structural+equation+modeling+%28sem%29+with+smartpls.unlocked (1)

7/22/2019 Structural+Equation+Modeling+%28sem%29+With+Smartpls.unlocked (1)

1/12

Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om

www.statistikolahdata.com

%&'()&('*+ -(*&.O OD+. ith %mat+%

Software SmartPLS bisa didapatkan di http://Smart.de/ . Sebelum melakukan analisis SEM dengan

SmartPLS, pada bagian ini kita harus mengenalnya terlebih dulu. Contoh ini menggunakan

SmartPLS .!. Setelah mendownload dan instal, bagaimana "ara memulainya :

#. $ampilan pertama pada SmartPLS . %lik O5

. %lik )loseseperti pada gambar di atas.

#Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om
http://smart.de/http://smart.de/


2/12



Sekarang sudah terlihat menu utama pada SmartPLS

Langkah&langkah analisis dengan SmartPLS :

#. %lik ile e)eate e oe!t



3/12



. %etik nama pada Pro'e"t name, kemudian klik ne(t, "ontoh: +atihan %mat+%

%emudian %lik et.

). Pada file name, "ari folder dan nama file yang akan dianalisis. *alam hal ini penulis

menyimpan di +older , nama file Latihan SmartPLS. Seperti terlihat pada gambar di

bawah ini. %emudian %lik et.

.ngat: data yang akan dianalisis disimpan dalam tipe CS atau t(t.

)Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om


4/12



-. Langkah selan'utnya adalah melakukan setting data.

Caranya :

eri tanda "entang 01 pada menu &he .n#i!ato #ata !ontains missing ;alues

Pada menu issing


5/12



Selan'utnya kita akan menggambar path diagram diagram alur1 seperti gambar di bawah ini.

3)

36

3# 3- 34

37

3

3ipotesis :

#1 PE 8 : Pengaruh PE terhadap 8

1 PE 9$ : Pengaruh PE terhadap 9$

)1 8 : Pengaruh 8 terhadap

-1 8 9$ : Pengaruh 8 terhadap 9$

41 9$ : Pengaruh 9$ terhadap

71 9$ 8S : Pengaruh 9$ terhadap 8S

61 8S : Pengaruh terhadap 8S

Mengenai kon0ersi diagram 'alur ke persamaan dibahas dalam materi tersendiri.

4Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om

8S

9$

PE

8

9$#

8

PE#

8)

8#

PE)

PE

PE-

9$

PE4

8S4

9$49$-9$)

8S)

8S-

8S

8S#

# )


6/12



Caranya double klik pada +atihan %mat+%s=lsm >Menu Pro'e"t1.

eberapa menu pada SmartPLS.

4 #

)

- indikator 0ariabel Eksogen 0ariabel laten Endogen 0ariabel laten

%eterangan :

#. %it!h to insetion o#e: berfungsi untuk membuat gambar 0ariabel laten.

. %it!h to !onne!tion o#e: berfungsi untuk membuat hubungan antar 0ariabel laten

). 9rea menggambar path diagram.

-. ndikator 0ariabel.

4. %it!h to sele!tion o#e: berfungsi untuk merubah/mengganti perintah.

Langkah&langkah menggambar :

#. %lik %it!h insetion mo#e, buat gambar 0ariabel laten pada area gambar sebanyak 7.

%arena disini ada 7 0ariabel laten/konstruk.

. eri nama tiap 0ariabel laten. Caranya klik pada tiap gambar atau 0ariabel laten, klik



7/12



kanan, ename obe!t. Masing&masing diberi nama 8, PE, , 9$ dan 8S

). Sekarang "ara menghubungkan indikator dengan 0ariabel laten. Perhatikan menu indikator

di bagian bawah kiri. Lakukan langkah klik, drag drop untuk tiap&tiap indikator ke 0ariabel

latennya. ndikator 0ariabel 8#,8, 8) ke 0ariabel laten 8. *emikian untuk yang

lain.

-. Menghubungkan antar0ariabel laten/kontruk. %lik menu %it!h to !onne!tion o#e.

3ubungkan 0ariabel laten seperti pada gambar. ariabel 8 ke dan 9$, PE ke 8 dan

9$ dan seterusnya seperti pada gambar di atas.

Setelah menggambar selesai seperti pada gambar di atas. agaimana "aranya melakukan

analisisnya agar kita tahu hasil outputnya.

Langkah&langkahnya :

#. %lik pada menu pilihan ;un seperti yang ditun'ukan arah panah. Pilih +% algoitm.

%emudian inish 9tau pada menu )al!ulate, klik +% algoitm, kemudian inish..


8/12



5ah, sekarang saatnya memba"a outputnya.

#. Model Measurement outer model1


9/12



b. aliditas diskriminan dis"riminant 0alidity1

yaitu dengan "ara melihat nilai "ross loading faktor. Cross loading berguna untuk apakah

konstruk memillki dis"riminant yang memadai yaitu dengan "ara membandingkan korelasi

indikator dengan konstruknya harus lebih besar dibandingkan korelasi antara indikator

dengan konstruk yang lain.

?ika korelasi indikator konstruk memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi

indikator tersebut terhadap konstruk lain, maka dikatakan konstruk tersebut memiliki

discriminant validity yang tinggi.

5ilai "ross loading dapat dilihat pada tabel di bawah ini.


AT BI PE UB US

AT1 0.9003

AT2 0.9049

AT3 0.8965

AT4 0.8800AT5 0.8779

BI1 0.8562

BI2 0.8336

BI3 0.8871

PE1 0.7591

PE2 0.8261

PE3 0.8707

PE4 0.8029

PE5 0.7935

UB1 0.8570

UB2 0.8072

UB3 0.7564

US1 0.8045

US2 0.8480

US3 0.8817

US4 0.8671

US5 0.8599

Validitas Konvergen


10/12



". Composite reliability

*ata yang memiliki "ompasite reliability =!,> mempunyai nilai reliabilitas yang tinggi.

5ilai "omposite reliability yang dihasilkan terlihat pada tabel di bawah ini.

d. 90erage arian"e E(tra"ted 9E1

5ilai 9E yang diharapkan =!,4. Pada tabel di atas nilai 9E pada semua konstruk di atas

=!,4. 5ilai 9E terendah !,746 pada kontruk 8 sedangkan yang tertinggi pada kontruk

9$ !,62461. Cara lain untuk mengetahui 0aliditas diskriminan dengan "ara u'i Fornell-

Larcker criterion. 8'i ini membandingkansquare root of average varianceextracted 9E1

dengan latent variabel correlations. 3asilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Misalnya konstruk 9$ lebih besar dibandingkan kontruk yang lain, yaitu dengan "ara

membandingkan masing&masing konstruk antara kolom dan barisnya.

