4.3.1.1 Uji Validitas
Validitas pengukuran terdiri atas validitas konvergen dan validitas diskriminan. Validitas konvergen ditentukan menggunakan parameter
loading factor
dan nilai AVE
Average Variance Extracted
. Pengukuran dapat dikategorikan memiliki validitas konvergen apabila nilai
loading factor
0,7 dan nilai AVE 0,5 Jogiyanto, 2009. Validitas diskriminan ditentukan dengan melihat
cross loading
dari setiap variabel dan dikategorikan memiliki validitas diskriminan apabila memiliki nilai
cross loading
mencapai 0,7 Jogiyanto, 2009.
4.3.1.1.1 Validitas Konvergen
Validitas konvergen merupakan korelasi Antara skor indikator dengan skor konstruknya. Model PLS-SEM
memenuhi
convergent validity
dapat dikatakan valid apabila nilai
outer loading
0,7 dan nilai AVE 0,5 Jogiyanto, 2009. Berikut ini merupakan hasil korelasi antara indikator
dengan konstruknya menunjukkan nilai
outer loading
0,7. Nilai
outer loading
dalam model dapat dilihat pada table 4.9. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Tabel 4.9 :
Outer Loading
HK PU
FS DF
MH K
NP PP
HK1 0.903
HK2 0.868
Hk3 0.925
HK4 0.931
PU1 0.914
PU2 0.927
PU3 0.927
PU4 0.884
FS1 0.752
FS2 0.859
FS3 0.868
DF1 0.806
DF2 0.869
DF3 0.859
DF4 0.835
MH1 0.926
MH2 0.971
MH3 0.960
K1 0.942
K2 0.939
K3 0.815
K4 0.892
NP1 0.989
NP2 0.989
PP1 1.000
Sumber : Data diolah 2016 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Selain itu uji validitas konvergen dilihat dari nilai AVE. Variabel dalam penelitian ini sudah memiliki nilai AVE 0,5. Nilai AVE dalam model dapat dilihat pada
table 4.10 di bawah ini.
Tabel 4.10 : Nilai
Average Variance Extracted
AVE Variabel
Nilai AVE
Harapan Kinerja 0.823
Persepsi Usaha 0.834
Faktor Sosial 0.685
Dukungan Fasilitas 0.710
Motivasi Hedonis 0.908
Kebiasaan 0.807
Niat Penggunaan 0.978
Perilaku Penggunaan 1.000
Sumber : Data diolah 2016
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa berdasarkan nilai
outer loading
dan AVE, data penelitian ini sudah memenuhi persyaratan validitas konvergen.
4.3.1.1.2 Validitas Diskriminan
Pada validitas diskriminan digunakan nilai
cross loading.
Suatu indikator dikatakan memenuhi validitas diskriminan jika nilai
cross loading
indikator terhadap variabelnya adalah yang terbesar dibandingkan terhadap variabel
lainnya. Nilai
cross loading
dalam model dapat dilihat pada tabel 4.11. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Tabel 4.11 :
Cross Loading
HK PU
FS DF
MH K
NP PP
HK1 0.903
0.589 0.562 0.698
0.669 0.779
0.720 0.778 HK2
0.868 0.465 0.601
0.629 0.642
0.677 0.654 0.591
HK3
0.925 0.515 0.560
0.645 0.696
0.756 0.670 0.728
HK4 0.931
0.576 0.651 0.688
0.730 0.761
0.735 0.744 PU1
0.534 0.914 0.392
0.559 0.561
0.563 0.479 0.503
PU2
0.509 0.927 0.433
0.617 0.583
0.521 0.473 0.459
PU3 0.499
0.927 0.436 0.577
0.595 0.510
0.486 0.455 PU4
0.613 0.884 0.386
0.592 0.624
0.617 0.545 0.600
FS1 0.437
0.261 0.752 0.526
0.441 0.362
0.400 0.272 FS2
0.588 0.411 0.859
0.452 0.508
0.515 0.480 0.473
FS3 0.588
0.430 0.868 0.634
0.596 0.580
0.508 0.532 DF1
0.523 0.376 0.519
0.806 0.607
0.532 0.549 0.429
DF2
0.611 0.655 0.498
0.869 0.646
0.633 0.635 0.552
DF3 0.720
0.551 0.561 0.859
0.678 0.699
0.670 0.667 DF4
0.596 0.562 0.618
0.835 0.640
0.580 0.579 0.448
MH1
0.650 0.544 0.575
0.701 0.926
0.698 0.674 0.577
MH2 0.766
0.662 0.607 0.760
0.971 0.767
0.753 0.655 MH3
0.737 0.642 0.608
0.723 0.960
0.773 0.766 0.687
K1 0.783
0.571 0.514 0.690
0.715 0.942
0.816 0.875 K2
0.756 0.531 0.499
0.659 0.703
0.939 0.793 0.838
K3 0.693
0.469 0.635 0.590
0.625 0.815
0.663 0.657 K4
0.714 0.609 0.517
0.689 0.772
0.892 0.809 0.768
NP1
0.765 0.554 0.544
0.741 0.773
0.855 0.989 0.799
NP2 0.753
0.525 0.567 0.696
0.748 0.848
0.989 0.802 PP1
0.786 0.556 0.526
0.634 0.673
0.878 0.809 1.000
Sumber : Data diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.11 dapat diketahui bahwa semua indikator yang menyusun masing-masing variabel dalam penelitian ini telah memenuhi validitas
diskriminan yaitu nilai
cross loading
melebihi nilai 0,7 Jogiyanto, 2011.
4.3.1.2 Uji Reliabilitas
Kategori