Pagi yang cerah ….. apalagi kalau langsung dihadapkan dengan ribuan data yang harus diolah dan dianalisis dengan menggunakan PLS SEM hi ..hi ..hi…
Tunggu …!!! Pagi-pagi ko sudah ngomong analisis??
Begini ceritanya, kemarin dapat tugas untuk melakukan analisis sosisal dengan banyak variabel yang bersifat kompleks dan harus dianalisis menggunakan PLS SEM. Dulu kalau dapat tugas seperti ini rasanya berat banget, karena harus hitung sana hitung sini. Tapi kini semua menjadi mudah sejak negara api menyerang .. ehh … sejak banyaknya tool analisis maksudnya. Analisa Statistik Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS SEM) menjadi mudah dengan banyaknya tool.
By The Way …. Sudah pada tau belum apa itu PLS SEM?? Jangan-jangan belum ya .. Kalo gitu kita bahas sedikit mengenai PLS SEM ya.
PLS atau Partial Least Squares adalah salah satu metode analisis regresi yang digunakan dalam statistik dan ilmu data. Metode ini dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara beberapa variabel independen dan variabel dependen.
PLS dikembangkan pertama kali oleh Hermann Wold pada tahun 1966. Metode ini dikembangkan dengan tujuan untuk mengatasi masalah multicollinearity dalam analisis regresi. Masalah multicollinearity terjadi ketika dua atau lebih variabel independen memiliki korelasi yang kuat di antara mereka. Hal ini dapat menyebabkan masalah dalam menentukan efek sebenarnya dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Dalam PLS, variabel independen dan variabel dependen diolah dalam bentuk matriks. Metode ini kemudian melakukan reduksi dimensi pada matriks-matriks tersebut dengan menggunakan dekomposisi nilai singular (SVD). SVD adalah metode untuk menguraikan matriks menjadi produk dari tiga matriks: matriks singular, matriks vektor singular kiri, dan matriks vektor singular kanan.
Setelah matriks-matriks tersebut direduksi, PLS akan membangun model regresi yang menghubungkan variabel independen dengan variabel dependen. Model ini dikonstruksi dengan cara menemukan komponen-komponen yang paling signifikan dari masing-masing matriks. Komponen-komponen ini digunakan untuk membangun model regresi yang optimal.
Salah satu keunggulan dari PLS adalah kemampuannya untuk menangani data yang memiliki banyak variabel independen. Metode ini dapat mengurangi dimensi data dan menghindari masalah multicollinearity. Selain itu, PLS juga dapat digunakan dalam analisis data yang memiliki banyak variabel independen yang berkorelasi satu sama lain.
PLS telah digunakan dalam berbagai bidang, termasuk dalam ilmu sosial, biologi, kimiawi, dan teknik. Contoh penggunaan PLS dalam ilmu sosial adalah dalam analisis kepuasan pelanggan, analisis data survei, dan prediksi perilaku konsumen. Sedangkan contoh penggunaannya dalam bidang kimiawi adalah dalam analisis spektroskopi inframerah, analisis metabolomik, dan analisis obat.
Dalam kesimpulannya, PLS merupakan metode analisis regresi yang digunakan untuk menangani data dengan banyak variabel independen dan menghindari masalah multicollinearity. Metode ini telah digunakan dalam berbagai bidang dan terus menjadi topik penelitian yang menarik di bidang statistik dan ilmu data.
Terus .. apa bedanya PLS SEM dan SEM??
PLS SEM dan SEM (Structural Equation Modeling) adalah dua metode analisis data multivariat yang sering digunakan dalam ilmu sosial dan bisnis. Meskipun keduanya memiliki beberapa kesamaan, tetapi ada perbedaan mendasar antara PLS SEM dan SEM.
PLS SEM menggunakan metode Partial Least Squares (PLS) untuk menganalisis hubungan antara variabel dalam suatu model. PLS SEM digunakan ketika data memiliki banyak variabel independen dan variabel dependen, dan ketika hubungan antar variabel bersifat kompleks dan saling ketergantungan. Metode PLS digunakan untuk mengurangi dimensi data dan menghindari masalah multicollinearity yang dapat terjadi dalam analisis regresi. PLS SEM lebih cocok digunakan untuk penelitian yang fokus pada prediksi, seperti analisis kepuasan pelanggan dan analisis prediksi perilaku konsumen.
Sedangkan SEM adalah metode analisis data yang lebih umum digunakan untuk memodelkan hubungan antara beberapa variabel dalam suatu model. Metode SEM menggunakan persamaan struktural untuk mengukur hubungan antara variabel yang diamati. SEM dapat digunakan dalam berbagai penelitian, termasuk dalam penelitian teori sosial, psikologi, pendidikan, dan bisnis. Metode ini cocok digunakan dalam penelitian yang fokus pada pengujian hipotesis dan pengujian teori.
Dalam kesimpulannya, PLS SEM dan SEM adalah dua metode analisis data multivariat yang sering digunakan dalam ilmu sosial dan bisnis. PLS SEM digunakan ketika data memiliki banyak variabel independen dan variabel dependen, dan ketika hubungan antar variabel bersifat kompleks dan saling ketergantungan. Sedangkan SEM digunakan untuk memodelkan hubungan antara beberapa variabel dalam suatu model, dan cocok digunakan dalam penelitian yang fokus pada pengujian hipotesis dan pengujian teori.
Nahh sekarang tool apa saja yang dapat dipergunakan untuk analisis PLS SEM??
