Model Pengukuran Outer Model

67 SmartPLS 2.0 M3 dengan uji validitas konvergen dan validitas diskriminan. a. Uji Validitas Konvergen Uji validitas konvergen ini digunakan untuk melihat bahwa instrumen pengukur memiliki korelasi yang tinggi terhadap instrumen yang diukur. Rule of thumb yang digunakan untuk uji validitas konvergen adalah dengan nilai outer loading harus lebih besar dari 0,7, communality 0,5 dan average variance extracted AVE 0,5. Pengujian ditampilkan dalam tabel berikut: Tabel 7. Uji Validitas Dengan Outer Loading Instrumen Pengukuran Outer Loading Status 0,7 ITU 1 0,961298 VALID ITU 2 0,960783 VALID ITU3 0,975153 VALID PEOU 1 0,746789 VALID PEOU 2 0,890891 VALID PEOU 3 0,811980 VALID PEOU 4 0,781479 VALID PR 1 0,854676 VALID PR 2 0,920753 VALID PR 3 0,808144 VALID PU1 0,705091 VALID PU2 0,651916 VALID PU3 0,780237 VALID T 1 0,892741 VALID T 2 0,733247 VALID T 3 0,848982 VALID Sumber : Output SmartPLS 2.0M3 Diolah Peneliti 68 Berdasarkan tabel 7 dengan melihat outer loading diperoleh hasil bahwa lima belas item pertanyaan yang diajukan untuk mengukur instrumen dinyatakan valid, karena nilai outer loading lebih besar dari 0,7 yang merupakan batas kritis yang untuk menilai validitas berdasarkan nilai outer loading. Berdasar uji validitas dengan outer loading terdapat indikator PU2 memiliki nilai 0,651916 kurang dari 0,7 namun dinyatakan valid, karena berdasar tabel 8 nilai communality dan AVE untuk variabel PU lebih dari 0,5, yaitu sebesar 0,5103060 sehingga inikator PU2 tidak dihapus dari model penelitian. Setelah dilakukan pengujian dengan outer loading selanjutnya uji validitas dilakukan dengan melihat nilai communality dan nilai AVE harus lebih besar dari 0,5. Berikut adalah hasil skor communality dan AVE yang disajikan dalam satu tabel : Tabel 8. Uji Validitas Dengan Communality dan AVE Variabel Communality AVE Status 0,5 ITU 0,932707 0,932707 VALID PEOU 0,655350 0,655350 VALID PR 0,743785 0,743785 VALID PU 0,510306 0,510306 VALID T 0,685135 0,685135 VALID Sumber : Output SmartPLS 2.0 M3 Diolah Peneliti Berdasarkan tabel 8 diperoleh hasil bahwa 5 variabel yang diajukan dalam penelitian ini memiliki nilai communality dan AVE 69 yang lebih dari 0,5 sehingga 5 variabel dikatakan valid, walaupun terdapat variabel yang memiliki nilai berada pada nilai kritis yaitu variabel perceived ease of use PEOU. Hasil pengujian validitas konstruk dapat ditarik kesimpulan bahwa enam belas instrumen pertanyaan dinyatakan valid, karena memiliki nilai outer loading lebih besar dari 0,7. Nilai AVE dan communality dari 5 variabel yang diajukan dinyatakan valid karena memiliki nilai lebih besar dari 0,5. Dengan demikian dari hasil pengujian konstruk dinyatakan bahwa enam belas instrumen pengukuran yang diajukan secara konstruk dinyatakan valid. b. Uji Validitas Diskriminan Uji validitas diskriminan dilakukan dengan melihat estimasi cross loading dimana nilai cross loading dengan variabel latennya harus lebih besar dibandingkan dengan korelasi dengan variabel latennya yang lain. Berikut disajikan tabel estimasi nilai cross loading: Tabel 9. Uji Validitas Dengan Cross Loading ITU PEOU PR PU T Status ITU1 0.961298 0.426916 0.175982 0.404355 0.083789 VALID ITU2 0.960783 0.458150 0.148135 0.356712 0.220465 VALID ITU3 0.975153 0.418396 0.162988 0.445438 0.177909 VALID PEOU 1 0.416260 0.746789 0.125540 0.288578 -0.018628 VALID PEOU 2 0.414954 0.890891 0.126799 0.268078 -0.026380 VALID PEOU 3 0.277947 0.811980 0.118991 0.151882 0.038827 VALID 70 ITU PEOU PR PU T Status PEOU 4 0.294973 0.781479 0.216421 0.198018 0.137457 VALID PR1 0.157187 0.209471 0.854676 0.232208 -0.050662 VALID PR2 0.181490 0.132695 0.920753 0.268202 -0.047714 VALID PR3 0.058609 0.107287 0.808144 0.156843 -0.048042 VALID PU1 0.281365 0.183913 0.191107 0.705091 -0.091026 VALID PU2 0.330179 0.189153 0.016369 0.651916 -0.083680 VALID PU3 0.291741 0.249172 0.319464 0.780237 -0.176818 VALID T 1 0.161568 0.054715 -0.072697 -0.091002 0.892741 VALID T2 0.146000 -0.013518 0.007742 -0.173147 0.733247 VALID T3 0.067284 0.028888 -0.098898 -0.186892 0.848982 VALID Sumber : Output SmartPLS 2.0 M3 Diolah Peneliti Berdasarkan tabel cross loading seluruh instrumen pengukuran dinyatakan valid karena nilai cross loading instrumen dengan konstruk latennya lebih besar dari nilai cross loading instrumen pengukuran dengan cross loading konstruk lainya. Setelah dilakukan uji validitas dengan membandingkan nilai cross loading, selanjutnya adalah dilakukan uji reliabilitas instrumen pengukuran. 2. Uji Reliabilitas Instrumen yang telah diuji validitasnya dan dinyatakan valid untuk selanjutnya akan dilakukan pengujian reliabilitas. Reliabilitas menunjukkan kemampuan instrumen pengukuran untuk mengukur objek yang sama beberapa kali dan akan menghasilkan data yang sama. Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini akan menggunakan SmartPLS 2.0 M3. Estimasi yang akan digunakan untuk menguji Tabel 9. Uji Validitas Dengan Cross Loading Lanjutan 71 reliabilias adalah dengan menggunakan composite reliability karena lebih baik dalam mengestimasi konsistensi internal dalam suatu konstruk Salisburry, Chin, Gopal, dan Newsted :2002 dalam Jogiyanto :2012 sedangkan rule of thumb adalah skor composite reliability tiap konstruk harus lebih besar dari 0,7. Berikut disajikan tabel composite reliability menggunakan program SmartPLS 2.0 M3 : Tabel 10. Uji Reliabilitas Dengan Composite Reliability Variabel Composite Reliability Status 0,70 ITU 0.976514 Reliabel PEOU 0.883356 Reliabel PR 0.896736 Reliabel PU 0.756649 Reliabel T 0.866395 Reliabel Sumber : Output SmartPLS 2.0 M3 Diolah Peneliti Berdasarkan evaluasi composite reliability dapat dilihat bahwa konstruk behavioral intention to use ITU, konstruk perceived ease of use PEOU, konstruk perceived risk PR, konstruk perceived usefulness PU, dan konstruk trust T memiliki nilai composite reliability lebih besar 0,70, sehingga instrumen pengukuran yang digunakan dinyatakan reliabel artinya instrumen yang digunakan dalam penelitian ini memiliki akurasi, konsistensi dan ketetapan ukur untuk melakukan pengukuran. 72 Berdasarkan pada uji validitas dan reliabilitas instrumen pengukuran dengan outer model model pengukuran dinyatakan bahwa enam belas instrumen pengukuran valid dan reliabel karena telah memenuhi rule of thumb uji validitas dan reliabilitas menggunakan program smartPLS 2.0 M3, sehingga tidak diperlukan penghapusan pada model yang diajukan. Setelah instrumen pengukuran dinyatakan valid dan reliabel, yang berarti instrumen pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini dinyatakan dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur dan memiliki kemampuan untuk mengukur obyek yang sama beberapa kali dan menghasilkan data yang sama, maka dilakukan pengujian selanjutnya yaitu uji struktural Inner Model untuk pengujian hipotesis dan melihat pengaruh yang dihasilkan dari model yang diajukan.

