@@Hidupbahagialah Halo selamat siang kak 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak, dikarenakan akhir² ini jadwal saya cukup hectic, kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak sebelumnya atas pertanyaan yang telah diajukan, kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan kakak, ini sebenarnya tergantung dari bunyi hipotesis yang kakak rumuskan di skripsi/penelitian kakak 🙏🙏 Hal ini dikarenakan p-value dan original sample mengukur 2 hal yg berbeda, kak 🙏🙏 Apabila nilai p-value nya dibawah 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa pengaruh antar variabelnya signifikan, kak, Sedangkan nilai original sample mengukur arah pengaruh yang muncul, kak (negatif atau positif). Apabila nilai original samplenya negatif, maka dapat disimpulkan bahwa arah pengaruhnya berbanding terbalik, kak (apabila X naik, maka Y turun dan sebaliknya) Nah apabila misalkan bunyi hipotesis kakak adalah "X berpengaruh signifikan terhadap Y", maka hipotesis kakak tetap diterima dikarenakan nilai p-value nya dibawah 0.05, kak 🙏🙏 Sedangkan apabila misalkan bunyi hipotesis kakak adalah "X berpengaruh positif terhadap Y", maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis kakak ditolak dikarenakan arah pengaruh yang muncul bukan positif, melainkan negatif, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kakak ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@wenyfransiskamalau6648 Halo selamat sore kak Weny 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Terkait dengan pertanyaan yang Weny ajukan, kak, maka ada beberapa cara yang dapat kak Weny lakukan guna mengatasi nilai HTMT yang tidak valid ini, kak: *Cara Pertama* Apabila ada nilai HTMT dari variabel kakak yang tidak valid, maka langkah yang dapat dilakukan untuk mengatasi hal ini adalah dengan membuang satu (atau lebih) indikator dari setiap variabel (yang HTMT-nya tidak valid) yang nilai factor loadingnya paling rendah dibandingkan dengan indikator lain dari variabel yang sama, kak, yang dimana, setelah dibuang, maka data boleh di-running ataupun dianalisis ulang sampai seluruh nilai HTMT dari seluruh variabel yang kak Weny teliti sudah valid, kak 🙏🙏 Adapun proses diatas dapat diulang lebih dari 1 kali sampai seluruh nilai HTMT dari variabel-variabel yang kakak teliti sudah valid, kak 🙏🙏 *Cara Kedua* Nah selanjutnya kak, selain cara pertama diatas, cara lain yang dapat kak Weny lakukan guna mengatasi nilai HTMT yang tidak valid ini adalah dengan cara membuang indikator/data yang nilai standar deviasi (standard deviation) nya dibawah 0,25, kak 🙏🙏 *Cara Ketiga* Berikutnya kak, apabila cara pertama dan kedua sudah dilakukan dan nilai HTMT tetap tinggi, maka cara ketiga yang dapat kak Weny lakukan adalah dengan mencari teori (baik dari buku ataupun artikel jurnal) yang menyatakan bahwa nilai HTMT dibawah 0,95 atau 1 masih terhitung valid, kak 🙏🙏 Dengan demikian, maka apabila kak Weny menggunakan (dan memasukan) teori ini ke dalam skripsi/penelitian kakak, maka nilai HTMT kak Weny masih dapat tetap terhitung valid, kak (meskipun ada variabel kak Weny yang nilai HTMT nya diatas 0,90, kak) 🙏🙏 *Cara Keempat* Berikutnya kak, selain cara ketiga, cara keempat yang juga dapat kak Weny lakukan apabila nilai HTMT tidak valid adalah dengan melihat 2 komponen discriminant validity lainnya kak (yaitu cross loading dan fornell-larcker) Jadi selama nilai cross loading dan fornell larcker lolos, maka kak Weny boleh untuk menggunakan (atau memasukan) 2 aspek dari discriminant validity ini ke Laporan Penelitian yang kak Weny sedang buat, kak 🙏🙏 Jadi dalam hal hal ini, nilai HTMT tidak perlu kakak masukan ke laporan penelitian tidak apa-apa, namun dengan syarat 2 komponen lainnya (fornell-larcker dan cross loading) lolos/valid kak, 🙏🙏 Kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak Weny 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Weny ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@Frasta-qc7qz Halo selamat malam kak Frasta 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru membalas, dikarenakan saya sedang di luar kota kak kebetulan hehehehe 🙏🙏 Mohon maaf sekali ya kak sebelumnya 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kak Frasta ajukan, sebenarnya tidak masalah kak apabila kakak ingin mengkombinasikan hasil PLS Algorithm dgn Consistent PLS Algorithm untuk uji Outer Model yg kakak lakukan 🙏🙏 Nah tapi kak, kalau dari saya, mungkin akan lebih baik kak apabila uji Outer Model yg kakak lakukan menggunakan metode yg sama, kak (misalkan Consistent PLS Algorithm) 🙏🙏 Namun sebenarnya, apabila kak Frasta ingin campur hasil dari kedua metode pengujian ini, tidak masalah juga kak dikarenakan kedua pengujian ini pada dasarnya mengukur hal yang sama, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Frasta ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak ya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 Selamat malam Bapak.. Sebelumnya, terimakasih banyakk untuk respon yang Bapak berikan.. Maaf yaa pak kalau saya menganggu waktu Bapak 🙏🙏🙏 Oh jadi bisa ya pak? Untuk penganalisisan outer dan inner model itu apakah ada keterkaitan kah pak antara satu sama lain? Misalkan dari segi formula/rumus perhitungan, dll.. Dikarenakan takutnya kalau semisal saya pakai PLS Algorithm untuk outer model dan Consistent PLS Algorithm untuk inner model, misalnya, hasilnya nanti berbeda, karena mereka menggunakan rumus/formula perhitungan yg saling terkait?? Dan kalau di case saya, saya menggunakan Consistent PLS Algorithm, untuk hasil semua analisis Baik, tapi cuman hasil satu analisis yg kurang begitu baik, yaitu yg discriminant validity untuk Fornel & Larcker saja pak.. 🙏🙏🙏 Mohon infonya yaa pak.. Dan sekali lg terimakasih banyak untuk respon yg Bapak berikan 🙏🙏🙏

@@Frasta-qc7qz Selamat malam kak Frasta 🙏🙏 Baik kak Frasta. Sama² ya kak 🙏🙏🙏 Wah aman kak, tidak mengganggu sama sekali, kak hehehehehe 🙏🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan kak Frasta, jgn khawatir ya kak 🙏🙏 Jadi metode pengujian outer model yang kak Frasta gunakan (apakah PLS Algorithm ataupun Consistent PLS Algorithm) tidak akan berpengaruh ke hasil pengujian Inner Model (Bootstrapping) yang kak Frasta lakukan, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Jadi tidak masalah ya kak hehehehehe 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Frasta ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏🙏

@@nicholaswilson2898 Wahhh, baikk kalo begitu pak.. Saya akan gunakan PLS Algorithm untuk inner model dan Consistent PLS Algorithm untuk outer model nya.. Terimakasihh banyakk yaa pakk sudah memberikan ilmu dan pencerahan untuk thesis saya.. Terimakasih sekalii pakk.. Semoga Bapak sekeluarga selalu sehat dan bahagia.. Tuhan memberkati Bapak & keluarga 🙏🙏🙏

Halo selamat malam kak 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kakak kemukakan, benar sekali ya kak bahwa dikarenakan nilai p-value dari pengaruh X ke Y kakak dibawah 0,05, maka dapat dikatakan bahwa pengaruhnya signifikan ya kak 🙏🙏 Selanjutnya kak, untuk melihat arah pengaruh, maka kakak dapat melihat antara nilai original sample (O) ataupun sample mean (M) ya kak 🙏🙏 Namun biasanya, yang kita lihat adalah nilai Original Sample dari pengaruh tersebut, kak 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak. Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan dari kakak ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

terima kasih kak, mohon maaf kak saya bertanya kembali untuk hipotesis z > x - y yg tepat kata2nya seperti apa ya kak? apakh bisa seperti ini x berpengaruh positif terhadap y dimoderasi dengan z, apakah tepat seperti itu kak? Saya jg mau nanya kak kan saya hipotesis one tailed berarti kalau misal nilai one samplenya negatif berarti hipotesisnya ditolak kah kak? Maaf ya kak saya banyak tanya

@@yantoharefa7642 Halo selamat sore kak Yanto, Mohon maaf sekali sebelumnya saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak atas apresiasinya ya kak 🙏🙏 Saya turut senang apabila video saya dapat membantu kak Yanto dan rekan², kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lg ya kak 🙏🙏

