FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INTENSI MAHASISWA ...repository.ub.ac.id/3990/1/ST ANANDA...

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INTENSI

MAHASISWA BERWIRAUSAHA MENGGUNAKAN

STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM) DENGAN

PENDEKATAN WarpPLS

(Studi Kasus Pada Mahasiswa FIA dan FMIPA Universitas

Brawijaya)

SKRIPSI

oleh:

ST ANANDA YUKARINA

135090501111023

PROGRAM STUDI STATISTIKA

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2017

i




PENDEKATAN WarpPLS


Brawijaya)

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains

dalam bidang Statistika

oleh:

ST ANANDA YUKARINA

135090501111023

PROGRAM STUDI STATISTIKA

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2017

ii

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI




PENDEKATAN WarpPLS


Brawijaya)

oleh:

ST ANANDA YUKARINA

135090501111023

Setelah dipertahankan di depan Majelis Penguji

Pada tanggal 21 Juli 2017

Dan dinyatakan memenuhi syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Sains dalam bidang Statistika

Dosen Pembimbing

Dr. Ir. Solimun, MS

NIP. 196112151987031002

Mengetahui,

Ketua Jurusan Matematika

Fakultas MIPA

Universitas Brawijaya

Ratno Bagus Edy Wibowo, S.Si, M.Si, Ph.D.

NIP. 197509082000031003

iii

LEMBAR PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan di bawah ini:

Nama : ST ANANDA YUKARINA

NIM : 135090501111023

Jurusan : MATEMATIKA

Program Studi : STATISTIKA

Skripsi berjudul :




PENDEKATAN WarpPLS


Brawijaya)

Dengan ini menyatakan bahwa:

1. Isi dari skripsi yang saya buat adalah benar-benar karya

sendiri dan tidak menjiplak karya orang lain, selain nama-

nama yang termaktub di isi dan tertulis di daftar pustaka

dalam skripsi ini.

2. Apabila di kemudian hari ternyata skripsi yang saya tulis

terbukti hasil jiplakan, maka saya akan bersedia

menanggung segala resiko yang akan saya terima.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan segala kesadaran.

Malang, 21 Juli 2017

Yang menyatakan,

ST ANANDA YUKARINA

135090501111023

iv




PENDEKATAN WarpPLS

ABSTRAK

Tingkat pengangguran intelektual di Indonesia, pengangguran yang

merupakan lulusan institut, universitas atau akademi, masih sangat

tinggi. Hal ini mengindikasikan bahwa Indonesia membutuhkan job

creator bukan job seeker. Salah satu cara untuk menjadi seorang job

creator adalah dengan berwirausaha. Oleh karena itu, ingin diketahui

faktor-faktor apa saja yang memengaruhi intensi mahasiswa dalam

berwirausaha. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Attitude, Dukungan, Role Model, dan Intensi Berwirausaha. Dalam

hal ini, variabel Dukungan dan Role Model berperan sebagai variabel

moderasi untuk variabel Attitude. Mempertimbangkan sifat indikator

dan adanya variabel moderasi maka analisis yang digunakan adalah

Structural Equation Model (SEM) dengan pendekatan WarpPLS.

Hasil analisis menunjukkan bahwa hanya terdapat satu hubungan

yang berpengaruh yaitu Attitude terhadap Intensi Berwirausaha.

Pengaruh yang diberikan yaitu positif, semakin baik attitude seorang

mahasiswa akan meningkatkan intensi mahasiswa tersebut dalam

berwirausaha. Variabel Dukungan dan Role Model sebagai moderasi

dari Attitude tidak memberikan pengaruh yang berarti terhadap

intensi berwirausaha seorang mahasiswa. Model struktural yang

didapat yaitu model struktural pengaruh Attitude terhadap intensi

berwirausaha dengan model seperti berikut : . Model

yang terbentuk mampu menjelaskan intensi berwirausaha sebesar

63.9% dengan sisanya 36.1% dijelaskan oleh variabel lain yang

belum masuk ke dalam model dan error.

Kata Kunci : intensi, warpPLS, PLS, SEM, kewirausahaan

v

FACTORS THAT AFFECTING STUDENT INTENTION TO DO

ENTREPRENEURSHIP BY USING STRUCTURAL EQUATION

MODEL (SEM) WITH WarpPLS APPROACH

(Case Study on Student of FIA and FMIPA, Brawijaya University)

ABSTRACT

The unemployment rate in Indonesia, intellectual unemployment

which is graduate of the institute, university or academy, is still very

high. This indicated that Indonesia needs more job creator not a job

seeker. A way to be a job creator is with entrepreneurship.

Therefore, like to note any factors that influence students in

entrepreneurship intention. The variables used in this study is the

Attitude, Support, Role Models, and Intention of Entrepreneurships.

In this regard, Support and serve as Role Models as moderation for

Attitude. Considering the nature of the indicators and the existence

of variables moderation then used is the analysis of Structural

Equation Model (SEM) wtith WarpPLS approach. The result of the

analysis show that there is only one influential relationship, Attitude

towards Intention of Entrepreneurship. Given the influence that is

positive, the better the attitude of a student will increase the student’s

intention of entrepreneurship. Structural model of the influence

attitude towards entrepreneurship such as the following

. The model was able to explain that formed intention of

entrepreneurships of 63.9% with the remaining 36.1% explained by

other variables that have not been used in the model and error.

Keywords : intention, warpPLS, PLS, SEM, entrepreneurship

vi

KATA PENGANTAR

Segala puji hanyalah milik Allah SWT, Dzat yang telah

melimpahkan berbagai kenikmatan dan karunia, khususnya kepada

penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Shalawat

dan salam semoga senantiasa tercurah pada Nabi Muhammad SAW,

juga segenap keluarga, sahabat, serta umat beliau hingga akhir

zaman. Amin Ya Robbal Alamin.

Skipsi ini berjudul Faktor-Faktor yang Mempengaruhi

Intensi Mahasiswa Berwirausaha Menggunakan Structural Equation

Model (SEM) dengan Pendekatan WarpPLS yang bertujuan untuk

mengetahui faktor-faktor apa saja yang memengaruhi intensi

mahasiswa berwirausaha dalam penelitian ini studi kasus dilakukan

pada mahasiswa FIA dan FMIPA Universitas Brawijaya.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan hingga

penulisan skripsi telah mendapatkan banyak bantuan dan dukungan.

Oleh sebab itu penulis mengucapkan banyak terima kasih dan rasa

hormat kepada:

1. Dr. Ir. Solimun, MS. selaku dosen pembimbing yang telah

meluangkan banyak waktu dan selalu sabar dalam membimbing

dan memberikan saran pada penulis dalam penyusunan skripsi ini.

2. Dr. Adji Achmad Rinaldo Fernandes, S.Si., M.Sc selaku dosen

penguji 1 yang telah membimbing dan memberikan saran pada

penulis dalam penyusunan skripsi ini.

3. Nurjannah, S.Si., M.Phil., PhD selaku dosen penguji 2 yang telah

membimbing dan memberikan saran pada penulis dalam

penyusunan skripsi ini.

4. Ratno Bagus E.W., S.Si, M.Si, Ph.D selaku Ketua Jurusan

Matematika.

5. Ayah dan Mami yang selalu pengertian, memberikan dukungan

dan kasih sayang yang tidak dapat dibandingkan dengan apapun.

6. Joseph Maison Sidin, St Antikira Novichaka, dan St Aisah

Anayuka yang telah memberikan dukungan, kasih sayang dan

selalu mengingatkan untuk menyusun skripsi ini.

7. Teman-teman Statistika 2012, 2013, 2014 atas kebersamaan,

perjuangan, bantuan dan dukungan yang selama ini diberikan.

8. Nailah Marirah, Dita RKP, Afifah Savitri, Gracia Krisantiana,

Malinda Ayu, Fariz Agyan, Effrihan, dan Tri Antono yang telah

vii

memberikan kenangan baik maupun aneh, dukungan, saling

mengingatkan, dan menemani dalam suka maupun duka.

9. Inggar Rayi Arbani, Yucky Anggun, Bunga Apriyanti, Gabreilla

Diah, Falachudin Akbar, Febriko Fajar yang selalu memberikan

semangat.

10. Nol Derajat Film UB dan Malang Youth Generation yang telah

memberikan pengalaman, pelajaran, dan kenangan-kenangan

indah.

11. Seluruh jajaran dosen, staff, dan karyawan Jurusan Matematika

Universitas Brawijaya yang telah membantu proses penyelesaian

skripsi.

12. Semua pihak yang telah membantu penulis yang tidak bisa

disebutkan satu persatu.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini

masih terdapat banyak kekurangan. Oleh karena itu, diharapkan

saran dan kritik yang membangun agar penulis dapat menyusun

laporan yang lebih baik di lain kesempatan. Semoga skripsi ini

memberikan manfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.

Malang, 2017

Penulis

viii

DAFTAR ISI

halaman

HALAMAN JUDUL ................................................................. i

LEMBAR PENGESAHAN ....................................................... ii

LEMBAR PERNYATAAN....................................................... iii

ABSTRAK ................................................................................. iv

KATA PENGANTAR ............................................................... vi

DAFTAR ISI ............................................................................. viii

DAFTAR GAMBAR ................................................................. x

DAFTAR TABEL ...................................................................... xi

DAFTAR LAMPIRAN ............................................................. xii

BAB I PENDAHULUAN ............................................................. 1

1.1 Latar Belakang .................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah ............................................................... 3

1.3 Batasan Masalah.................................................................. 3

1.4 Tujuan Penelitian ................................................................ 3

1.5 Manfaat Penelitian............................................................... 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA .................................................. 5

2.1 Structural Equation Model (SEM) ...................................... 5

2.1.1 SEM dengan Pendekatan WarpPLS ............................... 5

2.1.2 Asumsi SEM dengan Pendekatan WarpPLS .................. 6

2.1.3 Model Struktural dan Model Pengukuran ...................... 7

2.1.4 Diagram Jalur dan Notasi yang Digunakan .................... 7

2.1.5 Spesifikasi Model .......................................................... 8

2.1.6 Pendugaan Model ........................................................ 10

2.1.7 Evaluasi Model ............................................................ 11

2.1.8 Pengujian Hipotesis ..................................................... 13

2.2 Variabel dan Pengukuran Variabel Penelitian ................... 14

2.3 Pemeriksaan Instrumen Penelitian ..................................... 15

2.3.1 Validitas Instrumen Penelitian ..................................... 15

2.3.2 Reliabilitas Instrumen Penelitian ................................. 15

2.4 Data Variabel Laten .......................................................... 16

2.5 Variabel Moderasi ............................................................. 18

2.6 Kewirausahaan .................................................................. 19

2.7 Intensi Berwirausaha ......................................................... 19

ix

2.8 Theory of Planned Behaviour ............................................ 20

2.9 Attitude (Sikap) ................................................................. 21

2.10 Dukungan ........................................................................ 22

2.11 Role Model ...................................................................... 22

2.12 Kerangka Konsep ............................................................ 22

BAB III METODE PENELITIAN ............................................ 25

3.1 Data ................................................................................... 25

3.2 Variabel Penelitian ............................................................ 25

3.3 Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel ......... 27

3.4 Instrumen Penelitian .......................................................... 29

3.5 Uji Coba Instrumen Penelitian .......................................... 32

3.6 Metode Langkah Analisis Data ......................................... 34

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN .................................... 39

4.1 Penskalaan Data ................................................................ 39

4.2 Analisis SEM dengan Pendekatan WarpPLS .................... 39

4.2.1 Uji Asumsi Linieritas (Inner Model) ............................ 40

4.2.2 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) ................ 40

4.2.3 Evaluasi Model Struktural (Inner Model) .................... 42

4.2.4 Pengujian Hipotesis ..................................................... 43

4.2.5 Pengaruh Antar Variabel Penelitian ............................. 46

4.2.6 Pemodelan Intensi Berwirausaha ................................. 46

4.3 Pembahasan ....................................................................... 48

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ...................................... 49

5.1 Kesimpulan ....................................................................... 49

5.2 Saran ................................................................................. 49

DAFTAR PUSTAKA ................................................................. 53

LAMPIRAN ................................................................................ 55

x

DAFTAR GAMBAR

halaman

Gambar 2.1 Diagram Jalur Partial Least Square ............................ 8

Gambar 2.2 Variabel Laten dengan Indikator Reflektif ................ 17

Gambar 2.3 Variabel Laten dengan Indikator Formatif ................ 17

Gambar 2.4 Variabel Moderasi .................................................... 18

Gambar 2.5 Theory of Planned Behavior ..................................... 21

Gambar 2.6 Diagram Jalur dengan Variabel Moderasi ................. 24

Gambar 3.1 Diagram Alir ............................................................. 36

