Uji Validitas Uji Reliabilitas

SEM yang dapat menghandle model penelitian yang sangat kompleks sekalipun dengan banyak variable dan banyak indicator.Program PLS yang digunakan dalam penelitian ini adalah WarpPLS yang dikembangkan oleh Ned Kock pada tahun 2010 Ghozali,2012

3.11 Uji Kualitas Data

Mengingat pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner, maka kesungguhan responden dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan merupakan hal yang sangat penting dalam penelitian. Keabsahan atau kesahihan suatu hasil penelitian sosial sangat ditentukan oleh alat ukur yang digunakan. Apabila alat ukur yang di pakai tidak valid dan atau dapat dipercaya, maka hasil penelitian yang dilakukan tidak akan menggambarkan keadaan yang sesungguhnya. Dalam mengatasi hal tersebut diperlukan dua macam penggujian, yaitu uji validitas test of validity dan uji keandalan test of reability untuk menguji kesungguhan jawaban responden.

3.11.1 Uji Validitas

Uji validitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah setiap alat ukur dalam variabel penelitian valid atau tidak. Instrumen yang valid menunjukkan bahwa instrument tersebut mampu mengukur apa yang di ukur. Alat uji yang digunakan untuk menguji validitas instrument adalah uji analisis faktor konfirmatori factor loading . Analisis ini dimaksudkan untuk memastikan bahwa setiap butir pertanyaan terklasifikasi pada setiap variabel. Tingkat validitas setiap variabel indicator atau variabel manifest dalam mengukur variabel laten ditunjukkan dengan besarnya factor loading λ mengindikasikan bahwa variabel manifest makin valid sebagai instrument pengukur variabel laten. Batasan yang biasanya digunakan dalam program AMOS untuk pengujian factor loading adalah dengan uji – t. Apabila t observasi hasil yang dipeoleh dari nilai yang ditetapkan t-tabel maka indicator atau variabel manifes tersebut adalah valid. Hair, et al 2010 mengatakan bahwa signifikansi loading factor perlu menggunakan criteria yaitu; a 0,3 adalah signifikan; b0,4 tergolong lebih signifikan; dan 3 0,5 tergolong sangat signifikan. Untuk itu, kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat signifikansi di bawah 5 p 0,05 dengan nilai faktor loading mencapai lebih besar atau sama dengan 0,5 λ≥0,50 [Hair et al, 2010].