@@themet5265 Halo selamat sore kak, Mohon maaf sekali sebelumnya saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak atas apresiasinya ya kak 🙏🙏 Saya turut senang apabila video saya dapat membantu kakak dan rekan², kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lg ya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Meidi, Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Meidi, betul sekali kak bahwa tidak masalah ya kak untuk kak Meidi menghapus indikator-indikator yang nilai factor loadingnya belum memenuhi persyaratan/batas nilai minimum yang telah ditentukan, kak 🙏🙏 Namun, mungkin dapat dipastikan juga ya kak agar jumlah indikator dari setiap variabel yang kak Meidi teliti tidak kurang dari 3, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Meidi ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Alif 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Adril, berikut sumber referensi yang dapat kak Alif masukan ke dalam aftar pustaka perihal acuan/range nilai R-Squared ini ya kak: Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3e). Thousand Oaks, CA: Sage. Dan berikut saya lampirkan juga link google drive berisikan soft copy dari eBook ini ya kak: drive.google.com/drive/folders/1Uke_Y4kpKfJ2_p9sFlf9sKDmIrgt39rj?usp=sharing Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 baik terima kasih ya 🙏

@@aliffatullah171 Baik kak. Sama² ya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Adril 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Adril, untuk nilai t-table, kak Adril boleh cek dari link berikut ya kak: www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/t-table.pdf Nanti apabila misalkan nilai df pada penelitian kakak tidak ada di table diatas, maka kakak dapat menggunakan acuan nilai t-table pada baris "Z" ya kak 🙏🙏 Adapun nanti nilai t-table ini dapat dibandingkan dengan nilai t-statistics (t-hitung) yang kak Adril peroleh dari hasil olah data PLS ya kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Adril ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 Baik bapak atas penjelasan yg sebelumnya, izin bertanya kembali jika df= 145-5 dan nilai alpha sebesar 5% (0,05) maka t tabel yg benar berapa ya pak? Terimakasih pak🙏

@@adrilaodja5508 Halo selamat pagi kak Adri 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak sebelumnya atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kak Adri kemukakan, kalau saya coba hitung/kalkulasi, kak, nilai t-tabel untuk df = 140 dan tingkat signifikansi sebesar 5% (0,05) adalah sebesar *1,6563* ya kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya, kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 Baik pak terimakasih untuk penjelasan sebelumnya, izin untuk bertanya kembali. Bagaimana cara menghitung nilai t table dengan mendapat nilai 1,6563 bagaimana ya pak? lalu jika menggunakan t table dengan nilai 1,645 yg sesuai pada t table baris "z'' apakah benar? Terimakasih🙏

@@adrilaodja5508 Selamat siang kak Adril, Baik kak Adril. Sama² ya kak 🙏🙏 Oh perihal ini, angka 1.6563 ini saya dapatkan dengan cara memasukan nilai degree of freedom (df) dan tingkat signifikansi (alpha) ke dalam t-table calculator berikut ini, kak: goodcalculators.com/student-t-value-calculator/ Nah berikutnya kak, apabila kak Adril misalkan ingin menggunakan nilai t-table sebesar 1.645 berdasarkan pada nilai z, ini boleh juga ya kak sebenarnya, jadi tidak masalah, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏🙏

@@nuranisa7660 Halo selamat malam kak Anisa 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak dikarenakan saya sedang tidak di Indonesia, kak (ada tugas ke luar negeri, kak) 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Anisa, betul sekali kak bahwa jenis data yang kakak setting/pilih di aplikasi software PLS kakak tidak akan berpengaruh terhadap hasil olah data PLS yang dilakukan ya kak 🙏🙏 Hanya saja memang sangat direkomendasikan untuk jenis data yang kita pilih pada software dapat disesuaikan dengan jenis data yang kita kumpulkan dari para responden, kak 🙏🙏 Namun apapun jenis data yang kita pilih pada software PLS tidak akan berpengaruh terhadap hasil olah data yang kak Anisa lakukan ya kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak. Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 baik pak Terima kasih atas penjelasan nya, maaf pak izin tanya satu lagi, ada rekomendasi buku atau literatur lain yg membahas terkait variabel kategorikal? Terima kasih pak

@@nuranisa7660 Baik kak Anisa. Sama2 ya kak 🙏🙏 Oh berikutnya kak, perihal sumber referensi/e-Book yang membahas seputar variabel kategorikal, mungkin kak Anisa boleh mengutip beberapa sumber berikut ya kak: Jambu, M. (1991). Exploratory and Multivariate Data Analysis, Academic Press Robert Nisbet, Gary Miner, Ken Yale (2018). Data Understanding and Handbook of Statistical Analysis and Preparation, Data Mining Applications (Second Edition), pp.55-82, Academic Press Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 terima kasih banyak pak, maaf merepotkan

@@nuranisa7660 Halo Selamat pagi kak Anisa 🙏🙏 Siap kak, sama² ya kak. Wah aman kak, tidak merepotkan sama sekali, kak 🙏🙏 Senang saya dapat membantu, kak 🙏🙏🙏

@@rifaniaprilia2971 Halo selamat malam kak Rifani 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Nah terkait dengan pertanyaan yang diajukan, benar sekali kak bahwa versi full trial dari PLS hanya berlaku selama 30 hari, dimana, setelah periode free trial berakhir, maka secara otomatis versi PLS kakak akan kembali ke student version, kak 🙏🙏 Dan student version ini hanya bs mengolah maksimal sebanyak 100 data, kak 🙏🙏 Nah perihal ini kak, agar kakak dapat tetap melakukan pengolahan data dengan menggunakan software SmartPLS untuk jumlah data/responden diatas 100, maka mungkin kakak dapat meng-Install PLS di laptop/komputer lain yang sebelumnya belum pernah ter-Install aplikasi PLS, atau mungkin kak Rifani dapat request free trial activation code baru dari website PLS dengan menggunakan alamat email yang baru, kak 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Rifani ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Ilham 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Ilham, betul sekali kak bahwa kedua pertanyaan ini dapat langsung dimasukkan ke dalam variabel/indikator pada model penelitian yang telah kak Ilham gambarkan pada worksheet (kertas kerja) yang ada pada software PLS ya kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu kak Ilham ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya, kak 🙏🙏

Saya merah Ka, terus keterangannya nya itu tiap Lane gini "garis berisi 1 bukan 13 kolom" Kira kira diexcel nya salah nya apa ya Ka?

@@ilhamtirtawirana2242 Halo selamat siang kak Ilham, Oh kalau ada yg merah, dan keterangannya adalah "baris berisi 1 bukan 13 kolom", maka mungkin boleh di cek kak apakah di baris tersebut ada data yg kosong, data yg bentuknya titik (.), atau apakah ada data yg jumlahnya kurang dibandingkan dengan jumlah data di baris² lainnya, kak 🙏🙏 Hal ini dikarenakan agar data yg telah kita coding dapat diolah dengan PLS, maka data² yg kita input jumlahnya harus sama kak untuk setiap baris dan kolomnya, serta gk boleh ad data yg kosong, kak 🙏🙏 Nanti mungkin boleh diinfokan ke sy kembali ya kak perihal apakah data kak Ilham sudah bisa di-running di PLS setelah hal² diatas teratasi, kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

​@@nicholaswilson2898sekarang jadi kosong kak setelah di import apakah excel ga mendukung bisa jadi penyebab? Kebetul excel tahun 2013

Halo selamat malam kak Nabila 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak sebelumnya atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Terkait dengan pertanyaan dari kak Nabila, kalau menurut saya, sebenarnya metode PLS ini lebih cocok digunakan untuk penelitian-penelitian yang seluruh variabelnya diukur dengan menggunakan pertanyaan-pertanyaan (atau indikator-indikator) kuesioner, kak. Dengan kata lain, maka metode PLS ini akan lebih sesuai apabila data-data yang kakak kumpulkan adalah data-data yang bersifat data primer melalui Kuesioner, serta setiap response dari responden dapat diukur dengan skala Likert, kak (seperti 1 untuk Sangat Tidak Setuju, 2 untuk Tidak Setuju, dstnya kak) 🙏🙏 Adapun untuk penelitian yang datanya berbentuk data sekunder, maka sebenarnya penelitian kakak akan lebih cocok apabila menggunakan metode Regresi dengan menggunakan software SPSS, kak 🙏🙏 *Nah namun kak*, apabila misalkan kakak tetap ingin menggunakan metode PLS, maka sebenarnya ada 1 cara kak yang dapat dilakukan terkait dengan data kakak 🙏🙏 Adapun cara tersebut adalah dengan memecah/meng-coding data-data sekunder ini ke dalam beberapa range/skala, kak. Misalkan seperti berikut kak: Sebagai Contoh: Variabel Y --> Tingkat Pendapatan Terkait dengan variable diatas, maka Tingkat Pendapatan untuk setiap responden ini dapat dipecah ke dalam beberapa range skala sebagai berikut kak: 1 = Tingkat Pendapatan antara Rp 0 - Rp 20 2 = Tingkat Pendapatan antara Rp 21 - Rp 40 3 = Tingkat Pendapatan antara Rp 41 - Rp 60 4 = Tingkat Pendapatan antara Rp 61 - Rp 80 5 = Tingkat Pendapatan antara Rp 81 - Rp 100 Nah dengan membagi-bagikan tingkat pendapatan ini ke dalam beberapa skala diatas, maka nanti kak Nabila dapat meng-coding tingkat pendapatan untuk setiap sample (yang menjadi responden kakak) ke dalam skala interval/ordinal yang dapat diukur kak 🙏🙏 Jadi misalkan ketika Responden A memiliki tingkat pendapatan sebesar Rp 35, maka di Excel dapat diinput coding 2, lalu misalkan Responden B memiliki tingkat pendapatan sebesar Rp 78, maka di Excel dapat diinput coding 4, dan seterusnya, kak 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Nabila ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@fajarsodik607 Halo selamat pagi kak Fajar 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru kembali membalas 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Fajar, apabila misalkan hipotesis yang kak Fajar rumuskan pada bab 2 berbunyi "X berpengaruh positif signifikan terhadap Y", dan hasil yang kak Fajar peroleh adalah Signifikan Negatif, maka menurut pandangan saya, Hipotesis ini dapat ditolak ya kak, dikarenakan arah pengaruh antar variabel yang muncul pada hasil olah data PLS yang kak Fajar peroleh tidak sesuai (atau berlawanan arah) dengan arah pengaruh yang kak Fajar rumuskan, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Fajar ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak ya kak 🙏🙏

