Analisis Jalur Pls.docx

PLS Variabel konstruk lebih kompleks daripada variabel manifest Indicator pada umunya pertanyaan atau pernyataan dalam kuesioner dengan tingkatan 1-5 Kesalahan pengukuran diakibatkan oleh menjawab kuisioner yang ngawur Varian = pls, kovarian = sem Sem digunakan uji teori, untuk prediksi menggunakan pls Pada reflexi = x1, x2, x3 merupakan indicator (variabel dependen), faktor utama membentuk x1, x2, x3 Pada formaif = x1, x2, x3 merupakan variabel independen mempengaruhi faktor komposit Konstruk = elips Indicator = kotak Jumlah indicator pembengaruhi jumlah persamaan Jika nilai loading kurang dari 0,5 maka dihapus indikatornya Cross loading jarang dipakai untuk menilai kulitas diskriminan karena sulit mencapai 0,7 untuk 1 variabel Atau yg penting lebih tinggi lah dari variabelnya Pls menggunakan format .csv Bootstrapping = inner model

Outer Loadings (Mean, STDEV, T-Values) Original Sample (O)

Sample Mean Standard Deviation (M) (STDEV)

Standard Error (STERR)

T Statistics (|O/STERR|)

Y <- IT

1.000000

1.000000

0.000000

x1
0.848475

0.842794

0.053969

0.053969

15.721396

x10
0.566384

0.525336

0.178621

0.178621

3.170877

x2
0.762491

0.756878

0.075781

0.075781

10.061782

x3
0.825264

0.819059

0.065891

0.065891

12.524637

x4
0.739745

0.734081

0.061913

0.061913

11.948126

x5
0.695186

0.688675

0.057711

0.057711

12.046081

x6
0.620662

0.613377

0.114184

0.114184

5.435646

x7
0.734338

0.731927

0.072522

0.072522

10.125720

x8
0.567020

0.530816

0.141021

0.141021

4.020820

x9
0.564379

0.527707

0.163128

0.163128

3.459729

Table of contents

Outer maodel 1.

validitas konvergen -> outer loadings Faktor loading > 0,5 dan signifikan (>1,96) Valid

Cross Loadings IT

PEU

PU

Y

1.000000 0.061026 0.041217

x1

0.060401 0.848475 0.386046

x10 0.098687 0.195646 0.566384

x2

0.090859 0.762491 0.257466

x3

0.058369 0.825264 0.444383

x4

0.085606 0.739745 0.466060

x5

-0.025760 0.695186 0.560742

x6

0.057626 0.425154 0.620662

x7

-0.019338 0.503688 0.734338

x8

-0.102452 0.088182 0.567020

x9

0.048137 0.240632 0.564379

Table of contents

Disesuiakan dengan gambar yg tadi Validitas diskrimina -

cross loading -> valid AVE diakarkan > korelasi -> valid Indicator dan konstruk -> valid

-

Cronbachs Alpha Cronbachs Alpha

IT

1.000000

PEU

0.838232

PU

0.673426

Table of contents

Composite Reliability Composite Reliability IT

1.000000

PEU

0.882924

PU

0.749505

Table of contents

Reliabilitas

R Square R Square IT

0.003776

PEU PU

0.335761

Table of contents

Inner model Q2 = 1 – (1 – R21) (1 – R22) = 1 – (1 – 0,004) ( 1- 0,34) = 0,34 Sebesar 0,34 kontruk IT dapat dijelaskan oleh kontruk PU dan PEU sedangkan sisanya oleh konstruk lain < baik (kurang baik)

Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values) Original Sample (O)

Sample Mean Standard Deviation (M) (STDEV)

Standard Error (STERR)

T Statistics (|O/STERR|)

PEU -> IT

0.055918

0.056394

0.129668

0.129668

0.431237

PEU -> PU

0.579448

0.601643

0.041346

0.041346

14.014681

PU -> IT

0.008815

0.017461

0.137692

0.137692

0.064023

Table of contents

Indicator tuggal maka gak pake outer model

Tidak ada pengaruh langsung melalui KO

Jika melakukan analisis jalur mneggunakan pls