H. Metode Analisa Data
1. Membuat rancangan model pengukuran/ outer model
Model ini dilakukan untuk menilai validitas dan reliabilitas model. Outer model dengan indikator refleksif dievaluasi melalui valididitas convergent dan discriminant dari indikator pembentuk konstruk laten dan composite reliability serta cronbach alpha untuk uji reliability.125
Evaluasi outer model adalah evalusasi terhadap alat yang dipakai untuk mengumpulkan data penelitian.
Evaluasi ini digunakan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas alat pengumpul data (measurment).126 Uji validitas dilakukan untuk mengetahui kemampuan alat penelitian mengukur apa yang dirancang untuk diukur.
Sedangkan uji reliabilitas berfungsi untuk mengukur konsistensi alat ukur dalam mengukur suatu konsep atau
124 Imam Ghozali dan Hengky latan, Partial Leats Square: Konsep, teknik dan aplikasi menggunakan program Smart PLS 3.0 untuk penelitian empiris (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2015),73.
125 Ibid., 73.
126 Duryadi, Buku Ajar Metode Penelitian Ilmiah metode Penelitia Empiris Model Path Analysis dan Analisis Mengggunakan SmartPLS, (Semarang : Yayasan Prima Agus Teknik), 61
93 dapat juga digunakan untuk mengukur konsistensi responden dalam menjawab item-item proposional dalam angket atau instrumen penelitian.
Uji validitas pada outer model dengan indikator refleksif dievaluasi dengan validitas konvergen dan validitas diskriminan dari indikator yang membentuk konstruk laten. Sedangkan model eksternal dievaluasi dengan indikator formatif berdasarkan kandungan substantifnya, yaitu dengan membandingkan bobot relatif dan kepentingan indikator konstruk.127
Reliabilitas menunjukkan ketelitian, konsistensi dan ketepatan suatu alat pengukur dalam melakukan pengukuran. Uji reliabilitas dalam perhitungan smartPLS menggunakan pendekatan composite reliability. Dalam uji reliabilitas ada dua metode yaitu cronbach’s alpha dan composite reliability. Cronbach’s alpha mengukur batas bawah nilai reliabilitas suatu konstruk sedangkan composite reliability mengukur nilai sesungguhnya reliabilitas suatu konstruk. composite
127 Ghozali dan laten
94 reliability dinilai lebih baik dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk.128
Penjelasan lebih lanjut model pengukuran (outer model) dengan menggunakan uji convergent Validity, Discriminant Validity dan composite reliability adalah sebagai berikut:
a) Convergent validity
Convergent validity berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur dari suatu konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Pengujian convergent validity dapat dilihat dari loading factor untuk tiap indikator konstruk validitas menggunakan convergent validity dengan loading factor (korelasi antara skor item/skor komponen dengan skor konstruk).129
1) Nilai loading factor
Nilai loading factor untuk tiap indikator konstruk. Rule of thumb yang digunakan untuk menilai validitas convergent yaitu nilai loading factor harus lebih dari 0.7 untuk penelitian yang
128 Jogiyanto, konsep dan aplikasi struktural Equation Modelling berbasis Varian dalam Penelitian bisnis (Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011)
129 jogiyanto
95 bersifat confirmatory dan nilai loading factor antara 0.6 – 0.7 untuk penelitian yang bersifat explorartory masih dapat diterima serta nilai Avererage variance extracted (AVE) harus lebih dari 0.5.
2) Nilai Average Variance Extracted (AVE) Nilai Average Variance Extracted (AVE) lebih dari 0,50 atau model memmiliki diskriminan yang cukup bila nilai AVE untuk setiap konstruk lebih besar daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model dan penenilitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran, nilai loading faktor > 0,70 untuk confirmatory research, jika nilai konstruk validity dan reliability telah valid dan reliabel ditandai semua warna hijau, nilai loading faktor bisa diterima jika lebih dari 0,5.
