BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 TIPE PENELITIAN

Tipe penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian eksplanasi

atau explanative research. Menurut Sugiyono (2009), penelitian eksplanasi adalah

penelitian yang digunakan untuk menjelaskan kedudukan-kedudukan dari

variabel-variabel yang diteliti serta hubungan antara satu variabel dengan variabel

lainnya. Penelitian yang dilakukan untuk menguji pengaruh variabel independen

yaitu kepuasan konsumen (X), dan variabel dependen minat beli ulang (Y), serta

variabel moderator yakni kepercayaan konsumen (Z1) dan loyalitas konsumen

(Z2).

3.2 DEFINISI KONSEPTUAL

Menurut Galo dalam Simamora (2003) konsep adalah istilah atau simbol yang

memiliki pengertian tertentu. Sementara itu, Zinkmud dalam Simamora (2003)

menerangkan bahwa konsep adalah generalisasi ide tentang kelas objek, atribut,

atau proses. Bagi Cooper dan Schindler dalam Simamora (2003) konsep adalah

sekumpulan pengertian atau karakteristik yang bisa diasosiasikan dengan

kejadian, objek, keadaan, situasi, atau perilaku tertentu.

39

Berdasarkan definisi konsep yang telah dijelaskan oleh para ahli di atas, pada

dasarnya memiliki persamaan. Gulo mengartikan konsep sebagai sesuatu yang

dapat diartikan dan Zinkmud menerangkan pengertian tersebut harus berlaku

umum atau general, sehingga dapat diambil suatu kesimpulan bahwa konsep

adalah sejumlah pengertian general tentang objek, kejadian, keadaan dan perilaku

tertentu.

Definisi konseptual dalam penelitian ini, yaitu terdapat satu variabel independen

(X), yaitu kepuasan konsumen, dan satu variabel dependen (Y), yaitu minat beli

ulang, serta dua variabel moderator (Z), yaitu kepercayaan konsumen (Z1) dan

loyalitas konsumen (Z2).

1. Kepuasan Konsumen (X)

Kepuasan konsumen merupakan keseluruhan sikap yang ditunjukkan

konsumen atas barang atau jasa yang telah diperoleh dan setelah dinggunakan

konsumen. Ini merupakan penelitian evaluatif pasca pemilihan yang

disebabkan oleh seleksi pembelian khusus dan pengalaman menggunakan

barang atau jasa tersebut (Mowen dan Minor, 2002).

2. Minat Beli Ulang (Y)

Minat beli ulang adalah keinginan konsumen untuk membeli kembali suatu

produk, karena adanya kepuasan yang diterima atas suatu produk sesuai yang

dinginkan. Merek yang sudah melekat dalam hati pelanggan akan

menyebabkan pelanggan melanjutkan pembelian atau pembelian ulang

(Nurhayati, 2012).

40

3. Kepercayaan Konsumen (Z1)

Kepercayaan konsumen didefinisikan sebagai sikap rela atau kesediaan satu

pihak untuk menerima resiko dari tindakan pihak lain berdasarkan harapan

bahwa pihak lain akan melakukan tindakan penting untuk pihak yang

mempercayainya, terlepas dari kemampuan untuk mengawasi dan

mengendalikan tindakan pihak yang dipercaya (Mayer et al, 1995).

4. Loyalitas Konsumen (Z2)

Loyalitas konsumen sebagai komitmen yang tinggi untuk membeli kembali

suatu barang atau jasa yang disukai atau disenangi di masa mendatang,

disamping pengaruh situasi dan usaha pemasar dalam merubah perilaku.

Dengan kata lain konsumen akan setia untuk melakukan pembelian ulang

secara terus-menerus. Oliver (dalam Taylor, Celuch, dan Goodwin, 1999)

41

3.3 DEFINISI OPERASIONAL

Tabel 3.1

Definisi Operasional

Variabel Definisi Operasional Indikator

Kepuasan

Konsumen

(X)

Kepuasan konsumen sebagai

perasaan konsumen, baik itu

berupa kesenangan atau

kekecewaan yang timbul dari

membandingkan penampilan

sebuah produk dihubungkan

dengan harapan konsumen atas

produk Berryshu.

1. Harapan

2. Kinerja

3. Perbandingan

4. Confirmation

5. Disconfirmation

6. Ketidaksesuaian

Minat Beli

Ulang (Y)

Minat beli ulang adalah rasa ingin

atau niat seorang konsumen untuk

melakukan pembelian ulang

terhadap produk Berryshu yang

disebabkan hadirnya pengalaman

positif yang telah konsumen

dapatkan setelah menggunakan

produk Berryshu.

