HASIL DAN PEMBAHASAN
3. Uji Instrumen 1 Uji Validitas
4.2 Universitas Pendidikan Ganesha
4.2.1 Menyusun Diagram Jalur
Menyusun diagram jalur sangat penting dilakukan dan berfungsi untuk memudahkan dalam menggambarkan hipotesis yang telah diajukan dalam konseptualisasi model. Gambar berikut menunjukkan 2 variabel endogen dan 3 variabel eksogen yang saling berhubungan.
Gambar 4.1 Model Penelitian Undiksha 4.3.2 Pengembangan Alat Ukur dan Model Penelitian
Proses entri data dan pengolahan hasil kuesioner menggunakan program Excel,
sedangkan pengolahan data hasil kuesioner menggunakan sofware SmartPLS (Partial Least
Square). PLS merupakan metode analisis yang powerfull dan sering disebut juga sebagai soft
modelling karena meniadakan asumsi-asumsi OLS (Ordinary Least Square) regresi, seperti data
harus terdistribusi normal secara multivariate dan tidak adanya problem multikolinearitas antar variabel eksogen (Wold dalam Ghozali, 2012 : 6). Analisis dilakukan menggunakan pengujian model (model measurement) dengan menghitung validitas dan reliabilitasnya, selanjutnya
dilakukan pengujian hubungan antara variabel dan pengujian hipotesis (structural measurement).
Skala-skala di dalam PLS menggunakan item loadings, discriminant validity, convergen validity dan composite reliability.
4.4 Uji Instrumen 4.4.1 Uji Validitas
Menurut Jogiyanto (2008: 164) Validitas berhubungan dengan ketepatan alat ukur untuk melakukan tugasnya mencapai sasarannya. Pengukuran dikatakan valid jika mengukur tujuannya dengan nyata atau benar. Alat ukur yang tidak valid adalah yang memberikan hasil ukuran menyimpang dari tujuannya. Indikator tingkat validitas umumnya menggunakan rule of thumb yang biasanya digunakan untuk menilai validitas convergent yang dapat dilihat dari pengukuran nilai loading factor > 0,7 untuk penelitian yang bersifat confirmatory dan nilai loading factor antara 0,6-0,7 untuk penelitian yang bersifat explanatory masih dapat diterima serta nilai average variance extraced (AVE) harus > 0,5. (Ghozali, 2012 : 78).
Gambar berikut merupakan gambar hasil olahan model penelitian. Gambar menunjukkan besaran-besaran nilai yang dihasilkan pada masing-masing indikator.
Gambar 4.2 Hasil Olahan Model
Dari hasil outer loading di atas menunjukkan bahwa ada nilai yang tidak valid yaitu pada indikator Usability (Usability5 sebesar 0,489) (Usability6 sebesar 0,509), (Usability7 sebesar 0,585), Interaction Quality (Interaction Quality2 sebesar 0,486), (Interaction Quality3 sebesar
0,526). Dengan demikian harus dilakukan revisi terhadap model yang digunakan. Secara lengkap nilai-nilai outer loading dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4.12 Outer Loading
4.4.2 Uji Reliabilitas
Menurut Jogiyanto (2008 : 164) Reliabilitas berhubungan dengan akurasi (accurately)
dari pengukurnya. Reliabilitas berhubungan dengan konsistensi dari pengukurnya. Suatu pengukur dikatakan reliabel (dapat diandalkan) jika dapat dipercaya. Agar dapat dipercaya, maka hasil dari pengukuran harus akurat dan konsisten. Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi, dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk. Dalam PLS-SEM dengan menggunakan program SmartPLS 2.0 M3, untuk mengukur reliabilitas konstuk akan
memberikan nilai yang lebih rendah (under estimate) sehingga lebih disarankan untuk menggunakan Composite Reliability dalam menguji reliabilitas suatu konstruk. Rule of Thumb yang biasanya digunakan untuk menilai reliabilitas konstruk yaitu nilai Composite Reliability harus > 0,7 untuk penelitian yang bersifat confirmatory dan nilai 0,6-0,7 masih dapat diterima untuk penelitian yang bersifat explanatory (Ghozali, 2012 : 79-80).
