LAMPIRAN
Lampiran 1: Wawancara pre-survey
Q: Menurut Anda, hal atau kebiasaan apa yang sedikit banyak mengganggu kondisi keuangan Anda selama menjadi mahasiswa?
E, seorang mahasiswa akuntansi bisnis
E: Teman-teman saya sangat suka untuk mengajak hangout dan mencoba kafe-kafe terbaru setiap waktu senggang yang sebenarnya menurut saya overpriced tetapi karena ajakan teman akhirnya saya tetap ikut saja.
G, seorang mahasiswa program akuntansi bisnis
G: Sebenarnya dari awal memang saya berasal dari keluarga yang tidak terlalu berkecukupan sehingga terkadang untuk membeli sesuatu untuk konsumsi sehari- hari saya terpaksa harus berhutang kepada teman.
Q: Apakah hutang itu segera dilunasi atau bagaimana?
G: Awalnya saya berkomitmen tentu saja untuk melunasi, tetapi setelah beberapa saat saya baru menyadari hutang saya semakin banyak karena meminjam tidak hanya dari satu teman dan akhirnya saya bingung bagaimana membayarnya, dan akhirnya saya tunggu ditagih baru membayar. Kalau tidak ya saya anggap orangnya lupa.
F, seorang mahasiswi program ilmu komunikasi
F: Saya ingin menjadi selebgram sehingga dalam kehidupan keseharian bahkan di perkuliahan saya juga berusaha untuk selalu update fashion dengan menggunakan pakaian model terbaru yang terkadang memang modelnya sangat eye catching
W, seorang mahasiswa program teknik sipil
W: Saya suka memanjat gunung dan mengeksplorasi alam, biasanya apabila ada libur walaupun 1-2 hari saja saya suka berpetualang. Walaupun saya berpergian
dengan gaya backpacker tetapi setiap pergi tentu saja saya harus membeli beberapa hal baru.
A, seorang mahasiswi program manajemen perhotelan
A: Saya pernah ingin tahu klub malam itu seperti apa, sehingga saya pernah ke klub malam dan mencoba minum alkohol. Karena baru pertama kali, saya mencoba beberapa alkohol sekaligus agar tahu rasanya sehingga hari itu pengeluaran saya membengkak
O, seorang mahasiswa program manajemen keuangan
O: Saya hampir setiap malam pergi ke klub malam dan selalu membeli minuman beralkohol, dan hal ini membuat pengeluaran saya cukup membengkak sehingga akhirnya saya berhemat dalam membeli makanan sehari-hari agar bisa membeli minuman beralkohol di klub
Q: Apa alasannya sering pergi ke klub malam? Apa yang Anda cari?
O: Klub itu bagaikan tempat refreshing untuk saya melupakan masalah saya untuk beberapa jam. Kalau saya mengalami masalah namun belum malam hari, biasanya saya merokok hingga 3 pax sehari
D, seorang mahasiswa program manajemen keuangan
D: Kalau saya tidak terlalu sering sih pergi ke klub malam, tapi yang membuat pengeluaran saya cukup bengkak itu karena menggunakan vape daripada rokok.
Saya lebih suka vape karena konon katanya sih lebih sehat dan ada rasa-rasa lain juga sehingga tidak bosan. Namun vape jauh lebih mahal daripada menggunakan rokok
T, seorang mahasiswa program teknik arsitektur
T: Saya pernah mencoba mencari investasi yang bisa menghasilkan uang dengan return yang cukup tinggi dan akhirnya saya menemukan suatu platform dimana saya awalnya memang mendapatkan return yang tinggi di platform tersebut ternyata uangnya tidak bisa diambil dan bahkan tidak lama setelah itu perusahaannya bangkrut
S, seorang mahasiswa program akuntansi bisnis
S: Saya memiliki hobi bermain di smartphone, saya sempat menghabiskan 20 juta untuk membeli karakter dalam game tersebut. Kalau ditanya dapat uang darimana, saya punya online shop sehingga untuk kebutuhan seperti gaming, membeli hp merk terbaru saya menggunakan uang profit online shop tersebut. Untuk kebutuhan sehari-hari seperti kuliah, transport, saya memaksimalkan uang orang tua saya, jadi profit online shop memang saya fokuskan hanya untuk kesenangan pribadi saya.
Sebenarnya terkadang saya merasa uang itu bisa digunakan untuk ditabung atau diinvestasikan tetapi godaan untuk terlihat keren di game dan memiliki gadget terbaru membuat saya akhirnya malah menggunakan semua uang tersebut untuk kesenangan saat ini
A, seorang mahasiswa program manajemen bisnis
A: Buat saya, teman sangat berpengaruh terhadap keuangan saya. Teman-teman saya sangat sering mengajak saya makan all you can eat dimana hal itu sebenarnya cukup mahal, tetapi karena ajakan teman akhirnya saya ikuti. Terkadang, mereka juga tiba-tiba mengajak saya pergi ke luar kota. Karena saya merasa tidak terlalu sering keluar kota kecuali bersama teman, akhirnya saat di luar kota saya cenderung menghabiskan banyak uang. Di lain waktu, teman-teman saya juga terkadang mengajak saya ke club untuk minum minuman beralkohol. Namun saya masih bisa mengontrol diri dalam meminum minuman beralkohol karena saya tidak terlalu rela menghabiskan uang untuk minum, tetapi saya akan dengan senang hati minum apabila dibayari oleh teman saya
W, seorang mahasiswa program manajemen bisnis
W: Saya pecinta otomotif, jadi saya biasanya menggunakan uang saya untuk memodifikasi mobil yang saya miliki. Namun akhir-akhir ini saya menyadari bahwa hobi saya ini cukup membutuhkan uang yang cukup banyak sehingga akhirnya saya agak mengurungkan niat saya untuk benar-benar terjun dalam hobi
ini sekarang, saya akan simpan nanti ketika saya memiliki uang lebih banyak. Saya ingin menabung dari sekarang, tetapi saya biasanya terkendala. Saya sering merasa kesepian, sehingga saya sering mengajak teman-teman saya berpergian sekadar untuk bermain billiard, bowling, lalu lanjut makan-makan.
