BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Informasi Responden Penelitian
1. Jenis Kelamin
Pada tataran praktis, perbedaan gender lebih ditekankan pada isu discrepancy gender. Identifikasi hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan dalam hal discrepancy gender antara responden laki-laki dan perempuan.
99
Gambar 4.3 berikut, menginformasikan persentase responden dengan jenis kelamin laki–laki adalah sebanyak 64 orang atau sebesar 47.06% dan responden dengan jenis kelamin perempuan berjumlah sebanyak 72 orang atau sebesar 52.94%, sehingga hasil analisis pada kategori ini, menunjukkan responden perempuan lebih banyak dibandingkan responden laki–laki, namun perbedaan tersebut tidak terlalu signifikan.
Sumber : Data Primer, Diolah 2022 Usia Responden
Untuk memperoleh gambaran lebih jelas mengenai responden penelitian, peneliti menggunakan klasifikasi atau kategori usia responden untuk mengidentifikasi sebaran rentang usia dari responden yang menjadi sampel dalam penelitian. Dimana, dalam penelitian ini peneliti mengklasifikasikan pengelompokan usia responden menjadi empat kategori, yaitu responden
47%
53%
Jenis Kelamin
136 Tanggapan
Laki-laki
100 dengan retang usia 17 Tahun – 25 Tahun, 26 Tahun – 35 Tahun, 36 Tahun – 45 Tahun, dan Lebih Dari 46 Tahun. Gambar 4.4 berikut merupakan bentuk interprestasi hasil identifikasi rekap data kuesioner penelitian berdasarkan usia responden.
Gambar 4.4 di bawah ini, menunjukan bahwa mayoritas responden dalam penelitian ini, berada pada rentang usia produktif, yaitu direntang usia 36 – 45 tahun yang berjumlah sebanyak 48 orang responden atau sebesar 35% dan untuk rentang usia responden terbanyak ke dua yaitu responden dengan kategori usia 26 – 35 tahun yang berjumlah sebanyak orang 46 orang atau sebesar 34%. Sedangkan, untuk kategori responden dengan rentang usia 17 – 25 tahun merupakan responden terbanyak ke tiga yang berjumlah sebanyak 22 orang atau sebesar 16%, sementara itu untuk kategori usia responden lebih dari 46 Tahun merupakan jumlah responden terendah yaitu 20 orang atau sebesar 15%.
101
Gambar 4.4
Informasi Usia Responden
Sumber : Data Primer, Diolah 2022 3. Pekerjaan Responden
Informasi mengenai pekerjaaan responden dimaksudkan agar peneliti dapat mengetahui mengenai data dari penyebaran kuesioner penelitian kepada responden yang menjadi sampel penelitian. Dimana, penelitian yang meneliti mengenai pengaruh E-wom dan Brand Trust terhadap Consumer Decision akan mengelompokkan responden penelitian ke dalam empat kategori yaitu, responden yang berkerja sebagai PNS, Wiraswasta, Pensiunan, dan Lainnya. Gambar 4.5 berikut merupakan bentuk interprestasi hasil rekap data kuesioner penelitian berdasarkan pekerjaan responden.
16%
35% 34%
15%
Usia
136 Tanggapan
17 - 25 Tahun 26 - 35 Tahun 36 - 45 Tahun Lebih dari 46 Tahun
102 Gambar 4.5
Informasi Pekerjaan Responden
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Berdasarkan Gambar 4.5 di atas, menunjukan informasi bahwa responden yang bekerja sebagai wiraswasta merupakan sampel responden penelitian tertinggi dengan jumlah sebanyak 52 orang atau sebesar 38%, dan untuk kategori pekerjaan responden tertinggi ke dua adalah responden yang bekerja di lainnya dengan jumlah sebanyak 46 orang atau sebesar 34%. Sedangkan, untuk kategori pekerjaan responden sebagai pensiunan merupakan responden tertinggi ke tiga dengan jumlah sebanyak 23 orang atau sebesar 17%. Sementara itu, untuk klasifikasi pekerjaan responden sebagai PNS merupakan kategori paling rendah dengan jumlah sebanyak 15 orang atau sebesar 11%. Dengan banyaknya responden yang bekerja sebagai wiraswasta dan lainnya, secara tidak langsung
11%
38%
17%
34%
Pekerjaan
136 Tanggapan
PNS Wiraswasta Pensiunan Lainnya
103
mengindikasikan bahwa informasi-informasi mengenai PT.PNM sudah cukup baik tersebar dikalangan para pelaku wiraswasta yang berada di Kota Bengkulu.
