Pengaruh product innovation capability terhadap marketing performance

BAB II KAJIAN PUSTAKA

2.6. Pengembangan Hipotesis

2.6.7. Pengaruh product innovation capability terhadap marketing performance

haru^ls be^lrbasis pada kre^lativitas dan ino^lvasi. U^lntu^lk me^lningkatkan kine^lrja karyawan dan o^lrganisasi, o^lrganisasi haru^ls mampu^l be^lrino^lvasi (Liao^l & Wu^l, 2010). Ino^lvasi pro^ldu^lk adalah ko^lmpo^lne^ln pe^lnting dari ke^lsu^lkse^lsan o^lrganisasi dan taktik pe^lnting u^lntu^lk me^lningkatkan pangsa pasar dan kine^lrja pe^lru^lsahaan, me^lnu^lru^lt (U^ll Hassan e^lt al., 2013).

Pada pe^lne^llitian (Hamali, 2012) me^lmbahas me^lnge^lnai pe^lngaru^lh ino^lvasi te^lrhadap kine^lrja bisnis pada indu^lstry ke^lcil pakaian jadi Ko^lta Bandu^lng. Hasil dari pe^lne^llitiannya me^lnje^llaskan bahwa ino^lvasi be^lrpe^lngaru^lh po^lsitif te^lrhadap kine^lrja pe^lmasaran.

Kapasitas bisnis u^lntu^lk me^lmpe^lrdagangkan ino^lvasi dapat me^lmbantu^l dalam me^lndo^lminasi pasar yang ada atau^l me^lnciptakan pasar baru^l, yang me^lndu^lku^lng ke^lpe^lmimpinan indu^lstri jangka panjang. Dapat dikatakan dari pe^lrnyataan diatas bahwa se^lmakin tinggi inno^lvatio^ln yang dilaku^lkan o^lle^lh pe^lru^lsahaan, maka marke^lting pe^lrfo^lrmance^l akan se^lmakin me^lningkat.

H7 : Partnership product innovation capability terhadap marketing performance 2.6.8. Peran product innovation capability dalam memediasi competitor

orientation terhadap marketing performance

Product innovation capability dapat diartikan sebagai kemampuan yang dimiliki perusahaan dalam mengembangkan ide-ide baru yang dapat meningkatkan kepuasan

27 para pelanggan. Product innovation capability selaras dengan merespon kebutuhan pelanggan yang belum banyak dimanfaatkan pesaing, maka dengan menciptakan nilai bagi pelanggan dapat meningkatkan kinerja perusahaan. Penelitian (Huhtala et al., 2014) membahas mengenai orientasi pasar, kapabilitas inovasi dan kinerja perusahaan. Sampel penelitian ini sebanyak 1157 pada survei pertama dan 1134 pada survei kedua yang terdiri dari anggota manajemen senior pada pengamat keuangan global. hasil penelitian ini menjelaskan bahwa innovation capability memediasi hubungan antara competitor orientation dan business performance .. Orientasi pesaing digunakan untuk memberikan gambaran mengenai pergerakan pesaing sehingga, perusahaan dapat membentuk strategi baru untuk meningkatkan kinerja pemasarannya. Penelitian mengenai pengaruh Orientasi pasar terhadap kinerja pemasaran dengan inovasi produk sebagai pemediasi pernah diteliti oleh jhonson et al.

(2009) yang menunjukkan bahwa inovasi mampu memediasi orientasi pesaing terhadap kinerja pemasaran. Oleh karena itu, orientasi pesaing dinilai penting untuk meningkatkan kinerja Perusahaan.

H8 : Product innovation capability mampu memediasi competitor orientation terhadap marketing performance

2.6.9. Peran product innovation capability dalam memediasi partnership collaboration terhadap marketing performance

Beberapa peneliti sudah melakukan penelitian terkait peran product innovation pada memediasi partnership collaboration terhadap marketing performance. Najib dan Kiminami (2011) membagikan bahwa kerjasama antar perusahaan memliki dampak positif terhadap kinerja Perusahaan. Salah satu Upaya Perusahaan untuk tetap bertahan dan eksis adalah dengan meningkatkan penjualan produknya. Tentunya Perusahaan harus peka terhadap perubahan lingkungan eksternal masing masing perusahaannya, karena perubhan tersebut sangat mempengaruhi penjualan Perusahaan.

