Validitas diskriminan adalah aspek penting dalam pengujian model pengukuran di SmartPLS. Konsep ini memastikan bahwa setiap konstruk laten dalam penelitian benar-benar berbeda satu sama lain. Dalam penelitian berbasis SEM PLS, validitas diskriminan digunakan untuk menunjukkan bahwa indikator pada suatu konstruk tidak memiliki korelasi berlebihan dengan konstruk lainnya. Dengan begitu, setiap variabel dapat berdiri sendiri tanpa terjadi tumpang tindih makna.

SmartPLS menyediakan alat untuk mengevaluasi validitas diskriminan secara cepat melalui berbagai metode seperti Fornell-Larcker dan HTMT. Dua metode ini telah menjadi standar dalam penelitian modern, terutama ketika model penelitian melibatkan banyak variabel. Validitas diskriminan yang baik akan membuat model lebih kuat dan dapat dipercaya.

Validitas diskriminan tidak hanya berkaitan dengan angka, tetapi juga berhubungan dengan konsep yang mendasari indikator. Peneliti harus memastikan bahwa setiap indikator telah disusun berdasarkan teori yang benar, sehingga perhitungannya nanti akan mencerminkan hubungan yang tepat.

Karena peran pentingnya, validitas diskriminan menjadi langkah wajib sebelum peneliti melanjutkan analisis ke inner model. Jika validitas diskriminan gagal, maka hubungan antar variabel dalam model struktural juga tidak dapat diinterpretasikan dengan baik.

Baca Juga: Langkah Penelitian Menggunakan SmartPLS

Komponen Penting dalam Validitas Diskriminan

Untuk menilai validitas diskriminan secara akurat, peneliti harus memahami beberapa komponen penting yang digunakan dalam SmartPLS. Komponen pertama adalah korelasi antar konstruk, yang menjadi dasar untuk melihat apakah konstruk tersebut benar-benar berbeda. Semakin rendah korelasi antar konstruk non-hubungan, semakin baik validitas diskriminannya.

Metode Fornell-Larcker menjadi salah satu teknik paling populer dalam menilai validitas diskriminan. Dalam metode ini, nilai akar kuadrat AVE harus lebih tinggi dibandingkan korelasi antar konstruk lainnya. Artinya, konstruk lebih mampu menjelaskan dirinya sendiri dibandingkan konstruk lain yang tidak terkait.

Komponen lainnya adalah HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio), yang dianggap lebih sensitif dan akurat dalam menilai validitas diskriminan. Jika nilai HTMT berada di bawah batas yang direkomendasikan, biasanya 0,85 atau 0,90, maka validitas diskriminan dianggap terpenuhi.

Dengan memahami komponen-komponen tersebut, peneliti bisa lebih mudah menginterpretasikan output SmartPLS dan memastikan instrumen yang digunakan berkualitas baik.

Cara Cek Validitas Diskriminan di SmartPLS

Pada SmartPLS, pengecekan validitas diskriminan dapat dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah sederhana yang mudah dipahami peneliti. Berikut gambaran umum langkahnya:

• Jalankan algoritma PLS untuk mendapatkan nilai AVE dan korelasi konstruk.

• Buka menu Fornell-Larcker Criterion untuk melihat apakah akar AVE lebih tinggi dari korelasi antar konstruk.

• Buka hasil HTMT untuk melihat apakah nilai HTMT berada di bawah batas maksimal.

• Evaluasi tabel cross-loading untuk memastikan tiap indikator lebih terkait dengan konstruknya.

• Jika ada indikator yang tidak memenuhi syarat, pertimbangkan revisi atau penghapusan indikator.

Langkah-langkah ini membantu peneliti menilai apakah konstruk yang digunakan dalam penelitian dapat dibedakan dengan baik. SmartPLS menampilkan output yang rapi sehingga memudahkan peneliti membaca hasilnya tanpa kesulitan.

Pemahaman langkah-langkah ini menjadi dasar sebelum peneliti melanjutkan ke analisis model struktural. Dengan validitas yang terpenuhi, model yang digunakan akan jauh lebih kuat dan valid.

