75
Analisis Data menggunakan Software SmartPLS dilakukan terlebih dahulu terhadap model awal intensi berwirausaha PKL tersebut. Tampilan hasil PLS
Algorithm pada Model Itensi Berwirausaha PKL sebagaimana disajikan dalam Gambar 3.
Gambar 3 : Tampilan Hasil PLS Algorithm pada Model Awal Intensi Berwirausaha Pedagang Kaki Lima Kota Bogor
4.3.2 Evaluasi Measurement Outer Model
Perbaikan model dilakukan dengan memperhatikan koefisien dari masing- masing peubah indikator serta hubungan antara peubah laten. Indikator yang tidak
sejalan dihilangkan Esposito Vinzi, 2010. Untuk mengetahui apakah suatu indikator merupakan pembentuk konstruk variabel laten dilakukan pengujian validitas
konvergen dari model pengukuran dengan indikator refleksif yang dinilai berdasarkan
76
korelasi antara item score dengan construct score yang dihitung dengan bantuan software SmartPLS. Ukuran individual dikatakan valid jika memiliki korelasi
loading dengan konstruk variabel laten yang ingin diukur 0.5. Jika salah satu indikator memiliki nilai loading 0.5, maka indikator tersebut harus dikeluarkan dari
model karena mengindikasikan bahwa indikator tidak cukup baik untuk mengukur konstruk secara tepat. Berdasarkan Gambar 3 di atas tampak bahwa terdapat sebagian
loading factor yang bernilai di bawah 0.50 sebagian lagi memiliki nilai di atas 0.50 untuk selengkapnya lihat Lampiran 3. Variabel indikator yang memiliki nilai 0.50
diputuskan untuk dikeluarkan dari model, yaitu variabel indikator sebagai berikut : 1. A1 adalah indikator hubungan yang baik dengan sumber modal dalam Akses
Kepada Modal 2. A2 adalah indikator kontribusi hubungan yang baik dengan sumber modal
terhadap berwirausaha dalam Akses Kepada Modal 3. A3 adalah indikator memiliki modal sendiri dan modal dari sumber luar dalam
Akses Kepada Modal 4. D1 adalah indikator Pendidikan Kewirausahaan pondasi untuk berwirausaha
dalam Faktor Demografis 5. D2 adalah indikator Pendidikan Kewirausahaan membantu memecahkan
permasalahan berwirausaha dalam Faktor Demografis 6. D3 adalah indikator pengalaman kerja mempengaruhi intensi berwirausaha
dalam Faktor Demografis 7. D4 adalah indikator Pengalaman menjalankan bisnis menyebabkan intensi
berwirausaha dalam Faktor Demografis
77
8. D8 adalah indikator Jender mempengaruhi intensi berwirausaha dalam Faktor Demografis.
9. M1 adalah indikator Senang berwirausaha tanpa keterpaksaan dalam Intensi Berwirausaha
10. P1 adalah indikator menyukai tantangan memulai usaha dalam Kebutuhan Akan Prestasi
11. P3 adalah indikator tidak suka mencari kambing hitam atas kegagalan berwirausaha dalam Kebutuhan Akan Prestasi.
Selanjutnya untuk mendapatkan model yang terbaik, kemudian dilakukan proses ulang kembali tanpa melibatkan indikator di atas. Model Final Intensi
Berwirausaha sebagaimana terlihat pada Gambar 4. Proses PLS Algorithm tersebut menghasilkan nilai cross loading untuk setiap
variabel indikator. Hal ini diuraikan secara lengkap pada Lampiran 8. Berdasarkan Gambar 4 di atas tampak bahwa semua loading factor nilainya di atas 0.50. Hal ini
dapat disimpulkan bahwa konstruk mempunyai convergent validity yang baik. Nilai cross loading juga menunjukkan adanya discriminate validity yang baik oleh karena
nilai korelasi indikator terhadap konstruknya lebih tinggi dibandingkan nilai korelasi indikator dengan konstruk lainnya. Sebagai ilustrasi nilai loading factor P5 dengan
Kebutuhan akan Prestasi adalah sebesar 0,806 yang lebih tinggi dari nilai loading factor dengan konstruk lain, yaitu Akses Modal 0,449, Demografis 0,157, Efikasi
Diri 0,387, Jaringan Sosial 0,145, Kepribadian 0,488, Lingkungan Eksternal 0,182, Sedia Informasi 0,325, Intensi Berwirausaha 0,225, Perilaku
Berwirausaha 0,387 dan Kinerja Kewirausahaan 0,233.
78
Gambar 4 : Tampilan Hasil PLS Algorithm pada Model Final Intensi Berwirausaha Pedagang Kaki Lima Kota Bogor
79
Hasil analisis pada Lampiran 4 menunjukkan pula bahwa indikator-indikator Intensi Berwirausaha pun memiliki nilai loading factor dengan Intensi Berwirusaha
yang lebih tinggi dibanding nilai loading factor dengan konstruk yang lainnya. Hal serupa pula tampak pada indikator dalam Demografis, Efikasi Diri, Jaringan Sosial,
Akses Modal, Kepribadian, Lingkungan Eksternal, Sedia Informasi, Perilaku Berwirausaha dan Kinerja Kewirausahaan. Di samping uji validitas konstruk,
dilakukan pula uji reliabilitas konstruk yang diukur dengan composite reliability dari blok indikator yang mengukur konstruk.