#!Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om

CROSS OA!I"#

AT BI PE UB US

AT1 0.9003 0.3164 0.3477 0.2756 0.3525

AT2 0.9049 0.3195 0.3641 0.2655 0.3485

AT3 0.8965 0.3148 0.3455 0.2690 0.3329

AT4 0.8800 0.2565 0.3111 0.2726 0.3478AT5 0.8779 0.2307 0.2809 0.2474 0.3087

BI1 0.3258 0.8562 0.5063 0.1944 0.4439

BI2 0.2443 0.8336 0.4437 0.1172 0.2986

BI3 0.2574 0.8871 0.4652 0.2405 0.4315

PE1 0.2808 0.4334 0.7591 0.1969 0.3280

PE2 0.3209 0.4247 0.8261 0.2442 0.3623

PE3 0.3301 0.4788 0.8707 0.3452 0.3952

PE4 0.2957 0.4646 0.8029 0.2487 0.3930

PE5 0.2770 0.4375 0.7935 0.2537 0.3185

UB1 0.2320 0.2271 0.2707 0.8570 0.1796

UB2 0.2314 0.1681 0.2206 0.8072 0.1666

UB3 0.2591 0.1381 0.2859 0.7564 0.1839

US1 0.3151 0.3836 0.4002 0.1650 0.8045

US2 0.3410 0.3767 0.3659 0.2138 0.8480

US3 0.3253 0.4124 0.3690 0.1836 0.8817

US4 0.3226 0.4069 0.3832 0.2125 0.8671

US5 0.3155 0.4063 0.3772 0.1599 0.8599

AVE Co$%osite Relia&ilit' R S()are

AT 0.7957 0.9511 0.1739 0.9359

BI 0.7383 0.8943 0.1226 0.8252

PE 0.6582 0.9057 0.0000 0.8700

UB 0.6527 0.8490 0.1042 0.7327

US 0.7270 0.9301 0.2755 0.9058

Cron&a*+s Al%+a


11/12



S@uare root 9E

e. Cronba"hAs alpha

8'i reliabilitas diperkuat dengan nilai "ronba"hAs alpha. 5ilai yang disarankan adalah =!,7.

5ilai "ronba"hAs alpha untuk semua kontruk di atas !,7. 5ilai "ronba"hAs alpha kontruk 9$

!,2)421, !,>41, PE !,>6!!1, 8 !,6)61, 8S !,2!4>1.

. Model stru"tural nner Model1

5ilai ; untuk 0ariabel endogen. 3asil ;sebesar !,76, !,)) dan !,#2 mengindikasikan

bahwa model Bbaik, Bmoderat, dan Blemah

5ilai ;yang didapatkan masing masing konstruk : 9$ !,#6)2 #6,-D1, !,#7 #,)D1,

8 !,#!- #!,-D1, 8S !,644 6,44D1.

Effe"t sie f1. 5ilai f sebesar !,!, !,#4 serta !,)4 dapat diintrepretasikan apakah

prediktor 0ariabel laten memiliki pengaruh yang Blemah, Bsedang atau Bbesar.

#1 9$ F !,>-) 71 8 9$ F !,#22)

1 9$ 8S F !,44) 61 8 F !,#)7-

)1 8S F !,)>)#

-1 PE 9$ F !,)!67

41 PE 8 F !,)>

##Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om

ATE"T VARIABE CORREATIO"S

AT BI PE UB US

AT 0.8920 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

BI 0.3251 0.8592 0.0000 0.0000 0.0000

PE 0.3719 0.5517 0.8112 0.0000 0.0000

UB 0.2986 0.2213 0.3228 0.8078 0.0000

US 0.3798 0.4661 0.4444 0.2194 0.8526

OUTPUT BOOTSTRAPPI"#

Original Sa$%le Sa$%le ,ean Standard !eviation Standard Error T Statisti*s

-O. -,. -ST!EV. -STERR. -/O0STERR/.

AT 12 BI 0.2843 0.2837 0.0416 0.0416 6.8367 1,96

AT 12 US 0.2553 0.2595 0.0358 0.0358 7.1348 1,96

BI 12 US 0.3831 0.3829 0.0372 0.0372 10.2900 1,96

PE 12 AT 0.3076 0.3048 0.0426 0.0426 7.2164 1,96

PE 12 UB 0.3228 0.3224 0.0319 0.0319 10.1250 1,96

UB 12 AT 0.1993 0.2020 0.0364 0.0364 5.4751 1,96

UB 12 BI 0.1364 0.1374 0.0402 0.0402 3.3922 1,96

t ta&el Ket3

signifikan

signifikan

signifikan

signifikan

signifikan

signifikan

signifikan


12/12



OD+ %&'()&('*+ '%(+&

!,>7 !,>) !,>2

!,>7

!,># !,#-

!,67 !,)> !,>#

!,) !,> !,>4

!,67 !,! !,>>

!,>) !,7 !,>6

!,>6 !,)# !,>7 !,>!

!,>! !,2! !,2! !,2! !,>> !,>>

; S@uare Effe"t sie Path "oeffients1

#Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271, email : suseno16@gmail!om/statisti"olah#ata@$ahoo!om

8S

;F6,7D

9$

;F#6,-D

;F#,)D

PE

8

;F#!,-D

9$#

8

PE#

8)

8#

PE)

PE

PE-

9$

PE4

8S4

9$49$-9$)

8S)

8S-

8S

8S#

# )

structural+equation+modeling+%28sem%29+with+smartpls.unlocked (1)

Documents