1. Nilai
R Square
Pengaruh variabel eksogen TI dan SDM secara gabungan terhadap
IC
dapat dilihat dari hasil
output algorithm SmartPLS
2.0 M3 pada nilai
R square
yang tertera pada Tabel 16. Besarnya nilai
R square R
2
pada Tabel 16. adalah 0,02509 pada
IC
. Angka tersebut mempunyai makna besarnya pengaruh variabel-variabel eksogen
TI dan SDM terhadap variabel intervening
IC
secara gabungan. Angka 0,02509 dapat dibuat dalam bentuk angka persen dengan menghitung koefisien
determinasi, dengan mengalikannya dengan angka 100 sehingga didapat nilai koefisien determinasi sebesar 2,509. Angka 2,509 ini mempunyai makna
sebagai besarnya pengaruh variabel-variabel eksogen TI dan SDM terhadap variabel intervening
IC
secara gabungan. Dengan kata lain variabel intervening
IC
dapat dijelaskan atau diterangkan dengan menggunakan variabel-variabel eksogen TI dan SDM secara gabungan sebesar 2,509, sedang sisanya, pengaruh sebesar
0,97491 atau 97,491 disebabkan oleh variabel-variabel lain diluar penelitian ini. Nilai
R square
untuk variabel intervening
IC
dengan angka sebesar 0,02509 menunjukkan nilai tersebut termasuk dalam model kategori yang lemah.
Besarnya nilai
R square R
2
pada Tabel 16. juga menunjukkan angka 0,768459 pada
ROI
. Angka tersebut mempunyai makna besarnya pengaruh variabel eksogen TI, SDM dan
IC
terhadap
ROI
secara gabungan. Angka 0,768459 hitungan dalam persen sama dengan 76,846 mempunyai makna
sebagai besarnya pengaruh variabel eksogen TI, SDM dan
IC
terhadap
ROI
secara gabungan. Dengan kata lain variabel endogen
ROI
dapat dijelaskan atau diterangkan dengan menggunakan variabel-variabel eksogen TI, SDM dan
Universitas Sumatera Utara
variabel intervening
IC
sebesar 76,846, sedang sisanya, pengaruh sebesar 0,231541 atau 23,154 disebabkan oleh variabel-variabel lain diluar penelitian
ini. Nilai
R square
untuk variabel endogen
ROI
dengan angka sebesar 0,768459 menunjukkan nilai tersebut termasuk dalam model kategori yang kuat.
2. Nilai
Q-Square
Q-Square Q
2
statistik mengukur relevansi prediksi model dengan mereproduksi nilai-nilai yang diamati oleh model itu sendiri.
Q-Square
lebih besar dari 0 berarti model memiliki relevansi prediktif; sedangkan statistik
Q-Square
kurang dari nol berarti bahwa modal tidak memiliki relevansi prediktif Fornell dan Cha, 1994. Nilai
Q-Square
dapat juga dilihat pada tabel
redudancy
Chin, 1998 yang diperoleh dari hasil evaluasi atau pengujian ulang dari
algorithm SmartPLS
2.0 M3. Pada Tabel 16. dapat dilihat nilai
redundancy
dengan masing-masing bernilai sebesar 0,022501 0 untuk variabel intervening
IC
dan sebesar 0,762128 0 untuk variabel endogen
ROI
yang dapat diartikan bahwa model dalam penelitian ini memiliki nilai
predictive relevance
, dimana semakin mendekati 1 berarti model semakin kuat.
Pada Tabel 16. dapat dilihat nilai
communality
dengan masing-masing bernilai sebesar 1 0 untuk semua variabel yang dapat diartikan model dalam
penelitian ini memiliki nilai
predictive relevance
, dimana angka 1 menunjukkan model yang kuat.
Gambar 9. adalah hasil
out put blind folding PLS
berupa
cross-validated communality
H
2
dan
cross-validated redundancy F
2
. Validasi silang
cross- validated
communality H
2
mengukur kapasitas model untuk memprediksi
Universitas Sumatera Utara
CV RED...
IC ROI
TI
SDM X11
X21 Y21
Y12 CV COM...
CV RED... CV COM...
CV RED... CV COM...
CV RED... CV COM...
variabel manifest
MV
langsung dari variabel laten
LV
oleh validasi silang. Ini hanya menggunakan model pengukuran. Prediksi dari
MV
dari blok endogen dilakukan dengan menggunakan
MV
dari blok yang sama. Validasi silang
cross- validated
redundancy F
2
mengukur kapasitas model jalur
path
untuk memprediksi endogen
MV
secara tidak langsung dari prediksi
LV
mereka sendiri dengan menggunakan hubungan struktural terkait, dengan validasi silang
cross- validated
Tenenhaus et al., 2005. Untuk data set ini
blindfolding
dilakukan dengan menggunakan SmartPLS 2.0 M3 dengan jarak kelalaian
omission distance
G = 25 dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Diagram Jalur
Blind Folding SmartPLS
2.0 M3 Tabel 16. menunjukkan bahwa hasil untuk model ini semua blok memiliki
nilai
F
2
yang tinggi mulai dari 0,013769-0,153305 dan
H
2
semua bernilai 0,000000. Semua nilai
F
2
dan
H
2
adalah positif terus di atas ambang batas permukaan, yang berarti bahwa model memiliki relevansi prediktif yang dapat
diterima.
Universitas Sumatera Utara
0,000
0,547 0,046
0,000 0,805
0,564 3,074
0,000
0,000 IC
ROI TI
SDM
X11
X21 Y21
Y12
3. Analisis Pengaruh dengan nilai signifikansi
Kategori