6
2
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Rumah Sakit
Di dalam buku pengantar administrasi kesehatan (Azrul Azwar, 1996) dinyatakan bahwa rumah sakit adalah suatu organisasi yang melalui tenaga medis profesional yang terorganisir serta sarana kedokteran yang permanen menyelenggarakan pelayanan kedokteran, asuhan keperawatan yang berkesinambungan, diagnosis, serta pengobatan penyakit yang diderita oleh pasien.
Sedangkan menurut Wolper dan Pena (Azrul Azwar, 1996) menyatakan bahwa rumah sakit adalah tempat dimana orang sakit mencari dan menerima pelayanan kedokteran serta tempat dimana pendidikan klinik untuk mahasiswa kedokteran, perawat dan berbagai tenaga profesi kesehatan lainnya diselenggarakan.
Menurut Association of Hospital Care (Azrul Azwar, 1996) menyatakan bahwa rumah sakit adalah pusat pelayanan kesehatan masyarakat, tempat pendidikan serta tempat penelitian dibidang kedokteran. Dengan demikian rumah sakit merupakan tempat konsentrasi segala peralatan dan perangkat kesehatan dan kedokteran modern sehingga rumah sakit merupakan lembaga yang padat karya, padat modal, padat teknologi dan padat waktu. Dilihat dari tenaga penyelenggaraan pelayanan di rumah sakit, maka rumah sakit adalah organisasi yang menyelenggarakan pelayanan medik, pelayanan keperawatan, pelayanan
penunjang, serta pelayanan administrasi melalui tenaga paramedis, paramedik keperawatan, tenaga medik non keperawatan dan non medik.
Rumah sakit Umum Pemerintah pusat dan daerah diklasifikasikan menjadi Rumah sakit kelas A, B, C, dan D. Klasifikasi tersebut didasarkan pada unsur pelayanan, ketenagaan, jumlah tempat tidut dan peralatan.
a. Rumah sakit umum kelas A, adalah rumah sakit umum yang mempunyai fasilitas dan kemampuan pelayanan medik spesialistik luas dan subspesialistik luas. Jumlah tempat tidur minimal 400 buah.
b. Rumah sakit umum kelas B, adalah rumah sakit umum yang mempunyai fasilitas dan kemampuan pelayanan medik sekurang-kurangnya sebelas spesialistik dan subspesialistik terbatas. Jumlah tempat tidur minimal 200 buah.
c. Rumah sakit umum kelas C, adalah rumah sakit umum yang mempunyai fasilitas dan kemampuan pelayanan medik spesialistik dasar. Jumlah tempat tidur minimal 100 buah.
d. Rumah sakit umum kelas D, adalah rumah sakit umum yang mempunyai fasilitas dan kemampuan pelayanan medik dasar. Jumlah tempat tidur minimal 50 buah.
2.2 Sistem Informasi Manajemen
2.2.1 Sistem Informasi
Irmansyah (2003) mendefinisikan sistem informasi sebagai sistem dalam suatu organisasi yang merupakan kombinasi dari orang-orang, fasilitas, teknologi, media, prosedur-prosedur dan pengendalian untuk mendapatkan jalur komunikasi penting, memproses tipe transaksi rutin tertentu, memberi sinyal kepada
manajemen dan yang lainnya terhadap kejadian-kejadian internal dan eksternal yang penting dan menyediakan suatu dasar informasi untuk pengambilan keputusan.
Husein dan Wibowo (2006) mendefinisikan sistem informasi sebagai seperangkat komponen yang saling berhubungan yang berfungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan dan mendistribusikan informasi untuk mendukung pembuatan keputusan dan pengawasan dalam organisasi.
McLeod (2004) mengemukakan bahwa di dalam sistem informasi ada interaksi antara 3 (tiga) pihak yang terlibat, yaitu :
1. Pengguna (user): sikap pengguna banyak dipengaruhi sejauh mana sistem informasi yang baru membantu kelancaran tugas dan pekerjaan mereka. Bila dengan sistem informasi tersebut pekerjaan mereka menjadi semakin lancar maka mereka akan menerima, tetapi bila sebaliknya maka mereka akan menolak.
2. Manajemen: sistem informasi yang diimplementasikan benar-benar dapat berfungsi di dalam pemecahan masalah dan memberikan manfaat yang lebih besar dari biaya yang dikeluarkan.