Tabel 4.13
Nilai Pengujian Reliabilitas yang telah diperbaharui
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa keseluruhan indikator memenuhi syarat pengujian karena keseluruhan indikator dalam composite reliability memiliki nilai > 0,7. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa keseluruhan indikator telah reliabel.
4.5 Model Pemanfaatan Website
Hasil analisis dengan model penelitian awal menunjukkan bahwa ada variabel yang tidak memadai sebagai sebuah model yang tidak valid, oleh karena itu perlu dilakukan pengurangan dan dilakukan penghitungan ulang. Kegiatan ini disebut dengan revisi model. Dari revisi model tersebut, diharapkan dapat diperoleh model yang terbaik yang memberikan gambaran pemanfaatan web Library Perpustakan Perguruan Tinggi Negeri di Bali. Alasan dilakukan Revisi berdasarkan pertimbangan adanya kesalahan dalam pengukuran. Revisi pola hubungan antar variabel dan pengurangan variabel yang kurang berperan dalam model penelitian. Ada beberapa cara yang dilakukan dalam melakukan revisi model, antara lain :
1) Menghapus hubungan yang tidak signifikan antara variabel eksogen dan variabel endogen
2) Mengkoreksi kemungkinan kesalahan dalam pengukuran dengan cara membuat error
variabel yang diduga memiliki faktor unik yang saling tumpang tindih satu sama lain.
3) Penambahan atau pengurangan hubungan antar variabel penelitian. Model penelitian
setelah direvisi dengan menghapus hubungan yang tidak signifikan yaitu variabel Usability (Usability5 sebesar 0,589), (Usability7 sebesar 0,585), Interaction Quality (Interaction Quality1 sebesar 0,486), (Interaction Quality2 sebesar 0,526).
Gambar 4.3 Model Undiksha yang Sudah Diperbaharui
Tabel 4.14
Outer Loading Setelah Model Di Revisi
Pada gambar di atas, hasil outer loading menujukkan nilai-nilai yang valid terdapat pada setiap indikator karena nilai loading factor pada setiap indikator > 0,7.
4.5.1 Validitas dan Reliabilitas Instrumen
Di dalam menilai outer model, cara yang paling sering digunakan adalah dengan menguji
validitas convergent dan discriminant. Validitas convergent (Convergent Validity) berhubungan
dengan prinsip-prinsip bahwa pengukur-pengukur (manifest variable) dari suatu konstruk
seharusnya berkorelasi tinggi. Rule of thumb yang umumnya digunakan untuk menilai validitas convergent yaitu nilai loading factor harus lebih dari 0,7 untuk penilaian yang bersifat confirmatory dan nilai loading factor antara 0,6-0,7 untuk penelitian yang bersifat explanatory masih dapat diterima serta nilai average variance extraced (AVE) harus lebih besar dari 0,5. Namun, nilai loading factor 0,5-0,6 masih dapat ditolerir sepanjang model masih dalam tahap pengembangan (Ghozali, 2012 : 78). Outer model juga dapat dilihat pada nilai composite reliability dan nilai AVE.
Tabel 4.15 Composite Reliability
Nilai masing-masing variabel pada composite reliability menunjukkan nilai antara 0,842 sampai dengan 1,00 yang menunjukkan bahwa nilainya memenuhi syarat diatas 0,70 yang dipersyaratkan. Metode lain untuk menilai validitas dalah membandingkan akar AVE pada setiap model. Menurut Fornell dan Larcker (dalam Ghozali, 2012 : 79).
4.5.2 Pengujian Hipotesis
Pengujian Hipotesis menggunakan hasil perhitungan melalui bootstrap terhadap 47 responden. Bootstrap adalah sebuah metode yang menggunakan seluruh sampel asli untuk melakukan resampling kembali. Metode ini lebih sering digunakan dalam model persamaan
struktural. (Ghozali, 2012 : 54). Dalam penelitian ini, nilai signifikansi yang digunakan (two-
tailed) t-value 2,01 (significance level 5%).