4. Jenis Media Sosial
Media sosial merupakan salah satu alat dalam penyebaran informasi yang akan sangat memungkinkan setiap penggunanya saling berinteraksi dan secara tidak langsung telah menciptakan suatu ruang virtual tersendiri bagi setiap penggunanya untuk mengekspresikan diri. Dimana, seseorang cenderung menggunakan media sosial dengan berdasarkan fungsi dan manfaat setiap jenis media sosial tersebut, agar dapat menunjang aktivitas kesehariannya mulai dari memperoleh, mencari dan keinginan untuk menyebarkan informasi tersebut.
Gambar 4.6
Informasi Jenis Media Sosial Responden
Sumber : Data Primer, Diolah 2022 25%
10%
49%
16%
Jenis Media Sosial
136 Tanggapan
Faceebook Twitter
104 Berdasarkan Gambar 4.6 menunjukan informasi bahwa mayoritas responden dengan kategori media sosial instagram merupakan responden tertinggi dengan jumlah sebanyak 67 orang atau sebesar 49%, dan untuk responden dengan jenis media sosial facebook menempati urutan tertinggi ke dua dengan jumlah responden sebanyak 34 orang atau sebesar 25%.
Sedangkan, untuk responden dengan jenis media sosiallainnya menempati urutan tertinggi ke tiga dengan jumlah responden sebanyak 22 orang atau sebesar 16%, sementara itu untuk kategori jenis media sosial twiter merupakan responden terendah dengan jumlah sebanyak 13 orang atau sebesar 10%.
5. Intensitas Penggunaan Media Sosial
Intensitas merupakan realitas dari motivasi dalam rangka mencapai tujuan. Terciptanya suatu intensitas sangat erat kaitannya dengan motivasi diri seseorang.
Suatu intensitas akan di dahului dengan adanya motivasi diri. Dengan kata lain terciptanya motivasi seseorang dapat mempengaruhi intensitas orang tersebut. Analisis intensitas penggunaan dari media sosial, bertujuan untuk mengetahui informasi terkait motivasi dari setiap responden, dengan waktu penggunaan sebagai tolak ukur dari motivasi responden tersebut. Dalam penelitian ini, peneliti
105
mengkategorikan intensitas dari rata-rata waktu penggunaan media sosial oleh responden menjadi empat kategori, yaitu 1 jam, 2 jam , 3 jam dan lebih dari 3 jam.
Gambar 4.7
Informasi Intensitas Penggunaan Media Sosial
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Gambar 4.7 di atas, merupakan bentuk interprestasi hasil rekap data kuesioner penelitian berdasarkan intensitas waktu rata-rata penggunaan media sosial oleh responden. Informasi tersebut, menunjukan mayoritas responden penelitian yang menggunakan media sosial lebih dari 3 Jam dalam satu hari merupakan responden tertinggi dengan jumlah sebanyak 71 orang atau sebesar 52%, dan untuk responden dengan intensitas penggunaan media sosial selama 3 jam dalam satu hari menempati urutan tertinggi ke dua dengan jumlah responden sebanyak 34
8% 15%
25%
52%
Intensitas Mengakses Media Sosial
136 Tanggapan
1 Jam 2 Jam
106 orang atau sebesar 25%. Sedangkan, untuk intensitas penggunaan media sosial selama 2 jam menempati urutan tertinggi ke tiga dengan jumlah responden sebanyak 20 orang atau sebesar 15%, sementara itu untuk kategori intensitas waktu rata-rata penggunaan media sosial selama 1 jam dalam sehari, merupakan responden terendah dengan jumlah sebanyak 11 orang atau sebesar 8%.