28 Penelitian Buwana (2018) membahas mengenai pengaruh Kerjasama dan inovasi terhadap kinerja Perusahaan. Fokus penelitian ini adalah UKM Batik di Yogyakarta, sampel yang digunkan sebnyak 96 UKM Batik di Yogyakarta, dalam penelitannya menemukan bahwa kolaborasi antar Perusahaan melalui inovasi produk berdampak positif pada hasil Perusahaan. Oleh karena itu, Kerjasama antar Perusahaan dinilai penting untuk meningkatkan kinerja Perusahaan mengingat kebuthan konsumen dan produk.

H9 : Product innovation capability mampu memediasi partnership collaboration terhadap marketing performance

2.6.10. Peran product innovation capability dalam memediasi digital knowledge sharing terhadap marketing performance

Organisasi yang inovatif dapat dilihat dari kemampuan mereka dalam menyalurkan atau mendistribusikan pengetahuan menjadi hasil yang lebih berguna dan bernilai.

Penelitian (Wang et al., 2016) membahas mengenai berbagi pengetahuan dan kinerja perusahaan melalui inovasi pada perusahaan berteknologi tinggi di China. Sampel penelitian ini sebanyak 800 CEO atau Manager Umum atau Senior Perusahaan. Peneliti memilih perusahaan berteknologi tinggi di China karena mereka memiliki kekayaan intelektual independen, staff-staff yang memiliki kemampuan tinggi, dan banyak berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan. Hasil penelitiannya mengindikasikan innovation mampu memediasi pengaruh knowledge sharing dan firm performance. Kinerja para pelaku UKM akan lebih unggul apabila dalam berbagi pengetahuan diimbangi dengan perilaku inovasi. Mereka dapat mengembangkan produk dan memodifikasi produk melalui peningkatan inovasi.

H10 : Product innovation capability mampu memediasi digital knowledge sharing terhadap marketing performance

2.7. Model Penelitian

Be^lrdasarkan u^lraian diatas, maka pe^lne^llitia akan me^llaku^lkan analisis te^lrhadap masing – masing variable^l. Variabe^ll inde^lpe^lnde^lnt (be^lbas) dalam pe^lne^llitian ini adalah co^lmpe^ltito^lr o^lrie^lntatio^ln, digital kno^lwle^ldge^l sharing, partne^lrship co^lllabo^lratio^ln, marke^lting pe^lrfo^lrmance^l, variable^l de^lpe^lnde^ln (te^lrikat) adalah marke^lting pe^lrfo^lrmance^l dan variable^l inte^lrve^lningnya adalah pro^ldu^lct inno^lvatio^ln capability. Adapu^ln mo^lde^ll pe^lne^llitian yang dapat dilihat pada gambar be^lriku^lt ini :

Gambar2 1 Model Penelitian Competitor Orientation

(X1) H1 Product Innovation

Capability (Y)

H2 Digital Knowledge H3

Sharing (X2)

H7 H4

Partnership Collaboration

(X3) H6 Marketing Performance

(Y2)

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Jenis Penelitian

Se^lcara u^lmu^lm je^lnis pe^lne^llitian ini adalah e^lxplanato^lry re^lse^larch. Me^lnu^lru^lt (Su^lgiyo^lno^l, 2015) e^lxplanato^lry re^lse^larch adalah je^lnis pe^lne^llitian yang me^lmvalidasi hipo^lte^lsis yang te^llah dibu^lat u^lntu^lk me^lnje^llaskan ke^lte^lrkaitan antara variabe^ll yang dite^lliti dan po^lsisinya dalam hu^lbu^lngannya satu^l sama lain. Tu^lju^lan dari pe^lne^llitian ini adalah u^lntu^lk me^lnje^llaskan pe^lngaru^lh co^lmpe^ltito^lr o^lrie^lntatio^ln, digital kno^lwle^ldge^l sharing, partne^lrship co^lllabo^lratio^ln te^lrhadap marke^lting pe^lrfo^lrmance^l, de^lngan pro^ldu^lct inno^lvatio^ln capability se^lbagai me^ldia inte^lrve^lning.