Terdapat beberapa software yang dapat digunakan untuk melakukan analisis PLS SEM. Berikut beberapa di antaranya:
- SmartPLS: SmartPLS merupakan software yang digunakan untuk melakukan analisis PLS SEM. Software ini memiliki tampilan yang user-friendly dan dapat digunakan untuk menghasilkan output grafik dan tabel secara otomatis.
- WarpPLS: WarpPLS merupakan software PLS SEM yang user-friendly dan dapat digunakan di berbagai platform. Software ini dapat menghasilkan output dalam bentuk tabel dan grafik dengan mudah.
- ADANCO: ADANCO adalah software PLS SEM yang berbasis web dan dapat digunakan tanpa perlu menginstal software pada komputer. Selain PLS SEM, ADANCO juga dapat digunakan untuk analisis path analysis dan confirmatory factor analysis.
- R package: Terdapat beberapa package di R yang dapat digunakan untuk melakukan analisis PLS SEM, seperti plspm dan semPLS. Kelebihan dari menggunakan R adalah karena R merupakan software open-source, sehingga gratis dan terus dikembangkan oleh komunitas pengguna.
- Stata: Stata juga dapat digunakan untuk melakukan analisis PLS SEM dengan menginstal package sem.
Pilihan software untuk melakukan analisis PLS SEM dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi pengguna. Beberapa software memiliki fitur yang lebih user-friendly, sedangkan yang lain memiliki fitur yang lebih kaya dan dapat disesuaikan
Utak atik di internet, ternyata yang paling banyak dipergunakan adalah SmartPLS, sehingga kali ini kita coba saja yang SmartPLS.
SmartPLS adalah software untuk melakukan analisis PLS SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) yang digunakan dalam penelitian ilmu sosial, bisnis, dan manajemen. SmartPLS merupakan software yang user-friendly dan dapat digunakan oleh orang yang tidak memiliki latar belakang matematika atau statistika yang kuat.
SmartPLS dikembangkan oleh Hengky Latan dan Christian Ringle, dan dirilis pertama kali pada tahun 2005. Software ini terus diperbarui dan saat ini sudah tersedia versi terbarunya, yaitu SmartPLS 3.0.
SmartPLS dapat digunakan untuk menganalisis model PLS SEM dengan memasukkan data dari survei atau pengukuran lainnya ke dalam software. Kemudian, software akan menghasilkan output berupa tabel dan grafik yang menunjukkan hasil analisis, seperti koefisien jalur, nilai R-squared, dan nilai loading faktor.
Kelebihan dari SmartPLS adalah tampilannya yang user-friendly dan mudah digunakan, serta mampu menghasilkan output yang dapat dimengerti oleh orang yang tidak memiliki latar belakang matematika atau statistika yang kuat. Selain itu, SmartPLS juga dapat mengatasi masalah multicollinearity dan outlier dalam data.
Namun, kekurangan dari SmartPLS adalah tidak semua jenis model SEM dapat dianalisis dengan software ini. Selain itu, pengguna SmartPLS juga harus memperhatikan jumlah sampel yang digunakan, karena jumlah sampel yang kurang dari 100 dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat.
Cara menggunakan PLS SEM sangat mudah. Berikut adalah beberapa langkah untuk melakukan analisis PLS SEM menggunakan SmartPLS:
- Menyiapkan data: Pertama-tama, pastikan bahwa data yang akan digunakan sudah dalam format yang sesuai. Data harus berupa file Excel atau CSV dengan struktur yang sudah ditentukan oleh SmartPLS. Selain itu, pastikan bahwa data sudah terisi dengan lengkap dan tidak ada nilai kosong atau outlier yang signifikan.
- Membuat model: Setelah data siap, buatlah model PLS SEM yang akan dianalisis dengan SmartPLS. Model tersebut harus berisi variabel independen dan dependen, serta hubungan antara variabel tersebut. Untuk membuat model, gunakanlah editor grafis yang disediakan oleh SmartPLS.
- Mengimpor data ke SmartPLS: Setelah model selesai dibuat, impor data ke SmartPLS dengan memasukkan file Excel atau CSV yang sudah disiapkan sebelumnya. Pastikan bahwa variabel dalam data sudah sesuai dengan variabel yang ada dalam model.
- Mengukur validitas dan reliabilitas: Langkah selanjutnya adalah mengukur validitas dan reliabilitas dari variabel dalam model. Untuk mengukur validitas, gunakanlah konsep loading faktor. Sedangkan untuk mengukur reliabilitas, gunakanlah nilai cronbach alpha.
- Melakukan analisis jalur: Setelah validitas dan reliabilitas sudah diukur, lakukanlah analisis jalur dengan SmartPLS. Analisis ini akan menghasilkan output berupa koefisien jalur yang menunjukkan hubungan antara variabel dalam model.
- Menafsirkan hasil: Setelah analisis jalur selesai, hasil dapat diinterpretasikan untuk menjawab pertanyaan penelitian. Perlu diingat bahwa hasil harus dilihat dalam konteks model dan hipotesis yang dibuat sebelumnya.
- Membuat laporan: Terakhir, hasil analisis PLS SEM dapat digunakan untuk membuat laporan penelitian. Laporan tersebut harus menjelaskan model yang digunakan, hasil analisis, dan kesimpulan yang dapat diambil dari hasil tersebut.
Demikianlah langkah-langkah untuk melakukan analisis PLS SEM menggunakan SmartPLS. Pastikan untuk memahami setiap langkah dengan baik dan memperhatikan setiap detail dalam proses analisis.
Mudah bukan?? Tunggu apalagi ayo kita coba sama-sama. Atau …. Mau bantu saya analisis kerjaan saya?? He…he….
– Ramadani Saputra –
