Partial Least Square (PLS) (skripsi, tesis, disertasi)

Partial Least Square (PLS) dikembangkan sebagai alternatif CBSEM. Secara
filosofis, perbedaan antara CBSEM dan PLS menurut Wold dalam Ghozali (2012)
adalah orientasi model persamaan struktural yang digunakan untuk menguji teori atau
untuk mengembangkan teori (tujuan prediksi). Pendekatan untuk mengestimasi variabel
laten dianggap sebagai kombinasi linear dari indikator sehingga menghindarkan masalah
indeterminacy dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor Ghozali (2012).
Menurut Jogiyanto dan Abdillah (2010) PLS adalah analisis persamaan struktural
(SEM) berbasis varian yang secara simultan dapat melakukan pengujian model
pengukuran sekaligus pengujian model struktural. Model pengukuran digunakan untuk
uji validitas dan reliabilitas, sedangkan model struktural digunakan untuk uji kausalitas
(Pengujian hipotesis dengan model prediksi). Perbedaan mendasar PLS yang merupakan
SEM berbasis varian dengan LISREL atau AMOS yang berbasis kovarian adalah tujuan
penggunaannya. SEM berbasis konvarian bertujuan untuk mengestimasi model untuk
pengujian atau konfirmasi teori, sedangkan SEM varian bertujuan untuk memprediksi
9
model untuk pengembangan teori, karena itu, PLS merupakan alat prediksi kausalitas
yang digunakan untuk pengembangan teori.
Ada beberapa hal yang membedakan analisis PLS dengan model analisis SEM
yang lain:
1. Data tidak harus berdistribusi normal multivariate
2. Dapat digunakan sampe kecil. Minimal sampel > 30 dapat digunakan.
3. PLS selain dapat digunakan untuk mengkonfirmasikan teori, dapat juga
digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten.
4. PLS dapat menganalisis sekaligus konstruk yang di bentuk dengan indikator
reflektif dan formatif
Ada beberapa program komputer untuk mengestimasi model pada model
persamaan struktural yaitu program Smartpls, LISREL, AMOS, EQS, SAS
PRODUCCALIS, dan STATISTICA SEPATH.