C. Analisis Deskriptif Tanggapan Responden
Tujuan analisis deskriptif tanggapan responden adalah untuk mengetahui respon dari responden, dan melakukan penilaian terhadap setiap pernyataan, sehingga akan dapat memberikan gambaran deskriptif terhadap objek dan subjek penelitian. Hasil penilaian kuesioner dari jawaban responden terhadap setiap pernyataan dilakukan dengan mengelompokkan setiap rata–rata nilai ke dalam pembagian interval kelas.
Rata – rata nilai instrumen dapat diperoleh dengan menjumlahkan setiap bobot nilai dari instrumen penelitian.
Sementara itu, untuk pembagian ketegori interval kelas dilakukan dengan menetapkan nilai terendah adalah 1,0 yang memiliki asumsi persentase sangat rendah dan penilaian tertinggi yaitu bernilai 6,0 dengan asumsi sangat tinggi. Sehingga, untuk pengkategorian penilaian pada interval kelas rata–rata dapat dirumuskan, sebagai berikut :
107
Skala Interval = (Skor Nilai Tertinggi – Skor Nilai Terendah) Jumlah Interval Kelas
= ( 6 – 1 ) = 0,83 6
Artinya, pada setiap penilaian kategori kelas memiliki rentang nilai sebesar 0,83. Berdasarkan penilaian tersebut, maka jumlah kategori rata–rata penilaian kelas dapat dikelompokkan menjadi enam kategori. Tabel 4.2 merupakan bentuk interprestasi hasil pengkategorian dari rata–rata nilai pada setiap interval kelas yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 4.2
Interval Penilaian Rata – Rata Instrumen Penelitian Nomor Interval Penilaian Kategori Rata – Rata
Penilaian
1 1.00 – 1.83 Sangat Rendah
2 1.84 – 2.67 Rendah
3 2.68 – 3.51 Cukup Rendah
4 3.52 – 4.35 Tinggi
5 4.36 – 5.19 Cukup Tinggi
6 5.20 – 6.00 Sangat Tinggi
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
1. Electronic Word of Mouth (E-wom)
Pendeskripsian ini merupakan hasil pengolahan data kuesioner dan merupakan bentuk respon atau
108 tanggapan dari responden terhadap variabel electronic word of mouth. Variabel electronic word of mouth merupakan variabel independen atau x1 dalam penelitian ini dengan jumlah instrumen sebanyak 8 item pernyataan. Analisis data terhadap variabel electronic word of mouth dilakukan dengan jumlah sampel responden penelitian sebanyak 136 orang.
Informasi dari Tabel 4.3 di bawah ini menunjukkan nilai rata–rata dan persentase dari kuesioner penelitian pada setiap item instrumen pernyataan variabel electronic word of mouth. Dimana, variabel electronic word of mouth memiliki rata-rata penilaian sebesar 5.38 yang termasuk ke dalam ketegori kelas sangat tinggi. Lebih lanjut, untuk penilaian item pernyataan dengan persentase nilai rata–
rata tertinggi dari variabel electronic word of mouth terdapat pada item pernyataan ke empat, adapun bentuk dari item pernyataan tersebut yaitu “Di media sosial saya pernah melihat komentar positif mengenai PT.
Permodalan Nasional Madani (Persero) Syariah Cabang Kota Bengkulu” dengan penilaian interval kelas yang masuk dalam kelas kategori sangat tinggi, dengan rata–rata nilai sebesar 5.59.
109
Tabel 4.3
Interprestasi Output Pernyataan Variabel Electronic Word of Mouth
No Pernyataan Bobot Penilaian
Mean Ket.