Gambar 4.1 Diagram Jalur Hasil Pengujian Hipotesis.................. 45

xi

DAFTAR TABEL

halaman

Tabel 3.1 Kisi-Kisi Instrumen Penelitian ................................. 30

Tabel 3.2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Coba Pertama 33

Tabel 3.3 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Coba Kedua .. 33

Tabel 3.4 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Coba Ketiga .. 34

Tabel 4.1 Perhitungan Skala untuk Item 1 .................................. 39

Tabel 4.2 Hasil Uji Linieritas ..................................................... 40

Tabel 4.3 Nilai Loading.............................................................. 40

Tabel 4.4 Nilai AVE................................................................... 41

Tabel 4.5 Nilai Composite Reliability ........................................ 42

Tabel 4.6 Nilai Weight................................................................ 42

Tabel 4.7 Model Fit and Quality Indices .................................... 43

Tabel 4.8 Nilai p-value dari Uji Hipotesis pada Outer Model .... 44

Tabel 4.9 Nilai p-value dari Uji Hipotesis pada Inner Model ..... 44

Tabel 4.10 Pengaruh Antar Variabel Laten ................................. 46

xii

DAFTAR LAMPIRAN

halaman

Lampiran 1. Kuesioner Penelitian ................................................. 55

Lampiran 2. Model Struktural ....................................................... 58

Lampiran 3. Data Uji Coba Instrumen Penelitian Pertama ............ 59

Lampiran 4. Data Uji Coba Instrumen Penelitian Kedua ............... 60

Lampiran 5. Data Uji Coba Instrumen Penelitian Ketiga............... 61

Lampiran 6. Data Penelitian (Skor) ............................................... 62

Lampiran 7. Data Penelitian (Transformasi Skor ke Skala) ........... 63

Lampiran 8. Hasil Analisis Menggunakan SPSS ........................... 64

Lampiran 9. Hasil Analisis Menggunakan WarpPLS .................... 65

Lampiran10. Model Struktural Analisis.......................................... 71

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Proyeksi yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS)

mengenai jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2016 mencapai

255,4 juta jiwa. Dari jumlah tersebut, diketahui jumlah angkatan

kerja di Indonesia juga tinggi hingga mencapai 127,6 juta jiwa pada

bulan Februari 2016. Sedangkan ketersediaan lapangan kerja masih

sangat kurang sehingga mengakibatkan peningkatan pengangguran di

Indonesia. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) per Agustus 2016

mencapai 5,61%. Angka ini mengalami kenaikan sebesar 0,11%

dibandingkan pada Februari 2016.

BPS juga mencatat bahwa dari 7,024 juta jiwa total

pengangguran terbuka di Indonesia pada Februari 2016, terdapat

908,6 ribu jiwa yang merupakan “pengangguran intelektual” atau

dari kalangan lulusan universitas. Dari 908,6 ribu jiwa pengangguran

intelektual tersebut, 249,3 ribu jiwa adalah lulusan akademi maupun

diploma. Sementara 695,3 ribu jiwa lainnya merupakan lulusan

universitas. Peningkatan tingkat pengangguran di Indonesia dari

tahun ke tahun semakin didominasi oleh pengangguran intelektual.

Pertambahan lulusan sarjana yang mencari lapangan pekerjaan setiap

tahunnya tidak sebanding dengan ketersediaan lapangan kerja yang

ada. Masalah ini mengindikasikan bahwa Indonesia lebih

membutuhkan job creator daripada job seeker terutama dari

kalangan mahasiswa baik lulusan sarjana maupun diploma. Salah

satu cara untuk menjadi seorang job creator adalah dengan

berwirausaha.

Proses kreativitas dan inovasi yang memiliki risiko tinggi

dalam menghasilkan nilai tambah bagi produk yang bermanfaat

untuk masyarakat dan mendatangkan keuntungan bagi wirausahawan

adalah pengertian sederhana dari kewirausahaan (Adhitama, 2014).

Wirausaha terbagi menjadi 2 bentuk berdasarkan hasilnya, yaitu

usaha yang menghasilkan produk berupa barang dan usaha yang

menghasilkan produk berupa jasa. Menurut McClelland (1976),

apabila sebuah negara ingin dikatakan sebagai negara makmur,

minimal sejumlah 2% dari presentasi keseluruhan penduduk di

2

negara tersebut adalah wirausahawan. Sedangkan Bahlil Lahadalia,

Ketua Umum Badan Pengurus Pusat Himpunan Pengusaha Muda

Indonesia (BPP HIPMI) mengatakan bahwa hingga 2016 Indonesia

baru memiliki 1,5% pengusaha dari sekitar 252 juta penduduk tanah

air sedangkan di negara ASEAN lainnya seperti Singapura tercatat

sebanyak 7%, Malaysia sebanyak 5%, dan Thailand sebanyak 4,5%

pengusahanya (dikutip dalam Suara.com).

Kegiatan berwirausaha di Indonesia telah mendapatkan

dukungan khusus dari berbagai kalangan. Adanya Perpres No. 27

Tahun 2013 tentang Pengembangan Inkubator Wirausaha merupakan

salah satu dukungan dari pemerintah. Dalam sarana pendidikan di

Indonesia baik melalui akademi maupun perguruan tinggi sudah

banyak program-program kewirausahaan yang dicanangkan.

Program-program seperti pengenalan kewirausahaan, seminar

kewirausahaan dengan mendatangkan tokoh-tokoh wirausahawan

yang sukses, hingga memasukkan kewirausahaan sebagai mata

kuliah wajib di dalam kurikulum pendidikan. Begitu juga dengan

Universitas Brawijaya (UB) yang berkomitmen untuk menjadi

Entrepreneurial University. Universitas Brawijaya juga telah banyak

melaksanakan program-program yang bisa meningkatkan intensi

mahasiswa brawijaya untuk berwirausaha. Program-program tersebut

diharapkan dapat mencetak wirausahawan muda dari lulusan

perguruan tinggi maupun akademi yang mempunyai kreativitas,

inovasi tinggi, dan membawa perubahan yang lebih baik untuk

Indonesia.

Walaupun begitu, tingginya tingkat pengangguran intelektual

menjadi salah satu bukti bahwa intensi mahasiswa untuk

berwirausaha masih rendah. Oleh karena itu, ingin diketahui hal-hal

apa saja yang memengaruhi intensi mahasiswa untuk berwirausaha.

Intensi berwirausaha pada mahasiswa dipengaruhi oleh banyak

faktor. Dalam penelitian ini, menggunakan 4 variabel yaitu Attitude

(sikap), Dukungan, Role Model (model peran) dan Intensi

Berwirausaha.

Berdasarkan uraian di atas, variabel-variabel tersebut tidak

dapat diukur secara langsung atau biasa disebut dengan variabel laten

sehingga diperlukan alat ukur yang tepat yaitu dengan menggunakan

kuesioner. Analisis yang digunakan untuk menyelesaikan

permasalahan tersebut adalah Structural Equation Model (SEM)

dengan pendekatan WarpPLS.

3

1.2 Rumusan Masalah

Rumusan masalah pada penelitian ini adalah

1. Bagaimana penerapan Structural Equation Model (SEM)

dengan pendekatan WarpPLS dalam mengetahui faktor-faktor

yang memengaruhi intensi berwirausaha mahasiswa? (Studi

pada mahasiswa FIA dan FMIPA di Universitas Brawijaya)

2. Bagaimana pemodelan faktor-faktor yang memengaruhi

intensi berwirausaha mahasiswa menggunakan Structural

Equation Model (SEM) dengan pendekatan WarpPLS? (Studi

pada mahasiswa FIA dan FMIPA di Universitas Brawijaya)

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah pada penelitian ini adalah sampel penelitian

yang digunakan adalah mahasiswa aktif dari salah satu fakultas

bidang studi sosial dan fakultas bidang studi eksakta, dengan kriteria

pada fakultas tersebut masih kurang diberikan pemahaman, tekanan,

maupun sarana dan prasarana untuk berwirausaha. Dalam hal ini

adalah mahasiswa aktif dari Fakultas Ilmu Administrasi dan Fakultas

Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yang telah mengikuti mata

kuliah kewirausahaan.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini sesuai dengan rumusan masalah yaitu :

1. Untuk mengetahui penerapan Structural Equation Model

(SEM) dengan pendekatan WarpPLS dalam mengetahui

faktor-faktor yang memengaruhi intensi berwirausaha

mahasiswa (Studi pada mahasiswa FIA dan FMIPA di

Universitas Brawijaya).

2. Untuk mengetahui pemodelan faktor-faktor yang

memengaruhi intensi berwirausaha mahasiswa menggunakan

Structural Equation Model (SEM) dengan pendekatan

WarpPLS (Studi pada mahasiswa FIA dan FMIPA di

Universitas Brawijaya).

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah sebagai informasi dan evaluasi

faktor-faktor yang memengaruhi intensi berwirausaha mahasiswa di

Universitas Brawijaya. Dengan mengetahui faktor-faktor yang

tersebut diharapkan pemerintah dan perguruan tinggi terutama

4

Universitas Brawijaya dapat memberikan solusi atau program lain

yang bisa meningkatkan intensi mahasiswa dalam berwirausaha.

5

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Structural Equation Model (SEM)

Structural Equation Model (SEM) termasuk salah satu jenis

analisis multivariat dalam bidang ilmu sosial. SEM biasanya

digunakan untuk mempelajari hubungan kausalitas antara variabel

yang bersifat laten. SEM mempunyai fleksibilitas yang tinggi dalam

menggabungkan teori dan pengetahuan empiris dengan memodelkan

error dalam pengamatan, menggabungkan antara teori dan empiris

dalam analisis, mengkonfirmasikan teori dengan data (hypothesis

testing) serta mengembangkan teori dan data (theory building)

(Fornell, 1982). SEM merupakan pendekatan terintegrasi antara

analisis faktor, model struktural dan analisis jalur. Maksimum

Likelihood adalah metode pendugaan yang biasanya digunakan

dalam SEM. Pendugaan parameter dengan metode maksimum

likelihood membutuhkan beberapa asumsi seperti ukuran sampel

minimal 10 kali banyaknya indikator atau lebih dari 100 unit

pengamatan, data menyebar mengikuti sebaran normal multivariat.

Pemodelan struktural indikator dalam SEM hanya dimungkinkan

bersifat reflektif.

2.1.1 SEM dengan Pendekatan WarpPLS

Analisis WarpPLS merupakan pengembangan dari analisis

Partial Least Square (PLS). Herman Wold, guru dari Karl Joreskog

(pengembang SEM), adalah orang yang pertama kali

mengembangkan PLS. PLS dikembangkan sebagai alternatif untuk

penelitian dengan dasar teori yang lemah atau indikator yang tidak

memenuhi model pengukuran reflektif. Dalam PLS dimungkinkan

melakukan pemodelan struktural menggunakan indikator bersifat

reflektif maupun formatif. PLS dapat diterapkan pada semua skala

data, tidak membutuhkan banyak asumsi, dan dapat digunakan pada

ukuran sampel kecil sehingga merupakan analisis yang powerful

(Solimun, 2010). PLS biasanya digunakan sebagai konfirmasi teori

(pengujian hipotesis) tetapi dapat juga digunakan untuk pengujian

proposisi.

PLS dikembangkan untuk mengurangi kelemahan yang

terdapat dalam SEM, sehingga PLS merupakan penggabungan dari

6

analisis jalur dengan analisis faktor atau komponen utama. PLS biasa

disebut dengan SEM berbasis varians. Jika terdapat suatu

permasalahan dengan landasan teori yang lemah, maka PLS

merupakan pendekatan yang lebih tepat karena untuk tujuan prediksi.

Fokus analisis pada pendekatan PLS bergeser dari hanya

estimasi dan pendugaan parameter menjadi validitas dan akurasi

prediksi karena didasari oleh pergeseran analisis dari pendugaan

parameter model menjadi penduga parameter yang relevan. Terdapat

dua sifat indikator pada PLS, yaitu indikator reflektif dan indikator

formatif.

Bilamana model struktural yang akan dianalisis bersifat tidak

rekursif dan variabel laten memiliki indikator yang bersifat formatif,

reflektif, atau campuran, maka salah satu metode yang tepat

diterapkan adalah WarpPLS (Solimun, 2017). WarpPLS merupakan

metode dan software aplikasi paket program yang dikembangkan

oleh Ned Kock untuk menganalisis model SEM yang berbasis varian

atau PLS. Software WarpPLS juga dilengkapi dengan analisis

variabel moderasi dengan pendekatan variabel interaksi.

2.1.2 Asumsi SEM dengan Pendekatan WarpPLS

Asumsi dalam SEM dengan pendekatan WarpPLS sama

dengan asumsi PLS, tidak diperlukan asumsi data berdistribusi

normal. Hal ini dikarenakan pada saat pengujian hipotesis telah

melibatkan pendekatan resampling.