Tabel 21 Nilai Composite Reliability Variabel Laten dalam Model Intensi Berwirausaha PKL Kota Bogor 2012
Variabel Nilai Composite Reliability
AKSES MODAL 1.000000
DEMOGRAFIS 0.742903
EFIKASI DIRI 0.832731
INTENSI BERWIRAUSAHA 0.823219
JARINGAN SOSIAL 0.793492
KEBUTUHAN PRESTASI 0.798151
KEPRIBADIAN 0.809238
KINERJA WIRAUSAHA 0.840043
LINGKUNGAN EKSTERNAL 0.884453
PERILAKU WIRAUSAHA 0.824749
SEDIA INFORMASI 0.841611
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SmartPLS Konstruk dinyatakan reliabel jika memiliki nilai composite reliability di atas
0.70. Dari hasil output SmartPLS di atas, semua konstruk memiliki nilai composite reliability di atas 0.70. Sehingga dapat disimpulkan bahwa konstruk memiliki
reliabilitas yang baik. Selain menggunakan nilai composite reliability, untuk menilai
80
reliabilitas suatu konstruk dapat juga dilakukan dengan melihat Average Variance Extracted AVE dan membandingkan nilai akar AVE dengan nilai korelasi antar
konstruk. Tabel 22. Korelasi Antar Konstruk Laten Dalam Model Intensi Berwirausaha
Pedagang Kaki Lima Kota Bogor
VARIABEL AKS
ES MOD
AL DEMOG
RAFIS EFIK
ASI DIRI
INTENSI BERWIRAU
SAHA JARIN
GAN SOSIA
L KEBUTU
HAN PRESTA
SI KEPRIBA
DIAN KINERJ
A WIRAUS
AHA LINGKU
NGAN EKSTER
NAL PERILA
KU WIRAUS
AHA SEDIA
INFOR MASI
AKSES MODAL
1.000 DEMOGRA
FIS 0.108
1.000 EFIKASI
DIRI 0.392
0.320 1.000
INTENSI BERWIRAU
SAHA 0.232
0.224 0.267
1.000 JARINGAN
SOSIAL 0.080
0.493 0.378
0.325 1.000
KEBUTUH AN
PRESTASI 0.444
0.269 0.542
0.336 0.340
1.000 KEPRIBADI
AN 0.253
0.233 0.453
0.353 0.419
0.631 1.000
KINERJA WIRAUSA
HA 0.434
0.242 0.462
0.335 0.181
0.359 0.367
1.000 LINGKUNG
AN EKSTERNA
L 0.312
0.209 0.208
0.311 0.296
0.300 0.221
0.325 1.000
PERILAKU WIRAUSA
HA 0.485
0.090 0.515
0.422 0.103
0.443 0.412
0.690 0.215
1.000 SEDIA
INFORMAS I
0.422 0.417
0.514 0.189
0.389 0.473
0.341 0.549
0.348 0.494
1.000
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SmartPLS, 2012 Nilai akar AVE masing-masing variabel lihat Tabel 23 menunjukkan nilai
yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai korelasi antar konstruk dengan konstruk lainnya dan hal ini mengandung makna bahwa konstruk memiliki discriminant
validity yang tinggi. Nilai AVE konstruk Intensi Berwirausaha pada tabel adalah 0.539 sehingga nilai akarnya adalah sebesar 0.734. Nilai tersebut lebih tinggi
daripada nilai korelasi antara konstruk Intensi Berwirausaha dengan dengan konstruk yang lainnya yaitu sebesar 0,325 Intensi Berwirausaha dengan Jaringan Sosial,
0,336 Intensi Berwirausaha dengan Kebutuhan akan Prestasi, 0,353 Intensi
81
Berwirausaha dengan Kepribadian, 0,335 Intensi Berwirausaha dengan Kinerja Kewirausahaan, 0,311 Intensi Berwirausaha dengan Lingkungan Eksternal, 0,422
Intensi Berwirausaha dengan Perilaku Berwirausaha dan 0,189 Intensi Berwirausaha dengan Sedia Informasi. Demikian seterusnya pada nilai akar AVE
konstruk yang lainnya. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa model adalah baik. Tabel 23. Nilai AVE dan Akar AVE Variabel-variabel dalam Model Intensi
Berwirausaha PKL Kota Bogor
Variabel AVE
Akar AVE AKSES MODAL
1.000000 1.000000
DEMOGRAFIS 0.493147
0.702244 EFIKASI DIRI
0.559722 0.748145
JARINGAN SOSIAL 0.493278
0.702337 KEBUTUHAN PRESTASI
0.569553 0.754687
KEPRIBADIAN 0.462207
0.679858 LINGKUNGAN EKSTERNAL
0.526838 0.725836
SEDIA INFORMASI 0.572000
0.756307 INTENSI BERWIRAUSAHA
0.538790 0.734023
PERILAKU WIRAUSAHA 0.612680
0.782739 KINERJA WIRAUSAHA
0.638220 0.798887
Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SmartPLS, 2012
4.4.3 Evaluasi Structural Inner Model