3.2. Populasi dan Sampel 3.2.1. Populasi

Po^lpu^llasi adalah wilayah ge^lne^lralisasi yang te^lrdiri dari su^lbje^lk atau^l o^lbje^lk yang me^lmiliki ku^lalitas dan karakte^lristik te^lrte^lntu^l yang te^llah dite^ltapkan o^lle^lh pe^lne^lliti u^lntu^lk dipe^llajari dan dianalisis agar ke^lmu^ldian dapat ditarik ke^lsimpu^llan (Su^lgiyo^lno^l, 2015).

Dalam pe^lne^llitian ini yang me^lnjadi po^lpu^llasi adalah U^lMKM o^llahan makanan ringan di Ko^lta Se^lmarang.

3.2.2. Sampel

Sampe^ll adalah bagian dari ju^lmlah dan karakte^lristik yang dimiliki o^lle^lh po^lpu^llasi te^lrse^lbu^lt (Su^lgiyo^lno^l, 2018). Ju^lmlah u^lku^lran sampe^ll yang digu^lnakan dalam pe^lne^llitian ini dihitu^lng de^lngan ru^lmu^ls Co^lchran, yaitu^l:

Z² p q n = e^l² Ke^lte^lrangan:

n = Ju^lmlah sampe^ll yang dipe^lrlu^lkan Z = Sko^lr z pada ke^lpe^lrcayaan 5%= 1,96 p = Pe^llu^lang be^lnar 50% = 0,5

q = Pe^llu^lang salah 50% = 0,5 e^l = tingkat ke^lsalahan sampe^ll 10%

Me^llalu^li ru^lmu^ls Co^lchran te^lrse^lbu^lt dihitu^lng de^lngan ru^lmu^ls diatas se^lhingga dipe^lro^lle^lh pe^lrhitu^lngan se^lbagai be^lriku^lt:

Z² p q n = e^l²

(1,96²) (0,5 (0,5) n = (0,1)²

0,9604 n = 0,01 n = 96,04

Hasil pe^lrhitu^lngan diatas me^lnu^lnju^lkan 96,04 dibu^llatkan me^lnjadi 100. Dalam pe^lne^llitian ini pe^lne^lliti akan me^lnggu^lnkan se^lbanyak 155 re^lspo^lnde^ln. Me^lto^lde^l pe^lngambilan sampe^ll dalam pe^lne^llitian ini adalah no^ln pro^lbability sampling, yaitu^l te^lknik pe^lngambilan sampe^ll yang tidak me^lmbe^lri pe^llu^lang atau^l ke^lse^lmpatan sama bagi se^ltiap u^lnsu^lr atau^l anggo^lta po^lpu^llasi u^lntu^lk dipilih me^lnjadi sampe^ll (Su^lgiyo^lno^l, 2015). Te^lknik sampe^ll ini me^llipu^lti sampling siste^lmatis, sampling ku^lo^lta, sampling inse^lde^lntal, sampling pu^lrpo^lsive^l, sampling je^lnu^lh dan sno^lwball sampling.

Te^lknik no^ln pro^lbability sampling yang digu^lnakan dalam pe^lne^llitian ini adalah sno^lwball sampling, yaitu^l pe^lne^lntu^lan sampe^ll yang mu^lla mu^lla ju^lmlahnya ke^lcil, ke^lmu^ldian me^lmbe^lsar. me^llalu^li pe^lrtimbangan dan krite^lria te^lrte^lntu^l. Krite^lria yang digu^lnakan dalam sampe^ll pe^lne^llitian adalah se^lbagai be^lriku^lt :

1. Pe^llaku^l U^lMKM te^lrgo^llo^lng dalam se^lcto^lr indu^lstry o^llahan makanan ringan yang te^llah be^lro^lpe^lrasi minimal 3 tahu^ln.

2. Pe^llaku^l U^lMKM pe^lngo^llahan makanan yang se^lring me^llaku^lkan be^lrbagi pe^lnge^ltahu^lan me^llalu^li me^ldia digital dan ju^lga yang me^llaku^lkan ko^llabo^lrasi de^lngan partne^lr.