3.11.2 Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah hasil pengukuran yang dilakukan tetap konsisten atau tidak apabila dilakukan pengukuran dengan menggunakan alat ukur yang sama Sekaran, 2010. Ghozali 2011 berpendapat bahwa reliabilitas digunakan untuk mengukur apakah suatu instrument merupakan indicator dari variabel atau konstruk. Ini berarti bahwa sebuah instrument yang menghasilkan ukuran yang konsisten dari waktu ke waktu walaupun instrument tersebut digunakan untuk mengukur sebuah instrument secara berulang-ulang mengindikasikan bahwa instrumen tersebut memenuhi persyaratan reliabilitas. Ghozali 2011 selanjutnya menambahkan bahwa reliabilitas merupakan salah satu indicator validitas konvergen. Terdapat dua cara yang dipakai untuk mengukur reliabilitas yaitu construct reliability dan average variance extracted atau AVE Ghozali, 2012. Sedangkan Bagozzi dan Baumgartner 1994 mengusulkan tiga cara untuk mengukur reliabilitas yaitu individual item reliability, compositeconstruct reliability dan AVE. Ketiga bentuk pengukuran tersebut akan digunakan untuk mengukur semua semua variabel dalam penelitian ini. 2 1       n   Composite Reliability ρc=----------------------- 2 1       n   +   n i 1  Dimana  = standardized laoding factor dan  = error variance masing-masing indicator Untuk mengetahui validitas konvergen dapat dilakukan dengan menghitung AVE yang lebih ditujukan untuk mengukur persentase varian dari serangkaian indicator yang dapat diekstraksi atau dijelaskan oleh variable latennya. Nilai AVE yang tinggi menunjukkan bahwa indicator-indikator itu telah mewakili secara baik variable bentukan yang dikembangkan. Nilai AVE yang dapat diterima adalah ≥ 0,5 dan dapat dihitung melalui rumus berikut ini Bagozzi dan Baumgartner, 1994, Ghozali, 2011 . ������� �������� ������� = ∑Standard loading 2 ∑Standard loading 2+∑ԑe 3.12 Tahapan Analisis PLS-SEM 3.12.1 Konseptualisasi model Konseptualisasi model merupakan langkah awal dalam analisis Partial Least Square PLS - Structural Equation Modelling SEM. Pada tahap ini peneliti harus melakukan pengembangan dan pengukuran konstruk. Prosedur pengembangan dan pengukuran konstruk secara konvensional pertama kali diperkenalkan oleh Gilbert Churchill pada tahun 1979 dalam bidang marketing. Menurut Churchill 1979 terdapat delapan tahapan prosedur yang harus dilewati dalam pengembangan dan pengukuran konstruk yaitu spesifikasi domain konstruk, menentukan item yang merepresentasi konstruk, pengumpulan data untuk dilakukan uji pretest, purifikasi konstruk, pengumpulan data baru, uji reliabilitas dan uji validitas serta menentukan skor pengukuran konstruk. Sedangkan MacKenzie et al 2011 mengajukan prosedur pengembangan dan pengukuran konstruk dalam bidang sistem informasi dan keperilakuan menjadi sepuluh langkah yaitu, mengembangkan dan mendefinisikan konstruk secara konseptual, menentukan item-item yang merepresentasi konstruk, menguji validitas isi tiap item, melakukan spesifikasi model pengukuran, mengumpulkan data untuk melakukan uji pretest, purifikasi dan refinement, pengumpulan data baru diakibatkan karena adanya item yang tidak valid atau reliable, pengujian kembali validitas konstruk setelah tahap purifikasi, validasi silang serta menentukan skor pengukuran item konstruk. 3.12.2 Menentukan Metode Analisis Algorithm Penelitian ini menggunakan program WarpPLS2.0 dan pilihan metode analisis algorithmnya adalah Warp3 PLS regression yaitu metode algorithm yang umumnya digunakan untuk mengestimasi model persamaan structural dengan menggunakan program WarpPLS dan akan menghasilkan S-curve dan U curve 3.12.3 Menentukan Metode Resampling Umumnya terdapat dua metoda yang digunakan oleh peneliti di bidang SEM untuk melakukan proses penyempelan kembali resa mpling yaitu, bootstrapping dan jackknifing. Efron et al 2004 menjelaskan metoda bootstrapping sebagai representasi nonparametric untuk precision dari estimasi PLS. Jadi metoda bootstraping menggunakan seluruh sampel asli untuk melakukan resampling kembali. Metoda ini lebih sering digunakan dalam model persamaan struktural. Metode Jackknifing hany menggunakan subsample dari sampel asli yang dikelompokkan dalam grup untuk melakukan resampling kembali. Program WarpPLS menyediakan kedua metode resampling tersebut, sehingga dapat memilih secara bebas. Partial Least Square hanya dapat mengestimasi besarnya nilai koefisien regresi beta sedangkan nilai signifikansi statistic ditaksir dengan metode bootstrapping atau jackknifing. Dengan cara PLS memerlukan jumlah sampel besar untuk mendapatkan distribusi normal dari sampel kemudian menghitung nilai Standar Error SE. Nilai beta dibagi dengan nilai standar error diperoleh nilai t hitung. Agar diperoleh nilai t statistic hitung yang stabil diperlukan jumlah resampling yang besar antara 500 – 1000 3.12.4 Menggambar Diagram Jalur Setelah melakukan konseptualisasi model, menentukan metoda analisis algorithm dan metoda resampling, langkah selanjutnya adalah menggambar diagram jalur dari model yang akan diestimasi tersebut. Dalam menggambar diagram jalur path diagram, Falk dan Miller 1992 merekomendasikan untuk menggunakan prosedur nomogram reticular action modeling RAM dengan ketentuan sebagai berikut:  Konstruk teoritikal theoretical constructs yang menunjukkan variabel laten digambar dengan bentuk lingkaran atau bulatan elips circle.  