Evaluasi Measurement Model ( Outer Model )

4.4 Evaluasi Measurement Model ( Outer Model )

Evaluasi model pengukuran dalam metode Partial Least Square dilakukan dengan dua acara, pertama dengan Convergent Validity , yang mengevalasi hubungan/korelasi indikator dengan konstruknya. Kedua dengan pengujian Discriminant Validity , yang membandingkan orelasi indikator dengan konstruknya serta korelasi indikator dengan konstruk lain. Model pengukuran yang baik terlihat dari korelasi indikator dengan konstruknya yang lebih besar dari pada korelasi indikator tersebut dengan konstruk lain. Hal ini menunjukkan bahwa indikator dapat benar-benar menjelaskan konstruknya.

4.4.1 Convergent Validity

Pengukuran convergent validity dilakukan dengan melihat Average Variance Extracted (AVE), dan indikator validitas, reliabilitas konstruk. Pembahasan dimulai dengan melihat hasil pengujian indikator validitas sebagai berikut.

4.4.1.1 Indikator Validitas Analisis indikator validitas dilakukan dengan melihat factor loading dari

masing-masing indikator . Secara umum factor loading yang bernilai > 0,7 menujukkan sebuah indikator memang bagian dari sebuah konstruk (Santoso, 2012). Namun menurut Chin (1998) dan Barclay et al. (1995 dalam Alexander, 2010), nilai loadings minimal 0.5 sudah dapat diterima jika ada pertanyaan lain masing-masing indikator . Secara umum factor loading yang bernilai > 0,7 menujukkan sebuah indikator memang bagian dari sebuah konstruk (Santoso, 2012). Namun menurut Chin (1998) dan Barclay et al. (1995 dalam Alexander, 2010), nilai loadings minimal 0.5 sudah dapat diterima jika ada pertanyaan lain

Tabel 4.12 : Validitas Indikator Entrepreneurial Mindset

Indikator

Loading Factor

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Tabel diatas menunjukkan bahwa semua indikator dalam konstruk EM memiliki loading factor diatas 0,5 sehingga dinyatakan valid. Sementara nilai AVE mencapai 0,805 yang menunjukkan bahwa seluruh indikator telah layak.

Tabel 4.13 : Validitas Indikator Entrepreneurial Culture

Indikator

Loading Factor

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Berdasarkan table validitas Indikator, seluruh indikator Entrepreneurial Culture memiliki loading factor yang lebih besar dari 0,5, ditambah dengan nilai AVE sebesar 0,696. Hasil ini menjadikan seluruh indikator dalam konstruk EC dinyatakan valid.

Tabel 4.14 : Validitas Indikator Entrepreneurial Leadership

Indikator

Loading Factor

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Berdasarkan table validitas Indikator, seluruh indikator Entrepreneurial Leadership memiliki loading factor yang lebih besar dari 0,5. Selain itu, dari Berdasarkan table validitas Indikator, seluruh indikator Entrepreneurial Leadership memiliki loading factor yang lebih besar dari 0,5. Selain itu, dari

Tabel 4.15 : Validitas Indikator Managing Resources Strategically

Indikator

Loading Factor

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Berdasarkan table validitas Indikator, seluruh indikator Managing Resources Strategically memiliki loading factor berkisar antara 0,7 dan 0,8 sehingga dapat dinyatakan valid. Selain itu, ditambah dengan nilai AVE sebesar 0,664 menjadikan seluruh indikator dalam konstruk MRS dinyatakan sudah valid.

Tabel 4.16 : Validitas Indikator Innovation

Indikator

Loading Factor

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Berdasarkan tabel validitas Indikator, beberapa indikator Innovation memiliki loading factor kurang dari 0,7. Di sisi lain, beberapa indikator dalam konstruk yang sama memiliki loading factor lebih dari 0,7. Hal ini membuat seluruh indikator dapat dinyatakn valid meski ada sebagian yang memiliki loading Berdasarkan tabel validitas Indikator, beberapa indikator Innovation memiliki loading factor kurang dari 0,7. Di sisi lain, beberapa indikator dalam konstruk yang sama memiliki loading factor lebih dari 0,7. Hal ini membuat seluruh indikator dapat dinyatakn valid meski ada sebagian yang memiliki loading

Pengujian selanjutnya dilakukan untuk mengetahui signifikansi validitas dari seluruh indikator yang digunakan dalam penelitian. Hasil pengujian dimuat dalam tabel berikut ini.

Tabel 4.17 : Uji Signifikansi Validitas Indikator

Original

t- p-

Sample statistic value EM1 <- Entrepreneurial Mindset 0.899 50.548 0.000 EM2<- Entrepreneurial Mindset 0.923 56.781 0.000 EM3 <- Entrepreneurial Mindset 0.908 45.411 0.000 EM4 <- Entrepreneurial Mindset 0.860 34.607 0.000 EC1 < -Entrepreneurial Culture 0.741 17.392 0.000 EC2 < - Entrepreneurial Culture 0.862 37.373 0.000

