Tutorial SEM PLS dengan Variabel Moderasi Menggunakan SmartPLS 4 FULL
Summary
TLDRThis tutorial video from the Tabrani Education channel offers a comprehensive guide on using Smart PLS 4 for Structural Equation Modeling (SEM) with moderation variables. It covers the process of importing data, setting up a PLS model with creativity as an independent variable, employee performance as dependent, and compensation as a moderating variable. The video explains hypothesis testing, model evaluation, and interpretation of results, including the significance of creativity and compensation in enhancing employee performance. It concludes with a demonstration of Goodness of Fit calculation, emphasizing the model's strong explanatory power.
Takeaways
- 📚 The tutorial is about using Smart PLS 4 for Structural Equation Modeling (SEM) with moderation variables.
- 🔍 It involves three variables: an independent variable (employee creativity), a dependent variable (employee performance), and a moderating variable (compensation).
- ✍️ The tutorial covers the hypothesis testing, with H1 suggesting a positive impact of creativity on performance and H2 that compensation strengthens this relationship.
- 📈 The data used in the tutorial includes three indicators for creativity, four for performance, and five for compensation, all saved in an Excel file.
- 💻 The Smart PLS 4 software is used for the analysis, and the tutorial guides through creating a new project and importing data.
- 📊 The outer model evaluation is performed to check for convergent validity and discriminant validity using the Fornell-Lacker criterion.
- 📉 Composite reliability and validity are assessed, with a cutoff of 0.7 for reliability and loading factors above 0.5 indicating convergent validity.
- 📐 The R Square value of 0.775 indicates that the model explains 77.5% of the variance in employee performance, suggesting a strong model.
- 🔢 The significance of the path coefficients is tested, with creativity having a positive and strong effect on performance (p-value of 0.029).
- 🔄 The interaction effect of compensation on the creativity-performance relationship is also significant, with a p-value of 0.019, indicating that compensation strengthens the positive impact of creativity on performance.
- 📉 The Goodness of Fit (GoF) value of 0.805 suggests that the overall model performance is in the 'large' category, indicating a good fit.
Q & A
What is the main topic of the tutorial in the provided script?
-The main topic of the tutorial is the use of Smart PLS 4 for Structural Equation Modeling (SEM) with moderation variables.
What are the three variables involved in the tutorial's model?
-The three variables are one independent variable (employee creativity), one dependent variable (employee performance), and one moderation variable (compensation).
What are the hypotheses being tested in the tutorial?
-There are two hypotheses: H1 states that creativity positively affects employee performance, and H2 suggests that compensation strengthens the impact of creativity on employee performance.
What is the significance of the R Square value in the context of this tutorial?
-The R Square value of 0.775 indicates that employee creativity and compensation together explain 77.5% of the variance in employee performance, suggesting a strong model.
How is the interaction effect between creativity and compensation represented in the model?
-The interaction effect is represented by multiplying the compensation variable with the creativity variable in the model, and it is automatically generated when the model is set up in Smart PLS 4.
What is the significance of the coefficient value and P-value in hypothesis testing?
-The coefficient value indicates the strength and direction of the relationship, while the P-value determines the statistical significance of the effect, with a value less than 0.05 typically considered significant.
What is the role of the Fornell-Larcker criterion in the tutorial?
-The Fornell-Larcker criterion is used to assess discriminant validity, ensuring that the square root of the average variance extracted (AVE) for each construct is greater than its correlations with other constructs.
What is the importance of composite reliability in the context of this tutorial?
-Composite reliability, measured by values like Cronbach's Alpha, indicates the internal consistency and reliability of the constructs in the model, with a value greater than 0.7 considered acceptable.
How is the Goodness of Fit (GoF) calculated in the tutorial?
-The GoF is calculated by multiplying the average variance extracted (AVE) by the R Square value and then taking the square root of the result, providing an overall measure of model performance.
What does the acceptance of H2 imply about the role of compensation in the model?