H, seorang mahasiswa program ilmu komunikasi
H: Saya seorang aktivis di kampus, saya sangat aktif dalam kegiatan kepanitiaan maupun kegiatan organisasi, akhirnya saya sangat jarang berada di rumah dan selalu makan di luar. Lama-lama saya juga merasa semakin nyaman di luar daripada di rumah. Saya merasa ada banyak distraksi di rumah yang membuat saya tidak bisa benar-benar fokus mengerjakan semua pekerjaan saya. Akhirnya saya sering nongkrong di kafe dekat UKP karena tempatnya nyaman. Namun saya pernah menghitung bahwa selama 2 minggu saya ke kafe terus menerus, saya telah menghabiskan uang hingga 1 juta.
K, seorang mahasiswa program manajemen keuangan
K: Saya bukan berasal dari Surabaya, sehingga saat pertama kali saya berada di UKP saya merasa kesepian dan tidak punya teman. Saya berasal dari keluarga dengan seorang ayah yang berprofesi sebagai pendeta. Namun teman-teman yang saya temui di UKP adalah teman-teman yang mengajak saya untuk merokok, untuk clubbing dan selalu mengajak hangout. Hampir setiap hari mereka menelpon saya dan langsung berada di depan kos saya untuk mengajak saya pergi. Terkadang saya juga tidak ingin pergi, tetapi mereka satu-satunya teman saya, sehingga saya akhirnya ikut pergi, toh saya juga ingin mencoba-coba hal yang mereka semua lakukan. Mulai dari makan bersama setiap malam, hingga ke club dan minum – minuman beralkohol, dilanjutkan dengan travelling tanpa direncanakan ke luar kota, hingga merokok. Sebenarnya hati kecil saya tahu hal ini bukan hal yang benar, tetapi saya tidak bisa menolak
C, seorang mahasiswa program manajemen keuangan
C: Saya berasal dari keluarga yang broken home, sehingga akhirnya saya bertumbuh dengan nenek saya. Mama saya berada di Amerika, dan sejak bayi
hingga sekarang saya tidak pernah bertemu mama saya, tetapi masih kontak lewat sosial media saja. Sedangkan papa saya sudah tidak tahu dimana. Saya belajar untuk hidup mandiri. Saya berjualan online shop untuk memenuhi kebutuhan saya sendiri.
Saya berkenalan dengan teman-teman yang asyik dan selalu ada untuk saya. Tapi dari saya sendiri, saya juga ingin mencoba banyak hal, contohnya rokok. Sekarang bagi saya, rokok adalah suatu kebutuhan yang tidak bisa lagi dijauhkan dari diri saya. Saya berpikir, untuk apa saya menabung kalau saya tidak tahu untuk apa nantinya uang tabungan saya itu, mending saya gunakan sekarang untuk rokok, untuk travelling, untuk hangout.
Lampiran 2: Kuesioner Penelitian
Responden yang terhormat, saya Liviany Claudia selaku mahasiswa program Manajemen Keuangan sedang melakukan penelitian mengenai Pengaruh Emerging Adulthood Status, Sensation Seeking, terhadap Financial Behavior Mahasiswa Universitas Kristen PEtra. Penelitian ini dilakukan dalam rangka menyelesaikan tugas akhir S1.
Saya meminta tolong bantuan Anda untuk meluangkan waktu sekitar 5 menit untuk mengisi kuesioner di bawah ini secara lengkap. Hasil dari kuesioner ini bersifat rahasia dan hanya akan digunakan untuk kepentingan akademis. Tidak ada jawaban yang salah dalam pengisian kuesioner ini. Dibutuhkan jawaban sesuai dengan kondisi Anda sebenarnya yang sedang dialami, bukan kondisi ideal yang diinginkan. Atas kerjasama dan partisipasi Anda, saya ucapkan terima kasih.
Identitas Responden E-mail Petra : Program :
Usia :
Gender : a) Laki-laki b) Perempuan Asal Daerah :
Etnis :
Pendidikan terakhir orang tua : a) SD/SMP/SMA b) Diploma c) S1 d) S2/S3 Pekerjaan orang tua : a) Wiraswasta b) Karyawan
c) Profesional d) Lainnya Pendapatan orang tua per bulan : a) ≤ Rp 4.170.000
b) > Rp 4.170.000 – Rp 20.800.000 c) > Rp 20.800.000 – Rp 41.700.000 d) > Rp 41.700.000
Jumlah saudara kandung : Uang saku per bulan :
Pemberian uang saku : a) Setiap bulan b) Setiap minggu
c) Setiap hari d) Jika dibutuhkan Kepemilikan kartu kredit : a) Milik sendiri
b) Kartu tambahan
c) Tidak memiliki kartu kredit Seberapa besar peran Anda dalam mengelola keuangan pribadi Anda?
a) Pengelolaan keuangan pribadi Anda sepenuhnya dilakukan oleh orang tua b) Lebih dari 50% pengelolaan keuangan pribadi Anda dilakukan oleh orang tua c) 50% pengelolaan keuangan pribadi Anda dilakukan oleh orang tua
d) Kurang dari 50% pengelolaan keuangan pribadi Anda dilakukan oleh orang tua e) Anda sepenuhnya mengelola keuangan pribadi Anda sendiri tanpa campur tangan pihak lain
Status tempat tinggal : a) Bersama orang tua b) Bersama saudara c) Kos
Pernyataan Isian
Berikan penilaian Saudara/Saudari terhadap masing-masing pernyataan dengan memberikan tanda (X) pada kondisi yang sesuai dengan Anda saat ini.