3. Ahli sistem informasi: terfokus dalam prosedur yang teknis sehingga ketika sistem informasi diimplementasikan ternyata tidak seperti yang diharapkan. Untuk itu para profesional sistem informasi tidak hanya berlatar belakang ilmu teknik semata, namun juga perlu untuk memahami manajemen maupun aspek perilaku organisasi.
Dalam penerapan sistem informasi terdapat tiga proses pelaksanaan yang harus diperhatikan:
1. Input : Input merupakan proses mengumpulkan data mentah dari dalam atau luar
2. Proses : Data-data yang telah di-input kemudian diprosen menjadi sesuatu yang berarti (informasi)
3. Output : data-data yang telah menjadi sebuah informasi tersebut di informasikan kepada orang-orang yang memerlukannya.
Dalam penerapan sistem informasi tersebut diperlukan umpanbalik terhadap output yang dihasilkan untuk mengevaluasi tahapan input & proses yang telah dilaksanakan (H. Kenneth and Jane P, 2007)
2.2.2 Sistem Informasi Manajemen
Sistem Informasi manajemen merupakan suatu sistem baerbasis komputer yang menyediakan informasi pada beberapa pemakai dengan kebutuhan yang serupa. Para pemakai biasanya membentuk entitas organisasi formal perusahaan atau sub unit dibawahnya. Informasi menjelaskan perusahaan atau salah satu sistem utamanya mengenai apa yang telah terjadi di masa lalu, apa yang sedang terjadi sekarang, dan paya yang mukin terjadi di masa depan. Informasi tersebut tersedia dalam bentuk laporan dan output dari simulasi matematik. Output tersebut digunakan oleh manajer untuk membuatan keputusan dan memecahkan masalah (Mcleond, 2004).
Dalam tesis Tito Engelhart (2007) Scott (2002) mengatakan bahwa SIM adalah sekumpulan informasi yang saling berintraksi, yang memberikan informasi baik untuk kepentingan operasional atau kegiatan manajerial.
2.3 Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit
2.3.1 Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit
Menurut Sabarguna (2008) pada tesisnya Sri Rahayu (2009) Sistem informasi rumah sakit (SIRS) adalah suatu tatanan yang berurusan dengan pengumpulan data, pengelolaan data, penyajian informasi, analisis dan penyimpulan informasi serta penyampaian informasi yang dibutuhkan untuk kegiatan rumah sakit. SIRS meliputi: sistem informasi klinik, sistem informasi administrasi dan SIM. Peran SIRS yang utama adalah dalam mendukung pengendalian mutu pelayanan medis, penilaian produktivitas, analisis pemanfaatan dan perkiraan kebutuhan, perencanaan dan evaluasi program, menyederhanakan pelayanan, penilaian klinis dan serta pendidikan.
Sistem informasi manajemen rumah sakit (SIMRS) merupakan himpunan atau kegiatan dan prosedur yang terorganisisasikan dan saling berkaitan serta saling ketergantungan dan dirancang sesuai dengan rencana dalam usaha menyajikan informasi yang akurat dan tepat waktu di rumah sakit (Sabarguna, 2003).
Selain itu, sistem ini berguna untuk menunjang proses fungsi-fungsi manajemen dan pengambilan keputusan dalam memberikan pelayanan kesehatan di rumah sakit. Sistem tersebut bertujuan untuk menunjang fungsi perencanaan dan evaluasi terhadap performa kerja rumah sakit yang meliputi jaminan mutu pelayanan rumah sakit, pengendalian keuangan dan perbaikan hasil kerja rumah sakit, kajian dalam penggunaan dan penaksiran permintaan pelayanan kesehatan rumah sakit oleh masyarakat, perencanaan dan evaluasi program rumah sakit,
penyempurnaan laporan rumah sakit serta untuk kepentingan pendidikan dan pelatihan.
2.4 Evaluasi dan TAM (Technology Acceptance Model)
2.4.1 Evaluasi
Menurut Scott (2002) pada tesis Roslenni Sitepu (2004) evaluasi merupakan pekerjaan yang dilakukan oleh seorang manajer yang menetapkan pekerjaan antara hasil yang benar-benar dicapai dengan pekerjaan yang seharusnya dapat dicapai menurut rencana serta menilai perbedaan kemudian penilaian digunkan untuk menentukan langkah selanjutnya.