-The acceptance of H2 implies that compensation significantly strengthens the positive effect of creativity on employee performance, indicating a moderating role.
How does the script guide users in setting up the model in Smart PLS 4?
-The script provides a step-by-step guide, from creating a new project and importing data to setting up the model, adjusting the paths, and running calculations for model evaluation and hypothesis testing.
Outlines
📚 Introduction to PLS Moderation Tutorial
The video script starts with a greeting and introduces a tutorial on Structural Equation Modeling (SEM) using Smart PLS 4 with moderation variables. The presenter outlines the research variables: an independent variable 'employee creativity', a dependent variable 'employee performance', and a moderating variable 'compensation'. Two hypotheses are presented: H1 suggests a positive impact of creativity on performance, and H2 posits that compensation strengthens the influence of creativity on performance. The script mentions the data used for analysis, with three indicators for creativity, four for performance, and five for compensation, and notes that the data is stored in an Excel file. The presenter guides viewers through the initial steps of setting up a new project in Smart PLS 4, checking for missing data, and importing the dataset.
🔍 Data Analysis and Model Evaluation
The second paragraph delves into the data analysis process, starting with the evaluation of the outer model in Smart PLS 4. The presenter explains the importance of checking for convergent validity and discriminant validity, using the Fornell-Lacker criterion to ensure the model's validity. The reliability of the constructs is assessed using the composite reliability index, and the R-Square value is discussed as an indicator of the model's explanatory power. The presenter also explains the significance of the F-statistic in testing the hypotheses and the importance of the interaction effect between creativity and compensation on employee performance. The results show that both creativity and the interaction effect of creativity and compensation significantly influence employee performance, supporting the hypotheses.
📈 Goodness of Fit and Conclusion
The final paragraph focuses on the Goodness of Fit measure, which assesses the overall performance of the model. The presenter uses the average of AVE (Average Variance Extracted) multiplied by the R-Square value to calculate the GoF (Goodness of Fit) index. The calculated GoF value of 0.805 indicates a strong model fit, suggesting that the research model is well-supported by the data. The presenter wraps up the tutorial by summarizing the findings and stating that compensation significantly strengthens the positive impact of creativity on employee performance. The video concludes with a sign-off greeting, and the presenter promises to cover more topics in subsequent videos.
Mindmap
Keywords
💡SM PLS
💡Variable Moderation
💡Independent Variable
💡Dependent Variable
💡Hypothesis
💡Indicators
💡Convergent Validity
💡Discriminant Validity
💡Composite Reliability
💡R Square
💡Goodness of Fit
Highlights
Introduction to a tutorial on Structural Equation Modeling (SEM) with moderation using Smart PLS 4.
The tutorial covers three variables: an independent variable (employee creativity), a dependent variable (employee performance), and a moderating variable (compensation).
Two hypotheses are presented: H1 suggests a positive influence of creativity on employee performance, and H2 proposes that compensation strengthens the impact of creativity on performance.
Data used in the tutorial includes three indicators for creativity, four for performance, and five for compensation.
Instructions on how to save and import data into Smart PLS 4 are provided, with a preference for the latest version of Excel.
A step-by-step guide on creating a new project and importing data into Smart PLS 4 is demonstrated.
The importance of checking for missing data before importing is emphasized to ensure data completeness.
Explanation of how to set up the model in Smart PLS 4, including naming the model and assigning variable roles.
The tutorial highlights the automatic line feature in Smart PLS 4 for aligning the model's structure.
Instructions on manually creating a moderation variable in the model, as it cannot be done automatically.
Evaluation of the outer model's measurement, including calculating PLS algorithm and checking for convergent validity and auto-loading.
Criteria for acceptable factor loadings and the use of the Fornell-Lacker criterion for discriminant validity are discussed.
Reliability assessment using composite reliability and the acceptable threshold of over 0.7.
Calculation and interpretation of R Square to understand the variance explained by the model.
Explanation of the F statistic and its significance in testing the model's hypotheses.