Keterangan pilihan jawaban:
STS : Sangat Tidak Setuju TS : Tidak Setuju
N : Netral S : Setuju
SS : Sangat Setuju
No Pernyataan Pilihan Jawaban
TS TS TS TS TS
I. Financial Behavior 1 Saya mencatat pengeluaran secara
rutin
2
Saya mengeluarkan uang sesuai dengan anggaran yang telah saya
tetapkan
3 Saya memeriksa kembali dengan
teliti setiap nota yang saya terima 4
Saya mempertahankan saldo yang cukup dalam rekening tabungan
saya
5 Saya membayar tagihan atau
hutang tepat waktu
6 Saya menabung secara rutin
7 Saya menyisihkan uang sebagai
dana darurat
8 Saya menyisihkan uang untuk
diinvestasikan
II. Emerging Adulthood Status
1
Saya mampu bertanggung jawab terhadap diri saya sendiri
(bersedia menerima konsekuensi atas pemikiran, perkataan dan
perbuatan yang saya lakukan)
2 Saya mampu mengambil
keputusan secara mandiri
3 Saya dapat memenuhi kebutuhan
keuangan saya sendiri
III. Sensation Seeking 1 Saya ingin berpergian tanpa
direncanakan sebelumnya
2
Saya ingin mencoba makanan yang belum pernah saya makan
sebelumnya
3
Saya suka mengeksplorasi lokasi baru (kafe, tempat hiburan, tempat
wisata)
4
Saya lebih memilih menghabiskan waktu berpergian daripada di
rumah saja
5
Saya ingin melakukan olahraga ekstrim seperti bungee jumping,
arung jeram, parasailing
6 Saya berharap bahwa saya adalah seorang pendaki gunung
7
Saya suka berpesta (membuat pesta sendiri dengan teman,
clubbing)
8
Saya ingin mencoba hal-hal baru yang menarik walaupun hal tersebut illegal atau melanggar
norma (misal: mabuk, merokok)
Lampiran 3: Tabel Krejcie Populasi
(N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
10 10 220 140 1200 291
15 14 230 144 1300 297
20 19 240 148 1400 302
25 24 250 152 1500 306
30 28 260 155 1600 310
35 32 270 159 1700 313
40 36 280 162 1800 317
45 40 290 165 1900 320
50 44 300 169 2000 322
55 48 320 175 2200 327
60 52 340 181 2400 331
65 56 360 186 2600 335
70 59 380 191 2800 338
75 63 400 196 3000 341
80 66 420 201 3500 346
85 70 440 205 4000 351
90 73 460 210 4500 354
95 76 480 214 5000 357
100 80 500 217 6000 361
110 86 550 226 7000 364
120 92 600 234 8000 367
130 97 650 242 9000 368
140 103 700 248 10000 370
150 108 750 254 15000 375
160 113 800 260 20000 377
170 118 850 265 30000 379
180 123 900 269 40000 380
190 127 950 274 50000 381
200 132 1000 278 75000 382
210 136 1100 285 1000000 384
Sumber: Sugiyono (2003) Keterangan:
N = Jumlah Populasi S = Sampel
Lampiran 4: Crosstab deskriptif
Program * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Program Akuntansi Bisnis Count 1 19 16 36
% within Program 2.8% 52.8% 44.4% 100.0%
Akuntansi Bisnis Internasional Count 1 3 1 5
% within Program 20.0% 60.0% 20.0% 100.0%
Akuntansi Pajak Count 1 17 10 28
% within Program 3.6% 60.7% 35.7% 100.0%
Desain Interior Count 2 16 10 28
% within Program 7.1% 57.1% 35.7% 100.0%
Desain Komunikasi Visual Count 0 25 8 33
% within Program 0.0% 75.8% 24.2% 100.0%
Digital Media Count 1 0 1 2
% within Program 50.0% 0.0% 50.0% 100.0%
English for Creative Industry Count 3 4 5 12
% within Program 25.0% 33.3% 41.7% 100.0%
Ilmu Komunikasi Count 2 9 7 18
% within Program 11.1% 50.0% 38.9% 100.0%
International Business Engineering
Count 0 0 2 2
% within Program 0.0% 0.0% 100.0% 100.0%
International Business Management
Count 0 8 7 15
% within Program 0.0% 53.3% 46.7% 100.0%
Manajemen Bisnis Count 1 34 25 60
% within Program 1.7% 56.7% 41.7% 100.0%
Manajemen Keuangan Count 0 18 15 33
% within Program 0.0% 54.5% 45.5% 100.0%
Manajemen Pariwisata Count 1 8 8 17
% within Program 5.9% 47.1% 47.1% 100.0%
Manajemen Pemasaran Count 0 11 8 19
% within Program 0.0% 57.9% 42.1% 100.0%
Manajemen Perhotelan Count 3 15 10 28
% within Program 10.7% 53.6% 35.7% 100.0%
Pendidikan Guru Sekolah Dasar Count 0 5 1 6
% within Program 0.0% 83.3% 16.7% 100.0%
Sastra Cina Count 1 4 1 6
% within Program 16.7% 66.7% 16.7% 100.0%
Sastra Inggris Count 2 8 4 14
% within Program 14.3% 57.1% 28.6% 100.0%
Sistem Informasi Bisnis Count 0 5 3 8
% within Program 0.0% 62.5% 37.5% 100.0%
Teknik Arsitektur Count 1 15 13 29
% within Program 3.4% 51.7% 44.8% 100.0%
Teknik Elektro Count 2 4 3 9
% within Program 22.2% 44.4% 33.3% 100.0%
Teknik Industri Count 3 9 6 18
% within Program 16.7% 50.0% 33.3% 100.0%
Teknik Informatika Count 0 11 12 23
% within Program 0.0% 47.8% 52.2% 100.0%
Teknik Mesin Count 0 5 4 9
% within Program 0.0% 55.6% 44.4% 100.0%
Teknik Otomotif Count 0 3 4 7
% within Program 0.0% 42.9% 57.1% 100.0%
Teknik Sipil Count 1 22 20 43
% within Program 2.3% 51.2% 46.5% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Program 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Gender * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Gender Laki-laki Count 10 121 94 225
% within Gender 4.4% 53.8% 41.8% 100.0%
Perempuan Count 16 157 110 283
% within Gender 5.7% 55.5% 38.9% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Gender 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Usia * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Usia 18.00 Count 5 41 39 85
% within Usia 5.9% 48.2% 45.9% 100.0%