1. Keinginan untuk

menggunakan produk

2. Rencana

menggunakan produk

di masa mendatang

3. Kebutuhan untuk

menggunakan produk

Kepercayaan

Konsumen

(Z1)

Kepercayaan konsumen adalah

kesediaan konsumen menerima

resiko dari Berryshu berdasarkan

keyakinan dan harapan bahwa

pihak lain akan melakukan

tindakan sesuai yang diharapkan,

meskipun kedua belah pihak belum

mengenal satu sama lain.

1. Reputasi produk

2. Persepsi kualitas situs

dari toko online

3. Keyakinan

Loyalitas

(Z2)

Loyalitas konsumen adalah sikap

setia konsumen terhadap suatu

produk Berryshu yang digunakan

pada masa lampau, ditunjukkan

dengan melakukan pembelian yang

konsisten terhadap produk

Berryshu serta sukarela

merekomendasikan kepada orang

lain untuk membeli produk

Berryshu.

1. Kepuasan

2. Perilaku Kebiasaan

3. Komitmen

4. Kesukaan Produk

42

3.4 POPULASI DAN SAMPEL

3.4.1 Populasi

Sugiono (2010) mengemukakan bahwa populasi adalah wilayah generalisasi yang

terdiri atas objek ataupun subjek, yang memiliki kualitas dan karakteristik tertentu

yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik

kesimpulannya. Dalam penelitian ini, populasinya adalah konsumen Berryshu

yang pernah berbelanja online di instagram Berryshu yang berjumlah 5553 orang.

3.4.2 Sampel

Menurut Sugiyono (2010) sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik

yang dimiliki oleh populasi tersebut. Menurut Sugiyono (2010), teknik purposive

sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu.

Pertimbangan sampel dalam penelitian ini adalah konsumen yang pernah minimal

dua kali melakukan pembelanjaan di instagram Berryshu sebagai acuan untuk

mendapat responden yang loyal. Ukuran sampel dalam penelitian ini

menggunakan formula slovin (dalam Riduwan, 2005) seperti berikut.

Keterangan :

n= jumlah sampel

N= jumlah populasi

e= persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel

yang masih dapat ditolerir atau diinginkan.

43

Maka, perhitungan jumlah sampel dengan jumlah populasi (sampai pada bulan

November) 5553 dan persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan

pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir atau diinginkan sebesar 10%,

adalah sebagai berukiut:

≈ 100

Berdasarkan perhitungan di atas, maka sampel yang digunakan pada penelitian ini

adalah 100 orang.

3.5 JENIS DAN SUMBER DATA

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

a. Data Primer

Data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung dari objek penelitian,

yaitu dengan cara melakukan penyebaran kuisioner kepada responden atau

sampel yang terpilih (konsumen Berryshu yang pernah berbelanja online di

instagram Berryshu).

b. Data sekunder

Data sekunder merupakan data yang berupa informasi tertulis maupun tidak

tertulis yang diperoleh dari perusahaan, internet, majalah, koran, dan buku-buku

yang terkait atau berhubungan dengan penelitian ini.

44

3.6 METODE PENGUMPULAN DATA

Adapun metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan

menggunakan metode Kuisioner. Pengumpulan data dengan menggunakan daftar

pertanyaan yang telah dibuat dalam rangka memperoleh data dalam penelitian,

dimana kuisioner tersebut diajukan hal-hal yang relevan dan berkaitan dengan

tujuan penelitian. Kuisioner dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan

pertanyaan terbuka dan pertanyaan tertutup. Pertanyaan terbuka, terkait dengan

identitas responden. Pertanyaan tertutup, yakni pertanyaan yang meminta

responden untuk memilih salah satu jawaban yang tersedia dari setiap pertanyaan

yang telah tersedia.

3.7 SKALA PENGUKURAN

Dalam pengukurannya, skala ini menggunakan skala Likert. Skala Likert

merupakan skala yang digunakan untuk mengatur sikap, pendapat, dan presepsi

seseorang atau kelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiono, 2008).