STS TS KS CS S SS
1
Ewon_
Pernyataan 1
0 0 1 1 60 74
5.52 Sangat Tinggi 0 % 0 % 0,7
% 0,7
% 44,1
% 54,4
% 2
E-wom_
Pernyataan 2
0 0 6 14 53 63
5.27 Sangat Tinggi 0 % 0 % 4,4
% 10,3
% 39% 46,3
% 3
E-wom_
Pernyataan 3
0 1 1 10 44 80
5.48 Sangat Tinggi 0 % 0,7
% 0,7
% 7,4
% 32,4
% 58,8
% 4
E-wom_
Pernyataan 4
0 1 2 5 36 92
5.59 Sangat Tinggi 0 % 0,7
% 1,5
% 3,7
% 26,5
% 67,7
%
5
E-wom_
Pernyataan 5
0 1 1 4 46 84
5.55 Sangat Tinggi 0 % 0,7
% 0,7
% 2,9
% 33,8
% 61,8
% 6
E-wom_
Pernyataan 6
0 0 1 4 46 85
5.58 Sangat Tinggi 0 % 0 % 0,7
% 2,9
% 33,8
% 62,5
% 7
E-wom_
Pernyataan 7
1 0 4 23 67 41
5.04 Cukup Tinggi 0,7% 0 % 2,9
% 16,9
% 49,3
% 30,2
% 8
E-wom_
Pernyataan 8
1 1 8 16 70 40
5.01 Cukup Tinggi 0,7% 0,7
% 5,9
% 11,8
% 51,5
% 29,4
% Total rata –rata keseluruhan dari indikator variabel E-
wom 5.38 Sangat
Tinggi Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Sedangkan, untuk hasil hasil penilaian rata–rata terendah dari variabel electronic word of mouth terdapat pada item pernyataan ke delapan dengan bentuk pernyataan, “Media sosial dapat membantu saya memperoleh informasi bunga pinjaman dari PT.
110 Permodalan Nasional Madani (Persero) Syariah Cabang Kota Bengkulu”, pernyataan ini memiliki hasil persentase penilaian rata–rata sebesar 5.01 yang dapat dikategorikan masuk ke dalam penilaian interval kelas cukup tinggi.
2. Brand Truts
Pendeskripsian ini merupakan hasil pengolahan data kuesioner dan merupakan bentuk respon atau tanggapan dari responden terhadap variabel brand trust. Variabel brand trust merupakan variabel intervening atau mediasi dalam penelitian ini dengan jumlah instrumen sebanyak 4 item pernyataan. Analisis data terhadap variabel brand trust dilakukan dengan jumlah sampel responden penelitian sebanyak 136 orang. Tabel 4.4 berikut merupakan hasil pengkategorian rata–rata penilaian dari rekapan data kuesioner responden penelitian, terhadap setiap pernyataan dalam variable brand trust.
Informasi dari Tabel 4.4 menunjukkan nilai rata–
rata dan persentase dari kuesioner penelitian pada setiap item instrumen pernyataan variabel brand trust.
Dimana, variabel brand trust memiliki rata-rata penilaian sebesar 4.85 yang termasuk ke dalam ketegori kelas cukup tinggi. Lebih lanjut, untuk penilaian item pernyataan dengan persentase nilai rata–
111
rata tertinggi dari variabel brand trust terdapat pada item pernyataan ke empat, adapun bentuk dari item pernyataan tersebut yaitu “Saya akan mempercayai produk atau jasa dengan tingkat keamanan yang baik dan dapat memberikan rasa aman kepada konsumen”
dengan penilaian interval kelas yang masuk dalam kelas kategori cukup tinggi, dengan rata–rata nilai sebesar 4.96.
Tabel 4.4
Interprestasi Output Pernyataan Variabel Brand Trust
No Pernyataan Bobot Penilaian
Mean Ket.
STS TS KS CS S SS
1
Brand Trus_
Pernyataan 1
1 2 10 24 55 44
4.9 3
Cukup Tinggi 0,7
% 1,5
% 7,4
% 17,7
%
40,4
%
32,4
% 2
Brand Trus_
Pernyataan 2
1 1 10 34 61 29
4.7 6
Cukup Tinggi 0,7
% 0,7
% 7,4
% 25% 44,9
%
21,3
% 3
Brand Trus_
Pernyataan 3
1 3 7 37 57 31
4.7 6
Cukup Tinggi 0,7
% 2,2
% 5,2
% 27,2
%
41,9
%
22,8
% 4
Brand Trus_
Pernyataan 4
1 0 5 25 66 38
4.9 6
Cukup Tinggi 0,7
% 0 % 3,7
% 18,4
%
48,5
%
27,9
% Total rata –rata keseluruhan dari indikator variabel brand trust 4.8
5
Cukup Tinggi Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Sementara itu, untuk hasil hasil penilaian rata–rata terendah pada Tabel 4.4 di atas terkait analisis deskriptif tanggapan responden pada variabel brand
112 trust terdapat pada item pernyataan ke dua dan tiga dengan bentuk pernyataan, “Saya merupakan konsumen yang mengandalkan suatu produk atau jasa berdasarkan karakteristik merek perusahaan dan Suatu produk atau jasa yang ditawarkan kepada konsumen sudah seharusnya sesuai dengan spesifikasi dan standar yang disampaikan”, pernyataan ini memiliki hasil persentase penilaian rata–rata sebesar 4.76 yang dapat dikategorikan masuk ke dalam penilaian interval kelas cukup tinggi.
3. Consumer Decision
Pendeskripsian ini merupakan hasil pengolahan data kuesioner dan merupakan bentuk respon atau tanggapan dari responden terhadap variabel consumer decision. Variabel consumer decision merupakan variabel dependen dalam penelitian ini dengan jumlah instrumen sebanyak 5 item pernyataan. Analisis data terhadap variabel consumer decision dilakukan dengan jumlah sampel responden penelitian sebanyak 136 orang.
Berdasarkan informasi dari Tabel 4.5 di bawah ini, menunjukkan variabel consumer decision memiliki rata-rata penilaian sebesar 4.73 yang termasuk ke dalam ketegori kelas cukup tinggi. Lebih lanjut, untuk penilaian item pernyataan dengan persentase nilai rata–
113
rata tertinggi dari variabel consumer decision terdapat pada item pernyataan pertama, adapun bentuk dari item pernyataan tersebut yaitu “Saya akan memilih produk yang sesuai dengan kebutuhan saya” dengan penilaian interval kelas yang masuk dalam kelas kategori sangat tinggi, dengan rata–rata nilai sebesar 5.29.
Tabel 4.5
Interprestasi Output Pernyataan Variabel Consumer Decision
No Pernyataan
Bobot Penilaian
Mean Ket.
STS T
S KS CS S SS
1
Consumer Decision_
Pernyataan 1
0 0 2 11 69 54
5.29 Sangat Tinggi 0 % 0
% 1,5
% 8,1
% 50, 7%
39, 7%
2
Consumer Decision_
Pernyataan 2
1 1 5 21 62 46
5.06 Cukup Tinggi 0,7%
0, 7
% 3,7
% 15,4
% 45, 6%
33, 8%
3
Consumer Decision_
Pernyataan 3
6 17 60 27 17 9
3.43 Kurang Tinggi 4,4%
12 ,5
% 44,1
% 19,9
% 12, 5%
6,6
%
4
Consumer Decision_
Pernyataan 4
1 3 7 31 66 28
4.78 Cukup Tinggi 0,7%
2, 2
% 5,2
% 22,8
% 48, 5%
20, 6%
5
Consumer Decision_
Pernyataan 5
0 0 2 17 85 32
5.08 Cukup Tinggi 0 % 0
% 1,5
% 12,5
% 62, 5%
23, 5%
Total rata rata keseluruhan dari indikator variabel 4.73 Cukup
114
consumer decision Tinggi
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Sedangkan, untuk hasil hasil penilaian rata–rata terendah dari variabel consumer decision terdapat pada item pernyataan ke tiga dengan bentuk pernyataan,
“PT. Permodalan Nasional Madani (Persero) Syariah Cabang Kota Bengkulu menawarkan produk atau jasa yang sesuai dengan kebutuhan saya saat ini”, pernyataan ini memiliki hasil persentase penilaian rata–
rata sebesar 3.43 yang masuk ke dalam penilaian interval kelas kurang tinggi.