19.00 Count 5 44 24 73
% within Usia 6.8% 60.3% 32.9% 100.0%
20.00 Count 8 65 33 106
% within Usia 7.5% 61.3% 31.1% 100.0%
21.00 Count 6 98 87 191
% within Usia 3.1% 51.3% 45.5% 100.0%
22.00 Count 1 27 17 45
% within Usia 2.2% 60.0% 37.8% 100.0%
23.00 Count 1 2 4 7
% within Usia 14.3% 28.6% 57.1% 100.0%
24.00 Count 0 1 0 1
% within Usia 0.0% 100.0% 0.0% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Usia 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Asal Daerah * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Asal Daerah Surabaya Count 17 134 128 279
% within Asal Daerah 6.1% 48.0% 45.9% 100.0%
Jawa Timur Selain Surabaya Count 2 63 33 98
% within Asal Daerah 2.0% 64.3% 33.7% 100.0%
Jawa Tengah dan Jawa Barat Count 1 22 17 40
% within Asal Daerah 2.5% 55.0% 42.5% 100.0%
Luar Pulau Jawa Count 6 59 26 91
% within Asal Daerah 6.6% 64.8% 28.6% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Asal Daerah 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Etnis * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Etnis Tionghoa Count 18 239 188 445
% within Etnis 4.0% 53.7% 42.2% 100.0%
KTI Count 5 14 3 22
% within Etnis 22.7% 63.6% 13.6% 100.0%
Jawa Count 2 10 8 20
% within Etnis 10.0% 50.0% 40.0% 100.0P%
Lainnya Count 1 15 5 21
% within Etnis 4.8% 71.4% 23.8% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Etnis 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Pendidikan Orang Tua * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Pendidikan Orang Tua
SD/SMP/SMA Count 5 117 63 185
% within Pendidikan Orang Tua 2.7% 63.2% 34.1% 100.0%
Diploma Count 1 14 17 32
% within Pendidikan Orang Tua 3.1% 43.8% 53.1% 100.0%
S1 Count 16 127 108 251
% within Pendidikan Orang Tua 6.4% 50.6% 43.0% 100.0%
S2/S3 Count 4 20 16 40
% within Pendidikan Orang Tua 10.0% 50.0% 40.0% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Pendidikan Orang Tua 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Pekerjaan Orang Tua * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Pekerjaan Orang Tua
Wiraswasta Count 14 191 148 353
% within Pekerjaan Orang Tua 4.0% 54.1% 41.9% 100.0%
Karyawan Count 12 70 47 129
% within Pekerjaan Orang Tua 9.3% 54.3% 36.4% 100.0%
Professional Count 0 14 9 23
% within Pekerjaan Orang Tua 0.0% 60.9% 39.1% 100.0%
Lainnya Count 0 3 0 3
% within Pekerjaan Orang Tua 0.0% 100.0% 0.0% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Pekerjaan Orang Tua 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Pendapatan Orang Tua * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Pendapatan Orang Tua
≤ Rp 4.170.000 Count 4 28 20 52
% within Pendapatan Orang Tua 7.7% 53.8% 38.5% 100.0%
> Rp 4.170.000 - Rp 20.800.000 Count 17 173 107 297
% within Pendapatan Orang Tua 5.7% 58.2% 36.0% 100.0%
> Rp 20.800.000 - Rp 41.700.000 Count 3 54 50 107
% within Pendapatan Orang Tua 2.8% 50.5% 46.7% 100.0%
> Rp 41.700.000 Count 2 23 27 52
% within Pendapatan Orang Tua 3.8% 44.2% 51.9% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Pendapatan Orang Tua 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Jumlah Saudara * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Jumlah Saudara .00 Count 1 31 25 57
% within Jumlah Saudara 1.8% 54.4% 43.9% 100.0%
1.00 Count 8 102 84 194
% within Jumlah Saudara 4.1% 52.6% 43.3% 100.0%
2.00 Count 11 86 55 152
% within Jumlah Saudara 7.2% 56.6% 36.2% 100.0%
3.00 Count 6 47 33 86
% within Jumlah Saudara 7.0% 54.7% 38.4% 100.0%
4.00 Count 0 9 3 12
% within Jumlah Saudara 0.0% 75.0% 25.0% 100.0%
5.00 Count 0 0 4 4
% within Jumlah Saudara 0.0% 0.0% 100.0% 100.0%
6.00 Count 0 2 0 2
% within Jumlah Saudara 0.0% 100.0% 0.0% 100.0%
7.00 Count 0 1 0 1
% within Jumlah Saudara 0.0% 100.0% 0.0% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Jumlah Saudara 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Uang Saku * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Uang Saku < Rp 1.677.839 Count 16 151 124 291
% within Uang Saku 5.5% 51.9% 42.6% 100.0%
> Rp 1.677.839 Count 6 109 68 183
% within Uang Saku 3.3% 59.6% 37.2% 100.0%
Tidak Menjawab Count 4 18 12 34
% within Uang Saku 11.8% 52.9% 35.3% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Uang Saku 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Pemberian Uang Saku * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Pemberian Uang Saku
Setiap bulan Count 14 160 125 299
% within Pemberian Uang Saku 4.7% 53.5% 41.8% 100.0%
Setiap minggu Count 4 48 34 86
% within Pemberian Uang Saku 4.7% 55.8% 39.5% 100.0%
Setiap hari Count 1 10 11 22
% within Pemberian Uang Saku 4.5% 45.5% 50.0% 100.0%
Jika dibutuhkan Count 7 60 34 101
% within Pemberian Uang Saku 6.9% 59.4% 33.7% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Pemberian Uang Saku 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Kepemilikan Kartu Kredit * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Kepemilikan Kartu Kredit
Milik sendiri Count 6 30 23 59
% within Kepemilikan Kartu Kredit 10.2% 50.8% 39.0% 100.0%
Kartu tambahan Count 4 26 33 63
