Teknik Analisis Data METODE PENELITIAN
π
x
dan
π
y
= Matriks koefisien matriks loading
ε
x
dan ε
y
= Matriks outer model residu a.
Convergent Validity Convergent validity merupakan tingkatan sejauh mana
hasil pengukuran suatu konsep menunjukkan korelasi positif dengan hasil pengukuran konsep lain yang secara teoritis harus
berkorelasi positif.
60
Convergent Validitymengukur besarnya korelasi anatara konstrak dengan variabel laten. Dalam evaluasi
Convergent Validity dari pemeriksaan individual item reliability, dapat dilihat dari nilai standarized loading factor. Pengukuran
indikator dengan konstruknya. nilai loading faktor diatas 0,7 dapat dikatakan ideal, artinya bahwa indikator dikatakan valid
sebagai indikator yang mengukur konstruk. Meskipun demikian, nilai standarized loading factor, diatas 0,5 dapat diterima,
sedangkan dibawah 0,5 dikeluarkan dari model.
61
b. Discriminant Validity
Disriminant Validity dari model reflektif dievaluasi melalui cross loading, kemudian membandingkan nilai AVE degan
kuadrat nilai korelasi antar konstruk atau membandingkan akar AVE denga korelasi antarkonstrak. Ukuran Cross loading adalah
60
Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah,”Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi‖, Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2005, h.103-104
61
Sofyan Yamin dan Heri Kurniawan, “Generasi Baru Mengolah Data Penelitian dengan Partial Least Square Path Modeling‖, Jakarta: Salemba Infotek,
2011 h.18
membandingkan korelasi indikator dengan konstraknya dan konstrak dari blok lainnya. Bila indikator dengan konstrak lebih
tinggi dari korelasi dengan blok lainnya, hal ini menunjukkan konstrak tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka dengan
lebih baik dari blok lainnya. Ukuran Discriminant Validity lainnya adalah akar AVE harus lebih tinggi daripada korelasi
antara konstrak dengan konstrak lainnya atau nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat korelasi antar konstrak.
62
c. Composite Reliability
Composite Reliability dilakukan dengan melihat view latent variable coefficients. Dari output ini, maka kriteria
dilihat dari dua hal yaitu composite reliability dan cronbach’s
alpha. Keduanya harus bernilai di atas 0,70 sebagai syarat reliabilitas.
63
Apabila suatu konstruk telah memenuhi dua kriteria tersebut maka dapat dikatakan bahwa konstruk reliabel.
Pendapat lain dinyatakan oleh Chin menyatakan bahwa cronbach’s alpha dalam PLS dikatakan baik apabila ≥ 0,η
dan dikatakan cukup apabila ≥ 0,3
64
. Apabila suatu konstruk telah memenuhi dua kriteria tersebut maka dapat dikatakan bahwa
62
Sofyan Yamin dan Heri Kurniawan, “Generasi Baru Mengolah Data Penelitian dengan Partial Least Square Path Modeling‖, Jakarta: Salemba Infot ek,
2011 h. 19-20
63
Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, “Analisis SEM-PLS dengan WarpPLS 3.0 untuk Hubungan Nonlilier dalam Penelitian Sosial dan Bisnis.‖ Yogyakarta:
Andi.2013 h. 73
64
Sofyan Yamin dan Heri Kurniawan, ―Structural Equation Modeling‖,
Jakarta: Salemba Infotek, 2009 h.
konstruk reliabel atau memiliki konsistensi dalam instrumen penelitian.
a. Evaluasi Model Struktural Inner Model
Inner Model menentukan spesifikasi hubungan antara konstrak laten dan konstrak laten lainnya. Persamaan dari inner
model adalah sebagai berikut:
65
Keterangan: = Matriks konstrak laten endogen
ξ = Matriks konst rak laten eksogen β = Koefisien matriks variabel endogen
Г = Koefisien matriks variabel eksogen = Inner model residual matriks
Evaluasi model struktural inner model meliputi uji kecocokan model model fit, path coefficient, dan R
2
. Uji model fit ini digunakan untuk mengetahui apakah suatu model
memiliki kecocokan dengan data. Pada uji kecocokan model terdapat 3 indeks pengujian, yaitu average path
coefficientAPC, average R-squared ARS dan average varians factor AVIF. Nilai p untuk APC dan ARS harus lebih
65
Sofyan Yamin dan Heri Kurniawan, ―Structural Equation Modeling‖, Jakarta:
Salemba Infotek, 2009 h. 213
= β+ξГ+
kecil dari 0.05 atau berarti signifikan. Selain itu, AFIV sebagai indikator multikolinearitas harus lebih kecil dari 5.
66
3. Hipotesis
Uji hipotesis digunakan untuk menjelaskan arah hubungan antara variabel independen dan variabel dependennya.
Pengujian ini dilakukan dengan cara analisis jalur path analysis atas model yang telah dibuat. Program WarpPLS 5.0 dapat secara
simultan menguji model struktural yang komplek, sehingga dapat diketahui hasil analisis jalur dalam satu kali analisis regresi.
Gambar 3.1 Analisis Lajur
Hasil korelasi antar konstruk diukur dengan melihat path coefficients dan tingkat signifikansinya yang kemudian
dibandingkan dengan hipotesis penelitian yang terdapat pada bab dua. Suatu hipotesis dapat diterima atau harus ditolak secara
66
Mahfud Sholihin dan Dwi Ratmono, “Analisis SEM-PLS dengan WarpPLS 3.0 untuk Hubungan Nonlilier dalam Penelitian Sosial dan Bisnis.‖ Yogyakarta:
Andi.2013 h. 61
IB-VACA
IB-STVA IB-VAHU
NPM ROA
Intellectual capital
KK GCG
statistik dapat dihitung melalui tingkat signifikansinya. Biasanya tingkat signifikansi ditentukan sebanyak 10, 5, dan 1.
Tingkat signifikansi yang dipakai dalam penelitian ini adalah sebesar 10. Apabila tingkat signifikansi yang dipilih sebesar
10 maka tingkat signifikansi atau tingkat kepercayaan 0,10 untuk menolak suatu hipotesis. Dalam penelitian ini ada
kemungkinan mengambil keputusan yang salah sebesar 5. Berikut ini yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan yaitu:
p- value≥ 0,0η, maka Ho diterima
p-value 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
77