Sedangkan menurut Davis (1999) pada tesisnya Roslenni (2004) mengatakan bahwa evaluasi adalah suatu penilaian yang obyektiif mengenai drajat dari seluruh pelayanan atau bagian-bagian komponennya dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan.Elemen yang perlu mendapat perhatian adalah evaluasi yang memerlukan perbandingan dari pencapaian suatu pelayanan atau prosedur dengan beberapa standar yang bersifat absolute dan penilaian bersifat obyektif.
2.4.2 TAM (Technology Acceptance Model)
Terdapat beberapa model yang dibangun untuk menganalisis dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan teknologi komputer, diantaranya yang tercatat dalam berbagai literatur dan referensi adalah seperti Theory of Reasoned Action (TRA), Theory of Planned Behaviour (TPB), dan Technology Acceptance Model (TAM).
Model TAM yang dikembangkan dari teori psikologis, menjelaskan perilaku pengguna komputer yaitu berlandaskan pada kepercayaan (belief), sikap
(attitude), keinginan (intention), dan hubungan perilaku pengguna (user behavior relationship).
Tujuan utama TAM adalah menjadi dasar untuk memahami pengaruh faktor-faktor eksternal pada keyakinan internal (internal beliefs) dan tingkah laku (attitude). TAM mencapai tujuan di atas dengan mengidentifikasi beberapa variabel fundamental sesuai dengan hasil dari penelitian-peneliatan terdahulu tentang faktor-faktor penentu penerimaan komputer. Tingkat penerimaan pengguna Teknologi informasi (Information Technology Acceptance) ditentukan oleh enam variable yaitu variable dari luar (External Variable), persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam menggunakan (Perceived Ease of Use),persepsi pengguna terhadap kegunaan (Perceived Usefulness),Sikap Pengguna terhadap Penggunaan (Attitude Toward Using), Kecendrungan Tingkah Laku (Behavioral Intention to Use ), dan Pemakaian Aktual (Actual System Usage).
(Sumber: Davis dkk, 1989 yang dikutip oleh Natalia Tangke, 2004) Gambar 2.1Technology Acceptance Model(TAM)
1. Perceived Ease of Use (PEOU)
Persepsi tentang kemudahan penggunaan sebuah teknologi didefinisikan sebagai suatu ukuran dimana seseorang percaya bahwa komputer dapat
Attitude Toward Using (ATU) Perceived Ease of Use (PEOU) Perceived Usefulness (PU) Actual SystemUsing( ASU) Behavioral Intention to Use (ITU) ExstenalVa riables
dengan mudah dipahami dan digunakan. Beberapa indikator kemudahan penggunaan teknologi informasi, meliputi:
a. Komputer sangat mudah dipelajari
b. Komputer mengerjakan dengan mudah apa yang diinginkan oleh pengguna
c. Komputer sangat mudah untuk meningkatkan keterampilan pengguna
d. Komputer sangat mudah untuk dioperasikan 2. Perceived Usefulness (PU)
Persepsi terhadap kemanfaatan didefinisikan sebagai suatu ukuran dimana penggunaan suatu teknologi dipercaya akan mendatangkan manfaat bagi orang yang menggunakannya. Dimensi tentang kemanfaatan teknologi informasi meliputi:
a. Kegunaan, meliputi dimensi: menjadikan pekerjaan lebih mudah, bermanfaat, menambah produktivitas
b. Efektivitas, meliputi dimensi: mempertinggi efektivitas, mengembangkan kinerja pekerjaan
3. Attitude Toward Using (ATU)
Attitude Toward Using dalam TAM dikonsepkan sebagai sikap terhadap penggunaan sistem yang berbentuk penerimaan atau penolakan sebagai dampak bila seseorang menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaannya. Peneliti lain menyatakan bahwa faktor sikap (attitude) sebagai salah satu aspek yang mempengaruhi perilaku individual. Sikap seseorang terdiri atas
unsur kognitif/cara pandang (cognitive), afekti (affective), dan komponen-komponen yang berkaitan dengan perilaku (behavioral components). 4. Behavioral Intention to Use (ITU)
Behavioral Intention to Use adalah kecenderungan perilaku untuk tetap menggunakan suatu teknologi. Tingkat penggunaan sebuah teknologi komputer pada seseorang dapat diprediksi dari sikap perhatiannya terhadap teknologi tersebut, misalnya keinginanan menambah peripheral pendukung, motivasi untuk tetap menggunakan, serta keinginan untuk memotivasi pengguna lain.