% within Kepemilikan Kartu Kredit 6.3% 41.3% 52.4% 100.0%
Tidak memiliki kartu kredit Count 16 222 148 386
% within Kepemilikan Kartu Kredit 4.1% 57.5% 38.3% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Kepemilikan Kartu Kredit 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Pengelolaan Keuangan * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Pengelolaan Keuangan
Orang Tua Sepenuhnya Count 0 9 1 10
% within Pengelolaan Keuangan 0.0% 90.0% 10.0% 100.0%
>50% Orang Tua Count 4 18 8 30
% within Pengelolaan Keuangan 13.3% 60.0% 26.7% 100.0%
50% Orang Tua Count 2 23 19 44
% within Pengelolaan Keuangan 4.5% 52.3% 43.2% 100.0%
<50% Orang Tua Count 2 27 20 49
% within Pengelolaan Keuangan 4.1% 55.1% 40.8% 100.0%
Anda Sepenuhnya Count 18 201 156 375
% within Pengelolaan Keuangan 4.8% 53.6% 41.6% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Pengelolaan Keuangan 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
Status Tempat Tinggal * FB Crosstabulation
FB
Total rendah menengah tinggi
Status Tempat Tinggal
Bersama orang tua Count 19 149 138 306
% within Status Tempat Tinggal 6.2% 48.7% 45.1% 100.0%
Bersama saudara Count 0 10 9 19
% within Status Tempat Tinggal 0.0% 52.6% 47.4% 100.0%
Kos Count 7 119 57 183
% within Status Tempat Tinggal 3.8% 65.0% 31.1% 100.0%
Total Count 26 278 204 508
% within Status Tempat Tinggal 5.1% 54.7% 40.2% 100.0%
EA * FB Crosstabulation
Count FB
Total rendah menengah tinggi
EA rendah 0 2 0 2
menengah 8 62 19 89
tinggi 18 214 185 417
Total 26 278 204 508
SS * FB Crosstabulation
Count FB
Total rendah menengah tinggi
SS rendah 1 69 45 115
menengah 19 173 114 306
tinggi 6 36 45 87
Total 26 278 204 508
Lampiran 5: Output SEM AMOS
Model SEM Sebelum Normalitas, Validitas Reliabilitas, dan Goodness of Fit
Computation of degrees of freedom (Default model) Number of distinct sample moments: 190 Number of distinct parameters to be estimated: 41 Degrees of freedom (190 - 41): 149 Result (Default model)
Minimum was achieved Chi-square = 739.487 Degrees of freedom = 149 Probability level = .000
Assessment of normality (Group number 1)
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
FB8 1.000 5.000 .380 3.498 -.927 -4.263 FB7 1.000 5.000 -.710 -6.536 -.386 -1.774 FB6 1.000 5.000 -.157 -1.447 -.981 -4.514 FB5 1.000 5.000 -1.074 -9.885 .838 3.854 FB4 1.000 5.000 -1.158 -10.654 .707 3.254 FB3 1.000 5.000 -.211 -1.940 -.939 -4.319 FB2 1.000 5.000 -.366 -3.367 -.600 -2.763 FB1 1.000 5.000 .027 .245 -1.145 -5.270
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
EA1 2.000 5.000 -1.080 -9.937 .899 4.137 EA2 1.000 5.000 -.610 -5.616 .016 .074 EA3 2.000 5.000 -.891 -8.195 .315 1.449 SS1 1.000 5.000 -.547 -5.034 -.637 -2.929 SS2 1.000 5.000 -.486 -4.474 -.781 -3.595 SS3 1.000 5.000 -.386 -3.553 -1.085 -4.993 SS4 1.000 5.000 -.220 -2.022 -.830 -3.817 SS5 1.000 5.000 -.032 -.297 -1.432 -6.588 SS6 1.000 5.000 .946 8.708 -.151 -.693 SS7 1.000 5.000 .336 3.092 -1.133 -5.212 SS8 1.000 5.000 1.703 15.672 1.902 8.751
Multivariate 37.274 14.870
Observations farthest from the centroid (Mahalanobis distance) (Group number 1) Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
49 59.709 .000 .002
251 54.515 .000 .000
283 51.511 .000 .000
127 50.409 .000 .000
60 48.930 .000 .000
504 45.865 .001 .000
441 44.558 .001 .000
229 43.888 .001 .000
267 43.168 .001 .000
397 40.903 .002 .000
259 40.432 .003 .000
255 39.920 .003 .000
190 39.913 .003 .000
157 39.080 .004 .000
309 38.688 .005 .000
320 38.565 .005 .000
214 38.465 .005 .000
111 38.235 .006 .000
113 38.235 .006 .000
477 37.568 .007 .000
282 37.445 .007 .000
478 37.091 .008 .000
479 36.949 .008 .000
58 36.691 .009 .000
406 36.690 .009 .000
134 36.623 .009 .000
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
210 36.184 .010 .000
423 36.055 .010 .000
392 35.879 .011 .000
410 35.834 .011 .000
475 35.491 .012 .000
219 35.170 .013 .000
505 35.000 .014 .000
440 34.772 .015 .000
351 34.525 .016 .000
37 34.511 .016 .000
468 34.323 .017 .000
206 34.315 .017 .000
485 33.720 .020 .000
195 33.476 .021 .000
425 33.421 .021 .000
2 33.240 .023 .000
409 32.630 .027 .000
256 32.616 .027 .000
158 31.675 .034 .000
21 31.648 .034 .000
310 31.554 .035 .000
257 31.288 .038 .000
35 31.076 .040 .000
24 30.677 .044 .000
122 30.647 .044 .000
329 30.647 .044 .000
495 30.580 .045 .000
43 30.576 .045 .000
345 30.066 .051 .000
126 29.786 .055 .000
319 29.755 .055 .000
123 29.450 .059 .000
9 29.391 .060 .000
73 29.169 .063 .000
494 28.813 .069 .000
138 28.755 .070 .000
467 28.693 .071 .000
242 28.512 .074 .000
28 28.403 .076 .000
68 28.363 .077 .000
368 28.210 .079 .000
52 28.176 .080 .000
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
371 28.156 .080 .000
502 27.960 .084 .000
64 27.845 .086 .000
209 27.814 .087 .000
11 27.737 .089 .000
313 27.649 .090 .000
207 27.633 .091 .000
280 27.575 .092 .000
311 27.497 .094 .000
51 27.368 .096 .000
278 27.348 .097 .000
374 27.129 .102 .000
197 26.940 .106 .000
223 26.674 .112 .001
103 26.622 .114 .001
299 26.267 .123 .003
396 25.985 .131 .010