Hypothesis testing using the bootstrap method in Smart PLS 4 and the interpretation of P values.
Acceptance of H1 and H2 based on the positive coefficients and P values less than 0.05.
Goodness of Fit assessment using the average of AVE and R Square, and its interpretation.
A step-by-step guide on calculating the Goodness of Fit in Excel for practical application.
Conclusion of the tutorial with a summary of the findings and a preview of upcoming topics.
Transcripts
asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh berjumpa lagi dengan saya
dalam channel Tabrani
education Pada kesempatan kali ini saya
akan memberikan tutorial SM pls dengan
variabel moderasi menggunakan Smart pls4
secara full ya
teman-teman Nah dalam tutorial ini
terdapat tiga variabel yaitu yang ada
satu variabel independen satu variabel
dependen dan satu variabel moderasi di
mana variabel independennya yaitu
kreativitas karyawan ataupun kreativitas
pegawai kemudian variabel dependennya
yaitu kinerja karyawan kemudian eh
variabel moderasinya yaitu
kompensasi terdapat dua hipotesis H1
ataupun hipotesis yang pertama
yaitu kreativitas berpengaruh positif
terhadap kinerja kerewan di sini saya
menggunakan hipotesis satu arah karena
menyebutkan arah hubungannya kemudian
yang
h2-nya kompensasi memperkuat pengaruh
kreativitas terhadap kinerja karyawan
Nah di sini adalah data yang saya
gunakan eh variabel kreativitas ada tiga
indikator kinerja ada empat indikator
dan kompensasi ada EMP indikator dalam
smarts 4 filennya cukup kita simpan
dalam excel saja teman-teman ya saya
close dulu nah ini ini dia dalam file
Excel dan tidak perlu disave dalam Excel
2003 bisa menggunakan eh Excel yang
terbarunya teman-teman langsung saja nah
ini tampilan sermapels 4 yang pertama
kita new Project buat Project Saya beri
nama tutorial moderasi
misalnya kemudian kita create kemudian
kita impor data file saya simpan di
dokumen
nah ini dia
data kemudian kita kita cek terlebih
dahulu datanya tidak ada kosong
teman-teman missingnya kosong artinya
datanya lengkap semua kita
impor kemudian kita back belakang create
model di sini kita pilih
plsm Saya beri nama model kemudian
save
kemudian kita tarik sesuai dengan
variabelnya di sini Saya beri nama
kreativitas nanti tampilannya akan
seperti ini
teman-teman kemudian
kinerja di sini kinerja kinerja kemudian
kompensasi Nah di sini tinggal Kita
sesuaikan nah kelebihan Sema pls4 nah
dia ada garis otomatis untuk ee
menyamakan kedudukan kemudian kita tarik
garis nah Kelebihan serums lainnya
ketika kita menggunakan variabel
moderasi langsung kita tarik ke tengah
seperti ini teman-teman nah menyentuh
garis kemudian
tinggal Kita sesuaikan Nah jadi
tampilannya akan sama persis teman-teman
beda halnya Dis 3 yaitu variabel
moderasinya harus dibuat
secara manual tidak bisa langsung
seperti ini ya teman-teman Nah langkah
pertama kita lakukan
Eh ini
dia evaluasi model pengukuran ataupun
outer
modelnya kita lakukan Calculate pls
algorit kemudian start
calculation kita cek validitas convergen
autor loading Nah ini dia sudah hijau
semua yang kompensasi dikali kreativitas
tidak perlu dilihat karena secara
otomatis akan keluar ketika kita
menggunakan variabel moderasi di ee
aplikasi Smart
ls4 Nah ini dia
teman-teman
nah nilai loading faktor ataupun outor
loading lebih besar 0,5 maka dapat