3.3. Sumber dan Jenis Data 3.3.1. Sumber Data

Tu^lju^lan pe^lne^llitian ini adalah pe^lngu^lmpu^llan data yang re^lle^lvan, dapat diandalkan, dan aku^lntabe^ll. Data prime^lr dan data se^lku^lnde^lr me^lru^lpakan su^lmbe^lr data yang digu^lnakan dalam pe^lne^llitian ini.

1) Data Prime^lr

Su^lmbe^lr data prime^lr adalah me^lre^lka yang me^lmbe^lrikan data se^lcara langsu^lng ke^lpada pe^lngu^lmpu^ll data, me^lnu^lru^lt (Su^lgiyo^lno^l, 2015). Akibatnya, su^lmbe^lr asli data pe^lne^llitian digu^lnakan u^lntu^lk me^lngu^lmpu^llkannya (bu^lkan me^ldia pe^lrantara). Data prime^lr pe^lne^llitian ini be^lrasal dari U^lKM pe^lngo^llahan makanan di ko^lta Se^lmarang de^lngan cara me^lmbagikan ku^le^lsio^lne^lr me^lnge^lnai variable^l – variable^l pe^lne^lle^ltian : co^lmpe^ltito^lr o^lrie^lntatio^ln, digital kno^lwle^ldge^l sharing, , partne^lrship co^lllabo^lratio^ln, pro^ldu^lct inno^lvatio^ln capability dan marke^lting pe^lrfo^lrmance^l ke^lpada re^lspo^lnde^ln se^lsu^lai de^lngan targe^lt dan sasaran, ke^lmu^ldian hasil dari data akan di re^lkapitu^llasi dan di o^llah o^lle^lh pe^lne^lliti se^lndiri.

2) Data Se^lku^lnde^lr

Me^lnu^lru^lt (Su^lgiyo^lno^l, 2015), su^lmbe^lr data se^lku^lnde^lr adalah su^lmbe^lr info^lrmasi yang dipe^lro^lle^lh dari lite^lratu^lr, bu^lku^l, dan makalah pe^lndu^lku^lng lainnya me^llalu^li me^lmbaca, be^llajar, dan me^lmahami me^llalu^li me^ldia lain. Dalam pe^lne^llitian ini, data se^lku^lnde^lr dipe^lro^lle^lh dari ju^lrnal, bu^lku^l, inte^lrne^lt, se^lrta arsip – arsip yang masih be^lrhu^lbu^lngan de^lngan to^lpik pe^lne^llitian khu^lsu^lsnya U^lMKM.

3.3.2. Jenis Data

Data ku^lantitatif me^lru^lpakan je^lnis data yang digu^lnakan dalam pe^lne^llitian ini. Data yang dire^lpre^lse^lntasikan se^lcara nu^lme^lrik atau^l yang te^llah dihitu^lng ke^ldu^lanya dianggap se^lbagai data ku^lantitatif (Su^lgiyo^lno^l, 2018). Data ku^lantitatif, yang dapat be^lrbe^lntu^lk angka atau^l sko^lr, diku^lmpu^llkan me^llalu^li pe^lnggu^lnaan me^lto^lde^l u^lntu^lk me^lngu^lmpu^llkan info^lrmasi yang hasilnya be^lru^lpa re^lntang sko^lr atau^l pe^lrnyataan te^lrtimbang.

3.4. Metode Pengumpulan Data

(Su^lgiyo^lno^l, 2015) me^lnde^lfinisikan ku^le^lsio^lne^lr (angke^lt) se^lbagai te^lknik pe^lngu^lmpu^llan data dimana re^lspo^lnde^ln dibe^lrikan pe^lrtanyaan atau^l pe^lrnyataan te^lrtu^llis u^lntu^lk ditanggapi.

Pe^lnye^lbaran ku^le^lsio^lne^lr me^lru^lpakan me^lto^lde^l pe^lngu^lmpu^llan data dalam pe^lne^llitian ini.

U^lntu^lk me^lmpe^lrmu^ldah pe^lne^lliti dalam me^lnye^lbar ku^le^lsio^lne^lr, dibu^lat me^lnggu^lnakan fo^lrmat digital de^lngan go^lo^lgle^l fo^lrm.

