Stone. Statistik uji yang digunakan adalah statistik t atau uji t. Penerapan metode resampling, memungkinkan berlakunya data terdistribusi bebas (distribution free) tidak memerlukan asumsi distribusi normal, serta tidak memerlukan sampel yang besar (direkomendasikan sampel minimum 30). Pengujian dilakukan dengan t-test, bilamana diperoleh p-value <>

27 komentar:

  1. Mba, Saya ingin mengajukan beberapa pertanyaan. Mohon bantuannya yach..
    1. kira-kira ada ga kelemahan PLS ini dalam melakukan analisis data regresi??
    2. Jenis data yang cocok untuk analisis PLS adlah data yang bagaimana??
    Makasih..

    BalasHapus
    Balasan
    1. 1. Ada, bayaran olah datanya lebih mahal.
      2. Data kuesioner dengan responden dibawah 100. Misalnya motivasi kerja pegawai kecamatan, kalau untuk data kepuasan konsumen dengan sampel di atas seratus tetap bisa tapi tidak disarankan. Misalnya 200 responden. Kalau jumlahnya 120 masih oke2 saja.

      Hapus
  2. Assalamualaikum...
    Mba, PLS part 2 nya ada?? Tampilkan donk..
    Ada presentasi tentang PLS..
    Wassalam..

    BalasHapus
  3. mb, aku maw tanya,,,asumsi dari PLS apa ajah,,,trus yg dimaksud aditif itu apa,,terima kasih

    BalasHapus
  4. wa'alaykumsalam wr wb..

    tuk Anonim.

    saya mmg berencana menggunakan PLS tuk analisis data saya, namun sampai saat ini (16 april 2010) sy masih tahap pengumpulan data, jd belum ngolah.
    temen2 yg sebelumnya tlh mgunakan PLS rata2 mengaku mudah dan tdk ada masalah tuk regresi.
    PLS mmg paling cocok pd penelitian yg model konsepsualnya rumit, jd itu kelebihannya dibanding SPSS.

    Asumsi itu maksudnya uji asumsi klasik : multikol, linearitas, heteros, dll.
    iya nanti sy upload lg part 2-nya (maksudnya adalah penjelasan sy di tesis mgnai penggunaan PLS, yg telah direvisi oleh dosen)

    oh ya, kalau mau tanya banyak lg, bisa lngsung ke pakarnya, di forum, di http://www.smartpls.de
    disitu bs download softwarenya plus sharing2 kendala.

    terimakasih
    wassalam

    BalasHapus
  5. Mau minta ilmunya nih bu
    Kalau saya punya data indikator kuantitatif yang menjelaskan variabel latennya. Apakah data saya harus distandarisasikan dulu??? mengingat variabel yang beda satuannya
    trims ya

    Deni

    BalasHapus
  6. achie mo nanya nih bu...
    uji hipotesis untuk PLS apakah harus menggunakan uji T saja meskipun jumlah sampelnya besar??

    BalasHapus
  7. mbak mohon pencerahanya, apa PLS bisa digunakan untuk memodelkan sebuah teori ? misalkan menguji hubungan/pengaruh indikator dengan dimensi/variabelnya tanpa melihat pengaruh variabel laten dengan variabel laten lainnya ? bagaimana cara mengevaluasi model yang kita kembangkan bisa dipakai apa tidak dengan menggunakan PLS ?
    terima kasih

    BalasHapus
  8. apa kriterianya untuk pengujian hipotesis dan besarnya nilai kritis dengan uji T (As)

    BalasHapus
  9. mbak izin ya di copy untuk tinjauan literatur

    BalasHapus
  10. Bengkel Olah Data8 September 2012 05.19

    Bagi Mahasiswa S1, S2 ataupun S3 yang sedang kesulitan dalam menganalisis data dengan menggunakan teknik analisis multivariat (dengan semisalnya IBM SPSS 20.0) ataupun model persamaan struktural / SEM (dengan program semisalnya IBM AMOS 20.0, LISREL 8.80, SmartPLS 2.0, WarpPLS, GeSCA 2011, Tetrad 4.3.10-6 dsb) untuk skripsi, tesis dan disertasi doktor, Bengkel kami dapat membantu kesulitan Anda dengan tarif yang murah. Hubungi kami via sms 085779963288 atau melalui facebook Bengkel Olah Data. Pengerjaannya cepat oleh tenaga ahli kami dengan menggunakan software terbaru dan full version. Referensi buku dan jurnal SEM serta PLS juga tersedia jika dibutuhkan.Thanks

    BalasHapus
  11. Telah Tebit Dua Buku PLS Terbaru dan Satu buku SEM TETRAD serta satu buku SEM LISREL 8.80 sebagai berikut:
    1. Author = Hengky Latan dan Prof. Dr. Imam Ghozali, M.Com
    Title = Partial Least Squares: Konsep, Metode dan Aplikasi menggunakan Program WarpPLS.
    Penerbit = Badan Penerbit Universitas Diponegoro
    Year = 2012
    ISBN = 978.602.097.229.9
    Buku Disertai CD Program dan Data
    Untuk pesan buku ini hubungi via E-mail ghozali_imam@yahoo.com / hengkylatan@yahoo.com

