Konstrak multidimensi dimana konstrak memiliki lebih dari satu dimensi atau beberapa subdimensi (berupa second order, third order dan seterusnya) disebut juga model Hierachical. Dalam design dasar PLS, indikator pada konstrak dapat berbentuk reflektif maupun formatif. Kedua pilihan bentuk tersebut dapat digunakan untuk mengestimasi hierachical model, tetapi pilihan itu pada level struktural. Jika pola hubungan antara lower order konstrak dan higher order konstrak berbentuk reflektif (pada tipe 1 dan tipe 3) maka disebut sebagai molecular model. Dalam beberapa literatur disebut juga dengan common latent construct, hierachical common factor model, dan principal factor model.
Namun sebaliknya jika hubungan antara lower order konstrak dengan higher order konstrak berbentuk formatif (pada tipe 2 dan tipe 4) maka disebut dengan molar model. Dalam beberapa literatur model ini disebut juga dengan composite latent construct, composite latent variable model.
 |
| Model Molecular dan Molar |
Dalam hierachical model diasumsikan bahwa antar sesama Lower Order Construct (LOC) dapat saling berpengaruh karena memiliki aspek yang sama. Demikian pula antara LOC dan HOC tidak dapat dihipotesiskan. Karena hal tersebut dibutuhkan pendekatan khusus untuk mengestimasi higher order construct. Ada 3 (tiga) pendekatan yang digunakan saat ini yaitu repeated indikator approach, hybrid approach dan two stage approach.
Pendekatan Repeated Indicators (Repeated Indicator Approach)
Pendekatan repeated indikator sudah sangat populer dibandingkan dengan pendekatan yang lain seperti gybrid dan two stage. Pendekatan repeated indikator dikembangkan oleh Herman Wold tahun 1980an. Prosedur reperated indicator dangat ah sederhana, yaitu dengan menggunakan semua indikator dikonstrak first order sebagai indikator pada second order dan seterusnya. Sebagai gambaran dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
 |
| Model Repeated Indicator Approach |
Dari gambar model di atas terlihat bahwa indikator-indikator pada konstrak dimensi first order yaitu System Reliability (SR1, SR2, SR3) System Efficiency (SE1, SE2, SE3) dan System Privacy (SP1, SP2, SP3) digunakan kembali sebagai pengukur pada konstrak System Quality sebagai second order, jadi konstrak System Quality diukur dengan indikator SR1, SR2, SR3, SE1, SE2, SP1, SP2, SP3).
Pendekatan Hybrid (Hybrid Approach)
Pendekatan hybrid dalam menganalisis model higher construct dikembangkan oleh Wilson dan Hanseler (2007) yang bertujuan untuk mengatasi masalah yang ditimbulkan oleh pendekatan repeated indicator.
 |
| Model Hybrid Approach |
Prosedur dalam pendekatan model ini memiliki kemiripan dengan repeated indikator, tetapi indikator-indikator pada first order dipilih secara acak untuk digunakan sebagai indikator pada second order konstrak. Seperti dijelaskan pada gambar di atas, indikator SR2 (System Reliabilty), SE1 (System Efficiency), SP3 (System Privacy) yang merupakan indikator pada first order digunakan sebagai indikator pada higher order System Quality.
Pendekatan Two Stage (Two Stage Approach)
Pendekatan two stage dapat memberikan solusi dari masalah yang ditimbulkan oleh pendekatan Repeated indicator yaitu residual dari indikator akan saling berkorelasi. Dengan pendekatan repeated indikator pada type II dan type IV, dimana higher order konstrak yang berada sikonstrak dependen/endogen membuat nilai varians (nilai R-square) menjadi sangat tinggi mendekati 1. Hal ini terjadi karena higher order dijelaskan oleh lower order.
Dengan pendekatan two stage konstrak dimensi dibuat menjadi latent score sebagai indikator dari konstrak higher konstrak. Skor variabel laten diperoleh dengan menggunakan first order konstrak yang diestimasi untuk first stage atau dapat menggunakan analisis faktor atau principal component.
Gambaran model dengan pendekatan two stage selengkapnya disajikan pada model dibawah ini.
 |
| Model Two Stage Approach |
Baca juga :
1. Model Moderator Structural Equation Modeling
2. Model Moderator Regression Analysis MRA
3. Model Moderator dengan Uji Selisih Mutlak
4. Model Moderator dengan Uji Residual
Referensi :
Becker, J.M, Kelin, K, and Wetzels, M. (2012). Hierachical Latent variable Models in PLS-SEM : Guidlines for Using Reflective -Formative Type Models. Long Range Planing (45), 359-394.
Ghozali, I and Latan, H. (2012). Partial Least Squares Konsep, Metode dan Aplikasi menggunakan Program WarpPLS 4.0. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar