BAB II. TELAAH PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN MODEL
2.3. Kerangka Pemikiran Teoritis dan Hipotesis
Budaya organisasi yang kuat akan memicu karyawan untuk berpikir, berperilaku dan bersikap sesuai dengan nilai-nilai organisasi. Kesesuaian antara budaya organisasi dengan anggota organisasi yang mendukungnya akan menimbulkan kepuasan kerja, sehingga mendorong karyawan untuk meningkatkan kinerja menjadi lebih baik, yaitu bertahan pada satu perusahaan dan berkarir dalam jangka panjang (Kotter dan Hesket, 1992, dalam Murtanto, 1998). Oleh karena itu, budaya organisasi yang kuat diperlukan oleh setiap organisasi agar kepuasan kerja dan kinerja karyawan meningkat, sehingga akan meningkatkan kinerja organisasi secara keseluruhan (Aftoni Sutanto, 2002).
Kesesuaian karakteristik individu dengan budaya organisasi akan berhubungan dengan kepuasan kerja, komitmen organisasi dan kemungkinan pindah kerja (Maghfiroh, 2001 dalam Aftoni Sutanto, 2002). Organisasi yang mempekerjakan individu dengan nilai-nilai organisasi akan menimbulkan kepuasan kerja karyawan, sebaliknya apabila tidak ada kesesuaian antara karakteristik karyawan dengan budaya organisasi akan menimbulkan karyawan kurang termotivasi dan komitmen kerjanya rendah serta tidak terciptanya kepuasan kerja. Akibatnya tingkat perputaran karyawan
xxxiv
lebih tinggi karena mereka lebih memilih pindah ke organisasi lain (Robbins, 1996).
Terciptanya kepuasan kerja pada akhirnya akan menciptakan peningkatan kinerja karyawan. Demikian juga dengan locus of control memiliki hubungan terhadap kepuasan kerja, sehingga dengan kepuasan kerja yang diperoleh karyawan akan dapat meningkatkan kinerjanya. Untuk memperjelas faktor-faktor atau variabel-variabel yang mempengaruhi kinerja karyawan pada Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat, diperlihatkan Kerangka Pemikiran Teoritis sebagai berikut :
Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran Teoritis
Kerangka pemikiran teoritis tersebut menyajikan suatu pengembangan model variabel kepuasan kerja karyawan sebagai variabel intervening yang berdampak pada kinerja karyawan dengan menggunakan variabel budaya organisasi dan locus of control sebagai variabel yang mempengaruhi kepuasan kerja karyawan.
Budaya Organisasi (X1)
Kinerja Karyawan (Y2) H1
H3
H2
Kepuasan Kerja (Y1)
Locus of control (X2)
H5 H4
xxxv 2.3.2. Hipotesis
Hipotesis yang diajukan dalam penelitian tesis adalah sebagai berikut :
H1 : Budaya Organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap Kepuasan Kerja pada Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat;
H2 : Locus of Control mempunyai pengaruh positif terhadap Kepuasan Kerja pada Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat;
H3 : Kepuasan Kerja mempunyai pengaruh positif terhadap Kinerja Karyawan pada Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat;
H4 : Budaya Organisasi mempunyai pengaruh positif terhadap Kinerja Karyawan Kerja pada Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat;
H5 : Locus of Control mempunyai pengaruh positif terhadap Kinerja Karyawan pada Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat.
xxxvi
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Jenis dan Sumber Data
Sumber data mempunyai peran yang sangat penting dalam penelitian karena dengan adanya sumber data dapat digunakan untuk mengetahui segala informasi yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer adalah seumber data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber asli (Setiawan, 2005). Data primer dalam penelitian ini diperoleh langsung dari responden melalui alat bantu berupa kuesioner tentang budaya organisasi, locus of control, kepuasan kerja dan kinerja karyawan. Sedangkan data sekunder adalah data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung atau melalui media perantara. Adapun data sekunder dalam penelitian ini berupa Buku Register Keberatan/ Pengaduan, Buku Register Laporan Bulanan, Triwulanan dan Tahunan, Buku Uraian Jabatan dan Prosedur Kerja serta gambaran umum Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat yang meliputi struktur organisasi, visi dan misi.
3.2. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel
Terdapat 5 (lima) variabel penelitian yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah variabel Budaya Organisasi (X1), variabel Locus of Control (X2), variabel Kepuasan Kerja (Y1) dan variabel Kinerja Karyawan (Y2).
Kinerja karyawan : Variabel Terikat / Endogen (Y2) Kepuasan kerja : Variabel Terikat / Endogen (Y1)
xxxvii
Budaya organisasi : Variabel Bebas / Eksogen (X1) Locus of control : Variabel Bebas / Eksogen (X2)
Definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
3.2.1. Variabel Budaya Organisasi
Budaya organisasi adalah orientasi, pola pikir, persamaan tindakan yang mempengaruhi perilaku, sikap dan efektivitas seluruh karyawan (Hofstede, 1990).
Untuk mengukur variabel budaya organisasi terdapat 4 indikator yang berpengaruh terhadap budaya organisasi. Indikator-indikator yang dikembangkan untuk menjelaskan budaya organisasi dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Indikator Variabel Budaya Organisasi
Sumber: Hofstede, et al (1990)
3.2.2. Variabel Locus of Control
Locus of control merupakan keyakinan masing-masing individu karyawan tentang kemampuannya untuk bisa mempengaruhi semua kejadian yang berkaitan dengan dirinya dan pekerjaannya (Frucot dan Shearon, 1997). Untuk mengukur
Budaya Organisasi
(X1) Profesionalisme
(X1.1) Percaya pada rekan
kerja (X1.2) Keteraturan
(X1.3)
Integrasi (X1.4)
xxxviii
locus of control, indikator variabelnya dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Indikator Variabel Locus of Control
Sumber: Frucot dan Shearon (1997)
3.2.3. Variabel Kepuasan Kerja
Kepuasan kerja sebagai tingkat kesenangan yang dirasakan seseorang atas peranan atau pekerjaan dalam organisasi (Robbins, 1996). Pengukuran variabel kepuasan kerja menurut Celluci, et al (1978 dalam Fuad Mas’ud, 2004) terdapat 4 indikator yang paling penting dalam pekerjaan yang akan memberikan respon terhadap kepuasan kerja. Indikator-indikator yang dikembangkan untuk mengukur kepuasan kerja diperlihatkan dalam Gambar 3.3.
Gambar 3.3. Indikator Variabel Kepuasan Kerja
Sumber : Celluci, et al (1978 dalam Fuad Mas’ud, 2004) Kepuasan
Kerja (Y1) Pekerjaan itu sendiri
(Y1.1) Kesempatan Promosi
(Y1.2) Rekan Sekerja
(Y1.3) Supervisi
(Y1.4)
Locus of Control (X2) External
(X2.1)
Internal (X2.2)
xxxix 3.2.4. Variabel Kinerja Karyawan
Kinerja karyawan merupakan kesuksesan seseorang didalam melaksanakan suatu pekerjaan, kinerja pada dasamya hasil kerja seorang karyawan selama periode tertentu (Mohammad As'ad, 1995). Terdapat 4 indikator yang digunakan untuk mengukur kinerja karyawan. Indikator-indikator yang dikembangkan untuk menjelaskan kinerja karyawan diperlihatkan dalam Gambar 3.4.
Gambar 3.4. Indikator Variabel Kinerja Karyawan
Sumber : Mohammad As'ad, (1995)
3.3. Populasi dan sampel
Populasi adalah sekumpulan individu atau obyek penelitian yang memiliki kualitas-kualitas serta ciri-ciri yang telah diterapkan berdasarkan kualitas dan ciri-ciri tersebut, populasi adalah keseluruhan subyek penelitian sedangkan sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti (Setiawan, 2005). Populasi dalam penelitian ini adalah karyawan Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat yang sudah berstatus Pegawai Negeri Sipil (PNS) dan berjumlah 152 karyawan .
Kinerja Karyawan
(Y2) Kualitas
(Y2.1) Kuantitas
(Y2.2)
Kemandirian (Y2.4) Ketepatan Waktu
(Y2.3)
xl
Dalam penelitian ini menggunakan sampel yang diambil dari populasi. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah random sampling, artinya bahwa semua anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama dan diambil secara acak untuk dijadikan sampel. Adapun penentuan jumlah sampel ditentukan dengan persyaratan yang ditentukan oleh Hair et al. (1998).
Hair et al. (1998) menyatakan bahwa jumlah sampel yang diambil minimal 5 kali dari jumlah indikator yang dipergunakan dalam penelitian. Penelitian ini menggunakan 14 indikator yang berupa item-item pertanyaan dalam kuesioner, sehingga jumlah sampel minimal yang diambil adalah sebesar 14 x 5 = 70. Lebih lanjut Hair et al. (1998) dan Augusty Ferdinand (2005) menyebutkan bahwa jumlah sampel yang representatif untuk menggunakan teknik analisis SEM adalah 100 – 200.
Berdasarkan jumlah sampel minimal yang harus diambil dalam penelitian ini dan adanya saran dari Hair et al. (1998) dan Augusty Ferdinand (2005) yang menyebutkan bahwa jumlah sampel dalam analisis SEM adalah sebesar 100 – 200, maka jumlah sampel yang diambil dalam penelitian ini ditentukan 100 responden/karyawan Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat.
3.4. Metode Pengumpulan Data
Data statistik dapat dikumpulkan dengan menggunakan prosedur yang sistematis. Pengumpulan data dimaksudkan sebagai pencatatan peristiwa atau karakteristik dari sebagian atau seluruh elemen populasi. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini lebih difokuskan pada teknik kuesioner yang akan didistribusikan kepada karyawan Kantor Pelayanan Pajak Semarang Barat yang terpilih sebagai responden. Metode ini sangat efektif dalam pendekatan survey dan lebih dapat
xli
diandalkan (reliabel) jika pertanyaan-pertanyaannya jelas dan tidak mendua (Umar Husein, 1998).
Untuk mendapatkan data seperti yang diharapkan, maka dilakukan pendistribusian kuesioner, wawancara dengan beberapa responden dan pengamatan (observasi) secara langsung pada obyek penelitian.
3.5. Skala Pengukuran Data
Penelitian ini mengacu pada Skala Likert (Likert Scale), dimana masing dibuat dengan menggunakan skala 1 – 5 kategori jawaban, yang masing-masing jawaban diberi score atau bobotnya yaitu banyaknya score antara 1 sampai 5.
a. Jawaban sangat tidak setuju diberi score 1 b. Jawaban tidak setuju diberi score 2
c. Jawaban netral diberi score 3 d. Jawaban setuju diberi score 4
e. Jawaban sangat setuju diberi score 5
3.6. Teknik Pengolahan Data
Selanjutnya agar data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dipertanggungjawabkan keabsahannya (valid) dan kehandalannya (reliabel), maka dilakukan uji validitas dan reliabilitas data. Adapun langkah-langkah pengolahan data dilakukan melalui tahapan sebagai berikut :
- Editing
Editing yaitu meneliti data yang diperoleh dari hasil wawancara dan kuesioner untuk memastikan data tersebut sudah tertata dengan baik dan siap diproses.
xlii - Coding
Coding yaitu upaya mengklasifikasikan jawaban-jawaban dari para responden menurut macamnya. Klasifikasi ini dilaksanakan dengan memberi tanda pada masing-masing jawaban.
- Tabulating
Tabulating yaitu proses penyusunan data ke dalam bentuk tabel. Jika sudah pada tahap ini maka dapat dilanjutkan serangkaian proses analisis yang diperlukan.
3.7. Teknik Analisis Data
3.7.1. Uji Validitas dan Reliabilitas Data
Sebelum pengambilan data dilakukan, terlebih dahulu dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas terhadap daftar pertanyaan yang digunakan.
1) Uji Validitas
Uji validitas dalam penelitian ini digunakan untuk menguji kevalidan kuesioner.
Validitas menunjukkan sejauhmana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya (Saifuddin Azwar, 2003).
