Langsung ke konten utama

Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS

Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS,  Untuk melakukan uji kualitas model pengukuran, caranya adalah: Klik menu Calculate => PLS Algoritm (lihat pada bagian yang dilingkari pada gambar dibawah ini !)
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Setelah itu, maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Selanjutnya, pilih (klik) Start Calculation.
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Setelah proses Calculation selesai, maka akan keluar hasil pengujian kualitas model pengukuran (lihat gambar di bawah ini !). Penyimpulan mengenai kualitas model pengukuran mengacu pada rule of tumbs berikut ini:
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Pada gambar di bawah ini nampak hasil outer loadings (di SPSS diistilahkan dengan Factor Loadings) digunakan untuk mengukur validitas konvergen dari model pengukuran (instrumen). Pada kasus ini, hasil uji outer loadings menunjukkan skor yang rendah pada variabel AKT (Akuntabilitas) yaitu kurang dari rule of tumbs 0,70 (Chin, 1998). Skor kurang dari 0,70 juga nampak pada konstruk KMUK4 dan KSI3. Nampak pula variabel INS (Insentif) memiliki korelasi tidak hanya pada dirinya (INS) tetapi juga pada AKT (Akuntabilitas). Dari hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa variabel Akuntabilitas (AKT) memiliki validitas konvergen yang kurang baik, sehingga sebaiknya variabel ini dieliminasi dan tidak diikutkan dalam pengujian hipotesis. Jika variabel akuntabilitas tetap diuji hipotesisnya maka hasil penelitian akan memiliki validitas yang lemah. Namun, karena ini hanya contoh, maka di bagian pengujian hipotesis nanti, variabel ini tetap diikutkan.


Sementara, untuk kasus rendahnya KMUK4 dan KSI3, maka sebelum uji hipotesis dilakukan, kedua konstruk ini harus dieliminasi terlebih dahulu dari perannya sebagai salah satu item pengukur (indikator) dari variabel yang diukurnya.
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Selanjutnya, menurut perhitungan cross loading (discriminant validity) di atas,dapat disimpulkan semua variabel memiliki korelasi tertinggi pada dirinya sendiri dibandingkan dengan korelasi pada variabel lain. Dengan demikian, syarat validitas diskriminan pada kasus penelitian ini terpenuhi.
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS

Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS

Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Sementara, untuk skor Cronbach Alpha dan Composite Reliability yang mengukur relibilitas model pengukuran didapatkan hasil yang bagus, yakni lebih dari rule of tumbs 0,60 (Werts et al., 1974 dikutip dari Salisbury et al. 2002). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model pengukuran semua variabel memiliki reliabilitas yang baik.
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Setelah itu maka akan muncul jendela sebagaimana gambar di bawah ini. Selanjutnya, pilih (klik) Start Calculation.
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Maka akan keluar hasil-hasil pengujian hipotesis sebagaimana pada gambar di bawah ini.
Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS
Untuk melihat hasil pengujian hipotesis pada PLS dengan model sederhana sebagaimana kasus yang sedang dikerjakan, pilihlah menu Path Coefficients.

Rule of tumbs dari terdukungnya suatu hipotesis penelitian adalah: (1) jika koefesien atau arah hubungan variabel (ditunjukkan oleh nilai original sample) sejalan dengan yang dihipotesiskan, dan (2) jika nilai t statistik lebih dari 1,64 (two-tiled) atau 1,96 (one-tiled) dan probability value (p-value) kurang dari 0,05 atau 5%.


Pada kasus ini, mengacu pada hasil yang disajikan pada menu Path Coefficients, hipotesis yang terdukung ada tiga, yakni: (1) INS => AKT, (2) PLT => AKT dan (3) PLT => PIK dengan masing-masing p-value senilai 0,000; 0,040 dan 0,000. Dari hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa Insentif (INS) berpengaruh positif terhadap akuntabilitas (AKT) dan pelatihan (PLT)
  
berpengaruh positif terhadap akuntabilitas dan penggunaan informasi kinerja (AKT dan PIK).

Postingan populer dari blog ini

Cara Uji Validitas dengan Corrected Item-Total Correlations SPSS

Uji validitas item merupakan uji instrumen data untuk mengetahui seberapa cermat suatu item dalam mengukur apa yang ingin diukur. Item dapat dikatakan valid jika adanya korelasi yang signifikan dengan skor totalnya, hal ini menunjukkan adanya dukungan item tersebut dalam mengungkap suatu yang ingin diungkap. Item biasanya berupa pertanyaan atau pernyataan yang ditujukan kepada responden dengan menggunakan bentuk kuesioner dengan tujuan untuk mengungkap sesuatu. Teknik uji validitas item dengan teknik Corrected ItemTotal Correlation , yaitu dengan cara mengkorelasikan skor item dengan skor totalnya dan melakukan koreksi terhadap nilai koefisien korelasi yang overestimasi. Hal ini dikarenakan agar tidak terjadi koefisien item total yang overestimasi (estimasi nilai yang lebih tinggi dari yang sebenarnya). Pada metode ini tidak perlu memasukkan skor total, karena sudah dihitung secara otomatis.    Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS Kemudian pengujian sign...

Rumus Fungsi If Dengan Conditional Formatting di Excel

Fungsi if merupakan fungsi yang sering digunakan pada aplikasi ms.excel untuk mendapatkan nilai berdasarkan kriteria yang ditentukan. Kadangkala kita ingin menambahkan warna-warna atau simbol-simbol tertentu pada setiap nilai yang dikembalikan dengan fungsi if. Untuk memberikan perbedaan ini, kita dapat menggunakan tools conditional formatting pada fungsi if tersebut. Mencari Nilai Dengan Fungsi If Sebelum menambahkan style pada hasil dari fungsi if, berikut ini adalah sebuah contoh data mencari score dengan fungsi if. Nilai score pada kolom E, merupakan nilai berdasarkan persentase pencapaian yang didapat pada kolom D berdasarkan nilai-nilai pada tabel pertama (A1:B4) Ketentuan score pada kolom E berdasarkan tabel pertama adalah : Jika nilai pada kolom D adalah lebih kecil dari 75%, maka akan mendapat score 1. Jika nilai pada kolom D antar 75% sampai 100%, maka akan mendapat score 2. Dan Jika nilai pada kolom D lebih besar dari 100%, maka akan mendapatkan score 3. If Dan Conditional F...