@@reinayustikadewi5364 Halo selamat pagi kak Reina 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru kembali membalas 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kak Reina ajukan, berikut ya kak saya izin untuk mengirimkan beberapa link (dimana kak Reina dapat men-Download jurnal yang ada di dalam setiap link) perihal pengujian hipotesis satu arah (one-tailed) dan dua arah (two-tailed) ini ya kak: www.researchgate.net/publication/363535628_One_-Tailed_test_vs_Two_-Tailed_test_Does_it_matter www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296312000550 www.researchgate.net/publication/269989983_One-tailed_or_two-tailed_P_values_in_PLS-SEM Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Halo kak Romy selamat siang kak 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Romy, apabila bunyi hipotesis pada penelitian kak Romy menggunakan istilah "Positif", sedangkan hasil uji pengaruh antar variabel (path coefficient) yang kak Romy lakukan menunjukkan bahwa pengaruh yang muncul adalah positif namun tidak signifikan, maka menurut pandangan saya kak, hipotesis ini dapat ditolak, kak 🙏🙏 Hal ini dikarenakan dalam ranah penelitian, signifikansi pengaruh yang diberikan oleh suatu variabel terhadap variabel lain (ada/tidaknya pengaruh yang muncul) cenderung lebih diutamakan dibandingkan dengan arah pengaruh yang diberikan oleh satu variabel terhadap variabel lainnya, kak (positif/negatif) 🙏🙏 Terkait dengan hal ini, maka pada umumnya, hal pertama yang kita harus pastikan adalah signifikansinya terlebih dahulu, kak (perihal apakah ada pengaruh yang diberikan oleh variabel X terhadap Y), dimana, ketika sudah dipastikan bahwa pengaruh yang muncul signifikan, maka barulah kita menentukan kak apakah arah dari pengaruh yang muncul tersebut sifatnya positif atau negatif, kak 🙏🙏 Namun, apabila pengaruh yang muncul sudah tidak signifikan, maka hal ini mengindikasikan bahwa sebenarnya variabel X tidak memiliki pengaruh apapun terhadap variabel Y, kak, sehingga, dalam hal ini, arah dari pengaruh tersebut (positif/negatif) pada umumnya tidak perlu kita analisa lagi kak dikarenakan sudah terbukti bahwa pengaruhnya tidak ada, kak 🙏🙏 Dengan demikian, maka meskipun bunyi hipotesis kak Romy menggunakan istilah "Positif", namun apabila hasilnya "Tidak Signifikan", maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang diberikan oleh variabel X terhadap Y (positif dan tidak signifikan), sehingga hipotesis ini dapat ditolak, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak. Adapun saran dari saya adalah mungkin kak Romy dapat juga mengkonsultasikan hal ini dengan dosen pembimbing kakak dikarenakan saya khawatir dosen pembimbing kakak memiliki pandangan yang berbeda dengan saya, kak hehehehehe 🙏🙏 Namun, kalau dari saya, dan umumnya yang terjadi di ranah riset, mungkin seperti yang telah saya paparkan diatas, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak ya kak 🙏🙏

Halo selamat pagi kak Evi🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kak Evi ajukan, kak, jenis ataupun versi SmartPLS yang saya gunakan Ketika membuat video penjelasan ini adalah SmartPLS versi 3, kak 🙏🙏 Adapun apabila saat ini kak Evi menggunakan software SmartPLS versi 4, maka step-by-step/langkah-langkah analisis model penelitian yang dijelaskan pada Video ini juga tetap bisa diterapkan pada SmartPLS versi 4 ya kak 🙏🙏 Hal ini dikarenakan meskipun SmartPLS 3 dan SmartPLS 4 memiliki tampilan (layout) yang berbeda kak, namun secara teknik, fitur, dan algoritma pengolahan datanya tetap sama, kak, sehingga, step-by-step/langkah-langkah pengujian data yang dijelaskan pada Video ini bisa juga diterapkan pada SmartPLS versi 4, kak 🙏🙏 Oh dan 1 lagi kak yang membedakan antara SmartPLS 3 dengan SmartPLS 4 adalah bahwa nilai predictive relevance di SmartPLS 4 tidak perlu diuji lagi kak dikarenakan fitur ini sudah tidak ada di PLS 4, kak Evi 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Evi ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 lengkap sekali penjelasan nya pak. Makasih banyak y pak. Saya jadi bisa running program dengan bantuan Tutor bapak.

@@evijovitaputri6615 Halo selamat siang kak Evi 🙏🙏 Wah baik Kak Evi. Siap laksanakan kak 🙏🙏 Sama-sama ya Kak 🙏🙏 Saya ikut senang apabila Video saya dapat membantu Kak Evi dan rekan-rekan, Kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi ya Kak 🙏🙏

@@anggasetialesmana Halo selamat malam kak Angga 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kak Angga ajukan, benar sekali kak bahwa yg saya jelaskan dalam video ini adalah langkah-langkah olah data sekunder (data panel) dengan menggunakan metode regresi linear berganda menggunakan software SPSS ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@heyluvies127 Halo selamat siang kak 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kakak, apabila nilai t-statistics dan p-value menunjukkan hasil yg berbeda/bertolak belakang (kontradiktif), maka kakak dapat memprioritaskan hasil uji p-value ya kak 🙏🙏 Dengan demikian, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis kakak signifikan/diterima dikarenakan nilai p-value dari hipotesis tersebut dibawah 0.05, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏🙏

@@chaoswme446 Halo selamat siang kak 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kakak kemukakan, sebenarnya untuk cara² ataupun langkah² pengujian outer model dan inner model untuk model penelitian yang ada variabel moderasi cenderung sama kak dengan cara² ataupun langkah² uji outer model & inner model untuk model penelitian yg tidak ada variabel moderasinya, kak 🙏🙏 Jadi yg membedakan hanya uji moderasi nya saja kak perihal perbedaan pengaruh antar 2 (atau lebih) kategori yang harus dimasukkan dan dibahas setelah uji inner model selesai dilakukan, kak 🙏🙏 Adapun apabila misalkan variabel moderasi yang kakak teliti sifatnya adalah variabel moderasi kategorikal, maka kakak dapat mengambil hasil uji outer model yang "Complete" ya kak, jadi bukan yg sifatnya hasil uji outer model per kategori, kak 🙏🙏🙏 Nah lalu perihal pertanyaan kedua dari kak, apabila misalkan variabel moderasi yang kakak teliti ada lebih dari satu dan tidak terhubung dengan seluruh variabel yang kakak teliti, maka ini tidak masalah ya kak 🙏🙏 Jadi kakak dapat tetap menggambar model penelitian sesuai dengan paradigma penelitian yang kakak masukkan di bab 2 dari skripsi kakak, yang penting dapat dipastikan bahwa seluruh variabel independen, mediasi dan dependen saling terhubung ya kak 🙏🙏 Jadi kalau variabel moderasinya tidak saling terhubung ke variabel² lain tidak masalah, kak, namun untuk variabel² lainnya (independen, mediasi dan dependen) ini harus saling terhubung satu sama lain ya kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kakak ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak juga atas ucapan dan doanya ya kak 🙏🙏🙏🙏🙏 Adapun saya jg senantiasa doakan semoga kakak dan keluarga senantiasa diberikan kesehatan, dan dilancarkan juga untuk segala urusan ya kak 🙏🙏🙏

​@@nicholaswilson2898 Izin bertanya lagi Pak, berarti apabila lebih dari satu variabel moderasi, tetap tidak usah digambarkan ya Pak variabel moderasinya?

