Evaluasi Outer Model: Fase “Seleksi Alam” Indikator Evaluasi Outer Model:Fase “Seleksi Alam” Indikator Garbage In, Garbage Out. Sebelum menguji hipotesis, kita wajib membuang data “sampah” agar hasil riset bersih dan valid. Setelah Anda menekan tombol “Calculate > PLS Algorithm” di SmartPLS, layar akan penuh dengan angka. Jangan panik. Di tahap ini, kita BELUM melihat apakah […]
Evaluasi Outer Model:Fase “Seleksi Alam” Indikator Read More »
Seni Pelaporan: Menulis Hasil Tanpa “Menggoreng” Data Seni Pelaporan:Menulis Hasil Tanpa “Menggoreng” Data Data tidak pernah berbohong, hanya interpretasi kita yang sering bias. Mari akhiri riset ini dengan integritas dan keanggunan akademis. Selamat! Anda telah melewati perjalanan panjang dari Post #1 (Filosofi) hingga Post #5 (Uji Hipotesis). Kini, Anda memiliki sekumpulan output angka di tangan.
Evaluasi Inner Model: Momen Kebenaran Hipotesis Evaluasi Inner Model:Momen Kebenaran Hipotesis Lupakan sejenak rumus rumit. Mari kita baca hasil analisis Anda layaknya membaca papan skor pertandingan. Jika Evaluasi Outer Model (Post #4) adalah “Audisi Penyanyi”, maka Evaluasi Inner Model (Struktural) adalah “Konser Utama”. Di sinilah kita menilai apakah penampilan mereka memukau atau membosankan. Sederhananya, kita
Evaluasi Inner Model Read More »
Tutorial SmartPLS: Dari Data Mentah ke Model Visual Tutorial SmartPLS:Dari Data Mentah ke Model Visual Teori sudah dikuasai. Sekarang saatnya menyingsingkan lengan baju dan masuk ke “dapur” aplikasi untuk meracik data Anda. SmartPLS dikenal karena antarmukanya yang user-friendly. Anda tidak perlu menulis kode sintaks rumit seperti di R atau Python. Cukup Klik, Tarik (Drag), dan
Mengapa Riset Butuh PLS-SEM Mengapa Riset Butuh PLS-SEM “Bad Statistics = Bad Business.”Jangan biarkan alat analisis yang salah menghancurkan efisiensi keputusan Anda. Di persimpangan antara integritas akademik dan tuntutan praktis, peneliti sering kali dihadapkan pada dilema metodologis: Apakah kita harus tetap setia pada metode klasik (Regresi/CB-SEM) yang mensyaratkan data sempurna, atau berani mengadopsi pendekatan yang
Mengapa Riset Butuh PLS-SEM Read More »
Terbentur Asumsi Klasik? Solusi PLS-SEM Terbentur Asumsi Klasik? Mengapa memaksakan normalitas pada data yang kompleks adalah kesalahan metodologis, dan bagaimana PLS-SEM menawarkan validitas tanpa bias. Realitas penelitian sosial dan manajemen jarang sekali “bersih” layaknya di laboratorium. Saat Anda mengumpulkan data lapangan dari manusia (responden), seringkali Anda dihadapkan pada dua dinding besar yang menggagalkan analisis jika
Terbentur Asumsi Klasik? Read More »
Melampaui Asumsi Klasik: Mengapa Riset Anda Membutuhkan PLS-SEM “Bad Statistics = Bad Business. Jangan biarkan alat analisis yang salah menghancurkan efisiensi keputusan Anda.” Di persimpangan antara integritas akademik dan tuntutan praktis, peneliti sering kali dihadapkan pada dilema metodologis. Apakah kita harus tetap setia pada metode klasik yang mensyaratkan data sempurna, atau berani mengadopsi pendekatan yang
Post #1: mengapa-riset-butuh-pls-sem Read More »
Modul 11: Fractional Factorial (Strategi Hemat Biaya) Fokus: Mengurangi Jumlah Eksperimen Secara Drastis Metode: Screening Design (Penyaringan) Referensi: Montgomery (Ch. 8) & Buku Ajar (Bab: Desain Pecahan) 📖 Baca Bab Fractional Di Modul 10, kita memecah eksperimen (Blocking) tapi tetap melakukan semuanya. Di Modul 11 ini, kita akan melakukan hal yang lebih berani: Membuang setengah
Modul 11: Fractional Factorial (Strategi Hemat Biaya) Read More »
Modul 14: Studi Kasus Teknologi Pangan (R&D) Fokus: Reformulasi Produk & Optimasi Proses Metode: Mixture Design & RSM Tujuan: Rasa Enak, Harga Murah, Awet Lama Industri pangan adalah pengguna DoE paling masif. Kenapa? Karena bahan pangan itu kompleks. Mengubah sedikit gula tidak hanya mengubah rasa manis, tapi juga mengubah tekstur, warna (karamelisasi), dan masa simpan.
Modul 14: Studi Kasus Teknologi Pangan (R&D Product) Read More »
Modul 13: Studi Kasus Bisnis & Marketing Fokus: Aplikasi DoE di Luar Laboratorium (Service & Digital) Konsep: Multivariate Testing (MVT) vs A/B Testing Tujuan: Meningkatkan Profit & Konversi Banyak orang mengira Desain Eksperimen hanya untuk orang berjas lab putih. Salah besar! Perusahaan raksasa seperti Google, Amazon, dan Netflix melakukan ribuan eksperimen setiap hari. Di dunia
Modul 13: Studi Kasus Bisnis & Marketing (Beyond A/B Testing) Read More »