Variabel observed atau indikator digambar dengan bentuk kotak squares.  Hubungan-hubungan asimetri asymmetrical relationships digambarkan dengan arah panah tunggal single headed arrow  Hubungan-hubungan simetris symmetrical relationships digambarkan dengan arah panah double double headed arrow. 3.12.5 Evaluasi Model Evaluasi model dalam PLS-SEM menggunakan WrapPLS dapat dilakukan dengan menilai hasil pengukuran model. Untuk variable laten dengan indicator reflektif yaitu melalui analisa factor konfirmatori atau confirmatory factor analysis CFA dengan menguji validitas dan reliabilitas konstruk laten. Kemudian dilanjutkan dengan pengujian signifikansi untuk menguji pengaruh antar konstruk atau variable dan nilai R 2 Evaluasi model pengukuran atau outer model dilakukan untuk menilai validitas dan reliabilitas model. Outer model dengan indikator refleksif dievaluasi melalui validitas convergent dan discriminant dari indikator pembentuk konstruklaten dan composite reliability atau cronbach alpha untuk blok indikatornya Chin, 1998. Cara yang sering digunakan oleh peneliti di bidang SEM untuk melakukan pengukuran model melalui analisis faktor konfirmatori adalah dengan menggunakan pendekatan MTMM Multi Trait Multi Method yaitu dengan menguji validitas convergent dan discriminant Campbell dan Fiske, 1959. Validitas convergent berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur manifest variable dari suatu konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Uji validitas convergent indikator reflektif dengan program WarpPLS dapat dilihat dari 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 bersifat confirmatory dan nilai loading factor antara 0,6 – 0,7 untuk penelitian yang bersifat exploratory masih dapat diterima serta nilai Average Variance Extracted AVE harus lebih besar dari 0,5 Pengukuran model, selain untuk uji validitas juga dilakukan untuk menguji reliabilitas suatu konstruk. Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk. Dalam Partial Least Square PLS - Structural Equation Modelling SEM menggunakan program WarpPLS untuk mengukur reliabilitas suatu konstruk dengan indicator reflektif dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan Cronbach’s Alp ha dan Composite Reliability , yang sering juga disebut Dillon Goldstein’s. Namun demikian Cronbach’s Alpha untuk menguji reliabilitas konstruk akan memberikan nilai yang lebih rendah under estimate sehingga lebih disarankan untuk menggunakan Composite Reliability untuk 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 konfirmatori dan nilai 0,6 sampai 0,7 masih dapat diterima untuk penelitian yang bersifat eksploratori. Cronbach’s Alpha lebih cenderung under estimate dalam mengukur reliabilitas, sedangkan Composite Reliability merupakan closer approximation dengan asumsi estimasi parameter adalah akurat Chin, 2010. Adapun untuk memperoleh signifikansi weight harus melalui prosedur resampling bootstrapping . Jika didapatkan nilai signifikansi weight T- statistics 1,96 maka dapat disimpulkan bahwa indikator konstruk adalah valid. Evaluasi model struktural atau inner model bertujuan untuk memprediksi hubungan antar variabel laten. Inner model dievaluasi dengan melihat besarnya presentase variance yang dijelaskan yaitu dengan melihat nilai R-square untuk konstruk laten endogen Hair et al, 2011. Evaluasi model dilakukan dengan melihat nilai signifikansi untuk mengetahui pengaruh antar variabel melalui prosedur bootstrapping . Pendekatan bootstrap merepresentasi nonparametric untuk precision dari estimasi PLS. Prosedur bootstrap menggunakan seluruh sampel asli untuk melakukan resampling kembali. Chin 2010 memberikan rekomendasi untuk number of bootstrap samples yaitu sebesar 200 sampai 1000 sudah cukup untuk mengoreksi standar error estimate PLS. Rule of thumb untuk nilai R-square sebesar 0,67; 0,33 dan 0,19 menunjukkan model kuat, moderat dan lemah Chin, 1998. Sedangkan signifikansi untuk nilai t-value sebesar 1,65 significance level =10; 1,96 significance level =5 dan 2,58 significance level =1.

BAB IV ANALISIS DATA