PERBANDINGAN TEKNIK BOOTSTRAPPING DATA PADA METODE MAXIMUM LIKELIHOOD DAN PARTIAL LEAST SQUARE DALAM ANALISIS DATA STRUCTURAL EQUATION MODELLING = COMPARISON OF DATA BOOTSTRAPPING TECHNIQUES ON MAXIMUM LIKELIHOOD AND PARTIAL LEAST SQUARE METHODS IN STRUCTURAL EQUATION MODELING DATA ANALYSIS

MUH. QARDAWI HAMZAH. Perbandingan Teknik Bootstrapping Data Pada Metode Maximum Likelihood Dan Partial Least Square Dalam Analisis Data Structural Equation Modelling (dibimbing oleh Dr. Dr Georgina Maria Tinungki, M.Si dan Dr. Erna Tri Herdiani, S.Si., M.Si)
Structural Equation Modelling (SEM) merupakan generasi kedua dari teknik analisis multivariat yang dibangun karena adanya keterbatasan pada teknik klasik khususnya dalam melakukan analisis dengan variabel dan model-model yang kompleks. Penelitian ini bertujuan memperoleh dan membandingkan model dengan metode Maximum Likelihood dan Partial Least Square dalam analisis data Structural Equation Modelling. Salah satu bidang yang sering digunakan dalam analisis Structural Equation Modelling (SEM) adalah kemiskinan. Banyak faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia seperti ekonomi, kesehatan dan SDM (Sumber Daya Manusia). Setiap variabel tersebut diukur berdasarkan indikator-indikatornya. Besarnya sampel dan melibatkan variabel yang banyak sehingga menghasilkan model yang kompleks sebagai pertimbangan untuk menggunakan analisis data Structural Equation Modelling (SEM) dengan metode Maximum Likelihood dan Partial Least Square. Metode Maximum Likelihood memperoleh model η_1=0.119 ξ+0.466 η_2-0.904 η_3,η_2=-1.064 ξ+1.552 η_3,〖 η〗_3=0.828 ξ dengan skor Q^2=0.959 dan metode Partial Least Square memperoleh model η_1=-0.011 ξ-0.502 η_2-0.314 η_3,η_2=-0.256 ξ+0.807 η_3,〖 η〗_3=0.798 ξ menghasilkan skor Q^2=0.913. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Maximum Likelihood lebih baik dari pada Partial Least Square.