5. Actual System Usage (ASU)
Actual System Usage adalah kondisi nyata penggunaan
sistem.Dikonsepkan dalam bentuk pengukuran terhadap frekuensi dan durasi waktu penggunaan teknologi. Seseorang akan puas menggunakan sistem jika mereka meyakini bahwa sistem tersebut mudah digunakan dan akan meningkatkan produktifitas mereka, yang tercermin dari kondisi nyata penggunaan.
Teori TAM dari Davis dalam jurnal Dwi Suhartini dan Wiwik Handayani menjelaskan sebuah penerimaan individu terhadap teknologi komputer yang didasarkan pada dua kepercayaan khusus, yaitu:
1. Kegunaan yang dirasakan (Perceived Usefulness ) yaitu derajat dimana seseorang berpikir bahwa menggun akan ebuah sistem akan meningkatkan kinerjanya.
2. Kemudahan penggunaan yang dirasakan (Perceived Ease of Use) yaitu tingkatan dimana seorang individu mempercayai bahwa menggunakan teknologi akan memerlukan sedikit usaha.
Menurut Dishaw (2002) dalam jurnal Dwi Suhartini dan Wiwik Handayani mengatakan bahwa dalam Teori TAM, kedua kepercayaan ini menentukan tingkah laku penerimaan secara langsung. Teori ini juga memberi kesan bahwa kemudahan penggunaan yang dirasakan mempengaruhi kegunaan yang dirasakan, karena menurut hukum cateris paribus, teknologi yang mudah digunakan akan lebih berguna.
Menurut Sehilleewaert et al (2000) pada jurnal Dwi Suhartini dan Wiwik Handayani (2009) yang menyatakan bahwa kemudahan penggunaan yang dirasakan (Perceived Ease of Use) yaitu tingkatan dimana individu mempercayai bahwa menggunakan teknologi akan memerlukan sedikit usaha.
Berarti bahwa semakin seorang pekerja terampil/ahli dalam teknologi maka ia akan semakin mudah menyelesaikan kesulitan dalam pekerjaannya, semakin ia menerima suatu teknologi.
2.5 Structural Equation Modeling(SEM)
Structural equation modeling (SEM) merupakan metode analisis multivariat generasi ke II. Metode ini merupakan penggabungan dari dua metode analisis yaitu antara analisis faktor dan model persamaan simultan. Analisis faktor pertama kali diperkenalkan oleh Galton (1869) dan Pearson & Lee (1904). Pada tahun 1950 – 1960, analisis faktor sangat populer dikalangan peneliti. Pada tahun 1967, Joreskog dan kemudian tahun 1971 Joreskog dan Lawley menggunakan pendekatan maksimum likehood dalam analisis faktor. Pendekatan ini
memungkinkan peneliti menguji hipotesis interkorelasi antar variabel. Dengan konsep meminimalkan fungsi maksimum likehood maka didapatkan likehood ratio chi-square test untuk menguji hipotesis bahwa model yang dihipotesiskan sesuai (fit) dengan data.
Pada penelitian dengan menggunakan SEM, telah dikembangkan dua piranti lunak yang banyak dipakai untuk metode analisis SEM adalah “Linear Structurl Relationhip” yang disingkat dengan LISREL dan AMOS(Tangking Widars, 2011
)
.2.5.1 Indikasi dan Kegunaan
SEM dapat digunakan untuk menganalisis hubungan yang komplek. Di bidang penelitian kesehatan, SEM banyak dipergunakan dalam uji validitas dan reliabilitas konstruk, analisis jalur, dan analisis model persamaan struktural.
