METODE PENELITIAN
G. Metode Analisis Data 1. Evaluasi Asumsi SEM 1.Evaluasi Asumsi SEM
a. Asumsi Kecukupan Sampel
Karena teknik analisis yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis dengan pendekatan Structural Equation Modelling dimana jumlah sampel yang memenuhi tidak dapat ditentukan sebelum dilakukan analisis uji kecukupan sampel, maka peneliti menggunakan jumlah sampel yang disyaratkan yaitu sebanyak minimum 100 sampel atau 5 kali jumlah parameter yang diestimasi
commit to user
50 (Hair et.al., 1998). Namun apabila jumlah sampel yang terlalu banyak dan tidak memungkinkan untuk dilakukan penarikan sampel seluruhnya maka peneliti akan menggunakan rekomendasi untuk menggunakan maksimum likelihood yaitu penarikan sampel antara 100-200 sampel (Hair, et.al., 1998).
b. Asumsi Normalitas
Dalam Hair et.al. (1998) disebutkan SEM terutama bila diestimasi dengan maximum likelihood mensyaratkan sebaiknya asumsi normalitas pada data dipenuhi. Nilai statistik untuk menguji normalitas disebut z value (Critical Ratio atau C.R pada output AMOS 4.01) dari ukuran skewness dan kurtosis sebaran data. Bila nilai C.R lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 1% yaitu sebesar 2,58.
c. Asumsi Outliers
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk variabel tunggal maupun variabel kombinasi (Hair et.al., 1998). Dalam analisis multivariate adanya outliers dapat diuji dengan statistic Chi Square ( ) terhadap nilai mahalanobis distance squared pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sejumlah konstruk yang digunakan dalam
commit to user
51 penelitian (Hair, et.al., 1998). Evaluasi outliers dilakukan dengan bantuan software AMOS 4.01.
2. Uji Goodness-of-Fit Model Struktural
Dalam analisis SEM, tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model (Hair et.al., 1998), tetapi berbagai indeks kesesuaian digunakan untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang disajikan dengan data yang disajikan. Indeks-indeks kesesuaian tersebut adalah sebagai berikut:
a. Chi Square (X²)
Tujuan analisis Chi Square adalah untuk menguji apakah sebuah model sesuai dengan data. Chi Square sangat bersifat sensitif terhadap sampel yang terlalu kecil maupun yang terlalu besar. Oleh karena itu pengujian ini perlu dilengkapi dengan uji lainnya. Nilai Chi Square merupakan ukuran mengenai buruknya fit suatu model (Ghozali dan Fuad, 2005). Tingkat signifikansi penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila p>0,05 (Hair, et.al., 1998), yang berarti matriks input yang sebenarnya dengan matriks input yang diprediksi secara statistik tidak berbeda.
b. The Root Mean Square of Approximation (RMSEA)
RMSEA merupakan ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistik chi-square model dengan jumlah sampel yang besar. Nilai RMSEA yang dapat diterima antara 0,05 sampai 0,08 (Ghozali, 2008). Sedangkan menurut Hair et.al. (1998) nilai RMSEA
commit to user
52 yang lebih kecil dari atau sama dengan 0,08 (RMSEA ≤ 0,08), merupakan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian sebuah model.
c. Normed Chi-Square (CMIN/DF)
Normed Chi-square adalah ukuran yang diperoleh dari nilai chi-square dibagi dengan degree of freedom. Menurut Hair et. al., (1998), nilai yang direkomendasikan untuk menerima kesesuaian sebuah model adalah nilai CMIN/DF yang lebih kecil dari atau sama dengan 2,0/3,0 (CMIN/DF ≤ 2,0/3,0)
d. Goodness of Fit Index (GFI)
Indeks ini menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan, yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan dengan data yang sebenarnya. Nilai yang lebih mendekati 1 mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik (Hair et.al., 1998). Meskipun tidak ada threshold levels yang pasti untuk menerima secara absolute, nilai GFI yang lebih besar dari atau sama dengan 0,90 (GFI ≥ 0, 90) dikatakan baik.
e. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)
Indeks ini merupakan pengembangan dari GFI, yaitu indeks GFI yang telah disesuaikan dengan rasio dari degree of freedom model yang diusulkan dengan degree of freedom dari null model. menurut Hair et.al., (1998), nilai indeks penerimaan kesesuaian sebuah model yang direkomendasikan adalah apabila nilai nilai AGFI ≥ 0,90. Nilai indeks
commit to user
53 yang semakin mendekati 1, maka model tersebut memiliki kesesuaian yang semakin baik.
f. Tucker Lewis Index (TLI)
TLI adalah suatu incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji dengan null model. Hair, et.al. (1998) merekomendasikan bahwa nilai TLI yang baik adalah TLI ≥ 0,90.
g. Comparative Fit Index (CFI)
CFI merupakan indeks kesesuaian incremental, yang juga membandingkan model yang diuji dengan null model. indeks ini dikatakan baik untuk mengukur kesesuaian sebuah model, karena tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel (Rigdon, 1996 dalam Hair, et.al., 1998). Nilai CFI berkisar 0–1 dengan nilai yang mendekati 1 mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik. Indeks TLI dan CFI sangat dianjurkan untuk digunakan karena indeks-indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi pula oleh kerumitan model (Hulland et.al., dalam Ferdinand, 2002).
h. Normed Fit Index (NFI)
NFI merupakan ukuran perbandingan antara proposed model dan null model. Nilai NFI akan bervariasi dari 0 (no fit at all) sampai 1,0 (perfect fit). Nilai yang direkomendasikan adalah NFI ≥ 0,90 (Ghozali, 2008).
commit to user
54 Tabel III.7
Tabel Indeks Kelayakan Model
No Goodness of Fit Indeks Keterangan Cut-off
point
1 Chi Square (X²) Tujuan analisis ini adalah mengembangkan dan
menguji sebuah model yang sesuai dengan data. Chi Square merupakan ukuran mengenai
buruknya fit suatu model.
Diharapka n kecil
2 Significance
Probability
Uji signifikansi terhadap perbedaan matriks kovarians data dengan matriks kovarians yang diestimasi.
≥0,05 3 RMSEA (the Root
Mean Square Error of Approximation)
RMSEA adalah ukuran yang mencoba
memperbaiki kecenderungan statistik Chi-Square menolak model dengan jumlah sampel yang besar.
≤0,08 4 GFI (Good of Fit Index) Indeks yang menggambarkan tingkat kesesuaian
model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan data yang sebenarnya
≥0,90
5 AGFI (Adjusted Goodness of Fit Indices)
Indeks ini merupakan pengembangan dari Goodness Fit of Index (GFI) yang telah
disesuaikan dengan ratio dari degree of freedom model
≥0,90
6 CMIN/DF (The Minimum Sampel Discrepancy Function)
Kesesuaian antara data dengan model ≤2,00 atau ≤3,00 7 TLI (Tucker Lewis
Index)
Merupakan indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan null model
≥0,90 8 NFI (Normed Fit Index) Indeks ini juga merupakan indeks kesesuaian
incremental dan dapat dijadikan alternatif untuk menentukan model fit
≥0,90 9 CFI (Comparative Fit
Index)
Uji kelayakan model yang tidak sensitif terhadap
besarnya sampel dan kerumitan model ≥0,90 Sumber : Ghozali dan Fuad, 2005.
3. Pengujian Hipotesis
Setelah model dinyatakan fit, atau diterima secara statistik maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesis dengan bantuan AMOS 4.01 dengan menganalisis hubungan diantara variabel-variabel
commit to user
55 laten. SEM juga dapat mengestimasi nilai-nilai path dari setiap hubungan variabel. Dengan menggunakan analisis SEM maka semua hipotesis dalam studi ini dapat diuji dengan melihat nilai probability yang ditunjukkan oleh output AMOS 4.01. Dalam penelitian ini, pengujian hubungan kausalitas antar variabel dilakukan dengan uji satu sisi pada tingkat signifikansi sebesar 1%, 5% dan 10%. Hal ini didasarkan pada pernyataan Hair et al (1998) yang menyebutkan bahwa penentuan nilai kritis tergantung pada penentuan teoritis mengenai hubungan yang diprediksi.
commit to user
56 BAB IV