D. Analisis Data Penelitian
Analisis data merupakan bentuk pengolahan data, agar dapat menjadi suatu informasi yang mudah untuk dipahami, dengan tujuan menjawab permasalahan atau fenomena dari penelitian yang dilakukan. Dalam penelitian ini, analisis data dilakukan dengan metode structural equation modelling (SEM) melalui program AMOS Versi 20.
1. Structural Equation Modelling (SEM)
Penggunaan software AMOS (Analysis of Moment Structure) dalam menganalisis suatu model penelitian, bertujuan untuk dapat memaparkan secara konseptual mengenai hasil yang telah diperoleh dan membandingkannya dengan hasil temuan dari penelitian-penelitian sebelumnya.
115
Metode analisis structural equation modeling – analysis of moment structure akan memungkinkan seorang peneliti mengetahui kompleksitas dari suatu hubungan, baik hubungan diantara satu variabel dengan variabel lainnya, maupun hubungan antar suatu variabel dengan indikator-indikatornya. Analisis hasil penelitian ini di mulai dengan pembahasan kesatuan dimensi konsepsi yang diukur dengan confirmatory factor analysis (CFA), Istilah kesatuan ini merupakan dimensi yang merujuk pada pengertian “satu kumpulan indikator atau variabel yang mendasari konstruk.
Lebih lanjut, analisis data penelitian terkait model pengukuran yang dilakukan oleh peneliti akan meliputi penilaian dimensionality, reliability, convergent validity, dan discriminant validity dengan menggunakan confirmatory factor analysis. Adapun, tujuan dari prosedur ini adalah untuk menilai seberapa baik indikator yang diobservasi dan dipurifikasi (dibersihkan) dengan menggunakan sampel yang berfungsi sebagai instrumen pengukuran untuk variabel laten yang diidentifikasi.1
1 Hair, J. F., et al. Multivariate Data Analysis 6 th Edition . (New Jersey: Pearson Education Inc, 2010). h.117
116 a. Validitas Konvergen Model Pengukuran
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melihat validitas konvergen dari konstruk model pengukuran. Menurut Hair et al, suatu pengujian validitas konvergen dapat dilakukan dengan melihat nilai skor faktor (λ), atau standardized loading estimates pada output AMOS.
Validitas konvergen terbukti apabila nilai variance extracted (VE) yang diperoleh dari hasil standardized loading estimates memiliki nilai 0,5 atau lebih tinggi, dan idealnya adalah 0,7.2
Hasil identifikasi validitas konvergen dari konstruk model pengukuran yang dilakukan peneliti pada data penelitian diinterprestasikan melalui Gambar 4.8 dan Tabel 4.6 berikut.
