Generalized Structured Component Analysis (GSCA) (skripsi dan tesis)

 Generalized Structured Component Analysis (GSCA) dikembangkan oleh Heungsun Hwang, Hec Montreal dan Yoshio Takane pada tahun 2004. GSCA merupakan bagian dari SEM yang berbasis varian atau berbasis komponen. SEM berbasis varian atau komponen sering disebut sebagai soft modeling, SEM tidak didasari oleh banyak asumsi seperti data tidak harus berdistribusi normal X1 X2 X3 X1 X2 X3 Variabel Laten Variabel Laten 9 multivariate (indikator dengan skala kategori, ordinal,interval sampai ratio dapat digunakan pada model yang sama). Metode GSCA digunakan untuk mengatasi kelemahan Partial Least Squares (PLS) yaitu PLS tidak meyelesaikan masalah secara global optimization untuk estimasi parameter, yang menunjukkan bahwa tidak memiliki satu kriteria tunggal secara konsisten untuk meminumkan atau memaksimumkan penentuan estimasi parameter model (Hwang and Takane, 2004). Sehingga PLS tidak memberikan solusi yang optimal dan sulit untuk menilai prosedur PLS, dapat dikatakan PLS tidak menyediakan overall goodness-fit dari model. Maka sulit untuk menentukan seberapa baik model sesuai dengan datanya dan sulit untuk membandingkan dengan metode alternatif akibat tidak ada ukuran goodness-fit model secara menyeluruh (Hwang&Takane, 2004)