Skip to main content

Cara Membuat Data TIdak Valid Menjadi Valid Pada Smart PLS Sem

Memduat Data TIdak Valid Menjadi Valid Smart PLS
Bagaimana Cara Membuat Data Tidak Valid Pada Smart PLS - Berikut Kami Berikan Tutorial Uji Valdiitas Smart PLS. Uji validitas dengan smart PLS sangat berbeda dengan uji validitas dengan SPSS. Baik dari cara input datanya maupun cara membaca tabel outputnya untuk membuat kesimpulan tentang uji validitas dengan Smart PLS.

Bagaimana langkah-langkah ujivaliditas dengan Smart PLS ?
Tahap pertama adalah dengana membuat project baru dengan klik New Project, setelah selesai project dibuat kemudian import file excel dimana tabulasi data kita telah disimpan dalam format CSV (Comma Delimited)
Tahap ke dua setelah filenya diimport kita kembali ke halaman depan, kemudian klik pls-sem setelah itu akan muncul kotak dialog baru, pada kotak dialog baru kita klik save

Dan tahap ketiga, kita blok setiap item pertanyaan pada masing-masing variabel dan di drag kemudian di lepas pada halaman grphic yang ada di samping kanannya kemudian dilepas, setelah dilepas tinggal kita hubungkan garis dari satu variabel ke variabel yang lain dengan menggunakan tool Connect

Untuk penjelasan detailnya bisa tonton tutorialnya dalam bentuk video pada video dibawah ini


Pada uji validitas dengan analisis sem dengan smart pls sebuah data dikatakan valid apabila telah memenuhi 3 kriteria dalam pengukuran outlier smart pls. Sehingga pada mart pls sebuah data dikatakan valid pada tahap uji validitas dengan smart pls apabila telah memenuhi 3 kriteria antara lain:

Convergent validity
Pada kriteria Convergent validity sebuah data dikatakan memenuhi syarat apabila nilai loading factor pada variabel laten > 0,7, dan apabila < dari 0,7 maka dikatakan tidak memenuhi syarat pada Convergent validity.


Average variance extracted (AVE)
Pada kriteria Average variance extracted (AVE) sebuah data dikatakan memenuhi syarat apabila nilai Average variance extracted (AVE) > 0,5 apabila nilai Average variance extracted (AVE) > ,5 maka dikatakan telah memenuhi syarata. Namun apabila nilai Average variance extracted (AVE) < 0.5 maka tidak memenuhi syarat pada Average variance extracted (AVE).



Discriminant validity.
Pada kriteria Discriminant validity dala uji validitas dengan smart pls dapat dikatakan memenuhi syarat Discriminant validity apabila nilai konstruknya lebih besar dari nilai konstruk yang lain, yang artinya nilai kontruct dari variabel laten harus lebih besar dengan nilai yang ada di sampingnya (secara horisontal dan vertikal), perhatikan gambar dibawah yang telah di blok
Discriminant validity - Uji Validitas Smart PLS

Nah ketika telah memenuhi syarat pada ketiga kriteria tersebut maka data tersebut telah memenuhi syarat dalam uji validitas pada oulier model dengan menggunakan smart pls sem. Selanjutnya bagaimana cara membuat data tidak valid menjadi valid pada smart PLS sem, caranya cukup mudah silahkan dipelajari penjelasan mengenai cara membuat data tidak valid menjadi valid pada smart PLS pada video dibawah ini



#smartpls #ujivaliditassmartpls #outerloeding #crossloading #smartplssem #analsissmartpls #tutorialgratisbyphiter #pmrenderweb

Popular posts from this blog

Cara Mengubah nilai t hitung Negatif Menjadi Positif - Positif Menjadi negatif - Analisis Regresi Linear Berganda

  Bagaimana Cara mengubah nilai t hitung negatif menjadi positif atau cara mengubah nilai t hitung positif menjadi negatif . Bagi teman-teman mahasiswa yang sedang dalam tugas akhir pastinya kebingungan ketika memperoleh nilai t hitung dalam analsis regresi linear berganda hasilnya tidak sesuai dengan harapan. saat mengharapkan nilai t hitung positif namun hasilnya berupa nilai t hitung negatif , atau sebaliknya yang diharapkan nilai t hitung negatif namun hasil outnya malah nilai t hitung positif . Nah untuk itu bagi teman-teman mahasiswa yang sedang dalam tugas akhir yang terkendala menyelesaikan penyusunan skripsi atau tugas akhirnya dikarenakan output hasil olah data tidak sesuai dengan yang diharapkan maka tidak perlu hawatir dikarenakan disini saya akan memberikan solusi bagi anda dan 100% akan membantu anda dalam menyelesaikan tugas akhir anda. Sebelum saya memberikan penjelasan teknis cara mengubah nilai t hitung negatif menjadi positif atau cara menghitung nilai t hi...
Selengkapnya »

Tutorial Amos Sem - Analisis Jalur dengan amos sem - Analisis path Amos sem

Tutorial amos sem . Saat ini banyak sekali penelitian  skripsi dengan metode sem amos . Nah bagi anda yang belum mengetahu i apa itu AMOS SEM dan bagaimana cara melakukan analisis dengan menggunakan amos sem. Structural Equation Modeling ( SEM ) merupakan alat statistik yang gunakan untuk menyelesaikan suatu model bertingkat secara serempak yang tidak dapat diselesaikan atau dilakukan dengan persamaan regresi linear. Sedangkan SEM sendiri merupakan sebuah teknik pemodelan statistik yang saat ini semakin populer digunakan secara luas diberbagai lingkup ilmu pengetahuan, hal ini berbeda dengan metode statistik seperti parametrik, non parametrik maupun multivariate. Dikarenakan SEM melibatkan banyak perhitungan matematis yang sangat kompleks. Saat ini terdapat beberapa program aplikasi statistik yang digunakan untuk menyelesaikan SEM dan salah satunya adalah Analysis Moment of Structural ( AMOS ). tutorial amos sem dalam tahapan-tahapan dalam melakukan analsis sem dengan menggunaka...
Selengkapnya »