Gambar 4.8
Interprestasi Output Confirmatory Factor Analysis Model Penelitian
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
2 Hair, J. F., et al. Multivariate Data Analysis 6 th Edition . (New Jersey: Pearson Education Inc, 2010). h.117
117
Tabel 4.6
Output Validitas Confirmatory Factor Analysis Model Penelitian
No Variabel
Butir
Bobot Faktor
Rasio Kritis Jumlah Kod
e
1 E-wom 8
(Delapan)
Ew1 ,717 7,217 Ew2 ,522 7,865 Ew3 ,753 6,980 Ew4 ,759 6,931 Ew5 ,765 6,886 Ew6 ,765 6,882 Ew7 ,600 7,688 Ew8 ,452 7,975
2 Brand Trust
4 (Empat)
Bt1 ,862 6,520 Bt2 ,871 6,367 Bt3 ,895 5,848 Bt4 ,893 5,900
3
Consume r Decision
5 (Lima)
Kp1 ,723 5,798 Kp2 ,546 7,317 Kp3 ,240 8,089 Kp4 ,366 7,895 Kp5 ,663 6,517 Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Hasil uji model pengukuran dengan menggunakan metode confirmatory factor analysis yang ditampilkan pada Gambar 4.8 dan Tabel 4.6 di atas, menunjukan masih adanya nilai factor loading di bawah 0.5 pada variabel E-wom dan consumer decision, namun untuk hasil nilai rasio kritis dari setiap instrumen atau indikator penelitian telah memenuhi kriteria standar penilaian.
118 Menurut Hair et al., uji validitas konvergen terbukti apabila nilai variance extracted yang diperoleh dari hasil standardized loading estimates memiliki nilai 0,5 atau lebih tinggi, dan idealnya adalah 0,7. Lebih lanjut, Hair et al., menjelaskan bahwa suatu validitas konstruk akan dapat tercapai, apabila semua indikator yang mencerminkan konstruk memiliki nilai t statistik >
2 (C.R > 2).3 Oleh sebab itu peneliti masih akan tetap mempertahankan indikator atau instrument penelitian tersebut untuk dilanjutkan pada tahap uji kesesuaian model struktural.
b. Uji Kesesuaian Model Struktural
Pengujian ini dimaksudkan untuk menguji kesesuaian model hipotesis yang berbasiskan teori dengan data penelitian secara empiris (data sampel yang dikumpulkan). Pada penelitian ini digunakan dua kategori indeks goodness of fit, yaitu absolute measure dan incremental fit index. Absolute measure digunakan untuk menilai kesesuaian model secara keseluruhan (overall fit). Absolute measure yang digunakan dalam penelitian ini adalah Chi-square (CMIN), CMIN/df, GFI (Good
3 Hair, J. F., et al. Multivariate Data Analysis 6 th Edition . (New Jersey: Pearson Education Inc, 2010). h.117
119
of fit index), dan RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation).
Sedangkan incremental fit measure adalah indeks yang dihasilkan dengan membandingkan model lain atau baseline model. Pada penelitian ini digunakan statistik adjusted good of fit index (AGFI), non-normed fit index (NNFI) disebut juga tuker-lewis index (TLI), dan comparative fit index (CFI). Dimana, semakin tinggi nilai indeks kesesuaian (GFI, AGFI, CFI, dll), maka semakin sesuai (fit) antara data dengan model yang diestimasi. Gambar 4.9 merupakan interprestasi dari hasil pengujian model struktural data penelitian.
Gambar 4.9
Interprestasi Output Uji Model Struktural
Sumber : Data primer, Diolah 2022
120 Hasil goodness of fit model struktural menunjukkan bahwa terdapat beberapa indeks yang telah memenuhi kriteria fit. Untuk overall fit, nilai Chi-square yang rendah dengan tingkat signifikansi kurang dari 0,05 atau 0,01 menunjukkan bahwa, matriks input yang sebenarnya berbeda dengan matriks input yang diprediksi.4 Nilai Chi-square dalam penelitian ini adalah sebesar 219.866 dan tingkat signifikansi sebesar 0,00, nilai RMSEA sebesar 0,081, nilai GFI dan AGFI sebesar 0,840 dan 0,789. Nilai CMIN/DF sebesar 1.895. Adapun nilai yang telah memenuhi kriteria goodness of fit yang baik hanya terdapat pada CMIN/DF dan CFI. Nilai goodness of fit yang rendah ini menunjukkan bahwa, kemampuan model untuk mengekstraksi varians data empiris masih rendah.