3.5. Variabel dan Indikator

Variabe^ll dan indicato^lr disajikan dalam tabe^ll 3.1 dibawah ini : Tabe^ll 3. 1 De^lfinisi O^lpe^lrasio^lnal dan Indikato^lr

No Variabel Definisi Indikator

1 Co^lmpe^ltito^lr O^lrie^lntatio^ln

Cara Pandang U^lMKM me^lnge^lnali pe^lsaingnya de^lngan cara me^lnggali

1. Me^lngadakan disku^lsi te^lntang info^lrmasi pe^lsaing yang diiku^lti o^lle^lh se^lmu^la yang te^lrkait de^lngan

be^lrbagi info^lrmasi me^lnge^lnai apa dan bagaimana pe^lsaing me^lnjalankan bisnis se^lrta mo^lde^ll strate^lgi yang dite^lrapkan.

pe^lnge^llo^llaan u^lsaha

2. Be^lru^lsaha me^lncari info^lrmasi ke^lu^lnggu^llan pe^lsaing dan be^lru^lsaha u^lntu^lk me^lne^lrapkan yang te^lrbaik yang su^ldah dilaku^lkan pe^lsaing

3. Me^lndisku^lsikan strate^lgi pe^lsaing se^lhingga dapat dibandingkan de^lngan strate^lgi pe^lru^lsahaan kita 4. Me^lre^lspo^ln Tindakan

pe^lsaing se^lhingga dapat me^lne^lntu^lkan hal – hal yang haru^ls dilaku^lkan

5. Me^lngu^lnggu^lli pe^lsaing dalam se^lgala hal (misal : pro^ldu^lk, pro^lse^ls dan pe^llayanan)

(Kirca e^lt al., 2005) 2 Marke^lting Ke^lmampu^lan U^lMKM

1. Pe^lnju^lalan

pe^lrfo^lrmance^l dalam me^lnilai pe^lncapaian pro^ldu^lk yang dipasarkan be^lrdasarkan kine^lrja pe^lmasaran

2. Ke^lpu^lasan 3. Re^lte^lnsi 4. Pangsa

(Mo^lrgan, 2012) 3 Digital

kno^lwle^ldge^l sharing

Ke^lmampu^lan U^lMKM dalam me^lmbe^lri dan me^lne^lrima mau^lpu^ln me^lndapatkan

pe^lnge^ltahu^lan baru^l dari individu^l atau^l ke^llo^lmpo^lk ke^lpada individu^l atau^l ke^llo^lmpo^lk lain de^lngan me^lnggu^lnakan me^ldia so^lsial

1. kno^lwle^ldge^l do^lnating (Be^lrbagi pe^lnge^ltahu^lan baru^l te^lntang pe^lke^lrjaan, be^lrbagi info^lrmasi baru^l te^lntang pe^lke^lrjaan, be^lrbagi ce^lrita te^lntang pe^lke^lrjaan)

2. kno^lwle^ldge^l co^llle^lcting (me^lngu^lmpu^llkan

pe^lnge^ltahu^lan baru^l te^lntang pe^lke^lrjaan, me^lngu^lmpu^llkan info^lrmasi baru^l te^lntang pe^lke^lrjaan, me^lngu^lmpu^llkan ide^l – ide^l baru^l)

(Ru^ldiyanto^l, 2012) 4 Partne^lrship Ke^lmampu^lan U^lMKM

1. Be^lrbagi info^lrmasi de^lngan

Co^lllabo^lratio^ln didalam me^llaku^lkan ke^lmitraan pe^lsaing u^lntu^lk me^lnjalankan su^latu^l u^lsaha me^lncari ke^lu^lntu^lngan.

partne^lr

2. Me^lndisku^lsikan masalah yang te^lrjadi di pasar de^lngan partne^lr

3. Me^lndisku^lsikan harga pe^lnju^lalan de^lngan partne^lr.

4. Me^lmahami be^lke^lrjasama de^lngan partne^lr itu^l be^lrmanfaat.

5. Be^lrbagi te^lmpat pe^lnitipan pro^ldu^lk u^lntu^lk dipasarkan (Bu^lwana, 2018)

5 Pro^ldu^lct Inno^lvatio^ln Capability

Ke^lmampu^lan U^lMKM didalam me^lnciptakan pro^ldu^lk, me^lmo^ldifikasi pro^ldu^lk, dan me^lnge^lmbangkan

pro^ldu^lk u^lntu^lk dapat me^lwu^lju^ldkan pro^ldu^lk be^lrku^lalitas yang be^lrke^llanju^ltan

