Identifikasi Indikator pada SEM-Partial Least Square (SEM-PLS) (skripsi tesis dan disertasi)

SmartPLS bertujuan untuk memprediksi suatu model dan mengkonfirmasi teori yang telah ada, tetapi bisa juga digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antar peubah atau variabel laten. Model analisis jalur semua variabel laten dalam smartPLS terdiri dari tiga set hubungan: a. Inner model yang menspesifikasi hubungan antar variabl laten (structural model). Inner model menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan substantive theory. b. Outer model yang menspesifikasi hubungan antara variabel laten dengan indikator atau variabel manifestnya (measurment model). Outer model juga mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel latennya. 17 c. Weight relation di mana nilai kasus dari variabel laten dapat diestimasi. Tanpa kehilangan generalisasi, dapat diasumsikan bahwa variabel laten dan indikator atau manifest variabel diskala zero means dan unit variance sehingga parameter lokasi dapat dihilangkan dalam model. Pengolahan dalam penelitian ini menggunakan model Structural Equation Model (SEM) dengan smartPLS. Hubungan kausalitas model SEM ini untuk lebih jelasnya dapat dilihat melalui diagram path. Ada beberapa hal yang membedakan analisis PLS dengan model analisis SEM yang lain: a. Data tidak harus berdistribusi normal. b. Dapat digunakan sampel kecil. Minimal sampel>30 dapat digunakan. c. PLS selain dapat digunakan untuk mengkonfirmasikan teori, dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. d. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang dibentuk dengan indikator reflektif dan formatif. e. PLS mampu mengestimasi model yang besar dan kompleks dengan ratusan variabel laten dan ribuan indicator. (Sanjiwani & Jayanegara, 2015).