@@chaoswme446 Oh kalau misalkan lebih dari 1, menurut saya tetap digambarkan tidak masalah kak untuk variabel moderasi yang kedua, ketiga dan seterusnya, kak 🙏🙏 Atau apakah variabel-variabel moderasi yang kakak teliti semuanya sifatnya kategorikal ya kak? 🙏🙏 Jadi seperti Usia, Jenis Kelamin dsbnya, kak? 🙏🙏 Kalau untuk variabel-variabel moderasi yang sifatnya kategorikal, tidak perlu digambarkan tidak masalah, kak. Kecuali variabel-variabel moderasi yang sifatnya adalah continuous variable (yang diukur dengan indikator-indikator ber-skala Likert), maka variabel moderasinya harus digambarkan, kak 🙏🙏

​@@nicholaswilson2898 Ada variabel yang pengelompokannya itu dalam kategori "lama penggunaan". Sepemahaman saya itu sebagai variabel kontinu Pak. Apakah betul ya Pak? Berarti untuk variabel itu apakah perlu digambarkan Pak? Terima kasih sebelumnya Pak 🙏

@@chaoswme446 Oh baik kalau begitu kak 🙏🙏🙏 Oh kalau boleh tahu kak, untuk variabel lama penggunaan ini berarti yang opsinya ada misalkan dibawah 1 tahun, 1-3 tahun, diatas 3 tahun dstnya kan ya kak? 🙏🙏🙏

@@puputlailaalakhro569 Halo kak Puput selamat siang kak 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan kak Puput, ini tidak masalah ya kak apabila di dalam 1 variabel terdapat indikator² yg jumlahnya sangat banyak, kak. Jadi untuk seluruh indikator dari variabel tersebut boleh tetap ditarik/di-drag ke dalam variabelnya ya kak 🙏🙏🙏 Mungkin hal ini hanya akan berdampak pada visualisasi dari gambar model penelitian yang kak Puput gambarkan di worksheet/kertas kerja yang tersedia pada aplikasi PLS tersebut kak (dikarenakan indikator² nya akan memenuhi kertas kerja tersebut), namun hal ini tidak masalah ya kak, selama nilai loading dari setiap indikator tetap muncul, kak 🙏🙏 Adapun apabila kak Puput kesulitan untuk melihat angka loading untuk setiap indikator di gambar dikarenakan angka² nya terlalu banyak dan posisinya tidak begitu beraturan, maka kak Puput dapat meng-klik menu Outer Loading (yang akan muncul di bagian kiri layar setelah kakak melakukan analisa PLS Algorithm) untuk melihat nilai outer loading dari setiap indikator dalam bentuk tabulasi (tabel) ya kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Puput ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏🙏

@@chaoswme446 Halo selamat malam kak 🙏🙏 Wah siap laksanakan kak. Sama² ya kak 🙏🙏🙏 Dan terima kasih banyak juga atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kakak ajukan, betul sekali kak bahwa uji validitas dan reliabilitas dapat langsung dilakukan di aplikasi SmartPLS (tanpa harus menggunakan SPSS terlebih dahulu) ya kak 🙏🙏🙏 Terima kasih banyak atas kak 🙏🙏🙏

​@@nicholaswilson2898Terima kasih banyak Bapak atas jawabannya 🙏

@@chaoswme446 Baik kak. Sama² ya kak 🙏🙏🙏

Halo selamat sore kak Selfi 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru membalas dikarenakan saya baru sempat membuka KZbin kembali kak hehehehe🙏🙏 Oh wah baik Kak Selfi. Siap laksanakan kak 🙏🙏 Terima kasih banyak atas apresiasinya kak 🙏🙏 Saya ikut senang apabila Video saya dapat membantu Kak Selfi dan rekan-rekan, Kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi ya Kak 🙏🙏

@@muhamadirsyadnasrullah1163 Halo selamat malam kak Irsyad 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas informasinya yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan kak Irsyad, untuk hasil uji moderasinya dimasukkan di bab 4 ya kak, sebelum bagian uji hipotesis, kak 🙏🙏 Nah tapi di bab 3 perlu dimasukkan juga kak perihal teori dari uji moderasi ini, kak 🙏🙏 Adapun untuk teori uji moderasi di bab 3 ini dapat diletakkan di bagian metode analisis data ya kak, jadi disatukan dengan bagian dimana kak Irsyad menjelaskan teori perihal uji validitas, reliabilitas dll, kak 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Irsyad ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏🙏

@@nicholaswilson2898 berarti dia ada poin uji tersendiri ya pa di penjelasannya

@@muhamadirsyadnasrullah1163 Betul kak Irsyad. Dapat dibuat point tersendiri ya kak 🙏🙏🙏

@@nicholaswilson2898 sebenarnyaasih sedikit bingung pa, tapi terimakasih atas penjelasannya pa

@@muhamadirsyadnasrullah1163 Baik kak Irsyad. Sama2 ya kak 🙏🙏🙏 Oh kalau misalkan mungkin masih ad yg bingung, boleh ditanyakan ya kak silahkan kak hehehehehe 🙏🙏🙏

@@jordanpaskalbmanurun2978 Selamat malam kak Jordan, Untuk analisis data kategorikal (seperti jenis kelamin, usia dll) boleh dilihat pada video berikut ya: kzbin.info/www/bejne/jGXZfX5uj6etgNUsi=y-GRmAugWTnxgNuv Terima kasih

Halo selamat malam kak Delvina 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Delvina, untuk nilai t-statistics sebesar 16.000an ini tidak masalah ya kak, dikarenakan berdasarkan teori (dan secara konseptual), pengaruh antar variabel yang diuji dikatakan telah signifikan apabila nilai t-statistics nya sudah diatas t-tabel, kak 🙏🙏 Jadi selama sudah diatas t-table, berapapun anakg t-statistics yang muncul, maka dapat disimpulkan bahwa pengaruhnya signifikan, kak 🙏🙏 Jadi memang konsep dari t-statistics ini adalah semakin tinggi semakin bagus, kak (tanpa adanya batasan harus seberapa tinggi nilai t-statistics ini) 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Delvina ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan, kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan kakak, ini tidak masalah ya kak apabila kategori dari usia yang kakak tentukan di penelitian kakak adalah Tua dan Muda 🙏🙏 Jadi kakak tetap dapat mengikuti langkah-langkah yang saya paparkan pada video ini, namun berarti jumlah coding kategori untuk kategori usia ini hanya 2 ya kak, yaitu angka "1" untuk kategori "Tua", dan "2" untuk kategori "Muda", kak 🙏🙏 Jadi nanti apabila ada response dari responden yang menyatakan kalau mereka tergolong ke dalam kategori usia yang "Tua", kakak dapat coding 1, dan bagi responden yang menjawab "Muda", maka dapat kakak coding 2, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kakak ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 baik pak nicholas, terimakasih ilmu nya sgt bermanfaat

@@nicholaswilson2898 saya izin boleh minta email bapak?mau tanya lebih jauh tentang smart pls pak

@@bagiannice Oh boleh kak. Berikut ya kak: [email protected] Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 terimakasih pak

Halo selamat malam kak 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan, kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan kakak, ini tidak masalah ya kak apabila kategori dari usia yang kakak tentukan di penelitian kakak adalah Tua dan Muda 🙏🙏 Jadi kakak tetap dapat mengikuti langkah-langkah yang saya paparkan pada video ini, namun berarti jumlah coding kategori untuk kategori usia ini hanya 2 ya kak, yaitu angka "1" untuk kategori "Tua", dan "2" untuk kategori "Muda", kak 🙏🙏 Jadi nanti apabila ada response dari responden yang menyatakan kalau mereka tergolong ke dalam kategori usia yang "Tua", kakak dapat coding 1, dan bagi responden yang menjawab "Muda", maka dapat kakak coding 2, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kakak ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi kak 🙏🙏

Wah Amin Kak Mega. Terima kasih banyak atas doa-nya, kak 🙏🙏 Adapun saya juga senantiasa doakan semoga kak Mega dan keluarga sehat selalu juga ya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Mega 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru membalas dikarenakan saya baru sempat membuka KZbin kembali kak hehehehe🙏🙏 Oh wah baik KakMega. Siap laksanakan kak 🙏🙏 Sama-sama ya Kak 🙏🙏 Terima kasih banyak atas apresiasinya kak 🙏🙏 Saya ikut senang apabila Video saya dapat membantu Kak Mega dan rekan-rekan, Kak 🙏🙏 Amin Kak. Terima kasih banyak atas doa-nya, Kak 🙏🙏 Adapun saya juga senantiasa doakan semoga segala urusan kak Mega dan keluarga selalu dilancarkan juga, serta Allah memberkati selalu juga ya Kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi ya Kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Tahir 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan kak 🙏🙏 Terkait dengan pertanyaan dari kak Tahir, keterangan “Singular Matrix Problem” ini menandakan bahwa ada 1 (atau lebih) dari variabel kakak yang jawaban respondennya untuk indikator-indikator dari variabel tersebut cenderung banyak yang sama, kak (misalkan response 5 terlalu banyak untuk indikator-indikator dari suatu variabel, atau response 4 terlalu banyak untuk seluruh indikator dari suatu variabel, dsbnya kak) 🙏🙏 Nah guna mengatasi hal ini, maka kakak boleh coba menghapus indikator-indikator yang nilai standard deviation nya terlalu besar (diatas 2), atau terlalu kecil kak (diatas -2). Adapun biasanya cara ini efektif kak guna mengatasi permasalahan singular matrix problem yang menyebabkan kakak tidak bisa melakukan PLS Algorithm ataupun Bootstrapping, kak 🙏🙏 Adapun nilai standard deviation untuk setiap indikator ini sendiri dapat diakses dengan cara melakukan double klik terhadap nama file CSV yang kita export ke PLS, kak (atau biasa akan muncul pertama kali ketika kita melakukan export data ke PLS, kak) 🙏🙏 Atau apabila misalkan masih tidak bisa, kak, mungkin opsi lain yang dapat kak Tahir lakukan adalah dengan menambah jumlah data, ataupun menghapus beberapa data/response yang diberikan oleh responden yang jawabannya cenderung sama/homogen, kak (misalkan ada responden yang memberikan response "4 " untuk seluruh indikator, atau "5" semua untuk seluruh indikator, dsbnya, kak) 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Mungkin nanti boleh diupdate ke saya ya kak apakah beberapa cara diatas berhasil atau tidak, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak kak Tahir 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 halo pak, pakk terima kasih banyak atas jawabannya. Saya akan coba🙏 berkah selalu ya pak. Aamin