Contoh Penerapan Validitas Diskriminan

Validitas diskriminan banyak digunakan dalam berbagai penelitian yang melibatkan variabel laten. Misalnya, dalam penelitian perilaku konsumen, variabel seperti kepuasan, kepercayaan, dan loyalitas harus diuji agar tidak saling tumpang tindih. Begitu pula dalam penelitian pendidikan, variabel seperti motivasi, minat, dan hasil belajar harus memiliki indikator yang benar-benar berbeda.

Contoh penerapannya dapat dilihat dalam penelitian pemasaran berikut:

• Menguji apakah indikator kualitas layanan tidak tumpang tindih dengan indikator pengalaman pelanggan.

• Menilai apakah indikator perceived value tidak beririsan dengan indikator kepuasan.

• Mengecek apakah konstruk brand trust dan purchase intention benar-benar berdiri sendiri.

Penelitian SDM juga sering membutuhkan validitas diskriminan ketika menilai variabel seperti lingkungan kerja, stres kerja, dan motivasi. Dengan menggunakan SmartPLS, peneliti dapat mengetahui apakah indikator stres kerja tidak membaur dengan konstruk motivasi meskipun keduanya saling berhubungan dalam konteks pekerjaan.

Validitas diskriminan membantu memastikan bahwa analisis selanjutnya dapat dilakukan dengan akurat. Jika validitas ini tidak terpenuhi, maka seluruh struktur penelitian bisa bias dan menurunkan kualitas kesimpulan.

Interpretasi Hasil Validitas Diskriminan

Setelah peneliti menjalankan analisis, hal yang penting berikutnya adalah bagaimana menafsirkan hasil validitas diskriminan. Interpretasi tidak hanya melihat apakah nilainya memenuhi syarat, tetapi juga mengaitkan hasil tersebut dengan model penelitian secara keseluruhan.

Jika nilai akar AVE lebih besar dibanding korelasi antar konstruk, maka validitas diskriminan terpenuhi berdasarkan metode Fornell-Larcker. Kemudian, peneliti harus mengecek nilai HTMT apakah berada di bawah angka 0,85 atau 0,90. Nilai yang lebih rendah menunjukkan konstruk memiliki perbedaan yang cukup kuat.

Selain itu, hasil cross-loading harus menunjukkan bahwa indikator memiliki loading tertinggi pada konstruk yang seharusnya. Jika ada indikator yang loading-nya lebih tinggi pada konstruk lain, indikator tersebut dianggap tidak valid dan perlu dikaji ulang.

Interpretasi yang tepat akan membimbing peneliti dalam menentukan apakah instrumen yang digunakan benar-benar dapat melanjutkan ke tahap pengujian model struktural. Jika validitas tidak terpenuhi, revisi instrumen harus dilakukan agar hasil penelitian lebih dapat dipercaya.

Baca Juga: Path Analysis dalam SmartPLS untuk Penelitian

Kesimpulan

Validitas diskriminan merupakan elemen penting dalam analisis SEM PLS menggunakan SmartPLS. Melalui metode Fornell-Larcker, HTMT, dan cross-loading, peneliti dapat memastikan bahwa setiap konstruk dalam model benar-benar berbeda satu sama lain. Validitas diskriminan yang baik membuat hasil penelitian lebih akurat, kuat, dan terpercaya. Dengan memahami cara pengecekan dan interpretasinya, peneliti dapat menyusun model pengukuran yang solid sebelum melanjutkan analisis ke tahap struktural.

Ketahui lebih banyak informasi terbaru dan terlengkap mengenai skripsi dengan mengikuti terus artikel dari Skripsi Malang. Dapatkan juga bimbingan eksklusif untuk skripsi dan tugas akhir bagi Anda yang sedang menghadapi masalah dalam penyusunan skripsi dengan menghubungi Admin Skripsi Malang sekarang juga! Konsultasikan kesulitan Anda dan raih kelulusan studi lebih cepat.