Jika pada Partial Least Square (PLS), asumsi hanya terkait

dengan pemodelan persamaan struktural. Menurut Solimun (2010)

terdapat dua asumsi PLS, yaitu :

1. Hubungan antar variabel dalam inner model adalah linier.

Diagram pencar (Scatter Plot) dapat digunakan untuk

memerika asumsi linieritas, akan tetap hasilnya akan bersifat

subyektif. Cara lain untuk memerika asumsi linieritas adalah dengan

menggunakan curve fit dan menetapkan prinsip parsimony.

2. Model struktural bersifat rekursif.

Asumsi model rekursif adalah antar 𝜀𝑖 saling bebas dan antar

𝜀𝑖 dengan Xi saling bebas sehingga variabel endogen tidak bersifat

resiprokal.

Perbedaan asumsi PLS dan WarpPLS ada pada sifat model

struktural. Pada WarpPLS model struktural dapat bersifat tidak

rekursif. Asumsi linieritas dapat diperiksa menggunakan diagram

7

pencar (scatter diagram), namun hasilnya bersifat subyektif. Dalam

penelitian ini, uji linieritas menggunakan Test for Linearity yaitu

dengan cara membandingkan nilai rata-rata.

2.1.3 Model Struktural dan Model Pengukuran

Rumusan masalah atau hipotesis penelitian merupakan dasar

dalam merancang model struktural hubungan antar variabel laten

pada WarpPLS. Menurut Solimun (2017), dasar perancangan model

struktural dalam PLS berupa :

1. Norma finalitas (kitab suci)

2. Aksioma

3. Teori (jika ada)

4. Hasil penelitian empiris

5. Adopsi (hubungan antar variabel pada bidang ilmu yang lain)

6. Normatif nonfinalitas (misal, peraturan pemerintah, undang-

undang, dan sebagainya)

7. Kondisi empiris (rasional)

Dasar perancangan model struktural dalam WarpPLS sama dengan

PLS. WarpPLS dapat melakukan eksplorasi hubungan antar variabel

laten.

Untuk mengidentifikasi sifat indikator apakah reflektif atau

formatif dapat menggunakan perancangan model pengukuran. Hasil

analisis dengan tingkat kebenaran yang rendah (bias) dapat

disebabkan oleh kesalahan dalam menentukan model pengukuran.

Teori dan penelitian empiris sebelumnya atau jika belum ada

rasionalisasi merupakan dasar dari perancangan model pengukuran.

Jarangnya teori atau hasil penelitian empiris dapat merujuk pada

definisi konseptual dan operasional variabel yang diharapkan dapat

mengidentifikasi sifat indikatornya.

2.1.4 Diagram Jalur dan Notasi yang Digunakan

Model struktural dan model pengukuran akan lebih mudah

dimengerti jika dinyatakan dalam bentuk diagram jalur. Notasi yang

digunakan dalam WarpPLS sama dengan notasi yang digunakan

pada PLS. Diagram jalur hasil perancangan model struktural (inner

model) dan model pengukuran (outer model) dapat dilihat pada

Gambar 2.1

8

λy1 λy2 λy3 λy4 λy5

γ1 β1 λy λy7 λy8 λy9

γ2

λx1 λx2 λx3 λx4 λx5

Gambar 2.1 Diagram Jalur Partial Least Square

Keterangan :

ξ : variabel laten eksogen

η : variabel laten endogen

λx : loading faktor variabel eksogen

λy : loading faktor variabel endogen

β : koefisien pengaruh variabel laten endogen terhadap variabel

laten endogen

γ : koefisien pengaruh variabel laten eksogen terhadap variabel

laten endogen

ζ : galat model

δ : galat pengukuran pada variabel manifes untuk variabel laten

eksogen

ε : galat pengukuran pada variabel manifes untuk variabel laten

endogen

2.1.5 Spesifikasi Model

Menurut Solimun (2010), terdapat tiga hubungan pada model

analisis jalur dalam PLS, yaitu inner model, outer model, dan weight

relation. Adapun penjelasan ketiga hubungan tersebut adalah sebagai

berikut :

1. Inner Model

Inner relation atau yang biasa disebut inner model adalah

spesifikasi hubungan antar variabel laten. Variabel laten dan

indikator atau variabel manifest dapat distandarisasi tanpa

menghilangkan sifat umumnya. Hal tersebut dilakukan agar

parameter konstanta dapat dihilangkan dari model. Model

persamaannya adalah sebagai berikut :

X1 X2 X3 X4 X5

δ1 ξ1

Y1 Y2 Y3 Y4 Y5

η 1

ζ 1

ε1 ε2 ε3 ε4

Y6 Y7 Y8 Y9

η 2

9

η = ηβ + ξ𝚪 + ζ (2.1)

Keterangan :

η : vektor variabel laten endogen

ξ : vektor variabel laten eksogen

𝛇 : vektor galat inner model

β dan 𝚪 : matriks koefisien jalur

Berdasarkan Gambar 2.1 Model Partial Least Square dapat

dituliskan sebagai berikut:

𝛈𝟏 = γ1𝛏𝟏 + 𝛇𝟏 (2.2)

𝛈𝟐 = 𝜷𝟏𝛈𝟏 + γ2𝛏𝟏 + 𝛇𝟐 (2.3)

2. Outer Model

Outer relation atau yang biasa disebut outer model adalah

spesifikasi hubungan antara variabel laten dengan indikatornya, yang

mendefinisikan karakteristik konstruk dengan variabel manifesnya.

Terdapat dua sifat indikator pada model persamaan. Berikut

persamaan model indikator reflektif :

X = Λxξ + εx (2.4)

Y = Λyη + εy (2.5)

Sedangkan persamaan model indikator formatif adalah sebagai

berikut :

ξ = ΠξXi + δξ (2.6)

η = ΠηYi + δη (2.7)

Keterangan:

X : indikator untuk variabel laten eksogen (ξ)

Y : indikator untuk variabel laten endogen (η)

Λx : matriks loading untuk variabel laten eksogen

Λy : matriks loading untuk variabel laten endogen

Πξ : koefisien regresi berganda untuk variabel laten eksogen

Πη : koefisien regresi berganda untuk variabel laten eksogen

εx dan δξ: galat untuk variabel laten eksogen

εy dan δη: galat untuk variabel laten endogen

Berdasarkan Gambar 2.1 Model PLS dapat dituliskan sebagai

berikut:

a. Variabel laten endogen 1 bersifat formatif

η1 = λy1Y1 + λy2Y2 + λy3Y3 + λy4Y4 + λy5Y5 + δ3 (2.8)

Variabel laten endogen 2 bersifat reflektif

y6 = λy6η2 + ε6 (2.9)

y7 = λy7η2 + ε7 (2.10)

10

y8 = λy8η2 + ε8 (2.11)

y9 = λy9η2 + ε9 (2.12)

b. Variabel laten eksogen 1 bersifat formatif

ξ1 = λx1X1 + λx2X2 + λx3X3 + λx4X4 + λx5X5 + δ1 (2.13)

3. Weight Relation

Weight relation merupakan pendugaan nilai variabel laten.

Nilai variabel laten yang diduga adalah sebagai berikut :

ξb = ∑kbwkbxkb (2.14)

ηi = ∑kiwkixki (2.15)

Keterangan:

k : banyaknya variabel manifes (item)

wkb dan wki : k weight yang digunakan untuk membentuk

pendugaan variabel laten ξb dan ηi

2.1.6 Pendugaan Model

Pada pendugaan inner model, metode dan proses perhitungan

koefisien hubungan antar variabel laten adalah algoritma analisis

inner model. Pendugaan parameter pada WarpPLS mirip dengan

pendugaan parameter pada PLS. Pendugaan parameter di dalam PLS

meliputi 3 kategori (Solimun, 2010) yaitu :

1. Weight estimate, yang digunakan untuk menghitung data variabel

laten.

2. Path estimate, yang menghubungkan antar variabel laten

(koefisien jalur) dan antara variabel laten dengan indikatornya

(loading).

3. means dan lokasi parameter, untuk indikator dan variabel laten.

Proses perhitungan dilakukan dengan cara iterasi.

Menurut Solimun (2017), pada software WarpPLS algoritma ini

meliputi :

1. Linier, model hubungan antara variabel laten adalah linier.

2. Warp2, hubungan antar variabel laten berbentuk kurva U.

3. Warp3, hubungan antar variabel laten berbentuk kurva S.

Pada dasarnya proses perhitungan data variabel laten yang

bersumber dari data indikator adalah algoritma analisis outer model.

Pada software WarpPLS terdapat 5 algoritma outer model, yaitu :

1. PLS Regression, yaitu inner model tidak mempengaruhi outer

model.

2. PLS Mode M, yaitu inner model mempengaruhi outer model.

3. PLS Mode A, untuk model indikator reflektif.

11

4. PLS Mode B, untuk model indikator formatif.

5. Robust Path Analysis, yaitu data variabel laten berupa rata-rata

skor indikator.

Penelitian ini menggunakan algoritma Linier dengan analisis

outer model menggunakan Robust Path Analysis dikarenakan nilai

variabel laten didapatkan berdasarkan hasil perhitungan rata-rata

skor indikator.

2.1.7 Evaluasi Model

Pengukuran prediksi yang mempunyai sifat nonparametrik

merupakan dasar model evaluasi PLS. Terdapat 2 evaluasi model

yaitu :

1. Outer Model

Outer model berkaitan dengan pengujian validitas dan

reliabilitas instrumen penelitian. Validitas konvergen dan validitas

diskriminan dari indikatornya digunakan untuk mengevaluasi model

pengukuran dengan indikator reflektif, sedangkan composite

reliability untuk semua indikator. Untuk outer model dengan

indikator formatif dievaluasi berdasarkan pada substantive content-

nya yaitu dengan membandingkan besarnya relatif weight dan

melihat signifikansi dari ukuran weight tersebut (Solimun, 2010).

1) Validitas Konvergen

Menurut Solimun (2010), pada validitas konvergen pengujian

didasarkan pada korelasi antara skor indikator reflekt if dengan skor

variabel latennya. Kriteria yang sering digunakan pada banyaknya

indikator setiap variabel laten berkisar antara 3 sampai dengan 7

indikator adalah nilai loading sebesar 0.5 sampai dengan 0.6 maka

dianggap cukup valid.

2) Validitas Diskriminan

Validitas diskriminan digunakan untuk mengukur indikator

reflektif yang didasarkan pada cross loading dengan variabel

latennya. Dikatakan valid apabila nilai cross loading setiap indikator

pada variabel bersangkutan lebih besar dibandingkan dengan cross

loading variabel laten lainnya. Terdapat juga metode lain, yaitu

dengan cara membandingkan nilai square root of average variance

extracted (AVE) setiap variabel laten dengan korelasi antar variabel

laten lainnya dalam model. Jika AVE variabel laten lebih besar dari

korelasi dengan seluruh variabel laten lainnya maka dikatakan

12

memiliki validitas diskriminan yang baik. Perhitungan AVE dapat

dilakukan dengan rumus:

𝐴𝑉𝐸 =∑ λi

2𝑘𝑖=1

(∑ λi2𝑘

𝑖=1 )+∑ var(εi)𝑘𝑖=1

(2.16)

Keterangan:

λi : loading faktor

εi : galat pengukuran pada variabel manifes

3) Composite Reliability

Indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur

dapat dipercaya untuk diandalkan adalah composite reliability.

Reliabilitas menunjukkan suatu konsistensi alat pengukur untuk

gejala yang sama. Nilai reliabilitas composite (pc) dari peubah laten

adalah nilai yang mengukur kestabilan dan kekonsistenan dari

pengukuran reliabilitas gabungan. Perhitungan pc dapat dilakukan

dengan rumus:

𝑝𝑐 =∑ λi

2𝑘𝑖=1

(∑ λi )𝑘𝑖=1

2+∑ var(εi)𝑘

𝑖=1

(2.17)

keterangan:

λi : loading faktor

εi : galat pengukuran pada variabel manifes

Jika nilai komposit variabel ≥ 0.7 maka kelompok indikator yang

mengukur sebuah variabel memiliki reliabilitas komposit yang baik

meskipun bukan merupakan standar absolut (Solimun, 2010).