Teknik yang digunakan untuk menguji validitas kuesioner adalah berdasarkan Rumus Koefisien Product Moment Pearson, yaitu (Saifuddin Azwar,2003) :
( ) ( )
xliii Dimana :
rxy : koefisien Korelasi Product Moment X : nilai dari item ( pertanyaan)
Y : nilai dari total item
N : banyaknya responden atau sampel penelitian
Perhitungan ini akan dilakukan dengan bantuan komputer program SPSS (Statistical Package for Social Science). Untuk menentukan nomor-nomor item yang valid dan yang gugur, perlu dikonsultasikan dengan tabel r product moment.
Kriteria penilaian uji validitas, adalah:
− Apabila r hitung > r tabel (pada taraf signifikansi 5%), maka dapat dikatakan item kuesioner tersebut valid.
− Apabila r hitung < r tabel (pada taraf signifikansi 5%), maka dapat dikatakan item kuesioner tersebut tidak valid.
Menurut Saifuddin Azwar (2003), ada dua syarat penting yang berlaku pada sebuah angket, yaitu keharusan sebuah angket untuk valid dan reliabel. Suatu angket dikatakan valid jika pertanyaan pada suatu angket mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang diukur oleh angket tersebut. Sedangkan suatu angket dikatakan reliabel jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan konsisten dari waktu ke waktu. Di mana validitas diukur dengan membandingkan r hasil dan r tabel (r product moment), jika
− r hasil > r tabel, data valid
− r hasil < r tabel, data tidak valid
xliv 2) Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah suatu indeks yang menunjukkan sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya (Saifuddin Azwar, 2003). Hasil pengukuran dapat dipercaya atau reliabel hanya apabila dalam beberapa kali pelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subjek yang sama diperoleh hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur dalam diri subjek memang belum berubah.
Cara yang digunakan untuk menguji reliabilitas kuesioner adalah dengan menggunakan Rumus Koefisien Cronbach Alpha sebagai berikut (Saifuddin Azwar, 2003) :
(
k r)
r kr−
= +
α
1Dimana :
α = Koefisien Cronbach Alpha k = Jumlah item valid
r = Rerata korelasi antar item 1 = Konstanta
Pengujian reliabilitas terhadap seluruh item atau pertanyaan pada penelitian ini akan menggunakan rumus koefisien Cronbach Alpha. Nilai Cronbach Alpha pada penelitian ini akan digunakan nilai 0.6 dengan asumsi bahwa daftar pertanyaan yang diuji akan dikatakan reliabel bila nilai Cronbach Alpha ≥ 0.6 (Imam Ghozali, 2001)
Syarat suatu alat ukur menunjukkan kehandalan yang semakin tinggi adalah apabila koefisien reliabilitas (α) yang mendekati angka satu. Apabila koefisien alpha (α) lebih besar dari 0.6 maka alat ukur dianggap handal atau terdapat
xlv
internal consistency reliability dan sebaliknya bila alpha lebih kecil dari 0.2 maka dianggap kurang handal atau tidak terdapat internal consistency reliability. Tabel 3.1 berikut ini memberikan kriteria dalam melakukan interprestasi terhadap indeks reliabilitas.
Tabel 3.1. Indeks Reliabilitas dan Interprestasinya Koefisien alpha (α) Interprestasi 0,800 – 1,000 Sangat Tinggi 0,600 – 0,799 Tinggi 0,400 – 0,599 Cukup Tinggi 0,200 – 0,399 Rendah
< 0,200 Sangat Rendah Sumber : Arikunto Suharsini (1999)
3.7.2. Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan teknik yang dipilih untuk menganalisis data harus sesuai dengan pola penelitian dan variabel yang akan diteliti. Dalam hal ini, mentode analisis yang dipilih untuk menganalisis data adalah The Structural Equation Model (SEM), untuk menguji hipotesis H1, H2, H3, H4 dan H5. Sebelum melakukan pengujian SEM data yang telah terkumpul diuji kelayakannya menggunakan uji validitas dan reliabilitas terhadap konstruk item masing-masing pertanyaan. Analisis kuantitatif digunakan untuk menghitung data jawaban responden yang telah dikumpulkan melalui kuesioner dengan penilaian mengacu pada skala likert.
Setelah pengujian validitas dan reliabilitas kemudian dilakukan uji lanjut yaitu alat analisis yang dipakai adalah Structural Equation Modelling (SEM) dari paket statistik AMOS 5.0. Permodelan penelitian melalui SEM memungkinkan untuk dapat
xlvi
menjawab pertanyaan penelitian yang bersifat dimensional (mengukur indikator dari sebuah konsep) dan regresif (mengukur pengaruh atau derajad hubungan antara faktor yang telah diidentifikasikan dimensinya).
Augusty Ferdinand (2005) menyatakan beberapa alasan penggunaan program SEM sebagai alat analisis, yaitu :
- Mengkonfirmasi unidimensionalisasi dari berbagai indikator untuk sebuah dimensi/konstruk/konsep/faktor;
- Menguji kesesuaian/ketepatan sebuah model berdasarkan data empiris yang diteliti;
- Menguji kesesuaian model sekaligus hubungan kausalitas antar faktor yang dibangun/diamati dalam model penelitian.
Penelitian ini menggunakan dua macam teknik analisis, yaitu : a. Analisis Faktor Konfirmatori (Confirmatory Factor Analysis)
Analisis faktor konfirmatori pada SEM digunakan untuk mengkonfirmasikan faktor-faktor yang paling dominan dalam satu kelompok variabel. Pada penelitian ini analisis faktor konfirmatori digunakan untuk uji indikator yang membentuk variabel budaya organisasi, locus of control, kepuasan kerja dan kinerja karawan.
b. Regression Weight
Regression Weight pada SEM digunakan untuk meneliti seberapa besar pengaruh yang terjadi antara variabel independen (budaya organisasi dan locus of control), variabel kepuasan kerja dan kinerja karyawan. Pada penelitian ini regression weight digunakan untuk uji hipotesis H1, H2, H3, H4 dan H5.
Hal-hal yang perlu dilakukan apabila menggunakan Structural Equation Modelling (SEM), menurut Hair, et al (1995) dan Augusty Ferdinand (2005), yaitu :
xlvii 1). Pengembangan model berbasis teoritis
SEM adalah sebuah model untuk menguji sebuah teori atau teori yang dikembangkan sendiri oleh peneliti. Dalam hal ini, peneliti bebas membangun hubungan sepanjang didukung justifikasi teoritis yang cukup sehingga tidak terjadi kesalahan spesifikasi dalam pengembangan model.
2). Pengembalian diagram alur (path diagram)
Path diagram akan memudahkan melihat hubungan kausalitas yang ingin diuji.
Dalam diagram path, hubungan antar konstruk akan dinyatakan melalui anak panah. Anak panah yang lurus menunjukkan sebuah pengaruh langsung antar satu konstruk, sedangkan garis lengkung antara konstruk dengan anak panah pada setiap ujungnya menunjukkan korelasi antar konstruk. Konstruk yang dibangun dalam diagram alur dapat dibedakan dalam dua kelompok, menurut Hair, et al (1995), yaitu :
a). Konstruk Eksogen (Exogeneous Constructs), yang dikenal juga sebagai source variabel atau independen variabel yang tidak diprediksi oleh variabel yang lain dalam model. Konstruk eksogen adalah konstruk yang dituju oleh garis dengan satu ujung anak panah.
b). Konstruk Endogen (Endogeneous Constructs), yang merupakan faktor-faktor yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, tetapi konstruk eksogen hanya dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen.
Penggambaran diagram alur dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.5 berikut ini.
xlviii Gambar 3.5. Diagram Alur
3). Konversi diagram alur
Konversi diagram alur diubah ke dalam serangkaian persamaan struktural dan spesifikasi model pengukuran. Dari Gambar 2.1 (Kerangka Pemikiran Teoritis) dikoversikan spesifikasi model menjadi rangkaian persamaan, menurut Hair, et al (1995) terdiri dari :
a). Persamaan struktural (stuctural equation) yang dinyatakan adanya hubungan kausalitas antar berbagai bentuk/konstruk dan pada dasarnya dibangun dengan pedoman, yaitu :
Variabel Endogen = Variabel Eksogen + Variabel Endogen + Error
BUDAYA
xlix
b). Persamaan spesifikasi model pengukuran (measurement model). Spesifikasi dapat ditentukan variabel yang mengukur dan menentukan serangkaian matrik yang menunjukkan korelasi yang dihipotesiskan antar konstruk atau variabel.
