BAB IV ANALISIS DATA DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
4.4 Analisis Faktor Konfirmatori ( Confirmatory Factor Analysis )
Analisis faktor konfirmatori dimaksudkan untuk menguji sebuah konsep yang dibangun dengan menggunakan beberapa indikator yang dapat diukur. Dalam penelitian ini analisis faktor konfirmatori digunakan untuk menguji unidimensionalitas masing-masing pembentuk variabel laten. Terdapat dua uji dasar dalam confirmatory factor analysis yaitu uji kesesuaian model dan uji signifikansi bobot faktor. Berikut ini akan disajikan analisis faktor konfirmatori untuk tiap-tiap variabel laten, analisis faktor konfirmatori konstruk eksogen dan analisis faktor konfirmatori konstruk endogen.
4.4.1 Analisis Faktor Konfirmatori Masing-masing Variabel Laten
Penelitian ini menggunakan lima variabel laten yaitu variabel manajemen pengetahuan (knowledge management), pembelajaran organisasional
(organizational learning), orientasi pasar (market orientation), inovasi
(innovation), dan kinerja perusahaan (firm performance). Analisis faktor
konfirmatori dari variabel-variabel tersebut akan disajikan pada ulasan berikut ini.
4.4.1.1 Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Manajemen Pengetahuan Gambar 4.1
CFA Variabel Manajemen Pengetahuan
Sumber: Data Hasil Olahan Penelitian, 2011
a. Uji Kesesuaian Model
Hasil pengujian kesesuaian model pada konfirmatori faktor analisis variabel manajemen pengetahuan menunjukkan bahwa semua nilai goodness of fit yang
ditunjukkan pada kolom hasil olah data telah memenuhi sebagian besar syarat yang ditunjukkan dalam kolom cut of value. Dengan demikian berarti konstruk-konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian telah memenuhi kriteria kelayakan sebuah model. Secara jelas kondisi tersebut dideskripsikan dalam tabel berikut ini.
Tabel 4.8
Hasil Pengujian Kelayakan Model Variabel Manajemen Pengetahuan Goodness of Fit
Index
Cut-off Value Hasil Olah
Data
Evaluasi Model
Chi-Square < 3,841 (df=1; p=0,05) 0,195 Baik
Probabilitas ≥ 0,05 0,659 Baik
GFI 0,90 ≤ GFI < 1,00 0,999 Baik
AGFI 0,90 ≤ AGFI < 1,00 0,992 Baik
TLI 0,95 ≤ AGFI < 1,00 1,014 Marginal
RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik
CFI 0,95 ≤ CFI < 1,00 1,000 Marginal
CMIN/DF ≤ 2,00 0,195 Baik
Sumber: Data Olahan Hasil Penelitian, 2011
b. Nilai factor loading
Nilai factor loading dari masing-masing indikator pembentuk variabel manajemen pengetahuan memiliki nilai critical ratio > 1,96 dan tingkat P (signifikansi) < 0.05.
Hal ini menunjukkan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan merupakan dimensi dari variabel laten yang dibentuk. Hal ini ditunjukkan dalam tabel 4.9 berikut ini.
Tabel 4.9
Hasil Uji Regression Weights Pada Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Manajemen Pengetahuan
Estimate S.E. C.R. P Label x1 <--- MANAJEMEN PENGETAHUAN_(MP) 1,000 x2 <--- MANAJEMEN PENGETAHUAN_(MP) 1,000 x3 <--- MANAJEMEN PENGETAHUAN_(MP) .978 .085 11.554 *** par_1
Sumber : Data Hassil Olahan Penelitian, 2011
Variabel manajemen pengetahuan dibentuk oleh tiga indikator. Variabel tersebut dicerminkan oleh indikator X1 (pemerolehan pengetahuan) sebesar 0,87; X2 (penyebarluasan pengetahuan) sebesar 0,86, dan X3 (respon terhadap pengetahuan) sebesar 0,85. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa indikator yang dominan membentuk variabel manajemen pengetahuan adalah pemerolehan pengetahuan pengetahuan. Berikut ini ditampilkan penilaian model pengukuran variabel manajemen pengetahuan (tabel 4.10) untuk melengkapi pembahasan ini.
Tabel 4.10
Penilaian Model Pengukuran Variabel Manajemen Pengetahuan
Indikator Bentuk Persamaan
X1 X1= 0,87+e1
X2 X2= 0,86+e2
X3 X3= 0,85+e3
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan dalam Tabel 4.10 terlihat bahwa indikator pada variabel laten memiliki nilai lambda atau factor loading yang lebih besar daripada 0.40, sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator tersebut secara bersama-sama menunjukkan unidimensionalitas untuk variabel latennya.