2. Inner Model

Model struktural dievaluasi dengan melihat nilai Goodness of

Fit Model. Goodness of Fit Model yang dimaksud merupakan indeks

dan ukuran kebaikan hubungan antar variabel laten. Salah satu cara

untuk mengetahui nilai Goodness of Fit Model adalah dengan

melihat persentase varians yang dijelaskan, yaitu dengan melihat R2

untuk konstruk laten dependen. Q-square predictive relevance untuk

model struktural, mengukur seberapa baik nilai observasi yang

dihasilkan oleh model dan juga pendugaan parameternya. Nilai Q-

square > 0 menunjukkan model memiliki predictive relevance,

sebaliknya jika nilai Q-square ≤ 0 menunjukkan model kurang

memiliki predictive relevance. Perhitungan Q-square dilakukan

dengan rumus:

Q2 = 1 – ( 1 – R12) ( 1 – R2

2 ) ... ( 1- Rp2 ) (2.18)

keterangan:

13

a. R12 , R2

2 ... Rp2 adalah R-square variabel endogen dalam model.

b. Interpretasi Q2 sama dengan koefisien determinasi total pada

analisis jalur.

c. Besaran Q2 memiliki rentang nilai 0 < Q2 < 1, dimana semakin

mendekati 1 berarti model semakin baik. Besaran Q2 ini setara

dengan koefisien determinasi total.

2.1.8 Pengujian Hipotesis

Metode resampling bootstrap yang dikembangkan oleh

Geisser & Stone digunakan untuk pengujian hipotesis. Penggunaan

metode resampling agar data bebas distribusi sehingga tidak

memerlukan asumsi data berdistribusi normal dan tidak memerlukan

sampe yang besar. Pengujian dilakukan menggunakan uji t, dengan

statistik uji t sebagai berikut (Walpole, 1995):

t =x̅−μs

√n⁄ (2.19)

Keterangan:

x̅ : rata-rata

μ : nilai yang dihipotesiskan

s : standar deviasi sampel

n : banyak sampel

dan hipotesis statistik yang digunakan adalah sebagai berikut:

1. Hipotesis statistik untuk outer model

H0 : λi = 0 vs. H1 : λi ≠ 0

2. Hipotesis statistik untuk inner model

Pengaruh variabel laten eksogen terhadap endogen

H0 : γ i = 0 vs. H1 : γ i ≠ 0

Pengaruh variabel laten endogen terhadap endogen

H0 : βi = 0 vs. H1 : βi ≠ 0

kriteria penarikan keputusan pada α = 0.05 adalah sebagai berikut:

Jika nilai 2𝑥 |𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡𝑑𝑓,𝛼 2⁄ |, maka tolak H0 (signifikan)

Jika nilai-p ≤ 0.05 maka tolak H0 (signifikan)

Apabila pada outer model hasil pengujian adalah signifikan berarti

indikator dipandang dapat digunakan sebagai instrumen pengukur

variabel laten. Sedangkan pada inner model hasil pengujian

signifikan berarti bahwa terdapat pengaruh yang bermakna variabel

laten satu dengan variabel laten lainnya.

14

2.2 Variabel dan Pengukuran Variabel Penelitian

Menurut Sugiyono (2012) variabel adalah suatu atribut atau

sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai

variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan

kemudian ditarik kesimpulannya. Berdasarkan jenis pengukuran

variabel dibagi menjadi dua (Santoso, 2011), yaitu:

1. Variabel manifes (observed) merupakan variabel yang dapat

diukur secara langsung.

2. Variabel laten (unobserved) merupakan variabel yang tidak dapat

diukur secara langsung sehingga harus menggunakan indikator

tertentu.

Variabel laten seringkali digunakan untuk mengukur

permasalahan dalam penelitian di bidang sosial. Untuk mengukur

variabel laten harus menggunakan skala pengukuran. Skala sikap

adalah skala pengukuran yang paling sering digunakan. Menurut

Riduwan (2009), terdapat lima macam skala sikap, yaitu:

1. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan

persepsi seseorang terhadap gejala sosial. Skala likert bersifat

bipolar, artinya terdapat jawaban yang bersifat positif dan negatif.

Skala likert biasa digunakan untuk melihat taraf kesetujuan dan

ketidaksetujuan seseorang (Simamora, 2005).

2. Skala Guttman digunakan untuk mengukur satu dimensi dengan

jawaban yang bersifat jelas, tegas, dan konsisten. Skala Guttman

bersifat dikotom, atinya hanya terdapat dua jawaban yang pasti.

Contoh : Ya – Tidak, Benar – Salah, dan lain-lain.

3. Skala Diferensial Semantik, digunakan untuk mengukur sikap dan

persepsi seseorang terhadap gejala sosial. Skala diferensial

semantik berupa garis yang bersifat kontinyu di mana kutub

paling kanan bersifat positif dan kutub paling kiri bersifat negatif.

4. Rating Scale, responden diminta untuk memberikan rating

terhadap pernyataan yang disajikan di mana data yang diperoleh

berupa angka yang kemudian ditafsirkan kedalam bentuk

kualitatif.

5. Skala Thurstone, digunakan untuk mengukur variabel dengan

skala interval. Skala thurstone hampir sama dengan skala likert,

namun setiap pada pernyataan diberi bobot yang berbeda.

Penelitian ini menggunakan skala likert karena ingin diketahui

taraf kesetujuan atau ketidaksetujuan mahasiswa dalam menjawab

instrumen pernyataan.

15

2.3 Pemeriksaan Instrumen Penelitian

Instrumen penelitian yang baik harus melewati dua tahap uji,

yaitu uji validitas dan uji reliabilitas.

2.3.1 Validitas Instrumen Penelitian

Instrumen penelitian dikatakan baik apabila dapat

menghasilkan data yang benar-benar mencerminkan variabel

penelitiannya. Untuk dapat dikatakan baik, suatu instrumen

penelitian harus di uji validitas terlebih dahulu. Dalam penelitian ini,

pemeriksaan validitas instrumen penelitian menggunakan corrected

item total correlation sebagai indikator uji validitas, dengan rumus

sebagai berikut (Azwar, 2012):

ri(x-i)=rixsx-si

√(sx2+si

2-2rixsisx

(2.20)

Keterangan:

ri(x-i) : koefisien korelasi dari item ke-i dengan total skor (kecuali

item ke-i)

rix : koefisien korelasi dari item ke-i dengan total skor

sx : standar deviasi total skor

si : standar deviasi item ke-i

dengan kriteria pengujian validitas, yaitu item akan dianggap

valid apabila nilai corrected item total correlation positif dan ≥ 0.3.

Setelah melakukan uji validitas dilanjutkan dengan uji reliabilitas.

Apabila pada uji coba pertama didapatkan item yang tidak

valid, maka dapat dilakukan uji coba kedua menggunakan

confirmatory factor analysis.

2.3.2 Reliabilitas Instrumen Penelitian

Menurut Gronlund dan Linn (1990), reliabilitas adalah

ketepatan hasil yang diperoleh dari suatu pengukuran. Sedangkan

menurut Anastasia dan Susana (1997), reliabilitas adalah sesuatu

yang merujuk pada konsistensi skor yang dicapai oleh orang yang

sama ketika mereka diuji ulang dengan tes yang sama pada

kesempatan yang berbeda, atau dengan seperangkat item yang

berbeda di bawah kondisi pengujian yang berbeda. Sehingga dapat

dikatakan bahwa reliabilitas adalah ukuran suatu kestabilan dan

kekonsistenan responden dalam memberikan jawaban pernyataan

dalam kuesioner. Reliabilitas instrumen penelitian dapat dilihat

16

berdasarkan perhitungan koefisien Alpha Cronbach dengan rumus

sebagai berikut:

α=k

k-1(1-

∑ si2n

i=1

sx2 ) (2.21)

Keterangan:

𝛼 : koefisien Alpha Cronbach

𝑘 : banyaknya item

𝑠𝑖2 : ragam skor item

𝑠𝑥2 : ragam skor total item

Jika nilai 𝛼 > 0.6 maka instrumen penelitian dapat dikatakan

sudah reliabel. Instrumen penelitian yang sudah dianggap valid dan

reliabel dapat digunakan untuk mengumpulkan data penelitian.

2.4 Data Variabel Laten

Variabel laten atau unobservable adalah variabel yang tidak

dapat diukur secara langsung. Variabel laten seringkali digunakan

untuk penelitian di bidang ilmu sosial seperti ekonomi, manajemen,

pendidikan dan sebagainya. Untuk mengukur variabel laten dapat

menggunakan instrumen penelitian berupa angket maupun kuesioner.

Menurut Solimun (2017), untuk memperoleh data dari variabel laten

dapat dilakukan dengan lima cara yaitu :

1. Metode Total Skor, yaitu dengan cara menjumlahkan skor semua

indikator sehingga diperoleh data total skor variabel laten yang

bersangkutan.

2. Metode Rata-Rata Skor, yaitu dengan cara menggunakan rata-

rata skor indikator.

3. Metode Rescoring, yaitu dengan cara mengubah total skor

menjadi skala awal, yaitu 1 sampai 5.

4. Metode Skor Faktor, menggunakan analisis faktor sehingga

menghasilkan skor faktor yang kemudian dijadikan data untuk

variabel laten. Bobot pada masing-masing indikator berbeda dan

tidak semua informasi terkandung jika menggunakan metode skor

faktor. Variabel laten pada analisis faktor merupakan refleksi dari

sejumlah indikator.

17

Gambar 2.2. Variabel Laten dengan Indikator Reflektif

Ciri-ciri model indikator reflektif adalah sebagai berikut:

a. Arah hubungan kausalitas seolah-olah dari variabel laten ke

indikator, maksudnya adalah variabel laten mencerminkan

atau merefleksikan indikator-indikator.

b. Antar indikator diasumsikan saling berkorelasi.

c. Menghilangkan satu indikator dari model pengukuran tidak

akan merubah makna dan arti variabel laten.

d. Kesalahan pengukuran pada setiap indikator. 5. Metode Skor Komponen Utama, menggunakan analisis

komponen utama sehingga menghasilkan skor komponen utama

yang kemudian dijadikan data untuk variabel laten. Bobot pada

masing-masing indikator berbeda dan tidak semua informasi

terkandung jika menggunakan metode skor komponen utama. Variabel laten pada analisis komponen utama dibentuk (formasi)

dari sejumlah indikator.

Gambar 2.3. Variabel Laten dengan Indikator Formatif

Ciri-ciri model indikator formatif adalah sebagai berikut:

a. Arah hubungan kausalitas seolah-olah dari indikator ke

variabel laten, maksudnya adalah variabel laten yang

dibentuk atau disusun oleh indikator-indikator.

b. Antar indikator diasumsikan tidak berkorelasi.

c. Menghilangkan satu indikator merubah makna dari variabel

laten.

Indikator 1

Indikator 2

Indikator 3

Laten 1

Indikator 1

Indikator 2

Indikator 3

Laten 1

18

d. Kesalahan pengukuran diletakkan pada tingkat variabel laten.

Dalam penelitian ini menggunakan metode skor faktor dan

skor komponen utama, dengan skor yang telah ditransformasikan ke

skala menggunakan Summated Rating Scale.

2.5 Variabel Moderasi

Variabel yang mempunyai sifat memperkuat atau

memperlemah pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon

disebut variabel moderasi. Variabel penjelas tidak mempengaruhi

variabel moderasi.

Gambar 2.4. Variabel Moderasi

Terdapat empat klasifikasi variabel moderasi, yaitu:

1. Variabel moderasi murni merupakan variabel yang memoderasi

hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon di mana

variabel moderasi murni berinteraksi dengan variabel prediktor

tanpa menjadi variabel prediktor.

2. Variabel moderasi semu merupakan variabel yang memoderasi

hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon di mana

variabel moderasi semu berinteraksi dengan variabel prediktor

sekaligus berperan sebagai variabel prediktor.

3. Variabel moderasi potensial merupakan variabel yang

mempunyai potensi menjadi variabel moderasi yang

mempengaruhi kekuatan hubungan antara variabel prediktor dan

variabel prediktor.Variabel ini tidak berinteraksi dengan variabel

prediktor dan tidak mempunyai hubungan yang signifikan dengan

variabel respon.

4. Variabel prediktor moderasi hanya berperan sebagai variabel

prediktor dalam model hubungan yang dibentuk.

Variabel

penjelas

Variabel

terikat

Variabel

moderasi

19

2.6 Kewirausahaan

Kewirausahaan merupakan sebuah cara berfikir tanpa batas

terhadap suatu bisnis baik berupa produk maupun jasa. Menurut

(Adhitama, 2014) pengertian sederhana dari kewirausahaan adalah

proses kreativitas dan inovasi yang memiliki risiko tinggi dalam

menghasilkan nilai tambah bagi produk yang bermanfaat untuk

masyarakat dan mendatangkan keuntungan bagi wirausahawan.

