Metode Kuantitatif Untuk Riset Manajemen Ananda Sabil Hussein, Ph.D Disampaikan pada kuliah tamu Prodi S-1 Manajemen Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Surabaya

Ananda Sabil Hussein, Ph.D

�  Program Internasional Jur Manajemen FEBUB

�  sabil@ub.ac.id

�  @misterhussein

�  S1 – Manajemen UB

�  S2 – Strategic Marketing Univ Wollongong

�  S3 – Marketing Lincoln University New Zealand

�  Research

Jenis Penelitian

�  Deskriptif

�  Exploratory -- Kualitatif

�  Explanatory -- Kuantitatif

�  Mix Method

Penelitian Explanatory

�  Univariate (eg. Simple regression, ANOVA, t-test, correlation)

�  Multivariate (eg. multiple regression, MANOVA)

�  SEM

Multivariate Analysis

�  Multiple Regression �  Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e �  Var Dependen vs Independen �  Persamaan harus BLUE

�  Normalitas �  Linearitas �  Multikoliniearitas �  Heterkoedastisitas �  Autokorelasi

Multivariate Analysis

�  Multiple Regression �  F-test vs t-test (debatable) �  Standardized vs unstandardized (debatable)

Multivariate Analysis

�  Kritik terhadap Multiple Regression �  Hanya bisa menguji pengaruh langsung – solusi

dengan mediating test Kenny and Baron (1986) �  Hanya bisa menguji satu variabel terikat dengan

beberapa variabel bebas �  Tidak bisa menguji kompleks model �  Tidak bisa mengukur ketepatan model secara akurat

Multivariate Analysis

�  Multiple Regression – contoh penelitian �  Hussein (2015) �  Wicaksono dan Hussein (2014)

Multivariate Analysis �  Multiple Regression with Mediating test

�  Menguji pengaruh tidak langsung �  Menggunakan pendekatan Kenny dan Baron (1986)

Multivariate Analysis �  Mediating vs Moderating

�  Mediating = pengaruh tidak langsung �  Moderating = pengatuh interaksi

Multivariate Analysis

�  Mediating Analysis/Path Analysis �  Abel dan Hussein (2015) �  Astiyanti (2014)

Structural Equation Modelilng

�  Covariance Based SEM (SEM) (cocok untuk Doktoral) �  Berbasis covariance �  AMOS, LISREL �  Bertujuan untuk melakukan konfirmasi model

�  Variance Based SEM (PLS) �  Berbasis variance �  smartPLS, WarpPLS, PLS Graph �  Bertujuan untuk melakukan prediksi

Variance Based SEM (PLS)

�  Memprediksi hubungan antar variabel

�  Jumlah sampel tidak berpengaruh

�  Tidak membutuhkan asumsi normalitas

�  Bisa digunakan untuk mengestimasi konstruk formatif dan reflektif

�  Bisa digunakan untuk menguji model yang kompleks

�  Menguji variabel endogen dan eksogen

Variance Based SEM (PLS)

Variance Based SEM (PLS)

�  Pengujian Outer Model �  Convergent Validity

�  Factor loadings > 0.7 (Chin, 2010) �  AVE > 0.5 (Chin, 2010)

�  Discriminant Validity �  Korelasi antar konstruk < 0.85 (Hair et al. 2010) �  Nilai akar kuadrat AVE harus lebih besar dari pada nilai

korelasi �  Nilai faktor loading harus lebih besar dari nilai cross

loading nya (Chin, 1998) �  Uni-dimensionality

�  Composite reliability > 0.7 (Nunnally, 1978)

Variance Based SEM (PLS)

�  Evaluation of Inner Model (Struktural Model) �  Tidak ada index kepatutan pasti terhadap nilai

struktural model karena sifat PLS bukan mengkonfirmasi model

�  Model tidak bisa dimodifikasi

Variance Based SEM (PLS)

�  Menguji kelayakan model �  Nilai R-square > 0.1 �  Nilai GoF =

�  Nilai Q-square

Variance Based SEM (PLS)

�  Pengujian Hipotesa �  Menggunakan t-stat �  Menggunakan probability

Variance Based SEM (PLS)

�  Penelitian menggunakan PLS �  Sinay and Hussein (2015) �  Parahiyanti and Hussein (2015)

QnA

THANK YOU