VI ANALISIS HUBUNGAN ANTARA KINERJA, PARTISIPASI, DAN MANFAAT BAGI ANGGOTA KOPERAS
6.2. Hubungan antara Kinerja, Partisipasi Anggota dan Manfaat Koperasi Penelitian ini menggunakan analisis jalur ( path analysis ) untuk
mengetahui hubungan antara kinerja koperasi, partisipasi anggota, dan manfaat bagi anggota KUD Puspa Mekar. Analisis jalur merupakan bagian analisis regresi yang digunakan untuk menganalisis hubungan kausal antarvariabel dimana variabel-variabel bebas mempengaruhi variabel tergantung, baik secara langsung maupun tidak langsung melalui satu atau lebih perantara. Analisis jalur dapat digunakan untuk menguji hubungan asimetris yang dibangun atas dasar kajian teori tertentu. Model yang diuji adalah model yang menjelaskan hubungan kausal antarvariabel yang dibangun berdasarkan kajian teori tertentu.
6.2.1. Spesifikasi Model
Model yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat variabel eksogen yaitu variabel visi koperasi, kapasitas, jaringan dan sumberdaya. Variabel lainnya adalah variabel endogen yang juga berperan sebagai variabel antara yaitu variabel kinerja koperasi, partisipasi anggota, manfaat sosial dan manfaat ekonomi.
6.2.2. Identifikasi Model
Langkah berikutnya setelah model disusun adalah melakukan identifikasi model untuk menentukan apakah model tersebut dapat diduga. Berdasarkan tahap ini, suatu model dapat diduga apabila derajat bebas model lebih dari satu atau sama dengan nol. Dalam penelitian ini, nilai hasil uji degree of freedom model sebesar 167,92. Derajat bebas yang bernilai positif menunjukkan model tergolong dalam kategori fit. Hal ini berarti model yang dibangun telah sesuai karena degree of freedom model memiliki jumlah parameter yang diestimasi lebih kecil dari jumlah data yang diketahui (Wijayanto 2008).
6.2.3. Uji Kecocokan
Model yang telah diestimasi harus diuji kecocokan atau tingkat kebaikan sebelum model tersebut benar-benar diterima sebagai gambaran yang sebenarnya antara kinerja koperasi, partisipasi anggota, dan manfaat bagi anggota KUD Puspa Mekar. Terdapat beberapa ukuran kecocokan yang dapat digunakan untuk menunjukkan bahwa model secara keseluruhan sudah baik.
Model analisis jalur pada penelitian ini menunjukkan kebaikan model (goodness of fit) yang cukup baik untuk menjelaskan data. Model mampu mengestimasi matriks kovariansi atau matriks korelasi populasi yang tidak berbeda dengan matriks kovariansi atau matiks korelasi sampel. Nilai hasil uji degree of freedom model telah sesuai dengan model fit dimana derajat bebas bernilai positif sebesar 167,92. Kebaikan model pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 12.
Diperoleh dari hasil uji nilai P-value model sebesar 0,18, sehingga model dapat menjelaskan data secara komprehensif karena nilai yang dihasilkan lebih
besar dari nilai minimum yang disarankan yaitu sebesar ≥ 0,05 hal ini
menunjukkan bahwa data empiris telah identik dengan model atau teori. P adalah probabilitas untuk memperoleh penyimpangan (deviasi) besar yang ditunjukkan oleh nilai chi-square. Nilai chi-square pada penelitian ini sebesar 12,53. Nilai chi- square berkaitan dengan persyaratan signifikan, dimana nilai chi-square semakin kecil maka nilainya akan semakin baik.
Tabel 12. Goodness of Fit Model
Goodness-of-Fit Cutt-off-Value Hasil Keterangan
Chi-square Kecil 12,53 Good Fit
Significance Probability(P-
value) ≥ 0,05 0,18 Good Fit
Chi-square/df ≤ 3 1,39 Good Fit
RMR(Root Mean Square Residual)
≤ 0,05 atau ≤
0,1 0,04 Good Fit
RMSEA(Root Mean square
Error of Approximation) ≤ 0,08 0,06 Good Fit
GFI(Goodness of Fit) ≥ 0,90 0,99 Good Fit
AGFI(Adjusted Goodness of Fit
Index) ≥ 0,90 0,95 Good Fit
CFI (Comparative Fit Index) ≥ 0,90 1,00 Good Fit Nilai RMR (Root Mean Square Residual) menunjukkan angka sebesar 0,04. Nilai yang dihasilkan sesuai dengan nilai yang disarankan yaitu sebesar ≤
0,05 atau ≤ 0,1. Nilai RMSEA (Root Mean square Error of Approximation) model bernilai 0,06. Nilai RMSEA adalah nilai yang digunakan untuk mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model. Nilai RMSEA ini sesuai dengan nilai yang disarankan fit yaitu ≤ 0,08 yang menunjukkan nilai RMSEA masuk kedalam kriteria good fit.
