25 Pada pemilihan responden merupakan para pengguna internet, dimana
responden yang dimaksud adalah pengguna transaksi online pembelian tiket pesawat maskapai penerbangan Indonesia. Pada data sample ini
menggunakan parametik non probalility sampling .
Penentuan jumlah responden berdasarkan sample dari populasi berdasarkan Malhotra dan
Birks 1999, yang dapat dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan:
Sehingga hasil sample yang akan diambil berjumlah 73 sample dengan perhitungan sebagai berikut:
C. Metode Pengolahan dan Analisis Data
Penelitian yang digunakan merupakan penelitian qualitatif dan quantitatif. Dengan adanya empat variable yang digunakan. Pada qualitatif
menfomulasikan hasil data yang diambil menjadi hitungan tertentu yang akan diperjelas dengan diskripsi dari qualitatif.
Pada olahan data dilakukan dengan menggunakan Minitab 14 demi menghasilkan data interval. Selanjutnya digunakan program SmartPls
26 Ringel, et al.,2005 untuk menghasilkan hasil maksimal tanpa kehilangan
kemampuan dalam pendugaan walaupun dengan ragam yang kompelek. Pada tahapan analisis melalui SmartPLS menggunakan tahapan yang
disebut kriteria kebaikan model yang selanjutnya dilanjutkan dengan evaluasi outer dan inner. Uraian dari analisis tersebut sebagai berikut:
a. Kriteria Kebaikan Model
Pada tahapan data analisis PLS terdapat kriteria kebaikan model Path PLS menurut Hanselar et al 2009, dapat dievaluasi melalui:
1. Evaluasi outer Pada evaluasi outer terdapat dua mode yang dapat digunakan, Mode
reflective dan mode formative. Pada penelitian ini lebih menekankan mode reflective lebih dimana peubah indikator dapat mencerminkan
variable laten. Kriteria kebaikan mode reflective terdapat pada tabel berikut:
Tabel 4: Assesment model reflective
NO
Kriteria Keterangan
1. Reabilitas
komposit ρ
c
= ∑
i
²[∑
i
²+∑
Varε
i
] dimana
i
merupakan loading outer ke indicator,
Varε
i
= 1 -
i
terstanda- risasi. Nilai
ρ
c
0.6 yang menggambar- kan konsistensi internal.
2. Reabilitas indikator Absolut standar dari loading outer 0.7
3. Average Variance
Extracted AVE AVE
= ∑
i
²∑
i
²+ ∑
Var ε
i
AVE 0.5
4. Validitas
Diskriminan Kriteria Fornell-
Lacker Akar AVE dari peubah laten lebih besar
dari korelasi peubah laten lainnya
5. Validitas
Diskriminan Kriteria Cross
Loading Indikator mempunyai korelasi ke peubah
laten sendiri lebih besar dari peubah laten lainnya.
27 2. Evaluasi Inner
Kriteria kebaikan model construct ditentukan melalui model inner, dimana assesment model terdapat pada tabel berikut:
Tabel 5: Assesment model inner NO
Kriteria Keterangan
1. R²
dari peubah laten endogenous
Chin 1998 mengelompokan R² dalam masing-masing 0.67; 0.33; 0.19 sebagai
substansial, moderat dan lemah
2. Estimasi koefisien path Evaluasi terhadap nilai koefisien meliputi
besarnya nilai, tanda dan pengaruh nyata melalui Boostrap
3. Effective size f²
f²=R²included -R²excluded 1- R²included
nilai 0.02; 0.15; 0.35 dapat dipandang bahwa predictor peubah laten mempunyai
pengaruh lemah,medium dan kuat terhadap struktur
4. Prediction relevance
Q² Q²dihitung dari prosedur blindfolding.
Q²= 1- ∑
D
SSE
D
∑
D
SSO
D
di mana D jarak yang hilangkan, SSE jumlah
kuadrat eror dan SSO jumlah kuadrat observasi. Q²0 berarti prediction
relevance
Analisis ini dapat diperjelas dengan gambar 8: model path PLS yang ditulis oleh Hanseler et.al, 2009. Pada ilustrasi ini menggambarkan analisa
inner yang merupakan relasi antar peubah laten yang ditandai dengan pengaruh langsung dan tidak langsung, serta seberapa besar pengaruhnya.
Sedangkan analisa outer lebih kepada relasi peubah laten dengan indikator, dimana menggambarkan konsistensi internal, konsistensi dan kestabilan,
Average variance, dan terpenuhi validitasnya, serta korelasinya yang dilihat dari kriteria cross loading. Adapun gambar tersebut sebagai berikut:
28 Inner
Outer Outer
Formative Reflective
Gambar 8: Model Path PLS X11
X12 X13
X21 X22
1 X31
X32 1
X41
X42 1
ξ1
ξ3 ξ3
ξ 4
29
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