Wirausahawan sendiri adalah orang kreatif dan inovatif yang

berani mengambil risiko dan dapat meningkatkan kesejahteraan diri,

masyarakat, dan lingkungan sekitarnya. Kreatif disini adalah orang

yang memiliki kemampuan untuk menciptakan suatu hal baru yang

belum pernah ada. Seseorang dikatakan inovatif jika dapat

mengembangkan sesuatu yang sudah ada menjadi lebih berbeda yang

memiliki nilai tambah dan daya saing.

Kewirausahaan memiliki manfaat yang luas baik untuk diri

sendiri maupun orang lain. Berikut ini adalah manfaat kewirausahaan

menurut pendapat Zimmerer dan Scarborough (2008) :

a) Peluang untuk menentukan nasib sendiri.

b) Peluang untuk melakukan perubahan.

c) Peluang untuk mencapai potensi sepenuhnya.

d) Peluang untuk meraih keuntungan yang menakjubkan.

e) Peluang untuk berperan dalam masyarakat dan mendapatkan

pengakuan atas usaha.

f) Peluang untuk melakukan sesuatu yang disukai dan bersenang-

senang dalam mengerjakannya.

2.7 Intensi Berwirausaha

Intensi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)

adalah perangkat atribut atau ciri yang menjelaskan sesuatu yang

dapat diacu dengan kata tertentu. Sedangkan Chaplin (2004)

mendefinisikan intensi sebagai satu perjuangan guna mencapai satu

tujuan. Intensi merupakan komponen dalam diri individu yang

mengacu pada keinginan untuk melakukan tingkah laku tertentu.

(Fishbein dan Azjen, 1975). Menurut Eagly dan Chaiken (1993)

intensi merupakan kunci utama untuk memprediksi perilaku manusia

dan sebagai sebuah konstruk psikologis yang menunjukkan kekuatan

motivasi seseorang dalam hal perencanaan yang sadar dalam usaha

untuk menghasilkan perilaku yang dimaksud. Intensi merupakan

faktor motivasional yang mempengaruhi tingkah laku. Sehingga

20

dapat dikatakan intensi adalah keinginan atau niat seseorang dalam

melakukan sesuatu guna mencapai satu tujuan.

Intensi kewirausahaan adalah keinginan atau niat seseorang

untuk melakukan atau mencapai manfaat kewirausahaan. Secara

umum, semakin kuat intensi seseorang dalam mencapai tujuan yang

ingin dicapai, maka usaha yang dilakukan akan semakin baik.

Seseorang dengan intensi untuk memulai usaha akan memiliki

kesiapan dan kemajuan yang lebih baik dalam usaha yang dijalankan

dibandingkan seseorang tanpa intensi untuk memulai usaha.

2.8 Theory of Planned Behavior

Theory of reasoned action yang dikemukakan oleh Fishbein

dan Ajzen pada tahun 1967 telah disempurnakan melalui Theory of

Planned Behaviour (TPB) yang dikembangkan oleh Ajzen pada

tahun 1991. Kedua teori tersebut masih membahas fokus utama yang

sama yaitu mengenai intensi individu untuk melakukan perilaku

tertentu. Faktor-faktor motivasi apa saja yang mempengaruhi

perilaku dapat diketahui melalui intensi. Seberapa besar keinginan

seseorang melakukan suatu perilaku dapat diindikasikan oleh intensi.

Perilaku tidak akan terjadi tanpa adanya intensi.

Dalam theory of reasoned action terdapat dua faktor penentu

dasar intensi yaitu perilaku yang berhubungan dengan sikap

(attitudes towards behaviour) dan perilaku yang berhubungan

dengan norma subjektif (subjective norms). Menurut Ajzen (2005)

theory of reasoned action masih belum dapat menjelaskan intensi

seseorang dalam melakukan suatu perilaku. Dalam theory of planned

behavior Azjen menambahkan satu faktor yang dapat menjelaskan

intensi yaitu perceived behavorial control. Sehingga faktor-faktor

yang dapat memprediksi intensi individu dalam melakukan suatu

perilaku menurut Ajzen (2005) yaitu :

1) Attitude toward behavior

2) Subjective norms

3) Perceived behavior control

21

Gambar 2.5 Theory of Planned Behavior

2.9 Attitude (Sikap)

Menurut Ahmadi (2007) sikap adalah kesiapan merespon yang

bersifat positif atau negatif tehadap objek atau situasi secara

konsisten. Sedangkan menurut Krech, Crutchfield dan Ballachey

(1962), sikap adalah organisasi yang tetap dari proses motivasi,

persepsi, atau pengamatan atas suatu aspek dari kehidupan individu.

Sehingga dapat dikatakan bahwa sikap adalah hal yang

menggerakkan seseorang untuk bertindak dalam suatu keadaan dan

kesiapan untuk merespon masalah yang bersifat positif atau negative

terhadap obyek atau situasi.

Sikap seseorang dalam memandang kegiatan berwirausaha

dipercayai akan membentuk niat kewirausahaan. Adapun dimensi

dari Attitude (Sikap) dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Autonomy and Authority

2. Economic Opportunity and Challenge

3. Security and Workload

4. Responsibility

5. Self Realization and Participation

6. Perceived Confidence

Attitude

Towards

Behavior

Subjective

Norms

Perceived

Behavorial

Control

Intensi Perilaku

22

2. 10 Dukungan

Dukungan memiliki peran yang sangat penting dalam

pengambilan keputusan seseorang. Menurut Chaplin (2004),

dukungan dapat diartikan sebagai memberikan dorongan/motivasi

atau semangat dan nasihat kepada orang lain dalam situasi pembuat

keputusan. Manusia merupakan makhluk sosial yang membutuhkan

orang lain dalam menjalani kehidupan. Dukungan dapat berupa

perhatian, hiburan, peringatan, finansial, dan lain-lain.

Dalam penelitian ini, dukungan memiliki peran dalam

mempengaruhi intensi mahasiswa untuk berwirausaha. Adapun

dimensi dari variabel dukungan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut :

1. Dukungan Pendidikan

2. Dukungan Sosial

3. Dukungan Lingkungan

2.11 Role Model

Role Model dalam Bahasa Indonesia adalah panutan. Menurut

Kamus Besar Bahasa Indonesia, panutan adalah teladan atau sesuatu

yang patut ditiru atau baik untuk dicontoh (tentang kelakuan,

perbuatan, sifat, dan sebagainya). Role Model atau model peran

memiliki andil dalam keputusan seseorang untuk menjadi seorang

wirausahawan. Hasil dari beberapa penelitian terdahulu

mengindikasikan bahwa model peran berpengaruh terhadap intensi

berwirausaha. Menurut Efrata (2016) berikut merupakan indikator-

indikator dari variabel role model yang akan digunakan dalam

penelitian ini :

1. Model peran sebagai sumber inspirasi

2. Model peran sebagai tolak ukur kemampuan diri

3. Model peran sebagai tuntunan berperilaku

4. Model peran sebagai motivator untuk mencapai tujuan

2.12 Kerangka Konsep

1. Hubungan Attitude dengan Intensi Berwirausaha

Intensi berwirausaha seorang mahasiswa dapat terbentuk dari

sikap yang dimiliki oleh mahasiswa tersebut. Attitude merupakan

salah satu hal yang mempengaruhi seseorang untuk melakukan suatu

tindakan, dalam hal ini intensi berwirausaha oleh mahasiswa. Jika

seorang mahasiswa menunjukkan sikap yang sesuai dengan seorang

23

wirausahawan maka hal tersebut akan menimbulkan intensi

berwirausaha yang tinggi pada mahasiswa tersebut, begitupun

sebaliknya jika sikap mahasiswa tersebut tidak menunjukkan sikap

seorang wirausahawan maka intensi berwirausaha mahasiswa

tersebut akan rendah.

2. Hubungan Attitude, Dukungan, Role Model dan Intensi

Berwirausaha

Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu, dapat dinyatakan

bahwa intensi berwirausaha dipengaruhi oleh sikap, dukungan dan

model peran. Dukungan dan model peran sebagai variabel moderasi

antara sikap dan intensi berwirausaha. Selain itu, terdapat variabel

mediasi yaitu Attitude. Oleh karena itu, dapat dibentuk diagram jalur

seperti Gambar 2.6

24

Gambar 2.6 Diagram Jalur dengan Variabel Moderasi

25

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Data

Penelitian ini menggunakan data primer. Instrumen penelitian

yang digunakan berupa kuesioner yang disebarkan kepada

mahasiswa Fakultas Ilmu Administrasi sebagai perwakilan dari

bidang studi sosial dan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Alam sebagai perwakilan dari bidang eksakta yang telah mengikuti

mata kuliah Kewirausahaan. Penyebaran kuesioner ini bertujuan

untuk mengetahui pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung

faktor-faktor yang memengaruhi intensi mahasiswa dalam

berwirausaha.

3.2 Variabel Penelitian

Variabel dalam penelitian ini meliputi Attitude (sikap),

Dukungan, Role Model (model peran) dan Intensi Berwirausaha.

Berikut merupakan penjelasan variabel-variabel yang digunakan

dalam penelitian ini :

1. Attitude (Sikap)

Sikap dapat digunakan untuk mengkaji dan menduga suatu

tindakan atau tingkah laku dari seseorang. Sikap juga dapat

mempengaruhi intensi atau keinginan seseorang dalam

melakukan perilaku dan tindakan. Adapun dalam penelitian ini

dimensi yang digunakan dalam Attitude (sikap) menurut

gabungan beberapa teori adalah sebagai berikut :

a. Autonomy and Authority, yaitu kemampuan untuk mandiri dan

kekuasaan yang resmi untuk bertindak dan memerintah orang

lain. Hal ini meliputi kepemimpinan dan keinginan menjadi

seorang bos.

b. Economic Opportunity and Challenge, yaitu kemampuan

dalam mengidentifikasi peluang ekonomi dan menghadapi

tantangan. Hal ini meliputi tantangan, pengembangan potensi

diri, dan ekspektasi pendapatan.

c. Security and Workload, yaitu sikap atau tingkah laku dalam

mencari pekerjaan yang aman dan tetap, kemampuan

menghadapi resiko dan beban kerja. Hal ini meliputi

Kesediaan menanggung resiko dan keinginan stabilitas

pekerjaan.

26

d. Responsibility, yaitu sikap yang ada secara alamiah hampir

terdapat pada semua orang jika dihadapkan atau sedang

melakukan sesuatu. Kebebasan dalam bekerja merupakan

indikator yang dapat menjelaskan dimensi ini.

e. Self Realization and Participation, yaitu sikap atau tingkah

laku untuk merealisasikan diri dan keinginan berpartisipasi.

Hal ini meliputi pemikiran yang kreatif dan inovatif.

f. Perceived Confidence, yaitu persepsi individu terhadap

kepercayaan dirinya sendiri. Hal ini meliputi status sosial, dan

kepercayaan diri.

Variabel Attitude memiliki indikator yang bersifat reflektif

karena variabel attitude dicerminkan atau direfleksikan oleh

indikator-indikator yang ada.

2. Dukungan

Selain Attitude (sikap), hal yang mempengaruhi intensi

mahasiswa dalam berwirausaha adalah dukungan. Dukungan

diartikan sebagai kesediaan atau bantuan. Dukungan juga dapat

dikatakan sebagai dorongan/motivasi. Adapun dimensi dari

dukungan adalah sebagai berikut :

a. Dukungan pendidikan, yaitu ketersediaan, bantuan atau

dorongan motivasi dari bidang pendidikan terhadap individu

untuk melakukan suatu tindakan. Dalam penelitian ini meliputi

pendidikan kewirausahaan, seminar kewirausahaan, dan

praktik kewirausahaan.

b. Dukungan sosial, yaitu ketersediaan, bantuan atau dorongan

motivasi dari sosial sekitar individu seperti keluarga dan

teman terdekat.

c. Dukungan lingkungan, yaitu ketersediaan, bantuan atau

dorongan motivasi dari lingkungan sekitar individu yang

mempermudah atau mempersulit untuk memulai melakukan

suatu tindakan.

Variabel Dukungan memiliki indikator yang bersifat reflektif

karena variabel dukungan dicerminkan atau direfleksikan oleh


3. Role Model (Model Peran)

Role Model atau bisa dikatakan sebagai model peran atau

panutan seseorang untuk melakukan suatu tindakan atau

pengambilan keputusan. Hasil dari beberapa penelitian terdahulu

mengindikasikan bahwa model peran berpengaruh terhadap intensi

27

berwirausaha. Menurut Efrata (2016) berikut merupakan indikator-

indikator dari variabel role model yang akan digunakan dalam

penelitian ini :

a. Model peran sebagai sumber inspirasi

b. Model peran sebagai tolak ukur kemampuan diri

c. Model peran sebagai tuntunan berperilaku

d. Model peran sebagai motivator untuk mencapai tujuan

Variabel Role model memiliki indikator yang bersifat reflektif

karena variabel Role model dicerminkan atau direfleksikan oleh


4. Intensi Berwirausaha

Intensi berwirausaha adalah keinginan atau niat seseorang

untuk melakukan atau mencapai manfaat kewirausahaan. Adapun

indikator minat mahasiswa dalam berwirausaha adalah sebagai

berikut :

a. Keinginan untuk berwirausaha

b. Kemampuan untuk mengidentifikasi peluang wirausaha

c. Kemampuan untuk memanfaatkan peluang wirausaha

d. Keinginan untuk mulai berwirausaha dalam waktu dekat

e. Keinginan untuk membuka lapangan kerja.