Nilai GFI (Goodness of Fit) merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar model mampu menerangkan keragaman data dengan syarat berkisar antara 0 sampai 1. Nilai GFI model telah sesuai dengan kriteria good fit dengan nilai sebesar 0,99 karena nilai GFI ≥ 0,90 menunjukkan model fit. Nilai
AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) pada model telah sesuai dengan
persyaratan kriteria yaitu ≥ 0,90. Nilai AGFI yang diperoleh dalam penelitian ini
yaitu sebesar 0,95 yang telah sesuai dengan standar minimun dengan kriteria good fit. Nilai CFI (Comparative Fit Index) model sebesar 1. Nilai ini telah memenuhi
persyaratan dengan batas minimal ≥ 0,90.
6.2.4. Hubungan antar Variabel
Hubungan antara variabel dapat dilakukan dengan melihat uji-T. Jika nilai
Thitung > T tabel dengan Ttabel=1,96, maka suatu variabel berpengaruh nyata atau
signifikan terhadap variabel lainnya. Diagram model analisis jalur berdasarkan uji-T dapat dilihat pada Gambar 26.
X1 7.29 X2 7.28 X3 7.29 X4 7.28 Y3 4.23 Y4 3.85 Y1 4.29 Y2 1.78
Chi-Square=12.53, df=9, P-value=0.18504, RMSEA=0.061 3.52 3.86 0.33 1.66 -0.42 3.26 -0.53 0.13 2.38 3.40 1.22 0.94 2.61 -0.35 -0.73
Gambar 26. Model Diagram Jalur Hubungan Antara Kinerja Koperasi, Partisipasi, dan Manfaat Bagi Anggota KUD Puspa Mekar Berdasarkan Nilai Thitung
Hubungan antara variabel yang diinterpretasikan untuk menggambarkan keeratan hubungan suatu variabel dengan variabel lainnya ditunjukkan oleh nilai muatan faktor pada hasil estimasi model. Tingkat keeratan hubungan antar variabel yang terdapat dalam model dapat dilihat pada hasil analisis jalur dalam hasil estimasi berupa loading factor pada Gambar 27. Semakin besar nilai muatan fakor maka semakin kuat hubungan antar kedua variabel. Variabel yang memiliki nilai muatan positif berpengaruh positif terhadap variabel lainnya. Variabel yang memiliki nilai muatan negatif berpengaruh negatif terhadap variabel lainnya.
Variabel yang memiliki nilai muatan positif adalah visi, jaringan kerja, sumberdaya, dan partisipasi anggota terhadap kinerja koperasi. Kinerja koperasi terhadap manfaat sosial dan ekonomi berpengaruh positif. Manfaat sosial memiliki pengaruh yang positif terhadap partisipasi anggota. Variabel yang memiliki nilai muatan negatif adalah kapasitas manajemen terhadap kinerja koperasi dan manfaat ekonomi terhadap partisipasi anggota.
X1 1.00 X2 1.00 X3 1.00 X4 1.00 Y3 1.20 Y4 1.34 Y1 0.72 Y2 1.68
Chi-Square=12.53, df=9, P-value=0.18504, RMSEA=0.061
0.71 0.84 0.05 0.95 -0.13 0.42 -0.05 0.01 0.23 0.33 0.12 0.09 0.25 -0.03 -0.07
Gambar 27. Model Diagram Jalur Hubungan Antara Kinerja Koperasi, Partisipasi, dan Manfaat Bagi Anggota KUD Puspa Mekar Berdasarkan Nilai Loading Factor
Terlihat dalam Gambar 27 variabel yang memiliki pengaruh nyata terhadap kinerja koperasi (Y1), partisipasi anggota (Y2), manfaat sosial (Y3), dan
manfaat ekonomi (Y4) yang diterima anggota. Hasil estimasi model analisis jalur
dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Estimasi Model Jalur Hubungan Antara Kinerja Koperasi, Partisipasi, dan Manfaat Bagi Anggota KUD Puspa Mekar
Pengaruh Koefisien
Jalur Thitung Ttabel Keterangan Variabel Terhadap
X1 Visi Koperasi
Y1 Kinerja
Koperasi
0,42 3,26 1,96 Signifikan X2 Kapasitas -0,05 -0,53 1,96 Tidak Signifikan
X3 Jaringan Kerja 0,01 0,13 1,96 Tidak Signifikan
X4 Sumberdaya 0,23 2,38 1,96 Signifikan
Y2 Partisipasi
Anggota 0,05 0,33 1,96 Tidak Signifikan
Y3 Manfaat Sosial Y2 Partisipasi
Anggota
0,95 1,66 1,64 Signifikan Y4 Manfaat Ekonomi -0,13 -0,42 1,96 Tidak Signifikan
Y1 Kinerja Koperasi Y3 Manfaat Sosial 0,71 3,52 1,96 Signifikan
Y1 Kinerja
Koperasi
Y4 Manfaat