Persamaan spesifikasi model pengukuran ditunjukkan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Persamaan Spesifikasi Model Pengukuran
Konsep Eksogen Konsep Endogen
X1.1 = λ1.1 Budaya Organisasi + eX1.1 Y1.1 = λ1.1 Kepuasan Kerja + eY1.1 X1.2 = λ1.2 Budaya Organisasi + eX1.2 Y1.2 = λ1.2 Kepuasan Kerja + eY1.2 X1.3 = λ1.3 Budaya Organisasi + eX1.3 Y1.3 = λ1.3 Kepuasan Kerja + eY1.3 X1.4 = λ1.4 Budaya Organisasi + eX1.4 Y1.4 = λ1.4 Kepuasan Kerja + eY1.4 X2.1 = λ2.1 Locus of Control + eX2.1 Y2.1 = λ2.1 Kinerja Karyawan + eY2.1 X2.2 = λ2.1 Locus of Control + eX2.2 Y2.2 = λ2.2 Kinerja Karyawan + eY2.2 Y2.3 = λ2.3 Kinerja Karyawan + eY2.3 Y2.4 = λ2.4 Kinerja Karyawan + eY2.4
4). Memilih matriks input dan estimasi model yang dibangun
Hair, et al (1995) menyarankan untuk menggunakan matriks varians/kovarians pada saat pengujian teori, hal ini disebabkan pada matriks varians/kovarians lebih memenuhi asumsi metodologi, sehingga standard error yang dilaporkan menunjukkan angka yang lebih akurat dibandingkan dengan matriks korelasi (rentang matriks korelasi yang umum berlaku adalah 0 s/d 1). Matriks kovarians digunakan karena dapat menunjukkan perbandingan yang valid antara populasi yang berbeda atau sampel yang berbeda, yang hal ini tidak dapat dilakukan oleh korelasi. Program AMOS digunakan untuk estimasi model, dalam program AMOS ada fasilitas untuk maximum likehood estimation. Teknik estimasi ini sesuai untuk ukuran sampel kecil (100 - 200) dengan asumsi normalitas terpenuhi.
l 5). Menilai problem identifikasi
Salah satu masalah pada program komputer yang digunakan untuk estimasi adalah masalah identifikasi. Problem identifikasi pada prinsipnya adalah problem mengenai ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Problem identifikasi misalnya standar error dengan koefisien yang besar, adanya varian error yang negatif atau munculnya korelasi yang tinggi.
Hair, et al (1995), bila setiap kali estimasi dilakukan muncul problem identifikasi, maka sebaiknya model dipertimbangkan ulang dengan mengembangkan lebih banyak konstruk.
6). Evaluasi Kriteria Goodness of Fit
Evaluasi terhadap kesesuaian model dilakukan melalui telaah terhadap berbagai kriteria Goodness of Fit, dengan tahapan sebagai berikut :
6.1. Asumsi-Asumsi SEM
Untuk mengevaluasi apakah data yang digunakan untuk dapat memenuhi asumsi-asumsi SEM yang dilakukan dengan beberapa langkah :
a. Ukuran Sampel
Ukuran sampel minimum yang disarankan dalam penggunaan SEM adalah sebanyak 100-200 atau menggunakan perbandingan 5-10 kali jumlah observasi untuk setiap estimated parameter atau indikator yang dipakai (Hair et al. 1998 dan Augusty Ferdinand, 2005).
b. Normalitas dan Linearitas
Sebaran data harus dianalisis untuk melihat asumsi normalitas dipenuhi, dan normalitas dapat diuji melalui gambar histogram data. Uji linearitas dapat dilakukan melalui scatterplots dari data, yaitu dengan memilih pasangan data
li
dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linearitas.
c. Outliers
Outliers merupakan observasi dengan nila-nilai ekstrim baik secara univariat maupun multivariat yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinua dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya.
d. Multikolinearitas dan Singularitas
Nilai determinan matriks kovarians yang sangat kecil memberikan indikasi adanya problem multikolinearitas atau singularitas. Perlakuan yang diupayakan adalah dengan mengeluarkan variabel yang menyebabkan multikolinearitas atau singularitas tersebut.
