14
1. Hasil Proses Analisis Outer Model Pengunjung Perpustakaan Total
Hasil proses dari analisis Structural Equation Model semua indikator memiliki nilai loading faktor yang lebih dari 0.7 artinya semua
indikator memiliki realibilitas yang baik. Model akhir pengunjung perpustakaan total dalam pengujian ini melihat mengenai variabel endogen
dan variabel eksogen yang dicerminkan dalam beberapa indikator. Setiap indikator pada model total dapat merefleksikan interelasi dalam
menggambarkan masing-masing variabel laten dengan baik apabila lebih dari 0,7. Hal ini menunjukan bahwa kesesuain pelayanan terhadap harapan
pengunjung. Gambar 3
Kriteria suatu konstruk dapat dikatakan reliabel adalah ketika nilai composite reability atau
croncach’s alpha lebih dari 0.7. Dari hasil output SmartPLS menunjukan bahwa semua konstruk laten ER, PP, OS, TF,
TLE, HSU, UV, US, UL pengguna memiliki nilai composite reliability dan cronbach’s alpha lebih dari 0.7 ; sehingga dapat disimpulkan bahwa
semua konstruk memiliki tingkat reliabilitas dan validitas yang baiktinggi dengan standar yang telah terpenuhi. Tabel 7.
Gambar 3 Model awal diagram jalur hasil output SmartPLS pengunjung total
Hasil output SmartPLS yaitu nilai Average Variance Extracted AVE dapat dilihat pada tabel 8. Kontruksi dapat memiliki validity yang
baik adalah ketika nilai AVE lebih dari 0.5.
15
Tabel 7 Hasil Output SmartPLS pada Report Overview pengunjung total
Konstruk Laten
AVE Composite Reliability
ER
0.856368 0.922626
HSU 0.777765
0.933258
OS 0.873177
0.932295
PP 0.918379
0.957452
TF 0.904398
0.949797
TLE 0.890761
0.942224
UL
0.718444 0.884319
US 0.780507
0.914190
UV 0.733185
0.891759
Sumber : Data diolah 2014 Hasil output Composite Reliability menunjukkan korelasi
indikator ER1, ER2 dengan masing-masing variabel ER lebih tinggi dari korelasi dengan variabel lainnya masing-masing sebesar 0.921; 0.930.
Sama halnya dengan korelasi indikator pada variabel HSU, OS, PP, TF, TLE, UV, US, UL, bahwa nilai korelasi indikator lebih tinggi dengan
korelasi variabel masing-masing dari pada korelasi dengan variabel lainnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator pada variabel ER,
PP, OS, TF, TLE, HSU, UV, US, UL memiliki tingkat discrimnat validity yang baik. Artinya bahwa indikator tersebut dapat dikatakan tingkat
validitasnya baik.
Membandingkan korelasi antar variabel dengan akar AVE bahwa nilai akar AVE harus lebih besar dari nilai korelasi maksimal variabel.
Perbandingan dilakukan dengan melihat akar AVE apabila korelasi setiap variabel dibawahnya. Perbandingan korelasi dengan akar AVE dapat
dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Perbandingan korelasi dengan akar AVE pengunjung total
Konstruk Laten
ER HSU
OS PP
TF TLE
UL US
UV ER
0,9255 HSU
0.5623 0,8815 OS
0.6070 0.6456 0,9345
PP 0.6001 0.6328
0.6624 0,9585 TF
0.5929 0.7204 0.6179 0.6667
0,951 TLE
0.4941 0.4758 0.4348 0.5163
0.569 0,9435
UL 0.3343 0.2825
0.3605 0.2432 0.289
0.3221 0,8473 US
0.6722 0.7480 0.7127 0.7148
0.719 0.6125 0.4282
0,8833 UV
0.4340 0.3948 0.4145 0.4511
0.436 0.6379 0.4755
0.5742
0,856
Akar AVE untuk variabel ER adalah 0.9255, sedangkan korelasi maksimal ER dengan variabel lainnya adalah 0.672291 dengan variabel
US. Nilai akar AVE ER 0.92550.6722 lebih tinggi dari korelasinya dengan variabel lainnya, maka dapat dikatakan bahwa variabel ER
memiliki discriminant validity-nya baik. Sama halnya dengan akar AVE
Kategori