Dokumen tersebut membahas tentang validitas, reliabilitas, dan analisis blok dalam penelitian menggunakan metode PLS-SEM. Beberapa poin penting yang dijelaskan adalah ukuran validitas konvergen seperti loading dan cross loading, validitas diskriminan menggunakan Average Variance Extracted, reliabilitas menggunakan composite reliability dan Cronbach's alpha, serta pengujian kolineritas vertikal dalam analisis blok menggunakan Variance Inflation Factor.

1. WARPED PLS 2
(VALIDITAS, RELIABILITAS DAN
BLOCK ANALYSIS)
Akhid Yulianto, SE, MSc (Log)
(Extracted for Ned Kock (2015))
“warpPLS 5.0 User Manual”

2. VALIDITAS VARIABEL REFLEKTIF

3. INDIKATOR LOADING DAN CROSS LOADING
• Combined loadings and cross-loadings
• Normalized combined loadings and cross-loadings
• Pattern loadings and cross-loadings
• Normalized pattern loadings and cross-loadings
• Structure loadings and cross-loadings
• Normalized structure loadings and cross-loadings.

4. COMBINED LOADINGS AND CROSS-
LOADINGS (CONVERGENT VALIDITY)
• Loading : structure matrix (unrotated)
• Cross Loading: Pattern Matrix (rotated)
• Nilainya -1 sampai 1
• Cenderung confirmatory factor analysis
• Nilai loading variabel laten ditandai dengan tanda kurung dan harus tinggi
• Nilai Cross loading harus rendah
• Loading harus lebih dari 0,5 dan P value harus ≤ 0,05 (bila tidak maka dikeluarkan
dari perhitungan ulang)

5. NORMALIZED LOADINGS AND CROSS-LOADINGS
(CONVERGENT VALIDITY)
• Bila menggunakan indikator hanya dua
• Cross loading dan combined loading, masing masing dibagi dengan akar dari
communality

6. PATTERN LOADINGS DAN CROSS LOADING
(ROTATED MATRIX)
• Ukuran sama dengan convergent validity
• Menghindari kasus loading lebih dari satu.
• Menggunakan Oblique rotation (Promax)

7. STRUCTURE LOADINGS AND CROSS-
LOADINGS (UNROTATED)
• Korelasi Pearson antara indikator dan variabel laten
• cross-loadings be lower than 0.5;
• Structure loadings be equal to or greater than 0.5

8. VALIDITAS VARIABEL FORMATIF

9. INDICATOR WEIGHTS
• Weights adalah koefisien regresi yang menghubungkan antara koneksi indicator
terhadap variabel laten
• Semua Cross weight bernilai nol
• P values harus ≤ 0,05
• VIF (variance inflation factor) = 2,5 atau 3,3 jika Cronbach’s alpha ≥ 0,6
• VIF dapat juga lebih rendah dari 5 atau lebih rendah dari 10 bila indikator sangat
banyak
• Pertimbangan sangat dibutuhkan

10. INDIKATOR WEIGHT-LOADING SIGNS (WLS)
• Semua indikator harus positif
• Bila negatif artinya indikator mengurangi R-Squared terhadap variabel laten
• Diukur baik reflektif atau formatif

11. EFFECT SIZES (ES)
• Small = ≥0,02, medium = ≥ 0,15, atau large = ≥0,35;
• Walau P values signifikan namun ES lebih rendah dari 0,02 maka indicator tidak
praktis digunakan

12. TIGA RELIABILITAS
• Composite reliability (Dillon–Goldstein rho coefficients): ≥ 0,70
• Cronbach’s alpha coefficients ≥ 0,70
• Discriminant validity (Average Variances Extracted (AVE)) ≥ 0,50

13. R-SQUARED DAN ADJUSTED R-SQUARE
• Minimum 0,02

14. FULL COLLINEARITY VIFS
• ≤ 3,3
• Bila indicator hanya satu maka ≤ 5 atau ≤ 10

15. Q-SQUARED COEFFICIENTS
• Disebut Stone-Geisser Q-squared coefficients
• > 0
• Mengukur variabel endogen atau predictive validity

16. UNIMODALITY DAN NORMALITY TEST
• Untuk memperkuat pemilihan model PLS bila No salah satunya atau dua duanya
• Untuk variabel laten

17. DISCRIMINANT VALIDITY
• Untuk setiap variabel laten = akar AVE harus lebih besar dari korelasi variabel
laten terkait; biasanya akar AVE ditulis tabel secara diagonal
•

18. UJI CONFOUNDER
• VIF secara diagonal kurang dari atau sama dengan 3,3
• Variabel terdapat confounder (ada variabel lain yang menguatkan pengaruh atau
tidak langsung)

19. BLOCK ANALYSIS
• Satu variabel laten memiliki dua atau lebih predictor
• Satu prediktor menuju banyak kriteria
• Uji derajat kolinieritas vertical
• VIF kurang dari atau sama dengan 3,3
• Bila satu indikator maka kurang dari atau sama dengan 5 atau 10