Pertanyaan dalam kuesioner dibuat dengan menggunakan skala Likert dari

pertanyaan yang diberikan kepada responden, yaitu :

-Untuk jawaban sangat setuju diberi nilai = 5

-Untuk jawaban setuju diberi nilai = 4

-Untuk jawaban netral diberi nilai = 3

-Untuk jawaban tidak setuju diberi nilai = 2

-Untuk jawaban sangat tidak setuju diberi nilai = 1

45

3.8 METODE ANALISIS DATA

3.8.1 Pengujian Instrumen Data

3.8.1.1 Uji Validitas

Uji validitas dimaksudkan untuk mengetahui sejauh mana suatu alat ukur

mengukur apa saja yang ingin kita teliti atau sejauh mana dapat mengenai sasaran.

Validitas menurut Sugiyono (2009) adalah suatu ukuran yang menunjukkan

tingkat-tingkat keabsahan atau kesahihan suatu instrument. Suatu instrumen

dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diukur, karena suatu alat ukur

yang valid mempunyai validitas yang tinggi. Sebaliknya suatu alat ukur yang

kurang valid memiliki validitas yang rendah.

Validitas dapat diketahui dengan menggunakan rumus Product Moment

Coeficient of Correlation sebagai berikut:

rxy =

√{ }{ }

Sumber: Supranto (2000)

Keterangan :

rxy = Koefisien Korelasi antara variabel Xi dan variabel Yi

n = Banyaknya variabel sampel yang dianalisis

Xi = Skor dari masing-masing variabel (faktor yang mempengaruhi)

Yi = Skor dari seluruh variabel

Dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :

46

1. Jika r hitung > r tabel, maka kuesioner valid

2. Jika r hitung < r tabel, maka kuesioner tidak valid

3.8.2.2 Uji Reliabillitas

Reliabilitas merujuk pada satu pengertian bahwa suatu instrumen cukup dapat

dipercaya untuk di gunakan sebagai alat pengumpulan data karena instrumen

tersebut sudah baik. Dalam penelitian ini pengujian reliabilitas menggunakan

teknik Alpha Crombach dengan rumus sebagai beikut:

Rii =

Sumber: Sugiyono (2008)

Keterangan:

rii = Reliabiltas Instumen

k = Banyaknya butir pertanyaan dan soal

∑α = ∑ varians butir pertanyaan

αt2

= Varians total

Menurut Ghozali (2002), instrumen penelitian dikatakan reliabel jika memiliki

nilai Alpha Crombach> 0.60. Jika nilainya lebih kecil dari 0.60 maka kuesioner

penelitian ini tidak reliabel.

3.8.2 Teknik Analisis Data

3.8.2.1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan

cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul

sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk

47

umum atau generalisasi (Sugiyono, 2009). Analisis statistik deskriptif digunakan

untuk memberikan gambaran mengenai suatu data. Dalam penelitian ini

menggambarkan penilaian dan analisis jawaban responden.

3.8.2.2 Analisis Statistik Inferensial

Analisis statistik inferensial bertujuan untuk melakukan pengujian konsepsi yang

ditanyakan dalam hipotesis penelitian (Ferdinan, 2006). Sesuai dengan hipotesis

yang telah dirumuskan, maka dalam penelitian ini analisis data yang digunakan

adalah Partial Least Square (PLS). PLS dikembangan pertama kali oleh Wold

sebagai metode umum untuk mengestimasi path model yang menggunakan

variabel laten dengan multiple indicator.

Pendekatan PLS adalah distribution free (tidak mengasumsikan data berdistribusi

tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval, dan rasio)

(Ghozali,2006). Lebih lanjut, Ghozali (2006) menjelaskan bahwa PLS merupakan

metode analisis yang powerfull karena tidak mengasumsikan data harus dengan

pengukuran skala tertentu, jumlah sampel kecil. PLS juga digunakan untuk

konfirmasi teori. Dibandingkan dengan covariance based SEM (yang diwakili

oleh software LISREL, EQS dan AMOS) component based PLS mampu

menghindarkan dua masalah besar yang dihadapi oleh covarian based SEM

(CBSEM) yaitu inadmissible solution dan factor indeterminancy (Fornell and

Bookstein, 1982).

Terdapat 4 (empat) asumsi yang menjadi penyebab digunakannya PLS dalam

suatu penelitian. Dalam penelitian ini keempat asumsi tersebut adalah: pertama,

PLS merupakan metode analisis data yang didasarkan asumsi sampel tidak harus

48

besar, yaitu jumlah sampel kurang dari 100 bisa dilakukan analisis, dan residual

distribution. Kedua, PLS dapat digunakan untuk menganalisis teori yang belum

mapan, karena PLS dapat digunakan untuk prediksi.Ketiga, PLS memungkinkan

alogaritma dengan menggunakan analisis series ordinary least square (OLS)

sehingga diperoleh efisiensi perhitungan olgaritma (Falk and Miller, 1992 dalam

Ghozali, 2006). Keempat, pada pendektan PLS, diasumsikan bahwa semua ukuran

variance dapat digunkan untuk menjelaskan.