disimpulkan bahwasanya item pernyataan
dinyatakan valid konvergen Walaupun ada
beberapa referensi yang menyatakan harus
lebih besar daripada 0,7 teman-teman
tapi lebih besar 0,5 sudah bisa di
digunakan kemudian validitas
diskriminan validitas diskriminan di
sini saya menggunakan
fornelaker ini dia disriminan validity
fornelaker nah ini dia
teman-teman cara membacanya nah ini
nilai akar AV teman-teman yang paling
atas ini adalah nilai akar
av-nya J nilai akar AV harus lebih besar
daripada korelasi dengan konstruk lain
0,915 lebih besar dari 0,765 dan lebih
besar dari
0,570 kemudian yang kompensasi
0,935 lebih besar dari
0,540 begitu juga yang kreativitas
teman-teman ketika validitas konvergen
sudah terpenuhi dan validitas
diskriminan sudah terpenuhi kemudian
kita lanjut dengan reliabilitas Nah ini
dia teman-teman constru reliability and
validity ini dia nilai Kombat Alpha dan
composit
reliability-nya sudah lebih besar
daripada 0,7 maka semua variabel
dinyatakan ataupun sudah lolos ataupun
sudah reliable
teman-teman kemudian kita lanjut ke R
Square ini dia R squ ini
dia penjelasannya ini
teman-teman nilai r Square sebesar
0,775 Walaupun ada yang menggunakan
adjusted R Square umumnya yang
menggunakan eh adjusted R Square jika
variabel independen lebih daripada du
teman-teman hal tersebut menandakan
bahwasanya variabel kreativitas karyawan
dan
kompensasi mampu menjelaskan variabel
kinerja karyawan sebesar
77,5% maka dapat disimpulkan bahwasanya
model dianggap kuat ya teman-teman
kemudian f squ atupun f teman-teman Nah
ini dia f s ini dia nah ini dia
angkan dan ini dia penjelasannya
teman-teman Nah di sini Kenapa cuma saya
buat du dikarenakan saya tidak menguji
kompensasi terhadap kinerja karena
kompensasi di sini variabel moderasi
yang kita buuhkanal yang interaksinya
tem-an
ya pengaruh Kre adap kinerja karwan
sebesar
0,6 29 dianggap kuat artinya memiliki
pengaruh yang kuat sedangkan pengaruh
kreativitas karyawan ataupun kreativitas
pegawai dan sebagainya terhadap kinerja
karyawan yang dimoderasi oleh kompensasi
sebesar
0,692 dianggap kuat teman-teman
ya kemudian kita lanjutkan Pengujian
Hipotesis ini kita
ke belakang Calculate buat strapping Nah
di sini Kita sesuaikan karena di sini
saya menggunakan hipotesis satu arah
maka kita pilih one tile teman-teman
kemudian start
calculation nah jika ingin menampilkan
gambar misalnya di sini eh kita ingin
buat yang nilai signifikan atupun P
value-nya saja tinggal Kita sesuaikan
innernya kita kosong innernya yang kita
butuhkan Misalnya ee P value-nya
sedangkan yang outornya kita kosongkan
jadi bisa disesuaikan dengan kebutuhan
ya teman-teman kemudian kita ke
koefisien ini dia
teman-temanah ini dia dan ini dia
penjelasannya dan tabelnya sudah saya
renov variabel kreativitas diperoleh
nilai P value sebesar
0,029 lebih kecil 0,05 dan nilai
koefisien bernilai positif yaitu
0,540 maka has diterima yaitu
kreativitas berpengaruh positif terhadap
kinerja
karyawan di sini saya Sebutkan kembali
Adapun pengaruh kreativitas karyawan
terhadap kinerja karyawan sebesar
0,629 memiliki pengaruh yang kuat Kenapa
saya Sebutkan kembali Padahal di atas di
sini sudah ada efek Ses teman-teman ini
dia Nah di sini kebutuhannya untuk yang
moderasinya teman-teman
ya varabel interaksi kompensasi di kali
