PARTIAL LEAST SQUARE PLS SEBAGAI METODE
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Skripsi be rjudul “ Analisis Structural Equation Modeling (SEM) untuk Sampel Kecil dengan Pendekatan Partial Least Square (PLS)” telah diuji dan disahkan pada: Hari, tanggal
Struktur model yang dibentuk dalam penelitian ini mencakup empat variabel laten yang teridiri dari tiga variabel latel eksogen yaitu faktor predisposisi 1 ,
Anggota kelompok segmen 3 memiliki persepsi bahwa variabel laten faktor pemungkin berpengaruh paling besar terhadap gambaran klinis pasien dan pada segmen 3
Data spektrum FTIR untuk satu komponen ekstrak dilakukan dengan mengambil beberapa jumlah peubah laten kemudian memilih model dengan nilai RMSEP yang paling kecil
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) Bagaimana model persamaan regresi dengan metode Partial Least Square (PLS) untuk mengatasi multikolinearitas; (2) Bagaimana model
outer weight pada tahap iterasi ke-S dengan nilai outer weight pada tahap ke-(S-1). Jika telah konvergen, maka didapat nilai dugaan akhir variabel laten..
Parameter – parameter dari persamaan pada model pengukuran SEM merupakan “muatan faktor” atau factor loadings dari variabel yang laten terhadap indikator – indikator
Analisis Structural Equation Modeling (SEM) untuk Sampel Kecil dengan Pendekatan Partial Least Square (PLS); Miftahul Ulum; 2014; 53 halaman; Jurusan Matematika