Variabel Intensi memiliki indikator yang bersifat formatif karena

variabel intensi dibangun atau tersusun oleh indikator-indikator yang

ada.

3.3 Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif yang

sedang menempuh Strata 1 di Fakultas Ilmu Administrasi (FIA) dan

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA)

Universitas Brawijaya yang telah mengikuti mata kuliah

Kewirausahaan. Universitas Brawijaya sebagai Entrepreneurial

University telah banyak memberikan fasilitas pendidikan

kewirausahaan dengan harapan dapat menghasilkan banyak

wirausahawan muda dengan kreativitas, inovasi tinggi dan bisa

membawa perubahan yang lebih baik untuk Indonesia.

Kriteria populasi yang dijadikan responden dalam penelitian ini

adalah sebagai berikut :

1) Aktif sebagai mahasiswa Strata 1 FIA dan FMIPA.

2) Telah mengikuti mata kuliah Kewirausahaan.

28

Metode pengambilan sampel terdiri dari dua jenis yaitu sampel

probabilitas dan sampel non-probabilitas. Metode probabilitas

memungkinan untuk setiap anggota populasi untuk menjadi anggota

sampel sedangkan metode non-probabilitas tidak memberikan

kesempatan yang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih

menjadi sampel. Metode sampel non-probabilitas adalah

pengambilan sampel berdasarkan atas pertimbangan-pertimbangan

tertentu yang diberikan oleh peneliti. Terdapat beberapa jenis

penarikan sampel secara non-probabilitas.

Dalam hal ini peneliti menggunakan teknik Judgment

Sampling. Judgment sampling adalah penarikan sampel secara

judgmental atau dengan memilih subjek berdasarkan kriteria spesifik

yang telah sebelumnya telah ditetapkan oleh peneliti dalam populasi.

Penentuan besar sampel minimal jika banyaknya populasi tidak

diketahui dapat dihitung menggunakan rumus seperti berikut (Akdon

dan Riduwan, 2005):

𝑛 = (𝑍𝛼/2𝜎

𝑒)

2 (3.1)

Keterangan :

𝑛 : banyak sampel

𝑍𝛼/2 : titik kritis dengan α=0.05

𝜎2 : standar deviasi populasi (0.25) mengikuti sebaran Bernoulli

𝑒 : kesalahan penarikan sampel (0.1)

Menurut Levy dan Lemeshow (1999) jika ukuran sampel

dimana lebih dari 20 maka perhitungan 𝜎2 dengan rumus sebagai

berikut :

𝜎2 = 𝑝𝑥(1 − 𝑝𝑥) (3.2)

dengan perhitungan seperti berikut :

𝑝𝑥 x (1 − 𝑝𝑥)

0.1 𝑥 0.9 = 0.09

0.2 𝑥 0.8 = 0.16

0.3 𝑥 0.7 = 0.21

0.4 𝑥 0.6 = 0.24

0.5 𝑥 0.5 = 0.25

Dari hasil perhitungan tersebut dipilih kemungkinan sampel terbesar

hal ini dikarenakan tidak diketahuinya populasi dalam penelitian ini.

Melalui persamaan (3.1) didapatkan banyak sampel dalam penelitian

ini adalah

29

𝑛 = (1.96 𝑥 0.5

0.01)

2

= (0.98

0.01)

2

= 9.82

= 96.04 ≈ 97

Banyaknya responden dalam penelitian ini berdasarkan hasil

perhitungan adalah 97 responden.

3.4 Instrumen Penelitian

Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah

skala likert. Skala likert umum digunakan dalam kuesioner dan riset

berupa survei. Dengan menggunakan skala likert diharapkan

responden dapat memberikan persepsi mengenai sikap, dukungan

dan model peran terhadap intensi mahasiswa berwirausaha. Dalam

hal ini sampel penelitian adalah mahasiswa aktif Strata 1 FIA dan

FMIPA Universitas Brawijaya yang telah mengikuti mata kuliah

kewirausahaan. Berikut merupakan lima pilihan jawaban beserta skor

penilaian pada skala likert :

1. Sangat Tidak Setuju (STS) artinya responden menyatakan sangat

tidak setuju terhadap pernyataan dalam kuesioner. Jika responden

memilih STS maka diberi skor 1.

2. Tidak Setuju (TS) artinya responden menyatakan ketidaksetujuan

terhadap pernyataan dalam kuesioner. Jika responden memilih TS

maka diberi skor 2.

3. Netral (N) artinya responden tidak memiliki kecenderungan

jawaban terhadap pernyataan dalam kuesioner. Jika responden

memilih N maka diberi skor 3.

4. Setuju (S) artinya responden menyatakan kesetujuan terhadap

pernyataan dalam kuesioner. Jika responden memilih S maka

diberi skor 4.

5. Sangat Setuju (SS) artinya responden menyatakan sangat setuju

terhadap pernyataan dalam kuesioner. Jika responden memilih SS

maka diberi skor 5.

Dalam pembuatan pernyataan kuesioner sebaiknya bervariasi

atau memiliki pernyataan positif dan pernyataan negatif. Hal ini

digunakan untuk memberikan perbedaan dan menghindari responden

yang bosan dengan pernyataan yang monoton. Pada pernyataan

negatif, pemberian skor dibalik sehingga jika responden memilih

Sangat Tidak Setuju (STS) maka diberi skor 5, Tidak Setuju (TS)

30

diberi skor 4, Netral (N) diberi skor 3, Setuju (S) diberi skor 2, dan

Sangat Setuju (SS) diberi skor 1. Berikut kisi-kisi instrumen

penelitian ditunjukkan pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1. Kisi-Kisi Instrumen Penelitian

Variabel Dimensi Indikator Item

Attitude

(Sikap)

Autonomy

and Authority

Kepemimpinan

Mendapatkan

kepercayaan

Insting

pengambilan

keputusan

Kontrol diri

Keinginan

menjadi bos

Memiliki

karyawan

Mempunyai usaha

sendiri

Economic

Opportunity

and

Challenge

Tantangan

Cepat

mempelajari hal

baru

Pekerjaan yang

unik

Pekerjaan yang

menantang

Pengembangan

potensi diri

Potensi diri

Realisasi diri

Mengembangkan

Potensi diri

Ekspektasi

pendapatan

Memperoleh

pendapatan sendiri

Memiliki

penghasilan yang

besar

Security and

Workload

Kesedian

menanggung

resiko

Pengambilan

resiko

Menghadapi

resiko

Keinginan

stabilitas

pekerjaan

Pekerjaan yang

stabil

Pekerjaan yang

aman

31

Tabel 3.1 Lanjutan Kisi-Kisi Instrumen Penelitian

Responsibility Kebebasan

dalam bekerja

Tanggungjawab

Tidak suka diatur

Tidak suka terikat

Self

Realization

and

Participation

Kreatif

Pola pikir

Kreativitas

Pemanfaatan daya

kreativitas

Inovasi

Menciptakan

Berbeda dari

orang lain

Perceived

Confidence

Status Sosial

Dihargai orang

lain

Pengakuan orang

lain

Kepercayaan

diri

Memiliki usaha

sendiri

Dukungan

Pendidikan

Pendidikan

kewirausahaan

Karakter

wirausahawan

Cara memulai

usaha

Menjadi

wirausahawan

Memulai suatu

usaha

Seminar

kewirausahaan

Rencana bisnis

Menjadi

wirausahawan

Praktik

kewirausahaan

Praktik

kewirausahaan

Pengelolaan usaha

Sosial Dukungan

sosial

Keinginan

berwirausaha

Moril

Finansial

Lingkungan Dukungan

lingkungan

Finansial

Mendapat

informasi

32

Tabel 3.1 Lanjutan Kisi-Kisi Instrumen Penelitian

Role Model

Sumber inspirasi

Tolak ukur

kemampuan diri

Tuntunan

berperilaku

Motivator untuk

mencapai tujuan

Intensi

Berwirausaha

Memilih untuk

berwirausaha

Mengidentifikasi

peluang

wirausaha

Memanfaatkan

peluang

wirausaha

Memulai untuk

berwirausaha

Membuka

lapangan kerja

3.5 Uji Coba Instrumen Penelitian

Uji coba (try out) instrumen penelitian dilakukan untuk

mengetahui apakah instrumen penelitian yang telah dibuat sudah

valid dan reliabel sebelum digunakan untuk mengukur persepsi

responden sesungguhnya. Dua hal yang harus diperhatikan dalam

melakukan uji coba instrumen penelitan yaitu,

1) Untuk menjamin hasil yang memadai, karakteristik responden

yang digunakan untuk uji coba instrumen penelitian harus

benar-benar mencerminkan karakteristik subjek sesungguhnya

yang menjadi target penelitian.

2) Banyaknya responden untuk uji coba instrumen penelitian

sekurang-kurangnya 30 responden.

Uji coba instrumen penelitian pertama dilakukan pada 30

mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam di

Universitas Brawijaya. Apabila terdapat item yang tidak valid, maka

akan dilakukan perbaikan kuesioner dengan cara memperbaiki

kalimat pernyataan atau menghapus kalimat pernyataan yang

dianggap tidak dapat menjelaskan indikator.

33

a. Pada uji coba instrumen penelitian yang pertama, terdapat

beberapa item yang tidak valid. Hasil uji coba instrumen penelitian

pertama dapat dilihat pada Tabel 3.2

Tabel 3.2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Coba Pertama

Variabel Item Valid Item Tidak Valid

Nilai

Cronbach’s

Alpha

Attitude 1,2,5,7,10,12,13,14,

15,19,23,24,25,26,33

3,4,6,9,11,16,

17,18,20,21,22,27,

28,29,30,31,32,34

0.800

Dukungan

35,36,37,38,39

,40,41,42,43,46,47,

48,49,50,

44,45,51,52,53,54 0.758

Role Model 55,56,57,58 - 0.893

Intensi

Berwirausaha 59,60,61,62,63 - 0.827

b. Pada uji coba instrumen penelitian yang pertama masih

terdapat item yang tidak valid yaitu item pada variabel Attitude dan

Dukungan. Hasil uji coba instrumen penelitian kedua dapat dilihat

pada Tabel 3.3

Tabel 3.3 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Coba Kedua

Variabel Item Valid Item Tidak Valid

Nilai

Cronbach’s

Alpha

Attitude

2,5,6,7,8,9,10,11,

12,13,14,15,19,20,

21,22,23,24,25,26,27,

29,30

1,3,4,16,17,18,28 0.871

Dukungan 31,32,33,34,35,36,37,38,

39,40,41,43 42,45,46 0.816

c. Pada uji coba instrumen penelitian yang kedua masih terdapat

item yang tidak valid sehingga dilakukan uji coba ketiga. Hasil uji

coba instrumen penelitian tiga dapat dilihat pada Tabel 3.4

34

Tabel 3.4 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Coba Ketiga

Variabel Item Valid

Item

Tidak

Valid

Nilai

Cronbach’s

Alpha

Sikap

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,

16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,

28,29,30

- 0.953

Dukungan 31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,

41,42,43,44,45 - 0.885

3.6 Metode Langkah Analisis Data

Langkah-langkah penelitian sebagai berikut :

1) Menentukan teori yang digunakan untuk menentukan variabel

yang digunakan dalam penelitian

2) Membuat kisi-kisi instrumen penelitian dan kuesioner penelitian

yang dapat dilihat pada Tabel 3.1.

3) Menentukan populasi dan sampel yang digunakan sebagai obyek

penelitian. Dalam penelitian ini sampel yang digunakan sebagai

obyek penelitian sebanyak 97 responden.

4) Uji coba (try out) instrumen penelitian.

5) Pemeriksaan validitas dan reliabilitas pada uji coba instrumen

penelitian.

6) Penyebaran instrumen penelitian (kuesioner) yang sudah valid

dan reliabel.

7) Structural Equation Model (SEM) dengan pendekatan WarpPLS

Langkah-langkah Structural Equation Model (SEM) dengan

pendekatan WarpPLS adalah sebagai berikut :

1) Merancang model struktural (inner model).

2) Merancang model pengukuran (outer model).

3) Membuat konstruksi diagram jalur.

4) Konversi diagram jalur ke sistem persamaan.

