VAIC TM = VACA + VAHU + STVA (Ulum, 2009:90)
3.2.6 Teknik Analisis Data
3.2.6.2 Pengujian Hipotesis
Penelitian ini menggunakan alat analisis Partial Least Square (PLS) yang pertama kali dikembangkan oleh Herman Wold (1985) sebagai teknik analisis data. PLS merupakan metode alternatif analisis dengan Structural Equation Modelling (SEM) yang berbasis variance. Menurut Ghozali (2006) PLS merupakan pendekatan alternatif yang bergeser dari pendekatan SEM berbasis covariance
Rizky Nugraha Sutisna, 2014
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP NILAI PASAR PERUSAHAAN DENGAN PENGUNGKAPAN INTELLECTUAL CAPITAL SEBAGAI VARIABEL INTERVENING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
menjadi berbasis varian. SEM yang berbasis kovarian umumnya menguji kausalitas/teori sedangkan PLS lebih bersifat predictive model.
Pertimbangan peneliti dalam menggunakan PLS karena PLS dapat digunakan untuk melakukan konfirmasi teori (thoeritical testing). Selain itu juga pendekatan PLS adalah distribution free (tidak mengasumsikan data berdistribusi tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio). PLS merupakan metode analisis powerfull karena tidak didasarkan banyak asumsi, jumlah sampel kecil dan residul distribusi.
PLS merupakan metode analisis yang powerfull (Wold, 1985 dalam Ghozali, 2006) karena tidak didasarkan pada banyak asumsi. Misalnya, data harus terdistribusi normal, sampel tidak harus besar. Selain dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori, PLS juga dapat digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan antar variabel laten. PLS dapat sekaligus menganalisis konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan formatif. Hal ini tidak dapat dilakukan oleh SEM yang berbasis kovarian karena akan menjadi unidentified model.
Penelitian ini menggunakan SEM dengan efek mediasi yang merupakan hubungan antara konstruk eksogen dan endogen melalui variabel penghubung atau antara. (Hengky dan Ghozali, 2012:181). Sehingga pengaruh eksogen dan endogen bisa secara langsung maupun tidak langsung yang menggunakan variabel penghubung atau mediasi.
Dalam analisis dengan PLS ada 2 hal yang dilakukan yaitu: 1. Menilai outer model atau measurement model
Rizky Nugraha Sutisna, 2014
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP NILAI PASAR PERUSAHAAN DENGAN PENGUNGKAPAN INTELLECTUAL CAPITAL SEBAGAI VARIABEL INTERVENING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Ada tiga kriteria untuk menilai outer model yaitu Convergent Validity, Discriminant Validity dan Composite Reliability. Convergent validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item score/componen score yang dihitung dengan PLS. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang diukur. Namun menurut Chin (1998) dalam Ghozali (2006) untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggap cukup memadai. Discriminant Validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan Cross Loading pengukuran dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal tersebut menunjukkan konstruk laten memprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik daripada ukuran pada blok lainnya. Metode lain untuk menilai Discriminant Validity adalah membandingkan nilai Root Of Average Variance Extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Jika nilai AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai Discriminant Validity yang baik (Fornell dan Larcker, 1981 dalam Ghozali 2006). Berikut ini rumus untuk menghitung AVE:
Σ λi2 AVE =
Rizky Nugraha Sutisna, 2014
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP NILAI PASAR PERUSAHAAN DENGAN PENGUNGKAPAN INTELLECTUAL CAPITAL SEBAGAI VARIABEL INTERVENING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Dimana λi adalah component loading ke indikator ke var ( i ) = 1- λi2
. Jika semua indikator di standardized, maka ukuran ini sama dengan Average Communalities dalam blok. Fornell dan Larcker (1981) dalam Ghozali (2006) menyatakan bahwa pengukuran ini dapat digunakan untuk mengukur reliabilitas component score variabel laten dan hasilnya lebih konservatif dibanding dengan composite reliability. Direkomendasikan nilai AVE harus lebih besar dari nilai 0,50. Composite reliability blok indikator yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan dua macam ukuran yaitu internal consistency yang dikembangkan oleh Wert et al. (1979) dalam Ghozali (2006). Dengan menggunakan output yang dihasilkan PLS maka Composite reliability dapat dihitung dengan rumus:
∑ λ ∑ ∑ λ
dimana λi adalah component loading ke indikator dan var ( i ) = 1- λi2
. Dibanding dengan Cronbach Alpha, ukuran ini tidak mengasumsikan tau equivalence antar perngukuran dengan asumsi semua indikator diberi bobot sama. Sehingga Cronbach Alpha cenderung lower bound estimate reliability,
sedangkan ρc merupakan closer approximation dengan asumsi estimate
parameter adalah akurat. ρc sebagai ukuran internal consistence hanya dapat
digunakan untuk kostruk reflektif indikator. hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite reability.
Rizky Nugraha Sutisna, 2014
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP NILAI PASAR PERUSAHAAN DENGAN PENGUNGKAPAN INTELLECTUAL CAPITAL SEBAGAI VARIABEL INTERVENING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Selanjutnya, untuk mengetahui tingkat besaran korelasi dari hasil path coefficient akan ditunjukkan sebagai berikut :
Tabel 3.4
Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisen Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat Sumber : Sugiyono, (2012:250) 2. Menilai Inner Model atau Structural Model
Pengujian inner model atau model struktural dilakukan untuk melihat hubungan antara konstruk, nilai signifikansi dan R-square dari model penelitian. Model struktural dievaluasi dengan menggunakan R-square untuk konstruk dependen, Stone-Geisser Q-square test untuk predictive relevance dan uji t serta signifikansi dari koefisien parameter jalur struktural. Dalam menilai model dengan PLS dimulai dengan melihat R-square untuk setiap variabel laten dependen. Perubahan nilai R-square dapat digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten
Rizky Nugraha Sutisna, 2014
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP NILAI PASAR PERUSAHAAN DENGAN PENGUNGKAPAN INTELLECTUAL CAPITAL SEBAGAI VARIABEL INTERVENING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
dependen apakah menpunyai pengaruh yang substantive. Pengaruh besarnya f2 dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
f2 = R2 included– R2excluded 1 - R2 included
Dimana R2 included dan R2 excluded adalah R-square dari variabel laten dependen ketika prediktor variabel laten digunakan atau dikeluarkan di dalam persamaan struktural. Disamping melihat nilai R-square, model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q-Square predictive relevance untuk model konstruk. Q-Square predictive relevance mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. nilai Q-Square predictive relevance lebih besar dari 0 menunjukkan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance, sedangkan nilai Q-Square predictive relevance kurang dari 0 menunjukkan bahwa model kurang memiliki predictive relevance.