3.8.2.2.1 Langkah-Langkah Pengujian PLS

1. Pengujian Model (Model Outer)

Outer model sering juga disebut (outer relation atau measurement model) yang

mendefinisikan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan variabel

latennya. Blok dengan indikator refleksif dapat ditulis persamaannya (Jaya et.al.,

2008) sebagai berikut:

= ⋀ + ……………………………..(3.1)

y = ⋀ η+ εy……………………………...(3.2)

Dimana x dan y adalah indikator variabel untuk variabel laten exogen dan

endogen dan η, sedangkan ⋀ dan ⋀ merupakan matrix loading yang

menggambarkan koefisien regresi sederhana yang menghubungkan variabel laten

dengan indikatornya. Residual yang diukur dengan ε dan ε dapat

diintrepresentasikan sebagai kesalahan pengukuran. Model pengukuran (outer

model) digunakan untuk menguji validitas konstruk dan reliabilitas instrument.

49

Uji validitas dilakukan untuk mengetahui kemampuan instrument penelitian

mengukur apa yang seharusnya diukur (Cooper dan Schindler, 2006).

Sedangkan uji reliablitas digunakan untuk mengukur konsistensi alat ukur dalam

mengukur suatu konsep atau dapat juga digunakan untuk mengukur konsistensi

responden dalam menjawab item pernyataan dalam kuesioner atau instrument

penelitian. Convergent validity dan measurement model dapat dilihat dari kolerasi

antara skor indikator dengan skor variabelnya. Indikator dianggap valid jika

memiliki nilai AVE diatas 0,5 atau memperlihatkan seluruh outer loading dimensi

variabel memiliki nilai loading > 0,5 sehingga dapat disimpulkan bahwa

pengukuran tersebut memenuhi kriteria validitas konvergen (Chin 1995). Rumus

AVE (average varians extracted) dapat dirumuskan sebagai berikut:

AVE =

………………………….(3.3)

Keterangan:

AVE adalah rerata persentase skor varian yang diektrasi dari seperangkat variabel

laten yang diestimasi melalui loading standarlize indikatornya dalam proses

iterasi alogaritma dalam PLS. 𝝺 melambangkan standardize loading factor dan i

adalah jumlah indikator.

Uji yang dilakukan pada outer model menurut Vincenzo (2010):

a. Convergent Validity. Nilai convergen validity adalah nilai loading faktor pada

variabel laten dengan indikator-indikatornya. Nilai yang diharapkan >0.5.

b. Discriminant Validity. Nilai ini merupakan nilai cross loading faktor yang

berguna untuk mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang memadai

50

yaitu dengan cara membandingkan nilai loading pada konstruk yang dituju harus

lebih besar dibandingkan dengan nilai loading dengan konstruk yang lain.

c. Composite Reliability. Data yang memiliki composite reliability >0.7

mempunyai reliabilitas yang tinggi.

d. Average Variance Extracted (AVE). Nilai AVE yang diharapkan >0.5.

e. Cronbach Alpha. Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha atau

Composite Reliability. Nilai diharapkan >0.7 untuk semua konstruk.

Di bawah ini hasil prariset untuk mengetahui kuesioner yang akan disebarkan

layak atau tidak untuk penelitian berikutnya, prariset dilakukan dengan

menyebarkan 30 kuesioner kepada konsumen Berryshu yang pernah berbelanja

online di Instagram Berryshu. Kriteria layak dalam penelitian ini ini adalah AVE

> 0,5 dan CrossLoading>0,5. Berikut hasil dari uji validitas terhadap 16 item

pertanyaan kuesioner yang dilakukan pada 30 responden:

Pada tabel 3.2 melalui pengukuran Outer Loading terdapat dua variabel yang

tidak memenuhi kriteria sehingga dinyatakan tidak valid. Variabel tersebut yaitu

Customer Satisfaction (X) dan Customer Loyalty (Z2). Untuk mengoreksi variabel

yang tidak valid tersebut agar memenuhi kriteria yang telah ditentukan, maka

indikator CS1 dan CL1 dikeluarkan atau tidak diikut sertakan pada uji selanjutnya

dengan tujuan dapat menaikkan skor pengukuran model (outer loading) masing-

masing item dan skor composite reliability.