Tabel 4.7
Goodness of Fit Indices Model Struktural Pengukuran
No. Goodness of Fit Index
Standart Cut
off Value Hasil Ket.
1 Chi-Square Diharapkan
kecil 219.866 Marginal 2 Probability ≥ 0,05 0.000 Marginal
4 Hair, J. F., et al. Multivariate Data Analysis 6 th Edition . (New Jersey: Pearson Education Inc, 2010). h.125
121
3 RMSEA ≤ 0,08 0.081 Marginal
4 GFI ≥ 0,90 0.840 Marginal
5 AGFI ≥ 0,90 0.789 Marginal
6 CMIN/DF ≤ 5,00 1.895 Good
Fit
7 TLI ≥ 0,90 0.893 Marginal
8 CFI ≥ 0,90 0.909 Good
Fit Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Belum fitnya hasil dari analisis model struktural penelitian, menyebabkan perlu adanya suatu modifikasi model. Modifikasi model dapat dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan hasil nilai dari analisis model penelitian. Menurut Hair et al., menyatakan setiap indikator penelitian dengan nilai outer loding ≤ 0.7 boleh di hapus, jika setelah penghapusan indikator, akan dapat meningkatkan nilai dari average variance extracted (AVE) dan composite realiability yang dihasilkan dari model penelitian. Namun, apabila hal sebaliknya terjadi maka indikator – indikator tersebut dapat dipertahankan.5 Berdasarkan pedapat Hair et al., maka peneliti akan melakukan penghapusan terhadap beberapa indikator dalam
5 Hair, J. F., et al. Multivariate Data Analysis 6 th Edition . (New Jersey: Pearson Education Inc, 2010). h.125
122 model penelitian, dan menghitung kembali model struktural.
Gambar 4.10
Interprestasi Output Model Fit Struktural
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Berdasarkan Gambar 4.10 di atas terkait hasil goodness of fit dari model fit struktural menunjukkan bahwa terdapat beberapa indeks yang telah memenuhi kriteria fit. Dimana, hasil model fit struktural menunjukan nilai Chi-square telah turun menjadi 85.570 dan tingkat signifikansi telah naik menjadi sebesar 0,169, nilai RMSEA sebesar 0,034, nilai GFI dan AGFI sebesar 0,917 dan 0,882. Nilai CMIN/DF sebesar 1.156.
123
Tabel 4.8
Goodness of Fit Indices Model Fit Struktural Pengukuran
No. Goodness of Fit Index
Standart Cut
off Value Hasil Ket.
1 Chi-Square Diharapkan kecil
85.57
0 Good Fit 2 Probability ≥ 0,05 0.169 Good Fit
3 RMSEA ≤ 0,08 0.034 Good Fit
4 GFI ≥ 0,90 0.917 Good Fit
5 AGFI ≥ 0,90 0.882 Marginal
6 CMIN/DF ≤ 5,00 1.156 Good Fit
7 TLI ≥ 0,90 0.985 Good Fit
8 CFI ≥ 0,90 0.988 Good Fit
Sumber : Data Primer, Diolah 2022
Lebih lanjut, informasi pada Tabel 4.8 di bawah ini juga menunjukan bahwa nilai Chi- Square, Probability, RMSEA, GFI, TLI, dan CFI telah memenuhi kriteria dari goodness of fit suatu model atau konstruk penelitian. Namun, untuk nilai AGFI masih belum dapat memenuhi kriteria goodness of fit. Dengan berlandaskan pada prinsip Parsimony (Solimun, 2008) yang menyatakan, jika beberapa kriteria goodness of fit indices telah terpenuhi, maka konstruk dari model dapat dinyatakan sebagai suatu model fit penelitian.6
6 Solimun, 2008, Memahami Metode Kuantitatif Mutakhir:
Structural Equation Modeling & Partial Least Square, (Program Studi Statistika FMIPA Universitas Brawijaya, 2008). h.118