81 25.978 .131 .008
248 25.939 .132 .007
370 25.840 .135 .008
199 25.806 .136 .007
216 25.802 .136 .005
151 25.703 .139 .006
162 25.699 .139 .005
120 25.519 .144 .009
318 25.352 .149 .016
254 25.190 .154 .026
164 25.168 .155 .022
250 24.955 .162 .046
365 24.936 .163 .039
455 24.847 .166 .046
499 24.833 .166 .038
Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label FB <--- EA .761 .132 5.757 *** par_8 FB <--- SS .014 .147 .097 .923 par_9 SS8 <--- SS 1.000
SS7 <--- SS 2.442 .482 5.061 *** par_1 SS6 <--- SS 1.744 .344 5.065 *** par_2 SS5 <--- SS 2.859 .561 5.094 *** par_3
Estimate S.E. C.R. P Label SS4 <--- SS 2.794 .557 5.014 *** par_4 SS3 <--- SS 2.988 .590 5.065 *** par_5 SS2 <--- SS 1.889 .413 4.573 *** par_6 SS1 <--- SS 1.987 .426 4.664 *** par_7 EA3 <--- EA 1.000
EA2 <--- EA 1.482 .144 10.269 *** par_11 EA1 <--- EA 1.368 .134 10.220 *** par_12 FB1 <--- FB 1.000
FB2 <--- FB .686 .075 9.090 *** par_13 FB3 <--- FB .475 .079 6.049 *** par_14 FB4 <--- FB .759 .073 10.385 *** par_15 FB5 <--- FB .447 .058 7.668 *** par_16 FB6 <--- FB 1.170 .087 13.464 *** par_17 FB7 <--- FB 1.053 .085 12.403 *** par_18 FB8 <--- FB .606 .084 7.249 *** par_19
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate
FB <--- EA .372 FB <--- SS .005 SS8 <--- SS .270 SS7 <--- SS .540 SS6 <--- SS .435 SS5 <--- SS .572 SS4 <--- SS .704 SS3 <--- SS .674 SS2 <--- SS .475 SS1 <--- SS .521 EA3 <--- EA .547 EA2 <--- EA .762 EA1 <--- EA .777 FB1 <--- FB .616 FB2 <--- FB .496 FB3 <--- FB .312 FB4 <--- FB .578 FB5 <--- FB .403 FB6 <--- FB .804 FB7 <--- FB .730 FB8 <--- FB .375 Model Fit Summary
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 41 739.487 149 .000 4.963 Saturated model 190 .000 0
Independence model 19 2647.399 171 .000 15.482 RMR, GFI
Model RMR GFI AGFI PGFI
Default model .107 .859 .821 .674 Saturated model .000 1.000
Independence model .274 .558 .509 .502 Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI rho1
IFI Delta2
TLI
rho2 CFI Default model .721 .679 .764 .726 .762
Saturated model 1.000 1.000 1.000
Independence model .000 .000 .000 .000 .000 Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .871 .628 .664 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000 NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model 590.487 509.376 679.117
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 2476.399 2313.513 2646.643 FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model 1.459 1.165 1.005 1.339 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 5.222 4.884 4.563 5.220
RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model .088 .082 .095 .000
Independence model .169 .163 .175 .000 AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 821.487 824.854 994.937 1035.937 Saturated model 380.000 395.606 1183.791 1373.791 Independence model 2685.399 2686.960 2765.778 2784.778 ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model 1.620 1.460 1.795 1.627 Saturated model .750 .750 .750 .780 Independence model 5.297 4.975 5.632 5.300 HOELTER
Model HOELTER
.05
HOELTER .01
Default model 123 132
Independence model 39 42
Model SEM Setelah Validitas dan Reliabilitas
Notes for Model (Default model)
Computation of degrees of freedom (Default model) Number of distinct sample moments: 66 Number of distinct parameters to be estimated: 25 Degrees of freedom (66 - 25): 41 Result (Default model)
Minimum was achieved Chi-square = 133.483 Degrees of freedom = 41 Probability level = .000
Assessment of normality (Group number 1)
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
FB7 1.000 5.000 -.710 -6.536 -.386 -1.774 FB6 1.000 5.000 -.157 -1.447 -.981 -4.514 FB4 1.000 5.000 -1.158 -10.654 .707 3.254 FB1 1.000 5.000 .027 .245 -1.145 -5.270 SS3 1.000 5.000 -.386 -3.553 -1.085 -4.993 SS4 1.000 5.000 -.220 -2.022 -.830 -3.817 SS5 1.000 5.000 -.032 -.297 -1.432 -6.588 SS7 1.000 5.000 .336 3.092 -1.133 -5.212 EA1 2.000 5.000 -1.080 -9.937 .899 4.137 EA2 1.000 5.000 -.610 -5.616 .016 .074 EA3 2.000 5.000 -.891 -8.195 .315 1.449
Multivariate 13.687 9.120
Observations farthest from the centroid (Mahalanobis distance) (Group number 1) Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
49 38.916 .000 .027
267 36.469 .000 .002
229 33.087 .001 .002
504 32.079 .001 .001
111 31.152 .001 .000
113 31.152 .001 .000
255 31.087 .001 .000
127 31.048 .001 .000
190 30.302 .001 .000
410 29.898 .002 .000
283 28.680 .003 .000
206 27.954 .003 .000
58 27.737 .004 .000
468 27.573 .004 .000
320 27.341 .004 .000
195 27.324 .004 .000
406 25.654 .007 .000
21 25.420 .008 .000
309 25.039 .009 .000
259 25.032 .009 .000
251 24.835 .010 .000
351 24.012 .013 .000
216 23.825 .013 .000
2 23.613 .014 .000
475 23.113 .017 .000
214 22.740 .019 .000
11 21.965 .025 .000
197 21.609 .028 .001
219 21.598 .028 .000
138 21.579 .028 .000
81 20.618 .038 .006
409 20.608 .038 .004
371 20.439 .040 .004
126 20.138 .043 .010
477 20.124 .044 .006
209 19.799 .048 .015
200 19.574 .052 .023
24 19.540 .052 .017
368 19.518 .052 .012
43 19.338 .055 .017
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