4.4.1.2 Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Pembelajaran Organisasional Gambar 4.2
CFA Variabel Pembelajaran Organisasional
Sumber: Data Hasil Olahan Penelitian, 2011
a. Uji Kesesuaian Model
Hasil pengujian kesesuaian model pada konfirmatori faktor analisis variabel pembelajaran organisasional dideskripsikan dalam tabel 4.11. Berdasarkan tabel tersebut diketahui bahwa semua nilai goodness of fit telah memenuhi semua syarat
yang ditunjukkan dalam kolom cut of value. Dengan demikian berarti konstruk-konstruk yang digunakan untuk membentuk model penelitian telah memenuhi kriteria kelayakan sebuah model atau dengan data empiris. Berikut ini tabel 4.11 yang menjadi pijakan dalam uji kesesuaian/kelayakan model.
Tabel 4.11
Hasil Pengujian Kelayakan Model Variabel Pembelajaran Organisasional Goodness of Fit
Index
Cut-off Value Hasil Olah
Data
Evaluasi Model
Chi-Square < 11,071 (df=5; p=0,05) 5,948 Baik
Probabilitas ≥ 0,05 0,311 Baik
GFI 0,90 ≤ GFI < 1,00 0,977 Baik
AGFI 0,90 ≤ AGFI < 1,00 0,932 Baik
TLI 0,95 ≤ AGFI < 1,00 0,990 Baik
RMSEA ≤ 0,08 0,043 Baik
CFI 0,95 ≤ CFI < 1,00 0,995 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 1,190 Baik
Sumber: Data Olahan Hasil Penelitian, 2011
b. Nilai factor loading
Nilai factor loading dari masing-masing indikator pembentuk variabel pembelajaran organisasional memiliki nilai critical ratio > 1,96 dan tingkat P (signifikansi) < 0.05.
Hal ini menunjukkan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan merupakan dimensi dari variabel laten yang dibentuk. Hal ini ditunjukkan dalam tabel 4.12 berikut ini.
Tabel 4.12
Hasil Uji Regression Weights Pada Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Manajemen Pembelajaran Organisasional
Estimate S.E. C.R. P Label x4 <--- PEMBELAJARAN ORGANISASIONAL_(PO) 1.000 x5 <--- PEMBELAJARAN ORGANISASIONAL_(PO) .917 .127 7.242 *** par_1 x6 <--- PEMBELAJARAN ORGANISASIONAL_(PO) 1.022 .123 8.299 *** par_2 x7 <--- PEMBELAJARAN ORGANISASIONAL_(PO) .664 .128 5.207 *** par_3 x8 <--- PEMBELAJARAN ORGANISASIONAL_(PO) .875 .127 6.894 *** par_4
Sumber : Data Hassil Olahan Penelitian, 2011
Variabel pembelajaran organisasional dibentuk oleh lima indikator. Variabel tersebut dicerminkan oleh indikator X4 (pembelajaran yang berkelanjutan) sebesar 0,80; X5 (penyelidikan dan dialog) sebesar 0,74; X6 (pembelajaran tim) sebesar 0,81; X7 (dukungan terhadap karyawan) sebesar 0,53, dan X8 (kepemimpinan strategis untuk belajar) sebesar 0,70. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa indikator yang dominan membentuk variabel pembelajaran organisasional adalah pembelajaran tim. Berikut ini ditampilkan penilaian model pengukuran variabel pembelajaran organisasional (tabel 4.13) untuk melengkapi pembahasan ini.
Tabel 4.13
Penilaian Model Pengukuran Variabel Pembelajaran Organisasional
Indikator Bentuk Persamaan
X4 X4= 0,80+e4
X5 X5= 0,74+e5
X6 X6= 0,81+e6
X7 X7= 0,53+e7
X8 X8= 0,70+e8
Sumber: Data Hasil Olahan Penelitian, 2011
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan dalam Tabel 4.13 terlihat bahwa indikator pada variabel laten memiliki nilai lambda atau factor loading yang lebih besar daripada 0.40, sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator tersebut secara bersama-sama menunjukkan unidimensionalitas untuk variabel latennya.
4.4.1.3 Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Orientasi Pasar Gambar 4.3
CFA Variabel Orientasi Pasar
Sumber: Data Hasil Olahan Penelitian, 2011
a. Uji Kesesuaian Model
Hasil pengujian kesesuaian model pada konfirmatori faktor analisis variabel orientasi pasar menunjukkan bahwa semua nilai goodness of fit yang ditunjukkan pada kolom hasil olah data telah memenuhi sebagian besar syarat yang ditunjukkan dalam kolom cut of value. Dengan demikian berarti konstruk-konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian telah memenuhi kriteria kelayakan sebuah model. Secara jelas kondisi tersebut dideskripsikan dalam tabel berikut ini.
