Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model) pada Analisis PLS

Analisis SEM berbasis PLS terdiri dari 3 komponen yaitu Evaluasi Model Struktural, Evaluasi Model Pengukuran dan Skema Pembobotan. Dalam artikel kali ini, akan dibahas mengenai Evaluasi Model Struktural atau yang biasa disebut dengan Inner Model.

Dalam menilai model struktural, digunakan beberapa uji yang terdiri daru uji validitas konvergen, uji validitas deskriminan, nilai reliabilitas komposit dan AVE.

Validitas Konvergen (Convergent Validity)

Validitas Konvergen merupakan derajat kesesuaian antara atribut hasil pengukuran alat ukur dan konsep-konsep teoretis yang menjelaskan keberadaan atribut-atribut dari variabel tersebut. 

Validitas Konvergen  dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item score/componentscore yang diestimasi dengan Soflware PLS. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,70 dengan konstruk yang diukur. Namun menurutChin, 1998 (dalam Ghozali, 2006) untuk penelitian tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggap cukup memadai. 

Validitas Deskriminan (Descriminant Validity)

Validitas Deskriminan mengukur korelasi antara item score atau component score. Validitas Deskriminan ini dilakukan untuk memastikan bahwa setiap konsep dari masing variabel laten berbeda dengan variabel lainnya. Model mempunyai validitas deskriminan yang baik jika setiap nilai loading dari setiap indikator dari sebuah variabel laten memiliki nilai loading yang paling besar dengan nilai loading lain terhadap variabel laten lainnya. 

Reliabilitas Komposit (Composite Reliability), Crombach's Alpha dan AVE

Nilai AVE digunakan untuk mengukur banyaknya varians yang dapat ditangkap oleh konstruknya dibandingkan dengan variansi yang ditimbulkan oleh kesalahan pengukuran, selanjutnya Composite Reliability menunjukkan  internal consistency, yaitu nilai composite reliability yang tinggi menunjukan nilai konsistensi dari masing-masing indikator dalam mengukur konstruknya, sedangkan crombachs alpha adalah Koefisien alpha dikembangkan oleh Cronbach (1951) sebagai ukuran umum dari konsistensi internal skala multi-item

Reliabilitas konstruk dapat dinilai dari nilai crombachs Alpha, nilai Composite Reliability dan nilai Average Variance Extracted (AVE) dari masing-masing konstruk. Konstruk dikatakan memiliki reliabilitas yang tinggi jika nilai crombachs alpha melebihi 0,7, nilai composite reliability meliebihi 0,70 dan AVE berada diatas 0,50.

Seluruh hasil pengujian tersebut akan keluar dalam satu output sekaligus yaitu output dari Algorithm PLS

Untuk menilai seluruh komponen dalam uji outer model tersebut, anda dapat melihat salah satu contoh evaluasi outer model. Dalam contoh berikut terdapat 2 variabel eksogen yaitu Y1 dan Y2, sedangkan jumlah variabel bebasnya ada 2 yaitu variabel X1 dan X2. Model struktural yang dibangun adalah sebagai berikut :

Setelah model struktural berhasil digambar, selanjutnya dilakukan estimasi dengan calcura memilih menu calculate - PLS Algorithm - Finish

Hasil estimasi tersebut selanjutnya dapat dilihat dengan memilih menu report - html report dan hasilnya akan dapat langsung dilihat pada browser. Berikut ini adalah hasilnya :

Hasil Uji Validitas Konvergen

Berdasarkan tabel di atas, nilai loading factor seluruh indikator terhadap konstruknya lebih dari 0,6 yang berarti seluruh  indikator tersebut valid dalam mengukur variabel penelitian, sehingga dalam tahap ini tidak ada indikator yang didrop dari model.

Hasil Uji Validitas Deskriminan

Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa seluruh indikator  memiliki loading factor terbesar di konstruknya masing-masing dan tidak pada konstruk yang lain, hal ini berarti seluruh indikator valid dalam mengukur konstruknya masing-masing, dengan demikian dalam tahap ini tidak ada indikator yang didrop dari model

Crombachs Alpha, Reliability Composite dan AVE

Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa seluruh kontruk telah memiliki nilai Reliabilitas komposit > 0,7, nilai crombachs alpha > 0,7 dan nilai AVE > 0,5 yang berarti seluruh variabel telah memenuhi reliabilitas konstruk. Adapun nilai R Square di atas menggambarkan besar kontribusi variabel eksogen terhadap variabel Endogen. Variabel Endogen Y1 dipengaruhi oleh variabel X1 dan X2 dengan R Square sebesar 0,3396 yang berarti besar pengaruh X1 dan X2 terhadap Y1 adalah sebesar 33,96%. Selanjutnya nilai R Square variabel Y2 sebesar 0,0226 yang berarti besar kontribusi X1, X2 dan Y1 terhadap Y2 adalah sebesat 2,26%.

Dari uraian di atas, dapat dilihat bahwa seluruh indikator telah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas konstruk. tidak ada indikator yang perlu didrop dari model. Seluruh indikator dapat digunakan untuk mengukur variabel dalam penelitian ini.

Lihat Output smartPLS : ORIGINAL OUTPUT SMARTPLS