    2. Author = Hengky Latan dan Prof. Dr. Imam Ghozali, M.Com
    Title = Partial Least Squares: Konsep, Teknik dan Aplikasi SmartPLS 2.0 M3
    Penerbit = Badan Penerbit Universitas Diponegoro
    Year = 2012
    ISBN = 979.704.300.2
    Buku Disertai CD Program dan Data
    Untuk pesan buku ini hubungi via E-mail ghozali_imam@yahoo.com / hengkylatan@yahoo.com

    3. Author = Hengky Latan dan Prof. Gudono, Ph.D., CMA
    Title = SEM: Structural Equation Modeling Aplikasi Software TETRAD IV
    Penerbit = BPFE Yogyakarta
    Year = 2012
    ISBN = 979-503-568-1
    Buku Disertai CD Program dan Data
    Untuk pesan buku ini hubungi via E-mail hengkylatan@yahoo.com / Tlp. (0274) 373760

    4. Author = Hengky Latan
    Title = Structural Equation Modeling: Konsep dan Aplikasi dengan :ISREL 8.80
    Penerbit = Alfabeta
    Year = 2012
    ISBN = 978-602-9328-56-1
    Buku Disertai CD Program dan Data
    Untuk pesan buku ini hubungi via E-mail hengkylatan@yahoo.com / Tlp. (022) 2008822

    BalasHapus
  12. terim kasih semoga bermanfaat fidinni waldunnya wal akhiroh amin

    BalasHapus
  13. Mbk minta bantuannya, bgmn kalau salah satu dari indikator formatif tidak signifikan,sementara dalam teori dijlskn bahwa dengan menghilangkan satu indikator formatif mk akan merubah makna dari konstruk formatif itu sndr,,,trim.

    BalasHapus
  14. mbak, minta bantuannya...
    penelitian saya datanya data sekunder..
    variabelnya dependen, independen, dan intervening..
    apakah bisa menggunakan PLS?
    mohon jawabannya,,
    terima kasih

    BalasHapus
  15. kslo satu indikator formatif tidak signifikan harus di drop, walaupun akan merubah makna dari konstruk tersebut....
    ini jawaban dari imam gozali, teman saya pernah menanyakannya. soalnya skripsinya juga mengalami masalah yang serupa.

    BalasHapus
  16. bu mau nanya,bgm kalau r square yg diperoleh bernilai nol?

    BalasHapus
  17. salam kenal...
    mba aq mau nanya dalam analisis menggunakan gesca apakah uji asumsi klasiknya sama seperti pada spss....kreterianya.... Apabila dalam spss menggunakan regresi berganda apakah dalam gesca juga regresi berganda?mohon bantuannya mba

    BalasHapus
  18. Mbak saya awalnya mau menggunakan CB-SEM tp asumsi parametrik ga terpenuhi pdhl data saya 225 responden.
    Apakah saya dapat menggunakan 225 responden untuk olah data dengan PLS? terima kasih

    BalasHapus
  19. malam bu.. mw tanya... kalo mengatasi multiko untuk regresi cox menggunakan Partial Least Square gmn caranya?? makasih

    BalasHapus
  20. Dijual
    Software Lisrel 8.8 Full Version (Statistical Software) seharga Rp 50.000,-.
    Software Lisrel 8.8 Full Version adalah software yang mampu melakukan berbagai operasi statistik secara cepat dan mudah. Software Lisrel 8.8 Full Version sangat berguna untuk alat analisis Structural Equation Modelling (SEM).
    Lisrel 8.8 Full Version dibutuhkan oleh mahasiswa jenjang S1, S2, dan S3 pada berbagai jurusan, yaitu manajemen, ekonomi, statistik, teknik industri, dll.
    Apabila anda berminat, silahkan Download Link Dibawah Ini.
    http://www.tusfiles.net/ce963d21294g
    Cukup Bayar Rp. 50.000 (Untuk Dapat Password)
    Nama : Timbul Widodo
    HP : 8995503316

    BalasHapus
  21. mau tanya, dalam WarpPLS apa saja syarat sebuah elemen dikatakan valid dan reliabel? apa semua syarat harus dipenuhi, atau salah satu saja?

    BalasHapus
  22. Jual software statistik, semuanya ada
    LISREL, SPSS, PLS, dan lain2 tinggal request
    harga sangat murah, cuma 15rbu-20rbu per software nya.
    silahkan kunjungi FP ini untuk order lebih lanjut.

    https://www.facebook.com/pages/Jual-Software-Murah-dan-Full-Version/196128347246153?fref=nf

    BalasHapus
  23. solusidatastatistik.com

    BalasHapus
  24. www.solusidatastatistik.com

    BalasHapus
  25. mbak mw taxa, dlm PLS teknik penentuan jumlah anggota sampel it ad rumusx sendiri atau bisa menggunakan semua teknik? saya bingung dlm menentukan jumlah anggota sampel dg menggunakan PLS

    BalasHapus