2.5.2 Kelebihan dan Kekurangan SEM
Terdapat beberapa kelebihan SEM yaitu:
1. Analisis SEM baik digunakan apabila menggunakan variable laten. 2. Analisis SEM ini umumnya praktis untuk digunakan dalam
menganalisis suatu penelitian kuantitaif
3. Hasil hanalisis yang diperoleh dengan menggunakan SEM akan lebih teliti.
Selain memiliki beberapa kelebihan SEM ini juga memiliki beberapa kekurangan diantaranya:
1. Pada penelitian yang menggunakan analisis SEM membutuhkan sampel yang besar.
2. Analisis SEM cenderung lebih sulit daripada analisis multivariate lainya.
2.5.3 KonsepDasar SEM
1. Variabel Konstrak dan Variabel Indikator
Misalnya akan dipelajari hubungan antara kepribadian (personality) dengan kemampuan berinteraksi. Untuk mempelajari hubungan kedua variable itu diperlukan data dari kedua variable tersebut. Variabel kepribadian maupun kemampuan berinteraksi keduanya tidaklah mudah mengukurnya secara langsung, oleh karena itu diperlukan beberapa indikator yang dipakai untuk menilai kepribadian ataupun kemampuan berinteraksi tersebut. Misalnya kepribadian diukur dengan dua indikator seperti ”rasa bersahabat” dan ”keramahan”, sementara untuk kemampuan berinteraksi diukur dengan dua indkator seperti ”diterima oleh masyarakat” dan ”kebersamaan”. Kepribadian dan kemampuan berinteraksi adalah dua contoh variabel yang sulit diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator untuk mengukurnya. Kedua variabel tadi disebut variabel konstrak atau juga disebut variabel laten dan dalam persamaan struktural digambarkan dengan sebuah elip.
Gambar 2.2 Bagan hubungan variabel laten dengan variabel manifestnya Kepribadia n Berinteraks i Rasa persahabat an Keramahan Diterima Masyaraka t Tingkat Kebersamaan
2. Variabel Endogen dan Eksogen
Dalam SEM variabel laten dibedakan lagi menjadi variabel Endogen dan Eksogen. Variabel endogen adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain atau juga disebut variabel tergantung atau variabel antara, sedangkan variabel laten yang tidak dipengaruhi oleh variabel lain disebut variabel eksogen atau variabel bebas. Seperti contoh hubungan antara kepribadian dengan kemampuan berinteraksi, secara teori, kepribadian mempengaruhi kemampuan berinteraksi, sehingga kepribadian menjadi variabel bebas atau variabel eksogen dan variabel kemampuan berinteraksi menjadi variabel tergantung atau variabel endogen. Hubungan variabel endogen dan eksogen tersebut digambarkan pada bagan di bawah ini
Gambar 2.3Bagan hubungan antara variabel laten eksogen dengan endogen
2.5.4 Pembuatan Model Persamaan Struktural
Analisis data dengan SEM akan dimulai dari konseptualisasi model, dilajutkan dengan penyusunan diagram jalur (path diagram), setelah itu akan dilakukan spesifikasi model, kemudian identifikasi model, setelah itu baru dilakukan estimasi parameter. Langkah selanjutnya adalah menguji apakah data
Kepribadian Berinteraksi Rasa persahabata n Keramahan Diterima Masyarakat Tingkat Kebersamaan V. Eksogen V. Endogen
fitdengan model dan bila data tidak fit perlu dilakukan modifikai model yang sudah ada. Berikut akan dibahas tahap-tahapan tersebut
1. Tahap konseptualisasi model
Pada tahap ini akan dikembangkan hipotesis sebagai dasar penentuan variabel penelitian dan hubungan antara variabel laten eksogen dan laten endogen serta variabel indikator (manifest) dari setiap variabel laten. Konseptualisasi model ini harus menjelaskan hubungan antara variabel latent dan juga merefleksikan pengukuran variabel latent memalui beberapa variabel indikator yang dapat diukur secara langsung.
2. Penyusunan diagram jalur
Bila secara konsep sudah diidentifikasi variabel laten dan hubungan antara variabel laten serta variabel indikator dari setiap variabel laten, maka langkah selanjutnya adalah menyusun diagram jalur yang memvisualisasikan semua variabel laten dan indkatornya serta hubungan antara variabel laten
3. Spesifikasi model
Setelah diagram jalur dibuat, maka selanjutnya adalah menentukan jumlah dan sifat parameter yang diestimasikan seperti error ( dan ), loading faktor (), pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen (), dan pengaruh variabel endogen terhadap variabel endogen lainnya ().
