GENERASI BARU MENGOLAH DATA PENELITIAN DENGAN PARTIAL LEAST SQUARE PATH MODELING

DESCRIPTION

Mengapa harus partial least square path modeling (PLS-PM) untuk mengolah data kuesioner dalam studi kasus mengukur hubungan atau pengaruh antara variabel? Banyak peneliti yang berasal dari lingkungan akademis (mahasiswa dan dosen) maupun institusi atau lembaga tertentu menggunakan kuesioner sebagai alat mengumpulkan data untuk menjawab penelitian yang berhubungan dengan kasus mengukur hubungan atau pengaruh antarvariabel. Variabel tersebut biasanya bersifat laten, memerlukan indikator atau pernyataan-pernyataan untuk menjelaskannya. Indikator diasumsikan mewakili pengukuran variabel tersebut. Metode sederhana yang sering digunakan adalah merata-rata indikator (pernyataan dalam kuesioner yang mewakili variabel tertentu) kemudian meregresi atau mengorelasikannya. Metode ini tentu dapat saja dipakai. Meskipun demikian, seiring berkembangnya ilmu pengetahuan, metode terbaru yang dinamakan structural equation modeling (SEM) lebih tepat untuk digunakan karena interpretasi hasil serta validitas dan reliabilitas dalam kesimpulannya lebih akurat.

Buku ini mencoba menguraikan tentang PLS-PM dalam analisis data kuesioner secara sederhana dan aplikatif dengan gaya penyampaian tutorial. Software yang digunakan dalam buku ini adalah XLSTAT PLS-PM 2010, SmartPLS versi 2.0, dan Visual PLS. Ketiga software tersebut dapat membantu untuk lebih memahami aplikasi partial least square. Software utama dalam buku ini adalah XLSTAT PLS-PM yang memiliki kelengkapan dalam hasil output partial least square, tetapi software ini merupakan software berbayar. Sementara itu, software SmartPLS dan Visual PLS hingga kini masih bersifat gratis.

Daftar Isi:
Bab 1 Mengapa Analisis Data Kuesioner dengan Structural Equation Modeling?
Bab 2 Mengapa Harus Partial Least Square Path Modeling?
Bab 3 Langkah Operasional XLSTAT PLS-PM
Bab 4 Aplikasi Lanjutan dengan XLSTAT PLS-PM
Bab 5  Variabel Moderating dengan XLSTAT PLS-PM
Bab 6 Aplikasi Second Order dengan XLSTAT PLS-PM
Bab 7  Multigroup Analysis dengan XLSTAT PLS-PM
Bab 8 Model Pengukuran Formatif dengan XLSTAT PLS-PM
Bab 9 Langkah Operasional Visual PLS (LVPLS)
Bab 10 Aplikasi Lanjutan dengan LVPLS
Bab 11 Variabel Moderating dengan LVPLS
Bab 12 Multigroup Analysis dengan LVPLS
Bab 13 Langkah Operasional SmartPLS
Bab 14  Aplikasi Lanjutan dengan SmartPLS
Bab 15  Variabel Moderating dengan SmartPLS
Bab 16 Second Order dengan SmartPLS
Bab 17  Model Pengukuran Formatif dengan SmartPLS
Bab 18 REBUS-PLS & FIMIX-PLS (Heterogenitas dalam PLS-PM)

TENTANG PENULIS

Sofyan Yamin pernah bekerja sebagai statistics process control (SPC) engineer di perusahaan semikonduktor, research & development di pusat perbelanjaan terbesar di Jakarta, dan dosen Statistik. Saat ini bekerja di Badan Litbang dan Diklat Kementerian Agama RI. Beberapa karyanya yang telah dipublikasikan dalam bentuk buku adalah SPSS Complete (Teknik Analisis Data Terlengkap dengan Software SPSS), Structural Equation Modeling (Belajar Mudah Teknik Analisis Data Kuesioner dengan Lisrel-PLS), dan Regresi Korelasi dalam Genggaman Anda.

Heri Kurniawan merupakan dosen Statistik di Institut Teknologi Harapan Bangsa Bandung (ITHB). Beberapa karyanya yang telah dipublikasikan dalam bentuk buku adalah Spss Complete (Teknik Analisis Data Terlengkap dengan Software Spss), Structural Equation Modeling (Belajar Mudah Teknik Analisis Data Kuesioner dengan Lisrel-PLS), danRegresi Korelasi dalam Genggaman Anda.