Langkah Keempat: Konversi diagram Jalur ke dalam Sistem Persamaan

50 Di mana X dan Y adalah indikator untuk variabel laten eksogen ξ dan endogen η . Sedangkan Λ x dan Λ y merupakan matriks loading yang menggambarkan seperti koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variabel laten dengan indikatornya. Residual yang diukur dengan ε x dan ε y dapat diinterpretasikan sebagai kesalahan pengukuran atau noise. Model indikator formatif persamaannya dapat ditulis sebagai berikut: ξ = Π ξ X i + δ x η = Π η Y i + δ y Dimana ξ , η , X, dan Y sama dengan persamaan sebelumnya. Π x dan Π y adalah seperti koefisen regresi berganda dari variabel laten terhadap indikator, sedangkan δ x dan δ y adalah residual dari regresi. Pada model PLS Gambar 3 terdapat outer model sebagai berikut: Untuk variabel latent eksogen 1 reflektif x 1 = λ x1 ξ 1 + δ 1 x 2 = λ x2 ξ 1 + δ 2 x 3 = λ x3 ξ 1 + δ 3 Untuk variabel latent eksogen 2 formatif ξ 2 = λ x4 X 4 + λ x5 X 5 + λ x6 X 6 + δ 4 Untuk variabel latent endogen 1 reflektif y 1 = λ y1 η 1 + ε 1 y 2 = λ y2 η 1 + ε 2 51 Untuk variabel latent endogen 2 reflektif y 3 = λ y3 η 2 + ε 3 y 4 = λ y4 η 2 + ε 4 b Inner model, yaitu spesifikasi hubungan antar variabel laten structural model, disebut juga dengan inner relation, menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan teori substansif penelitian. Tanpa kehilangan sifat umumnya, diasumsikan bahwa variabel laten dan indikator atau variabel manifest diskala zero means dan unit varian sama dengan satu, sehingga parameter lokasi parameter konstanta dapat dihilangkan dari model. Model persamaannya dapat ditulis seperti di bawah ini: η = βη + Γξ + ζ Dimana η menggambarkan vektor vaariabel endogen dependen, ξ adalah vektor variabel laten eksogen dan ζ adalah vektor residual unexplained variance. Oleh karena PLS didesain untuk model rekursif, maka hubungan antar variabel laten, berlaku bahwa setiap variabel laten dependen η , atau sering disebut causal chain system dari variabel laten dapat dispesifikasikan sebagai berikut: η j = Σ i β ji η i + Σ i γ jb ξ b + ζ j Dimana γ jb dalam bentuk matriks dilambangkan dengan Γ adalah koefisien jalur yang menghubungkan variabel laten endogen η dengan eksogen ξ . Sedangkan β ji dalam bentuk matriks dilambangkan dengan β adalah koefisien jalur yang menghubungkan variabel laten endogen η 52 dengan endogen η ; untuk range indeks i dan b. Parameter ζ j adalah variabel inner residual. Pada model PLS Gambar 3 inner model dinyatakan dalam sistem persamaan sebagai berikut: η 1 = γ 1 ξ 1 + γ 2 ξ 2 + ζ 1 η 2 = β 1 η 1 + γ 3 ξ 1 + γ 4 ξ 2 + ζ 2 c Weight relation, estimasi nilai variabel latent. Inner dan outer model memberikan spesifikasi yang diikuti dengan estimasi weight relation dalam algoritma PLS: ξ b = Σ kb w kb x kb η i = Σ ki w ki x ki Dimana w kb dan w ki adalah k weight yang digunakan untuk membentuk estimasi variabel laten ξ b dan η i . Estimasi data variabel laten adalah linear agregat dari indikator yang nilai weight-nya didapat dengan prosedur estimasi PLS.

5. Langkah Kelima: Estimasi

Metode pendugaan parameter estimasi di dalam PLS adalah metode kuadrat terkecil least square methods. Proses perhitungan dilakukan dengan cara iterasi, dimana iterasi akan berhenti jika telah tercapai kondisi konvergen. Pendugaan parameter di dalam PLS meliputi 3 hal, yaitu : 1 Weight estimate yang digunakan untuk menghitung data variabel laten 53 2 Estimasi jalur path estimate yang menghubungkan antar variabel laten dan estimasi loading antara variabel laten dengan indikatornya. 3 Means dan parameter lokasi nilai konstanta regresi, intersep untuk indikator dan variabel laten. Sebagai langkah awal iterasi, algoritmanya adalah menghitung aproksimasi outside dari variabel latent dengan cara menjumlahkan indikator dalam setiap kelompok indikator dengan bobot yang sama equal weight. Bobot untuk setiap iterasi diskalakan untuk mendapatkan unit varian dari skor variabel laten untuk N kasus dalam sampel. Dengan menggunakan skor untuk setiap variabel latent yang telah diestimasi, kemudian digunakan untuk pendugaan aproksimasi inside variabel laten. Ada tiga skema bobot aproksimasi inside yang telah dikembangkan untuk mengkombinasikan variabel laten tetangga neighboring LV untuk mendapatkan estimasi variabel laten tertentu yaitu: centroid, factor dan path weighting. Skema weighting dengan centroid merupakan prosedur asli yang digunakan oleh Wold. Metode ini hanya mempertimbangkan tanda korelasi antara variabel laten dan variabel laten tetangganya neigboring LV. Nilai kekuatan korelasi dan arah model struktural tidak diperhitungkan. Skema weighting dengan faktor menggunakan koefisien korelasi antara variabel laten dengan variabel laten tetangga sebagai pembobot weight. Skema dengan path weighting membobot variabel laten tetangga dengan cara berbeda tergantung apakah variabel laten tetangga merupakan anteseden atau konsekuen dari variabel laten yang ingin kita estimasi.