2.5.5 Dasar Penilaian dan Estimasi Model
Jika model sudah teridentifikasi, maka langkah selanjutnya adalah melakukan proses penilaian (assessment) dan pengujian (estimasi). Penilaian dimaksudkan untuk mengetahui apakah model yang sudah dibuat fit dengan data. Sedangkan pengujian dimaksudkan untuk memperkirakan kuat hubungan antar variabel dalam mdel. Proses penilaian dan penujian model menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE), yang didasarkan kepada perbandingan antara matrik kovarians sampel (kovarians observasi) dengan matrik kovarian populasi (kovarians estimasi menurut model).
1. Penilaian Model
Penilaian ditujukan untuk menentukan apakah model yang sudah dibuat fit dengan data. Uji Goodness of Fit dipakai untuk menguji apakah sebuah model fit dengan data. Goodness of Fit suatu model akan ditentukan dari selisih antara kovarians dari sampel (observed) dengan kovarian estimasi menurut model (estimated), yang juga dikenal dengan istilah kovarians residual. Kovarians residual ini yang menjadi dasar penilian sebuah model. Semakin kecil nilai kovarians residual semakin fit model dengan data.
Dalam analisis SEM terdapat beberapa jenis Goodness of Fit Test dan yang umum dipakai adalah Chi-square, RMSEA, AFG, dan lainnya. Berikut adalah beberapa jenis uji Goodness of Fit dan kriteria Fit.
Tabel 2.1Goodness of Fit Stataistics
No Statistiks Kriteria „Fit‟
1. Chi-square P > 0,05
2. RMSEA (Root Mean Square Error Approximation) < 0,08
3. GFI (Goodness of Fit Index) > 0,90
4. AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) > 0,90 5. PGFI (Parsimonimus Goodness of Fit Index) > 0,90
6. NFI (Normed Fit Index) > 0,90
7. NNFI( > 0,90
8. PNFI (Parsimonimus adjusted Normed Goodness of Fit Index)
> 0,90
9. CFI (Comparative Fit Index) > 0,90
10. IFI (Incremental Fit Index) > 0,90
11. RFI (Relative Fit Index) > 0,90
2. Estimasi Model
Estimasi atau pengujian model dimaksudkan untuk memperkirakan kuat hubungan antara variabel dalam model. Dalam analisis SEM hubungan antar variabel dapat ditentukan dari koefisien koreasi dan kwadrat koefisien korealsi serta koefisien regersi. Bagian ini akan lebih banyak dibahas pada bagian pengujian model pengukuran dan model persamaan struktural.
Memenentukan nilai parameter , , , , dan . Penghitungan nilai parameter tersebut dilakukan dengan menggunakan bantuan program statistik seperti LISREL atau AMOS.
2.5.6 Asumsi dan Persyaratan
Metode analisis SEM, seperti metode analisis lainnya mempunyai asumsi dan persyaratan yang harus dipenuhi supaya hasil analisis tidak bias. Berikut adalah beberapa asusmsi dan persyaratan dari analisis SEM.
1. Ukuran Sampel
Besar sampel dalam analisis SEM memegang peranan penting karena berkaitan dengan interpretasi hasil estimasi. Rumus sampel untuk analisis yang menggunakan model SEM belum ada, tetapi dari beberapa pengalaman yang pernah dilaporkan menunjukan bahwa besar sampel yang cukup adalah antara 100-200. Bila jumlah sampel terlalu besar, model akan menjadi sangat sensitif, sehingga sulit untuk mendapatkan hasil uji “Goodness of Fit” yang baik. Ukuran besar sampel minimal yang disarankan adalah 5 sampai 10 sampel untuk setiap parameter yang akan diestimasi. Bila dalam model terdapat 20 parameter (tanda panah), maka sampel yang diperlukan antara 100 – 200 sampel.