Tabel 4.14
Hasil Pengujian Kelayakan Model Variabel Manajemen Orientasi Pasar Goodness of Fit
Index
Cut-off Value Hasil Olah
Data
Evaluasi Model
Chi-Square < 3,841 (df=1; p=0,05) 0,525 Baik
Probabilitas ≥ 0,05 0,469 Baik
GFI 0,90 ≤ GFI < 1,00 0,997 Baik
AGFI 0,90 ≤ AGFI < 1,00 0,979 Baik
TLI 0,95 ≤ AGFI < 1,00 1,011 Marginal
RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik
CFI 0,95 ≤ CFI < 1,00 1.000 Marginal
CMIN/DF ≤ 2,00 0,525 Baik
Sumber: Data Olahan Hasil Penelitian, 2011
b. Nilai factor loading
Nilai factor loading dari masing-masing indikator pembentuk variabel manajemen pengetahuan memiliki nilai critical ratio > 1,96 dan tingkat P (signifikansi) < 0.05.
Hal ini menunjukkan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan merupakan dimensi dari variabel laten yang dibentuk. Hal ini ditunjukkan dalam tabel 4.15 berikut ini.
Tabel 4.15
Hasil Uji Regression Weights Pada Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Orientasi Pasar
Estimate S.E. C.R. P Label x9 <--- ORIENTASI PASAR_(OPS) 1.000 x10 <--- ORIENTASI PASAR_(OPS) 1.004 .112 8.981 *** par_1 x11 <--- ORIENTASI PASAR_(OPS) 1.035
Sumber : Data Hassil Olahan Penelitian, 2011
Variabel orientasi pasar dibentuk oleh tiga indikator. Variabel tersebut dicerminkan oleh indikator X9 (orientasi pelanggan) sebesar 0,80; X10 (orientasi pesaing) sebesar 0,81 dan X11 (koordinasi antarfungsi) sebesar 0,81. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa indikator yang dominan membentuk variabel orientasi pasar adalah orientasi pesaing dan koordinasi antarfungsi. Berikut ini ditampilkan penilaian model pengukuran variabel orientasi pasar (tabel 4.16) untuk melengkapi pembahasan ini.
Tabel 4.16
Penilaian Model Pengukuran Variabel Orientasi Pasar
Indikator Bentuk Persamaan
X9 X9= 0,80+e9
X10 X10= 0,81+e10
X11 X11= 0,81+e11
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan dalam Tabel 4.16 terlihat bahwa indikator pada variabel laten memiliki nilai lambda atau factor loading yang lebih besar daripada 0.40, sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator tersebut secara bersama-sama menunjukkan unidimensionalitas untuk variabel latennya.
4.4.1.4 Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Inovasi Gambar 4.4
CFA Variabel Inovasi
Sumber: Data Hasil Olahan Penelitian, 2011
a. Uji Kesesuaian Model
Hasil pengujian kesesuaian model pada konfirmatori faktor analisis variabel orientasi pasar menunjukkan bahwa semua nilai goodness of fit yang ditunjukkan
pada kolom hasil olah data telah memenuhi sebagian besar syarat yang ditunjukkan dalam kolom cut of value. Dengan demikian berarti konstruk-konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian telah memenuhi kriteria kelayakan sebuah model. Secara jelas kondisi tersebut dideskripsikan dalam tabel berikut ini.
Tabel 4.17
Hasil Pengujian Kelayakan Model Variabel Inovasi Goodness of Fit
Index
Cut-off Value Hasil Olah
Data
Evaluasi Model
Chi-Square < 3,841 (df=1; p=0,05) 1,138 Baik
Probabilitas ≥ 0,05 0,286 Baik
GFI 0,90 ≤ GFI < 1,00 0,993 Baik
AGFI 0,90 ≤ AGFI < 1,00 0,956 Baik
TLI 0,95 ≤ AGFI < 1,00 0,997 Baik
RMSEA ≤ 0,08 0,037 Baik
CFI 0,95 ≤ CFI < 1,00 0,999 Baik
CMIN/DF ≤ 2,00 1,138 Baik
Sumber: Data Olahan Hasil Penelitian, 2011
b. Nilai factor loading
Nilai factor loading dari masing-masing indikator pembentuk variabel manajemen pengetahuan memiliki nilai critical ratio > 1,96 dan tingkat P (signifikansi) < 0.05.
Hal ini menunjukkan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan merupakan dimensi dari variabel laten yang dibentuk. Hal ini ditunjukkan dalam tabel 4.18 berikut ini.
