Pengenalan WarpPLS

Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 087737940271 atau email : [email protected]/[email protected] http://susenobimo.blogspot.com

Pengenalan Aplikasi WarpPLS : A Nonlinear Partial Least Squares (PLS) Path ModelingPendahuluan WarpPLS adalah software aplikasi yang dikembangkan oleh Ned Kock menggunakan Matlab Compiler dan Java. Software ini dapat menganalisis model SEM yang berbasis varian. Model analisis SEM dengan menggunakan WarpPLS dapat mengidentifikasi dan mengestimasi hubungan antar variabel laten apakah hubungan tersebut bersifat linier atau nonlinier. Ada 4 pilihan estimasi model yaitu : 1. Warp3 PLS Regression : hubungan antar latent variabel diidentifikasi dan estimasi berbentuk kurva S (S curve). 2. Warp2 PLS Regression : hubungan antar variabel laten diidentifikasi dan estimasi berbentuk kurva U (U curve). 3. PLS Regression : hubungan antar variabel laten diidentifikasi dan estimasi bersifat linier. 4. Robust Path Analysis : untuk mengetahui/menghitung skor faktor dari rata-rata nilai semua indikator dengan variabel latennya. Pengenalan WarpPLS 2.0 : Pertama kali membuka akan muncul command prompt window. Jangan menutupnya, tunggu beberapa saat akan muncul Main Window.

1 Jasa Olah Data, Hub : 08816637417 / 0877373940271 email : [email protected]/[email protected]


Klik Proceed to use software 1 2 3 4

5 Keterangan : 1. Menu Project : pada menu ini kita dapat menyimpan nama file kerja. 2. Menu Setting : menu ini menyediakan seting pilihan untuk model analisis : warp3 PLS regression, Warp2 PLS regession, PLS regression dan Robust Path Analysis. Terdapat juga pilihan metode resampling (bootstrapping dan jackknifing) 3. Menu 5 langkah analisis SEM. 4. Menu tombol langkah analisis SEM : Proceed to step 1 sampai Proceed step 5. 5. Menu status 5 langkah analisis SEM. Langkah analisis : 1. Klik Proceed to Step 1 Pada tahap ini terdapat menu pilihan buka atau membuat file kerja baru. Pilih create project file. Simpan file pada direktori yang diinginkan. File dalam bentuk ekstensi (.prj).



2. Klik Proceed to Step 2 Tahap ini untuk input data mentah yang aka dianalisis. Kemudian klik Read raw data file. Masukkan data yang akan dianalisis. Data yang dianalisis dapat berupa (.xls, tab-, atau .txt). Perlu diperhatikan bahwa data yang dianalisis harus mencantumkan nama indikator.



3. Klik Proceed to Step 3 Tahap ini awal proses data (data pre-procesing). Proses ini software akan mengecek data input apakah terdapat missing data value, column with zero variance, identical column names, rank problem, klik OK. Data input tersebut akan distandarkan antara -4 dan 4.

4. Klik Proceed to step 4 Pada langkah ini akan mendefinisikan/menggambar model SEM, klik Define SEM model. Selanjutnya akan muncul window untuk menggambar model SEM. Pada window ini disediakan menu Model options : untuk menyimpan model, menampilkan atau menyembunyikan indikator dll. Latent variable options : membuat, merubah dan menghapus variabel laten. Direct link options : membuat hubungan berupa tanda panah antar variabel laten. Moderating link options : membuat hubungan berupa tanda panah yang menempatkan variabel tersebut sebagai variabel moderator. Help : Menu bantuan



5. Klik Proceed to step 5 Lakukan klik Perform SEM Analysis.

Langkah ini akan manganalisis model SEM dan hasilnya akan didapatkan seperti gambar di bawah ini.



Untuk melihat hasil output yang lain, klik menu View yang akan menampilkan output seperti : average path coeffecient (APC), average R square (ARS), average variance inflation factor (AVIF), path coeffecients, p value, standard error, cross loading, indicator weight, latent variable coeffecients, latent variable correlation, variance Inflation factors dan linear and nonlinear relationships among latent variables.


Documents

Pengenalan WarpPLS