@@tarmiditahir2467 Halo selamat malam kak Tahir, Baik kak Tahir. Siap laksanakan kak 🙏🙏 Sama-sama ya kak 🙏🙏 Wah Amin kak Tahir. Terima kasih banyak atas doa-nya, kak 🙏🙏 Adapun saya juga senantiasa doakan semoga kak Tahir dan keluarga sehat selalu dan senantiasa diberkati oleh Allah SWT ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi ya kak 🙏🙏

Halo selamat sore kak Matilda🙏🙏 Oh wah siap laksanakan kak. Sama-sama ya Kak 🙏🙏 Terima kasih banyak atas apresiasinya kak 🙏🙏 Saya ikut senang apabila Video saya dapat membantu kak Matilda dan rekan-rekan, Kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi ya Kak 🙏🙏

@@muhamadirsyadnasrullah1163 Halo selamat siang kak Irsyad 🙏🙏 Wah siap laksanakan kak. Sama² ya kak 🙏🙏 Senang saya dapat membantu kak Irsyad dan rekan² melalui video saya, kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 mau nanya mas, semisal diuji pertama ada indikator yg g valid lalu, dihapus itu perlu dijelaskan ga ya dibab 4, atau hapus aja indikator tsb di bab 3 juga

@@muhamadirsyadnasrullah1163 Halo selamat pagi kak Irsyad 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak ya kak atas pertanyaan yang telah diajukan 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Irsyad, betul sekali kak bahwa indikator2 yg harus dihapus selama proses pengolahan data dilakukan (dikarenakan tidak valid) perlu dijelaskan di bab 4 ya kak 🙏🙏 Untuk di bab 3 tidak perlu dihapus, kak. Cukup dijelaskan di bab 4 saja, kak 🙏🙏 Kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak. Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak Irsyad 🙏🙏

Halo selamat pagi kak Anisha 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru kembali membalas dikarenakan kesibukan yang cukup hectic, kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kak Anisha ajukan, sebenarnya analisis F-Square tidak sy masukkan ke dalam salah 1 dari beberapa analisis Inner Model yg dilakukan pada video ini dikarenakan analisis F-Square ini bukan termasuk ke dalam komponen utama (core component) dari analisis Inner Model yang wajib dilakukan oleh peneliti, kak 🙏🙏 Adapun terkait dengan analisis inner model ini, maka komponen² ataupun hal² yang wajib dianalisis diantaranya adalah analisis nilai R-Squared, Predictive Relevance (khusus untuk peneliti yang melakukan analisis data dengan menggunakan software SmartPLS versi 3), serta analisis jalur (path coefficient) analysis, kak 🙏🙏 Selain itu juga, kak, analisis F-Square cenderung memiliki fungsi/kegunaan yg mirip/serupa dengan analisis R-Squared, kak, dimana, kedua analisis ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar (serta seberapa kuat) pengaruh yang diberikan oleh variabel independen (X) serta variabel Mediasi (kalau memang ada di dalam paradigma/model penelitian) terhadap variabel Dependen (Y), kak 🙏🙏🙏 Dengan demikian, dikarenakan kedua analisis ini cenderung memiliki kegunaan yang sama (serta cenderung mengukur hal yg sama), maka sebenarnya tidak masalah kak untuk kak Anisha (dan peneliti lainnya) untuk hanya melakukan salah 1 dari 2 analisis tersebut, kak (antara F-Square atau R-Squared, kak) 🙏🙏 Dan dikarenakan analisis R-Squared sudah sy lakukan pada analisis inner model terhadap paradigma/model penelitian seperti yang telah saya tunjukan dalam video ini, maka analisis F-Square tidak saya masukkan/tidak saya lakukan lagi, kak 🙏🙏 Namun apakah kak Anisha perlu melakukan pengujian F-Square (serta memasukkan hasil analisis F-Square ini ke dalam bab 4 dari skripsi kakak) sebenarnya dikembalikan lagi ke instruksi dari dosen pembimbing kak Anisha, kak, dikarenakan, dari pengalaman saya, ada cukup banyak juga dosen yg meminta agar mahasiswa bimbingannya turut memasukkan hasil analisis F-Square ke dalam bab 4 skripsi yg sedang dibuat (meskipun analisis R-Squared telah dilakukan), sehingga, dalam kasus ini, tidak masalah ya kak apabila kaka Anisha dan rekan² peneliti lainnya memasukkan kedua analisis ini secara bersamaan ke dalam bab 4 skripsi yg sedang ditulis 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Anisha ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sekali lagi ya kak 🙏🙏

Selamat malam kak Regina 🙏🙏 Terkait dengan pertanyaan kakak, betul sekali kak bahwa untuk melihat apakah efek moderasinya bersifat memperlemah/memperkuat pengaruh antar variabel yg muncul, maka ini harus dilihat dari nilai original sample (O) atau Beta (Unstandardized Coefficient) nya ya kak 🙏🙏 Apabila nilai Original Sample/Beta ini negatif, maka efek moderasi yg muncul bersifat memperlemah, sementara aoabila angkanya positif, maka efek moderasi yg muncul bersifat memperkuat, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak. Terima kasih banyak sebelumnya atas pertanyaan yang telah diajukan, kak 🙏🙏

Halo selamat pagi kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Nah terkait dengan pertanyaan yang diajukan, agar kakak dapat melakukan pengolahan data dengan menggunakan software SmartPLS untuk jumlah data/responden diatas 100, maka kakak harus terlebih dahulu mengubah License dari SmartPLS kakak dari Student License menjadi Free Trial 30-day License, kak 🙏🙏 Adapun terkait dengan hal ini, maka kakak dapat mengubah license dari student license ke free 30 days trial license dengan cara mengklik menu SmartPLS --> Switch License --> Deactivate License --> Free 30 Days Trial License, Lalu selanjutnya kakak boleh memasukkan nama lengkap dan alamat email kak, yang dimana nantinya activation key untuk 30 days trial license ini akan dikirim ke email kakak ya 🙏🙏 Adapun nanti activation key yang dikirim ini dapat selanjutnya kakak input ke software PLS ini agar 30 days license di SmartPLS kakak dapat diaktifkan, kak 🙏🙏 Kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kakak ya 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Halo selamat pagi kak Rizal 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Nah perihal pertanyaan yang kak Rizal ajukan, betul sekali kak bahwa reliabilitas indikator ini dapat kita peroleh hasilnya dengan menggunakan analisis second-order, kak, dan analisis second-order ini baru dapat dilakukan apabila memang ada satu (atau lebih) variabel dalam paradigma/model penelitian kita yang memang dijelaskan oleh dimensi, kak 🙏🙏 Nah kalau misalkan di dalam paradigma/model penelitian kak Rizal semua variabelnya langsung dijelaskan oleh indikator dan tidak ada dimensi, maka second-order construct analysis ini sebenarnya tidak perlu (dan tidak dapat) dilakukan kak, dimana hal ini mengindikasikan bahwa reliabilitas indikator tidak dapat dimunculkan dikarenakan analisis yg dapat dilakukan pada indikator hanya analisis validitas saja, kak (dilihat dari nilai loading factornya, kak) 🙏🙏 Nah terkait dengan hal ini, kak, mungkin apabila boleh dan memungkinkan, kak Rizal boleh coba diskusi dan informasikan ke dosen pembimbing kakak bahwa semua variabel yang kakak teliti langsung dijelaskan oleh indikator² dan tidak ada satu pun yg dijelaskan oleh dimensi, sehingga reliabilitas indikator ini tidak perlu (dan tidak dapat) dilakukan, kak. Kalau pun misalkan kita ingin mencari nilai reliabilitas (baik cronbach alpha ataupun composite reliability) untuk setiap indikator, maka ini tidak dapat dilakukan juga kak dikarenakan nilai/hasil yang muncul untuk setiap indikator hanya berupa nilai loading factor (untuk validitas) nya saja, kak dan tidak ada nilai reliabilitas yang muncul untuk setiap indikator ini, kak 🙏🙏 Atau opsi lainnya adalah kak Rizal boleh cek kembali apakah memang di dalam paradigma/model penelitian kakak ada 1 (atau lebih) variabel yang dapat ditambahkan dimensi (atau ada dimensinya), dimana apabila memang ada variabel yang memiliki dimensi, maka analisis second-order ini dapat dilakukan terhadap variabel tersebut, kak. Namun nilai reliabilitas dimensi tetap hanya akan muncul pada variabel yang ada dimensinya saja, kak, sehingga tidak semua variabel akan muncul nilai ini, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Rizal ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Terima kasih banyak, Bapak...