5) Pengujian asumsi.

6) Estimasi outer model dan inner model

7) Evaluasi model (Goodness of Fit).

8) Pengujian hipotesis.

9) Interprestasi.

35

3.7 Diagram Alir

Diagram alir langkah-langkah penelitian dan langkah-langkah

Structural Equation Model (SEM) dengan pendekatan WarpPLS

terdapat pada Gambar 3.1

36

Ya

Gambar 3.1 Diagram Alir

Mulai

Menentukan teori

Membuat instrumen

penelitian

Menentukan populasi dan

sampel penelitian

Uji coba instrumen

penelitian

Mengumpulkan data

A

Perbaikan

kuisioner

Uji validitas dan

reliabilitas instrumen penelitian Tidak

Ya

37

Gambar 3.1 Lanjutan Diagram Alir

A

Merancang Model Struktural

(inner model) dan Model

Pengukuran (outer model)

Data

Mengkontruksi Diagram Jalur

Estimasi :Outer model dan Inner

model

Evaluasi Model

Selesai

Konversi Diagram Jalur ke Sistem

Persamaan

Pengujian Asumsi

Pengujian Hipotesis

39

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Penskalaan Data

Data yang diperoleh menggunakan instrumen penelitian seperti

kuesioner masih merupakan data respon atau data skor yang tidak

memberikan arti yang signifikan. Hal ini dikarenakan data respon atau

data skor tersebut hanya menunjukkan sikap terhadap obyek yang

diukur. Seperti pada penelitian ini menggunakan model skala likert

dengan lima respon yaitu Sangat Tidak Setuju (STS) = 1, Tidak Setuju

(TS) = 2, Netral (N) = 3, Setuju (S) = 4, dan Sangat Setuju (SS) = 5.

Oleh karena itu, diperlukan penskalaan agar dapat dilakukan analisis

statisik dengan hasil yang diperoleh dapat memberikan arti terhadap

obyek yang diukur.

Perhitungan penskalaan menggunakan Summated Ratings Scale

untuk item 1 dapat dilihat pada Tabel 4.1

Tabel 4.1 Perhitungan Skala untuk Item 1

Kategori 1 2 3 4 5

Frekuensi 1 8 47 38 3

Proporsi 0.0103 0.0824 0.4845 0.3917 0.0311

Proporsi

Kumulatif 0.0103 0.0927 0.5772 0.9689 1

MPK 0.0051 0.0515 0.3350 0.7731 0.9845

Z -2.5652 -1.6300 -0.4260 0.7494 2.158

Skala 0 0.9352 2.1392 3.3146 4.7232

Berdasarkan tabel 4.1 dapat diketahui bahwa transformasi dari

skor ke skala dengan pembulatan 2 angka di belakang koma seperti

pada item 1 skor 1 berubah menjadi 0, skor 2 berubah menjadi 0.94,

skor 3 berubah menjadi 2.14, skor 4 berubah menjadi 3.31, dan skor 5

berubah menjadi 4.72. Perhitungan penskalaan ini dilakukan pada

tiap-tiap item. Tahap perhitungan penskalaan untuk item 2 sampai

item 54. Data penelitian yang telah ditransformasi ke dalam bentuk

skala secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 4.

4.2 Analisis SEM dengan Pendekatan WarpPLS

Data yang digunakan untuk analisis berupa data hasil

penskalaan dari data kuesioner yang merupakan transformasi skor ke

40

skala menggunakan metode Summated Ratings Scale. Berikut hasil

analisis SEM dengan pendekatan WarpPLS :

4.2.1 Uji Asumsi Linieritas Inner Model

Analisis SEM dengan pendekatan WarpPLS memiliki

persamaan dengan PLS yaitu tidak memiliki asumsi yang ketat.

Asumsi hanya terkait dengan inner model, yaitu inner model harus

linier sehingga diperlukan uji linieritas inner model terlebih dahulu.

Hasil uji linieritas inner model dapat dilihat pada tabel 4.2 berikut :

Tabel 4.2 Hasil Uji Linieritas

Variabel p-value Keterangan

Attitude → Intensi

Berwirausaha 0.00 Signifikan

Dukungan → Intensi


Role Model → Intensi


Berdasarkan Tabel 4.2 dapat diketahui bahwa semua p-value

memiliki nilai < 0.05 sehingga hubungan antara variabel Attitude

terhadap Intensi Berwirausaha, Dukungan terhadap Intensi

Berwirausaha, dan Role Model terhadap Intensi Berwirausaha adalah

linier.

4.2.2 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)

1. Evaluasi outer model dengan indikator bersifat reflektif

Agar didapatkan model yang spesifik dengan standar loading

factor, jika terdapat loading factor < 0.5 maka sebaiknya dihilangkan.

Dalam melakukan spesifikasi model ulang dapat dilakukan dengan

cara mengeleminasi indikator-indikator dari model.

a. Validitas Konvergen

Nilai loading untuk variabel intensi berwirausaha pada masing-

masing konstruk terdapat pada tabel 4.3.

Tabel 4.3 Nilai Loading

Indikator Nilai Loading p-value Keterangan

X1.1 0.618 <0.001 Valid

X1.2 0.677 <0.001 Valid

X1.3 0.799 <0.001 Valid

X1.4 0.794 <0.001 Valid

X1.5 0.674 <0.001 Valid

41

Tabel 4.3 Lanjutan

X1.6 0.740 <0.001 Valid X1.7 0.213 0.003 Valid X1.8 0.631 <0.001 Valid X1.9 0.798 <0.001 Valid X1.10 0.834 <0.001 Valid X1.11 0.620 <0.001 Valid X1.12 0.782 <0.001 Valid X2.1 0.829 <0.001 Valid X2.2 0.799 <0.001 Valid X2.3 0.744 <0.001 Valid X2.4 0.739 <0.001 Valid X2.5 0.418 <0.001 Valid X3.1 0.901 <0.001 Valid X3.2 0.829 <0.001 Valid X3.3 0.920 <0.001 Valid X3.4 0.908 <0.001 Valid

Berdasarkan Tabel 4.3 dapat diketahui bahwa semua variabel

dengan indikator bersifat reflektif diperoleh hasil yang valid. Jadi

pengujian variabel laten terhadap indikator dalam penelitian ini

mampu dipahami dengan baik.

b. Validitas Diskriminan

Pengujian validitas diskriminan dapat dilihat dari nilai AVE.

Nilai AVE berdasarkan persamaan 2.16 diperoleh hasil seperti pada

Tabel 4.4.

Tabel 4.4 Nilai AVE

Variabel Sifat

Indikator AVE Keterangan

Attitude Reflektif 0.490 Tidak Valid

Dukungan Reflektif 0.520 Valid

Role Model Reflektif 0.792 Valid

Intensi

Berwirausaha Formatif - -

Berdasarkan Tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai AVE ≥ 0.5,

hal ini menunjukkan bahwa indikator pada variabel Dukungan dan

Role Model mampu menjelaskan variabel laten Intensi Berwirausaha

dengan baik, sedangkan variabel Attitude diketahui kurang baik dalam

menjelaskan variabel Intensi Berwirausaha.

42

c. Composite Reliability

Nilai composite reliability untuk variabel intensi berwirausaha

berdasarkan persamaan 2.17 dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut

Tabel 4.5 Nilai Composite Reliability

Variabel Sifat Indikator Composite

Reliability

Attitude Reflektif 0.916

Dukungan Reflektif 0.839

Role Model Reflektif 0.938

Intensi

Berwirausaha Formatif -

Berdasarkan Tabel 4.5 dapat diketahui bahwa nilai composite

reliability ≥ 0.7, hal ini menunjukkan bahwa semua indikator memiliki

reliabilitas yang baik terhadap variabel latennya.

2. Evaluasi outer model dengan indikator bersifat formatif

Evaluasi outer model dengan indikator yang bersifat formatif

dievaluasi berdasarkan nilai pembobotnya (weight). Nilai pembobot

untuk variabel yang bersifat formatif dapat dilihat pada Tabel 4.6

Tabel 4.6 Nilai Weight

Variabel Indikator Weight P-value

Intensi

Berwirausaha

Y1.1 0.237 <0.001

Y1.2 0.237 <0.001

Y1.3 0.237 <0.001

Y1.4 0.237 <0.001

Y1.5 0.237 <0.001

Berdasarkan Tabel 4.6 dapat dilihat bahwa pada variabel Intensi

Berwirausaha terdapat 5 indikator dan dari ke-5 indikator tersebut

semua indikator memiliki dominansi yang sama dalam membentu

variabel Intensi Berwirausaha.

4.2.3 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)

Inner Model dievaluasi dengan melihat nilai Goodness of Fit

Model. Nilai Goodness of Fit Model dapat dilihat pada Tabel 4.7

berikut :

43

Tabel 4.7 Model Fit and Quality Indices

Model Fit and Quality

Indices Kriteria Fit Nilai

Average R-squared (ARS) p-value < 0.05 0.639, P<0.001

Average Ajusted R-Squared

(AARS) p-value < 0.05 0.628, P<0.001

Q Square p-value < 0.05 0.643, P<0.001

Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai ARS sebesar

0.639, hal ini menunjukkan bahwa model cukup baik, yaitu mampu

menjelaskan Intensi Berwirausaha mahasiswa sebesar 63,9%.

Sedangkan sisanya 36,1% dijelaskan oleh variabel lain yang belum

masuk ke dalam model dan error. Sedangkan nilai Q square sebesar

0.643 menunjukkan bahwa model memiliki prediksi yang relevan

baik.

4.2.4 Pengujian Hipotesis

1. Outer Model

Pengujian dilakukan menggunakan uji t, dengan hipotesis

statistik sebagai berikut :

H0 : λi = 0 vs. H1 : λi ≠ 0

Berdasarkan persamaan 2.18 diperoleh hasil seperti pada Tabel

4.8 berikut :

Tabel 4.8 Nilai p-value dari Uji Hipotesis pada Outer Model

Variabel Indikator Loadings P-value

Attitude

X1.1 0.618 <0.001

X1.2 0.677 <0.001

X1.3 0.799 <0.001

X1.4 0.794 <0.001

X1.5 0.674 <0.001

X1.6 0.740 <0.001

X1.7 0.213 0.003

X1.8 0.631 <0.001

X1.9 0.798 <0.001

X1.10 0.834 <0.001

X1.11 0.620 <0.001

X1.12 0.782 <0.001

44

Tabel 4.8 Lanjutan

Dukungan

X2.1 0.829 <0.001

X2.2 0.799 <0.001

X2.3 0.744 <0.001

X2.4 0.739 <0.001

X2.5 0.418 <0.001

Role Model

X3.1 0.901 <0.001

X3.2 0.829 <0.001

X3.3 0.920 <0.001

X3.4 0.908 <0.001

Intensi

Berwirausaha

Y1 0.768 <0.001

Y2 0.855 <0.001

Y3 0.919 <0.001

Y4 0.826 <0.001

Y5 0.846 <0.001

Berdasarkan Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa semua indikator

memiliki p-value ≤ 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa semua indikator

dipandang dapat digunakan sebagai instrumen pengukur variabel

laten.

2. Inner Model

Hipotesis statistik yang digunakan adalah sebagai berikut :

Pengaruh variabel laten eksogen terhadap endogen

H0 : γ i = 0 vs. H1 : γ i ≠ 0

Pengaruh variabel laten endogen terhadap endogen

H0 : βi = 0 vs. H1 : βi ≠ 0

Hasil pengujian hipotesis pada inner model dapat dilihat pada Tabel

4.9 berikut :

Tabel 4.9 Nilai p-value dari Uji Hipotesis pada Inner Model

Path Coefficient p-value

Attitude → Intensi

Berwirausaha 0.812 <0.001

Dukungan*Attitude →

Intensi Berwirausaha -0.048 0.374

Role Model*Attitude →

Intensi Berwirausaha 0.064 0.334

Berdasarkan Tabel 4.9 diperoleh hasil pengujian hipotesis

sebagai berikut :

1. Pengaruh variabel Attitude terhadap variabel Intensi

Berwirausaha mempunyai koefisien jalur sebesar 0.812 dengan

45

p-value < 0.001. Dapat dikatakan bahwa hipotesis variabel

Attitude berpengaruh terhadap variabel Intensi Berwirausaha

diterima atau terverifikasi secara empiris. Koefisien jalur

bertanda positif, menunjukkan bahwa semakin baik Attitude

maka Intensi Berwirausaha mahasiswa akan meningkat.

2. Variabel Dukungan sebagai moderasi pengaruh Attitude

terhadap Intensi Berwirausaha mempunyai koefisien jalur

sebesar -0.048 dengan p-value = 0.374. Dapat disimpulkan

bahwa nilai koefisien jalur pengaruh interaksi

(Dukungan*Attitude) adalah tidak signifikan.

