Formula yang digunakan untuk menguji reliabilitas instrumen dalam penelitian ini adalah metode Cronbach Alpha. Jika skala itu dikelompokkan
dalam ke dalam lima kelas dengan range yang sama, maka ukuran kemantapan alpha dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
Tabel 4. Penilaian Tingkat Reliabilitas Cronbachs Alpha
3.5. Teknik Analisis Data
Analisis data adalah suatu proses pengolahan data. Tujuan dari analisis data adalah untuk menyusun dan menginterpretasikan data kuantitatif yang
diperoleh Prasetyo dan Jannah, 2005:170.
3.5.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif dapat digunkaan untuk menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan
yang berlaku untuk umum atau generalisasi Sugiyono, 2005. Peneliti menggunakan tabel distribusi frekuensi untuk menganalisis tingkat kesetujuan
dari jawaban responden serta untuk mengetahui jawaban responden yang paling dominan dari suatu indikator. Tingkat kesetujuan bisa dilihat dari jawaban
responden yang memilih angka 4 atau 5 dalam kuesioner.
3.5.2. Metode Analisis Structural Equation Modelling SEM dengan Metode
Partial Least Square PLS
Maruyama Dalam Mustafa dan Wijaya, 2012 menyebutkan SEM adalah sebuah model statistik yang memberikan perkiraan perhitungan dari kekuatan
hubungan hipotesis diantara variabel dalam sebuah model teoritis, baik secara langsung maupun melalui variabel antara intervening or mediating variable.
Data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner kepada seluruh responden dianalisa menggunakan Analisis Partial Least Square PLS. Desain Partial Least
Square PLS dimaksudkan untuk mengatasi keterbatasan Ordinary Least Square OLS regression ketika data mengalami masalah yaitu ukuran data kecil, adanya
Nilai Alpha Penilaian Tingkat Reliabilitas
0,81 s.d. 1,00 Sangat reliable
0,61 s.d. 0,80 Reliable
0,42 s.d. 0,60 Cukup reliable
0,42 s.d. 0,60 Agak reliable
0,00 s.d. 0,20 Kurang reliable
missing values, data tidak normal, dan multikolinieritas menurut Pirouz Dalam Mustafa dan Wijaya, 2012. PLS menggunakan dua model indikator dalam
penggambarannya, yaitu dengan model reflektif dan model formatif. Dalam
penelitian ini penulis menggunakan model reflektif.
Langkah-langkah analisis data menggunakan permodelan PLS, adalah sebagai berikut:
1. Model Pengukuran Outer model atau measurement model mendefinisikan bagaimana setiap blok
indikator berhubungan dengan variabel latennya. Untuk menguji validitas dan reliabilitas pada model ini, dilakukan tiga pengujian, yaitu convergent validity
discriminant validity, dan composite reliability. Dalam convergent validity, dapat dianggap reliabel jika memiliki nilai korelasi di atas 0,70. Namun pada
riset tahap pengembangan skala, loading 0,50 dan 0,60 masih dapat diterima. Untuk menilai discriminant validity yaitu dengan membandingkan akar
kuadrat dari average variance extracted √A untuk setiap konstruk dengan
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Model mempunyai discriminant validity yang cukup jika akar AVE untuk setiap
konstruk korelasi antara konstruk dan konstruk lainnya. Uji lainnya dengan menilai validitas dari konstruk dengan melihat nilai AVE, dipersyaratkan
model yang baik jika AVE masing-masing konstruk nilainya 0,50. Di samping uji validitas konstruk, dilakukan juga uji reliabilitas konstruk yang
diukur dengan dua kriteria, yaitu composite reliability dan cronbach alpha dari blok indikator yang mengukur konstruk. Konstruk dinyatakan reliabel jika
nilai composite reliability maupun cronbach aplha di atas 0,70. 2. Model Struktural
Inner model atau Structural model menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada substantive theory. Pengujian terhadap model
struktural dilakukan dengan melihat nilai R-square yang merupakan uji goodness-fit model. Uji yang kedua adalah melihat signifikasi pengaruh
variabel X terhadap Y dengan melihat nilai koefisien parameter dan nilai signifikasi statistik. Jika t-statistik t-tabel dengan tingkat kesalahan 5 =
1.96 maka dinyatakan signifikan. Gambar model untuk penelitian ini terdapat
