SEM berbasis component atau variance – PLS

Pada dasarnya, tujuan PLS adalah prediksi. Variabel laten didefinisikan sebagai jumlah dari indikatornya. Hasil komponen skore untuk setiap variabel laten didasarkan pada estimated indicator weight yang memaksimumkan variance explained untuk variabel dependent (laten, observe atau keduanya). PLS merupakan metode analisis yang powerfull oleh karena tidak didasarkan banyak asumsi. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala kategor sampai ratio dapat digunakan pada model yang sama), sample tidak harus besar dan residual distribution. Walaupun PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. Oleh karena lebih menitik beratkan pada data dan dengan prosedur estimasi yang terbatas, maka mispesifikasi model tidak begitu berpengaruh terhadap estimasi parameter.

PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif dan hal ini tidak mungkin dijalankan dalam CBSEM karena akan terjadi unidentified model. Oleh karena PLS menggunakan analisis series ordinary least square, maka identifikasi model bukan masalah dalam model rekursive dan juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu dari pengukuran variabel.

Beberapa program yang dirancang khusus untuk menyelesaikan model dengan PLS adalah SmartPLS, PLS Graph, Visual PLS dan PLS Gui. Semua program tersebut dapat di download secara gratis dari internet. Berikut adalah alamat-alamat penyedia software tersebut: (anda juga bisa tanya sama Mbah Google)

http://dmsweb.badm.sc.edu untuk program PLS Gui

http://kuas.edu.tw untuk program VPLS

http://smartpls.de untuk program SmartPLS (Rekomendasi)

http://bauer.uh.edu untuk program PLS Graph

Program-program tersebut sampai sekarang masih merupakan versi Beta (kecuali PLS Graph) sehingga masih bisa di download secara gratis. 

Pada dasarnya, tujuan PLS adalah prediksi. Variabel laten didefinisikan sebagai jumlah dari indikatornya. Hasil komponen skore untuk setiap variabel laten didasarkan pada estimated indicator weight yang memaksimumkan variance explained untuk variabel dependent (laten, observe atau keduanya). PLS merupakan metode analisis yang powerfull oleh karena tidak didasarkan banyak asumsi. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala kategor sampai ratio dapat digunakan pada model yang sama), sample tidak harus besar dan residual distribution. Walaupun PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. Oleh karena lebih menitik beratkan pada data dan dengan prosedur estimasi yang terbatas, maka mispesifikasi model tidak begitu berpengaruh terhadap estimasi parameter.

PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan indikator formatif dan hal ini tidak mungkin dijalankan dalam CBSEM karena akan terjadi unidentified model. Oleh karena PLS menggunakan analisis series ordinary least square, maka identifikasi model bukan masalah dalam model rekursive dan juga tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu dari pengukuran variabel.

Beberapa program yang dirancang khusus untuk menyelesaikan model dengan PLS adalah SmartPLS, PLS Graph, Visual PLS dan PLS Gui. Semua program tersebut dapat di download secara gratis dari internet. Berikut adalah alamat-alamat penyedia software tersebut: (anda juga bisa tanya sama Mbah Google)

http://dmsweb.badm.sc.edu untuk program PLS Gui

http://kuas.edu.tw untuk program VPLS

http://smartpls.de untuk program SmartPLS (Rekomendasi)

http://bauer.uh.edu untuk program PLS Graph

Program-program tersebut sampai sekarang masih merupakan versi Beta (kecuali PLS Graph) sehingga masih bisa di download secara gratis.