Perbedaan SEM Kovarians dan SEM PLS

Tulisan ini berasal dari :
Joe F. Hair, Christian M. Ringle, and Marko Sarstedt (2011), Journal of Marketing Theory and Practice, vol. 19, no. 2 (spring 2011), pp. 139–151.

dengan Judul:  PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet

The philosophical distinction between CB‑SEM and PLS‑SEM is straightforward. If the research objective is theory testing and confirmation, then the appropriate method is CB‑SEM. In contrast, if the research objective is prediction and theory development, then the appropriate method is PLS‑SEM. Conceptually and practically, PLS‑SEM is similar to using multiple regression analysis. The primary objective is to maximize explained variance in the dependent constructs but additionally to evaluate the data quality on the basis of measurement model characteristics. 

------------------------------------------------------------------------------------------

Intinya: Perbedaan SEM Kovarians dan SEM PLS sangat jelas. jika tujuan penelitian adalah pengujian teori atau konfirmasi model berdasarkan teori yang kuat maka sebaiknya analisis statistik yang digunakan  dengan pendekatan SEM Kovarians alias dengan software Lisrel/Amos. akan tetapi bila tujuan penelitian adalah prediksi atau pengembangan teori atau studi eksplorasi maka tepat menggunakan SEM PLS. secara konsep SEM PLS seperti menggunakan analisis regresi berganda. tujuannya adalah memaksimumkan varians variabel laten dependen akan tetapi tambahannya dalam SEM PLS adalah mengevaluasi kualitas model pengukuran.

-----------------------------------------------------------------------------------------

Given PLS‑SEM’s ability to work efficiently with a much wider range of sample sizes and increased model complexity, and its less restrictive assumptions about the data, it can address a broader range of problems than CB‑SEM. Moreover, because the constructs’ measurement properties are less restrictive with PLS‑SEM, constructs with fewer items (e.g., one or two) can be used than those that CB‑SEM requires. Overall, when measurement or model properties restrict the use of CB-SEM or when the emphasis is more on exploration than confirmation, PLS‑SEM is an attractive alternative to

CB‑SEM and often more appropriate.

-------------------------------------------------------------------------------------------

SEM PLS lebih fleksible dalam asumsi dibandingkan dengan SEM Kovarians seperti dapat bekerja dengan ukuran sampel yang fleksible dan model yang kompleks. seringkali permasalahan tersebut terjadi dalam SEM kovarians. Selain itu keunggulan PLS SEM adalah dapat menggunakan indikator pengukuran lebih sedikit misal 1 atau 2 indikator. Secara keseluruhan jika asumsi SEM Kovarians tidak dapat terpenuhi maka alternatif menggunakan SEM PLS lebih dianjurkan.
------------------------------------------------------------------------------------------

Kesimpulan:

1. SEM PLS dan SEM Kovarians adalah analisis statistik yang saling melengkapi
2. SEM PLS digunakan jika pemenuhan ukuran sample serta model yang kompleks yang seringkali dalam SEM Kovarians mengalami masalah dalam taksiran model
3. SEM PLS dapat menggunakan indikator pengukuran 1 atau 2. yang berarti taksiran parameter model dengan indikator pengukur sedikit tidak masalah dalam SEM PLS
4. Analisis SEM PLS seperti halnya analisis regresi berganda dengan tujuan yang sama hanya dalam SEM PLS menambahkan evaluasi model pengukuran.

Salam,
Sofyan Yamin
@Bandung Desember 2017
0812 1823 2356