51

Tabel 3.2 Hasil Uji Validitas Prariset Awal

Measurment

Model

Hasil Nilai Kritis Evaluasi

Model

Outer Model

Convergen Validity Variabel AVE

>0,5

Valid CS 0.5763

CT 0.6501 Valid

CL 0.5759 Valid

RI 0.7514 Valid

Diskriminant

Validity

Indikator Cross Loading

>0,5

Tidak Valid CS1 0.4446

CS2 0.9536 Valid

CS3 0.9536 Valid

CS4 0.5373 Valid

RI1 0.9694 Valid

RI2 0.6120 Valid

RI3 0.9694 Valid

CT1 0.5950 Valid

CT2 0.6299 Valid

CT3 0.9694 Valid

CT4 0.6120 Valid

CT5 0.9694 Valid

CL1 0.4553 Tidak Valid

CL2 0.9529 Valid

CL3 0.9529 Valid

CL4 0.5292 Valid

Sumber: Data Diolah, 2014

Karena ketidak valid-an beberapa item tersebut, maka dilakukan kembali uji

validitas pada 30 responden dan didapatkan hasil pada tabel 3.3 melalui

pengukuran (outer loading) menyatakan bahwa semua variabel dan indikator

memenuhi kriteria sehingga dinyatakan valid dengan nilai kritis >0,5.

52

Tabel 3.3 Hasil Uji Validitas Prariset Akhir

Measurment

Model

Hasil Nilai Kritis Evaluasi

Model

Outer Model

Convergen

Validity

Variabel AVE

>0,5

Valid CS 0.7272

CT 0.7272 Valid

CL 0.6069 Valid

RI 0.7508 Valid

Diskriminant

Validity

Indikator Cross Loading

>0,5

Valid CS2 0.9701

CS3 0.9701 Valid

CS4 0.5470 Valid

CT1 0.8035 Valid

CT2 0.7685 Valid

CT3 0.8803 Valid

CT4 0.6453 Valid

CL2 0.9714 Valid

CL3 0.9714 Valid

CL4 0.5426 Valid

RI1 0.9591 Valid

RI2 0.6423 Valid

RI3 0.9591 Valid

Sumber: Data Diolah, 2014

Selanjutnya uji reliabilitas dapat dilihat dari nilai Cronbach’s Alpha dan nilai

Composite Realibility (pc). Untuk dapat dikatakan suatu item pernyataan reliabel,

maka nilai Cronbach’s alpha harus >0,6 dan nilai composite reliability harus 0,7.

Dengan menggunakan output yang dihasilkan SmartPLS maka composite

reliability dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:

……………………………………………………. (3.4)

Dimana adalah component loading ke indikator dan .

Dibandingkan dengan Cronbach’s Alpha, ukuran ini tidak mengasumsikan tau

equivalence antar pengukuran dengan asumsi semua indikator diberi bobot sama.

Sehingga Cronbach’s Alpha cenderung lower bond estimate reliability, sedangkan

53

Composite Reliability merupakan closer Approximation dengan asumsi estimasi

parameter adalah akurat.

Hasil uji reliabilitas yang dilakukan pada 30 responden, dapat dilihat dalam Tabel

3.4 berikut ini:

Tabel 3.4 Hasil Uji Reliabilitas

Variabel Composite

Reliability

Nilai Kritis Evaluasi Model

CS 0.8831

>0,7

Reliabel CT 0.8592

CL 0.8830

RI 0.8977

Sumber: Data Diolah, 2014

2. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)

Menurut Vincenzo (2010) Uji pada model struktural dilakukan untuk menguji

hubungan antara konstruk laten. Ada beberapa uji untuk model struktural yaitu:

a. R Square pada konstruk endogen. Nilai R Square adalah koefisien determinasi

pada konstruk endogen. Menurut Chin (1998), nilai R square sebesar 0.67

(kuat), 0.33 (moderat) dan 0.19 (lemah).

b. Estimate for Path Coefficients, merupakan nilai koefisen jalur atau besarnya

hubungan/pengaruh konstruk laten. Dilakukan dengan prosedur Bootrapping.

c. Prediction relevance (Q square) atau dikenal dengan Stone-Geisser's. Uji ini

dilakukan untuk mengetahui kapabilitas prediksi dengan prosedur blinfolding.