Untuk explanatory research nilai loading faktornya > 0,60 masih diterima.130 Validitas konvergen berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur (manifest variabel) dari
130 Duryadi, Buku Ajar Metode Penelitian Ilmiah metode Penelitia Empiris Model Path Analysis dan Analisis Mengggunakan SmartPLS, 62.
96 suatu konstruk seharusnya berkolerasi tinggi sedangkan validitas deskriminan berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur (manifest variabel) konstruk yang berbeda seharusnya tidak berkolerasi tinggi.
b) Diskriminan validity
Diskriminan validity terjadi jika dua instrumen yang berbeda mengukur dua konstruk yang di prediksi tidak berkolerasi menghasilkan skor yang memang tidak berkorelasi.131 Metode untuk menilai deskriminan validity adalah dengan menguji validitas deskriminan dengan indikator refletif yaitu dengan melihat nilai cross loading untuk setiap variabel harus > 0,70.132 Cara lain yang dapat digunakan yaitu dengan membandingkan akar kuadrat dari AVE (Average Variance Extracted) untuk setiap konstruk dengan nilai korelasi antar konstruk dalam model. Validitas discriminant yang baik ditunjukkan dari akar kuadrat AVE (Average Variance Extracted) untuk tiap konstruk lebih besar dari korelasi antar konstruk dalam model. Akar
131 jogiyanto
132 Ghozali dan latan
97 kuadrat AVE (Average Variance Extracted) (Fornell-Lacker Creterium) lebih dari korelasi antar konstruk laten.133
c) Composite Reliability
Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk. Untuk mengukur reliabilitas suatu konstruk dengan indikator refleksif dapat dilakukan dengan dua cara yaitu Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability sering disebut Dillon- Goldstein’s. Namun demikian penggunaan Cronbach’s Alpha untuk menguji reliabilitas konstruk 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 lebih besar dari 0.7 untuk penelitian yang bersifat confirmatory dan nilai 0.6 - 0.7 masih dapat diterima
133 Duryadi, Buku Ajar Metode Penelitian Ilmiah metode Penelitia Empiris Model Path Analysis dan Analisis Mengggunakan SmartPLS, 62.
98 untuk penelitian yang bersifat exploratory.134 Berdasarkan buku ajar milik Duryadi mengatakan bahwa melihat nilai reliabilitas didapatkan dari nilai cronbach’s alpha yaitu > 0,70 untuk comfirmatory research dan 0,60 untuk explanatory research dan dilihat dari composite reliability yaitu nilai > 0,70 untuk comfirmatory research dan nilai 0,60-0,70 masih dapat diterima untuk explanatory research.135 2. Membuat rancangan model struktural/inner model
Evaluasi Inner Model atau evaluasi model struktural yang dilakukan untuk mengetahui nilai R Square (R2) (coefficient diterminance), koefisien jalur (Path coefficient) memvalidasi kebaikan model (model fit) dan predictif relevan, dalam mengevaluasi model struktural berpedoman pada R square (Coefficient determinance) yaitu dengan nilai 0,19 pengaruh eksogen terhadap endogen lemah, nilai 0,33 pengaruh eksogen terhadap endogen sedang dan nilai 0,67 pengaruh eksogen terhadap endogen termasuk kriteria kuat.136
134 Ibid., 74-75.
135 Duryadi, Buku Ajar Metode Penelitian Ilmiah metode Penelitia Empiris Model Path Analysis dan Analisis Mengggunakan SmartPLS, 62.
136 Ibid.,
99 Sedangkan koeffisien jalur (path Coefficient) dengan nilai original sampel positif menunjukkan kecenderungan hubungan variabel searah sedangkan jika negatif maka hubungan variabel terbalik. Sedangkan nilai t statistik dan P-value menentukan signifikan pengaruh antar variabel yaitu jika >1, 65 signifikan (10%), sedang > 1,96 signifikan (5%) dan nilai p-value
< 0,05.137
Model Fit (kebaikan model) yaitu dengan melihat nilai NFI pada hasil model fit dijadikan bentuk prosentase yaitu jika 0,19 berarti lemah, jika 0,33 berarti sedang dan untuk 0,67 berarti kuat.138