Goodness of fit di SEM AMOS adalah ukuran seberapa cocok model penelitian dengan data. AMOS membandingkan matriks kovarians yang dihasilkan model dengan matriks kovarians dari data. Makin kecil selisihnya, makin cocok modelnya. Bagian Model Fit di output AMOS menampilkan belasan indeks sekaligus, sehingga mahasiswa sering bingung indeks mana yang harus
Read more →CFA (confirmatory factor analysis) adalah analisis untuk menguji apakah butir-butir kuesioner benar-benar mengukur faktor yang sudah ditentukan dari teori. Peneliti menetapkan lebih dulu butir mana mengukur faktor mana, lalu CFA menguji apakah data mendukung struktur tersebut. CFA banyak dipakai untuk menguji validitas konstruk instrumen dan menjadi langkah pertama dalam SEM
Read more →Ukuran sampel SEM PLS sebaiknya dihitung dari besar pengaruh yang ingin dideteksi, bukan sekadar dari jumlah panah dalam model. Metode yang kini paling dianjurkan adalah inverse square root dari Kock dan Hadaya (2018), yang dipakai juga dalam buku panduan PLS-SEM Hair dkk. (2022). SEM PLS sering dipilih karena “bisa dengan
Read more →Model reflektif dan formatif adalah dua cara menghubungkan konstruk (variabel laten) dengan indikatornya dalam SEM. Pada model reflektif, konstruk memengaruhi indikator. Pada model formatif, indikator yang membentuk konstruk. Perbedaan ini bukan sekadar arah panah di gambar. Jenis model menentukan cara menguji validitas dan reliabilitas, serta indikator mana yang boleh dihapus.
Read more →Koefisien determinasi (R²) adalah ukuran seberapa besar variasi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas dalam model regresi. Nilainya berkisar antara 0 dan 1. R² = 0,40 berarti model menjelaskan 40% variasi variabel terikat. Angka ini hampir selalu muncul di Bab 4 skripsi dan tesis kuantitatif, tetapi sering ditafsirkan
Read more →Uji autokorelasi adalah pemeriksaan apakah residual regresi pada satu periode berkaitan dengan residual periode sebelumnya. Jika berkaitan, model mengandung autokorelasi dan hasil uji hipotesisnya perlu dikoreksi. Uji ini paling penting untuk data runtun waktu (time series), misalnya penjualan bulanan, inflasi triwulanan, atau laporan keuangan tahunan. Artikel ini menjelaskan cara membaca
Read more →Uji heteroskedastisitas adalah pemeriksaan apakah varians residual dalam model regresi sama di semua tingkat nilai prediksi. Jika variansnya sama, model disebut homoskedastis. Jika tidak sama, misalnya residual makin menyebar pada nilai prediksi yang besar, model mengandung heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas sering muncul pada data dengan rentang yang lebar, seperti laba perusahaan, pendapatan
Read more →Uji multikolinearitas adalah pemeriksaan untuk melihat apakah variabel-variabel bebas dalam regresi berganda saling berkorelasi terlalu kuat. Jika korelasinya terlalu kuat, pengaruh masing-masing variabel sulit dipisahkan, sehingga hasil uji t bisa menyesatkan. Multikolinearitas bukan berarti data Anda salah. Masalahnya adalah dua variabel atau lebih membawa informasi yang hampir sama, sehingga regresi
Read more →Uji N-Gain (normalized gain) adalah cara mengukur peningkatan hasil belajar dari pretest ke posttest, dibandingkan dengan peningkatan maksimal yang masih mungkin dicapai. N-Gain banyak dipakai di penelitian pendidikan, terutama penelitian eksperimen dan penelitian tindakan kelas. Kelebihannya, N-Gain adil bagi siswa yang nilai awalnya sudah tinggi. Naik 20 poin dari 40
Read more →R square (R²), f square (f²), dan Q square (Q²) adalah tiga ukuran untuk menilai model struktural di SmartPLS. R² menunjukkan seberapa besar variasi konstruk endogen yang dijelaskan model. f² menunjukkan sumbangan setiap jalur terhadap R². Q² menunjukkan kemampuan model untuk memprediksi data di luar sampel. Banyak mahasiswa menemukan dua
Read more →Bootstrapping di SmartPLS adalah prosedur untuk menguji apakah koefisien jalur, loading, atau efek tidak langsung signifikan. Caranya, data diambil ulang secara acak ribuan kali, lalu model diestimasi ulang setiap kali. Sebaran hasilnya dipakai untuk menghitung standard error, t-statistic, p-value, dan confidence interval. PLS-SEM tidak menganggap data berdistribusi normal, sehingga standard
Read more →Outer loading adalah besarnya hubungan antara sebuah indikator (butir kuesioner) dan konstruk yang diukurnya. Patokan yang umum dipakai untuk model reflektif adalah 0,708. Namun, outer loading di bawah 0,7 tidak otomatis berarti indikator harus dihapus. Banyak mahasiswa langsung menghapus semua indikator yang loading-nya di bawah 0,7, lalu menjalankan ulang SmartPLS
Read more →Uji homogenitas adalah pengujian untuk melihat apakah varians, atau lebar sebaran data, beberapa kelompok sama besar. Asumsi ini dibutuhkan oleh uji t independen dan ANOVA. Uji yang paling sering dipakai adalah uji Levene. Dua situasi ini sering membuat mahasiswa ragu. Pertama, SPSS menampilkan empat baris hasil Levene, dan tidak jelas
Read more →Uji Sobel adalah cara menguji apakah pengaruh variabel X terhadap Y berjalan melalui variabel mediasi M, dengan menguji hasil kali dua koefisien jalur (a × b). Saat ini, cara yang lebih dianjurkan adalah PROCESS Hayes dengan interval kepercayaan bootstrap, karena lebih akurat terutama pada sampel kecil. Judul seperti “Pengaruh Kualitas
Read more →
