3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif kausal.
Menurut Azwar (2005), Penelitian Kuantitatif menekankan analisisnya pada data- data numerikal (angka) yang diolah dengan metoda statistika. Pada umumnya, penelitian kuantitatif merupakan penelitian sampel besar. Sedangkan penelitian kausal adalah penelitian yang berguna untuk mengukur hubungan-hubungan antar-variabel atau berguna untuk menganilisi bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lain (Sumarni & Wahyuni, 2006).
Rancangan penelitian dalam penelitian ini ditujukan untuk mencari hubungan sebab akibat antara variabel bebas yaitu Service Quality dengan Customer Satisfaction dan Behavioral Intentions sebagai variabel terikat.
3.2 Gambaran Populasi, Sampel dan Teknik Sampling 3.2.1 Populasi
Keseluruhan dari objek penelitian bisa dikatakan sebagai suatu populasi penelitian. Menurut Bungin (2010), Populasi berasal dari kata bahasa Inggris population yang berarti jumlah penduduk. Dalam metode penelitian, kata populasi sangat populer digunakan untuk menyebutkan serumpun atau sekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian. Dan jika dilihat dari penentuan sumber data, maka populasi dapat dibedakan menjadi populasi tebatas dan populasi tidak terbatas.
Dari penentuan sumber data, populasi yang digunakan adalah populasi tak terhingga. Populasi yang tak terhingga yaitu populasi yang memiliki sumber data yang tidak dapat ditentukan batas-batasnya secara kuantitatif. Populasi dari penelitian ini adalah semua pelanggan Amaris Hotel.
3.2.2 Sampel, Teknik Sampling dan Ukuran Sampel
Sugiyono (2010) mengemukakan bahwa “sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua sampel maka peneliti dapat
menggunakan sampel yang diambil dari populasi. Untuk itu sampel yang di ambil harus betul-betul representatif.”
Dalam pengambilan sampel, peneliti memilih teknik non probability sampling. Menurut Sugiyono (2010), “non probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang atau kesempatan bagi setiap unsur anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.” Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Sugiyono (2011) menyatakan bahwa purposive sampling adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Menurut Arikunto (2010) mengatakan bahwa pengambilan sampel harus didasarkan atas ciri-ciri, sifat-sifat atau karakteristik tertentu, yang merupakan ciri-ciri pokok populasi. Dengan kata lain unit sampel yang digunakan disesuaikan dengan kriteria-kriteria tertentu yang diterapkan berdasarkan tujuan penelitian. Adapun kriteria sampel yang ditetapan untuk menjadi responden adalah :
1. Responden berusia minimal 18 tahun dengan pertimbangan pelanggan yang telah mampu memahami setiap pertanyaan yang diajukan dalam kuesioner.
2. Responden yang sebelumnya telah menginap di Amaris Hotel minimal sebanyak sekali dalam 1 tahun terakhir.
Ukuran sampel yang digunakan oleh penelitian ini dikarenakan oleh jumlah populasi yang infinite atau tidak terbatas, maka digunakan rumus:
Keterangan :
: Tabel distribusi normal sampel : 0,05
: 0,2 (error of estimate) : jumlah sampel (Umar, 1997)
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, sampel dalam penelitian ini didapat sebesar 96,04 responden, yang dibulatkan keatas menjadi 100 responden dengan estimasi.
(3.1.)
3.3 Sumber Data 3.3.1 Data Primer
Menurut Azwar (2005), “ Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari subyek penelitian dengan menggunakan alat pengukuran atau alat pengambilan data langsung pada subyek sebagai sumber informasi yang dicari.”
Data primer dari penelitian ini diperoleh dari kuesioner yang diisi oleh pelanggan Amaris Hotel.
3.3.2 Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang diperoleh lewat pihak lain, tidak langsung diperoleh oleh peneliti dari subjek penelitiannya. Data sekunder biasanya berwujud data dokumentasi atau data laporan yang telah tersedia (Azwar, 2005).
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa informasi – informasi yang berkaitan dengan Amaris Hotel seperti profil perusahaan, sejarah dan visi misi dari hasil dokumentasi manajemen Amaris Hotel.
3.4 Metode dan Prosedur Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data adalah bagian instrumen pengumpulan data yang menentukan berhasil atau tidaknya suatu penelitian (Bungin, 2010).
3.4.1 Metode Pengumpulan Data Primer
Data primer yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui metode angket. Metode angket atau disebut pula sebagai metode kuesioner atau dalam Inggris disebut questionnaire (daftar pertanyaan). Metode angket merupakan serangkaian atau daftar pertanyaan yang disusun secara sistematis, kemudian dikirim untuk diisi oleh responden (Bungin, 2010). Penyebaran kuesioner ini dilakukan dengan membagikannya kepada pelanggan Amaris Hotel yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Kuesioner dibagikan kepada responden yang telah melakukan kunjungan di Amaris hotel, yang mana adalah tamu yang sedang atau pernah menginap di Amaris hotel setidaknya sebanyak sekali dalam satu tahun terakhir. Kuisioner dibagikan oleh staff front office Amaris Hotel kepada tamu yang akan melakukan check-out sebanyak 40 lembar kuesioner, sisanya yaitu sebanyak 70 lembar dibagikan oleh peneliti kepada responden yang memenuhi kriteria. Setelah kurang lebih 3 minggu, peneliti
mengumpulkan kembali kuesioner, yang kemudian langsung diseleksi oleh peneliti sehingga dapat diketahui layak tidaknya kuesioner tersebut untuk dapat disertakan dalam pengelolahan data. Setelah proses seleksi, pada akhirnya kuesioner yang dapat diolah adalah sebanyak 100 lembar.
3.4.2 Metode Pengumpulan Data Sekunder.
Data sekunder diperoleh dari sumber yang telah diolah sebelumnya yaitu dari manajemen Amaris Hotel Surabaya. Berupa profil perusahaan, sejarah, visi misi serta data-data lainnya yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
3.5 Variabel dan Definisi Operasional Variabel 3.5.1 Variabel Penelitian
Menurut Sugiyono (2010), “variabel penelitian adalah suatu atribut seseorang, atau obyek yang mempunyai “variasi” antara satu orang dengan orang yang lain atau satu obyek yang lain.” Variabel yang digunakan dalam penelitian dapat diklasifikasikan menjadi:
1) Variabel independen atau sering disebut variabel bebas, yaitu variabel yang mempengaruhi variabel lain. Variabel bebas atau tidak terikat adalah variabel yang mempengaruhi atau menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen. Variabel independen dalam penelitian ini adalah Service Quality.
2) Variabel intervening adalah variabel yang mempengaruhi hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Variabel intervening dalam penelitian ini adalah Customer Satisfaction.
3) Variabel dependen atau disebut variabel terikat, yaitu variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel terikat yang digunakan adalah Behavioral Intentions.
3.5.2 Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional adalah suatu definisi mengenai variabel yang dirumuskan berdasarkan karakteristik-karakteristik variabel tersebut yang dapat diamati. Suatu konsep mengenai variabel yang sama dapat saja memiliki definisi operasional lebih dari satu dan berbeda-beda antara penelitian satu dan yang lainnya. Jadi suatu definisi operasional harus memiliki keunikan (Azwar, 2005).
Tujuan dari penulisan ini adalah agar pembaca lain juga memiliki pengertian yang sama dengan peneliti. Definisi operasional dibentuk dengan cara mencari indikator empiris konsep.
3.5.2.1 Variabel Service Quality ( X )
Service quality adalah tingkatan dimana pelayanan dapat memenuhi atau melebihi harapan konsumen (Zeithaml, Bitner & Gremler, 2006). Penilaian tentang service quality tersebut diukur berdasarkan indikator-indikator berikut :
a) Variabel Tangible
Berkenaan dengan daya tarik fisik, perlengkapan, dan material yang digunakan perusahaan (Tjiptono, 2006). Indikator empiriknya adalah:
1) Kelengkapan fasilitas utama seperti tempat tidur, AC dan kamar mandi (X1)
2) Ketersediaan fasilitas penunjang seperti restoran, lahan parkir dan akses internet (X2)
3) Bangunan hotel yang bersih dan nyaman (X3) 4) Desain interior yang menarik ( X4)
b) Variabel Realiability
Berkenaan dengan kemampuan perusahaan untuk memberikan layanan yang akurat sejak pertama kali tanpa membuat kesalahaan apapun dan menyampaikan jasanya sesuai dengan waktu yang disepakati (Tjiptono, 2006). Indikator empiriknya adalah:
1) Pelayanan sesuai janji (X5)
2) Pelayanan konsisten yang sesuai dengan standar (X6) 3) Kesesuaian pembayararan (X7)
c) Variabel Responsiveness
Berkaitan dengan kemauan untuk membantu konsumen dan memberikan pelayanan yang baik, cepat dan berkualitas. Dimensi ini menekankan pada perhatian dan ketepatan ketika berurusan dengan permintaan, pernyataan dan keluhan pelanggan. Indikator empiriknya adalah :
1) Kejelasan informasi yang akurat terhadap pelanggan (X8) 2) Kecepatan pelayanan (X9)
3)Keinginan membantu dan dengan sigap memenuhi permintaan pelanggan (X10)
d) Variabel Assurance
Yaitu mencakup kemampuan pengetahuan dan kesopanan karyawan serta kemampuan mereka untuk menimbulkan kepercayaan dan keyakinan sehingga bebas dari bahaya, resiko, ataupun keraguan. Indikator empiriknya adalah:
1) Kemampuan membangun kepercayaan (X11) 2) Jaminan akan keamanan (X12)
3) Kesopanan pegawai (X13) 4) Pengetahuan pegawai (X14) e) Variabel Empathy
Berkenaan dengan perhatian secara individual yang diberikan perusahaan kepada pelanggan seperti kemudahan untuk menghubungi perusahaan, kemampuan karyawan untuk berkomunikasi dengan pelanggan dan usaha perusahaan untuk memahami keinginan dan kebutuhan pelanggan (Umar, 2000). Indikator empiriknya adalah :
1) Memiliki kepedulian dan perhatian terhadap pelanggan (X15)
2) Mengerti kebutuhan pelanggan secara spesifik (personalized service) (X16)
3) Menanggapi saran dan keluhan dari pelanggan dengan antusias (X17) 3.5.2.2 Variabel Customer Satisfaction (Y1)
Kotler and Keller (2009) memandang kepuasan konsumen terhadap suatu jasa adalah perbandingan antara persepsinya terhadap jasa yang diterima dengan harapannya sebelum menggunakan jasa tersebut, apabila harapannya terlampaui berarti jasa tersebut telah memberikan suatu kualitas yang luar biasa, dan juga akan menimbulkan kepuasan yang sangat tinggi. Sebaliknya apabila harapan itu tidak memenuhi apa yang diinginkannya atau perusahaan tersebut gagal melayani konsumennya. Apabila harapannya sama dengan apa yang dia peroleh berarti konsumen itu puas. Penilaian tentang customer satisfaction.
Indikator-indikator empiriknya adalah sebagai berikut : 1) Kepuasan terhadap availibility of support (Y1.1)
2) Kepuasan terhadap responsiveness of support ( (Y1.2) 3) Kepuasan terhadap timelines of support (Y1.3)
4) Kepuasan terhadap completeness of support (Y1.4) 5) Kepuasan terhadap pleseantness of support (Y1.5) 6) Kepuasan secara keseluruhan (Y1.6)
3.5.2.3 Variabel Behavioral Intentions (Y2)
Behavioral intentions adalah sikap atau perilaku yang akan ditunjukan pelanggan setelah melakukan menerima layanan dari Amaris Hotel.
a) Word of mouth, yaitu suatu suatu komunikasi yang dilakukan oleh pelanggan Amaris Hotel kepada orang lain yang dapat mempengaruhi orang lain.
Indikator-indikator empiriknya sebagai berikut :
1) Pelanggan akan mengatakan hal-hal positif tentang Amaris Hotel kepada orang lain (Y2.1)
2) Pelanggan akan merekomendasikan kepada teman atau orang lain (Y2.2) b) Sensivitas harga, yaitu suatu kepekaan dari pelanggan terhadap perubahan
harga yang terjadi. Indikator-indikator empiriknya sebagai berikut :
1) Pelanggan akan tetap menginap di Amaris Hotel walaupun terjadi kenaikan harga (Y2.3)
2) Pelanggan tidak akang berpindah ke hotel lain yang menawarkan harga lebih murah (Y2.4)
c) Repeat Purchasing, yaitu keinginan pelanggan bersedia ulang untuk menginap di Amaris Hotel. Indikator-indikator empiriknya sebagai berikut :
1) Pelanggan akan menganggap Amaris Hotel sebagai pilihan utama (Y2.5) 2) Pelanggan akang melakukan kunjungan ulang (menginap lagi) di Amaris
Hotel (Y2.6)
3.6 Teknik Analisa Data 3.6.1 Analisis Kuantitatif 3.6.1.1 Uji Validitas
Uji validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat
kevalidan dan kesahihan sesuatu instrumen. Suatu instrumen yang valid atau sahih, mempunyai validitas tinggi. Sebaliknya instrumen yang kurang valid berarti memiliki validitas rendah (Arikunto, 2010, p.211).
Sebuah instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan. Dan sebuah instrumen dikatakan valid apabila dapat mengungkap data dari variabel yang diteliti secara tepat. Tinggi rendahnya validitas instrumen menunjukkan sejauh mana data yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran tentang validitas yang dimaksud (Arikunto, 2010).
Uji validitas dilakukan terhadap masing-masing item pertanyaan yang membentuk variabel penelitian. Untuk mengukur validitas di dalam penelitian ini digunakan korelasi pearson dengan kriteria jika korelasi pearson antara masing- masing pertanyaan menghasilkan r hitung > r tabel (r tabel=0,361; n=30), maka item pertanyaan tersebut bisa dikatakan valid. Pengujian validitas dilakukan dengan bantuan program SPSS. Berikut adalah hasil dari pengujian validitas indikator pada penelitian ini:
Tabel 3.1 Hasil Uji Validitas Service Quality
Variabel Indikator r Hitung r tabel Keterangan
Service Quality
X1 0,534 0,361 Valid
X2 0,633 0,361 Valid
X3 0,707 0,361 Valid
X4 0,742 0,361 Valid
X5 0,765 0,361 Valid
X6 0,504 0,361 Valid
X7 0,645 0,361 Valid
X8 0,699 0,361 Valid
X9 0,787 0,361 Valid
X10 0,603 0,361 Valid
X11 0,587 0,361 Valid
X12 0,497 0,361 Valid
X13 0,796 0,361 Valid
X14 0,840 0,361 Valid
X15 0,849 0,361 Valid
Tabel 3.1 Hasil Uji Validitas Service Quality (Lanjutan)
X16 0,762 0,361 Valid
X17 0,827 0,361 Valid
Berdasarkan Tabel 3.1 di atas dapat diketahui bahwa seluruh item pertanyaan pada variabel service quality yang terdiri dari lima dimensi yaitu tangible, reliability, responsiveness, assurance dan emphaty menghasilkan masing-masing nilai r hitung > r tabel (r tabel=0,361; n=30), sehingga dapat disimpulkan bahwa item-item pertanyaan yang mengukur setiap indikator pada variabel service quality dapat dinyatakan valid dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
Tabel 3.2 Hasil Uji Valliditas Customer Satisfaction Variabel Indikator r Hitung r tabel Keterangan
Customer Satisfaction
y1.1 0,894 0,361 Valid y1.2 0,844 0,361 Valid y1.3 0,912 0,361 Valid y1.4 0,853 0,361 Valid y1.5 0,880 0,361 Valid y1.6 0,862 0,361 Valid
Berdasarkan Tabel 3.2 di atas dapat diketahui bahwa seluruh item pertanyaan pada variabel customer satisfaction menghasilkan masing-masing nilai r hitung > r tabel (r tabel=0,361; n=30), sehingga dapat disimpulkan bahwa item- item pertanyaan yang mengukur setiap indikator pada variabel customer satisfaction dapat dinyatakan valid dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
Tabel 3.3 Hasil Uji Valliditas Behavioral Intentions
Variabel Indikator r Hitung r tabel Keterangan Behavioral
Intentions
y2.1 0,796 0,361 Valid
y2.2 0,709 0,361 Valid
y2.3 0,767 0,361 Valid
Tabel 3.3 Hasil Uji Valliditas Behavioral Intentions (Lanjutan)
y2.4 0,689 0,361 Valid
y2.5 0,813 0,361 Valid
y2.6 0,740 0,361 Valid
Berdasarkan Tabel 3.3 di atas dapat diketahui bahwa seluruh item pertanyaan pada variabel behavioral intentions menghasilkan masing-masing nilai r hitung > r tabel (r tabel=0,361; n=30), sehingga dapat disimpulkan bahwa item- item pertanyaan yang mengukur setiap indikator pada variabel behavioral intentions dapat dinyatakan valid dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
3.6.1.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas menunjuk pada suatu pengertian bahwa suatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik. Instrumen yang sudah dapat dipercaya, yang reliabel akan menghasilkan data yang dipercaya juga. Apabila data yang memang benar sesuai dengan kenyataan, maka berapa kalipun diambil tetap akan sama (Arikunto, 2010, p.221). Uji ini dilakukan setelah uji validitas dan pertanyaan-pertanyaan yang sudah valid. Untuk mengukur reliabilitas digunakan nilai alpha cronbach. Jika nilai alpha cronbach > 0,600, maka item-item pertanyaan yang membentuk variabel penelitian dikatakan reliabel. Pengujian reliabilitas dilakukan dengan bantuan program SPSS:
Tabel 3.4 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Alpha Cronbach Keterangan
Service Quality 0.931 Reliabel
Customer Satisfaction 0.938 Reliabel Behavioral Intention 0.841 Reliabel
Tabel 3.4 di atas menunjukkan besarnya nilai cronbach’s alpha pada setiap variabel penelitian nilainya lebih besar dari 0,600 , dengan demikian item- item pertanyaan yang mengukur variabel penelitian dinyatakan reliabel dan kuesioner penelitian dapat dikatakan sebagai alat ukur yang konsisten.
3.6.1 Partial Least Square
Dalam penelitian ini, akan menggunakan metode analisis Partial Least Square (PLS). Metode statistik Partial Least Square (PLS) merupakan metode alternatif penyelesaian model bertingkat yang tidak mensyaratkan jumlah sampel yang banyak. Di samping itu, PLS juga mempunyai implikasi yang optimal dalam ketepatan prediksi. Seperti dinyatakan oleh Ghozali (2013), PLS merupakan metode analisis yang powerful karena tidak menuntut banyak permintaan seperti skala pengukuran tertentu, jumlah sampel yang besar atau data harus memenuhi asumsi distribusi tertentu. PLS biasanya digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antar variabel laten. Analisis data menggunakan PLS terdiri dari dua sub model (Ghozali, 2013), yaitu :
• A measurement model, atau juga disebut outer-model, yang mana menunjukan bagaimana variabel manifest merepresentasi variable laten untuk diukur.
• A structural model, atau juga disebut inner-model, yang mana menunjukan kekuatan estimasi antara variabel laten atau konstruk. Adapun alasan penulis memilih dan menggunakan PLS adalah sebagai berikut :
1. Penggunaan PLS tidak mengharuskan jumlah sampel besar, karena ada keterbatasan jumlah sampel yang akan didapatkan sebagai reponden pada penelitian ini maka pendekatan model PLS lebih bisa diterapkan.
2. Pada penelitian ini akan mengembangkan model untuk tujuan prediksi.
3. Pada PLS tidak mengasumsikan data berdistribusi tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio.
4. Pada PLS tidak diharuskan randomisasi sampel sehingga sampel dengan pendekatan non-probabilitas seperti purposive sampling dapat digunakan dalam PLS.
5. Pada PLS hanya diperbolehkan model recrusive (sebab-akibat) sehingga sesuai dengan jenis penilitian ini yaitu penilitian konklusif kausal.
6. Pada PLS memungkinkan model yang kompleks dengan banyak variable laten dan indikator.
Dalam hal kompleksitas, PLS dapat menampung hingga 100 konstruk dan indikator. Berikut adalah diagram path untuk menunjukan alur hubungan antar variabel :
Gambar 3.1 Full Model Partial Least Square
Keterangan :
X : Service Quality
X1 : Kelengkapan fasilitas utama seperti tempat tidur, AC dan kamar mandi
X2 : Ketersediaan fasilitas penunjang seperti restoran, lahan parkir dan akses internet
Service Quality
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17
Behavioral Intentions
Y2.1 Y2.2 Y2.3 Y2.4 Y2.5 Y2.6
Customer Satisfaction
Y1.1 Y1.2 Y1.3 Y1.4 Y1.5 Y1.6
X3 : Bangunan hotel yang bersih dan nyaman X4 : Desain interior yang menarik
X5 : Pelayanan sesuai janji X6 : Pelayanan yang konsisten X7 : Kesesuaian pembayararan
X8 : Kejelasan informasi yang akurat terhadap pelanggan X9 : Kecepatan pelayanan
X10 : Keinginan membantu dan dengan sigap memenuhi permintaan pelanggan
X11 : Kemampuan membangun kepercayaan X12 : Jaminan akan keamanan
X13 : Kesopanan pegawai X14 : Pengetahuan pegawai
X15 : Memiliki kepedulian dan perhatian terhadap pelanggan X16 : Mengerti kebutuhan pelanggan secara spesifik
(personalized service)
X17 : Menanggapi saran dan keluhan dari pelanggan dengan antusias
Y1 : Customer Satisfaction
Y1.1 : Kepuasan terhadap availability of support Y1.2 : Kepuasan terhadap responsiveness of support Y1.3 : Kepuasan terhadap timeliness of support Y1.4 : Kepuasan terhadap completeness of support Y1.5 : Kepuasan terhadap pleasentness of support Y1.6 : Kepuasan secara keseluruhan
Y2 : Behavioral Intentions
Y2.1 : Pelanggan akan mengatakan hal-hal positif tentang Amaris Hotel kepada orang lain
Y2.2 : Pelanggan akan merekomendasikan kepada teman atau orang lain
Y2.3 : Pelanggan akan tetap menginap di Amaris Hotel walaupun terjadi kenaikan harga
Y2.4 : Pelanggan tidak akang berpindah ke hotel lain yang menawarkan harga lebih murah
Y2.5 : Pelanggan akan menganggap Amaris Hotel sebagai pilihan utama
Y2.6 : Pelanggan akang melakukan kunjungan ulang (menginap lagi) di Amaris Hotel
3.6.3 Evaluasi Model
1) Model pengukuran (Outer Model)
Bilamana indikator reflektif, maka untuk mengevaluasi Outer Model dapat dilakukan melalui validitas convergent, validitas diskriminan dari indikator pembentuk konstruk laten dan composite reliability untuk blok indikatornya.
a. Evaluasi Model Outer model Reflektif adalah sebagai berikut : 1. Convergent validity
Validitas convergent berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur (manifest variable) dari suatu konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Uji validitas convergent dapat dilihat dari nilai loading factor untuk tiap indikator konstruk. Nilai loading factor 0,5 -0,6 dianggap cukup untuk penelitian tahapan awal dari pengembangan skala pengukuran.
2. Discriminant validity
Validitas diskriminan berhubungan dengan prinsip bahwa pengkukur-pengukur (manifest variable) konstruk yang berbeda seharusnya tidak berkorelasi tinggi. Cara untuk menguji validitas diskriminan adalah dengan membandingkan nilai crossloading, yang mana dapat dikatakan memenuhi Discriminant validity bila nilai cross loading indikator terhadap variabelnya adalah yang terbesar dibandingkan terhadap variabel lainnya.
3. Composite reliability
Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketepatan instrument dalam mengukur konstruk.
Untuk mengukur reliabilitas suatu konstruk dapat dilakukan
dengan menggunakan composite reliability. Dalam menilai reliabiitas konstruk, nilai composite reliability harus lebih besar dari 0,7. Composite reliability dapat dihitung dengan menggunakan rumus yang dikembangkan oleh Werts, Linn dan Jores Kog (1974) untuk mengukur internal consistency sebagai berikut:
(3.2)
2) Model struktural (Inner model)
Model struktural bertujuan untuk memprediksi hubungan antar variabel laten yang dihipotesiskan. Inner model dievaluasi dengan melihat besarnya presentasi variance yang dijelaskan yaitu dengan melihat R- square untuk konstruk laten endogen, stone-geisser test untuk menguji predictive relevance dan signifikansi t-statistic dengan menggunakan prosedur resampling seperti jackknifing dan bootstrapping untuk memperoleh stabilitas dan estimasi. Hasil dari PLS R-square mempresentasikan jumlah variance dari konstruk yang dijelaskan oleh model. Semakin besar nilai R-square semakin besar presentase variance yang dapat dijelaskan. Selain melihat besarnya R-square, evaluasi model PLS dapat juga dilakukan dengan Q2 predictive relevance atau sering disebut predictive sample reuse. Nilai Q2 > 0 menunjukan bahwa model mempunyai predictive relevance sedangkan nilai Q2 < 0 menunjukan bahwa model kurang memiliki predictive relevance.
Selanjutnya evaluasi model dilakukan dengan melihat nilai signifikansi T-statistik untuk mengetahui pengaruh antar variabel melalui prosedur jackknifing atau bootstrapping. Nilai signifikansi yang digunakan (two-failed) t-value 1,96 (significance level = 5%). Bilamana diperoleh p- value ≤ 0,05 (alpha 5 %), maka disimpulkan signifikan, dan sebaliknya.
Bilamana hasil pengujian hipotesis pada outer model signifikan, hal ini menunjukkan bahwa indikator dipandang dapat digunakan sebagai instrumen pengukur variabel laten. Sedangkan bilamana hasil pengujian pada inner model adalah signifikan, maka dapat diartikan bahwa terdapat pengaruh yang bermakna variabel laten terhadap variabel laten lainnya.
Untuk menguji suatu pengaruh variabel intervening di dalam hubungan antara variabel independen dan variabel dependen maka digunakan metode Bartol (1983) yaitu indirect and direct effect dan effect size oleh Cohen (1988). Apabila total indirect effect dari variabel tersebut ke variabel lain lebih besar dari 0,05 sebagai absolute threshold amount, maka dapat dikatakan bahwa ada pengaruh tidak langsung yang signifikan melalui mediating variabel. Metode kedua untuk menguji digunakan perhitungan effect size dengan dimasukkanya variabel mediating didalam sebuah model. Effect size (f2 ) ini dihitung dengan menggunakan rumus:
(3.3)
Dimana nilai f2 sebesar 0,02 < 0,15 (weak), 0,15 < 0,35 (moderate) dan > 0,35 (strong).
