sapy_stories

6 Februari 2009

sekilas tentang Partial Least Square

Filed under: 1 — anzbie86 @ 5:20 pm

Partial Least Square (PLS) adalah sebuah software yang dikembangkan untuk mengolah data menggunakan persamaan struktural, dan juga dapat digunakan untuk persamaan regresi linear. Secara umum dikenal dua software yang paling populer mengenai Partial Least Square, yakni Smart PLS dan PLS Graph yang menitikberatkan pada gambar. Masing-masing mempunyai kriteria dan spesifikasi sendiri. Pada modul ini akan dibahas lebih lanjut mengenai Smart PLS. Software ini diciptakan sebagai proyek di Institute of Operation Management and Organization (School of Business) University of Hamburg, Jerman. Smart PLS menggunakan teknologi berbasis bahasa pemrograman Java.
PLS (component based SEM) muncul sebagai jawaban alternatif analisis persamaan struktural. Biasanya, persamaan struktural melibatkan software AMOS dan LISREL (covariance based SEM). Kedua software diatas memerlukan beberapa persyaratan dan asumsi tertentu yang harus dipenuhi agar data bisa diolah. Dilihat dari fleksibilitasnya, beberapa data tertentu tidak dapat dioperasikan dengan AMOS dan LISREL. Disinilah PLS muncul sebagai jawaban atas permasalahan diatas. Contohnya, bila dalam penggunaan AMOS dan LISREL mensyaratkan data harus dalam skala interval atau rasio, pendekatan PLS bersifat distribution free, yakni tidak mengasumsikan data harus berdistribusi tertentu. Data yang akan diolah dapat berupa data nominal, ordinal, interval, dan rasio. Menurut Ghozali (2005), PLS merupakan metode analisis yang powerfull karena tidak mengasumsikan data harus dalam skala pengukuran tertentu dan juga mengenai jumlah sampel relatif kecil (minimal direkomendasikan berkisar dari 30 sampai 100). Dalam hal kompleksitas model, PLS dapat menampung sampai 100 konstruk dan indikator.
Secara mendasar, perbedaan antara covariance based SEM dengan component based SEM PLS adalah apakah kita akan menggunakan model persamaan struktural untuk menguji teori atau pengembangan teori untuk tujuan prediksi (Anderson dan Gerbing, 1988 dalam Ghozali, 2005). Pada situasi dimana kita mepunyai dasar yang kuat dan pengujian teori atau pengembangan teori sebagai tujuan utama riset, maka metode dengan covariance based SEM lebih sesuai. Namun demikian dengan adanya indeterminacy dari estimasi factor score maka akan kehilangan ketepatan prediksi.
Untuk tujuan prediksi, pendekatan PLS lebih cocok karena pendekatan ini mengasumsikan bahwa semua ukuran variance adalah variance yang berguna untuk dijelaskan. Oleh karena pendekatan untuk mengestimasi variabel laten dianggap sebagai kombinasi linear dari indikator, maka menghindarkan masalah indeterminacy dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor (Wold, 1982 dalam Gozali, 2005). PLS dapat dianggap sebagai metode alternatif dari covariance based SEM. Pada covariance based SEM, Maximum Likelihood berorientasi pada teori dan menekankan transisi dari analisis exploratory ke confirmatory. PLS dimaksudkan untuk causal-predictive analysis dalam situasi kompleksitas yang tinggi dan dukungan teori yang rendah.

_Krisler Bornadi Ompusunggu_

About these ads

6 Komentar »

  1. asumsi dari partial least square apa aja??terima kasih

    Komentar oleh linda — 16 April 2010 @ 12:03 pm

  2. boleh tau judul buku Ghozali (2005) apa?terimakasih..

    Komentar oleh Vanesa — 28 September 2010 @ 2:33 pm

  3. @ vanesa, judulny klo ga salah Structural Equation Modeling Metode Alternatif Dengan Partial Least Squares (PLS) . Badan Penerbit-Undip, Semarang. tq

    Komentar oleh eve — 9 Oktober 2010 @ 9:59 am

  4. @ linda, lebih jelasnya baca buku ny pak ghozali aj.hihihihi

    Komentar oleh eve — 9 Oktober 2010 @ 10:03 am

  5. BENGKEL OLAH DATA
    SKRIPSI, TESIS DAN DISERTASI
    Melayani semua teknik analisis data dengan program sebagai berikut:
    1. IBM SPSS 21.0 (Semua Teknik Analisis Bisa)
    2. AMOS 21.0 (Semua Teknik Analisis Bisa)
    3. LISREL 9.1 (Semua Teknik Analisis Bisa)
    4. SmartPLS 2.0 M3 (Semua Teknik Analisis Bisa)
    5. WarpPLS 3.0 (Semua Teknik Analisis Bisa)
    6. XLSTAT-PLS (Semua Teknik Analisis Bisa)
    7. GSCA 2011 (Semua Teknik Analisis Bisa)
    8. TETRAD IV (Semua Teknik Analisis Bisa)
    Contact: SMS 085779963288
    E-Mail bengkelolahdata@yahoo.com
    Harga Terjangkau, Buruan…… !!!

    Komentar oleh Bengkel Olah Data — 9 Desember 2012 @ 8:55 am

  6. Good day! This is kind of off topic but I need some guidance
    from an established blog. Is it very difficult
    to set up your own blog? I’m not very techincal but I
    can figure things out pretty fast. I’m thinking about making my own but I’m not sure where to begin. Do you have any points or
    suggestions? With thanks

    Komentar oleh root samsung galaxy — 6 Juni 2014 @ 3:07 am


Umpan RSS untuk komentar-komentar pada pos ini. TrackBack URI

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

The Banana Smoothie Theme. Buat website atau blog gratis di WordPress,com.

Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.

%d bloggers like this: