juga digunakan dengan
two-tailed
T-Value 1.65
significance level
= 10, 1.96
significance level
= 5, dan 2.58
significance level
= 1 Latan dan Ghozali, 2012.
4.6.5.4.
Quality Indexes
Model berbasis varian sangat berorientasi pada prediksi. Validasi model berfokus pada kemampuan prediktif model, setiap bagian dari model perlu
divalidasi: model pengukuran, model struktural dan model secara keseluruhan. PLS PathModeling menyediakan tiga indeks fit yang berbeda: indeks
communality
, indeks
redundansi
dan indeks
Goodness-of-Fit
GoF. Kriteria global
goodness of fit
telah diusulkan oleh Tenenhaus et al. 2004: indeks GoF untuk memperhitungkan kinerja dalam dua model pengukuran dan model
struktural dan memberikan ukuran tunggal untuk kinerja keseluruhan prediksi model. Indeks GoF diperoleh sebagai rata-rata geometris akar kuadrat dari rata-
rata indeks
communality
dan rata-rata nilai
R
2
.
GoF
= √
average Com
x
average R
2
Nilai
communality
yang direkomendasikan = 0.50 Fornel dan Larcker, 1981 dan nilai
R-squares Small
= 0.02,
Medium
= 0.13, dan
Large
= 0.26 Cohen, 1998, maka :
GoF small
= √0.50.02 = 0.10,
GoF medium
= √0.50.13 = 0.25,
GoF large
= √0.50.26 = 0.36 Latan dan Ghozali, 2012.
4.7. Pengujian Hipotesis
Resampling Bootstraping
a. H1 diterima apabila:
1 Uji t : T-hitung T-tabel
Universitas Sumatera Utara
2
Path coefficient
koefisien parameter
jalur, menunjukan
sifat korelasihubungan antar variabel laten baik positif maupun negatif.
Variabel-variabel investasi TI dan investasi SDM berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROI
.
b. H2 diterima apabila:
1 Uji t : T-hitung T-tabel
2
Path coefficient
koefisien parameter
jalur, menunjukan
sifat korelasihubungan antar variabel laten baik positif maupun negatif.
Variabel-variabel investasi TI dan investasi SDM berpengaruh positif dan signifikan terhadap
IC
.
c. H3 diterima apabila:
1 Uji t : T-hitung T-Tabel
2
Path coefficient
koefisien parameter
jalur, menunjukan
sifat korelasihubungan antar variabel laten positifnegatif. Variabel-variabel
investasi TI dan investasi SDM berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROI
melalui variabel
IC
.
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Statistik Deskriptif
Statistic descriptive
atas variabel eksogen
independent variable
TI dan SDM dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. : Statistik Deskriptif TI dan SDM 2008-2012
Thn Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation
Tingkat Sebaran
INVESTASI SDM 2008
317.229 0,015
279.850.163 13,42
50.617.909 16,57
77.457.902 13,65
2009
285.367 0,014
480.864.379 23,06
54.773.609 17,93
104.124.827 25,10
2010 1.161.132
0,056 373.059.000
17,89 54.550.586
17,86 90.981.013
18,53
2011 717.262
0,034 451.796.000
21,67 68.928.256
22,57 109.301.253
20,54
2012 1.429.179
0,069 495.736.000
23,77 76.533.617
25,06 120.144.044
22,18 INVESTASI TI
2008 1.110.950
0,016 695.952.000
10,03 155.605.652
15,05 212.054.461
10,34
2009
1.393.530 0,020
898.600.000 12,95
157.462.132 15,23
215.479.880 10,62
2010 1.535.786
0,022 1.051.010.000
15,14 169.072.394
16,35 257.805.506
16,25
2011 1.874.107
0,027 1.633.747.000
23,54 232.130.838
22,45 359.464.913
23,31
2012 1.764.378
0,025 2.654.311.000
38,24 319.627.149
30,91 535.263.263
39,48
Sumber : Data sekunder diolah dengan SPSS 19 dalam ribuan rupiah, 2014
Tabel 8. menjelaskan bahwa nilai rata-rata
mean
investasi TI industri perbankan menunjukkan angka yang terus meningkat. Kondisi ini menunjukkan
sebaran data TI semakin meningkat dan semakin bervariasi atau beragam dari angka 10,34 sampai angka 39,48. Nilai investasi terendah pada tahun 2008
sekitar 0,016 yaitu Rp. 1.110.950.000 dan tertinggi pada tahun 2012 sekitar
38,24 yaitu Rp. 2.654.311.000.000 dari total investasi tahun 2008 – 2012. Rata-
rata investasi meningkat dari tahun ke tahun sampai pada tahun 2012 rata-rata investasi Rp. 319.627.149 dengan tingkat persentase 30,91 dari total investasi
mulai tahun 2008 – 2012.
Universitas Sumatera Utara