6.2. Uji Kesesuaian dan Uji Statistik
Kesesuaian model dievaluasi melalui berbagai criteria goodness of fit. Berbagai indeks kesesuaian dan cut off value untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak sebagai berikut :
a). X2 Chi Square Statistik, model ini dipandang baik dan memuaskan bila nilai chi square-nya rendah. Semakin kecil nilai X2 semakin baik model itu dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cut off value sebesar p≥0,05 ataupun p≥0,10.
b). Probability, nilai probability yang dapat diterima adalah p≥0,05
c). RMSEA (The Root Mean Square Error of Aproximation), yang menunjukkan goodness of fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi nilai RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0,08 sesuai degrees of freedom.
lii
c). GFI (Goodness of Fit Index), merupakan ukuran non statistik yang mempunyai rentang nilai 0 (poor fit) sampai dengan 1,0 (perfect fit). Nilai yang tinggi itu menunjukkan sebuah better fit.
d). AGFI (Adjusted Goodness of Fit) dimana tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,09.
e). CMIN/DF adalah The Minimum Sampel Discrepancy Function yang dibagi dengan degree of freedom. CMIN/DF tidak lain adalah statistik Chi Square, X2 dibagi df-nya disebut X2 relatif. Bila nilai X2 relatif kurang dari 2,0 atau 3,0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data
f). TLI (Tucker Lewis Index), merupakan incremental index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model, dimana nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah ≥ 0,95 dan nilai yang mendekati 1 menunjukkan a very good fit.
g). CFI (Comparative Fit Index), dimana bila mendekati nilai yang direkomendasikan adalah CFI ≥ 0,95.
Goodness of fit index ditunjukkan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3. Goodness of Fit Index
Goodness of Fit Index Cut off Value
Chi-square Diharapkan kecil
Significant Probability ≥ 0,05
GFI ≥ 0,90
AGFI ≥ 0,90
CMIN/DF ≥ 2,0
TLI ≥ 0,95
CFI ≥0,95
RMSEA ≥0,08
Sumber : Augusty Ferdinand (2005)
liii 7). Interprestasi dan Modifikasi Model
Model diestimasi residualnya haruslah kecil atau mendekati nol dan distribusi frekuensi dari kovarians harus bersifat simetrik. Model yang baik mempunyai Standardized Residual Variance yang kecil. Angka 2,58 merupakan batas nilai standar residual yang diperkenankan, yang diinterpretasikan sebagai signifikan secara statistik pada tingkat 5% dan menunjukkan adanya prediction error yang substansial untuk sepasang indikator.
3.7.3. Uji Reliability dan Variance Extract 1). Uji Reliability
Uji Reliability menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat memberikan hasil yang relatif sama apabila dilakukan pengukuran kembali pada obyek yang sama.
Nilai reliabilitas minimum dari dimensi pembentuk variabel laten yang dapat diterima adalah sebesar 0,70. Persamaan Construct Reliability (CR) yang dipakai adalah :
(∑ Standard loading)2 CR = (∑ Standard loading)2 + ∑ Ej
Keterangan :
- Standard Loading diperoleh dari standardized loading untuk tiap indikator yang didapat dari hasil perhitungan AMOS 5.0.
- ∑ Ej adalah measurement error dari tiap indicator. Measurement error dapat diperoleh dari 1 – error.
liv 2). Variance Extract
Variance Extract menunjukkan jumlah varians dari indicator yang diekstraksi oleh variabel laten yang dikembangkan. Nilai variance extract yang dapat diterima adalah minimum 0,50. Persamaan Variance Extract (VE) adalah :
∑ Standard loading2 VE =
∑ Standard loading2 + ∑ Ej
lv