@@rizalboyoktavian8144 Selamat pagi kak Rizal, Baik kak Rizal. Siap laksanakan kak 🙏🙏 Sama² ya kak 🙏🙏 Apabila misalkan ad hal² lain yang masih ingin kak Rizal tanyakan perihal pengolahan data ini, silahkan ya kak. Saya siap untuk membantu, kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Anisha 🙏🙏 Oh sebelumnya mohon maaf kak, kalau boleh tahu, tidak munculnya ini apakah nama variabelnya tidak muncul, atau hasil yg muncul adalah N/A ya kak? 🙏🙏

Hasilnya tdk muncul pak, karna nilai cross loadingnya 1,000 ​@@nicholaswilson2898

Hasil dan namnya tidak muncul pak, jd kan saya ada 3 variabel X dan 1 variabel Y, nah yg variabel X1 ini tdk muncul pak apa karna nilai cross loadingnya 1,000 ya pak?mohon bantuannya pak🙏🏻

@@anishanoviola3162 Halo kak Anisha selamat pagi kak 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas, kak 🙏🙏 Oh......wah baik kalau begitu kak Anisha 🙏🙏 Nah kalau boleh tahu kak, untuk konfirmasi, apakah variabel X1 ini indikator nya hanya ada 1, kak? 🙏🙏 Hal ini dikarenakan menurut pandangan saya, nilai loading dari variabel X1 ini nilainya 1.000 sepertinya dikarenakan indikator yang menjelaskan variabel X1 ini hanya ada 1, kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya ya kak 🙏🙏

​@@nicholaswilson2898 malam pak, iya betul pak hanya 1 indikator saja dengan nilai 1,000 pak

Halo selamat pagi kak Hidayat 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Hidayat, untuk analisis Inner Model, uji R-Square, F-Square, Uji Predictive Relevance, dan Uji Path Coefficient ini sudah sangat cukup ya kak untuk dimasukkan ke dalam sub-bab Uji Inner Model ini, kak 🙏🙏 Adapun apabila kak Hidayat memiliki variabel mediasi ataupun moderasi, maka analissi efek mediasi dan analisis efek moderasi dapat ditambahkan juga ke dalam sub-bab analisis Inner Model ini, kak 🙏🙏 Namun kalau misalkan di dalam penelitian kak Hidayat tidak ada variabel mediasi ataupun moderasi, maka berbagai uji yang kak Hidayat sebutkan diatas sudah sangat cukup untuk dimasukkan ke dalam uji Inner Model, kak 🙏🙏 Sama 1 lagi kak, apabila misalkan kak Hidayat melakukan analisis data dengan menggunakan software SmartPLS versi 4, maka uji Predictive Relevance tidak perlu dilakukan tidak apa-apa ya kak dikarenakan fitur ini memang sudah dihilangkan/dihapus dari SmartPLS 4, kak 🙏🙏 Namun apabila kak Hidayat menggunakan SmartPLS versi 3, maka uji Predictive Relevance tetap dapat dimasukkan, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Hidayat ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya, kak 🙏🙏

​@@nicholaswilson2898baik pak terimakasih banyak atas infonya 🙏🙏

​@@nicholaswilson2898 Pak sebelumnya terimakasih karena videony sangat bermanfaat dan mudah dipahami. Pak mohon maaf sebelumnya ijin bertanya, saya menggunakan SmartPLS versi 3. Namun pada uji Predictive Relevance hasil yang didapatkan dibawah 0 yaitu sebesar 0.081, yang menunjukkan belum bisa memprediksi model dengan baik, lalu langkah apa pak yang sebaiknya saya lakukan untuk membuat model tersebut menjadi layak?

@@SitiAminah-iu2gw Halo selamat malam kak Siti 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas apresiasinya ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak juga atas pertanyaan yang diajukan, kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan yang kakak ajukan, nilai 0,081 ini kebetulan sudah lebih tinggi dari 0, kak, sehingga nilai predictive relevance (Q2) dari model penelitian kak Siti seharusnya sudah lolos dan aman, kak 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

​@@nicholaswilson2898 ingin bertanya lagi pak lalu saya di bagian Inner model pada nilai R Square hasilnya hanya mendapatkan 0.125% yang bisa dikatakan hanya 12,5% dari 100%. Apakah ada cara untuk bisa meningkatkan angka 12,5% itu pak?terimakasih sebelumnya

Halo selamat sore kak Sisca 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali saya baru kembali membalas ya kak 🙏🙏 Dan terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan, kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Sisca, saran saya, untuk arah pengaruh yang muncul mungkin boleh dijelaskan di pembahasan bab 4 ya kak setelah kak Sisca jelaskan/paparkan bahwa pengaruh antar variabelnya signifikan, kak 🙏🙏 Jadi tidak masalah kak untuk kak Sisca jelaskan arahnya, karena memang sebenarnya fokus utama dari hipotesis kakak adalah "Signifikansinya", kak. Nah kalau sudah signifikan, maka boleh ya kak untuk dijelaskan signifikan yang muncul arahnya apakah negatif/positif guna membantu kak Sisca agar dapat mengelaborasikan hasil uji hipotesis kakak secara lebih lengkap dan mendalam, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Sisca ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

​​@@nicholaswilson2898terimakasih pak sudah direspon pertanyaan saya.. 🙏 Saya mau bertanya lagi pak.. Variabel saya inventarisasi aset tetap (X1), dan efektivitas pengelolaan aset tetap (Y) berdasarkan uji t nilai B : 546, Std.Error: 152, Beta: -261, T: -2.696, Sig: 011,, kalo seperti ini apakah hasilnya diterima pak? dan disini nilai T: -2.696 saya dipertanyakan pak, karna saya menggunakan dua arah jadi saya tidak menggunakan kata arah negatif atau positif nya pada hasil penelitian saya pak, kalo saya memasukkan arah negatifnya saya bingung menginterpretasikan hasilnya yg negatif pak? Karena kalo saya interpretasikan arah negatifnya menjadi semakin sering dilakukan inventarisasi maka efektivitas pengelolaan aset tetap akan berkurang... Jd hasilnya tidak sesuai dengan teori yg ada pak,, ini yang bikin saya bingung dalam penjelasannya pak.. 🙏 Mohon d bantu pak diberi masukan🙏 Mohon d bantu pak di beri pencerahan sekali lagi?🙏

@@YuliaSisca23 Halo selamat sore kak Sisca 🙏🙏 Baik kak Sisca. Sama-sama ya kak 🙏🙏 Selanjutnya kak, perihal pertanyaan yang kak Sisca ajukan, sebenarnya bisa saja kak apabila misalkan kak Sisca hanya ingin meninterpretasikan bahwa X1 berpengaruh signifikan terhadap Y tanpa memasukkan interpretasi perihal arahnya, kak 🙏🙏 Nah namun yang saya khawatirkan adalah nanti ketika kak Sisca menjalani sidang skripsi, lalu ada dosen penguji yang bertanya perihal arah dari pengaruh yang muncul ini, maka kak Sisca tetap harus mengemukakan dan menjelaskan apakah X1 berpengaruh negatif/positif terhadap Y, kak, dimana nantinya apabila hal ini terjadi, maka kak Sisca kemungkinan besar tetap akan diminta untuk memasukkan penjelasan perihal arah pengaruh ini di pembahasan Bab 4 dari skripsi kak Sisca, kak 🙏🙏 Nah perihal nilai t-statistics yang negatif ini kak, maka apabila nilai t-statistics dari suatu pengaruh menunjukkan angka yang negatif (dimana seharusnya/pada normalnya arah pengaruh yang muncul harusnya positif), maka dugaan yang muncul adalah bahwa hasil ini mengindikasikan bahwa hubungan antara indikator dengan variabel tersebut tidak searah atau berbanding terbalik, kak 🙏🙏 Nah untuk mengatasi hal ini, maka kak Sisca boleh mencoba untuk me-reverse seluruh jawaban responden dari indikator-indikator yang mengukur variabel X1, kak 🙏🙏 Adapun reverse data yang dimaksud adalah dengan membalikkan seluruh jawaban responden kak untuk indikator dari variabel X1 ini, kak. Jadi dalam hal ini, misalkan kuesioner kak Sisca range jawabannya adalah dari 1 sampai 5, maka apabila responden jawab "Sangat Setuju", yang harusnya kita coding 5, ini kita reverse, jadi coding nya 1, kak 🙏🙏 Atau contoh lain misalkan ketika responden jawab "Tidak Setuju", maka yang harusnya kita coding 2, ini kita coding jadi 4 ketika di-reverse, kak 🙏🙏 *Jadi:* Jawaban 1 --> di-Reverse menjadi 5 Jawaban 2 --> di-Reverse menjadi 4 Jawaban 4 --> di-Reverse menjadi 2 Jawaban 5 --> di-Reverse menjadi 1 Jawaban 3 --> Tetap (tidak d-Reverse) 3 Mungkin cara ini boleh dicoba ya kak 🙏🙏 Nantinya setelah kak Sisca selesai me-reverse seluruh data untuk X1, maka kak Sisca boleh coba untuk melakukan bootstrapping ulang di PLS untuk dilakukan pengecekan perihal apakah nilai t-statistics dari pengaruh X1 terhadap Y yang awalnya negatif berubah menjadi positif, kak 🙏🙏 Kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak Sisca 🙏🙏 Adapun mungkin nanti boleh diupdate ke saya perihal ini ya kak apakah cara ini berhasil atau hasilnya tetap sama seperti waktu sebelum di-reverse, kak🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan dari kak Sisca ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak kak Sisca 🙏🙏

