13 Juli 2013

Uji Outer Model Pada PLS-Path Modeling

Dalam model SEM yang berbasis varian atau PLS-Path Modeling, model ini terdiri dari Outer model  (model pengukuran) dan Inner model (model structural ). Dengan demikian evaluasi  model pada PLS-PM juga terdiri 2 tahap yaitu evaluasi outer model dan Inner Model. Hal yang perlu diperhatikan dalam menggunakan PLS-PM adalah tidak adanya suatu kriteria statistik yang mampu menilai secara keseluruhan suatu model sehingga peneliti tidak mampu melakukan analisa inferensi untuk menguji kelayakan model. Sebagai alternatif, uji nonparametrik melalui metode re-sampling seperti Jackknifing dan Bootstrapping bisa digunakan pada estimasi suatu model yang dihasilkan.

OUTER MODEL
Pada outer model kita kenal 2 tipe/jenis hubungan indikator pada konstruknya, maka pengujian dilakukan sesuai dengan bentuk indikatornya yaitu indikator reflektif dan indikator formatif.
      • INDIKATOR REFLETIF
          Loading Faktor.
          Nilai ini menunjukan korelasi antara indikator dengan konstruknya. Indikator dengan nilai loading yang rendah menunjukan bahwa indikator tersebut tidak bekerja pada model pengukurannya. nilai loading yang diharapkan > 0.7.

          Cross Loading
          Nilai ini merupakan  ukuran lain dari validitas diskrimanan. Nilai yang diharapkan bahwa setiap indikator memiliki loading lebih tinggi untuk konstruk yang diukur dibandingkan dengan nilai loading ke konstruk yang lain.
            Composite Reliability
            Nilai ini menunjukan internal consistency yaitu nilai composite reliability yang tinggi menunjukan nilai konsistensi dari masing-masing indikator dalam mengukur konstruknya. Nilai CR diharapkan > 0.7.
            Formula Composite Reliability :

            Rumus Composite Reliability

            Dimana  adalah component loading ke indikator dan  .

            Average Variance Extracted (AVE)
            Nilai AVE digunakan untuk mengukur banyaknya varians yang dapat ditangkap oleh konstruknya dibandingkan dengan variansi yang ditimbulkan oleh kesalahn pengukuran. Nilai AVE harus lebih besar (> 0.5). Formula AVE :

            Rumus AVE




                    Dimana  adalah component loading ke indikator dan  
                    • INDIKATOR FORMATIF
                    Pada model hubungan formatif, outer weight (penimbang) setiap indikator dbandingkan satu dengan yang lain untuk menentukan indikator yang memberikan kontribusi terbesar dalam satu konstruk. Pada alpha 5 % indikator dengan penimbang terkecil (t-statistik > 1.96). Selain signifikansi nilai weight, evaluasi dilakukan apakah terdapat multikolinieritas pada indikatornya. Untuk mengujinya dengan mengetahui nilai Variance Inflation factor (VIF). Nilai VIF < 10 mengindikasikan tidak terdapat multikol.




                      23 komentar:

                      Niken Wahyu mengatakan...

                      Selamat pagi..maaf pak, saya ingin bertanya.. arti nilai AVE=1 itu apa ya ,Pak? apakah nilai AVE=1 jarang ditemukan? terimakasih..

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      Saudara Niken,
                      nilai AVE merupakan kriteria uji konvergen validity dari indikator pada level konstruknya. nilai AVE antara 0-1. Jika nilai AVE=1, artinya indikator memiliki besarnya varian yang dikandung pada konstruk adlh sempurna. Nilai AVE =1 terjadi pd konstruk yang hanya memiliki 1 indikator.

                      Anonim mengatakan...

                      maaf pak saya ingin bertanya untuk loading factor rumusnya yang mana ya pak? selain memang menggunakan software SEM hasilnya langsung keluar. Terima kaih

                      Anonim mengatakan...

                      pak saya ingin menanyakan tentang indeksnya, untuk notasu sigma i berarti sebanyak jumlah indikator, ataukah matriks varians kovarian ? trims

                      Yeyen Komalasari mengatakan...

                      Selamar sore,
                      indikator dikatakan valid jika nilai outer loading > 0,6
                      Apabila indikator memiliki nilai outer loading mendekati sempuna yaitu 0,999
                      apakah data saya salah? atau itu bisa saja terjadi dan itu dapat diterima
                      Terimakasih

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      Yeyen : tidak salah. kalau itu bisa saja terjadi dan bisa diterima. Lebih baik di cek data mentahnya lagi dengan hasil kusesionernya.

                      wathoni hipzul imtihan mengatakan...

                      Mohon Pencerahan, saya meneliti dengan 2 variabel eksogen(X1 dan X2) terhadap 2 variabel endogen(Y1 dan Y2). X1 ada 3 indikator reflektif, X2 ada 1 indikator formatif, Y1 ada 1 indikator formatif, dan Y2 ada 1 indikator formatif. bagaimana evaluasi outer modelnya? apakah langsung 1 kali run pada Smart PLS 3.0? atau dipisah antara variabel dengan indikator reflektif(X1) dengan variabel dengan indikator formatif(X2, Y1 dan Y2)?