EC3 < - Entrepreneurial Culture 0.848 24.715 0.000 EC4 < - Entrepreneurial Culture 0.841 25.730 0.000 EC5 < - Entrepreneurial Culture 0.848 25.385 0.000 EC6 < - Entrepreneurial Culture 0.846 29.597 0.000 EL3 <- Entrepreneurial Leadership 0.816 17.300 0.000 EL4 <- Entrepreneurial Leadership 0.870 37.550 0.000 EL5 <- Entrepreneurial Leadership 0.889 42.581 0.000 EL6 <- Entrepreneurial Leadership 0.788 17.467 0.000 SRP1<- Managing Resources Strategically 0.854 32.931 0.000 SRP2 <- Managing Resources Strategically 0.858 31.829 0.000 SRP3 <- Managing Resources Strategically 0.832 22.575 0.000 BR1 <- Managing Resources Strategically 0.848 32.535 0.000 BR2 <- Managing Resources Strategically 0.734 13.555 0.000 LC1 <- Managing Resources Strategically 0.751 13.756 0.000 LC2 <- Managing Resources Strategically 0.856 23.552 0.000 LC3 <- Managing Resources Strategically 0.771 16.253 0.000 IG1 <- Innovation 0.835 23.544 0.000 IG2 <- Innovation 0.843 31.271 0.000 IG3 <- Innovation 0.815 24.910 0.000 IG4 <- Innovation 0.822 18.324 0.000 IG5 <- Innovation 0.501 3.579 0.000 IG6 <- Innovation 0.585 6.551 0.000 IC1 <- Innovation 6.459 5.573 0.000 IC2 <- Innovation 10.471 5.585 0.000 IC3 <- Innovation 29.803 4.556 0.000 ID3 <- Innovation 3.965 4.757 0.000

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Dari tabel diatas dapat dipastikan bahwa seluruh nilai validitas indikator memiliki t-statistic lebih dari 1.645 sehingga dipastikan bahwa validitas indikator dapat dinyatakan signifikan.

4.4.1.2 Reliabilitas Konstruk

Untuk menentukan reliabilitas konstruk dilakukan dengan melihat nilai composite reliability dari masing-masing konstruk. Secara tradisional, penggunaan

chronbach’s alpha digunakan untuk mengukur konsistensi, tetapi dalam analisis Structural Equation Modeling , pengunaan composite reliability lebih dianjurkan

dari pada chronbach’s alpha (Bagozzi dan Yi, 1988; Hair et al., 2012;dalam Kwongdan Wong, 2013). Sebuah konstruk dianggap valid jika nilai composite reliability -nya lebih kecil atau sama dengan 0,7. Seluruh konstruk sebagaimana ditunjukkan dalam table berikut memiliki nilai composite reliability diatas 0,7 sehingga seluruhnya dinyatakan reliabel. Tabel juga menampilkan nilai chronbach’s alpha sebagai perbandingan. Acuan utama tetap pada composite

reliability.

Tabel 4.18 : Uji Reliabilitas Konstruk Penelitian

Konstruk

Composite

Chronbach’s Keterangan

Reliability

Alpha

Reliable EL

EC 0.932

Reliable EM

Reliable INN

Reliable MRS

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

4.4.2 Discriminant Validity Menurut Fornell dan Larcker (1981 dalam Kwong dan Wong, 2013) menyarankan akar kuadrat dari AVE dapat digunakan untuk memastikan validitas diskriminan jika nilainya lebih besar dari pada nilai korelasi dengan variabel laten lain. Selain itu, validitas diskriminan menggunakan PLS dapat dilakukan dengan melihat tabel cross-loading dengan membandingkan korelasi indikator dengan konstruknya dengan nilai korelasi indikator tersebut dengan konstruk lain. Validitas 4.4.2 Discriminant Validity Menurut Fornell dan Larcker (1981 dalam Kwong dan Wong, 2013) menyarankan akar kuadrat dari AVE dapat digunakan untuk memastikan validitas diskriminan jika nilainya lebih besar dari pada nilai korelasi dengan variabel laten lain. Selain itu, validitas diskriminan menggunakan PLS dapat dilakukan dengan melihat tabel cross-loading dengan membandingkan korelasi indikator dengan konstruknya dengan nilai korelasi indikator tersebut dengan konstruk lain. Validitas

Tabel 4.19 : Nilai Cross Loadings

Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS

Tabel diatas menujukan bahwa korelasi indikator dengan konstruknya lebih tinggi dari pada korelasi indikator dengan konstruk lain. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa inner model /model pengukuran memiliki indikator yang unik Tabel diatas menujukan bahwa korelasi indikator dengan konstruknya lebih tinggi dari pada korelasi indikator dengan konstruk lain. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa inner model /model pengukuran memiliki indikator yang unik

Menurut Fornell dan Larcker (1981 dalam Kwang dan Wong, 2013), akar kuadrat dari AVE masing-masing variabel laten dapat digunakan untuk menentukan validitas diskriminan dengan syarat nilai akar kuadrat AVE tersebut lebih besar dari pada nilai korelasi antar variabel laten lain. Pengujian selanjutnya dilakukan dengan menggunakan kriteria Fornell-Larcker. Sebelumnya, berikut merupakan nilai AVE dari semua konstruk.

Tabel 4.20 Nilai AVE

Konstruk

AVE

Akar Kuadrat AVE

Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS

Selanjutnya, akar kuadrat AVE masing-masing konstruk dibandingkan dengan korelasi antar variabel laten. Nilai akar kuadrat AVE ditandai dengan tulisan tebal (bold ).

Tabel 4.21 : Korelasi Variabel Laten

Entrepreneurial Culture

Entrepreneurial Leadership

Entrepreneurial Mindset

Managing Resources Strategically

Sumber : Hasil olah data dengan SmartPLS

Melalui perbandingan yang dilakukan, diketahui bahwa akar kuadrat AVE masing-masing kosntruk/variabel laten memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada korelasi dengan variabel laten lain. Hasil ini menjadi dasar bahwa validitas diskriminan dari model yang digunakan dalam penelitian telah terpenuhi.