Apabila nilai yang didapatkan 0.02 (kecil), 0.15 (sedang) dan 0.35 (besar).

Hanya dapat dilakukan untuk konstruk endogen dengan indikator reflektif.

Model struktural (Inner Model) merupakan model struktural untuk memprediksi

hubungan kausalitas antar variabel laten. Melalui proses bootstrapping, parameter

uji T-statistic diperoleh untuk memprediksi adanya hubungan kausalitas. Model

54

struktural (inner model) dievaluasi dengan melihat persentase variance yang

dijelaskan oleh nilai untuk variabel dependen dengan menggunakan ukuran

Stone-Geisser

Q-square test (Stone, 1974; Geisser, 1975) dan juga melihat besarnyakoefisien

jalur struktural. Model persamaanya dapat ditulis seperti dibawah ini.

…………………………………….. (3.4)

menggunakan vector endogen (dependen) variabel laten, adalah vector

variabel exogen (independent),dan adalah vector variabel residual. karena PLS

didesain untuk model recursive, maka hubungan antar variabel laten, setiap

variabel laten dependen , atau sering disebut causal chain system dari variabel

laten dapat dispesifikasikan sebagai berikut:

………………………………(3.5)

dan adalah koefisien jalur yang menghubungkan prediktor endogen dan

variabel laten exogen dan sepanjang range indeks i dan b, dan adalah inner

residual variabel. Jika hasil menghasilkan nilai lebih besar dari 0,2 maka dapat

diinterprestasikan bahwa predictor laten memiliki pengaruh besar pada level

struktural.

Goodness of Fit Model diukur dengan menggunakan R-square variabel laten

dependen dengan interpretasi yang sama dengan regresi; Q-Square predictive

relevance untuk model struktural, mengukur seberapa baik nilai observasi

dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q-square > 0

menunjukkan model memilki predictive relevance; sebaliknya jika niali Q-square

≤ 0 menunjukkan model kurang memilki predictive relevance. Perhitungan Q-

square dilakukan dengan rumus:

55

= 1 – ( 1- R 1 2 ) ( 1 – R 2

2 ) ... ( 1- R p

2 ).......................(3.6)

Dimana R 1 2

, R 2

2 ... R p

2 adalah R-square variabel endogen dalam model

persamaan. Besaran Q 2

memilki nilai dengan rentang 0 < Q 2

< 1, dimana

semakin mendekati 1 berarti model semakin baik. Besaran

Q 2

ini setara dengan koefisein determinasi total pada analisis jalur (path analysis).

R m 2.

3.8.3 Model Analisis Persamaan Struktural

Model analisis struktural tahap pertama yang dibangun dalam penelitian ini dapat

dilihat pada gambar berikut:

Gambar 3.1 Model Analisis Persamaan Struktural

Model struktural (Inner Model) merupakan model struktural untuk memprediksi

hubungan kausalitas antar variabel laten. Goodness of Fit Model diukur dengan

menggunakan R-square variabel alten dependen dengan interpretasi yang sama

dengan regresi; Q-Square predictive relevance untuk model struktural, mengukur

56

seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi

parameternya. Nilai Q-square > 0 menunjukkan model memiliki predictive

relevance; sebaliknya jika niali Q-square ≤ 0 menunjukkan model kurang memilki

predictive relevance. Perhitungan Q-square dilakukandengan rumus :

= 1 – ( 1- R 1 2 ) ( 1 – R 2

2 ) ... ( 1- R p

2 ).......................(3.6)

Dimana R 1 2

, R 2

2 ... R p

2 adalah R-square variabel endogen dalam model

persamaan. Besaran Q 2

memilki nilai dengan rentang 0 < Q 2

< 1, dimana

semakin mendekati 1 berarti model semakin baik. Besaran

Q 2

ini setara dengan koefisein determinasi total pada analisis jalur (path analysis).

R m 2.\

3.9 Pengujian Hipotesis

Menurut Jogiyanto dan Abdillah (2008), ukuran signifikansi keterdukungan

hiptesis dapat digunakan perbandingan nilai T-table dan T-statistic. Jika T-

statistic lebih tinggi dibandingkan nilai T-table, berarti hipotesis terdukung atau

diterima. Analisis PLS (Partial Least Square) yang digunakan dalam penelitian

ini menggunakan SmartPLS versi 2.0.m3 yang dijalankan dengan media

komputer.