• Tidak ada hasil yang ditemukan

LAMPIRAN. Lampiran 1: Wawancara pre-survey

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Membagikan "LAMPIRAN. Lampiran 1: Wawancara pre-survey"

Copied!
40
0
0

Teks penuh

(1)

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

(2)

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

(3)

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

(4)

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

(5)

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.

(6)

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

(7)

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

(8)

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

(9)

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)

(10)

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

(11)

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%

(12)

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%

(13)

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%

(14)

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%

(15)

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%

(16)

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%

(17)

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%

(18)

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

(19)

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

(20)

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

(21)

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

(22)

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

(23)

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

(24)

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

(25)

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

(26)

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

(27)

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

(28)

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

(29)

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

(30)

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

(31)

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

(32)

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

(33)

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

(34)

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

(35)

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

(36)

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

(37)

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

(38)

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

(39)

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

(40)

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

Referensi

Dokumen terkait

Analisis Infrastruktur Jaringan Pada Sistem Akademik Perguruan Tinggi di Palembang 2 Dalam pengelolaan infrastruktur jaringan di perguruan tinggi yang akan diterapkan

Penurunan berat lemak abdominal pada broiler yangdiberi campuran ampas Virgin coconut oil dan ampas jamu diduga karenakandungan

Hal tersebut mengakibatkan fraksi etil asetat memiliki kemampuan antijamur paling baik dengan membentuk zona bening yang paling besar dibandingkan fraksi metanol dan

Permohonan pembukaan deposito dapat dilakukan melalui DAC, apabila Nasabah (pemberi instruksi) merupakan existing customer dan rekening dalam keadaan aktif dengan tetap

Prosiding Seminar Nasional Ekonomi dan Bisnis &amp; Call For Paper FEB UMSIDA 2016 | 289 Penelitian bertujuan mengembangkan dan menyediakan sistem pendukung keputusan

Jadi pengembangan multimedia pembelajaran interaktif mata kuliah computer akuntansi dengan program (MYOB Accounting 13 pada materi Inventory Journal sangat tepat

Dari hasil uji polinominal orthogonal (Ilustrasi 1) dapat dilihat bahwa semakin besar dosis vitamin E yang diberikan motilitas sper- matozoa semakin tinggi, dengan persamaan

4 Penggunaan Teknologi Nano- Partikel pada Fitobiotik dan Pengaruhnya terhadap Kinerja Pertumbuhan, Kesehatan Saluran Pencernaan dan Kualitas Daging Ayam Broiler