C. Model Struktural Inner Model

Setelah instrumen pengukuran dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas, selanjutnya dilakukan evaluasi model struktural dengan menggunakan R 2 untuk konstruk endogen. Berikut disajikan dalam tabel, nilai R 2 Tabel 11. Koefisien Determinasi R 2 Variabel R Square ITU 0,338053 PEOU PR PU 0.132909 T Sumber : Output SmartPLS 2.0 M3 73 Berdasarkan tabel tersebut kita dapat mengetahui nilai R 2 yang menunjukkan kemampuan variabel eksogen yang dijelaskan oleh variabel endogen. Koefisien determinasi R 2 perceived usefulness PU adalah 0,132, ini membuktikan bahwa perceived usefulness PU dipengaruhi oleh perceived ease of use PEOU dan perceived risk PR sebesar 13,2 persen sedangkan sisanya 87,8 persen dijelaskan oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model penelitian. Sedangkan behavioral intention to use ITU memiliki nilai R 2 sebesar 0,338 yang berarti behavioral intention to use ITU dipengaruhi oleh perceived ease of use PEOU, perceived usefulness PU, perceived risk PR dan trust T sebesar 33,8 persen sedangkan sisanya dipengaruhi oleh fator lain yang tidak terdapat dalam model penelitian. Setelah diketahui nilai R 2 yang dimiliki oleh model yang diajukan, proses selanjutnya adalah menjawab rumusan masalah dengan melakukan uji hipotesis. Pengujian hipotesis yang dilakukan dalam PLS adalah dengan melakukan bootstraping dengan menggunakan skema no sign change dengan jumlah case 94 dan sampels 200 agar memperoleh hasil iterasi yang stabil. berikut disajikan gambar model struktural setelah dilakukan bootstraping : 74 Gambar 8. Model Struktural Setelah Proses Bootstraping Sumber : Output SmartPLS 2.0 M3 Melalui metoda bootstraping menghasilkan nilai t-statistik, berdasarkan pada gambar 8 dapat dilihat bahwa model yang diajukan memiliki dua variabel endogen, yaitu behavioral intention to use ITU dan variabel perceived usefulness PU. Model pada gambar 8 diatas dapat dilihat bahwa variabel yang memiliki nilai t-statistik paling besar terhadap behavioral intention to use ITU e-money Kartu Indomaret adalah perceived usefulness PU dengan nilai t-statistik 3,134594. Variabel perceived ease of use PEOU memiliki nilai t-statistik lebih kecil dari perceived usefulness PU dengan nilai t-statistik 3,134139 sedangkan urutan selanjutnya adalah variabel trust T dengan nilai t-statistik 2,109865 dan variabel dengan nilai t-statistik yang terkecil terhadap behavioral intention to use ITU adalah perceived risk PR 0,316282.