3. Variabel Role Model sebagai moderasi pengaruh Attitude

terhadap Intensi Berwirausaha mempunyai koefisien jalur

sebesar 0.064 dengan p-value = 0.334. Dapat disimpulkan

bahwa nilai koefisien jalur pengaruh interaksi (Role

Model*Attitude) adalah tidak signifikan.

Hasil Pengujian hipotesis juga dapat dilihat pada gambar berikut :

Gambar 4.1 Diagram Jalur Hasil Pengujian Hipotesis

Gambar tersebut menunjukkan bahwa variabel Attitude

berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berwirausaha. Sedangkan

variabel Dukungan dan Role Model sebagai moderasi cenderung tidak

mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel Intensi

Berwirausaha memberikan makna bahwa sikap walaupun telah

diiringi oleh dukungan dan adanya seseorang sebagai role model

belum bisa meningkatkan intensi berwirausaha seorang mahasiswa.

X2

X1

X3

Y 0.812

(P<.001)

-0.048

(P=0.374)

0.064

(P=0.334

) R2=0.64

46

4.2.5 Pengaruh Antar Variabel Penelitian

Hubungan langsung yang terjadi antara variabel laten eksogen

dan variabel laten endogen secara lengkap dapat dilihat pada tabel

4.10 berikut :

Tabel 4.10 Pengaruh Antar Variabel Laten

Variabel Laten Pengaruh

Langsung p-value

Attitude → Intensi Berwirausaha 0.812 <0.001

Dukungan*Attitude → Intensi

Berwirausaha -0.048 0.374

Role Model*Attitude → Intensi

Berwirausaha 0.064 0.334

Berdasarkan Tabel 4.10 dapat diketahui bahwa Attitude

memberikan pengaruh langsung terhadap Intensi Berwirausaha

sebesar 0.812. Sedangkan variabel Dukungan dan Role Model sebagai

moderasi memberikan pengaruh langsung yang tidak signifikan

dengan tanda negatif sebesar -0.048 dan 0.064.

4.2.6 Pemodelan Intensi Berwirausaha

Pada penelitian ini pemodelan intensi berwirausaha dibentuk

berdasarkan hasil analisis indikator-indikator yang valid digunakan

pada model pengukuran dan variabel-variabel laten yang signifikan

berpengaruh pada model struktural. Berdasarkan hasil evaluasi model

pengukuran, terdapat satu indikator yang tidak valid sehingga tidak

dapat dimasukkan ke dalam model pengukuran. Sedangkan hasil

evaluasi model struktural variabel Dukungan dan Role Model sebagai

moderasi variabel Atitude terhadap Intensi Berwirausaha tidak

memiliki pengaruh yang signifikan.

Dalam penelitian ini model intensi berwirausaha berupa data

yang telah distandarisasi dilambangkan dengan Z yang dibentuk

berdasarkan

a. Model pengukuran variabel laten Attitude (X1) bersifat reflektif ZX1.1 = 0.618X1

ZX1.2 = 0.677X1

ZX1.3 = 0.799X1

ZX1.4 = 0.794X1

ZX1.5 = 0.674X1

ZX1.6 = 0.740X1

ZX1.7 = 0.213X1

47

ZX1.8 = 0.631X1

𝑍X1.9 = 0798X1

ZX1.10 = 0.834X1

ZX1.11 = 0.620X1

ZX1.12 = 0.782X1

keterangan :

X1.1 : kepemimpinan

X1.2 : keinginan menjadi bos

X1.3 : tantangan

X1.4 : pengembangan potensi diri

X1.5 : ekspektasi pendapatan

X1.6 : kesedian menanggung resiko

X1.8 : kebebasan dalam bekerja

X1.9 : kreatif

X1.10 : inovasi

X1.11 : status sosial

X1.12 : kepercayaan diri

b. Model pengukuran variabel laten Dukungan (X2) bersifat reflektif ZX2.1 = 0.829X2

ZX2.2 = 0.799X2

ZX2.3 = 0.744X2

ZX2.4 = 0.739X2

ZX2.5 = 0.418X2

keterangan :

X2.1 : pendidikan kewirausahaan

X2.2 : seminar kewirausahaan

X2.3 : praktik kewirausahaan

X2.4 : dukungan sosial

X2.5 : dukungan lingkungan

c. Model pengukuran variabel laten Role Model (X3) bersifat reflektif ZX3.1 = 0.901X3

ZX3.2 = 0.829X3

ZX3.3 = 0.920X3

ZX3.4 = 0.908X3

keterangan :

X3.1 : sumber inspirasi

X3.2 : tolak ukur kemampuan diri

X3.3 : tuntunan berperilaku

X3.4 : motivator untuk mencapai tujuan

48

d. Model pengukuran variabel laten Intensi Berwirausaha (Y) bersifat

formatif Y = 0.768ZY1 + 0.855ZY2 + 0.919ZY3 + 0.846ZY4 + 0.846ZY5

keterangan :

Y1 : memilih untuk berwirausaha

Y2 : mengidentifikasi peluang wirausaha

Y3 : memanfaatkan peluang wirausaha

Y4 : memulai untuk berwirausaha

Y5 : membuka lapangan kerja

e. Model struktural pengaruh Attitude terhadap Intensi Berwirausaha Y = 0,812 X1

4.3 Pembahasan

Berdasarkan hasil analisis SEM dengan pendekatan WarpPLS

menggunakan data hasil transformasi skor ke skala, dari keempat

variabel laten yang digunakan, yaitu Attitude, Dukungan dan Role

Model sebagai moderasi, dan Intensi Berwirausaha hanya terdapat

satu hubungan yang bermakna antar variabel. Hubungan tersebut

menunjukkan hubungan yang bersifat positif, hal ini diperkuat oleh

koefisien jalur yang bernilai positif.

Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Attitude akan

meningkatkan Intensi Berwirausaha seorang mahasiswa. Hal ini

sesuai dengan teori yang digunakan karena sikap dari seseorang akan

sangat mempengaruhi intensi atau keinginan seseorang dalam

melakukan suatu perilaku. Sedangkan Dukungan dan Role Model

sebagai moderasi dari Attitude terhadap Intensi Berwirausaha tidak

menunjukkan pengaruh yang signifikan. Hal tersebut tidak sesuai

dengan teori yang digunakan. Dukungan baik melalui dukungan

pendidikan, sosial maupun lingkungan disertai dengan adanya sikap

seharusnya dapat meningkatkan intensi mahasiswa dalam

berwirausaha. Begitu pun dengan Role Model, dengan adanya

seseorang yang menjadi panutan disertai dengan sikap seharusnya

dapat meningkatkan intensi seorang mahasiswa dalam berwirausaha.

Tetapi dalam hasil analisis mengatakan sebaliknya, jadi dapat

dikatakan bahwa Dukungan dan Role Model sebagai moderasi dari

variabel Attitude tidak semerta mampu meningkatkan intensi seorang

mahasiswa dalam berwirausaha.

49

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dalam penelitian ini diperoleh

kesimpulan sebagai berikut :

1. Hasil analisis menunjukkan bahwa hanya terdapat satu

hubungan yang bermakna antar variabel. Variabel Attitude

memberikan pengaruh langsung terhadap Intensi Berwirausaha

dengan pengaruh bersifat positif dan sebesar 0.812. Hal ini

menunjukkan bahwa semakin baik Attitude seorang mahasiwa

dapat meningkatkan intensi ahasiwa tersebut dalam

berwirausaha. Sedangkan variabel Dukungan dan Role Model

sebagai moderasi dari Attitude tidak memberikan pengaruh yang

bermakna terhadap Intensi Berwirausaha. Sehingga dalam

analisis penelitian ini, sikap seorang mahasiswa disertai dengan

dukungan yang besar dan besarnya role model tidak semerta

dapat meningkatkan intensi mahasiswa tersebut dalam

berwirausaha.

2. Pemodelan yang didapatkan dari hasil analisis data penskalaan

terbentuk satu model struktural, yaitu model struktural pengaruh

variabel laten Attitude terhadap Intensi Berwirausaha. Berikut

adalah model struktural yang didapat :

5.2 Saran

Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah

Structural Equation Model (SEM) dengan pendekatan WarpPLS

untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi intensi

berwirausaha. Saran untuk penelitian selanjutnya, yaitu dapat

menambahkan variabel laten lain yang mempengaruhi intensi

berwirausaha, seperti perceived desirability, perceived feasibility,

dan sebagainya. Selain itu juga dapat memodifikasi model yang telah

ada dalam penelitian ini yaitu dengan menjadikan moderasi sebagai

mediasi. Saran lain untuk penelitian selanjutnya juga dapat

menggunakan analisis SEM lainnya seperti Generalized Structured

Component Analysis (GSCA).

51

DAFTAR PUSTAKA

Adhitama, P.P. 2014. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat

Berwirausaha (Studi Kasus Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan

Bisnis UNDIP Semarang). Skripsi.

Ahmadi, A. 2007. Psikologi Sosial. Jakarta : Rineka Cipta.

Ajzen, I. 2005. Attitudes, Personality and Behavior. New York. USA:

Open University Press

Akdon dan Riduwan. 2005. Rumus dan Data dalam Aplikasi

Statistika. Bandung : Alfabeta.

Anastasi, A. dan Susana, U. 1997. Psychological Testing. New Jersey

: Prentice Hall Inc.

Azwar, S. 2012. Metode Penelitian. Yogyakarta : Pustaka Pelajar.

Badan Pusat Statistik. 2016.

Chaplin, J.P. 2004. Kamus Lengkap Psikologi. Jakarta : PT Raja

Grafindo Persada.

Eagly, A. H. dan Chaiken, S. 1993. The Psychology of Attitudes. Fort

Worth. TX: Harcout Brace Jovanovitch.

Efrata, T. 2016. Pendidikan Kewirausahaan Terhadap Minat

Berwirausaha : Mediasi Perceived Desirability, Mediasi

Perceived Feasibility dan Moderasi Model Peran. Disertasi.

Program Doktor Ilmu Manajemen Pascasarjana Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya Malang.

Fishbein dan Ajzen. 1975. Belief, Attitude, Intentions and Behavior:

an introduction to theory and research. California: Addison-

Wesley Publishing Company, Inc.

52

Fornell, C. dan Bookstein, F. 1982. Two Structural Equation Models

: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-Voice Theory.

Journal Marketing Research.

Gronlund, N.E. and Linn, R.L. 1990. Measurement and Evaluation in

Teaching 6th Edition. New York : Macmillan Publishing

Company.

Krech, D. Crutchfield, R. S. dan Ballachey, E. 1962. Individual in

Society. a Textbook of Social Psycology. San Fransisco : Mc

Graww Hill Book Company.

Levy, P.S. dan Lemeshow, S. 1999. Sampling of Populations:

Methods and Applications, 4th Edition. WILEY.

McClelland, D. 1976. The Achievement Motive. Irvington : Publisher,

Inc. New York.

Riduwan. 2009. Dasar-dasar Statistika. Bandung : ALFABETA.

Santoso, S. 2010. Statistik Non Parametrik Konsep dan Aplikasi

dengan SPSS. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo

Simamora, B. 2005. Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta : PT

Gramedia Pustaka Umum.

Solimun. 2010. Analisis Multivariat Pemodelan Struktural Metode

Partial Least Square-PLS. Malang : CV Citra.

Solimun. 2017. Penguatan Confirmatory Research Pemodelan

Persamaan Struktural dengan Pendekatan WarpPLS. Malang :

Laboraturium Statistika UB.

Suara.com. 2016. Jumlah Pengusaha di Indonesia Baru 15% dari

Total Penduduk.

http://www.suara.com/bisnis/2016/05/09/133306/jumlah-

pengusaha-di-indonesia-baru-15-persen-dari-total-penduduk

Diakses tanggal 23 Februari 2017.

http://www.suara.com/bisnis/2016/05/09/133306/jumlah-pengusaha-di-indonesia-baru-15-persen-dari-total-penduduk

http://www.suara.com/bisnis/2016/05/09/133306/jumlah-pengusaha-di-indonesia-baru-15-persen-dari-total-penduduk

53

Sugiyono. 2012. Memahami Penelitian Kuantitatif. Bandung :

ALFABETA

Walpole, R. E. 1995. Pengantar Statistik Edisi 3 Alih Bahasa:

Bambang Sumantri. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.

Zimmerer, T.W. dan Scarborough, N..M. 2008. Kewirausahaan dan

Manajemen Usaha Kecil. Jakarta : Salemba Empat.

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INTENSI MAHASISWA ...repository.ub.ac.id/3990/1/ST ANANDA...

Documents

Transcript of FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INTENSI MAHASISWA ...repository.ub.ac.id/3990/1/ST ANANDA...