Selamat malam pak,, Terimakasih untuk jawaban dan sarannya pak🙏 Tapi kebetulan saya sudah sidang pak, dan benar jd pertanyaan oleh pengujinya waktu sidang pak dan d sarankan untuk membuat penjelasan nilai negatif itu kedalam pembahasannya... Sehingga ketika revisi setelah sidangnya saya kebingungan pak... Sangat disayangkan saya telat ketemu KZbin Chanel bapak..🙏😢

@@YuliaSisca23 Halo selamat malam kak Sisca 🙏🙏 Siap laksanakan kak Sisca. Sama² ya kak 🙏🙏 Oh begitu ya kak. Iya kak memang arah pengaruh ini sering ditanyakan waktu sidang skripsi, kak hehehehehe 🙏🙏 Karena ini kondisinya kakak sudah selesai sidang skripsi, maka kak Sisca mungkin boleh tmbahkan penjelasan perihal arah pengaruh yg muncul di pembahasan bab 4 dari skripsi kakak (sesuai dengan yg diminta oleh dosen penguji), atau mungkin apabila kak Sisca ingin coba mengubah arah pengaruh ini menjadi positif, mungkin kakak boleh mencoba langkah² yg saya paparkan di reply comment sebelumnya ya kak 🙏🙏 Tapi kalau menurut saya kak, kalau misalkan kak Sisca bisa mendapatkan sumber literature/artikel jurnal yg kebetulan menemukan hasil yg sama (bahwa X1 berpengaruh negatif terhadap Y), maka menurut saya tidak apa² kak untuk kak Sisca menjelaskan hasil ini, sembari kakak mencantumkan juga sumber tersebut sebagai pendukung/bukti bahwa ada penelitian lain yg juga menemukan hasil yg sama, kak 🙏🙏 Mungkin kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, kak. Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏🙏

Halo selamat malam kak Annisa 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Nah terkait dengan pertanyaan yang kak Annisa sampaikan, sebenarnya untuk nilai cronbach's alpha memang disarankan diatas 0,7, kak Annisa 🙏🙏 Nah namun memang, sebenarnya ada juga beberapa literature/sumber yang menyatakan bahwa nilai cronbach's alpha diatas 0,6 (atau 0,5) masih acceptable, kak 🙏🙏 Jadi dengan menggunakan literature ini, kak Annisa tidak perlu menghapus/mengubah data dikarenakan teori-teori ini mengatakan bahwa nilai cronbach's alpha diatas 0,5 masih bisa digunakan kak 🙏🙏 Adapun berikut saya lampirkan beberapa sumber referensi yang menyatakan hal ini ya kak (bahwa cronbach's alpha diatas 0,5 masih acceptable/diperbolehkan): drive.google.com/drive/folders/17N5XZlvRsT2FfI9hDKmSgkgqRa01Sb2x?usp=share_link Nah selanjutnya kak, selain teori-teori diatas, apabila nilai cronbach’s alpha dari salah 1 (atau lebih) variabel yang kakak teliti nilainya masih dibawah 0,6, kak, maka sebenarnya tidak masalah juga kak untuk kak Annisa tidak menggunakan/tidak memasukan nilai Cronbach's Alpha ke dalam laporan penelitian kak Annisa, kak 🙏🙏 Hal ini dikarenakan di dalam metode PLS, memang peneliti lebih disarankan untuk menganalisis/menentukan nilai reliabilitas dari suatu variabel berdasarkan pada nilai composite reliabilitynya, kak Annisa. Dalam hal ini, maka nilai cronbach's alpha boleh untuk tidak dimasukan selama nilai coposite reliability rho_c nya sudah aman, kak 🙏🙏 Dengan demikian, maka untuk reliabilitas, kak Annisa boleh kak untuk hanya memasukan nilai composite reliability dan tidak perlu memasukan nilai cronbach's alpha sesuai dengan teori/rekomendasi diatas, kak 🙏🙏 Adapun berikut ya kak saya kirimkan beberapa sumber/artikel jurnal yang memang menyatakan bahwa ketika kita menggunakan PLS, maka di dalam melakukan pengujian reliabilitas, yang lebih diutamakan adalah nilai composite reliability kak dibandingkan dengan cronbach's alpha, kak: drive.google.com/drive/folders/1m-SJNU7DztNFCpO2sozBN4Fd-u28wnec?usp=sharing Jadi kak Annisa boleh tetap mempertahankan nilai cronbach’s alpha dibawah 0,6 dengan menggunakan teori-teori diatas (pada link google drive yang pertama), atau kalau misalkan kak Annisa hanya ingin memasukan/menyertakan nilai composite reliability (tanpa cronbach's alpha) sebagai indikator reliabilitas di dalam penelitian kakak juga boleh ya kak dengan menyertakan beberapa sumber yang telah saya lampirkan pada link google drive yang kedua, kak 🙏🙏 Kurang lebih seperti itu penjelasan dari saya, Kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan dari kak Annisa ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak Kak sebelumnya 🙏🙏🙏

Halo selamat malam kak Novia 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Novia, apabila hipotesis kakak berbunyi “berpengaruh dan signifikan”, maka ini masuk ke dalam kategori hipotesis 2 arah ya kak, dikarenakan berpengaruh dan signifikan memiliki arti yang sama, kak Mungkin apabila kak Novia ingin menggunakan hipotesis 1 arah, maka kalimat hipotesisnya dapat diubah kak dari “berpengaruh dan signifikan” menjadi “berpengaruh positif”, kak 🙏🙏 Nah dengan demikian, maka nanti selain kak Novia dapat melihat signifikansinya, kakak jg dapat melihat apakah benar pengaruh yg diberikan oleh variabel X terhadap variabel Y tergolong ke dalam kategori pengaruh yg sifatnya positif atau tidak, kak 🙏🙏 Adapun positif/negatifnya sebuah pengaruh dapat dilihat dari nilai original sample/O (apabila kakak menggunakan PLS), atau unstandardized coefficient/unstandardized beta (apabila kak Novia menggunakan software SPSS) ya kak. Apabila angkanya positif, maka pengaruhnya benar positif, dan sebaliknya, kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya, kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 terimakasih kakk ☺

@@4d_noviaputrisalwa818 Siap laksanakan kak Novia. Sama² ya kak 🙏🙏🙏

Halo kak, saya mau bertanya. Untuk hipotesis yg saya gunakn adalah X berpengaruh positif/negatif terhadap Y Pada saat uji t, saya melihat pengaruh/tidak berpengaruhnya juga dengan nilai sig di tabel uji spss, dengan penelitian saya yg one tail, apakah nilai sig di tabel perlu juga di bagi 2? Apabila iya, mohon bantuan penjelasannya kenapa ya. Terimakasih

@@nathaniarebecca4032 Halo selamat siang kak Nia 🙏🙏 Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Nia, apabila kak Nia menggunakan hipotesis one-tailed, maka nilai signifikansinya tidak perlu dibagi 2 ya kak 🙏🙏 Jadi kak Nia dapat langsung menggunakan/memasukkan nilai sig dari setiap pengaruh antar variabel yg ada di tabel ke skripsi kak Nia, kak 🙏🙏 Seperti itu mungkin penjelasan dari saya, kak. Semoga dapat membantu ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

Halo selamat siang kak Reny 🙏🙏 Baik kak Reny. Sama-sama ya kak 🙏🙏 Saya ikut senang apabila Video saya dapat membantu kak Reny dan rekan-rekan, Kak 🙏🙏 Nah lalu berikutnya kak, perihal STATA, kebetulan saya belum sempat untuk membuat video tutorial perihal langkah-langkah analisis data (termasuk uji Moderasi) dengan menggunakan STATA, kak, dikarenakan kesibukan saya yang cukup hectic/padat dalam kurun waktu beberapa bulan ini, kak 🙏🙏 Namun coba ya kak, nanti pas ada waktu luang, saya akan coba untuk langsung membuat rekaman perihal tutorial (langkah-langkah) analisis data dengan menggunakan STATA, kak 🙏🙏 Mudah-mudahan dapat segera saya buat dan publish di KZbin ya kak untuk video tutorial analisis datanya 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya atas dukungannya, kak Reny 🙏🙏

