SMARTPLS 4: KEKURANGAN SEM PLS (HATI-HATI DI PAKAI SKRIPSI TESIS DISERTASI)

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 3 дек 2024

Комментарии • 4

  • @ebookstatistik1000halaman
    @ebookstatistik1000halaman  18 часов назад +3

    SEMOGA BERMANFAAT (SEHAT SUKSES SELALU)

  • @RahmatHidayat-nb6xz
    @RahmatHidayat-nb6xz 13 часов назад +1

    Menurut saya, level S1 dan S2 umumnya menguji (mengkonfirmasi) model penelitiannya dgn model penelitian sebelumnya. Karena itu CB-SEM lebih tepat dibandingkan dgn SEM-PLS (Prediksi) yg justru lebih tepat digunakan utk menguji model baru yg dikembang pada disertasi (S3). Namun kenyataannya, penggunaan CB-SEM (AMOS DAN LISREL) menuntut jumlah sampel minimum 200 dan yg tersulit adalah data harus terdistribusi secara normal. Dimana pemenuhan normalitas data sangat sulit (hampir mustahil) bila data dikumpulkan secara riil (apa adanya, tanpa edit/ rekayasa) dr data mentahnya. Selanjutnya, apa itu konfirmasi model (CB-SEM) dlm penelitian. Hal tsb merujuk, model yg diteliti harus sama (baik jumlah variabel, indikator dan hubungan antar variabel) dgn model sebelumnya (rujukan) dr penelitian sebelumnya (dari jurnal). Hal ini, tidak umum untuk level S2 yg sering menuntut adanya kebaruan (novelty) penelitian, yg artinya ada perbedaan/modifikasi model sebelumnya. Secara umum, memang harus ada pemahaman yg terintegrasi dlm melakukan suatu metode penelitian. Belum lagi ttg perdebatan mendasar yaitu berapa jumlah miminum sampel yg dibutuhkan. Btw, nice info bg 👍🏻👍🏻👍🏻