Tabel 4.18
Hasil Uji Regression Weights Pada Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Inovasi
Estimate S.E. C.R. P Label x12 <--- INOVASI (INV) 1.000
x13 <--- INOVASI (INV) 1.117 .105 10.594 *** par_1 x14 <--- INOVASI (INV) 1.000
Sumber : Data Hassil Olahan Penelitian, 2011
Variabel inovasi dibentuk oleh tiga indikator. Variabel tersebut dicerminkan oleh indikator X12 (inovasi produk) sebesar 0,82; X13 (inovasi teknis) sebesar 0,91 dan X14 (inovasi administratif) sebesar 0,77. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa indikator yang dominan membentuk variabel inovasi adalah inovasi teknis. Berikut ini ditampilkan penilaian model pengukuran variabel manajemen pengetahuan (tabel 4.19) untuk melengkapi pembahasan ini.
Tabel 4.19
Penilaian Model Pengukuran Variabel Inovasi
Indikator Bentuk Persamaan
X12 X1= 0,82+e12
X13 X2= 0,91+e13
X14 X3= 0,77+e14
Sumber: Data Hasil Olahan Penelitian, 2011
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan dalam Tabel 4.19 terlihat bahwa indikator pada variabel laten memiliki nilai lambda atau factor loading yang lebih besar daripada 0.40, sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator tersebut secara bersama-sama menunjukkan unidimensionalitas untuk variabel latennya.
4.4.1.5 Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Kinerja Perusahaan Gambar 4.5
CFA Variabel Kinerja Perusahaan
Sumber: Data Olahan Hasil Penelitian, 2011
a. Uji Kesesuaian Model
Hasil pengujian kesesuaian model pada konfirmatori faktor analisis variabel orientasi pasar menunjukkan bahwa semua nilai goodness of fit yang ditunjukkan pada kolom hasil olah data telah memenuhi sebagian besar syarat yang ditunjukkan dalam kolom cut of value. Dengan demikian berarti konstruk-konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian telah memenuhi kriteria kelayakan sebuah model. Secara jelas kondisi tersebut dideskripsikan dalam tabel berikut ini.
Tabel 4.20
Hasil Pengujian Kelayakan Model Variabel Kinerja Perusahaan Goodness of Fit
Index
Cut-off Value Hasil Olah
Data
Evaluasi Model
Chi-Square < 3,841 (df=1; p=0,05) 0,832 Baik
Probabilitas ≥ 0,05 0,362 Baik
GFI 0,90 ≤ GFI < 1,00 0,995 Baik
AGFI 0,90 ≤ AGFI < 1,00 0,967 Baik
TLI 0,95 ≤ AGFI < 1,00 1,004 Marginal
RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik
CFI 0,95 ≤ CFI < 1,00 1,000 Marginal
CMIN/DF ≤ 2,00 0,832 Baik
Sumber: Data Olahan Hasil Penelitian, 2011
b. Nilai factor loading
Nilai factor loading dari masing-masing indikator pembentuk variabel manajemen pengetahuan memiliki nilai critical ratio > 1,96 dan tingkat P (signifikansi) < 0.05.
Hal ini menunjukkan bahwa indikator-indikator tersebut secara signifikan merupakan dimensi dari variabel laten yang dibentuk. Hal ini ditunjukkan dalam tabel 4.21 berikut ini.
Tabel 4.21
Hasil Uji Regression Weights Pada Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Kinerja Perusahaan
Estimate S.E. C.R. P Label x15 <--- KINERJA PERUSAHAAN_(KP) 1.000 x16 <--- KINERJA PERUSAHAAN_(KP) .840 .102 8.216 *** par_1 x17 <--- KINERJA PERUSAHAAN_(KP) 1.000
Sumber : Data Hassil Olahan Penelitian, 2011
Variabel kinerja perusahaan dibentuk oleh tiga indikator. Variabel tersebut dicerminkan oleh indikator X15 (keberhasilan produk baru) sebesar 0,86; X16 (persepsi kinerja keseluruhan) sebesar 0,72 dan X17 (pertumbuhan pangsa pasar) sebesar 0,83. Dari hasil tersebut, diketahui bahwa indikator yang dominan membentuk variabel kinerja perusahaan adalah keberhasilan produk baru. Berikut ini ditampilkan penilaian model pengukuran variabel manajemen pengetahuan (tabel 4.19) untuk melengkapi pembahasan ini.
Tabel 4.22
Penilaian Model Pengukuran Kinerja Perusahaan
Indikator Bentuk Persamaan
X15 X15= 0,86+e15
X16 X16= 0,72+e16
X17 X17= 0,83+e17
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan dalam Tabel 4.22 terlihat bahwa indikator pada variabel laten memiliki nilai lambda atau factor loading yang lebih besar daripada 0.40, sehingga dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator tersebut secara bersama-sama menunjukkan unidimensionalitas untuk variabel latennya.