403 19.328 .055 .011
60 19.298 .056 .008
319 19.155 .058 .010
430 19.096 .059 .009
7 19.045 .060 .007
479 19.036 .060 .005
198 18.831 .064 .008
301 18.715 .066 .010
120 18.617 .068 .010
345 18.603 .069 .007
318 18.497 .071 .008
186 18.463 .071 .006
260 18.441 .072 .005
266 18.398 .073 .004
68 18.391 .073 .002
235 18.298 .075 .003
157 18.287 .075 .002
310 18.282 .075 .001
273 18.265 .076 .001
35 18.213 .077 .001
248 18.135 .078 .001
313 18.084 .080 .001
314 17.991 .082 .001
382 17.970 .082 .000
257 17.969 .082 .000
210 17.838 .085 .000
64 17.761 .087 .001
415 17.644 .090 .001
207 17.456 .095 .002
276 17.354 .098 .002
177 17.260 .100 .003
282 17.190 .102 .003
204 16.982 .108 .008
397 16.979 .109 .006
423 16.979 .109 .004
9 16.762 .115 .011
240 16.558 .122 .026
455 16.485 .124 .028
446 16.416 .126 .031
139 16.392 .127 .026
421 16.333 .129 .027
165 16.262 .132 .030
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
413 16.239 .132 .026
485 16.234 .133 .020
357 16.151 .136 .024
37 16.020 .140 .038
176 15.945 .143 .043
478 15.939 .143 .034
199 15.855 .147 .042
339 15.760 .150 .054
104 15.730 .151 .049
374 15.715 .152 .041
332 15.529 .160 .085
450 15.495 .161 .080
63 15.284 .170 .165
280 15.271 .170 .146
183 15.141 .176 .205
223 15.137 .176 .177
379 15.037 .181 .220
256 15.010 .182 .208
Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label FB <--- EA .500 .092 5.457 *** par_9 FB <--- SS -.035 .061 -.569 .569 par_10 EA3 <--- EA .721 .072 10.066 *** par_1 EA2 <--- EA 1.073 .093 11.532 *** par_2 EA1 <--- EA 1.000
SS7 <--- SS 1.347 .138 9.761 *** par_3 SS5 <--- SS 1.574 .162 9.710 *** par_4 SS4 <--- SS .823 .090 9.114 *** par_5 SS3 <--- SS 1.000
FB1 <--- FB 1.000
FB4 <--- FB .711 .070 10.096 *** par_6 FB6 <--- FB 1.194 .089 13.417 *** par_7 FB7 <--- FB 1.056 .085 12.458 *** par_8
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate
FB <--- EA .330 FB <--- SS -.031 EA3 <--- EA .543
Estimate EA2 <--- EA .760 EA1 <--- EA .782 SS7 <--- SS .736 SS5 <--- SS .778 SS4 <--- SS .512 SS3 <--- SS .557 FB1 <--- FB .627 FB4 <--- FB .552 FB6 <--- FB .835 FB7 <--- FB .746 Model Fit Summary
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 25 133.483 41 .000 3.256
Saturated model 66 .000 0
Independence model 11 1545.185 55 .000 28.094 RMR, GFI
Model RMR GFI AGFI PGFI
Default model .076 .953 .924 .592 Saturated model .000 1.000
Independence model .334 .595 .515 .496 Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI rho1
IFI Delta2
TLI
rho2 CFI Default model .914 .884 .939 .917 .938
Saturated model 1.000 1.000 1.000
Independence model .000 .000 .000 .000 .000 Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .745 .681 .699 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000
NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model 92.483 61.251 131.326
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 1490.185 1365.671 1622.077 FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model .263 .182 .121 .259 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 3.048 2.939 2.694 3.199 RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model .067 .054 .079 .014
Independence model .231 .221 .241 .000 AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 183.483 184.696 289.245 314.245 Saturated model 132.000 135.200 411.212 477.212 Independence model 1567.185 1567.719 1613.721 1624.721 ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model .362 .300 .439 .364 Saturated model .260 .260 .260 .267 Independence model 3.091 2.846 3.351 3.092 HOELTER
Model HOELTER
.05
HOELTER .01
Default model 217 247
Independence model 25 28
Model SEM setelah Validitas, Reliabilitas, dan Normalitas
Notes for Model (Default model)
Computation of degrees of freedom (Default model) Number of distinct sample moments: 66 Number of distinct parameters to be estimated: 25 Degrees of freedom (66 - 25): 41 Result (Default model)
Minimum was achieved Chi-square = 140.331 Degrees of freedom = 41 Probability level = .000
Assessment of normality (Group number 1)
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
FB7 1.000 5.000 -.690 -6.227 -.399 -1.801 FB6 1.000 5.000 -.151 -1.364 -.962 -4.338 FB4 1.000 5.000 -1.117 -10.076 .642 2.896 FB1 1.000 5.000 .014 .126 -1.115 -5.030 SS3 1.000 5.000 -.375 -3.386 -1.070 -4.823 SS4 1.000 5.000 -.213 -1.919 -.810 -3.650 SS5 1.000 5.000 -.021 -.186 -1.413 -6.371 SS7 1.000 5.000 .324 2.922 -1.120 -5.050 EA1 2.000 5.000 -.945 -8.518 .483 2.176 EA2 2.000 5.000 -.493 -4.449 -.373 -1.682 EA3 2.000 5.000 -.855 -7.713 .240 1.083
Multivariate 3.895 2.544
Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label FB <--- EA .544 .101 5.360 *** par_9 FB <--- SS -.035 .059 -.589 .556 par_10 EA3 <--- EA .754 .079 9.579 *** par_1 EA2 <--- EA 1.132 .104 10.879 *** par_2 EA1 <--- EA 1.000
SS7 <--- SS 1.338 .123 10.888 *** par_3 SS5 <--- SS 1.561 .145 10.753 *** par_4 SS4 <--- SS .827 .085 9.738 *** par_5 SS3 <--- SS 1.000
FB1 <--- FB 1.000
FB4 <--- FB .702 .068 10.270 *** par_6 FB6 <--- FB 1.163 .084 13.907 *** par_7 FB7 <--- FB 1.094 .084 12.990 *** par_8