dengan kreativitas ini Ketika di PS4
akan secara otomatis ya ketika modelnya
kita buat seperti ini maka secara
otomatis dia akan keluar ee
interaksinya diperoleh nilai P value
sebesar 0,019 lebih kecil 0,05 dan nilai
koefisien bernilai positif yaitu
0,249 Kemudian untuk melihat apakah
karena di sini hipotesisnya kompensasi
memperkuat Apakah memperkuat atau
memperlemah Nah di sini kita menggunakan
nilai f s teman-teman Nah di sini serta
nilai f s sebesar 0,
692 lebih besar dibandingkan nilai F squ
ee jalur kreativitas terhadap kinerja
sebesar
0,29 jadi ada peningkatan ya Ini dia
dari
0,629 meningkat menjadi
0,692 maka H2 diterima yaitu kompens
memperkuat pengaruh kreativitas Karawan
terhadap kinerja Karawan Adapun
kompensasi mampu memperkuat pengaruh
kreativitas Karawan terhadap kinerja
karyawan sebesar
0,692 yang semulanya sebesar
0,29 maka memiliki pengaruh yang kuat
teman-teman kemudian Goodness of Fit di
sini Goodness of Fit dalam surmapiles
banyak ya teman-teman Bahkan di output
eh
pls algorit ada juga di
sini gov Dia sebentar ini dia model feed
kalau menggunakan ini juga bisa Tetapi
saya di sini menggunakan
perhitungan rata-rata AV dikali
rata-rata R squ jadi ini nilai nilai
av-nya teman-teman
Nah jadi
ee kalau dalam artikel ataupun dalam ee
teory Line disebutkan nilai AV juga
digunakan di eh validitas konvergen
teman-teman ya sebenarnya jika ingin
digunakan juga silakan tetapi tidak juga
silakan Kenapa karena AV juga salah satu
bentuk daripada validitas konverggen
selain daripada auto loading nah nilai
AV ini bisa kita cek di pls algoritm nah
ini pls algoritm Open report nah constr
reliability and validity ini dia nilai
v-nya teman-teman jadi nilai AV ini
dijumlah dirata-ratakan terlebih dahulu
ini dia rata-rata nilai AV yaitu
0,836 kemudian r s
0,775 r s yang di atas tadi ini r s
0,775 kemudian
0,836 *
0,775 hasilnya setelah dikalikan
kemudian diakarkan dan diperoleh nilai
gov yaitu0
0,805 berdasarkan hasil perhitungan
didapat nilai gol sebesar
0,805 hal tersebut menandakan bahwa
performa gabungan antara outer model dan
inner model dalam perelitian ini dapat
diklasifikasikan dalam kategori gol
besar teman-teman Nah kalau perhitungan
ini sangat mudah ya tinggal dikalikan
kemudian diakar kuadratkan kalau kita
buat di Excel Misalnya ini saya buat
contoh hitungan di
Excel bisa copy terlebih
dahulu kemudian ini
dia nah kita kalikan terlebih
dahulu ini kita buat tiga angka di
belakang
koma sebentar oh sebentar teman-teman
tidak terinput datanya 0,836
0,775 kemudian
dikalikan ini dia kemudian diakar
kuadratkan sqrt teman-teman ya rumus di
excelnya enter kalau kita gunakan tiga
angka di belakang koma
0,805 ini dia teman-teman nah seperti
inilah eh
tutorial sampel s dengan variabel
moderasi menggunakan Smart PS4 secara
full teman-teman sangat mudah bukan
nah untuk video-video lainnya akan saya
bahas ataupun pembahasan lainnya akan
saya bahas pada video berikutnya
wassalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh
浏览更多相关视频
TUTORIAL SEM PLS: METODE ANALISIS DATA
一夜。統計學:迴歸分析
Using Multiple Regression in Excel for Predictive Analysis
SEM with AMOS: From Zero to Hero (1: From regression analysis to SEM)
8) CHRA Set I Drills. Compensation Administration by Zarate. Chapter I. HREAP Reviewer. HR terms.
Week 3 Lecture 14 Partial Least Squares
5.0 / 5 (0 votes)