Gambar 4.4 Hasil Pengujian Hipotesis
Model struktural bertujuan untuk menunjukkan kekuatan estimasi antar variabel laten atau kosntruk dan nilai siginifikansinya. Hasil analisa menunjukkan bahwa ada tujuh hubungan yang signifikan dan empat hubungan yang tidak signifikan. Hasil penelitian selengkapnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.18 Estimasi Parameter dan Uji Signifikansi Path Original Sample (O) T Statistics Tingkat Signifikansi
Information Quality -> Use Intensity -0,010 0,029 Tidak
Signifikan
Information Quality -> User Satisfaction 0,523 13,887 Signifikan
Interaction Quality -> Use Intensity -0,421 1,675 Tidak
Signifikan
Interaction Quality -> User Satisfaction 0,287 5,503 Signifikan
Usability -> Use Intensity 0,385 1,194 Tidak
Signifikan
Usability -> User Satisfaction 0,347 9,003 Signifikan
User Satisfaction -> Use Intensity -0,291 0,439 Tidak
Signifikan
Tabel diatas menunjukkan bahwa tingkat signifikansi yang memadai ditandai dengan nilai t statistik > 2,01 (significance level 5%). Berdasarkan taraf nyata/signifikansi (α) = 5% =
2,01, pengujian dua sisi dengan derajat kebebasan (degree of freedom) yaitu df = (n-k) = (47-5) = 42. Hasil lengkap model struktural dapat dilihat pada gambar berikut ini
9,003 1,194 13,887 0,439 0,029 5,503 0,439
Gambar 4.5 Hasil Struktural Model Antar Variabel 4.5.2.1. Analisis Pengaruh Interaction Quality terhadap User Satisfaction
Berdasarkan taraf nyata/signifikansi (α) = 5% = 0,05, pengujian dua sisi dengan derajat
kebebasan (degree of freedom) yaitu df = (n-k) = (47-5)= 42, diperoleh ttabel = 2,01. Hasil olah
data diperoleh nilai tstatistik > ttabel = 5,503 > 2,00, maka dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh
secara signifikan antara variabel Interaction Quality terhadap variabel User Satisfaction. Jadi H0
ditolak dan H1 diterima, dengan demikian terbukti bahwa Interaction Quality berpengaruh
terhadap User Satisfaction.
4.5.2.2. Analisis Pengaruh Usability terhadap User Satisfaction
Berdasarkan taraf nyata/signifikansi (α) = 5% = 0,05, pengujian dua sisi dengan derajat
kebebasan (degree of freedom) yaitu df = (n-k) = (47-5) = 42, diperoleh ttabel = 2,01. Hasil olah
data diperoleh nilai tstatistik > ttabel = 9,003 > 2,00, maka dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh
secara signifikan antara variabel Usability terhadap variabel Use Intensity. Jadi H0 diterima dan
H1 ditolak, dengan demikian terbukti bahwa Usability berpengaruh terhadap User Intensity.
Usability Information Quality Interaction Quality User Satisfaction Use Intensity 38
4.5.2.3. Analisis Pengaruh Interaction Quality terhadap User Satisfaction
Berdasarkan taraf nyata/signifikansi (α) = 5% = 0,05, pengujian dua sisi dengan derajat
kebebasan (degree of freedom) yaitu df = (n-k) = (70-5)= 65, diperoleh ttabel = 2,00. Hasil olah
data diperoleh nilai tstatistik > ttabel = 11,744 > 2,00, maka dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh
secara signifikan antara variabel Interaction Quality terhadap variabel User Satisfaction. Jadi H0
ditolak dan H1 diterima, dengan demikian terbukti bahwa Interaction Quality berpengaruh
terhadap User Satisfaction.
Berdasarkan hasil struktural model antar variabel dapat diketahui bahwa terdapat Pengaruh secara signifikan antara Kualitas Layanan Web Library di Perpustakaan Universitas Pendidikan Ganesha terhadap Tingkat Kepuasan Pengguna Perpustakaan Universitas Pendidikan Ganesha. Hal ini dapat dilihat dari analisis masing-masing indikator terhadap variabel kualitas layanan web library yang menyatakan bahwa masing-masing berpengaruh secara signifikan. Web Library yang baik akan memberikan pengaruh terhadap kepuasan dalam hal pemanfaatan web yang berakibat terhadap jumlah kunjungan di Web Library.
3. Institut Seni Indonesia