PLS dapat sekaligus menganalisis konstruk yang dibentuk dengan indikator refleksif dan formatif. Hal ini tidak dapat dilakukan oleh SEM
yang berbasis kovarian karena akan menjadi unidentified model.
3.5.3 Menilai Outer Model atau Measurement Model
Tahap pertama dalam smartPLS adalah menilai outer model yaitu proses iterasi indikator dan variabel laten diperlakukan sebagai deviasi
penyimpangan dari nilai mean rata-rata dengan tujuan melihat hubungan antara indikator dengan konstruknya.
3.5.4 Uji Composite Reliability
Composite Reliability dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item scorecomponen score
yang dihitung dengan PLS. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0.70 dengan konstruk yang diukur. Namun
demikian untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0.50 dianggap cukup Chin, 1998.
3.5.5 Uji Discriminant Validity
Discriminant Validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan Cross Loading pengukuran dengan konstruk.
Metode lain untuk menilai Discriminant Validity adalah membandingkan nilai Root Of Average Variance Extracted AVE setiap konstruk dengan
korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Jika nilai AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antara konstruk
dengan konstruk lainnya dalam model, maka dikatakan memiliki nilai
Discriminant Validity yang baik Fornell Larcker, 1981 dalam Ghozali 2008:25.
3.5.6 Menilai Inner Model atau Structural Model
Pengujian inner model atau model struktural dilakukan untuk melihat hubungan antara konstruk, nilai signifikansi dan R-square dari model
penelitian. Model struktural dievaluasi dengan menggunakan R-square untuk kostruk dependen, stone-geisser Q-square test untuk predictive
relevance dan uji-t serta signifikansi dari koefisien parameter jalur struktural Ghozali, 2008:26. Perubahan nilai R-square dapat digunakan
untuk menilai pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh substantif.
Model PLS juga dievaluasi dengan melihat Q-square predictive relevance untuk model konstruk. Q-square predictive relevance mengukur
seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q-square predictive relevance lebih besar dari 0
menunjukan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance, sedangkan nilai Q-square predictive relevance kurang dari 0 menunjukan
bahwa model kurang memiliki predictive relevance Ghozali, 2008 :26. Pengujian hipotesis menggunakan analisis full model Struktural
Equation Modeling SEM dengan smartPLS. Dalam full model Struktural Equatoin Modeling selain mengkonfirmasi teori, juga menjelaskan ada
atau tidaknya hubungan antar variabel laten . Beberapa set hubungan dari analisis jalur semua variabel laten dalam PLS yaitu sebagai berikut:
1. Inner model yang menspesifikasi hubungan antar variabel laten. 2. Outer model yang menspesifikasi hubungan antara variabel laten
dengan indikator atau variabel manifestnya. 3. Weight relation dimana nilai kasus dari variabel laten dapat diestimasi.
Pengambilan keputusan atas penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Melihat nilai outer weight masing-masing indikator dan nilai signifikansinya. Nilai weight yang disarankan adalah diatas 0.50
negatif dan T-stasistic diatas nilai 1.289 untuk p 0.10; 1.659 untuk p 0.50; dan 2,362 untuk p 0.01. Indikator yang memiliki nilai
dibawah ketentuan tersebut harus didrop dari model dan kemudian dilakukan pengujian ulang.
2. Melihat nilai inner weight dari hubungan antar variabel laten. Nilai weight dari hubungan tersebut harus menunjukan arah negatif dengan
nilai T-statistic diatas 1.289 untuk p 0.10; 1.659 untuk p 0.50; dan 2,362 untuk p 0.01.
3. Hipotesis alternatif Ha diterima jika nilai weight dari hubungan antar variabel laten menunjukan arah negatif dengn nilai T-stasistic di atas
1.289 untuk p 0.10; 1.659 untuk p 0.50; dan 2,362 untuk p 0.01. T-stasistic diatas nilai 1.289 untuk p 0.10; 1.659 untuk p 0.50; dan
2,362 untuk p 0.01. Sebaliknya, Ha ditolak jika nilai weight dari hubungan antar variabel menunjukan arah positif dan nilai T-stasistic
dibawah nilai 1.289 untuk p 0.10; 1.659 untuk p 0.50; dan 2,362 untuk p 0.01.
Nilai t-tabel yang ditentukan dalam penelitian ini adalah sebesar 1,659 untuk signifikansi p 0,05. Selanjutnya nilai t-tabel tersebut dijadikan
sebagai nilai cut off untuk penerimaan atau penolakan hipotesis yang diajukan.
3.5.7 Pengujian Hipotesis
