Bentuk Structural Equation Modelling (SEM) dengan Partial Least Squares (PLS) (skripsi dan tesis)

 PLS pertama kali dikembangkan oleh Herman Wold (1996) sebagai metode umum untuk mengestimasi path model yang menggunakan konstruk laten dengan multiple indikator. Pendekatan PLS adalah distribution free (tidak mengasumsikan data berdistribusi tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval, dan rasio). PLS merupakan metode analisis powerfull karena tidak didasarkan banyak asumsi, jumlah sampel kecil dan residul distribusi. Walaupun PLS dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori, tetapi PLS juga dapat digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antara variabel laten. Model analisis jalur semua variabel laten dalam PLS terdiri dari 3 (tiga) set hubungan, yaitu :
 1. Inner Model (Inner relation, structural model dan substantive theory)
 Inner Model mespesifikasikan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada teori . Model struktural dievaluasi dengan melihat nilai R-Square untuk konstruk laten dependen, Stone Geisser Q-square test untuk predictive relevance dan uji t, serta signifikansi dari koefisien parameter jalur struktural. Perubahan nilai R-square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten independen terhadap variabel laten dependen.
 2. Outer Model (Outer relation atau Measurement Model)
 Outer Model menspesifikasikan hubungan antar variabel laten dengan indikator. Outer Model terdiri dari 2 (dua) macam mode, yaitu mode reflective (mode A) dan mode formative (mode B). Mode reflektif merupakan relasi dari peubah laten ke peubah indikator atau “effect”. Sedangkan mode formative merupakan relasi dari perubah indikator membentuk peubah laten “causal”. 30 3. Weight Relation Inner dan Outer model memberikan spesifikasi yang diikuti dalam estimasi algoritma PLS.