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      wathoni hipzul imtihan :hanya perlu sekalai run (algorithm). Tapi hasilnya untuk uji outer model nanti berbeda antara indikator formatif dan reflektif.

                      wathoni hipzul imtihan mengatakan...

                      berarti yang dievaluasi outer model hanya X1 dengan 3 indikator reflektif?? kemudian 3 variabel dengan indikator tunggal langsung di lihat hasil bootstrappingnya?
                      Kenapa di Smart PLS 3 untuk variabel dengan indikator tunggal tidak ada arah panahnya?
                      mohon penjelasan. terimakasih

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      wathoni hipzul imtihan:
                      iya.
                      untuk indikator tunggal sudah otomatis indikator berbentuk formatif, karena konstrak hanya sebagai pengganti indikator tunggal tersebut

                      dyan putry mengatakan...

                      Saya ingin menanyakan pak, apabila ketika saya ingin menguji convergent validity dengan menggunakan outer loading dan nilai AVE, tapi saya mendapatkan hasil dimana outer loading pada setiap indikator semuanya memenuhi, namun ada nilai dari AVE yang tidak memenuhi, kira kira itu seperti apa ya pak? saya menggunakan 3 variabel dengan 1 variabel eksogen dan 2 variabel endogen

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      dyan Putry : untuk menaikkan AVE,keluarkan dari model indikator yang terendah.

                      Unknown mengatakan...

                      Selamat malam pakkk,apabila saya menguji 3 variable dengan 1 variable sebagai mediasi,hasil yang saya dapat menunjukan nilai AVE yang rendah yaitu dibawah 0.5 ,hal ini menandakan apa ya pak,dan bagaimana cara menaikan nilai AVE nya?terimakasih

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      Unknown : nilai AVE yang rendah < 0.5 menunjukkan convergent validity yaitu menggambarkan besarnya varian yang dapat dikandung oleh konstrak latennya. Untuk menaikkan AVE, keluarkan indikator yang masih rendah < 0.5 atau indikator dengan nilai loading terkecil.

                      Anonim mengatakan...

                      Selamat malam pak. Pak saya ingin bertanya apakah SEM dapat digunakan untuk mengukur single indikator/satu indikator ?. Mohon penjelasannya pak. Terimakasih.

                      Ravi Ul Haq mengatakan...

                      selamat sore pak. saya ingin bertanya. bagaimana maksud dari nilai path coeffisien di pls ya? misalnya nilai path coeffisien pada variabel A terhadap B adalah 0,15. itu artinyakan positif, apabila A meningkat, berarti B juga akan meningkat, begitu bukan? Nah yang ingin saya tanyakan itu 0,15 itu apa pak? Apakah ada standarnya berapa angka normal dari path coeffisien tersebut? Atau hanya sebatas melihat hasil positiv atau negativ saja pada hasil path coeffisien itu? Mohon pencerahannya, terima kasih sebelumnya.

                      shufi mujahida mengatakan...

                      pak, saya mau bertanya.. pada penelitian saya, ada salah satu variabel formatif yang semua indikatornya memiliki nilai t statistik yang lebih kecil dari pada t tabel, apakah hal tersebut berarti semua variabel saya tidak signifikan?
                      tapi berdasarkan uji pendahuluan pake spss, semua hasilnya valid, reliabel dan linier

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      Anonim : ya bisa menggunakan single indikator. namum nilai loading indikator (1) dan tidak perlu diuji outer model.

                      rezki wulan permata sari mengatakan...

                      pak bagaimana rumus untuk mendapatkan loading factor di PLS/GeSCA?

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      RAVI UI Haq : ya benar, jika nilai koefisien A sebesar 0.15, artinya bahwa jika ada peningkatan A sebesar 1 maka B akan meningkat sebesar 0.15. Tidak ada batasan normal pada nilai koefisien, hanya berkisar antara -1 sampai dengan 1.

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      Shufi mujahida:uji pada formatif tidak sama dengan reflektif. pada indikator reflektif uji menggunakan weight (bobot) dan nilai t-statistik dan juga nilai VIF sebagai uji multikolinieritas

                      indriyani rajabbiliana mengatakan...

                      Pak mau tanya, saya sendang meneliti menggunakan PLS dengan 100 responden, setelah dilakukan PLS Alogarith , AVE pada varibel saya 0,48 dan berwarna merah. sedangkan varibel yang lain berwarna hijau dan di atas 0,5. yang ingin saya tanyakan, apakah varibel saya yang 0.48 itu masih bisa di lanjutkan tanpa mengubah data responden? terimakasih.

                      Suseno Bimo mengatakan...

                      Indriyani rajabbiliana : Untuk menaikkan nilai AVE dari 0.48 menjadi > 0.50, keluarkan indikator yang memiliki nilai loading paling rendah/terkeci.