Halo selamat malam kak Gevira 🙏🙏 Sebelumnya mohon maaf sekali ya kak saya baru kembali membalas 🙏🙏 Dan terima kasih banyak ya kak atas pertanyaan yang telah kak Gevira ajukan 🙏🙏 Berkaitan dengan pertanyaan yang kak Gevira kemukakan, Fornell-Larcker menggambarkan nilai korelasi antar variabel, yang dimana, nilai korelasi antar variabel yang sama harus lebih tinggi dibandingkan dengan nilai korelasi antar variabel tersebut dengan variabel lainnya (dengan kata lain, maka nilai fornell larcker paling atas dari setiap kolom harus lebih tinggi dibandingkan dengan seluruh fornell larcker yang ada dibawahnya), kak 🙏🙏 Dalam kasus yang kak Gevira tanyakan, apabila nilai fornell larcker paling besar/paling tinggi dari data Kakak ternyata bukan terletak di bagian paling atas dari kolom tersebut, maka dapat dikatakan bahwa ada indikator dari variabel tersebut yang juga ber-korelasi dengan variabel lainnya (padahal, seharusnya seluruh indikator dari sebuah variabel hanya boleh berkorelasi dengan variabel tersebut dan tidak boleh berkorelasi dengan variabel lainnya) 🙏🙏 Nah apabila hal ini terjadi, maka salah 1 cara yang dapat kak Gevira lakukan guna mengatasi hal ini adalah dengan membuang Indikator dari salah 1 variabel (dari 2 variabel) yang nilai fornell larckernya paling tinggi, kak. Sebagai contoh: X1 (Baris 1) -------------- X5 (Kolom 1) = 0.658 X2 (Baris 2) -------------- X5 (Kolom 1) = 0.743 Berdasarkan pada contoh diatas, dikarenakan nilai fornell larcker tertinggi dari kolom 1 tidak terletak di bagian paling atas, maka kak Gevira dapat coba membuang 1 per 1 indikator dari antara X2 atau X5 (dapat dipilih salah 1, namun biasanya indikator yang terlebih dahulu coba dibuang adalah indikator dari variabel yang ada di baris sebelah kiri), lalu data di-running kembali (menggunakan PLS Algorithm) sampai fornell larcker ini berhasil tercapai/lolos. Adapun jangan membuang seluruh indikator sekaligus, tapi dapat dibuang 1 per 1 sampai memang masalah fornell larcker ini berhasil ter-atasi dengan baik 🙏🙏 Misalkan, pertama-tama dibuang Indikator X2.1, lalu di-running ulang. Apabila masih belum lolos, maka dapat dibuang kembali indikator lainnya (misalkan X2.2), lalu data di-running ulang, dstnya) 🙏🙏 Namun, saya menyarankan kepada kak Gevira untuk minimal menyisakan 3 indikator per variabel ya kak. Dengan kata lain, maka apabila jumlah indikator dari variabel tersebut sudah 3, maka jangan ada indikator yang dibuang kembali karena nanti dikhawatirkan akan menjadi masalah dan akan ditanyakan ketika sidang skripsi, kak (mengingat bahwa biasanya, cenderung dirasa terlalu sedikit apabila 1 variabel hanya di-representasikan oleh 1 atau 2 indikator saja) 🙏🙏 Adapun cara yang sama juga dapat kak Gevira aplikasikan untuk angka fornell-larcker pada kolom paling kanan ya kak apabila angka tunggal di kolom ini lebih rendah dari angka-angka di sampingnya (pada baris yang sama), kak 🙏🙏 Apabila ternyata problem fornell larcker ini masih tetap belum teratasi meskipun beberapa indikator telah dibuang, maka saran saya adalah bahwa Kakak dapat menggunakan patokan lain terkait dengan pengukuran Discriminant Validity yang dilakukan, yang dimana, Kakak bisa menggunakan patokan Cross Loading, ataupun menggunakan Patokan Nilai HTMT, kak 🙏🙏 Kurang lebih seperti itu saran dari saya, Kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan dari kak Gevira ya kak 🙏🙏 Memang cara untuk mengatasi permasalahan validitas diskriminan ini cenderung agak sedikit kompleks dikarenakan bersifat trial & error (buang indikator, lalu data di-running kembali sampai problem teratasi). Namun semoga masukan-masukan saya diatas dapat membantu Kak di dalam mengatasi permasalahan fornell larcker yang dialami ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak Kak sebelumnya 🙏🙏🙏

@@nicholaswilson2898 baik pak terimakasih, berarti kalaupun fornell ny sudah valid dan di HTMT nya tidak valid, masih bisa untuk diterukan menggunakan fornell saja ya pak tanpa HTMT?

@@raapiraaaa Selamat malam kak Gevira, Baik kak. Sama² ya kak 🙏🙏 Betul kak. Kalau dari saya, kak, apabila HTMT hasilnya tidak valid, maka kak Gevira boleh gunakan hasil pengujian fornell larcker sebagai hasil uji validitas diskriminan dari penelitian kakak ya kak 🙏🙏 Atau apabila nilai cross loading juga valid, maka hasil uji cross loading ini menurut saya boleh jg ditambahkan ke dalam bab 4 skripsi, kak, bersamaan dengan hasil uji fornell larcker, kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 pak makasih byk ya pak, sehat selalu💖

@@raapiraaaa Siap laksanakan kak Gevira. Sama² ya kak 🙏🙏🙏 Wah Amin kak. Terima kasih banyak atas doanya ya kak 🙏🙏 Adapun saya juga senantiasa doakan semoga kak Gevira dan keluarga sehat dan sukses selalu ya kak 🙏🙏

Halo selamat malam kak Fina, Sebelumnya terima kasih banyak atas pertanyaan yang telah diajukan ya kak 🙏🙏 Adapun perihal pertanyaan dari kak Fina, izin konfirmasi kak berarti masing2 dari keempat Indikator ini ada pertanyaan² kuesionernya lg ya kak? 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 iyaa betul pak ada pertanyaan nya

@@finazahara4423 Oh baik kalau begitu kak. Nah perihal ini kak, jadi sebenarnya untuk variabel yg berdimensi/indikator, step by step atau langkah2 pengolahan datanya cenderung sama dgn yg non indikator/dimensi, kak Hanya saja ada tmbahan 1 langkah di awal yg dinamakan "uji dimensi" untuk mengkaji apakah dimensi2 ini bisa merepresentasikan variabel dgn baik, kak Untuk uji dimensi ini, mngkin sy jelaskan dgn contoh ya kak sbg berikut: *Diilistrasikan Variabel X memiliki 3 dimensi/indikator, yaitu A, B dan C"* 1. Pertama, gambarkan terlebih dahulu dimensi/indikator A, B dan C di worksheet SmartPLS 2. Kedua, gambar variabel X dan letakkan di sebelah kanan dari Dimensi/Indikator, dan tarik garis dari setiap dimensi ke variabel 3. Lalu berikutnya, drag/tarik pertanyaan² kuesioner ke dalam setiap dimensi/indikator 4. Lalu seluruh pertanyaan dari dimensi A, B dan C ditarik juga ke dalam variabel X, lalu di klik kanan --> hide indicators 5. Lalu lakukan Bootstrapping. Apabila p value < 0.05, maka dimensi/indikator dapat merepresentasikan variabel, dan dimensi dapat dipertahankan/tdk perlu dihapus, kak Nah setelah tahapan ini, kakak boleh gambar variabel2 lain, lalu di-connect 1 sama lain, dan kak Fina boleh lakukan analisis sesuai langkah2 yg sy jelaskan di video ya kak 🙏🙏 Hanya saja untuk variabel yg berdimensi/memiliki indikator, ketika kak Fina lakukan uji validitas & reliabilitas, maka nilai yg diambil adalah nilai validitas & reliabilitas dri dimensinya ya kak (A, B dan C). Jd hasil uji validitas dan reliabilitas khusus untuk variabel yg ad dimensinya/indikatornya dihapus/diabaikan aja ya kak 🙏🙏 Mungkin seperti itu penjelasan dari saya, kak 🙏🙏 Semoga dapat membantu menjawab pertanyaan kak Fina ya kak 🙏🙏 Terima kasih banyak sebelumnya kak 🙏🙏

@@nicholaswilson2898 baik pak terimakasih atas jawabannya, tapi saya masih bingung dengan tambahan langkah awalnya itu pak🙏

@@finazahara4423 Baik kak Fina. Sama² ya kak 🙏🙏 Oh kalau boleh tahu bingungnya di bagian yg mana ya kak? Agar sy bisa jelaskan lebih detail, kak 🙏🙏🙏