1. Ke^lmampu^lan me^lnciptakan pro^ldu^lk

2. Ke^lmampu^lan me^lningkatkan ku^lalitas pro^ldu^lk

3. Ke^lmampu^lan me^lmo^ldifikasi pro^ldu^lk

4. Ke^lmampu^lan me^lniru^l pro^ldu^lk pe^lsaing

(O^l’Cass & So^lk, 2014)

Skala pe^lngu^lku^lran yang digu^lnakan dalam pe^lne^llitian ini adalah : Sko^lr 5 : Sangat Se^ltu^lju^l (SS)

Sko^lr 4 :Se^ltu^lju^l (S) Sko^lr 3 :Ne^ltral (N)

Sko^lr 2 : Tidak Se^ltu^lju^l (TS)

Sko^lr 1 : Sangat Tidak Se^ltu^lju^l (STS) 3.6. Teknik Analisis Data

Me^lncari dan me^lngu^lmpu^llkan info^lrmasi dari re^lspo^lnde^ln, dari hasil su^lrve^li atau^l ku^le^lsio^lne^lr, me^lru^lpakan pro^lse^ls analisis data. Se^lte^llah diku^lmpu^llkan, data dio^llah dan dianalisis.

Me^lnye^lde^lrhanakan data ke^l dalam fo^lrmat yang mu^ldah dipahami dan dime^lnge^lrti adalah tu^lju^lan dari pro^lse^ls analisis data itu^l se^lndiri. Pe^lnge^llo^llaan data yang digu^lnakan pada pe^lne^llitian ini me^lnggu^lnakan Partial Le^last Squ^lare^l (PLS). PLS adalah mo^lde^ll pe^lrsamaan Stru^lctu^lral E^lqu^latio^ln Mo^lde^lling (SE^lM) de^lngan pe^lnde^lkatan be^lrdasarkan varian atau^l co^lmpo^lne^lnt base^ld stru^lctu^lral e^lqu^latio^ln mo^lde^llling.

PLS-SE^lM digu^lnakan u^lntu^lk me^lmbangu^ln atau^l me^lnge^lmbangkan te^lo^lri (o^lrie^lntasi pre^ldiktif). PLS dapat digu^lnakan u^lntu^lk me^lngklarifikasi ada atau^l tidaknya variabe^ll late^ln dalam su^latu^l pe^lne^llitian (Pre^ldiksi). Agre^lgasi linie^lr dari indikato^lr variabe^ll dike^lnal se^lbagai variabe^ll late^ln. PLS me^lru^lpakan pe^lnde^lkatan de^lngan distribu^ltio^ln fre^le^l atau^l tidak me^lngasu^lmsikan data te^lrte^lntu^l. Tidak ada ju^lmlah minimu^lm sampe^ll yang haru^ls

digu^lnakan dalam pe^lne^llitian PLS. PLS adalah gru^lp no^ln-parame^ltrik kare^lna tidak me^lme^lrlu^lkan distribu^lsi data no^lrmal u^lntu^lk pe^lmo^lde^llan. Analisis smartPLS te^lrdiri dari du^la mo^lde^ll pe^lngu^lku^lran (me^lasu^lre^lme^lnt mo^lde^ll) atau^l o^lu^lte^lr mo^lde^ll dan mo^lde^ll stru^lctu^lral (stru^lctu^lr mo^lde^ll) atau^l inne^lr mo^lde^ll.

3.6.1. Uji Instrumen Penelitian

Analisis de^lskriptif adalah analisis yang me^lnggu^lnakan pe^lngu^ljian hipo^lte^lsis de^lskriptif, klaim (Co^lle^lman & Fu^lo^lss, 1955). Me^lngingat bahwa analisis de^lskriptif ini me^lnggu^lnakan satu^l atau^l le^lbih variabe^ll inde^lpe^lnde^ln, analisis ini tidak me^llibatkan pe^lrbandingan atau^l hu^lbu^lngan. Dalam pe^lne^llitiannya tahu^ln 2001, Hasan me^lnyatakan bahwa analisis statistik de^lskriptif adalah cabang statistika yang me^llihat pada pe^lngu^lmpu^llan dan pe^lnyajian data u^lntu^lk me^lnghasilkan data yang mu^ldah dipahami.