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate
FB <--- EA .328 FB <--- SS -.032 EA3 <--- EA .533 EA2 <--- EA .773 EA1 <--- EA .755 SS7 <--- SS .764 SS5 <--- SS .809 SS4 <--- SS .541 SS3 <--- SS .584 FB1 <--- FB .639 FB4 <--- FB .564 FB6 <--- FB .836 FB7 <--- FB .788 Model Fit Summary
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 25 140.331 41 .000 3.423
Saturated model 66 .000 0
Independence model 11 1625.769 55 .000 29.559
RMR, GFI
Model RMR GFI AGFI PGFI
Default model .075 .949 .918 .589 Saturated model .000 1.000
Independence model .344 .574 .489 .479 Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI rho1
IFI Delta2
TLI
rho2 CFI Default model .914 .884 .937 .915 .937
Saturated model 1.000 1.000 1.000
Independence model .000 .000 .000 .000 .000 Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .745 .681 .698 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000 NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model 99.331 67.050 139.210
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 1570.769 1442.894 1706.019 FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model .288 .204 .138 .286 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 3.338 3.225 2.963 3.503 RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model .071 .058 .083 .004
Independence model .242 .232 .252 .000
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 190.331 191.594 295.088 320.088 Saturated model 132.000 135.335 408.561 474.561 Independence model 1647.769 1648.325 1693.863 1704.863 ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model .391 .325 .473 .393 Saturated model .271 .271 .271 .278 Independence model 3.384 3.121 3.661 3.385 HOELTER
Model HOELTER
.05
HOELTER .01
Default model 198 226
Independence model 22 25
Model SEM setelah Validitas, Reliabilitas, dan Goodness of Fit
Computation of degrees of freedom (Default model) Number of distinct sample moments: 66 Number of distinct parameters to be estimated: 34 Degrees of freedom (66 - 34): 32 Result (Default model)
Minimum was achieved Chi-square = 35.367 Degrees of freedom = 32 Probability level = .312
Assessment of normality (Group number 1)
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
FB7 1.000 5.000 -.690 -6.227 -.399 -1.801 FB6 1.000 5.000 -.151 -1.364 -.962 -4.338 FB4 1.000 5.000 -1.117 -10.076 .642 2.896 FB1 1.000 5.000 .014 .126 -1.115 -5.030 SS3 1.000 5.000 -.375 -3.386 -1.070 -4.823 SS4 1.000 5.000 -.213 -1.919 -.810 -3.650 SS5 1.000 5.000 -.021 -.186 -1.413 -6.371 SS7 1.000 5.000 .324 2.922 -1.120 -5.050 EA1 2.000 5.000 -.945 -8.518 .483 2.176 EA2 2.000 5.000 -.493 -4.449 -.373 -1.682 EA3 2.000 5.000 -.855 -7.713 .240 1.083
Multivariate 3.895 2.544
Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label FB <--- EA .545 .102 5.320 *** par_9 FB <--- SS -.085 .072 -1.176 .240 par_10 EA3 <--- EA .752 .079 9.533 *** par_1 EA2 <--- EA 1.152 .108 10.668 *** par_2 EA1 <--- EA 1.000
SS7 <--- SS 1.381 .655 2.110 .035 par_3 SS5 <--- SS 1.306 .560 2.333 .020 par_4 SS4 <--- SS 1.024 .320 3.199 .001 par_5 SS3 <--- SS 1.000
FB1 <--- FB 1.000
FB4 <--- FB .705 .068 10.317 *** par_6 FB6 <--- FB 1.162 .083 13.923 *** par_7 FB7 <--- FB 1.103 .085 13.049 *** par_8
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate
FB <--- EA .328 FB <--- SS -.075 EA3 <--- EA .528 EA2 <--- EA .780 EA1 <--- EA .749 SS7 <--- SS .744 SS5 <--- SS .638 SS4 <--- SS .636 SS3 <--- SS .552 FB1 <--- FB .637 FB4 <--- FB .564 FB6 <--- FB .832 FB7 <--- FB .791
Model Fit Summary CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 34 35.367 32 .312 1.105
Saturated model 66 .000 0
Independence model 11 1625.769 55 .000 29.559
RMR, GFI
Model RMR GFI AGFI PGFI
Default model .029 .987 .973 .478 Saturated model .000 1.000
Independence model .344 .574 .489 .479 Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI rho1
IFI Delta2
TLI
rho2 CFI Default model .978 .963 .998 .996 .998
Saturated model 1.000 1.000 1.000
Independence model .000 .000 .000 .000 .000 Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .582 .569 .581 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000 NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model 3.367 .000 22.102
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 1570.769 1442.894 1706.019 FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model .073 .007 .000 .045 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 3.338 3.225 2.963 3.503 RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model .015 .000 .038 .998
Independence model .242 .232 .252 .000
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 103.367 105.085 245.838 279.838 Saturated model 132.000 135.335 408.561 474.561 Independence model 1647.769 1648.325 1693.863 1704.863 ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model .212 .205 .251 .216 Saturated model .271 .271 .271 .278 Independence model 3.384 3.121 3.661 3.385 HOELTER
Model HOELTER
.05
HOELTER .01
Default model 637 737
Independence model 22 25