2. Normalitas Data
Semua item data yag akan dianalisis dengan SEM harus berdistribusi normal. Normalitas dilihat dari kemencengan (skewness) dan keruncingan (kurtosis) distribusi data. Bila nilai skewness atau kurtosis sama dengan nol, berarti data berdistribusi normal, akan tetapi pada kenyataannya jarang didapatkan nilai skewness dan kurtosis sama dengan nol. Oleh karena itu nilai kepercayaan (confident interval) 99% dari skewness atau kurkosis yang dipakai. Nilai ctrical ratio (c.r) dari skewness dan c.r dari kurtosis dipakai menentukan apakah data berdistribusi normal atau tidak. Nilai c.r skewness =skewnwss/se.skewness sedangkan nilai c.r kurtosis=kurtosis/se.kurtosis. Data dinyatakan normal bila
nilai c.r skewness dan c.r kurtosis terletak antara – 2,58 s/d + 2,58. Sebaliknya, data dinyatakan tidak berdistribusi normal bila c.r < -2,58 atau c.r > +2,58.
3. Outlier
Satu data dinyatakan outlier bila nilainya 3 SD di atas rerata atau 3 SD di bawah rerata. Adanya data outlier dapat menyebabkan distribusi data menjadi tidak normal. Jadi bila dalam uji normalitas data didapatkan data tidak berdistribusi normal, maka sangatlah penting mengetahui apakah ada data yang outlier. Bila terdapat data yang outlier, sebaiknya data tersebut dibuang saja atau disubstitusi dengan nilai tengah (median).
Outlier ditentukan berdasarkan metode Mahalobis. Makin lebar jarak data terhadap rerata, maka makin besar nilai Mahalobis distance-nya dan makin kecil nilai p1 dan p2nya. Data dinyatakan outlier bila nilai p1 dan p2 < 0,05. Sebaliknya, tidak terdapat outlier bila nilai p1 atau p2 > 0,05.
4. Multikolinieritas:
Tidak boleh ada multikolinearitas antar variabel eksogen. Dua variabel eksogen dinyata memeiliki hubungan kuat (multikolinear) bila kedua variabel tersebut memeilki korelasi yag kuat (r ≥ 0,7). Bila hal ini terjadi, sebaiknya salah satu variabel tersebut dikeluarkan dari model atau variabel-variabel yang membentuk multikolinearitas tersebut digabung menjadi satu „composit variables‟
2.5.7 Pengujian Model Pengukuran
Model pengukuran adalah model hubungan antara variabel laten dengan variabel indikatornya atau variabel maifesnya. Pengujian model pengukuran dimaksud adalah pemeriksaan validitas dan reliablitas model. Hasil yang
signifikan menunjukan data valid dan maupun yang tidak signifikan menunjukan hasil yang reliabel.
1. Uji Validitas konstruk
Uji validitas konstruk bertujuan untuk menguji apakah indikator-indikator dari sebuah kontruk dapat menjelaskan konstruk tersebut. Ada dua jenis uji validitas konstruk, yaitu uji validitas konvergen dan uji validitas diskriminant.
a. Uji validitas konvergen
Indikator sebuah konstruk dinyatakan valid (validitas konvergen) bila indikator-indikator tersebut mempunyai faktor loading yang tinggi dengan konstruk tersebut dan keseluruhan indikator akan mempunyai variance extraction yang tinggi (> 0,5). b. Variance extraction
Indikator yang valid harus memilki faktor loading yang tinggi dan variance extracted yang tinggi (> 0,50). Varian extracted dari satu konstruk dihitung dengan rumus sebagaiberikut:
Variance extracted = rerata dari kuadrat dari semua angka faktor loading dari sebuah kontruk.
2. Uji validitas diskriminant
Jika dalam satu model terdapat lebih dari satu konstruk, maka seharusnya setiap konstrak memiliki keunikan sehingga tidak mempunyai hubungan dengan konstruk yang lainnya. Validitas diskriminant dilihat dari koefisien korelasi antar konstruk di dalam model.
2.5.8 Pengujian Model Struktural
Model struktural adalah model hubungan antar variabel laten. Keakuratan model struktural bisa dilihat dari koefisien determinasi total (R2). Seperti pada analisis regresi linear, nilai R2 bervariasi dari 0 s/d 1. Makin besar nilai R2 makin akurat model tersebut. Bila nilai R2 mendekati 1, maka model struktural tersebut dinyatakan sangat akurat.
2.5.9 Modifikai model
Bila data tidak fit dengan model, maka perlu dipertimbangkan modifikasi dari model yang sudah dibuat dengan tetap mengacu kepada teori yang ada.