Statistik de^lskriptif adalah alat yang me^lmbe^lrikan info^lrmasi te^lntang ske^lnario^l atau^l ku^lmpu^llan data.

3.6.2. Uji Model Pengukuran (Outer Model)

Saat me^lne^lntu^lkan apakah data asli atau^l tidak, mo^lde^ll pe^lngu^lku^lran, ju^lga dike^lnal se^lbagai mo^lde^ll lu^lar, digu^lnakan u^lntu^lk me^lnu^lnju^lkkan bagaimana se^ltiap indikato^lr te^lrkait de^lngan variabe^ll late^ln lainnya (Gho^lzali & Latan, 2015). E^lvalu^lasi mo^lde^ll pe^lngu^lku^lran de^lngan me^lnggu^lnakan MTMM ( Mu^llti trait- Mu^llti Me^ltho^ld) de^lngan me^lngu^lji validity co^lnve^lrge^lnt dan discriminant.

1. Co^lnve^lrge^lnt Validity

Co^lnve^lrge^lnt Validity me^lru^lpakan mo^lde^ll pe^lngu^lku^lran indikato^lr yang dinilai be^lrdasarkan ko^lre^llasi antar ko^lmpo^lne^ln sko^lr dan co^lnstru^lct sco^lre^l, yang dilihat dari standardize^ld lo^lading facto^lr yang dapat me^lnggambarkan be^lsarnya ko^lre^llasi se^ltiap indikato^lr de^lngan ko^lnstru^lknya. U^lku^lran re^lfle^lktif individu^lal dikatakan tinggi jika be^lrko^lre^llasi >0,7. Namu^ln pada rise^lt pe^lnge^lmbangan skala Re^lfle^lksif dikatakan dapat dite^lrima jika be^lrada pada nilai 0,5 - 0,6 (Gho^lzali & Latan, 2015).

2. Discriminant Validity

Discriminant Validity Me^lru^lpakan mo^lde^ll pe^lngu^lku^lran de^lngan re^lfle^lksif indikato^lr yang dinilai be^lrdasarkan cro^lss lo^lading de^lngan ko^lnstru^lk. Jika hasil ko^lre^llasi ko^lnstru^lk de^lngan indikato^lr pe^lngu^lku^lran le^lbih tinggi daripada u^lku^lran ko^lnstru^lk lainnya, maka hal te^lrse^lbu^lt me^lnu^lnju^lkkan bahwa ko^lnstru^lk late^ln yang me^lmpre^ldiksi indikato^lr pada blo^lk te^lrse^lbu^lt le^lbih baik dibandingkan blo^lk lainnya.

3. Re^lliability

Pe^lngu^lku^lran mo^lde^ll ju^lga dilaku^lkan u^lntu^lk me^lngu^lji re^lliabilitas su^latu^l ko^lnstru^lk. U^lji re^lliabilitas dilaku^lkan gu^lna me^lmbu^lktikan ko^lnsiste^lnsi, aku^lrasi, dan ke^lte^lpatan instru^lme^ln dalam me^lngu^lku^lr ko^lnstru^lk. Dalam PLS- SE^lM u^lntu^lk me^lngu^lku^lr re^lliabilitas su^latu^l ko^lnstru^lk de^lngan indikato^lr re^lfle^lksif yang dapat dilaku^lkan de^lngan du^la cara yakni Co^lmpo^lsite^l Re^lliability. Ko^lnstru^lk dinyatakan re^lliable^l jika nilai Co^lmpo^lsite^l Re^lliability

Dalam dokumen PENGARUH COMPETITOR ORIENTATION, DIGITAL KNOWLEDGE SHARING, DAN PARTNERSHIP COLLABORATION TERHADAP MARKETING PERFORMANCE DENGAN PRODUCT INNOVATION CAPABILITY SEBAGAI VARIABEL INTERVENING (Halaman 39-42)